CC BY
168
УДК 663.5.001.5
A.A. Вытовтов, М.Н. Мешалкина
применение инфракрасной фурье-спектроскопии для определения подлинности и качества молочных продуктов
Молоко и молочные продукты благодаря высокой пищевой и биологической ценности являются важнейшими факторами обеспечения полноценного питания человека. За последние годы ассортимент и производство молока и молочных продуктов в России значительно увеличились. На рынке молока и молочных продуктов, пользующихся стабильным спросом, обращаются сотни наименований, поэтому соблазн подделать или увеличить их объемы имеется как у реализатора, так и у производителя. Производство и реализация некачественной фальсифицированной и контрафактной продукции наряду с намеренным введением потребителя в заблуждение относительно свойств и происхождения продуктов способствует недобросовестной конкуренции на продовольственном рынке и может нанести прямой ущерб здоровью населения. Сегодня проблемы с проведением всесторонней экспертизы подлинности всех видов молока и молочных продуктов, реализуемых на рынках России, весьма актуальны.
Основные положения по процедуре установления подлинности и выявлению фальсификации молока и продуктов его переработки приведены в [1] .
Подлинность ^или аутентичность) пищевой продукции - неотъемлемая составная часть качества пищевой продукции (в т. ч. молока и молочной продукции), определяемая совокупностью физико-химических и биологических показателей, абсолютные количественные значения и интервалы изменения которых обоснованы природными свойствами сырья и допустимым технологическим воздействием при получении готовых пищевых продуктов.
Фальсифицированная пищевая продукция -пищевые продукты и продовольственное сырье (в т. ч. молоко и молочная продукция), умышленно измененные (поддельные) и (или) имеющие скрытые свойства и качество, информация о которых является заведомо неполной или недостоверной.
Идентификация пищевых продуктов - это установление соответствия пищевых продуктов
(в т. ч. молока и молочной продукции) их заявленному наименованию (вид, класс, категория, сорт, географическое происхождение) путем исследования тождественности показателей аутентичным образцам и/или их описанию, опубликованным в соответствующих документах, и информации, содержащейся в сопроводительных документах и потребительских этикетках, с применением аналитических и органолептических методов.
Самый простой и распространенный способ проверки и доказательства подлинности пищевых продуктов, реализованный во многих странах, - установление предельных норм по ряду показателей. Основные показатели, характеризующие подлинность (аутентичность) в границах естественных вариаций для молока и продуктов его переработки, установлены в документах [2, 3] и их применение достаточно эффективно, но требует значительных материальных, временных и трудовых затрат.
Для определения подлинности и обнаружения фальсификации молочных продуктов перспективно использование методов, основой которых является теория «распознавания образов» с помощью современных инструментальных приборов. Распознавание образов - это отнесение исходных данных к определенному классу с помощью выделения существенных признаков, характеризующих эти данные, из общей массы несущественных данных.
Инфракрасная (ИК) спектроскопия [4] - фундаментальный метод исследования структуры химических соединений, может использоваться для определения подлинности пищевых продуктов по их характерным признакам. Метод ИК спектроскопии основан на поглощении электромагнитного излучения ИК диапазона молекулами изучаемого вещества, при котором происходит возбуждение колебательных и вращательных состояний.
Вся ИК область условно делится на ближнюю в диапазоне волновых чисел 4000-12500 см-1,
в которой наблюдаются электронные и колебательные переходы; основную или среднюю от 400 до 4000 см-1, связанную в основном с колебаниями молекул; и дальнюю от 50 до 400 см-1, в которой наблюдаются вращательные переходы, колебания в тяжелых молекулах, в ионных и молекулярных кристаллах, некоторые электронные переходы в твердых телах, крутильные и скелетно-деформационные колебания в сложных молекулах, например, в биополимерах. В настоящее время наибольшее развитие получила спектроскопия в средней ИК области, в которой работает большинство серийных приборов.
В средней области инфракрасного спектра диапазон от 1300 до 625 см-1 является индивидуальной характеристикой соединения (область отпечатков пальцев). Совпадение всех полос неизвестного (исследуемого) вещества со спектром заведомо известного эталона - доказательство их идентичности. Но в результате сильного взаимодействия происходит интенсивное колебание молекул, поэтому отнесение полос поглощения к отдельным связям трудно идентифицировать. Поэтому для наших исследований этот диапазон не подходит.
