Tổng quan nghiên cứu

Cà phê là một trong những thức uống phổ biến nhất trên thế giới, với nhu cầu ngày càng tăng đối với các loại cà phê đặc sản có nguồn gốc rõ ràng. Việt Nam là nước sản xuất và xuất khẩu cà phê Robusta lớn nhất thế giới, trong đó vùng Tây Nguyên giữ vai trò trọng điểm với diện tích trồng cà phê trên 200.000 ha, chiếm khoảng 60% tổng sản lượng cà phê cả nước. Chỉ dẫn địa lý (PGI) Buôn Ma Thuột đã được đăng ký bảo hộ từ năm 2006 nhằm nâng cao giá trị và uy tín của cà phê Robusta vùng này. Tuy nhiên, việc xác thực nguồn gốc cà phê vẫn còn nhiều thách thức do các dấu hiệu nhận diện hiện tại dựa chủ yếu trên khai báo và đặc điểm mô tả chung chung.

Nghiên cứu nhằm xây dựng bộ dữ liệu đặc trưng về tính chất vật lý và thành phần hóa học của cà phê nhân Robusta Tây Nguyên, đồng thời phát triển mô hình dự đoán dựa trên phổ quang học (NIR và UV–VIS) kết hợp khai phá dữ liệu để xác thực nhanh nguồn gốc cà phê có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột. Bộ mẫu nghiên cứu gồm 124 mẫu thu thập từ 5 tỉnh Tây Nguyên, trong đó có 24 mẫu có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột và 100 mẫu không có chỉ dẫn địa lý. Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 9/2021 đến tháng 6/2022, tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. Hồ Chí Minh.

Việc xây dựng mô hình xác thực nguồn gốc cà phê nhanh, chính xác sẽ góp phần minh bạch hoạt động giao thương, ngăn ngừa rủi ro hàng giả, đồng thời nâng cao giá trị thương mại và thặng dư cho cà phê đặc sản Việt Nam trên thị trường trong nước và quốc tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính:

  1. Lý thuyết phổ quang học: Áp dụng phổ cận hồng ngoại (NIR) và phổ tử ngoại – khả kiến (UV–VIS) để thu nhận đặc trưng quang học của mẫu cà phê nhân. Phổ NIR phản ánh các liên kết hóa học như –C–H, –N–H, –O–H, trong khi phổ UV–VIS dựa trên sự chuyển mức năng lượng của electron trong phân tử, giúp định tính và định lượng các thành phần hóa học.

  2. Phân tích dữ liệu đa chiều và mô hình hóa dự đoán: Sử dụng các phương pháp khai phá dữ liệu như phân tích thành phần chính (PCA), phân tích biệt thức tuyến tính (LDA), và mô hình PLS–DA (Partial Least Square – Discriminant Analysis) để xây dựng mô hình phân biệt cà phê có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột với các mẫu không có chỉ dẫn địa lý. Các khái niệm chính bao gồm: đặc trưng vật lý (kích thước, khối lượng, mật độ, màu sắc), thành phần hóa học (caffeine, polyphenol, lipid, đường khử), và các chỉ số quang phổ.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập 124 mẫu cà phê nhân Robusta từ 5 tỉnh Tây Nguyên (Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông, Lâm Đồng), trong đó 24 mẫu có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột (Y) và 100 mẫu không có chỉ dẫn địa lý (N).

  • Phân tích tính chất vật lý và hóa học: Đo kích thước ba chiều, khối lượng 100 hạt, mật độ khối, diện tích bề mặt, tỉ lệ kích thước, màu sắc theo thang đo Lab*. Phân tích hàm lượng caffeine, polyphenol tổng, lipid, chất khô hòa tan, đường khử, độ ẩm và pH dịch trích.

  • Quét phổ quang học: Sử dụng thiết bị cầm tay quang phổ NIR (bước sóng 900–1700 nm) để quét mẫu nguyên hạt và dạng bột; thiết bị UV–VIS để đo phổ dịch trích cà phê trong vùng bước sóng 200–700 nm.

  • Phân tích dữ liệu: Áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý phổ như đạo hàm bậc 1, bậc 2, làm mịn Savitzky–Golay, chuẩn hóa Standard Normal Variate (SNV). Xây dựng mô hình phân loại PLS–DA và KNN để phân biệt mẫu có và không có chỉ dẫn địa lý. Đánh giá mô hình qua các chỉ số độ nhạy, độ đặc hiệu, độ chính xác và diện tích dưới đường cong ROC (AUC).

