CC BY
30
613.2:616-053.9
СПЕКТРОФОТОМЕТРИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА ПРОДУКТОВ ГЕРОДИЕТИЧЕСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ
А.А. ЗАПОРОЖСКИЙ \ Н.Я. МОКШИНА2, Я.И. КОРЕНМАН 3, С.П. ЗАПОРОЖСКАЯ \ Д.Г. КАСЬЯНОВ1
1 Кубанский государственный технологический университет,
350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2; факс: (861) 259-65-92, электронная почта: zappo76@mail.ru
2 Военный авиационный инженерный университет,
394063, г. Воронеж, ул. Старых большевиков, 54а; электронная почта: moksnad@mail.ru 3 Воронежский государственный университет инженерных технологий,
394036, г. Воронеж, пр-т Революции, 19; электронная почта: korenman@vgta.vrn.ru
На основании установленных зависимостей между спектральными характеристиками пищевых систем и показателями химического состава рыборастительного пищеконцентрата геродиетического назначения (РПГН) разработана экспресс-методика оценки качества РПГН с применением компьютерного распознавания образов по спектрам. Ключевые слова: спектрофотометрия, искусственные нейронные сети, регрессионный анализ, геродиетические продукты.
Пищевые продукты могут неблагоприятно воздействовать на здоровье человека вследствие нутриентно-го несоответствия потребностям организма и содержания в них ксенобиотиков [1]. В настоящее время техно-химический контроль сырья и готовых продуктов позволяет определить любой показатель качества и пищевой безопасности. Однако применяемые методы многостадийные, дорогостоящие и продолжительные по времени. Разработка новых экспрессных методик оценки качества и безопасности пищевых продуктов, исключающих недостатки традиционных методов анализа, является фундаментальной проблемой аналитической химии и биотехнологии.
На практике при определении n показателей качества обычно применяют n методов. Комплексное использование методов при серийных анализах связано с известными трудностями вследствие несопоставимости получаемых данных. Задача решается путем автоматизации процессов анализа, однако не все показатели качества могут определяться с применением автоматических устройств.
Цель настоящего исследования - разработка спектрофотометрической методики оценки качества продуктов геродиетического назначения (ГДП). Решение задачи основано на применении косвенных методов оценки качества пищевых продуктов [2], модифицированной нами с учетом специфики анализируемого объекта.
Для анализа помещали 1 г пищевого продукта (рыборастительный пищеконцентрат) с влажностью 12% в мерную колбу вместимостью 250 см3, добавляли примерно половину объема дистиллированной воды, перемешивали и фильтровали через бумажный фильтр. Отбирали 15 см3 фильтрата в мерную колбу вместимостью 250 см3, доводили дистиллированной водой до метки при перемешивании.
Для экспрессного определения качественного состава анализируемого продукта (получения спектрофотометрических данных) применяли спектрофотометр Unico 2800 с управлением и обработкой экспериментальных данных на ЭВМ.
Выбирали область спектрофотометрических измерений, в которой спектры имели наибольшую информативность. Сравнение спектров в пределах всей области измерения показало, что максимальный объем относительной информации о качестве ГДП можно получить при измерениях в видимой части спектра.
Информация о химическом составе анализируемого продукта представляется в виде абсолютных и относительных показателей. К абсолютным относятся данные о содержании в объекте анализа индивидуальных компонентов, либо групп веществ - например, белков, жиров, углеводов и т. п. -ХьХ2,Хь. Взаимосвязь между показателем качества V, и абсолютным показателем Х можно описать уравнением регрессии. При этом необходимо учитывать, что по численности и качественному составу абсолютные показатели должны иметь достаточный объем информации о соответствующем свойстве анализируемого продукта.
Применение абсолютных показателей для комплексной оценки качества продукта при массовых анализах нецелесообразно вследствие разнохарактерности химических методов. Затруднения возникают при выборе определяемого вещества. В такой ситуации необходимо искать оптимальное решение, поскольку проведение любой дополнительной операции связано со снижением экономичности и повышением продолжительности анализа. С другой стороны, при недостаточном количестве операций сокращается возможность точного прогнозирования химического состава анализируемого продукта. В этой связи перспективно использование относительных показателей - У1, У2, ....
V
±т.
Практическое применение таких показателей для качественной характеристики изучаемого продукта возможно при условии, что способ анализа характеризуется высокой производительностью и информативностью о химическом составе и свойствах аналита, а также легковыполним. Известно, что хорошие результаты могут быть получены при спектрофотометриро-вании водного экстракта [3]. Анализ экспериментальных данных свидетельствует, что суммарные содержа-
13,3737
13,1827
30,7
35,1072
34,9646
30,7
31,309
21>7 11,7
ния отдельных групп веществ исследуемых образцов ГДП существенно отличаются друг от друга. Справедливо полагать, что это должно отразиться и в различиях спектров поглощения водных экстрактов, полученных из анализируемых продуктов.
Нами проведены исследования по установлению структуры моделей связи спектрофотометрических данных и показателей качества рыборастительных пи-щеконцентратов [4]. Для нахождения взаимосвязи между конкретными показателями биохимического состава ГДП и спектрофотометрическими данными применяли методы регрессионного анализа и распознавания образов. В результате получены уравнения регрессии для расчета показателей качества ГДП.
