Боева Светлана Евгеньевна
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук
Краснодар 2007
Работа выполнена на кафедре аналитической химии ГОУ ВПО
Актуальность проблемы. Ароматобразующие вещества формируют характерный запах – один из верных признаков свежести и качества пищевых продуктов. Решение важной государственной проблемы – создание новых функциональных пищевых продуктов, обеспечивающих здоровое питание в экологическом и медико-биологическом аспектах. Задачу частично можно решить за счет утилизации творожной сыворотки, которая относится к побочным продуктам производства творога, образуется в результате коагуляции молока микрофлорой. Вместе с тем широкое применение сыворотки затруднено ее специфическим запахом. Сведения об ароматобразующих веществах, обусловливающих специфический сывороточный запах отсутствуют. В этой связи актуальная задача состоит в идентификации и определении ароматобразующих компонентов сыворотки, а также веществ, образующих с ними композиции с улучшенными органолептическими свойствами, либо маскирующих неприятный сывороточный запах. Решение задачи позволит получить новые молокосодержащие продукты и исключить загрязнение окружающей среды. Для примера: слив молочной сыворотки сыродельного завода средней мощности (25 т/сутки) адекватен по ущербу канализационным стокам города с населением 40 тыс. человек.
Информацию о качественном и количественном составе запаха (парогазовая смесь сложного состава) пищевых продуктов с целью контроля их аутентичности, качества и безопасности получают с применением химических, хроматографических, хромато-масс-спектрометрических методов. Несмотря на известные достижения физико-химических методов анализа, альтернативой остаются органолептические определения, основанные на субъективных восприятиях человека. Разработка экспрессных и легковыполнимых способов и средств оценки качества и подлинности пищевых продуктов – актуальная аналитическая задача. В связи с этим в последние десятилетия в анализе пищевых продуктов возрастающее применение находят сенсорные системы. Такие определения характеризуются низкими пределами обнаружения, воспроизводимостью и надежностью результатов, экспрессностью получения аналитического сигнала.
|
|
Отметим также проблему замены сахарозы безвредными и безопасными для человека подсластителями натурального происхождения, к которым относится стевия, содержащая дитерпеновые гликозиды, а также флавоноиды, водорастворимые ксантофиллы и хлорофиллы, свободные сахара, аминокислоты, оксикоричные кислоты, витамины, микроэлементы, эфирные масла.
Применение ультрафильтрата творожной сыворотки в качестве экстрагента дитерпеновых гликозидов и других пищевых компонентов стевии позволяет получить экстракт, содержащий ценные вещества стевии и сыворотки. Дитерпеновые гликозиды способны модифицировать и усиливать запах пищевых продуктов.
Цель работы состоит в разработке аналитической схемы экспресс-оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов с применением мультисенсорной системы на основе модифицированных пьезокварцевых резонаторов.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
|
|
– оптимизация условий сенсорометрического анализа (метод пьезо-кварцевого микровзвешивания) паров равновесных газовых фаз легколетучих ароматобразующих веществ сыворотки;
– разработка мультисенсорной системы и программного обеспечения для тестирования многокомпонентной смеси ароматобразующих веществ и обработки интегрального аналитического сигнала датчиков;
– идентификация и определение индивидуальных ароматобразующих веществ сыворотки;
– изучение влияния различных факторов на экстрагирование дитерпеновых гликозидов и других пищевых компонентов из листьев стевии;
– определение дитерпеновых гликозидов, аминокислот, флавоноидов, свободных сахаров, витаминов – В1, В2, Е, макроэлементов – Са, Р в экстракте;
– разработка методик экспресс-оценки органолептических характеристик, динамики изменения качества, установления сроков хранения и прогнозирования показателей качества сыворотки, ультрафильтрата и экстракта;
– разработка аналитической схемы экспресс-оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов.
Научная новизна: Разработана аналитическая схема экспресс-оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов с применением мультисенсорной системы. Предложен алгоритм и разработано программное обеспечение «Анализ потока данных» для автоматической обработки интегрального выходного сигнала датчиков.
