CC BY
15
НАУЧНАЯ СТАТЬЯ УДК 543.31
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПРИРОДНЫХ МИНЕРАЛЬНЫХ ВОД ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ ПО ЦВЕТОМЕТРИИ ИНДИКАТОРНЫХ БУМАГ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СМАРТФОНА
Зин Алабдин Чалави Шаока1, Василий Григорьевич Амелин1, Роман Владимирович Репкин1
1 Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых
Автор, ответственный за переписку: Василий Григорьевич Амелин, [email protected]
Аннотация. Предложено тест-устройство на основе целлюлозной бумаги для идентификации и классификации природных минеральных вод Владимирской области, содержащее индикаторные зоны для определения общей жесткости, щелочности и рН воды, а также концентраций хлоридов и сульфатов. Цветоме-трические параметры индикаторных зон тест-устройства после контакта с исследуемой водой определяли с помощью смартфона. В качестве аналитического сигнала использовали значения цветометрических параметров каждой индикаторной зоны в системе ЯОВ. Обработку массива данных проводили методами главных компонент (principal component analysis, PCA) и иерархического кластерного анализа (hierarchical clustering analysis, HCA). Проведена идентификация и классификация 13 природных минеральных вод Владимирской области, 7 из которых газированные.
Ключевые слова: природные минеральные воды, идентификация, цифровая цве-тометрия, смартфон, индикаторная бумага.
Финансирование. Исследование выполнено в рамках бюджетного финансирования ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ).
Для цитирования: Шаока З.А.Ч., Амелин В.Г., Репкин Р.В. Идентификация природных минеральных вод Владимирской области по цветометрии индикаторных бумаг с использованием смартфона // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 2. Химия. Т. 63. № 3. С. 233-243.
ORIGINAL ARTICLE
IDENTIFICATION OF NATURAL MINERAL WATERS VLADIMIR REGION BY COLORIMTRY OF INDICATOR PAPERS USING A SMARTPHONE
Zen Alabden Chalawi Shogah1 , Vasily G. Amelin1, Roman V. Repkin1
1 Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs Corresponding author: Vasily G. Amelin, [email protected]
Annotation. A test device based on cellulose paper for identification and classification of natural mineral waters of the Vladimir region is proposed, containing indicator zones for determining the total hardness, alkalinity and pH of water, as well as the concentrations of chlorides and sulfates. The colorimetric parameters of the indicator
© Шаока З.А.Ч., Амелин В.Г., Репкин Р.В., 2022
zones of the test device after contact with the test water were determined using a smartphone. The values of the colorimetric parameters of each indicator zone in the RGB system were used as the analytical signal. The data set was processed by principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering analysis (HCA). Identification and classification of 13 natural mineral waters of the Vladimir region (7 of them carbonated) were carried out.
Keywords: natural mineral waters, identification, digital colorimetry, smartphone, indicator paper
Financial Support. The study was carried out within the framework of budget financing of the Vladimir State University named after Alexander Grigoryevich and Nikolai Grigoryevich Stoletov (VlSU).
For citation: Shogah Z.A.Ch., Amelin V.G., Repkin R.V. Identification of Natural Mineral Waters Vladimir Region by Colorimtry of Indicator Papers Using a Smartphone // Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 2. Chemistry. T. 63. N 3. P. 233-243.
Методы цифровой цветометрии все чаще используются для решения различных проблем аналитического контроля [1-3]. Их отличает простота аппаратурного оформления, возможность использования в качестве цвето-регистрирующих устройств цифровой фото-, видео- и оптической офисной техники. Значительный потенциал развития цветометрии обусловлен разработкой современных смартфонов и специализированного программного обеспечения [4, 5].
В последние годы все чаще встречаются публикации, посвященные идентификации и определению различных веществ с использованием смартфона и хемометрического анализа. Так, в работах [6, 7] для идентификации и определения 20 токсичных газов (NH3, HF, H2S, HCN, фосген и др.) предложена матрица из по-лиэтилентерефталата, в которую включены 36 индикаторных зон. В качестве индикаторов-сенсоров использованы металлопорфирины, соли металлов, кислотно-основные индикаторы и вапохромные соединения. Индикаторные зоны изменяли цвет после контакта матрицы с исследуемыми газами. Матрицу сканировали и определяли значения RGB для каждой индикаторной зоны. Для идентификации массив данных RGB (108) обрабатывали методом иерархического кластерного анализа при разных концентрациях аналитов.
