Study of hop aroma components using chemical sensors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

An array of sensors was selected taking into account the specific component composition of the essential oil contained in the hop plant. The aroma intensity of several hop varieties was investigated using high-frequency piezoelectric resonators with a high sensitivity and low detection limits for volatile components. Analytical signals of the sensor array in the vapour of the equilibrium gas phase of the samples were assembled into a multidimensional data set, presented in the form of a “visual imprint” (diagrams were plotted according to the maximum responses of the sensors in the equilibrium gas phase of the samples during a time interval of 60 s). Data for the samples with acceptable organoleptic characteristics complying with regulatory documents were taken as the standard. For the samples under study, the responses of chemical sensors in the equilibrium gas phase were presented in the form of a total signal and compared with the “visual imprint” of the maxima for the standard; the areas of indentation figures were calculated – SΣ, Gc.s.. As additional characteristics, 5 identification parameters Aij were used, calculated from the signals of individual sensors in the gas phase of the analyzed samples and selected standards. The identity between the composition of the sample under analysis and the corresponding standard was established, when the relative difference in the parameters of the "visual imprint" figures did not exceed 20%. Conversely, a sample was considered not identical to the selected standard, when the relative difference was higher than 20%. The experimental results were used to establish the identity or authenticity of hop pellet samples from different batches.

About the authors

A. V. Korostelev

Voronezh state university of engineering technologies

Email: kafedra_tbisp@mail.ru

P. V. Rukavitsyn

Voronezh state university of engineering technologies

I. V. Novikova

Voronezh state university of engineering technologies

Email: noviv@list.ru

T. A. Kuchmenko

Voronezh state university of engineering technologies

R. U. Umarkhanov

Voronezh state university of engineering technologies

A. S. Muravev

Voronezh state university of engineering technologies

Email: hntrun@mail.ru

References

  1. Кунце В. Технология солода и пива; пер. с нем. СПб.: Профессия, 2001. 912 c.
  2. Меледина Т.В. Сырье и вспомогательные материалы в пивоварении. СПб.: Профессия, 2003. 304 c.
  3. Кучменко Т.А. Химические сенсоры на основе пьезокварцевых микровесов. В кн.: Проблемы аналитической химии; под ред. Ю.Г. Власова. Т. 14. Химические сенсоры. М.: Наука, 2011. С. 127–202.
  4. Roy R.B., Tudu B., Bandyopadhyay R., Bhattacharyya N. Application of electronic nose and tongue for beverage quality evaluation // Engineering Tools in the Beverage Industry. 2019. Vol. 3. P. 229–254. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815258-4.00008-1
  5. Кучменко Т.А., Шуба А.А., Бельских Н.В. Пример решения идентификационных задач в методе пьезокварцевого микровзвешивания смесей некоторых органических соединений // Аналитика и контроль. 2012. Т. 16. N 2. С. 1–11.
  6. Пат. № 2670651, Российская Федерация. Способ установления идентичности проб гранулированного хмеля по запаху с применением химических сенсоров / А.В. Коростелев, Т.А. Кучменко, И.В. Новикова, Р.У. Умарханов, П.В. Рукавицын; заявл. 21.03.2017; опубл. 11.12.2018.
  7. Новикова И.В., Юрицын И.А., Муравьев А.С. Исследование влияния интенсивности аэрации на жизнедеятельность дрожжей Brettanomyces bruxellensis // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2019. Т. 9. N 1. С. 102–108. https://doi.org/10.21285/2227-2925-2019-9-1-102-108
  8. Новикова И.В., Рукавицын П.В., Муравьев А.С. К вопросу перехода ароматических соединений хмеля в пиво при реализации сухого охмеления // Пищевая промышленность. 2019. N 1. С. 69–73.
  9. Kairbayeva A., Vasilenko V., Dzhinguilbayev S., Baibolova L., Frolova L. Development of the mathematical model for the process of oil raw materials pressing // Journal of Engineering & Applied Sciences. 2017. Vol. 12. Issue 6 Sl. P. 7836–7842. https://doi.org/10.36478/jeasci.2017.7836.7842
  10. Авцинов И.А., Кожевников Ю.Е., Суханова Н.В. Модель кинетики процесса культивирования микроорганизмов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2017. Т. 23. N 3. С. 481–487. https://doi.org/10.17277/vestnik.2017.03.pp.481-487
  11. Шелехова Н.В., Поляков В.А., Серба Е.М., Шелехова Т.М., Веселовская О.В., Скворцова Л.И. Информационные технологии в аналитическом контроле качества алкогольной продукции // Пищевая промышленность. 2018. N 8. С. 30–33.
  12. Матвеева, Н.А., Титов А.А. Применение технологии сухого охмеления в пивоварении // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Процессы и аппараты пищевых производств. 2015. N 1. C. 111–118.
  13. Zhong Y. Electronic nose for food sensory evaluation // Evaluation Technologies for Food Quality. 2019. P. 7–22. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814217-2.00002-0
  14. Singh T.S., Verma P., Yadava R.D.S. Fuzzy subtractive clustering for polymer data mining for SAW sensor array based electronic nose // Proceedings of Sixth International Conference on Soft Computing for Problem Solving. Springer, Singapore, 2017. P. 245–253.
  15. Zhang L., Tian F., Zhang D. In: Electronic Nose: Algorithmic Challenges. Springer, Singapore. 2018. P. 11–20. https://doi.org/10.1007/978-981-13-2167-2_2
  16. Men H., Shi Y., Jiao Y., Gong F., Liu J. Electronic nose sensors data feature mining: a synergetic strategy for the classification of beer // Analytical Methods. 2018. Vol. 10. Issue 17. P. 2016–2025. https://doi.org/10.1039/C8AY00280K
  17. Santos J.P., Lozano J., Aleixandre M. Electronic noses applications in beer technology (open access peer-reviewed chapter). In: Kanauchi M. (ed.), Brewing Technology. IntechOpen, 2017. https://doi.org/10.5772/intechopen.68822
  18. Aliani M., Eideh A., Kapourchali F.R., Alharbi R., Fahmi R. Evaluation of bitterness by the electronic tongue: correlation between sensory tests and instrumental methods. In: Aliani M, Eskin MNA (eds.) Bitterness: Perception, Chemistry and Food Processing. John Wiley & Sons, Inc.; 2017. Chapter 9. P. 195–207. https://doi.org/10.1002/9781118590263
  19. Ocvirk M., Mlinarič N.K., Košir I.J. Comparison of sensory and chemical evaluation of lager beer aroma by gas chromatography and gas chromategraphy/mass spectrometry // Journal of the Science of Food and Agriculture. 2018. Vol. 98. Issue 10. P. 3627–3635. https://doi.org/10.1002/jsfa.8840
  20. Martins C., Almeida A., Rocha S.M. Recent advances and challenges for beer volatile characterization based on gas chromatographic techniques // Recent Advances in Analytical Techniques. 2017. Vol. 1. P. 141–199. https://doi.org/10.2174/97816810844731170101

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».