Практическая значимость: Разработанные методики экспресс-оценки качества с применением мультисенсорной системы на основе модифицированных пьезокварцевых резонаторов апробированы при контроле технологического процесса производства молокосодержащих продуктов, разработке новых рецептур.
|
|
Установлен качественный состав и содержание основных ароматобразующих веществ творожной сыворотки.
Основные положения, представляемые к защите:
– результаты исследований по анализу и оценке качества некоторых молокосодержащих продуктов с применением хроматографических (ГХ, ВЭЖХ) и сенсорометрического методов;
– аналитическая схема экспресс-оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов (творожная сыворотка, ультрафильтрат, экстракт стевии) с применением системы модифицированных пьезосенсоров, специально разработанного программного обеспечения и искусственных нейронных сетей;
– математическая модель процесса экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, списка цитируемой литературы (180 источников, из них 70 на иностранных языках) и приложения (материалы Роспатента, листинг программы «Анализ потока данных», акт апрбации). Работа изложена на 163 страницах машинописного текста, содержит 4 схемы, 40 рисунков, 32 таблицы.
Публикации. Основные положения диссертационной работы изложены в изобретении, 10 статьях, тезисах 21 доклада, сделанных на Российских, Международных и Региональных конференциях.
Апробация работы. Основные результаты работы доложены на III Региональной конференции «Проблемы теоретической и экспериментальной химии» (Пермь, 2004), 42 – 44 съездах Польского химического общества (Вроцлав, 2004; Познань, 2005; Гданьск, 2006), Всероссийской конференции «Высокоэффективные технологии, методы и средства для их реализации» (Москва, 2004), Международной конференции «Аналитические методы измерений и приборы в пищевой промышленности» (Москва, 2005), II Международном симпозиуме «Разделение и концентрирование в аналитической химии и радиохимии» (Краснодар, 2005), III Международной конференции «Экстракция органических соединений» (Воронеж, 2005), Всероссийской конференции «Пищевая промышленность: интеграция науки, образования и производства» (Краснодар, 2005), XV – XVII Российских конференциях «Проблемы теоретической и экспериментальной химии» (Екатеринбург, 2005 – 2007), 71 – 73 конференциях молодых ученых «Научные достижения молодежи – решению проблем питания человечества в XXI веке» (Киев, Украина, 2005 – 2007), International Congress on Analitical Sciences ICAS-2006 (Moscow, 2006), Международной конференции «Пищевые технологии» (Казань, 2006, 2007), 43 – 45 отчетных научных конференциях ВГТА (Воронеж, 2005 – 2007).
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, определены цели и задачи исследования, сформулированы научная новизна и практическая значимость работы.
Глава 1 содержит обзор современных методов определения ароматобразующих веществ, применения сенсоров и мультисенсорных систем в анализе пищевых продуктов, а также методов извлечения и определения дитерпеновых гликозидов стевии.
В главе 2 приведена методика эксперимента. Объекты исследования – ароматобразующие вещества творожной сыворотки; дитерпеновые гликозиды и другие компоненты (флавоноиды, свободные сахара, аминокислоты, витамины – В1, В2, Е, макро-элементы – Са, Р) стевии.
Ароматобразующие вещества идентифицировали газохроматографически. Пробоподготовка при определении качественного и количественного состава смеси жирных кислот заключалась в получении летучих производных (метиловые эфиры). Условия хроматографирования: газовый хроматограф «Цвет-500»; детектор пламенно–ионизационный; капиллярная колонка SCOT длиной 60 м; неподвижная фаза SE - 30; температуры детектора 250 0С, инжектора 200 0С, колонки от 60 до 150 0С (программирование); скорость газа-носителя (гелий) 30 см3/мин, водорода 30 см3/мин, воздуха 300 см3/мин; объем вводимой пробы 1 мкл. Хроматограммы обрабатывали с применением программного обеспечения «Цвет-Аналитик».
