The aim of this study is to classify extra-virgin olive oils according to variety, geographical origin and harvest year and also to detect and quantify olive oil adulteration. In order to classify extra virgin olive oils, principal component analysis was applied on both fatty acid composition and middle infrared spectra. Spectral data was manipulated with a wavelet function prior to principal component analysis. Results revealed more successful classification of oils according geographical origin and variety using fatty acid composition than spectral data. However, each method has quite good ability to differentiate olive oil samples with respect to harvest year.Middle infrared spectra of all olive oil samples were related with fatty acid profile and free fatty acidity using partial least square analysis. Orthogonal signal correction and wavelet compression were applied before partial least square analysis. Correlation coefficient and relative error of prediction for oleic acid (highest amount fatty acid) were determined as 0.93 and 1.38, respectively. Also, partial least square regression resulted in 0.85 as R2 value and 0.085 as standard error of prediction value for free fatty acidity quantification.In adulteration part, spectral data manipulated with principal component and partial least square analysis, to distinguish adulterated and pure olive oil samples, and to quantify level of adulteration, respectively. The detection limit of monovarietal adulteration varied between 5 and 10% and R2 value of partial least square was determined as higher than 0.95. Hazelnut, corn-sunflower binary mixture, cottonseed and rapeseed oils can be detected in olive oil at levels higher than 10%, 5%, 5% and 5%, respectively.

Bu çalışmada naturel sızma zeytinyağlarının elde edilidiği zeytinin türüne, yetiştirildiği coğrafi bölgeye ve hasat yılına göre sınıflandırması ve zeytinyağında tağşişin nitelik ve nicelik yönünden araştırılması amaçlanmıştır. Asal bileşenler analiz yöntemi yağların sınıflandırılması için yağ asitleri kompozisyonuna ve orta bölge kızıl ötesi spektra verilerine uygulanmıştır. Spektral veri, asal bileşenler analizinden önce dalga analizi ile işlenerek sıkıştırılmıştır. Sonuçlar, coğrafi bölgeye ve türe göre sınıflandırmada, yağ asitleri kompozisyonunun spektra verisinden daha başarılı olduğunu göstermektedir. Her iki analitik yöntemin zeytinyağı örneklerini hasat yılına göre ayırma kabiliyeti vardır.Bütün yağ örneklerinin spektra verileri ile yağ asidi profilleri ve serbest yağ asitliği arasında bağlantı kurmak için kısmi en küçük kareler analizi kullanılmıştır. En küçük kareler analizinden önce, ortogonal sinyal düzeltme filtresi ve dalga analizi sıkıştırma kullanılmıştır. Oleik asitin korrelasyon katsayısı (R2) ve bağıl hata tahmin değeri sırasıyla 0.93 ve 1.38 olarak belirlenmiştir. Diğer taraftan serbest yağ asitliğinin belirlenmesi için en küçük kareler regresyonunda R2 değeri 0.85 ve hata tahmin değeri 0.085 olarak belirlenmiştir.Bu çalışmanın son kısmında, spektral veri asal bileşenler analizi ile işlenerek tağşişin nicelik bakımından tesbitinde kullanılmıştır. Yapılan tağşiş milktarının belirlenmesi içinse, spektral veri en küçük kareler analizine tabi tutulmuştur. Tağşiş yapmak için seçilen türe göre, tek tip zeytinyağlarının tağşiş miktarının belirlenmesindeki limit 5% ile 10% arasında değişirken, R2 değerinin 0.95'ten daha yüksek olduğu bulunmuştur. Diğer taraftan, tağşiş için kullanılan fındık, mısır-ayçiçek ikili karışımı, pamuk tohumu ve kolza tohumu gibi yağların zeytinyağının içinde belirlenebildikleri miktarlar sırasıyla %10, %5, %5 ve %2 olarak tespit edilmiştir.