CC BY
25
УДК 005.6:637.5:658.5(045)
DOI: 10.24411/0235-2486-2019-10165
Применение БИК-анализа для контроля основных и вспомогательных ингредиентов на мясоперерабатывающем комбинате
Т. В. Тулякова*, д-р техн. наук, профессор Московский государственный университет пищевых производств
Е. И. Шибанов, аспирант
Останкинский мясоперерабатывающий комбинат, Москва
Дата поступления в редакцию 16.07.2019 Дата принятия в печать 31.10.2019
* fermtec-m@mail.ru © Тулякова Т.В., Шибанов Е.И., 2019
Реферат
Рост спроса потребителей на более качественные пищевые продукты определяет необходимость разработки новых методов анализа основных физико-химических показателей пищевого сырья, в том числе вспомогательных сырьевых материалов и ингредиентов на мясокомбинатах. В настоящее время входной контроль основного и вспомогательного сырья на мясокомбинатах осуществляют путем проверки сопроводительных документов или показателей качества и безопасности в аттестованных лабораториях. Позволяет осуществить быстрый и сплошной контроль качества и безопасности сырья метод, основанный на спектроскопии в ближней инфракрасной области (БИК-анализ). Для проверки этого утверждения на одном из мясоперерабатывающих комбинатов были проведены калибровки лабораторного анализатора Spectra Star 1400 XT по животному белку, молочной смеси, которая используется в виде комплексной пищевой добавки при изготовлении мясных полуфабрикатов, а также пшеничной муке, которая используется при производстве теста для пельменей. Результаты оценки расхождений между значениями показателей, полученных традиционным методом и при помощи БИК-анализатора, подтвердили правильность выбранной рабочей гипотезы. Возможности метода БИК-анализа позволяют использовать его и для контроля рецептурного состава комплексных пищевых добавок с целью исключения фальсификации заявленных для поставки образцов. В основу выбранной методики заложен контроль параметра Global Distance (сокращенно GD - глобальное расстояние) на приборе Spectra Star 1400 XT. В ходе экспериментов было установлено, что контроль по показателю GD является эффективным инструментом входного контроля вспомогательных материалов и позволяет определять рецептурный состав комплексных пищевых добавок для исключения риска использования в производстве фальсифицированных ингредиентов.
Ключевые слова
БИК-анализ, качество, калибровочная панель, несоответствие, показатель GD, фальсификация Для цитирования
Тулякова Т. В., Шибанов Е. И. (2019) Применение БИК-анализа для контроля основных и вспомогательных ингредиентов на мясоперерабатывающем комбинате // Пищевая промышленность. 2019. № 10. С. 81-83.
Application of NIR analysis for control of main and auxiliary ingredients at the meat processing plant
The growing demand of consumers for better food products determines the need to develop new methods of analysis of the main physical and chemical indicators of food raw materials, including auxiliary raw materials and ingredients in meat processing plants. Currently, the input control of the main and auxiliary raw materials in meat processing plants is carried out by checking the accompanying documents or indicators of quality and safety in certified laboratories. A method for fast and continuous control of the quality and safety of raw materials can be a method based on near-infrared spectroscopy (NIR analysis). In order to verify this statement, one of the meat processing plants carried out calibration of the laboratory analyzer Spectra Star 1400 XT on animal protein, milk mixture, which is used as a complex food additive in the manufacture of meat products, as well as wheat flour, which is used in the production of dough for dumplings. The results of the evaluation of the discrepancies between the values of indicators obtained by the traditional method and using the NIR analyzer confirmed the correctness of the chosen working hypothesis. The possibilities of the NIR analysis method allow to use it for the control of the prescription composition of complex food additives in order to avoid falsification of the samples declared for delivery. The chosen method is based on the control of the Global Distance parameter (abbreviated GD - global distance) on the Spectra Star 1400 XT device. During the experiments it was found, that the GD control is an effective tool for the input control of auxiliary materials. It allows to determine the prescription composition of complex food additives to eliminate the risk of using falsified ingredients in the manufacture.
Key words
falsification, quality, discrepancy, an indicator of GD, NIR analysis, the calibration panel For citation
Tulyakova T. V., ShibanovE.I. (2019) Application of NIR analysis for control of main and auxiliary ingredients at the meat processing plant // Food processing industry = Pischevaya promyshlennost'. 2019. № 10. P. 81-83.