Спектроскопия «ближнего ИК диапазона» (12500^4000 см-1) позволяет получить спектр обертонов и комбинационных частот, дающих необходимую информацию для анализа исследуемого продукта. В этой области лежат основные полосы и линии поглощения таких компонентов молочных продуктов, как жирные кислоты, белки, серосодержащие соединения, эфиры, кетоны, альдегиды, лактоноиды и др. В этот же диапазон попадают полосы поглощения, отвечающие колебаниям групп С-С, С-О, С-К и др., а также деформационные колебания. Поэтому для наших исследований выбран этот диапазон.
ИК спектры поглощения, отражения или рассеяния несут чрезвычайно богатую информацию о составе и свойствах пробы. Сопоставляя ИК спектр исследуемого «неизвестного» образца продукта со спектрами известных, можно идентифицировать исследуемый, определить основной состав пищевых продуктов, обнаружить примеси, провести фракционный или структурно-групповой анализ.
В последнее время существенное применение получил метод ИК Фурье-спектроскопии [5]. Спектры исследуемых веществ получают в результате обратного быстрого Фурье-
преобразования интерферограммы прошедшего (или отраженного) через образец излучения. Этот метод дает значительный выигрыш в фотометрической точности и точности отсчета длины волны. ИК Фурье-спектрометры совмещают в себе современное программное и метрологическое обеспечение и позволяют определить любые отклонения в контролируемых показателях. При этом продукт анализируется без изменения физических и химических свойств. Для исследования достаточно 10 г вещества в жидкой или твердой фазе, время получения одного спектра - до 1,5 с, имеется возможность снижения уровеня шумов в п раз при п числе сканирований.
В настоящее время существуют доступные базы ИК спектров технических и пищевых добавок, лекарственных препаратов, поли- и мономеров, ПАВ, пластификаторов, ядохимикатов, растворителей, нефтепродуктов, токсичных веществ, стероидов и других соединений, имеющих в основном однокомпонентный состав. Однако отсутствует достоверная, полная и доступная база ИК спектров пищевых продуктов, имеющих многокомпонентный состав.
Изучена возможность создания экспресс-методики определения подлинности и качества молочных продуктов с использованием метода ИК Фурье-спектроскопии. Метод ИК Фурье-спектроскопии применялся для измерения спектров различных видов молочной продукции (молоко, кефиры, сыры, творог и т. д.). Для сравнения измеренных спектров с имеющимися в созданной базе образцовых спектров различных объектов используются различные програмные продукты и, в частности, поисковая система ZaIR [6]. Система ZaIR предназначена для идентификации химических соединений и поиска близких к ним по строению веществ с помощью каталога (базы данных) ИК спектров. В системе предусмотрено гибкое задание параметров поиска, включая полную спектральную кривую, ее отдельные диапазоны, спектральные пики, текстовые и числовые данные и т. д. В основу поискового алгоритма программы ZaIR положен принцип совпадения «наличия и интенсивности пиков» спектра исследуемого продукта со спектрами в базе данных в диапазоне от 650 до 4000 см-1.
В данной статье рассмотрена и показана возможность создания соответствующей базы данных пищевых продуктов, в т. ч. и молочных, необходимой для определения подлинности и
Рис. 1. Инфракрасный Фурье-спектрометр ФСМ-1202
обнаружения фальсификации с помощью ИК Фурье-спектрометра «ФСМ 1202» Общий вид прибора показан на рис. 1.
ИК спектры образцов молочных продуктов снимались на ИК спектрометре ФСМ 1202 с помощью программного обеспечения FSpec (разрешение 4 см-1, число сканов пробы 10) в диапазоне 650-4000 см-1 в сочетании с методом многократного нарушенного полного внутреннего отражения (МНПВО).
Спектрометрия МНПВО - аналог абсорбционной спектрометрии, позволяющий существенным образом упростить подготовку образцов. Метод МНПВО может использоваться для реализации экспресс-методик контроля качества продукции; он широко применяется для непрозрачных, многослойных, сильно поглощающих объектов и является неразрушающим методом исследования.
Использование МНПВО основано на том, что на границе раздела фаз образца и оптического материала (кристалла из галогенидов таллия или се-ленида цинка) возникает «затухающая волна» ИК излучения, проникающая на некоторую глубину в оптически менее плотную среду (образец), при этом регистрируется спектр пропускания ультратонких верхних слоев образца. Меняя угол падения ИК излучения, можно последовательно получать спектры лежащих глубже слоев при исследовании многослойных пленочных материалов.