Предложена идентификация нестероидных противоспалительных средств (НПВС) с использованием метода цифровой цветометрии и способа главных компонент [8]. Анализируемые растворы НПВС помещали в лунки планшета из полипропилена и добавляли реагенты-сенсоры. Использовали 8 реагентов: растворы ме-
тилового оранжевого, сульфородамина, 1-ги-дроксипирена, хлорид железа и др. Проводили сканирование планшета. В качестве аналитического сигнала использовали разность светлот цветовых каналов для лунки с аналитом и без аналита. Показана успешность идентификации салициловой и ацетилсалициловой кислот, ибу-профена, ацеклофенака, парацетамола.
Предложено использовать смартфон, тест-устройство и хемометрический анализ в идентификации аминов [9]. Тест-устройство представляет собой мембрану из ацетата целлюлозы, на которую нанесены пять индикаторов (размер зон 11 мм): ализарин, бромфеноловый синий, хлорфеноловый красный, метиловый красный и тимоловый синий. Использование полученных с помощью смартфона значений RGB в методе главных компонент и иерархического кластерного анализа позволило идентифицировать три-этиламин, изобутиламин и изопентиламин в испорченном мясе.
Проведена идентификация пяти взрывчатых веществ (триацетона трипероксида, гекса-метилена трипероксида диамина, 4-амино-2-нитрофенола, нитробензола и пикриновой кислоты) в почве [10]. В качестве тест-устройства использовали целлюлозную бумагу с нанесенными на нее индикаторными зонами с креати-нином, йодидом калия и анилином. Использование значений RGB, полученных с помощью смартфона, метода главных компонент и иерархического кластерного анализа позволило идентифицировать и полуколичественно определить взрывчатые вещества.
Классификация девяти природных минеральных вод Бразилии проведена с использва-нием цветометрии смартфоном и хемометрики
[11]. В качестве индикаторов использовали эриохромовый черный Т и мурексид для определения суммарного содержания кальция и магния. Измерения цветометрических параметров (RGB) проводили в освещаемом боксе в кюветах c растворами проб воды и реагентов. Для идентификации использовали метод k-NN (метод ближайшего соседа). Не удалось идентифицировать два образца воды с близким содержанием кальция и магния. Для более точной идентификации и классификации авторы предлагают использовать большее число колориметрических реагентов.
Ранее нами была показана принципиальная возможность применения метода масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой для установления географического происхождения и выявления факта фальсификации природных минеральных вод по соотношению концентраций редкоземельных элементов и соотношению стабильных изотопов свинца [12].
В настоящей статье рассмотрено применение цветометрии с использованием смартфона и тест-устройств для идентификации различных веществ, предложен простой и недорогой способ идентификации и классификации природных минеральных вод Владимирской области.
Владимирская область находится на Восточ-но-Еропейской равнине - одной из крупнейших по площади равнин мира. В основе этой равнины расположена плита древней Русской платформы, что в значительной степени определило ее геологическое строение, рельеф и минерально-сырьевую базу. По данным геологических изысканий, во Владимирской области находится 71 разведанное месторождение (участок) пресных подземных вод с минерализацией менее 1,0 г/л, из них более 50 пригодны для эксплуатации. Главная полоса распространения водоносных (в том числе артезианских) известковых отложений идет от побережья р. Клязьма у г. Ковров на юго-восток до верховьев рек Су-догда, Колпь, Унжа и Ушна. Эта полоса проходит по территориям Ковровского, Вязниковско-го, Судогодского, Меленковского, Муромского, Селивановского и Гусь-Хрустального районов. Особняком расположены месторождения подземных вод Ополья в Суздальском, Собинском и Юрьев-Польском районах, связанные с карбонатными породами, перекрытыми ледниковыми моренными отложениями (рис. 1).
Для развития и использования минерально-сырьевой базы Владимирской области необхо-
димы изучение комплекса карбонатных пород, минерально-сырьевых запасов территории Ок-ско-Цнинского вала и его обрамления, переоценка запасов ранее разведанных минеральных и подземных вод в свете современных требований, а также сырьевое обеспечение и развитие местных производств.
В настоящей работе предложено использовать тест-устройство на основе целлюлозной бумаги, состоящее из семи индикаторных зон для идентификации и классификации природных минеральных вод Владимирской области, регистрацию аналитичекого сигнала смартфоном и обработку массива данных методами главных компонент и иерархического кластерного анализа.
