CC BY
178
►аналитические приборы для пищевой промышленности
| ТЕМА НОМЕРА]
УДК: 543.421/.424 (664)
Перспективы применения ИК-Фурье-спектрофотометрии
в пищевой промышленности
М.Ю.Сидоренко, канд. техн. наук, доцент Московский государственный университет пищевых производств
Ключевые слова: ИК-Фурье-спект-роскопия; ИК-спектроскопия продовольственных товаров; жидкие пищевые продукты; твердые пищевые продукты.
Keywords: FTIR spectroscopy, FTIR spectroscopy of food, liquid foods, solid foods
Спектрофотометрия - метод исследования веществ, основанный на изучении спектров излучения и поглощения электромагнитных волн. Различают спектрофотометрию в инфракрасной (ИК), видимой и ультрафиолетовой (УФ) областях спектра. При этом возникновение спектра в УФ- и видимой областях связано с наличием в исследуемом объекте ауксохромных или хромофорных групп. Возникновение спектров в ИК-области связано с колебаниями атомов и функциональных групп молекул под действием излучения. Спектральные характеристики определенной молекулы зависят от масс составляющих ее атомов, ее геометрического строения, особенностей межатомных сил, распределения заряда и других условий. ИК-спектры различных соединений и веществ характеризуются высоким уровнем индивидуальности, что и определяет
Рис. 1. Интерферометр Майкельсона: 1 - неподвижное зеркало; 2 - подвижное зеркало; 3 - светоделительная пластина; 4 - источник излучения; 5 - исследуемый объект; 6 - регистратор излучения
ценность ИК-спектрофотометрии при идентификации и изучении строения соединений [1].
Для регистрации спектров применяют спектрофотометры, наиболее современный вид этих приборов -спектрофотометры с Фурье-преобразованием. Основной рабочий элемент в таких приборах - интерферометр Майкельсона вместо монохро-матора, используемого в классических спектрофотометрах. В результате при снятии спектра какого-либо соединения получают не спектрограмму в привычном виде, а интерферо-грамму, и для ее преобразования в привычный спектр проводят соответствующее Фурье-преобразование полученных данных.
Интерферометр Альберта Майкельсона был разработан в 1881 г. Принципиальная схема его функционирования представлена на рис. 1 [2]. Это оптическое устройство, состоящее из двух зеркал - неподвижного 1 и подвижного 2, а также полупрозрачной светоделительной пластины 3, которая расположена в месте пересечения падающих пучков излучения и пучков, отраженных от обоих зеркал. Пучок излучения от источника 4, попадая на пластину 3, разделяется на два пучка. Один из них направляют на неподвижное зеркало 1, второй - на подвижное зеркало 2. Затем оба пучка, отразившись от зеркал, выходят из интерферометра через светоделитель в одном и том же направлении. Излучение фокуси-
Слек триметр
Рис. 2. Принципиальная схема работы ИК-Фурье-спектрофотометра
2-Интерферометр
(.Источник
- С
3. Образец ш
4
4. Детектор •
1
■ чт
Интерферограымэ
5. Компьютер
л гъ
Волновые числа, (см-1) Спектр
руется на образце 5 и поступает на детектор излучения 6.
В общем виде схему работы современного ИК-Фурье-спектрофото-метра можно представить в виде схемы (рис. 2).
Излучение от источника света, проходя через интерферометр и исследуемый образец, фиксируется детектором. Полученные данные в виде интерферограммы поступают в компьютер, который производит соответствующее Фурье-преобразование. Полученный спектр выводят на дисплей в виде спектрограммы в координатах: светопропускание (оптическая плотность) - волновое число (длина волны).
Достоинства ИК-Фурье-спектро-фотометров - высокое отношение «сигнал:шум»; возможность работы в широком диапазоне длин волн без смены диспергирующего элемента; быстрая (за доли секунды) регистрация спектра; высокая разрешающая способность (до 0,001 см-1); возможность идентификации веществ с концентрацией от 0,05 мкг/мл.