T.V. Tulyakova*, Doctor of Technical Sciences, Professor Moscow State University of Food Production E. I. Shibanov, graduate student Ostankino Meat Processing Plant, Moscow
Received: July 16, 2019 Accepted: October 31, 2019
* fermtec-m@mail.ru © Tulyakova T.V., ShibanovE.I., 2019
Abstract
ОБОРУДОВАНИЕ И 1Т-ТЕХНОЛОГИИ
Введение. Целями стратегии повышения качества пищевой продукции в Российской Федерации до 2030 г., утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 29 июня 2016 г. N 1364-р, являются обеспечение качества пищевой продукции как важнейшей составляющей укрепления здоровья, увеличения продолжительности и повышения качества жизни населения, содействие и стимулирование роста спроса и предложения на более качественные пищевые продукты и обеспечение соблюдения прав потребителей на приобретение качественной продукции. [1]
Цель исследования. Для достижения данных целей необходимо решение ряда важных задач, в том числе таких, как «разработка методов оценки показателей качества пищевой продукции с точки зрения их соответствия целям приобретения и заявленным потребительским свойствам, рецептурам, техническим условиям, и обеспечение совершенствования действующих и (или) создание новых методов анализа основных физико-химических, микробиологических показателей и органолептиче-ских свойств для различных видов пищевой продукции» [1].
Решение указанных выше задач особенно важно в настоящий момент.
Согласно официальным данным статистики Роспотребнадзора, за 2017 г. наметилась положительная тенденция к снижению количества несоответствий пищевых продуктов по физико-химическим показателям. В 2017 г. по физико-химическим показателям не соответствовало нормативам 4,1% от числа исследованных проб, в то время как в 2016 г. - 5,0% от числа исследованных проб, а в 2015 г. - 4,3% (рис. 1). По показателю фальсификации в 2017 г. не соответствовало нормативам 1,1% от числа исследованных проб, в то время как в 2016 г. этот показатель составлял 1,5% [2].
Удельный вес проб пищевых продуктов, не соответствующих нормативам по микробиологическим показателям, также несколько снизился: в 2017 г. он составлял 4%, в 2016 г. - 4,3%, в 2015 г. - 4,4% [2].
Однако, несмотря на положительную тенденцию, удельный вес проб, не соответствующих установленным требованиям по физико-химическим показателям, остается высоким. Так, для молочной промышленности он составил в 2017 г. 6,7% [2].
Объекты и методы исследований.
Это особенно тревожно, так как молочные продукты и комплексные пищевые добавки на их основе широко используются не только в молочной, но и в мясоперерабатывающей промышленности.
Кроме того, в условиях жесткой конкуренции многие производители вспомогательных сырьевых ингредиентов на основе молока для сокращения себестоимости своей продукции используют
более низкосортное сырье, что приводит к снижению их качества и, как следствие, к снижению качества мясопродуктов.
На сегодняшний день входной контроль вспомогательных сырьевых материалов и ингредиентов на мясокомбинатах в основном осуществляют путем проверки сопроводительных документов или показателей качества и безопасности в аттестованных лабораториях. При этом проверка сопроводительных документов осуществляется в каждой партии, а проверка показателей качества и безопасности - выборочно в аттестованных лабораториях в соответствии с принятым на производстве планом производственного контроля.
Определение показателей качества и безопасности каждой партии с использованием общепризнанных методик, обеспечивающих низкий процент погрешности, на самом мясоперерабатывающем предприятии не представляется возможным из-за продолжительного времени осуществления анализа (от 2 ч) и его сложности.
Таким образом, в сложившейся ситуации совершенствование и развитие методологической базы для оценки соответствия показателей качества не только основного сырья, но и вспомогательных сырьевых ингредиентов становятся жизненно необходимыми.
Анализ информационных материалов показал, что позволяет осуществить быстрый и сплошной контроль качества и безопасности вспомогательных сырьевых ингредиентов метод, основанный на спектроскопии в ближней инфракрасной области (БИК-анализ).
БИК-анализ - один из современных методов определения состава или свойств пищевых продуктов, продовольственного кормового сырья, комбикормов. В основу метода заложена избирательная способность белков, жиров, влаги, клетчатки, входящих в состав образцов продукции, поглощать свет на различных длинах волн, то есть образовывать уникальные спектры [3].
