Исследование ароматобразующих компонентов хмеля с применением химических сенсоров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведен подбор массива сенсоров с учетом специфики компонентного состава эфирного масла хмеля. Исследована интенсивность аромата нескольких сортов хмеля путем применения высокочастотных пьезоэлектрических резонаторов с высокой чувствительностью, низкими пределами обнаружения легколетучих компонентов. Аналитические сигналы массива сенсоров в парах равновесной газовой фазы проб были скомпонованы в многомерный набор данных, представленных в виде «визуального отпечатка» (диаграммы построены по максимальным откликам сенсоров в равновесной газовой фазе образцов в течение временного интервала 60 с). Данные для образцов с приемлемыми органолептическими характеристиками, соответствующими нормативным документам, принимали за стандарт. Для исследуемых образцов отклики химических сенсоров в равновесной газовой фазе были представлены в виде суммарного сигнала и сопоставлены с «визуальным отпечатком» максимумов для стандарта в программном обеспечении, рассчитаны площади фигур отпечатков SΣ, Гц.с.. В качестве дополнительных характеристик были применены 5 параметров идентификации Aij, рассчитанные по сигналам отдельных сенсоров в газовой фазе анализируемых образцов и выбранных стандартов. При относительном различии параметров фигур «визуального отпечатка» менее чем на 20% была установлена идентичность состава анализируемой пробы и соответствующего стандарта. При относительном различии более 20% параметров фигур сигналов пробу считали не идентичной выбранному стандарту. Результаты исследований использованы для установления идентичности или аутентичности проб гранулированного хмеля из разных партий.

Об авторах

А. В. Коростелев

Воронежский государственный университет инженерных технологий

Email: kafedra_tbisp@mail.ru

П. В. Рукавицын

Воронежский государственный университет инженерных технологий

И. В. Новикова

Воронежский государственный университет инженерных технологий

Email: noviv@list.ru

Т. А. Кучменко

Воронежский государственный университет инженерных технологий

Р. У. Умарханов

Воронежский государственный университет инженерных технологий

А. С. Муравьев

Воронежский государственный университет инженерных технологий

Email: hntrun@mail.ru

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».