Благодаря таким характеристикам ИК-спектрофотометрию широко применяют для анализа смесей и идентификации чистых веществ. Количественный анализ при этом основан на зависимости интенсивности полос поглощения от концентрации вещества в пробе. Если число компонентов невелико (4-5), то удается математически выделить спектры даже при значительном их перекрывании. Погрешность количественного анализа, как правило, составляет доли процента. При большем числе компонентов разделение можно провести хе-моаналитическими методами, которые реализованы в специализированном программном обеспечении.
Идентификацию чистых веществ в ИК-Фурье-спектрофотометрии проводят с помощью информационно-поисковых систем путем автоматического сравнения анализируемого спектра со спектрами, имеющимися в базе данных.
Несмотря на то что ИК-спектр является характеристикой всей моле-
кулы, некоторые группы атомов при определенной частоте имеют индивидуальные полосы поглощения независимо от структуры остальной части молекулы. Такие полосы поглощения называют характеристическими, они несут информацию о структурных элементах молекулы. Характеристические полосы некоторых функциональных групп представлены в таблице [3].
На анализе таких полос основан метод спектроструктурных корреляций, с помощью которого можно идентифицировать новые вещества. Сегодня для этого применяют специальные программы, генерирующие молекулярные структуры и моделирующие их теоретические спектры, которые затем сравнивают с экспериментальными данными.
С помощью ИК-Фурье-спектрофо-тометров можно проводить анализ как жидких, так и сухих образцов. Основное ограничение при этом -длина спектра, при которой поглощается то или иное вещество. В связи с этим ИК-спектрофотометрия имеет широкие перспективы для применения в пищевой промышленности.
Для анализа сухих объектов готовят смесь исследуемого вещества с обезвоженным бромидом калия. Из полученной смеси прессуют таблетки определенной конфигурации. Для исследования жидких продуктов используют специальные кюветы со стенками, изготовленными из того же бромида калия. Для исследования образцов, содержащих воду, спирт или другие вещества, способные растворять КВг, берут специальные кюветы из водо- и спиртонера-створимых веществ, которые так же, как и бромид калия, прозрачны в ИК-спектре.
В пищевой промышленности ИК-Фурье-спектрофотометры наиболее широко используют для анализа мас-ложировых продуктов: в пищевых маслах и жирах определяют содержание цис- и трансизомеров. Контроль содержания в жирах трансизомеров важен в связи с их способностью увеличивать риск возникновения сердечно-сосудистых заболеваний [4]. Как видно из спектрограммы, представленной на рис. 3, трансизомеры жиров дают характерный пик при волновом числе 967 см-1.
Еще один пример применения ИК-спектрофотометра Фурье для анализа пищевых продуктов - способ определения содержания этилового спирта в исследуемом образце. Он может быть полезен, например, для установления соответствия заявленного содержания спирта фактическо-
analytical devices for food processing industry
му, а при наличии спектрограмм, снятых с оригинальных напитков, для идентификации фальсификатов [5].
На рис. 4 представлены спектрограммы в координатах оптическая плотность - волновое число. Анализ полученных пиков с базовой линией в промежутке от 1360 до 1290 см-1 позволяет сделать вывод о количественном содержании этанола в исследуемых образцах. Даже без применения специальных программ видно, что в образцах джина и виски содержание этанола приблизительно в 3-4 раза больше, чем в вине. Разумеется, этот факт не нов, но, тем не менее, наглядно демонстрирует возможности метода ИК-Фурье-спектрофотометрии [6].
С помощью ИК-Фурье-спектрофо-тометрии можно изучать белково-уг-леводно-жировой состав продуктов. В качестве примера такого анализа можно рассмотреть спектрограммы, полученные для сыров (рис. 5).