Экспериментальня часть
Аппаратура. Для изучения оптических и цветометрических характеристик в качестве цветорегистрирующего устройства использовали смартфон «iPhone X» («Apple», США), оснащенный специализированным программным обеспечением RGBer.
В работе применяли аналитические весы «Pioneer PA 214С» специального класса точности с пределом взвешивания 0,1 мг («Ohaus Corporation», США), дозаторы «Proline Biohit» одноканальные механические с переменным объемом 2-20, 100-1000 и 1000-5000 («Biohit», Финляндия).
Реактивы. Растворы готовили с использованием деионизированной воды (15-18 МОм*см, ОСТ 11 029.003-80). Применяли тетраборат натрия, эриохромовый черный Т, сульфат серебра, дихромат калия, хлорид бария, конго красный, лимонную кислоту, феноловый красный, нейтральный красный, бромтимоловый синий («Sigma-Aldrich», США).
Изготовление тест-устройства для анализа. Использовали целлюлозную бумагу для хроматографии «Whatman 17 Chr» («Cytiva», США). Для изготовления тест-устройства бумагу замачивали однократно или двукратно (с сушкой перед повторным замачиванием) в растворах реагентов с последующей сушкой (табл. 1).
Из полученной индикаторной бумаги изготавливали тест-устройство (рис. 2) и после нанесения пробы воды проводили измерения цве-тометрических параметров.
Проведение анализа. Для проведения анализа воду разных партий в стеклянной и пластиковой таре приобретали в супермаркетах г. Владимир в период с апреля по июль 2021 г. Анализ
39°
40°
I
41е
_L_
42 е
_L_
®
®
Александров
^-Юрьев-Польский
V - , „ $
Ф ;
' Суздаль ^ ¿-^«Родники Ополья»
J
3
1
г
I Ковров
/ ® ^ «Суздальская родниковая»
') Кольчугино ^г" 1
; ч, «Алонка»
Х- ' )й.»ш™п
< «Лакинский родник»
V\
А )
Владимир ;
Югинск fKTDQcrai
1ВО-
«Лакинская»
м®> PJ
Собинка j ^
Г. [/"""""Vx Судогда г i
ц
«Синеборье»^-, i
\ ffso г* <-— v
«Судогодская»
с---
i. i
--
}
л ?
X
SoV'
1
■у
/
—I f-
" v
р 25 50 .1_I_I_I_I_1_
100 Километры J_I
43
, Муром
Условные обозначении
Природная минеральная вода (§) Город
(§) Районный центр
Граница Владимирской обл. [_ _ I Граница муниципальных районов
—Г"
41е
. OpenStreetMap land) contributors. CC-BY-SA —I-
42° 4.
39°
40°
Рис. 1. География природных минеральных вод Владимирской области
6
» 2
Рис. 2. Тест-устройство и схема расположения индикаторных зон. 1 - рН, 2 - сульфаты, 3 -щелочность, 4 - рН1, 5 - рН2, 6 - хлориды, 7 - жесткость
проводили сразу после вскрытия бутылки с водой. На индикаторные зоны наливали по 5 мкл исследуемой воды, через 10-15 мин тест-устройство помещали в бокс (15x10x8 см) и фотографировали его смартфоном со вспышкой (рис. 3).
