¿Se puede predecir la poscosecha?
Crónica de la XXIII Jornada Técnica Postcosecha del IRTA
Pilar Plaza y Cristina Balenciaga
Servei Tècnic Postcollita del IRTA
wwww.bibliotecahorticultura.com
¿Se puede predecir la poscosecha?
Crónica de la XXIII Jornada Técnica Postcosecha del IRTA
Pilar Plaza* y Cristina Balenciaga
Servei Tècnic Postcollita del IRTA, Parc Cientific i Tecnològic Agroalimentari de Lleida – Parc Gardeny. Edifici Fruitcentre, Lleida, España
* Pilar.Plaza@irta.cat
Índice
1. Introducción .............................................................................................................................. 1
2. Modelos predictivos en la producción y postcosecha de fruta. La perspectiva del IRTA ......... 2
3. Simulación de escenarios de cambio climático para conocer el efecto en nuestros frutales 3
4. Análisis predictivo y trazabilidad en poscosecha: cómo el ecosistema digital de Agrofresh transforma la cadena de suministro 4
5. Las alternativas postcosecha sin residuos para la fruta de hueso y pepita 4
6. Los compuestos volátiles orgánicos emitidos durante la interacción nectarina-Monilinia spp.: ¿se podría
7. Cámara sensorizada. Apoyo a la predicción y a la mejora de conservación
8. WaterManage4You, una nueva herramienta para gestionar la calidad microbiológica del agua 6
9. Rypen, tecnología inteligente: una mejor condición, mayor satisfacción ................................ 7
10. Optiflux: quality from pick to pack..........................................................................................
11. Actualidad y perspectivas de la inspección no destructiva de frutas en poscosecha............. 9 12. Presentación de la VIII edición del Curso Internacional de Postcosecha del IRTA ............... 10
13. Demostraciones “in situ” de tecnología poscosecha 10
13.1. Revolucionando la calidad: detección no invasiva de defectos y grados brix en calibrado.................................................................................................................................. 10
13.2. Quality Insights: medir el calibre y el color con una simple foto ................................... 11
13.3. Demostración del dispositivo Rubens para determinar el momento de cosecha y control de la calidad en postcosecha 11
13.4. Sistema Citrocide para la desinfección automatizada de aguas de procesado postcosecha con ácido peracético. Soluciones comerciales y casos de éxito 12
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons ReconocimientoNoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
1. Introducción
¿Se puede predecir la poscosecha?, ésta fue la apuesta del IRTA para la "XXIII Jornada técnica postcosecha" que tuvo lugar el 8 de mayo en Lleida. La jornada, considerada una cita de referencia para al sector, puso este año el foco en la predicción como herramienta clave frente a los retos actuales y futuros, y avanzar así hacia una gestión más eficiente, sostenible y orientada a la calidad.
En un contexto en que el cambio climático, la demanda de sostenibilidad y la optimización de los recursos marcan la agenda del sector agroalimentario, la capacidad de anticiparse a los problemas no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad. La jornada sirvió para compartir conocimiento sobre cómo el uso de tecnologías como la modelización, la sensorización, la inteligencia artificial o el análisis de datos permiten prever el comportamiento de la fruta durante la conservación, detectar patologías o fisiopatías antes de que sean visibles y tomar decisiones más informadas
Neus Teixidó, directora del programa Poscosecha del IRTA, presidió el encuentro que contó con más de 125 asistentes. Teixidó explicó:
‘Lo que queremos es conservar nuestra fruta durante el mayor tiempo posible y, en muchos casos, en condiciones de atmósfera controlada que no permiten el acceso para revisarla. Si a esto le añadimos el objetivo de hacerlo de forma eficiente y sostenible, anticiparnos y prever lo que está sucediendo es fundamental’.
El encuentro contó con empresas patrocinadoras como Absoger, AgroFresh, Agroborges, BASF, Bioconservación, Citrosol, Decco, Eurofins, Fruit Control Equipments, Ilerdagua, Ilerfred, MAF Roda, Timfred, Nabaco, Optiflux, Pampols, Rypen, Sanifruit, Stepac, TMC (Talleres y Montajes Ceba).