Исследовать методом МНПВО можно порошки, жидкости, прозрачные и непрозрачные пленки (размер пленки не менее 0,5 кв. см) с использованием приставки МНПВО, которая может быть приобретена дополнительно к ИК Фурье-
спектрометру и установлена в кюветное отделение прибора. Спектр пробы, полученный методом МНПВО, совпадает со спектром пропускания вещества, полученным обычными способами пробоподготовки (например, в таблетке с бромидом калия), по наличию, форме и относительной интенсивности полос поглощения. Поэтому по МНПВО спектрам идентификацию вещества можно проводить обычным способом по библиотекам ИК спектров веществ.
Преимущества метода МНПВО: простота про-боподготовки и обслуживания, высокая воспроизводимость и производительность. Использовалась приставка горизонтального типа МНПВО36 (призма ZnSe 36*16*4 мм, 45°), предназначенная для экспресс-анализа жидких, твердых и порошкообразных проб (рис. 2).
Проба не требует никакой дополнительной подготовки. Образец используется в его натуральном агрегатном состоянии, помещается в призму путем налива (жидкая проба) или насыпа (порошок), или приложения части твердого образца к поверхности призмы. Таким образом, время на подготовку проб не расходуется.
ИК спектры двух образцов молочной продукции (зависимость величины пропускания Т от волнового числа см-1), снятые с помощью приставки МНВПО, показаны на рис. 3.
Для идентификации молочного продукта, а также определения его качества и подлинности был разработан алгоритм на основе системы ZaIR. Система ZaIR состоит из базы данных, набора программных модулей и файлов настройки. База данных состоит из отдельных каталогов,
Рис. 2. Приставка для исследования образцов методом МНПВО
Рис. 3. ИК спектры образцов молочных продуктов, снятых с помощью приставки МНВПО 1 - спектр сыра, верхняя кривая; 2 - спектр молока, нижняя кривая
сформированных на основе данных из различных литературных источников. Передача информации о спектрах происходит через файлы формата JCAMP и SPE.
Так как система ZaIR является, в т. ч. и базой данных ИК спектров различных веществ, то по умолчанию поиск производится среди этих спектров.
Данная библиотека спектров системы не содержит ИК спектров молока и молочных продуктов, необходимых для исследований. Это говорит о потребности в наработке собственной базы данных для проведения дальнейшего анализа.
Пополнять базу данных может только квалифицированный специалист, поэтому для рядового пользователя специально разработан алгоритм пополнения базы данных спектров.
Все спектры, входящие в базу данных системы, хранятся в формате JCAMP в заранее определенной для них папке. Спектры, полученные с образцов с помощью ИК спектрометра, импорти-
руются в ZAIR в формате ^ре, который необходимо изменить, используя возможности программы, на формат JCAMP. Собственная база данных должна храниться в отдельной папке, путь к которой прописывается в настройках программ - в файле конфигурации.
После всех этих манипуляций поиск будет производиться по новой базе данных, созданной в процессе выполнения работы. Список запросов в ZaIR всегда поддерживается в актуальном состоянии. Если, например, изменить в настройках программы путь для обращения к базе данных, то список запросов будет автоматически изменяться.
Рисунок 4 иллюстрирует расширенное окно результатов поиска.
Программа ZaIR в результатах сравнения определяет фактор совпадения спектров в процентах. При этом в алгоритме задан поиск как по положению основных пиков по шкале волновых чисел (как правило, положение основных пиков
Определение подлинности продукта по фактору совпадения его инфракрасного спектра с эталонным
Диапазон фактора совпадения, % Подлинность / качество
98-95 Подлинный / качественный
95-90 Сомнительной подлинности / сомнительного качества
85-90 Неподлинный (фальсифицированный) / некачественный (фальсифицированный)
Рис. 4. Расширенная таблица результатов поиска
одинаково у одной группы молочных продуктов: молока, сметаны, творога, сыра), так и по высоте пика (высота пиков может отличаться у разных марок продуктов одной группы). Исходя из статистической оценки многократных
измерений определены диапазоны отклонения фактора совпадения исследуемого образца от эталонного. Каждому диапазону соответствует заключение о подлинности или неподлинности продукта (табл.).