Анализ представленных на рис. 5 спектрограмм позволяет выявить следующие закономерности:
содержание жира в обоих образцах приблизительно одинаково, о чем свидетельствует конфигурация пиков, полученных при волновом числе около 1740 см-1, соответствующем сложным эфирам жирных кислот;
величина пиков с осевой линией в области 3300 см-1 количественно иллюстрирует содержание воды, из представленных данных видно, что в сливочном сыре ее содержание выше;
спектральный пик при 1560 см-1 говорит о наличии аминогрупп в объекте исследования (наличие таких групп характерно для белков).
Сравнение спектров позволяет сделать вывод о том, что в сливочном сыре белка меньше, чем в плавленом, так как при волновом числе 1560-1597 см-1 у плавленого сыра отсутствует выраженный пик [7].
К сожалению, эта методика пока еще не до конца отработана и для ее эффективного применения необходимо провести ряд дополнительных экспериментов по определению характерных полос поглощения ингредиентов сыров. Точность качественной и количественной идентификации ингредиентов продовольственных товаров осложняется различием их аминокислотного и жир-нокислотного состава. Этот тезис иллюстрируется различием спектров поглощения молочных и мясных продуктов. На рис. 6 представлены фрагменты спектров, полученных для сыра, ветчины и куриного мяса [8]. В сыре четко прослеживается более высокое, по сравнению с ветчи-
Характеристические частоты поглощения для некоторых групп атомов
^ШрукТурНЗЯ единиц J | Часта, см • Структурная Частота, см '
Одинарные спизн
МН - 3260 WW - 1*»
0- К ■ИСА4Ч1] мое - ;soo ----
>-„ Э«Ю- 1)10 A-umrn И*."^ н К-г— ЙГ* 1 1? » - )ГЦ
sp С-Н 11» - 1110
if^t-H пае - зосо 17Ц - JTM.
- J0i0 к.» I№ - 1И И 11W - IT«
»Р^е-о 120« Lfc RC^ Ч* |7» - 17»
с-о two - ion 1W ■ lit
Ч:,
0,30
0,25
H
CD I 0,20
CD
с СЕ 0,15
^
CD T 0,10
н
CD 0,05
0,00
Трансизомеры жиров
3500 3000 2500 2000 1500 1000 Волновое число, см-1
Рис. 3. Пример спектрограммы растительного масла с выраженным пиком, характеризующим содержание трансизомеров
1550 1500 1450 1400 1350 1300 1250 1200
Волновое число, см-1 Рис. 4. Спектрограммы алкогольных напитков
4000 3600 3200 2800 2400 2000 1800 1600 1400 1200 1000 900 Волновое число, см-1
Рис. 5. Спектры поглощения, полученные для плавленого и обезжиренного сливочного сыров: 1 - пик с максимумом при 3300 см1 характеризует наличие гидроксилов воды; 2 - пик с максимумом при 1740 см-1 характеризует наличие сложных эфиров; 3 - пик с максимумом при 1560 см-1 характеризует наличие аминогрупп
►аналитические приборы для пищевой промышленности
I ТЕМА НОМЕРА Щ
1900 1850 1800 1750 1700 1650 1600 1550 1500 1450 1400
Волновое число, см-1
Рис 6. Фрагменты спектров поглощения, полученные для сыра, куриного мяса и ветчины: 1 - сложные эфиры; 2 - виниловые сложные эфиры, азотсодержащие соединения, некоторые ароматические соединения, кетоны (енольные), ненасыщенные карбоновые кислоты и др.; 3 - аминогруппы
ной и мясом курицы, содержание сложных эфиров, характерных для жиров и аминокислот. Из данных рис. 6 видно, что белково-жировой состав сыра значительно отличается от состава мясных продуктов. При этом некоторые различия наблюдаются также и при сравнении спект-
ров куриного мяса и ветчины несмотря на их близкий химический состав.
Возможности ИК-спектрофотомет-рии не исчерпываются описанными примерами. Для реализации всех возможностей метода ИК-Фурье-спектрофотометрии необходимо разрабатывать и внедрять новые методики анализа качественного и количественного состава конкретных продовольственных продуктов. Это позволит в перспективе использовать ИК-Фурье-спектрофотометры для определения белково-жиро-углевод-ного состава продуктов, выявления фальсификатов и недоброкачественной продукции, а также для оценки изменений, протекающих при хранении продуктов питания и сырья.