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2. Modelos predictivos en la producción y postcosecha de fruta. La perspectiva del IRTA
Joan Bonany, director del centro IRTA Mas Badia, explicó la importancia de utilizar modelos predictivos en agricultura e hizo un repaso desde uno de los primeros modelos empíricos usados en campo (Tabla de Mills para conocer el riesgo de infección de moteado en manzano) hasta modelos deterministas más recientes relacionados con la gestión del riego, la regulación de la carga, el control de plagas y enfermedades y la calidad de la fruta. En concreto, explicó dos modelos utilizados como herramientas de ayuda a la toma de decisión para el aclareo químico (MaluSim y Brevismart) y también el modelo RimPro para el control del moteado.
2. Joan Bonany, director del centro IRTA Mas Badia, durante su intervención sobre el uso de modelos predictivos en agricultura, desde los primeros enfoques empíricos como la Tabla de Mills hasta herramientas actuales para la toma de decisiones en riego, aclareo químico y control de enfermedades
Por otro lado, Elena Costa, directora del STP del IRTA, detalló los modelos de predicción en los que están trabajando en el ámbito de la postcosecha, como el modelo para conocer el potencial de conservación de la fruta en las cámaras de conservación y así poder ayudar a la toma de decisiones para una mejor gestión de la comercialización, el modelo de predicción de la deshidratación y pérdida de peso durante la conservación, así como la predicción de podredumbres o fisiopatías mediante imágenes hiperespectrales o detección de compuestos volátiles mediante nariz electrónica.
La visión del IRTA consiste en integrar todas estas herramientas en un espacio común, los AgroLabs Digitales, espacios de pruebas y experimentación agraria especializados en digitalización, usando técnicas como Gemelos Digitales, Redes Neuronales y el uso de Inteligencia Artificial. En este sentido, presentaron el Asistente Virtual del IRTA, una especie de Chat GPT en el que están trabajando y que en breve estará disponible
Poscosecha, Técnicas de cultivo
3. Simulación de escenarios de cambio climático para conocer el efecto en nuestros frutales
El cambio climático, en especial el aumento de la temperatura (no sólo en valor absoluto sino en horas consecutivas en las que se mantiene alta), es una de las preocupaciones en el ámbito de la investigación a nivel mundial, y en el IRTA en particular. En 2022 se observó un aumento global de la temperatura, desde el mes de mayo al mes de septiembre, de 1.7 °C respecto a la media de la década anterior (2012-2021), siendo el mes de mayo el momento en que se detectaron mayores diferencias (549% más horas a T>30 °C y 500% a T>35 °C).
Ante esta situación, las estrategias en fruta de pepita se basan en realizar las plantaciones en zonas de montaña menos afectadas por estas variaciones de temperatura y donde se alcanzan las necesidades de horas de frío necesarias, pero, sobre todo, en conocer estas necesidades para cada variedad en particular, ya que pueden variar desde 500 horas frío en Pink Lady hasta más de 1.100 horas frío en variedades de Gala, por ejemplo.
Para conocer cómo afectan estos escenarios de cambio climático en la calidad de la fruta, el IRTA está realizando diversos proyectos. Jaume Lordan del IRTA, explicó dos ensayos llevados a cabo en manzana Fuji en los que se instalaron unas estructuras que permitían calentar unos árboles a una temperatura y durante un período de horas determinado, en el momento del ciclo de cultivo deseado. Se comprobó que el mayor porcentaje de frutos con cracking se había observado en árboles que habían sido calentados 4,5 °C respecto a de la temperatura exterior (desde las 20:00 a las 8:00h) en el período de expansión celular, mientras que estas mismas condiciones aplicadas durante la división celular no habían mostrado diferencias significativas respecto de los árboles control. Además, si este calentamiento se alargaba hasta el momento de la cosecha, la afectación de cracking, todavía era mayor.
permitió realizar el estudio en
para evaluar el efecto de las altas temperaturas durante la fase de endurecimiento del hueso
En fruta de hueso, Gemma Echeverría, investigadora del IRTA, mostró los resultados obtenidos en el proyecto WarmPeach, en el que también se calentaban árboles 4 °C respecto de la
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temperatura exterior. En este caso, se calentaba desde durante la fase de endurecimiento del hueso, en dos variedades de nectarina, ‘Big Top’ y ‘Nectaperf’ y una de melocotón ‘Extreme July’. Los resultados indicaron claramente un adelanto de 4-6 días en la fecha de cosecha en los árboles calentados, aunque no se observaron diferencias significativas ni en el crecimiento del fruto, ni en la producción (Kg/árbol), ni tampoco en la esfericidad del fruto. A nivel de calidad, tampoco se observaron diferencias en el perfil de azúcares, el contenido de calcio, magnesio ni potasio, y tampoco en el perfil hormonal. En cuanto al comportamiento postcosecha de los frutos, parece que la firmeza durante la vida útil de ‘Big Top’ procedentes de los árboles calentados tras una conservación de 21 y 28 días en Frío Normal, es significativamente menor que los frutos de árboles control y son menos dulces y más ácidos. Este comportamiento no se observó en la nectarina de carne blanca ‘Nectaperf’.