Для работы на приборах, основанных на методике БИК-анализа (далее БИК-анализаторы или спектрометры), необходима их предварительная калибровка. С этой целью на спектрометре анализируются образцы продукции. Параллельно эти же образцы исследуются эталонным методом («мокрой химии») в зависимости от необходимого определяемого показателя. Это могут быть показатели массовой доли белка, жира, влаги и т. д. После этого сопоставляются спектр образца, полученный на приборе, и соответству-
ющие данные, полученные по результатам анализа эталонным методом. Затем с помощью программного обеспечения находится взаимосвязь между данными спектра и эталонного метода. Результатом является математическая модель, уникальная для продукта и показателя. Данное уравнение часто называют калибровочной моделью или просто калибровкой, а образцы - калибровочной панелью или калибровочной популяцией.
Утверждается, что чем больше будет образцов для калибровки, тем меньше будет расхождение с эталонным методом [4].
Для проверки этого утверждения на одном из мясоперерабатывающих комбинатов, где уже был внедрен БИК-анализ при входном контроле мясного сырья, были проведены калибровки лабораторного анализатора Spectra Star 1400 XT по животному белку, молочной смеси, которая используется в виде комплексной пищевой добавки при изготовлении мясных полуфабрикатов, а также пшеничной муке, которая используется при производстве теста для пельменей.
В табл. 1 приведены результаты оценки расхождений между значениями некоторых показателей в анализируемых продуктах, полученных традиционным методом и при помощи БИК-анализатора.
Анализ полученных результатов позволяет сделать следующие выводы:
- расхождение между действительным и истинным значениями для молочной смеси существенно выше, чем для животного белка - до 1,5%;
- при увеличении количества калибровок расхождение между действительным и истинным значениями снижается.
Возможности метода БИК-анализа позволяют использовать его и для контроля рецептурного состава комплексных пищевых добавок с целью исключения фальсификации заявленных для поставки образцов [5].
В основу методики заложен контроль параметра Global Distance (сокращенно GD - глобальное расстояние) на приборе Spectra Star 1400 XT.
При работе со Spectra Star 1400 XT GD -это расстояние от центра калибровочной популяции образцов до конкретного об-
Год 2017
Рис. 1. Удельный вес проб, не отвечающих требованиям по физико-химическим показателям
82 10/2019 ПИЩЕВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ISSN 0235-2486
Таблица 1
Результаты оценки расхождений между значениями некоторых показателей, полученных традиционным методом и при помощи БИК-анализатора
Продукт / Показатель Полученное среднее арифметическое значение для данного продукта /показателя, % Расхождение, %, от истинного значения Примечания
Животный белок по ГОСТ 95 2 Количество калибровок - 20
Молочная смесь в виде комплексной пищевой добавки 8 7 Количество калибровок - 20
Животный белок по ГОСТ 95 1,5 Количество калибровок - 100
Молочная смесь в виде комплексной пищевой добавки 8 4,5 Количество калибровок - 100
Массовая доля клейковины, % 28 1.5 Количество калибровок 500
Массовая доля влаги, % 14,5 1,0 Количество калибровок 500
Таблица 2
Результаты оценки эффективности контроля по показателю GD с целью исключения фальсификации пищевых добавок
Количество предъявленных поставщикам пищевых добавок претензий по несоответствию показателя GD за период пробных испытаний Количество принятых поставщиками пищевых добавок претензий по несоответствию показателя GD за период пробных испытаний
5 4
Пример параметра GD=2,5 ед. для конкретного образца
популяции
Рис. 2. Пример иллюстрации параметра GD
разца. Таким образом, создание калибровочной панели из эталонов для проверки физико-химических показателей позволяет количественно оценить соответствие рецептурного состава комплексных пищевых добавок нормативным документам и ответить на вопрос об их возможной фальсификации.
Если GD до данного образца меньше 3 единиц, то он лежит в границах калибровочной популяции образцов, если больше, то он не похож на калибровочные образцы. Чем GD больше, тем дальше образец от центра калибровочной популяции, тем меньше он на них похож. Если данный показатель не более 3 единиц - например 2,5 ед., то это дает право
дать заключение о 95%-ном соответствии данного образца эталону.
При этом каждый производитель может установить для себя степень соответствия (количество единиц) в зависимости от конкретных условий производства, проведя для этого эксперименты с целью влияния данного вспомогательного компонента с различными показателями GD на качество готового продукта.