Рис. 5. ИК спектры сыра: свежего (верхняя кривая) и испорченного (нижняя кривая с серым фоном)
Текущий номер Размер списка
Расстояние
между
кривыми
Рис. 6. Список отобранных соединений
ИК спектры молочных продуктов, имеющиеся в созданной базе данных, являются своеобразным паспортом их подлинности, что позволяет использовать их в качестве эталонных спектров для установления подлинности и обнаружения фальсификации.
Если спектр анализируемого молочного продукта совпадает с эталоном, то продукт подлинный. Если наблюдаются несовпадения, то это дает основания предполагать, что продукт некачественный, испорченный или фальсифицированный.
Пример обнаружения некачественного продукта показан на рис. 5. Верхний спектр соответствует свежему сыру марки «Эдам», а нижний спектр - тому же образцу сыра, который пролежал при комнатной температуре две недели.
Из рис. 5 видно несовпадение ИК спектров как по величине пропускания, так и по наличию характерных пиков. Оценка достоверности проводится программой ZaIR. При поиске соответствующего спектра открывается раздел результатов поиска. Также можно вызвать список отобранных соединений, представленный на рис. 6.
Список удобен тем, что в нем видны сразу несколько номеров отобранных соединений вместе с их факторами совпадения. На рис. 5 показан
Рис. 7. Развернутое окно параметров поиска
просмотр результатов поиска, из которого видно, что имеются спектры с 37 % и более факторами совпадения.
Вид списка зависит от выбранного раздела. Так, для базы данных приводится номер соединения в каталоге и его название; для запросов -только название файла запроса; для результатов поиска - номер в каталоге и фактор совпадения в процентах при сравнении спектров по пикам и евклидово расстояние между кривыми (производными) если поиск производился путем сравнения полных кривых или их производных. В этих случаях расстояние указывается в абсолютных (ненормированных) единицах. Идеальному совпадению кривых отвечает нулевое расстояние; чем хуже совпадение, тем больше число (по модулю). При этом программа ZaIR позволяет провести расширенный поиск
На рис. 7 изображено развернутое окно результатов поиска, где показаны основные элементы поиска и сравнения спектров.
Также можно воспользоваться окнами в программе, иллюстрирующими расширенную таблицу результатов поиска (см. рис. 4). Расстояние между положениями пиков влияет на фактор совпадения. Положение пиков считается в обратных сантиметрах. Если разница положений пиков составляет х см-1, то их фактор совпадения считается по формуле:
64 - (64 - /т)( х / хНт)2 х < х,1т
0 х ^ хиш
т. е. фактор максимален (для ускорения расчетов максимальное значение приравнено к 64) при полном совпадении положений, затем с ростом разницы он плавно снижается и резко обрывает-
/ (х) =
64
л
хИш
Рис. 8. Зависимость фактора совпадения от разности положений пиков х
ся к нулю, когда разница превысит некий предел хИш (Рис. 8).
ИК спектроскопия с Фурье-преобразованием - эффективный метод анализа молочных продуктов, помогающий без больших временных, денежных и трудозатрат осуществить комплексную оценку исследуемых образцов, оценить их подлинность и выявить факт фальсификации.
Разработан алгоритм создания дополнительной и пополняемой базы данных «Молоко и молочные продукты» на базе поисковой системы ИК спектров ZaIR, и использование ее для обнаружения недоброкачественности продукта, его фальсификации, путем сравнения спектров исследуемых образцов с эталонными спектрами, хранящимися в базе данных.
Разработанный алгоритм может быть рекомендован для использования в исследовательских лабораториях, в отделах сертификации и выходного контроля после проведения дополнительных исследований по увеличению базы данных.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Технический регламент на молоко и молочную продукцию [Текст] / Федеральный закон от 12.06.2008 № 88-ФЗ.
2. О качестве и безопасности пищевых продуктов [Текст] / Федеральный закон от 02.01.2000 № 29-ФЗ.
3. МУ 4.1./4.2.2484-09 Методические указания по оценке подлинности и выявлению фальсификации мо-
лочной продукции [Текст].
4. Смит, А. Прикладная ИК спектроскопия [Текст] / А. Смит; пер. с англ. -М., 1982.
5. Белл, Р.Дж. Введение в Фурье-спектроскопию [Текст] / Р.Дж. Белл; пер. с англ. -М., 1975.
6. Поисковая система по ИК спектрам Руководство пользователя [Текст]. -Новосибирск, 2006.