Цветометрические характеристики индикаторных зон определяли программой ЯОБег
на смартфоне. Аналитический сигнал (Аг) для каждой индикаторной зоны рассчитывали по формуле:
А (До - Д)2 + (О - О)2 + (Во - Вх)2,
где Д0, О0, В0, Дх, Ох, Вх - цифровые значения ин-тенсивностей красного, зеленого, синего цветов
г
зожскш
Рис. 3. Схема изготовления тест-устройства и измерения цветометрических характеристик индикаторных зон смартфоном: 1 - изготовление индикаторных зон с помощью дырокола, 2 - приклеивание индикаторов на двухсторонний скотч, 3 - нанесение пробы воды на индикаторные зоны, 4 - измерение цветометрических
характеристик с помощью смартфона
Т а б л и ц а 1
Составы для пропитки целлюлозной бумаги
Индикатор Состав пропиточного раствора
Общая жесткость воды 0,08%-й водный раствор эриохромового черного Т и 0,8%-й водный раствор тетрабората натрия
Общая щелочность воды 0,1%-й водный раствор конго красного и 0,08%-й водный раствор лимонной кислоты
Хлориды 0,05%-й водный раствор сульфата серебра 0,05%-й водный раствор дихромата калия
Сульфаты 0,05%-й водный раствор хлорида бария 0,05%-й водный раствор эриохромового черного Т
рН 0,1 %-й водно-спиртовой раствор фенолового красного
рН1 0,1 %-й водно-спиртовой раствор бромтимолового синего
рН2 0,1 %-й водно-спиртовой раствор нейтрального красного
Т а б л и ц а 2 Состав природных минеральных вод Владимирской области
Бренд Географическое происхождение Состав, мг/л*
«Алонка» Негазированная г. Владимир, скважина № 34569 Са2+ (15-130) ]^2+ (30-50) К+ (1-20) №+ (20-200) SO42- (10-250) Р043- (0,1-3,5)
«Алонка» Газированная г. Владимир, скважина № 34569 Са2+ (15-130) ]^2+ (30-50) К+ (1-20) №+ (20-200) S042- (10-250) Р043- (0,1-3,5)
«Суздальские напитки Родниковая» Негазированная Владимирская область, Суздальский район, дер. Зернево, родник НС03- (150-250) С1- (< 30) S042- (<25) №+ + К+ (5-30) Са2+ (25-50) Ым2+ (5-20) общая минерализация (0,2-0,4) г/л
«Суздальские напитки Родниковая» Газированная Владимирская область, Суздальский район, дер. Зернево, родник НС03- (150-250) С1- (<30) S042- (<25) №+ + К+ (5-30) Са2+ (25-50) Ым2+ (5-20) общая минерализация (0,2-0,4) г/л
Окончание табл. 1
Бренд Географическое происхождение Состав, мг/л*
«Лакинская» («Ундольская») Газированная Владимирская область, Собинский район, г. Лакинск, скважина № 43193 НС03- (150-350) Са2+ (10-110) ]^2+ (20-100) S042- (50-150) общая минерализация (0,2-0,7) г/л
«Лакинская» («Ундольская») Негазированная Владимирская область, Собинский район, г. Лакинск, скважина № 43193 НС03- (150-350 Са2+ (10-110) ]^2+ (20-100) S042- (50-150) общая минерализация (0,2-0,7) г/л
«Лакинская» («Содовая») Газированная Владимирская область, Собинский район, г. Лакинск, скважина № 43193 НС03- (150-350 Са2+ (10-110) ]^2+ (<100) S042- (50-150) общая минерализация (0,2-0,7) г/л
«Лакинский родник». Газированная Владимирская область, Собинский район, г. Лакинск, скважина № 1 (100 м) НС03- (200-300) Са23+ (50-70) Mg2+ (20-35) S042- (130-190) С1- (10-15) №+ + К+ (50-80) общая минерализация (0,5-0,7) г/л
«Я» Негазированная Владимирская область, Вязниковский район, дер. Эдон, скважина № 79943 НС03- (200-300) Са2+ (30-70) Mg2+ (10-40) общая минерализация (0,3-0,5) г/л
«Я» Газированная Владимирская область, Вязниковский район, дер. Эдон, скважина № 79943 НС03- (200-300) Са2+ (30-70) Mg2+ (10-40) общая минерализация (0,3-0,5) г/дм3
«Судогодская» Негазированная Владимирская область, Судогодский район, г. Судогда, скважина № 79956 (70 м) НС03- (60-90) Са2+ (10-30) Mg2+ (5-20) общая минерализация (0,08-0,12) г/дм
«Синеборье» Негазированная Владимирская область, Судогодский район, с.п. Лавровское, дер. Старое Полхово, скважина № 77-Т НС03- (100-400) Са3+ (20-80) Mg2+ (< 60) общая минерализация (0,1-0,6) г/л
«Родники Ополья» Газированная Владимирская область, Юрьев-Польский район, с. Лыково, Каптированный родник НС03- (180-250 Са2+ (< 100) Mg2+ (< 80) общая минерализация (0,25-0,5) г/дм3 Жесткость общая (1,5-7) мМ
* Состав заявлен на этикетке.
