Application and development of spectroscopic fingerprints and chemometric methods to assess the quality of olive and argan oil: Geographical traceability, shelf life and adulteration

Abstract

La présente thèse porte sur l'application des méthodes chimiométriques et spectroscopiques pour évaluer la qualité des aliments (huile d'olive et huile d'argan). L'étude se concentre sur l'évaluation de capteurs spectroscopiques combinés à des algorithmes chimiométriques pour l'identification de l'origine géographique, la classification selon la fraîcheur et la détermination de l'adultération. Dans cette thèse, la capacité des UV-visible et FT-MIR en couplage à des algorithmes de reconnaissance a été évaluée pour la détermination de la traçabilité géographique des huiles d'olive provenant de différentes provinces de la région de beni mellal khenifra. L'ACP a été appliquée à l'ensemble de données spectrales pour représenter les données dans un petit espace, puis des méthodes de classification ont été appliquées aux principales composantes synthétisées par l'ACP. L'application de l'approche PCA-LDA sur les données spectrales UV-Visible et ATR-FTMIR montre une forte capacité à classer les huiles d'olive en fonction de leur origine géographique avec un taux de classification correcte de 90,24% et 85,87%, respectivement. Alors que l'utilisation de la méthode PCA-SVM montre un taux de classification correcte de 100 % et 97,56, respectivement. Ensuite, la spectroscopie de fluorescence induite par laser à 400 nm a été évaluée avec des méthodes d'analyse multivariée, supervisée et non supervisée, afin d'établir une approche analytique rapide pour distinguer les huiles d'olive fraîchement produites des huiles qui ont été stockées pendant une période de temps allant de 12 à 24 mois. Les données de fluorescence spectrale ont d'abord été traitées par PCA afin de visualiser les échantillons dans un espace réduit. Cette méthode montre un fort regroupement des trois groupes d’huiles d’olive en utilisant les trois premières composantes qui résument 96% de la variabilité globale. Par la suite, trois méthodes de discrimination ont été appliquées sur les données de fluorescence d'émission, ces approches indiquent une capacité forte à classer les trois classes d'huile d'olive selon leur degré de fraîcheur. Enfin, une étude comparative pour la détection de l'adultération de l'huile d'argan par l'huile d'olive a été réalisée en utilisant la spectroscopie de fluorescence, UV-Visible et FT-MIR combinée avec des outils chimiométriques tels que la régression PLS et la discrimination PLS-DA. L'application de la PLS-DA montre une forte capacité à discriminer entre l'huile d'argan pure et les huiles falsifiées. La validation de l'approche développée par le PLS-DA indique un taux de sensibilité, de spécificité et de classification correcte de 100 % pour toutes les méthodes spectroscopiques. En quantifiant le taux d'adultération, l'application du PLS montre également une performance élevée exprimée par la valeur élevée de R-carré et la valeur faible de RMSE. La validation des modèles développés par PLS à l'aide du profil de précision montre que les approches PLS garantissent des résultats fiables et valides entre 0,5 % à 32 %, 7 % à 32 % et 10 % à 32 % en utilisant respectivement les spectroscopies de fluorescence, FT-MIR et UV-Visible.