4. Análisis predictivo y trazabilidad en poscosecha: cómo el ecosistema digital de Agrofresh transforma la cadena de suministro
Carlos Javier Guerra, de Agrofresh, explicó el Ecosistema Freshcloud, plataforma única que recoge y procesa la información, desde los controles de calidad realizados en campo, recepción, durante el almacenamiento, en producto terminado, y en tránsito, hasta la conexión con el ERP que utiliza la propia empresa, y que, gracias a sus paneles de control y análisis de datos, ofrecen una visibilidad total de los resultados.
Presentó ‘Rubens’, el equipo de medida de la calidad no destructivo, que con un solo clic y de forma rápida, ágil y sencilla, determina el índice de almidón, la firmeza y los °Brix en manzanas. Destacan la capacidad de obtener los datos en tiempo real, con medidas estandarizadas y no subjetivas al criterio del personal, y una integración directa en la plataforma FreshCloud.
Por otor lado, la tecnología ‘Strella’, mediante sus sensores instalados en las cámaras que analizan el etileno, CO2 y O2, temperatura y humedad relativa, permite predecir el estado de madurez de la fruta conservada en AC para poder establecer un orden de apertura de las cámaras.
Finalmente, el equipo ‘Escavox’, permite tener monitorizado el producto durante el transporte hasta cliente final, registrando datos como la temperatura, la apertura de puertas, etc.
5. Las alternativas postcosecha sin residuos para la fruta de hueso y pepita
Sanifruit, empresa con más de 37 años de experiencia en el desarrollo de soluciones postcosecha naturales para frutas y hortalizas, mostró su catálogo de soluciones en fruta de hueso para la reducción del podrido por Monilinia sp., Rhizopus sp., etc., y aumento de la vida útil reduciendo el número de materias activas, por lo que se puede acceder a mercados más restrictivos.
Miguel Martorell, técnico comercial de Sanifruit, expuso la gama de productos Sanistone, que consiguen reducir el porcentaje de podridos y la deshidratación en fruta de hueso. En fruta de pepita, Saniscald y Sanipome protegen la piel de la fruta de las alteraciones provocadas por agentes externos aumentando el porcentaje de fruta de calidad comercial y reduciendo las
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pérdidas de peso. También incidió en la necesidad de limpiar y desinfectar muy bien las centrales para mejorar la eficacia de todos los productos utilizados en postcosecha.
6. Los compuestos volátiles orgánicos emitidos durante la interacción nectarinaMonilinia spp.: ¿se podría predecir la podredumbre?
Cada vez estamos más cerca de poder predecir si en una cámara tenemos fruta con podredumbre, gracias al análisis de compuestos volátiles en el ambiente. Charo Torres, investigadora del IRTA, nos presentó los resultados del proyecto donde se determinaron los compuestos volátiles orgánicos (COVs) emitidos durante la interacción nectarina-Monilinia spp y su posible predicción de la podredumbre.
Se estudiaron en dos variedades de nectarina (Venus y Albared) y en dos estados de madurez (fruta madura e inmadura), que se inocularon con Monilinia laxa o con agua como testigo del ensayo. Se identificaron 34 COVs y mediante análisis PLS se relacionaron con la incidencia y severidad de podredumbre en el fruto. Así, ocho compuestos se relacionaron negativamente con la enfermedad ((E)-2-Decenal, Decanal, 2-Ethyl furan, etc.) y nueve con correlación positiva (2-Ethyl-1-hexanol, (E,E)-2,6-Nonadienal, etc.).
Las conclusiones que se extraen del estudio indican que el perfil de COVs en la fruta control y en la inoculada con M. laxa está asociado al estado de desarrollo de fruto, a la variedad y, especialmente, a la susceptibilidad del tejido a la infección (inmaduro o maduro). Algunos COVs están asociados al desarrollo de la podredumbre, unos serían emitidos por el patógeno y otros serían emitidos por el tejido sin síntomas.
