Desarrollo de metodologías analíticas-quimiométricas para la evaluación y control de la calidad de agroalimentos

Abstract

Esta tesis presenta un enfoque integral para la evaluación de parámetros de calidad en productos alimentarios líquidos, como vinagres de vino, vinagres balsámicos, cervezas y vinos, mediante técnicas espectroscópicas y análisis multivariado. Se han desarrollado metodologías eficientes y sostenibles para el control de calidad en la industria alimentaria, las cuales ofrecen alternativas rápidas, económicas y de bajo impacto ambiental frente a los métodos tradicionales. En los vinagres de vino y balsámicos, se ha demostrado que la combinación de espectroscopía UV-Vis y NIR con técnicas quimiométricas como la regresión PLS y la clasificación SO-PLS-LDA es eficaz para la predicción de parámetros fisicoquímicos, tales como pH, acidez total, acidez volátil y contenido de polifenoles. Esta metodología no solo permite determinar estos parámetros, sino que también posibilita la clasificación de los vinagres según su método de producción, ya sea tradicional o industrial. La integración de estas técnicas espectroscópicas y modelos quimiométricos mejora la autenticidad y trazabilidad de los productos, lo que es crucial para el control de calidad y la diferenciación en el mercado. Este enfoque se destaca como una opción económica, rápida y eficiente frente a los métodos convencionales. Por otro lado, se ha investigado el perfil volátil de los vinagres de vino argentinos mediante técnicas de microextracción en fase sólida (SPME), y cromatografía de gases- espectrometría de masas (GC-MS), combinadas con quimiometría. Esta metodología permitió identificar compuestos volátiles clave para discriminar entre vinagres industriales y tradicionales. Los resultados proporcionan información valiosa para la autenticación de los productos y abren nuevas oportunidades para el análisis sensorial y la caracterización de la calidad. Además, se evaluó el uso de espectrofotómetros NIR portátiles y de mesada para el análisis de alimentos líquidos como vinos, cervezas y vinagres. Se aplicaron herramientas quimiométricas para desarrollar modelos de predicción y clasificación de diversas propiedades de las muestras. El equipo portátil mostró un rendimiento comparable al de laboratorio en ciertas aplicaciones, lo que permitió realizar análisis directos sin preparación de muestras previa. Se abordaron parámetros relevantes para el control de calidad y se logró diferenciar productos según su origen, tipo o método de elaboración. Se logró destacar el potencial del NIR portátil como una alternativa accesible y eficiente para su implementación en la industria alimentaria. Finalmente, se ha desarrollado una metodología basada en el análisis de imágenes digitales para estimar parámetros como contenido de alcohol, pH, acidez, amargor y contenido de polifenoles en cervezas. Mediante la utilización de histogramas en escala de grises, RGB y HSV, esta técnica permitió realizar análisis rápidos y con buenos resultados sin tratamiento previo de la muestra y a bajo costo. Además, facilitó la clasificación de cervezas según su tipo de producción y su contenido alcohólico, lo que abre nuevas oportunidades para el control de calidad y segmentación de productos. En conjunto, estos enfoques representan una innovación tecnológica en la evaluación y mejora de la calidad de productos alimentarios líquidos, con énfasis en métodos rápidos, económicos y sostenibles.

This thesis presents a comprehensive approach to the evaluation of quality parameters in liquid food products, such as wine vinegars, balsamic vinegars, beers, and wines, through spectroscopic techniques and multivariate analysis. Efficient and sustainable methodologies have been developed for quality control in the food industry, offering rapid, cost-effective, and environmentally friendly alternatives to traditional methods. In wine and balsamic vinegars, the combination of UV-Vis and NIR spectroscopy with chemometric techniques such as PLS regression and SO-PLS-LDA classification proved effective for the prediction of physicochemical parameters such as pH, total acidity, volatile acidity, and polyphenol content. This methodology not only allows for the determination of these parameters but also enables the classification of vinegars according to their production method, whether traditional or industrial. The integration of these spectroscopic techniques and chemometric models enhances product authenticity and traceability, which is essential for quality control and market differentiation. This approach stands out as a fast, economical, and efficient alternative to conventional methods. In addition, the volatile profile of Argentine wine vinegars was investigated using solid-phase microextraction (SPME) and gas chromatography–mass spectrometry (GC- MS), combined with chemometric analysis. This methodology enabled the identification of key volatile compounds for discriminating between industrial and traditional vinegars. The findings provide valuable insights for product authentication and open new possibilities for sensory analysis and quality characterization. The use of portable and benchtop NIR spectrophotometers was also evaluated for the analysis of liquid foods such as wines, beers, and vinegars. Chemometric tools were applied to develop predictive and classification models for various sample properties. The portable device exhibited performance comparable to that of laboratory equipment in certain applications, allowing for direct analysis without prior sample preparation. Relevant quality control parameters were addressed, and products were successfully differentiated based on their origin, type, or production method. The potential of portable NIR as an accessible and efficient alternative for implementation in the food industry was highlighted. Finally, a methodology based on digital image analysis was developed to estimate parameters such as alcohol content, pH, acidity, bitterness, and polyphenol content in beers. By using grayscale, RGB, and HSV histograms, this technique enabled rapid analyses with good performance, requiring no prior sample treatment and at a low cost. It also facilitated the classification of beers based on their production method and alcohol content, opening new opportunities for quality control and product segmentation. Together, these approaches represent a technological innovation in the evaluation and enhancement of liquid food product quality, with an emphasis on rapid, economical, and sustainable methods.