Анализ экспериментальных данных показал, что комплексный спектрофотометрический метод при использовании уравнений регрессионного анализа не всегда позволяет достичь высокой точности. Уравнения для оценки качества аналита можно получить другим путем, с применением относительных показателей. Между показателями качества и, и относительными показателями У, методами математической стати-
21>711,7
стики устанавливают соответствующие зависимости. С применением относительных показателей при необходимости вычисляют и конкретные значения абсолютных показателей X,■.
Корректное применение регрессионного анализа возможно лишь при известных условиях, которым должны отвечать исходные данные. Важнейшими из них являются отсутствие мультиколлинеарности независимых переменных и нормальность распределения зависимых переменных.
Для установления взаимосвязи между конкретными показателями биохимического состава ГДП и спектрофотометрическими данными применяли методы искусственного интеллекта, которые по сравнению с традиционным линейным регрессионным анализом позволяют аппроксимировать нелинейные зависимости.
Обучающая выборка для разработки нейронной сети формировалась на основе экспериментально полученных спектральных характеристик и показателей качества образцов ГДП. На вход нейронной сети подавались значения светопропускания 7,-, выходные нейро-
ны аппроксимировали конкретные показатели биохимического состава анализируемого продукта.
Для нахождения эффективного варианта решения оптимизационной задачи в пакете Statistica Neural Netwoks изучены различные типы нейронных сетей. Проанализирована значимость входных нейронов, ошибок обучения и тестирования нейронной сети, разработана ее архитектура.
В качестве примера на рисунке представлены поверхности отклика нейронной сети на входы длин волн 380 (VAR2) и 390 (VAR3) нм для влаги (а), белков (б), углеводов (в), золы (г). Оценку информативности (в битах) экспрессной оценки качества ГДП на основе спектрофотометрических измерений проводили в сравнении с общепринятыми методами (таблица).
При анализе любого показателя качества продукта равновероятно ожидается m значений этого показателя в интервале его варьирования. Максимальный объем информации Н (в битах) рассчитывали по формуле
Н = logm2 = 3,32 lgm.
Таким образом, данные спектрофотометрии позволяют провести оперативный контроль химического состава ГДП. Разработанным нами спектрофотометрическим способом получен практически такой же объем информации, что и традиционными методами анализа. Вместе с тем, спектрофотометрический метод пред-
Таблица
Показатель качества ГДП Варьирование показателя, % Традиционный метод Спектрофотометрический метод
Sr, % Н, бит Sr, % Н, бит
Влага 10-15 3,0 5,10 4,2 4,70
Белки 27-35 8,4 3,56 12,4 3,01
Углеводы 34-46 3,5 4,83 3,7 4,76
Зола 9,6-11,8 3,4 4,88 3,9 4,68
Всего 18,37 17,15
почтительнее, поскольку более экспрессен, легковыполним и не требует сложной подготовки проб.
ЛИТЕРАТУРА
1. Закревский Е.Е. Безопасность пищевых продуктов и биологически активных добавок к пище. - СПб.: ГИОРД, 2004. -280 с.
2. Татарченко И.И. Научное обоснование и разработка комплексных методов оценки качества пищевкусовых продуктов (табака, чая, кофе): Автореф. дис. ... д-ра техн. наук. - Краснодар, 2003. - 48 с.
3. Татарченко И.И. Система определения качественных показателей табака, чая и кофе. - Краснодар, 2002. - 155 с. - Деп. в ВИНИТИ 04.03.2002, № 400-В2002.
4. Запорожский А.А., Мякинникова Е.И, Мокшина Н.Я. Спектральные методы оценки качества пищевых продуктов // Материалы Междунар. науч.-практ. конф. «Теория и практика суб- и сверхкритической флюидной обработки сельскохозяйственного сырья». - Краснодар: Экоинвест, 2009. - С. 174-176.
Поступила 30.12.11 г.
SPECTROPHOTOMETRIC CONTROL OF HERODIETIC PRODUCTS CHEMICAL CONTENT
A.A. ZAPOROZHSKY1, N.YA. MOKSHINA2, YA.I. KORENMAN3, S.P. ZAPOROZHSKAYA1, D.G. KASYANOV1
1Kuban State Technological University,
2, Moscovskaya st., Krasnodar, 350072; fax: (861) 259-65-92, e-mail: zappo76@mail.ru
2 Military Aviation Engineering University,
54a, Starykh Bolshevikov st., Voronezh, 394063; e-mail: moksnad@mail.ru
3 Voronezh State University of Engineering Technologies,
19, Revolution av., Voronezh, 394036; e-mail: korenman@vgta.vrn.ru
On the base of determined correlations between spectral parameters of food systems and parameters of chemical content of fish-vegetable herodietic food concentrate (FFH) the express-method of quality estimation with application of images computer recognition by specters has been designed.
Key words: spectrophotometry, artifitial neuronic nets, regression analysis, herodietic products.
663/664:65.011.56(06)
ЭЛЕМЕНТЫ КОМПЛЕКСНОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНСЕРВНОГО ПРОИЗВОДСТВА
Н.А. ДОЛГИЙ, С.П. СЕРДОБИНЦЕВ
Калининградский государственный технический университет,
236022, г. Калининград, Советский пр-т, 1; электронная почта: nic7493@mail.ru
Предложена и экспериментально подтверждена модель автоматизированной системы универсального контроля герметичности консервной продукции, а также дозирования жидкого азота для сохранения молока-сырца.
Ключевые слова: дозирование азота в молоко, контроль герметичности консервов, система технического зрения.
В современных поточных линиях производства часть технологических и контрольных операций. Наи-консервной продукции автоматизирована основная большую сложность вызывает автоматизация процес-
