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Sensores que detectan olores frutales mejor que el olfato humano

UPV-sensor-oloresInvestigadores del campus de Gandia de la Universitat Politècnica de València y la Universidad de Gävle (Suecia) han fabricado una nariz electrónica con 32 sensores que detecta olores frutales de forma más eficaz que el olfato humano. En su primera aplicación, facilita la identificación de los olores que desprenden las peras y las manzanas troceadas.
“Las muestras de fruta se introducen en una precámara, donde se inyecta un flujo de aire que se hace llegar hasta la torre con los sensores, unos semiconductores de óxido de metal que detectan compuestos odoríferos como el metano o el butano”, explica José Pelegrí Sebastiá, investigador de la UPV en el campus de Gandía y coautor del trabajo.
Después, mediante un software, se recogen los datos en tiempo real, y con algoritmos de clasificación se procesa la información. Los resultados se visualizan en una gráfica en 3D donde se distinguen las puntuaciones de las peras y las manzanas.
Este estudio, que publica la revista Sensors and Actuators A, es el punto de partida de nuevas investigaciones en las que ya está involucrado el equipo para desarrollar sistemas multisensores que mejoren la capacidad de diferenciar mezclas complejas de sustancias volátiles.
“Un ejemplo sería el sector vitivinícola”, comenta Pelegrí, “donde sería muy útil una nariz electrónica capaz de distinguir la calidad o el tipo de uva, o reconocer la cosecha a la que pertenece un vino”.
Otra de las líneas de investigación se centra en el ámbito de la biomedicina. Algunos estudios señalan que perros entrenados pueden detectar tumores cancerígenos, como el de pulmón, olfateando el aliento de las personas. Si esto es así, y una nariz electrónica identifica qué sustancias son las que reconocen los animales, se podría diagnosticar antes la enfermedad y aumentar la supervivencia de los pacientes.
Referencia bibliográfica: A. del Cueto Belchi, N. Rothpfeffer, J. Pelegrí-Sebastia, J. Chilob, D. Garcia Rodriguez, T. Sogorb. “Sensor characterization for multisensor odor-discrimination system”. Sensors and Actuators A 191: 68– 72, marzo de 2013.
Fuente: UPV