0х 'i-
<N fe
-2
< Алонка»* • «Алонка»X «Лакинская» •
«Синеборье» • • «Судогодская» • «Суздальскш • «Я» напитки»
-1 O 1
F1 (77,30%)
0х
Г-; 00
<N fe
0х 'i-
<N fe
-2
• «Лакинский родник» «Я» »«Лакинская» «Содовая» «Родники Ополья» • •
«Я»Х • <Алонка» • «Суздальские напитки»
-2-10 1 F1 (57,11%)
В
1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8
«Суздальские напитки» «Судогодская»
• «Синеборье»
«Я»
«Лакинская»
«Алонка» X •-«Алонка»-
«Я»Г «Лакинский родник»Г
«Я»ХГ% • .<<Содовая»Г -«Jiaкинcкaя» 1 -
»«Родники Ополья»Г «Суздальские напитки»Г
<Алонка» Г
-3
-1 0 1 F1 (94,79%)
Рис. 4. Проекции канонических функций, отражающие распределение образцов по брендам негазированных (А), газированных (Б), негазированных и газированных (В) природных минеральных вод Владимирской области
«Алонка X» «Алонка»
«Синеборье» «Суздальские напитки»
«Судогодская» «Я»
«Лакинская» «Лакииский родник» Г «Суздальские напитки» Г «Алонка» Г
«Я X» Г «Я» Г
«Лакинская» Г
«Содовая» Г
«Родники ополья» Г
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Расстояние, усл. ед.
Рис. 5. Дендрограмма для минеральных вод Владимирской области. (Г- газированные, ХГ- газированные для идентификации, Х - негазированные для идентификации)
н-1-1-1-ч-1-1-1-н
для дистиллированной и анализируемой воды соответственно. Анализ проводили для трех параллельных проб.
Хемометрический анализ. Для идентификации природных вод применяли метод главных компонент (principal component analysis, PCA) и иерархический кластерный анализ (hierarchical clustering analysis, HCA) c использованием программного обеспечения XLSTAT (v. 2021.3.1).
Результаты и их обсуждение
Природные минеральные воды по геохимическому типу классифицируют в основном на гидрокарбонатные магниево-кальциевые
HCO3- -Ca2+-Mg2+, хлоридно-сульфатные гидрокарбонатные натриевые
HCO3-SO42-- Cl-Na+(Mg2+) и хлоридно-сульфатные гидрокарбонатные маг-ниево-кальциевые
HCO3-SO42--Cl-Ca2+-Mg2+ (Na+). Источники этих вод находятся как в Европейской части и южных регионах России, так и в
Кавказском регионе. В табл. 2 представлен состав (заявлен на этикетке) природных минеральных вод Владимирской области.
Для идентификации таких вод нами выбраны значения обобщенных показателей, таких как общая жесткость, щелочность и рН воды, а также содержание хлоридов и сульфатов. Было изготовлено тест-устройство на основе целлюлозной бумаги для идентификации воды по семи показателям (рис. 1, табл. 1). Для определения рН вод использовали три индикатора с различными интервалами перехода окраски: рН - феноловый красный (6,8-8,4), рН1 - бром-тимоловый синий (6,0-7,6), рН2 - нейтральный красный (6,8-8,0).
Методом цифровой цветометрии проанализированы 13 природных минеральных вод Владимирской области. Полученные цветометри-ческие данные (Аг) были обработаны методом РСА, а затем были построены матрицы счетов и нагрузок. Установлено, что из пяти главных компонент четкое различие негазированных (92,94%), газированных (75,82%), совместно
Т а б л и ц а 3
Идентификация минеральных вод методом k-среднего
Наименование бренда Расстояние от центроида, усл. ед. Наименование бренда Расстояние от центроида, усл.ед.
«Судогодская» 119,584 «Родники ополья» Г 105,411
«Суздальские напитки» 109,б48 «Суздальские напитки» Г 99,407
«Синеборье» 138,б90 «Содовая» Г 113,702
«Алонка» 146,629 «Лакинские родники» Г 101,042
«Алонка» Х 146,091 «Лакинская» Г 82,б97
«Лакинская» 49,438 «Я» Г 77,595
«Я» 33,б97 «Я» ХГ 77,374
«Алонка» Г 7б,2б8 - -
газированных и негазированных (97,23%) вод получено для первых двух главных компонент (F1, F2) (рис. 4).
Как следует из рис. 4, произошло разделение негазированных и газированных вод на 1 и 4, 2 и 4 квадранты, образующие два кластера.