Для оптимизации условий микровзвешивания паров равновесных газовых фаз легколетучих ароматобразующих веществ сыворотки сенсорометрический анализ проводили в статическом режиме с инжекторным вводом пробы на мультисенсорной экспериментальной установке. В качестве модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов АТ-среза с собственной частотой колебаний 8 – 10 МГц применяли стандартные неподвижные газохроматографические фазы различной полярности [полиэтилен-гликоль-2000 (ПЭГ-2000) и его эфиры – адипинат (ПЭГА), сукцинат (ПЭГС), себацинат (ПЭГСб), фталат (ПЭГФ); тетрабензоатпентаэритрита (ТБПЭ); tween-40; Тритон Х-100 (ТХ-100); поливинилпирролидон (ПВП); бис(2-цианэтиловый) эфир; полистирол (ПС); сквалан; апиезон-L], а также специфические сорбенты [дициклогексан-18-краун-6; β-аланин]. Установка регистрирует и записывает в виде файлов частоты всех модифицированных пьезокварцевых резонаторов одновременно.
Для автоматизации обработки интегрального выходного сигнала датчиков мультисенсорной системы, визуализации полученных результатов, как в определенный момент времени, так и в динамике изменения, а также хранения ранее обработанных результатов в базе данных разработано программное обеспечение «Анализ потока данных» (язык программирования – Object Pascal с применением системы визуального проектирования Delphi 7 фирмы Borland).
С целью маскирования и ослабления специфического сывороточного запаха и извлечения пищевых компонентов из листьев стевии нами впервые применено экстрагирование ультрафильтратом творожной сыворотки. После экстрагирования пищевых компонентов стевии проводили двухступенчатую очистку экстракта путем пропускания через колонку с активированным углем, затем через колонки с катионитом КУ-2 и анионитом АВ-17.
В экстракте определяли дитерпеновые гликозиды, витамины – В1, В2, Е (обращенно-фазовая ВЭЖХ), аминокислоты (капиллярный электрофорез), флавоноиды, свободные сахара (абсорбционная спектроскопия), макроэлементы – Са, Р (титриметрия).
Глава 3 посвящена оптимизации условий микровзвешивания паров равновесных газовых фаз легколетучих ароматобразующих веществ творожной сыворотки.
В газовой фазе сыворотки методом газовой хроматографии идентифицированы масляная, миристиновая, миристолевая, пальмитиновая, стеариновая и олеиновая кислоты, а также ацетон, метилэтилкетон, этанол, бутанол-1, бутанол-2, ацетальдегид и этилацетат.
Содержание идентифицированных соединений определяли методом нормировки (табл. 1). Наибольшим содержанием в ряду жирных кислот характеризуется масляная кислота, среди аромат-образующих веществ других классов – ацетальдегид и этилацетат (табл. 1). Эти соединения отличаются наиболее низкими пороговыми концентрациями среди идентифицированных ароматобразующих веществ сыворотки. Полученные данные позволяют заключить, что наибольшее влияние на формирование специфического сывороточного запаха оказывают масляная кислота, ацет-альдегид и этилацетат.
Оптимизированы массы пленок модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов при сорбции паров равновесных газовых фаз ароматобразующих веществ, оптимальный интервал масс пленок 15 – 20 мкг.