  • Timeline nghiên cứu: Giai đoạn 1 (thu thập mẫu, 09/2021), Giai đoạn 2 (phân tích tính chất vật lý, hóa học, 10/2021–02/2022), Giai đoạn 3 (quét phổ NIR và UV–VIS, 03–04/2022), Giai đoạn 4 (xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, 05–06/2022).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Bộ dữ liệu tính chất vật lý và hóa học: Qua phân tích 124 mẫu, các đặc trưng vật lý như kích thước hạt (dài 10–11 mm, rộng 6–7 mm, dày 3–4 mm), khối lượng 100 hạt, mật độ khối và màu sắc không cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa mẫu có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột và mẫu không có chỉ dẫn địa lý. Tuy nhiên, hàm lượng caffeine trong mẫu có chỉ dẫn địa lý trung bình từ 2,0 đến 2,2% db, cao hơn đáng kể so với nhóm không có chỉ dẫn địa lý (p < 0,05).

  2. Mô hình dự đoán từ phổ NIR: Mô hình PLS–DA xây dựng từ phổ NIR cho mẫu nguyên hạt và dạng bột đạt độ chính xác trên 85%, độ nhạy và độ đặc hiệu lần lượt khoảng 82% và 88% trong việc phân biệt cà phê có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột. Diện tích dưới đường cong ROC (AUC) đạt khoảng 0,90, cho thấy khả năng phân loại tốt.

  3. Mô hình dự đoán từ phổ UV–VIS: Mô hình PLS–DA từ phổ UV–VIS dịch trích cà phê cũng cho kết quả khả quan với độ chính xác trên 80%, độ nhạy 78% và độ đặc hiệu 83%. Mô hình này đặc biệt nhạy với các thành phần polyphenol và caffeine, giúp phân biệt mẫu có chỉ dẫn địa lý.

  4. So sánh mô hình: Mô hình phổ NIR có ưu thế hơn về độ chính xác và khả năng ứng dụng thực tế do thiết bị cầm tay tiện lợi, không cần chuẩn bị mẫu phức tạp. Mô hình UV–VIS phù hợp cho phân tích phòng thí nghiệm với độ nhạy cao đối với các hợp chất hóa học.

Thảo luận kết quả

Sự không khác biệt rõ ràng về các đặc trưng vật lý giữa các mẫu có và không có chỉ dẫn địa lý phản ánh tính đồng nhất về điều kiện canh tác và giống cây trồng trong vùng Tây Nguyên. Tuy nhiên, hàm lượng caffeine là chỉ số hóa học có tiềm năng làm dấu hiệu nhận diện nguồn gốc cà phê Robusta Buôn Ma Thuột, phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy caffeine ít bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường và nông nghiệp.

Mô hình phổ quang học kết hợp phân tích đa biến cho thấy hiệu quả trong việc xác thực nguồn gốc cà phê, tương tự như các nghiên cứu quốc tế đã áp dụng phổ NIR và UV–VIS để phân biệt cà phê theo vùng địa lý với độ chính xác trên 80%. Việc sử dụng thiết bị cầm tay phổ NIR giúp giảm thiểu thời gian và chi phí phân tích, phù hợp với ứng dụng thực tế tại hiện trường.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ boxplot so sánh hàm lượng caffeine giữa hai nhóm mẫu, biểu đồ ROC thể hiện hiệu suất mô hình phân loại, và biểu đồ loadings của các biến phổ quang học để minh họa các vùng bước sóng quan trọng trong phân biệt mẫu.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thiết bị phổ NIR cầm tay tại các điểm thu mua cà phê nhằm kiểm tra nhanh nguồn gốc cà phê Robusta Buôn Ma Thuột, giảm thiểu rủi ro hàng giả, nâng cao độ tin cậy giao dịch. Thời gian thực hiện: 6 tháng; chủ thể: các doanh nghiệp thu mua và hợp tác xã cà phê.

  2. Xây dựng cơ sở dữ liệu đặc trưng vật lý và hóa học mở rộng cho cà phê Tây Nguyên, cập nhật thường xuyên để nâng cao độ chính xác mô hình dự đoán. Thời gian: liên tục; chủ thể: các viện nghiên cứu và trường đại học.

  3. Đào tạo kỹ thuật viên và người nông dân về sử dụng thiết bị phổ quang học và hiểu biết về chỉ dẫn địa lý để tăng cường nhận thức và áp dụng công nghệ trong chuỗi giá trị cà phê. Thời gian: 12 tháng; chủ thể: các tổ chức đào tạo và chính quyền địa phương.

