El proyecto logró avanzar significativamente en la caracterización y valorización de la resina, abriendo nuevas oportunidades para el desarrollo de productos sostenibles y competitivos basados en este recurso natural.

A continuación, vamos a profundizar en los resultados más relevantes obtenidos en el proyecto PICARE. Estos resultados demuestran el potencial de la resina de pino y abren nuevas vías para su aprovechamiento en diversos sectores.

  • Objetivo 1: Recopilación de Parámetros de Calidad

Este objetivo, liderazgo por FORESIN, se centró en generar conocimiento científico y técnico para optimizar la producción y comercialización de la resina de pino. Se realizó un estudio exhaustivo de las necesidades de la industria de transformación, identificando los principales sectores y las propiedades físicas y químicas más relevantes para cada uno.

La metodología incluyó una revisión bibliográfica, encuestas y entrevistas a empresas del sector. Los resultados permitieron dar los primeros pasos para establecer un perfil de calidad ideal para la resina de pino, orientando la gestión hacia productos de mayor valor añadido.

  • Objetivo 2: Factores que Influyen en la Calidad de la Resina.

La Misión Biológica de Galicia lideró este objetivo, analizando el perfil terpénico de la resina de Pinus pinaster. Se estudiaron 1172 árboles de 14 poblaciones en 7 sitios de ensayo diferentes, identificando 12 monoterpenos, 15 sesquiterpenos y 17 diterpenos ácidos.

El estudio reveló que tanto los factores ambientales como los genéticos influyen significativamente en la producción de resina, pero la interacción genotipo-ambiente no resultó significativa. Además, el CETEMAS analizó las propiedades de interés industrial en muestras obtenidas por micro y macroresinación.

  • Objetivo 3: Desarrollo de Metodología NIRs

El CETEMAS lideró este objetivo Este objetivo centró-se en el desarrollo de una metodología innovadora basada en tecnología NIRs para evaluar de forma rápida y eficiente las propiedades de calidad de la resina. Se analizaron más de 500 muestras de resina mediante NIRs y métodos convencionales.

Los resultados mostraron una alta correlación entre los valores predichos por los modelos NIRs y los obtenidos por métodos convencionales, especialmente para compuestos como el β-pineno. No obstante, se observó mayor variabilidad en las muestras de macroresinación debido a la heterogeneidad en las condiciones de extracción.

  • Objetivo 4: Evaluación del Método de Extracción

Este objetivo centró-se en evaluar como el método de extracción de la resina influye en la calidad de la materia prima. Se aplicaron los modelos de calibración desarrollados a partir de muestras de microresinación la muestras de macroresinación.

Los resultados revelaron diferencias significativas entre las muestras de micro y macroresinación, atribuibles a las distintas condiciones de extracción y exposición a factores ambientales. Esto sugiere la necesidad de desarrollar modelos específicos para cada tipo de muestra.

El proyecto logró avances significativos en la comprensión y valorización de la resina de pino gallega. Se identificaron los parámetros de calidad demandados por la industria y se desarrolló una metodología NIRs prometedora para el análisis rápido de la resina.

No obstante, es necesario continuar la investigación para mejorar los modelos de predicción, especialmente para las muestras de macroresinación. Se recomienda ampliar la base de datos, desarrollar modelos específicos para diferentes tipos de resina e integrar la tecnología NIRs en los procesos productivos.

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Identificación de una demanda insatisfecha

Se constató una creciente demanda por parte de la industria de productos basados en resinas naturales que cumplan con criterios de sostenibilidad y calidad. Los resultados de una serie de encuestas y entrevistas realizadas las empresas del sector permitieron identificar las propiedades más valoradas por los clientes y las principales barreras para la adopción de estos productos.
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Desarrollo de una herramienta analítica innovadora

Se desarrolló un modelo de predicción basado en espectroscopía NIRs que permite caracterizar de forma rápida y precisa la calidad de la resina. Esta herramienta resulta de gran utilidad para el control de calidad en la producción de resina y para el desarrollo de nuevos productos.
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Fortalecimiento de la colaboración entre los actores del sector

La colaboración entre los diferentes socios del proyecto fue fundamental para el éxito de las investigaciones. El intercambio de conocimientos y experiencias permitió abordar de forma más eficiente los desafíos expuestos y generó sinergias que enriquecieron el proyecto.
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Contribución al conocimiento científico

Los resultados de este proyecto generaron nuevo conocimiento sobre la resina y sus aplicaciones, lo que permitió avanzar en la investigación en este campo.