7. Cámara sensorizada. Apoyo a la predicción y a la mejora de conservación
Como ya nos adelantaron en la jornada del año anterior, el IRTA dispone de una cámara provista de sensores, analizadores y equipos, instalados por Ilerfred, que permiten evaluar qué ocurre en ella y en los frutos (temperatura de los frutos y del ambiente, higrómetros, anemómetros, cámara termográfica, medidores de presión, analizadores de etileno, analizadores de O2 y CO2, básculas que registran el peso del palot en continuo, etc.) al aplicar distintas condiciones de conservación.
Este equipamiento ha permitido realizar diversos estudios con el objetivo principal de predecir la pérdida de peso de la fruta cuando se conserva bajo distintas condiciones de funcionamiento de la cámara. Así, Meritxell Planes, técnica del STP en el IRTA, demostró que se consigue una mayor humedad relativa (HR) en el ambiente de la cámara y, en consecuencia, una menor pérdida de peso de la fruta, cuando se trabaja con ventilación fija o postventilaciones largas de 40 minutos. En cambio, trabajar con pocas activaciones de frío (sin ventilación extra) podría provocar hasta una pérdida del 7% del peso, respecto al 1.6% de pérdida en una cámara con ventilación fija 24h, tras 9 meses de conservación de manzana Golden, valores que aumentan al 17 y 3.4%, respectivamente, cuando se trata de Golden con russeting.
Figura 4. Meritxell Planes durante su ponencia sobre los resultados obtenidos en los estudios realizados en la cámara sensorizada del IRTA
También se evaluó el efecto de realizar paros de frío o paros de frío y de ventilación durante los períodos en que el kwh tiene un coste más elevado (horas punta o caras) con el fin de reducir el coste que implica trabajar con ventilación fija o postventilaciones largas. Se ha comprobado que realizar un paro de 5h al día en el período caro no influye negativamente ni en la HR de la cámara ni en la pérdida de peso, por lo que es una estrategia interesante a tener en cuenta para mejorar la calidad de la fruta sin un incremento en la factura de electricidad.
Finalmente, Meritxell Planes insistió en que se puede minimizar la depresión generada por el funcionamiento del frío tras un desescarche (y que puede influir en una entrada de aire si la cámara no es perfectamente estanca) aplicando una ventilación de 30 minutos al finalizar el desescarche, lo cual mejoraría el funcionamiento de cámaras poco estancas o con dificultades para mantener presiones más estables
8. WaterManage4You, una nueva herramienta para gestionar la calidad microbiológica del agua
Maribel Abadias, investigadora del IRTA, nos presentó WaterManage4You (https://r4eu.efsa.europa.eu/app/WaterManage4Youge4You), una herramienta lanzada en enero de 2025 como resultado de un estudio de la EFSA y realizado por distintos organismos, entre ellos, el IRTA. Es una herramienta computacional con modelos predictivos dinámicos para evaluar la contaminación microbiana en el agua de procesado de frutas, verduras y hierbas frescas/congeladas. Esta herramienta permite a los operadores mejorar la gestión del agua y simular escenarios ‘reales’ para diseñar las mejores estrategias de desinfección y garantizar la calidad microbiológica de los alimentos.
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Del proyecto WHASTOP, en el que se tomaron 624 muestras de agua de empresas de frutas y hortalizas en distintos puntos del proceso (balsa, hydrocooling, etc.), se observó que la probabilidad de detectar L. monocytogenes se multiplicaba por 7 en muestras de agua con elevados recuentos bacterianos totales (106 ufc/100 mL), E. coli (>100) y Listeria spp. (>10-100).
Mediante la herramienta WaterManage4You, y fijando como umbral crítico el recuento total bacteriano en 105 ufc/100 mL, por ejemplo, podemos introducir los datos reales de trabajo (volumen de la balsa, horas de trabajo, kg de fruta procesada/h, dosis de cloro inicial, reposición de agua, etc.) y el programa realiza una simulación de los niveles de cloro libre a lo largo de la jornada, los recuentos bacterianos totales y la evolución de la Demanda Química de Oxigeno como indicador de la suciedad acumulada.
