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Maximizing freshness and minimizing losses of agriculture products through automated atmosphere management in storage facilities

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Fäulnis in gelagerten Lebensmitteln mit einem automatischen Sensor aufspüren

Der erste automatisierte, industrielle Gassensor mit Laserspektroskopie erkennt Fäulnis in gelagertem Obst und Gemüse und könnte zu mehr Lebensmittelqualität und weniger Verschwendung beitragen.

Bezüglich Lagerung, Verarbeitung, Verpackung und Vertrieb von Lebensmitteln wurden zwar Fortschritte verzeichnet, dennoch erreichen 14 % der geernteten Lebensmittel nie die Verbrauchenden. Etwa ein Drittel aller erzeugten Lebensmittel für Menschen gehen verloren oder werden verschwendet. Abgesehen von den ethischen Aspekten ist das ein erheblicher Kostenfaktor für die Lebensmittelindustrie – 6,1 Mrd. EUR jährlich allein für gelagerte Äpfel, Birnen und Heidelbeeren. Außerdem werden Wasser und Bodenressourcen verschwendet, die Umweltbelastung verschärft und Treibhausgase emittiert, die den Klimawandel beschleunigen. Mit Blick auf die Lagerung wurde im EU-finanzierten Projekt MAX-FRESH der erste automatische Sensor entwickelt – der Interactive Storage Sensor (ISS) Monitor –, der flüchtige Gase erkennen kann, die auf Reifung, Gärung, Beschädigung oder Fäulnis von Obst und Gemüse hindeuten. „Mit dem Sensor könnte der Verlust von Frischwaren um bis zu 50 % reduziert, die Lagerzeit von Obst und Gemüse um etwa 20 % verlängert und die chemische Behandlung nach der Ernte um etwa 50 % vermieden werden“, sagt Eugène Rokx, der Projektkoordinator.

Wenn Laser und Sensor auf flüchtige Stoffe trifft

MAX-FRESH ist aus einem vorherigen Projekt hervorgegangen, QCAP (Quality Control Agricultural Products) (Website auf Niederländisch), in dem Laserspektroskopie angepasst wurde, mit der winzige Gasspuren als Indikatoren für Lungenkrankheiten wie COPD oder Asthma erspürt werden. Das MAX-FRESH-Team hat die Technologie über den Laborprototyp von QCAP, der in kleinen Obstlagerräumen validiert wurde, zu einem robusteren, kompakteren und genaueren industriellen Prototyp weiterentwickelt. Das entstandene kommerzielle Produkt besteht aus drei Untersystemen: dem Storex Radar, dem ISS-Sensor und der Cloud Autostore Data Manager (ADM). Der Storex Radar besteht aus der Software und der Hardware (einschließlich Pumpen und Ventile), mit der Lagerräume zu bestimmten Zeiten abgetastet werden können. Über Schalttafeln ist der Radar mit dem ISS-Sensor verbunden. Sobald der Radar das Signal erhält, dass der Sensor bereit ist, sendet er den Startbefehl. Das Gas wird in einer Vielzugzelle gesammelt, in die der MID IR Superkontinuum-Laserstrahl gerichtet ist. Die Energie des Strahls wird durch die Moleküle der flüchtigen Stoffe adsorbiert. Jeder flüchtige Stoff weist ein einzigartiges Adsorptionsspektrum auf, sodass die Menge der adsorbierten Energie ein Hinweis auf die Konzentration bestimmter Stoffe ist. Der ISS-Sensor ist in einem Aluminiumgestell angebracht und wird auf jeden zu erfassenden flüchtigen Stoff kalibriert. Er kann acht verschiedene Stoffe im Zusammenhang mit Lebensmittelqualität oder Aroma erfassen: Ethylen, Ethanol, Methanol, Acetaldehyd, Ethylacetat, Methylacetat, 1-Butanol und Methan. Die Daten werden sicher in die ADM Cloud hochgeladen, in der sie in Echtzeit gespeichert, verarbeitet und angezeigt werden, auch als Trends. Die Cloud gibt auch Warnungen an die Benutzeroberfläche des Systems oder an eine mobile App aus.

Für eine nachhaltigere Lebensmittelkette

Das gesamte System wurde erfolgreich in einem der größten kommerziellen Birnenlager in Belgien getestet, in dem täglich die flüchtigen Stoffe in mehreren Räumen erfasst wurden. „Das System ist technisch einsatzbereit, aber es bedarf noch längerer Tests. Derzeit machen auch der Laser und die Fasern 70 % des Preises aus, das müssen wir also reduzieren, hoffentlich innerhalb der kommenden Jahre“, meint Rokx. Das Projekt hat derweil über das Projekt GREENFRUIT Eurostars-Mittel erhalten, um die Erfassung und Messung von mehr flüchtigen Stoffen zu verbessern, ohne dass der Sensor sich abnutzt. Das MAX-FRESH-System könnte ein großer Schritt auf dem Weg zu den EU-Zielen für eine nachhaltigere Nahrungsmittelerzeugung darstellen. Langfristig könnten mit mehr Daten zu den biologischen Vorgängen an Obst und Gemüse in Lagerung prädiktive KI-Modelle für noch feinere Interventionen entwickelt werden.

Schlüsselbegriffe

MAX-FRESH, Laser, Sensor, Lebensmittel, Lagerung, Gas, flüchtige Stoffe, Spektroskopie, Moleküle, nachhaltig

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