В идентичных условиях (температура в ячейке детектирования 20 ± 1 оС, масса пленки сорбента на электродах mпл = 15 – 20 мкг, объем вводимой пробы 2 см3, концентрация ароматобразующих веществ
Таблица 1
Определение ароматобразующих веществ в сыворотке
| Компоненты | Время удержива- ния, мин – с | Площадь пика на хромато-грамме, мВ×с | Сигнал детектора, мВ | Концент-рация, % мас. |
| кислоты: масляная миристиновая миристолевая пальмитиновая стеариновая олеиновая | 3 – 31 12 – 12 12 – 45 14 – 13 16 – 51 17 – 18 | 1063,0 78,7 37,5 270,1 101,1 206,1 | 989,9 36,3 14,6 97,1 27,8 51,4 | 60,5 4,5 2,1 15,4 5,8 11,7 |
| другие вещества: ацетальдегид ацетон этанол этилацетат метилэтилкетон бутанол-1 бутанол-2 | 0 – 42 0 – 54 1 – 05 1 – 29 1 – 38 2 – 05 2 – 16 | 632,9 150,7 90,4 703,4 75,6 201,9 117,8 | 355,6 84,7 50,8 395,2 33,3 67,8 39,5 | 32,1 7,6 4,6 35,7 3,8 10,2 6,0 |
10 мг/м3) оценена чувствительность пленок 15 модификаторов элек-
тродов пьезосенсоров (Sm, Гц∙м3/моль) по отношению к 8 идентифицированным легколетучим соединениям. Полученные результаты иллюстрируют гистограммы мольной чувствительности некоторых модификаторов к ароматобразующим веществам (рис. 1).
Изученные модификаторы электродов пьезокварцевых резонаторов характеризуются перекрестной чувствительностью к
парам ароматобразующих веществ. Высокие аналитические сиг-
налы (ΔFc, Гц) и максимальная мольная чувствительность при экспонировании модифицированных пьезокварцевых резонаторов в парах равновесной газовой фазы масляной кислоты характерны для β-аланина; в парах ацетальдегида – для tween-40; этилацетата, ацетона, метилэтилкетона, бутанола-1 и бутанола-2 – для ПЭГСб; этанола – для ТХ-100. Кроме того, повышенное сорбционное сродство к этилацетату и кетонам проявляют пленки ПЭГФ, ТБПЭ; масляной кислоте – ПЭГ-2000, ТХ-100; ацетальдегиду – β-аланин, ТХ-100, ПВП; спиртам – ТХ-100, ПЭГ-2000, ПЭГСб.
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 1. Гистограммы мольной чувствительности b-аланина (а), tween-40 (б),
ПЭГСб (в), ТБПЭ (г) к парам этанола [1], бутанола-1 [2], бутанола-2 [3],
масляной кислоты [4], ацетальдегида [5], ацетона [6], метилэтилкетона [7],
этилацетата [8].
Изучена кинетика сорбции – десорбции ароматобразующих веществ на тонких пленках модификаторов пьезосенсоров. В оптимальных условиях при постоянных температуре и концентрации аналитов в равновесной газовой фазе построены выходные кривые сорбции ароматобразующих веществ на пленках модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов (рис. 2).
Сорбция, как правило, характеризуется высокой скоростью в первые несколько секунд. После достижения максимального аналитического сигнала для систем ацетальдегид – пленка модификатора, отличающихся максимальной эффективностью сорбции
 | |||||
Рис. 2. Выходные кривые сорбции масляной кислоты [1], ацетальдегида
[2], этилацетата [3], ацетона [4], метилэтилкетона [5], этанола [6], бутанола-1 [7], бутанола-2 [8] на пленках β-аланин (а) и ПЭГСб (б).
(tween-40, β-аланин) (рис. 2а), отмечена высокая скорость десорбции. С пленок других полярных и среднеполярных модификаторов скорость самопроизвольной десорбции значительно ниже (рис. 2б). Высокая скорость самопроизвольной десорбции после достижения максимального аналитического сигнала характерна также для системы масляная кислота – β-аланин (рис. 2а). Для других ароматобразующих соединений после достижения максимального аналитического сигнала отклик пьезосенсора изменяется незначительно (рис. 2).
По выходным кривым устанавливали время максимальной сорбции ароматобразующих веществ на пленках модификаторов электродов пьезокварцевого резонатора. Наибольшая продолжительность сорбции газовой фазы спиртов, этилацетата и кетонов зафиксирована на пленках полярных (ПВП, ПЭГ-2000) и слабополярных (ПС) сорбентов; для ацетальдегида и масляной кислоты – на пленках ПВП и ПС. Минимальным временем сорбции характеризуется сквалан. Для систем ароматобразующее вещество – пленка модификатора, отличающихся наибольшей эффективностью сорбции (например, ацетальдегид – tween-40, β-аланин) сорбция интенсивна в начальный момент времени, максимальный аналитический сигнал устанавливается через 5 – 10 с сорбции (рис. 2).