ЛИТЕРАТУРА
1. Белл Р.Дж. Инфракрасная спектроскопия высокого разрешения/ Пер. с англ. - М.: Химия, 1972.
2. Вечкасов И.А., Кручинин Н.А., Поляков А.И. и др. Приборы и методы анализа в ближней инфракрасной области. - М.: Химия, 1977.
3. Казицына Л.А., Куплетская Н.Б. Применение УФ-, ИК-, ЯМР- и масс-спектроскопии в органической химии. - М.: Изд-во МГУ, 1979.
4. Wilkening V.J. Food Composition Anal. 2001. № 14. Р. 309-314.
5. Ashraf A. Ismail, Robert Cocciardi, and Jacqueline Sedman. Single-Bounce ATR Analysis of Edible Fats and Oils and Alcoholic Beverages for Compliance with Labeling Regulations. - APPLICATION NOTE № 101. Mc.Gill IR Group, Department of Food Science and Agricultural Chemistry, Macdonald Campus of McGill University. 2004. March.
6. Hannah R.W. The Infrared Spectra of Water Based Solutions. 1995. May.
7. Hannah R.W. Application of Internal Reflection Spectroscopy Dairy and Related Products. 1995. May.
8. Hannah R.W. Application of Internal Reflection Spectroscopy Solid Foods. 1995. May.
Обзор подготовлен в рамках деятельности эталонной нанолаборатории МГУПП при реализации Госконтракта с Федеральным агентством по науке и инновациям 01.648.12.3023.
Комплексный анализ качества -
сохраняя лучшее
Современная производственная цепочка - большой сложный механизм, где каждое отдельное звено влияет на качество выпускаемого продукта. Найти сбои в этой многофункциональной системе весьма непросто. Для этого требуется оценка работы всех ее элементов с разных точек зрения.
Не менее важно грамотно и своевременно устранить выявленные недочеты, а также постараться не допустить их повторения в будущем.
Компания «Тетра Пак» ставит качество и безопасность продуктов питания на первое место в списке приоритетных направлений работы и предлагает своим заказчикам воспользоваться услугой «Комплексный анализ контроля качества», которая поможет устранить пробелы в системе качества предприятия.
Основные задачи этой услуги:
• снизить риск выпуска некачественной продукции;
• выявить проблемные зоны в производственной цепочке, влияющие на качество конечного продукта;
• определить степень их критичности и приоритетность;
• разработать план практических мероприятий по устранению выявленных недостатков.
Работы проходят несколько стадий:
аудит производственной цепочки и оценка контрольных точек на площадке заказчика;
разработка, согласование с заказчиком и внедрение плана действий по улучшению качества с последующим мониторингом полученных результатов.
На основании проведенного аудита по каждой секции производственной цепочки составляется план конкретных мероприятий по устранению выявленных недочетов.
Все действия группируются в три категории срочности:
а) незамедлительное устранение (непосредственно во время проведения аудита или сразу после него);
б) краткосрочная перспектива (например, устранение при ближайшей плановой остановке линии);
в) среднесрочная перспектива (когда требуется время на разработку решения).
Как показывает практика, выполнение такого плана не только ведет к устранению конкретных недочетов, но и снижает риск выпуска некачественной продукции в целом.
Подробнее об услугах «Тетра Пак» по повышению эффективности можно узнать на сайте www.tetrapak.su (раздел «Продукты и услуги/Технический Сервис»).
Андрей СПИЦЫН, директор по развитию технического сервиса ЗАО «Тетра Пак»
А
Tetra Рак
ЗАО «Тетра Пак»: 129226, Москва, ул. Вильгельма Пика, д. 8. Тел. +7 (495) 787 80 00. Факс +7 (495) 787 80 01