  4. Phát triển phần mềm ứng dụng khai phá dữ liệu và mô hình dự đoán tích hợp trên thiết bị di động để thuận tiện cho việc xác thực nguồn gốc cà phê tại hiện trường. Thời gian: 9 tháng; chủ thể: các công ty công nghệ và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Doanh nghiệp chế biến và xuất khẩu cà phê: Nâng cao khả năng kiểm soát chất lượng và xác thực nguồn gốc sản phẩm, tăng giá trị thương mại và uy tín trên thị trường quốc tế.

  2. Hợp tác xã và nông dân trồng cà phê: Áp dụng công nghệ xác thực nhanh để bảo vệ thương hiệu cà phê địa phương, nâng cao thu nhập và phát triển bền vững.

  3. Cơ quan quản lý nhà nước và tổ chức bảo hộ chỉ dẫn địa lý: Sử dụng kết quả nghiên cứu làm cơ sở khoa học cho việc giám sát, quản lý và phát triển chỉ dẫn địa lý cà phê.

  4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thực phẩm, hóa học phân tích: Tham khảo phương pháp ứng dụng phổ quang học và khai phá dữ liệu trong xác thực nguồn gốc thực phẩm, phát triển nghiên cứu tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phổ quang học có thể phân biệt chính xác cà phê có chỉ dẫn địa lý không?
    Mô hình dựa trên phổ NIR và UV–VIS đạt độ chính xác trên 80%, cho thấy khả năng phân biệt tốt giữa cà phê có và không có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột, đặc biệt khi kết hợp với phân tích đa biến.

  2. Thiết bị phổ NIR cầm tay có dễ sử dụng tại hiện trường không?
    Thiết bị nhỏ gọn, không phá hủy mẫu, cho kết quả nhanh và có thể kết nối với máy tính hoặc điện thoại, phù hợp cho việc kiểm tra tại các điểm thu mua hoặc vùng trồng cà phê.

  3. Các đặc trưng vật lý nào được sử dụng để phân biệt cà phê?
    Kích thước hạt, khối lượng 100 hạt, mật độ khối và màu sắc là các đặc trưng vật lý được đo, tuy nhiên sự khác biệt giữa các nhóm mẫu không rõ ràng, nên tập trung vào thành phần hóa học như caffeine.

  4. Hàm lượng caffeine có vai trò gì trong xác thực nguồn gốc cà phê?
    Caffeine là chỉ số hóa học ổn định, ít bị ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường, giúp phân biệt cà phê Robusta Buôn Ma Thuột với các vùng khác nhờ hàm lượng cao hơn trung bình.

  5. Nghiên cứu có thể áp dụng cho các loại cà phê khác không?
    Phương pháp phổ quang học kết hợp khai phá dữ liệu có thể mở rộng áp dụng cho các loại cà phê khác và các sản phẩm nông nghiệp có chỉ dẫn địa lý, tuy nhiên cần xây dựng bộ dữ liệu đặc trưng riêng biệt.

Kết luận

  • Xây dựng thành công bộ dữ liệu đặc trưng vật lý và hóa học của 124 mẫu cà phê nhân Robusta Tây Nguyên, trong đó 24 mẫu có chỉ dẫn địa lý Buôn Ma Thuột.
  • Phát hiện hàm lượng caffeine là chỉ số hóa học có khả năng phân biệt nguồn gốc cà phê Robusta Buôn Ma Thuột.
  • Mô hình dự đoán dựa trên phổ NIR và UV–VIS kết hợp phân tích đa biến đạt độ chính xác trên 80%, phù hợp cho ứng dụng xác thực nhanh tại hiện trường.
  • Đề xuất triển khai thiết bị phổ NIR cầm tay và xây dựng cơ sở dữ liệu mở rộng để nâng cao hiệu quả kiểm soát chất lượng cà phê đặc sản.
  • Khuyến khích đào tạo và phát triển phần mềm hỗ trợ nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ trong chuỗi giá trị cà phê Việt Nam.

Tiếp theo, cần tiến hành mở rộng thu thập mẫu, hoàn thiện mô hình và thử nghiệm thực tế tại các điểm thu mua cà phê. Mời các doanh nghiệp, hợp tác xã và cơ quan quản lý liên hệ để hợp tác triển khai ứng dụng công nghệ phổ quang học trong xác thực nguồn gốc cà phê.