Полное восстановление начальной частоты модифицированного пьезокварцевого резонатора для всех изученных систем происходит после регенерации пленки сорбента осушенным лабораторным воздухом (принудительная десорбция). Это доказывает обратимый характер взаимодействий паров равновесных газовых фаз ароматобразующих веществ с пленками сорбентов на электродах, обусловленный силами физической сорбции.
При формировании мультисенсорной системы для тестирования многокомпонентной смеси ароматобразующих веществ сыворотки модификаторы выбирали с учетом наибольшей чувствительности к индивидуальным ароматобразующим веществам, стабильности нулевого сигнала и воспроизводимости откликов пьезосенсоров. Надежная воспроизводимость аналитических сигналов пьезосенсоров при их экспонировании в парах ароматобразующих веществ характерна для всех изученных систем аналит – пленка модификатора, погрешность определения 2 – 10 %. Исключение составляют пьезосенсоры, модифицированные растворами сквалана, бис(2-цианэтилового) эфира и ПЭГФ, погрешность определения более 15 %. В качестве модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов применяли ПЭГ-2000 [8] и его эфиры (ПЭГСб [2], ПЭГА [5], ПЭГС [1]), tween-40 [4], ТБПЭ [6], ТХ-100 [3], β-аланин [9], а также апиезон-L [7]. Цифры в скобках указывают последовательность расположения сенсоров в мультисенсорной ячейке детектирования. Кинетические параметры сорбции ароматобразующих веществ на пленках модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов позволили установить время фиксирования интегрального аналитического сигнала датчиков мультисенсорной системы, оптимальный интервал регистрации откликов пьезосенсоров – 5 – 10 с сорбции.
Глава 4 посвящена анализу пищевых компонентов экстракта стевии. Получена информация о факторах, влияющих на экстрагирование пищевых компонентов из листьев стевии, построена математическая модель процесса, оптимизированы условия экстрагирования, проведен анализ пищевых компонентов экстракта.
В качестве основных факторов, влияющих на процесс экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии, изучены: X1 – температура, 0С; Х2 – продолжительность экстрагирования, мин; Х3 – соотношение объемов твердой (высушенные и измельченные листья стевии) и жидкой (ультрафильтрат сыворотки) фаз; Х4 – рН экстрагента.
Все факторы совместимы и некоррелируемы между собой. Критерий оценки оптимизации процесса экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии – общее содержание сухих веществ в экстракте (Y). Пределы изменения влияющих факторов приведены в табл. 2.
Таблица 2
Пределы изменения входных факторов
| Условия планирования | Предел изменения факторов | |||
| х1, °С | х2, мин | х3 | х4 | |
| основной уровень | 40,0 | 40,0 | 1:8 | 5,4 |
| интервал варьирования | 10,0 | 15,0 | 1:24 | 2,0 |
| верхний уровень | 50,0 | 55,0 | 1:6 | 7,4 |
| нижний уровень | 30,0 | 25,0 | 1:12 | 3,4 |
| верхняя «звездная точка» | 60,0 | 70,0 | 5:24 | 9,4 |
| нижняя «звездная точка» | 20,0 | 10,0 | 1:24 | 1,4 |
Для построения математической модели применены центральное композиционное ротатабельное униформ-планирование и полный факторный эксперимент 24 (ПФЭ24).
Получено уравнение регрессии, адекватно описывающее процесс экстрагирования под влиянием исследуемых факторов:
Y = 7,565 + 0,131X1 + 0,056X2 + 0,103X3 – 0,198 X4 +
+ 0,065X1X2 + 0,079X2X3 + 0,274X3X4 – 0,157X12.