WaterManage4You se presenta como una herramienta que puede ser muy útil para entender el proceso y mejorar la gestión del agua, aunque, evidentemente, necesita de una validación con controles reales por parte del usuario. Además, hay que tener en cuenta que tiene como limitantes que sólo se consideran desinfectantes clorados, no evalúa peligros químicos como la acumulación de cloratos, no tiene en cuenta si la empresa tiene sistemas de filtración en continuo y que hay variables que son dinámicas (ejemplo: reposición de agua, tiempo de cambio del agua, etc.).
Figura 5. Uno de los ejemplos que Maribel Abadias mostró haciendo una simulación de la gestión de desinfección del agua en una balsa de volcado de fruta
9. Rypen, tecnología inteligente: una mejor condición, mayor satisfacción
Jorge García, director de ventas de It’s Fresh, mostró su solución para el control del etileno durante el transporte de la fruta o su almacenaje. Rypen es la nueva marca para la segunda generación de su tecnología para capturar etileno sin los inconvenientes asociados al uso de permanganato de potasio (KMnO4).
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Rypen está disponible en tres formatos de producto: Rypen Leaf (sachet que se añade en la caja y que actúa durante 20-60 días), Rypen Case Liner (bolsa que lleva integrado el material específico para capturar el etileno y que también actúa entre 20-60 días) y Ripen Pad (para ser utilizado en la base de envases de berries y que alarga tres días la vida útil del producto).
En todos los casos, se trata de una tecnología fácil de usar, perfectamente integrada en el proceso, que permite aplicaciones dirigidas (por ejemplo, para envíos a ultramar) y que no se requiere capital. Han constatado beneficios en la calidad de múltiples productos como peras, aguacates, cerezas, kiwi, fruta de hueso, entre otros.
10. Optiflux: quality from pick to pack
La spin-off belga, Optiflux, mostró sus soluciones para el seguimiento y predicción de la calidad desde la cosecha hasta el consumidor, que se dividen en 3 productos: Quality Insights, Storage Insights y Storage Optimization, que Joost Dirckx, business developer en Optiflux, explicó detalladamente.
La app para móvil de Quality Insights permite realizar el recuento de frutos por calibre y color con una simple foto del palot o la caja, que analiza entre 70-150 frutos por palot, obteniendo los resultados al instante. Han desarrollado la app para peras, manzanas, arándanos, naranjas, entre otros cultivos.
Figura 6. La app móvil de Quality Insights permite contar frutos por calibre y color a partir de una simple foto del palot o caja, analizando entre 70 y 150 frutos al instante. Está disponible para peras, manzanas, arándanos, naranjas y otros cultivos.
Storage InsightsTM permite predecir la evolución de la firmeza y el color de la epidermis, durante los meses de conservación, a partir del análisis de fruta durante la vida útil al inicio de la conservación (tres días para manzana y tres semanas en pera). En mitad de la conservación se puede repetir el muestreo para verificar y ajustar la predicción. Con estos resultados, además
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de predecir el potencial de conservación de la fruta, se corrobora la eficacia del tratamiento con 1-MCP, en caso de haberse aplicado. En definitiva, se consigue optimizar la comercialización de la fruta minimizando pérdidas de calidad y ahorrando costes energéticos.
Finalmente, OptiroomTM complementa los módulos anteriores al analizar la tasa de respiración de la fruta (RQ) con sus analizadores de O2 y CO2 al parar la cámara durante cinco horas, para conseguir unas óptimas condiciones de conservación y redefinir, en caso necesario, el orden de apertura de las cámaras.
11. Actualidad y perspectivas de la inspección no destructiva de frutas en poscosecha
Para terminar con las ponencias técnicas de la mañana, Sergio Cubero, investigador del Área de Visión Artificial y Espectroscopia del IVIA, repasó las ventajas de realizar una inspección no destructiva de la calidad de los frutos en postcosecha. En las centrales hortofrutícolas, la inspección de la calidad externa mediante el uso de técnicas de visión artificial aplicadas en líneas de alta velocidad y capacidad, permite la selección de la fruta por categorías homogéneas ganando en rapidez, objetividad, versatilidad y fiabilidad, y lo que es más importante, esto se traduce en ahorro económico.
Sin embargo, la inspección de la calidad interna sigue siendo un reto para los investigadores. En este caso, se trabaja con el uso de técnicas de imagen espectral y de espectroscopia, de compleja implementación en líneas de confección de alta velocidad.