Использование метода иерархического кластерного анализа позволило идентифицировать газированные и негазированные воды. Как видно из рис. 5, на дендрограмме газированные и негазированные воды образуют отдельные кластеры. Идентифицируемые воды (Х) выделены в кластеры с нулевым или небольшим расстоянием (Linkage distance) от аналогичных вод, использованных для обучающей выборки. Идентификацию проводили
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Моногарова О.В., Осколок К.В., Апяри В.В. Цве-тометрия в химическом анализе // Журн. аналит. химии. 2018. Т. 73. № 11. С. 857.
2. Апяри В.В., Горбунова М.В., Исаченко А.И., Дмитриенко С.Г., Золотов Ю.А. Использование бытовых цветорегистрирующих устройств в количественном химическом анализе // Журн. аналит. химии. 2017. Т. 72. № 11. С. 963.
3. Иванов В .М., Кузнецова О.В. Химическая цвето-метрия: возможности метода, области применения и перспективы // Успехи химии. 2001. Т. 70. № 5. С. 411.
4. Huang X., Xu D., Chen J., Liu J., Li Y., Song J., Ma X., Guo J. Smartphone-based analytical biosensors // Analyst. 2018. Vol. 143. P. 5339.
5. Rezazadeh M., Seidi Sh., Lid M., Pedersen-Bjergaard
также методом к-среднего (к-шеаш) по расстоянию от центроида до воды Х. В табл. 3 приведены расстояния от центроида до центральной точки кластера определенной воды. Видно, что эти расстояния для образцов Х и образцов, использованных для обучающей выборки, различаются незначительно (в табл. 3 выделено жирным шрифтом), что позволяет провести 100%-ю идентификацию.
Таким образом в представленной работе показан простой, дешевый и быстрый способ идентификации и классификации природных минеральных вод на примере вод Владимирской области. Идентификация проведена цветометри-ческим методом с использованием смартфона и хемометрического анализа.
S., Yamini Y. The modern role of smartphones in analytical chemistry // Trends Anal. Chem. 2019. Vol. 118. P. 548.
6. Feng L., Musto Ch.J., Kemling J.W., Lim S.H., Zhong W., Suslick K.S. Colorimetric Sensor Array for Determination and Identification of Toxic Industrial Chemicals // Anal. Chem. 2010. Vol. 82. N 22. P. 9433.
7. Feng L., Musto Ch.J., Kemling J.W., Lim S.H., Suslick K.S.A colorimetric sensor array for identification of toxic gases below permissible exposure limits // Chem. Commun. 2010. Vol.46. P. 2037.
8. Чапленко А. А., Моногарова О.В., Осколок К .В. Идентификация нестероидных противовоспалительных средств методом цифровой цвето-метрии с применением способа главных компо-
нент // Разработка и регистрация лекарственных средств. 2020 Т. 9. №. 1. С. 55.
9. Bueno L., Meloni G.N., Reddyb S.M., Paixao T.R.LC. Use of plastic-based analytical device, smartphone and chemometric tools to discriminate amines // RSC Adv. 2015. Vol. 5 P. 20148.
10. Salles M.O., Meloni G.N., de Araujoa W. R., Paixao T.R.L.C. Explosive colorimetric discrimination using a smartphone, paper device and chemometrical approach // Anal. Methods. 2014. Vol. 6. P. 2047.
11. Silva Neto G.F., Braga A.F. Jez W.B. Classification of Mineral Waters Based On Digital Images Acquired by Smartphones // Quim. Nova. 2016. Vol. 39. № 7. P.876.
12. Амелин В.Г., Подколзин И.В., Соловьев А.И., Третьяков А.В. Природные минеральные воды России: идентификация географического происхождения и выявления фактов фальсификации по соотношению концентраций редкоземельных элементов и стабильных изотопов свинца // Вода. Химия и экология. 2012. № 11. С. 79.
Информация об авторах
Шаока Зин Алабдин Чалави - аспирант кафедры химии Института биологии и экологии ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ) (2еала1ааЫ[email protected]);
Амелин Василий Григорьевич - профессор кафедры химии Института биологии и экологии ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ), гл. науч. сотр. отделения фармакологических лекарственных средств, безопасности пищевой продукции и кормов ФГБУ «Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов» (ФГБУ «ВГНКИ»), докт. хим. наук, профессор ([email protected]);
Репкин Роман Владимирович - доцент кафедры экологии Института биологии и экологии Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых ([email protected])
Вклад авторов
Все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила в редакцию 16.11.2021; одобрена после рецензирования 12.12.2021; принята к публикации 14.02.2022.