Из вышеприведенной таблицы видно, что контроль по показателю GD является эффективным инструментом входного контроля вспомогательных материалов.
Выводы. В ходе экспериментов было установлено, что параметр GD чувствителен даже к степени измельчения и распределения образца, поэтому, если, например, одно наименование добавки производится на разных технологических линиях, необходимо расширять калибровочную панель эталонными образцами. Так, дополнение калибровочной популяции эталонными образцами того же наименования добавки, с такими же физико-химическими характеристиками, но произведенной на другой технологической линии позволило повысить точность метода в 1,5 раза.
Таким образом, БИК-анализ позволяет:
- производить контроль каждой партии всех ингредиентов мясного продукта в рамках одного рабочего места;
- определять рецептурный состав комплексных пищевых добавок для исключе-
ния риска использования в производстве фальсифицированных ингредиентов;
- гарантировать высокое качество готового изделия и повышение эффективности использования сырья.
ЛИТЕРАТУРА
1. Стратегия повышения качества пищевой продукции в Российской Федерации до 2030 года, утвержденная распоряжением Правительства Российской Федерации от 29 июня 2016 г. N 1364-р.
2. Защита прав потребителей в Российской Федерации в 2017 г.: государственный доклад. - М.: Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, 2017.
3. Тулякова, Т.В. Применение БИК-анализа при входном контроле сырья на мясоперерабатывающем комбинате / Т.В. Тулякова, Е.И. Шибанов // Мясная индустрия. - 2014. - № 2.
4. Чигасов, А. М. Методология подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии в ближней области спектра. - М.: Автореферат, 2012.
5. Егоров, С.В. К вопросу об использовании экспрессных методов контроля качества зерна / С.В. Егоров, Н.А. Дуктова, Т.В. Кардис // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. - 2011. - № 1.
REFERENCES
1. Strategiya Povysheniya kachestva pish-chevoy produktsii v Rossiyskoy Federatsii do 2030 goda. utverzhdennoy rasporyazheniyem Pravitelstva Rossiyskoy Federatsii ot 29 iyunya 2016 g. N 1364-r [Strategy for improving the quality of food products in the Russian Federation until 2030. approved by the order of the Government of the Russian Federation of June 29, 2016 N 1364-p]. Meeting of the legislation of the Russian Federation. 11.07.2016. No. 28. Art. 4758.
2. Zashchita prav potrebiteley v Rossiyskoy Federatsii v 2017 godu: Gosudarstvenny doklad [Consumer protection in the Russian Federation in 2017: State report]. Moscow: Federal service for supervision of consumer rights protection and human well-being, 2017.
3. Tulyakova EI, Shibanov EI. The use of NIR analysis on incoming inspection of raw materials for meat processing plant. Myasnaya promyshlen-nost' [Meat industry]. 2014. No. 2 (In Russ).
4. Chigasov AM. Metodologiya podgotovki grupp kalibrovochnykh obraztsov sukhikh molochnykh produktov dlya IK-spektroskopii v blizhney oblasti spectra. [Methodology of preparation of groups of calibration samples of dry dairy products for near-infrared spectros-copy]. Autoabstract. Moscow: V.M. Gorbatov Meat Research Institute. 2012.
5. Egorov SV, Duchowa NA, Kardis TV. K voprosu ob ispolxovanii expressivnykh met-odov katchestva zerna [On the use of Express methods of grain quality control]. Vestnik Belo-russkoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy academii [Bulletin of the Belarusian State Agricultural Academy]. 2011. No. 1 (In Russ).
Авторы
Тулякова Татьяна Владимировна, д-р техн. наук, профессор Московский государственный институт пищевых производств, 125080, Москва, Волоколамское ш., д. 11, fermtec-m@maiL.ru Шибанов Егор Игоревич, аспирант
Останкинский мясоперерабатывающий комбинат, 127254, Москва, Огородный пр-д, д. 18, shibanov.e.i@gmaiL.com
Authors
Tatyana V. Tulyakova, Doctor of Technical Sciences, Professor
Moscow State University of Food Production, 11, Volokolamskoe highway,
Moscow, 125080,
Egor I. Shibanov, graduate student
Ostankino Meat Processing Plant, 18, Ogorodny passage, Moscow, 127254, shibanov.e.i@gmaiL.com