La inspección espectral permite analizar el espectro completo tras incidir un haz de luz que proporciona información sobre el color de la piel, daños externos y contenido en pigmentos, cuando se analizan los espectros de la región visible (400-700 nm); y proporciona datos sobre la estructura celular, composición química, sólidos solubles, grasas, textura y el contenido en agua, cuando se analiza la región del infrarrojo (> 700 nm). Los sistemas hiperespectrales analizan el espectro completo, por lo que capturan gran cantidad de bandas espectrales consecutivas.
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Algunos ejemplos de colaboraciones realizadas por este grupo de investigación son la detección temprana de podredumbres en cítricos (MafRoda), estimación de la madurez en nectarinas (Fruits de Ponent), inspección y clasificación de arilos de granada (Altabix), clasificación de gajos de satsuma (Agriconsa), detección de astringencia residual en caqui (DOP kaki Ribera del Xúquer), detección del corazón negro en granadas (Anecoop), entre otros.
Como consideraciones finales, Sergio Cubero resumió que esta tecnología ofrece herramientas muy útiles para la inspección pre y postcosecha, que los sistemas de calidad externa por visión artificial están maduros y son ampliamente utilizados en la industria (tamaño, forma, color, calidad) pero que los sistemas de calidad interna aún no han alcanzado la madurez comercial. Terminó con un ‘Lo que hoy no se puede, se podrá mañana’.
12. Presentación de la VIII edición del Curso Internacional de Postcosecha del IRTA
Al finalizar las conferencias de la mañana Neus Teixidó presentó el VIII Curso Internacional de Tecnología y Manejo en Postcosecha de Fruta, que se celebrará del 10 al 14 de noviembre de 2025 en el Fruitcentre de Lleida.
13. Demostraciones “in situ” de tecnología poscosecha
13.1. Revolucionando la calidad: detección no invasiva de defectos y grados brix en calibrado
Después de la comida networking celebrada en el Fruitcentre, comenzaron las demostraciones “in situ” de los sponsors participantes. Joan Charles de Maf Roda y David Caimel de IRTA realizaron una demostración práctica del funcionamiento de la línea piloto ubicada en el Fruitcentre.
Esta línea dispone de varios módulos de calibrado: el módulo Global Scan 7, para la detección de defectos externos, el IDD para la detección de defectos internos, y el módulo Insight para la
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clasificación de la fruta en función de los °Brix, de los cuales hicieron una demostración práctica obteniendo porcentajes de acierto del 100%.
13.2. Quality Insights: medir el calibre y el color con una simple foto
Joost Dirckx de Optiflux complementó su ponencia de la mañana con una demostración práctica de la app para móvil para determinar el porcentaje de frutos por calibre y color, en un palot de pera Conference con una simple foto. Explicó las consideraciones a tener en cuenta como el tomar la foto y ajustar al perímetro del palot, por ejemplo. También comentó la importancia de apuntar las medidas de envase y que el color del mismo no afecta a la determinación del color de frutos.
13.3. Demostración del dispositivo Rubens para determinar el momento de cosecha y control de la calidad en postcosecha
Carlos Javier Guerra y Raquel Ledesma, de Agrofresh, hicieron una demostración práctica de la facilidad de manejo del equipo Rubens, que con un solo clic es capaz de determinar el contenido en ºBrix, índice de almidón y firmeza en manzana y cómo se van registrando todos los datos en el propio sistema de forma rápida y ágil.
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13.4. Sistema Citrocide para la desinfección automatizada de aguas de procesado poscosecha con ácido peracético. Soluciones comerciales y casos de éxito
Daniel Tormo, R+D Manager de Citrosol, explicó su sistema automatizado de desinfección, que, mediante una medida continua del desinfectante y reposición automática, consigue mantener la concentración de ácido peracético y peróxido de hidrógeno óptima para asegurar la calidad microbiológica del agua en balsas de vaciado de palots. Además, al usar un desinfectante no clorado se reduce la presencia de cloratos tanto en la fruta como en el agua, ajustándose a la normativa vigente de coadyuvantes tecnológicos.
Figura 11. Daniel Tormo, R+D Manager de Citrosol, durante la presentación de su sistema automatizado de desinfección Citrocide
La jornada técnica concluyó sobre las 16:30h con una foto grupal de todos los asistentes de la jornada y esperando ya la próxima cita en 2026
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