Анализ уравнения регрессии позволяет сделать вывод, что на экстрагирование в большей степени влияют рН экстрагента и температура. Знаки «– » и «+» перед соответствующими коэффициентами означают, что снижение рН и повышение температуры приводят к возрастанию общего содержания сухих веществ в экстракте (Y).
Для установления оптимальных условий экстрагирования применяли «ридж-анализ», основанный на методе неопределенных множителей Лагранжа.
Оптимальные параметры экстрагирования пищевых компонентов стевии ультрафильтратом сыворотки: температура – 40 0С; продолжительность экстрагирования – 40 мин; соотношение объемов твердой и жидкой фаз – 1: 10; рН экстрагента – 4,4.
В экстракте методом ВЭЖХ идентифицированы 4 дитерпеновых гликозида. Результаты определения дитерпеновых гликозидов и других пищевых компонентов стевии в экстракте, а также в ультрафильтрате сыворотки приведены в табл. 3.
Таблица 3
Содержание дитерпеновых гликозидов и других пищевых
компонентов в экстракте стевии
| Пищевые компоненты | Массовая доля, г / 100 г | |
| ультрафильтрат сыворотки | экстракт после очистки | |
| сухие вещества | 5,70 | 9,27 |
| аминокислоты | 0,06 | 0,11 |
| флавоноиды | - | 1,95 |
| лактоза | 3,70 | 3,50 |
| свободные сахара (глюкоза+галактоза) | - | 1,04 |
| дитерпеновые гликозиды сладкого вкуса, в т.ч. стевиозид, ребаудиозид А, ребаудиозид С, дулкозид | - - - - | 0,52 0,11 0,05 0,03 |
| минеральные соединения, в т.ч. кальций, фосфор | 0,10 0,05 | 0,10 0,05 |
| витамины, в т.ч. В1 В2 Е | 0,000027 0,000146 0,000170 | 0,000018 0,000087 0,000120 |
Применение ультрафильтрата сыворотки в качестве экстрагента дитерпеновых гликозидов и других пищевых компонентов стевии позволяет получить экстракт, содержащий ценные вещества сыворотки и стевии (табл. 3). В экстракте повышается содержание всех аминокислот, кроме гистидина и триптофана (рис. 3), в бóльшей степени в экстракт переходит глутаминовая кислота (кратность увеличения содержания – более 400 %), поэтому можно заключить, что ее содержание максимально среди 17 аминокислот, входящих в состав листьев стевии; содержание кальция и фосфора остается постоянным, витаминов В1, В2 и Е – снижается на 33,3, 40,5 и 29,4 % вследствие их частичного перехода в твердую фазу, оставшуюся после экстрагирования.
|
Рис. 3. Содержание аминокислот в ультрафильтрате и экстракте из листьев стевии: аргинин (1), лизин (2), тирозин (3), фенилаланин (4), гистидин (5), лейцин (6), изолейцин (7), метионин (8), валин (9), пролин (10), треонин (11), серин (12), аланин (13), глицин (14), глутаминовая кислота (15), аспарагиновая кислота (16), цистин (17).
В главе 5 приведены экспрессные и легковыполнимые методики оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов (творожная сыворотка, ультрафильтрат, экстракт стевии). Для оценки органолептических характеристик сыворотки, ультрафильтрата и экстракта стевии применяли разработанную мультисенсорную систему на основе 9 модифицированных пьезокварцевых резонаторов.
Аналитические сигналы пьезосенсоров матрицы при их одновременном экспонировании в парах равновесной газовой фазы анализируемого продукта фиксируются 9-канальным цифровым измерительным комплексом с интервалом 1 с, группируются в
общий (интегральный) выходной сигнал мультисенсорной системы, который формирует узнаваемый «визуальный образ» запаха
– «лепестковую» диаграмму с осями DF, Гц. Для расчета площади «визуального образа» применяли специально разработанное программное обеспечение «Анализ потока данных».
