Определение массовой доли молочного жира в бутилированном молоке бесконтактным цветометрическим методом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложен бесконтактный способ определения массовой доли молочного жира в бутилированном молоке по диффузному отражению излучения от светодиодов с длинами волн излучения 365, 390, 850 и 880 нм с использованием смартфона и специального устройства. Для регистрации аналитического сигнала применяли смартфон OnePlus 10 Pro, iPhone 14 с установленными приложениями PhotoMetrix PRO®, ColorGrab, RGBer и ИК-спектрометр с преобразованием Фурье для ближней ИК-области (4000–10 000 см–1). Экспериментальные данные обрабатывали с помощью специализированных программ TQ Analyst, The Unscrambler X, XLSTAT. Установлено, что одновременное участие в исследовании всех светодиодов с разными длинами волн способствует получению результатов с наименьшим относительным отклонением по сравнению с использованием отдельно взятых светодиодов. Выявлено незначительное изменение диффузного отражения от молока через упаковку на основе полиэтилентерефталата, что делает возможным проведение анализа бесконтактным способом, не вскрывая упаковки. Содержание молочного жира в анализируемых пробах молока оценивали, используя алгоритм многомерной градуировки данных – частичную регрессию наименьших квадратов. Относительное стандартное отклонение результатов анализа не превышало 0.08. Равноточность полученных в ходе анализа результатов подтверждена использованием метода ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье в ближней области спектра

Об авторах

В. Г. Амелин

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов; Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Автор, ответственный за переписку.
Email: amelinvg@mail.ru
Россия, Звенигородское шоссе, 5, Москва, 123022; ул. Горького, 87, Владимир, 600000

О. Э. Емельянов

Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: amelinvg@mail.ru
Россия, ул. Горького, 87, Владимир, 600000

З. А. Ч. Шаока

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов; Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Email: amelinvg@mail.ru
Россия, Звенигородское шоссе, 5, Москва; ул. Горького, 87, Владимир

А. В. Третьяков

Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов

Email: amelinvg@mail.ru
Россия, Звенигородское шоссе, 5, Москва

Список литературы

  1. Karoui R., Baerdemaeker J. D. A review of the analytical methods coupled with chemometric tools for the determination of the quality and identity of dairy products // Food Chem. 2007. V. 102. P. 621. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2006.05.042
  2. Karoui R., Mazerolles G., Dufour E. Spectroscopic techniques coupled with chemometric tools for structure and texture determinations in dairy products: A review// Int. Dairy J. 2003. V. 13. P. 607. https://doi.org/10.1016/S0958-6946(03)00076-1
  3. Zhu X., Guo W., Liu D., Kang F. Determining the fat concentration of fresh raw cow milk using dielectric spectroscopy combined with chemometrics // Food Anal. Methods. 2018. V. 11. P. 1528. https://doi.org/10.1007/S12161-017-1140-7
  4. Soulat J., Andueza D., Graulet B., Girard C.L., Labonne C., Aït-Kaddour A., et al. Comparison of the potential abilities of three spectroscopy methods: Near-infrared, mid-infrared, and molecular fluorescence, to predict carotenoid, vitamin and fatty acid contents in cow milk // Foods. 2020. V. 9. P. 592. https://doi.org/10.3390/foods9050592
  5. Risoluti R., Gullifa G., Materazi S. Аssessing the quality of milk using a multicomponent analytical platform microNIR/chemometric // Front. Chem. 2020. V. 8. Аrticle 614718. https://doi.org/10.3389/fchem.2020.614718
  6. Bogomolov A., Dietrich S., Boldrini B., W. Kessler R. Quantitative determination of fat and total protein in milk based on visible light scatter // Food Chem. 2012. V. 134. P. 412. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2012.02.077
  7. Galyanin V., Surkova A., Bogomolov A. Selecting optimal wavelength intervals for an optical sensor: A case study of milk fat and total protein analysis in the region 400–1100 nm / Sens. Actuators B. 2015. V. 218. P. 97. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.03.101
  8. Kucheryavskiy S., Melenteva A., Bogomolov A. Determination of fat and total protein content in milk using conventional digital imaging // Talanta. 2014. V. 121. P. 144. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2013.12.055
  9. Амелин В.Г., Шаока З.А.Ч., Третьяков А.В. Анализ молочной продукции: определение массовой доли молочного жира и выявление фальсификации смартфоном с приложением Photometrix PRO® // Журн. аналит. химии. 2024. Т. 79. № 1. С. 105. (Amelin V.G., Shogah Z.A.Ch., Tretyakov A.V. Аnalyzing dairy products: measuring milk fat mass fractionand detecting adulteration using the Photometrix PRO® smartphone app // J. Anal. Chem. 2024. V. 79. № 1. P. 50. https://doi.org/10.1134/S1061934824010039)
  10. Böck F.C., Helfer G.A., da Costa A.B., Dessuy M.B., Ferrao M.F. PhotoMetrix and colorimetric image analysis using smartphones // J. Chemom. 2020. V. 34. Article 12. https://doi.org/10.1002/cem.3251
  11. Helfer G.A., Magnus V.S., Böck F.C., Teichmann A., Ferrãoa M.F., da Costa A.B. PhotoMetrix: An application for univariate calibration and principal components analysis using colorimetry on mobile devices // J. Braz. Chem. Soc. 2017. V. 28. № 2. P. 328. https://doi.org/10.5935/0103-5053.20160182
  12. Rateni G., Dario P., Cavallo F. Smartphone-based food diagnostic technologies: A review // Sensors. 2017. V. 17. P. 1453. https://doi.org/10.3390/s17061453

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).