В идентичных условиях (20 ± 1 0С) через 2 ч после выработки по результатам анализа получены «визуальные образы» аромата сыворотки, ультрафильтрата и экстракта (рис. 4).
|
|
|
|
|
|
Рис. 4. «Визуальные образы» аромата сыворотки (а), ультрафильтрата (б)
и экстракта стевии (в) после 5 с сорбции
«Визуальные образы» аромата сыворотки и ультрафильтрата идентичны по форме, что подтверждает единую природу запаха, но различаются по площади. Площадь «визуального образа» сыворотки 3450 ± 150 усл.ед., ультрафильтрата – 1866 ± 80 усл.ед., т.е. запах ультрафильтрата менее интенсивен по сравнению с сывороткой. Аромат экстракта стевии формируют как легколетучие вещества сыворотки – полярные соединения, так и ароматобразующие компоненты листьев стевии – полярные (например, производные коричной кислоты) и неполярные (сексвитерпеновые углеводороды) соединения, что приводит к ослаблению, маскированию и модификации специфического сывороточного запаха. «Визуальный образ» аромата экстракта из листьев стевии (рис. 4) резко отличается по форме от «визуальных образов» ароматов сыворотки и ультрафильтрата.
Качество пищевых продуктов меняется непрерывно, для каждого из них установлено время, в течение которого сохраняются на допустимом уровне органолептические и физико-химические показатели, определяющие качество продуктов. Динамику изменения качества оценивают с применением органолептических, титриметрических, физико-химических и микробиологических методов, а также математического моделирования.
Для оценки динамики изменения качества и установления сроков хранения пробы сыворотки, ультрафильтрата и экстракта стевии хранили при 6 ± 2 оC. Через 12 ч анализировали многокомпонентную парогазовую смесь ароматобразующих веществ, строили «визуальные образы» запаха каждого продукта и рассчитывали их площади. Содержание ароматобразующих веществ при хранении продуктов повышается, их количественные соотношения изменяются, что существенно влияет на площадь «визуальных образов» (рис. 5).
 | |||
 | |||
Рис. 5. Зависимость площадей «визуальных образов»
аромата сыворотки (а) и экстракта стевии (б)
от продолжительности хранения продуктов
Установленная зависимость изменения площади «визуаль-
ного образа» многокомпонентной парогазовой смеси ароматобра-
зующих веществ анализируемых продуктов (рис. 5) от продолжительности хранения позволяет сделать вывод о динамике измене-
ния их качества, сроках хранения и пригодности продуктов к потреблению. Для анализируемых продуктов характерны аналогич-
ные зависимости изменения площади «визуального образа» аромата от продолжительности хранения: резкое возрастание пло-
щади «визуального образа» отмечается на 3-ьи сутки хранения сыворотки, 6-ые сутки – ультрафильтрата и 10-ые сутки – экстракта стевии (рис. 5). Затем площади «визуальных образов» изменяются значительно медленнее (продукт непригоден к потреблению).
Одновременно оценивали динамику изменения качества продуктов с применением титриметрического, потенциометрического и микробиологического методов. При этом определяли титруемую (К, 0Т) и активную (рН) кислотность проб продуктов, а также общую микробиологическую обсемененность (количество мезофильных анаэробных и факультативно анаэробных микроорганизмов, колоний образующих единиц/г; КМАФАнМ, КОЕ/г·10 – 4). Эти показатели обусловливают качество анализируемых продуктов; как пример приводим данные для творожной сыворотки (рис. 6 и 7). Для творожной сыворотки, пригодной к потреблению, титруемая кислотность не должна превышать
75 0Т, общая микробиологическая обсемененность – 1×105 КОЕ/г, рН не менее 3,7. Этим требованиям удовлетворяет сыворотка со сроком хранения до 3-х суток (рис. 6 и 7).
 |
Рис. 6. Изменение активной (а) и титруемой (б) кислотности
при хранении сыворотки
 |
Рис. 7. Количественный состав микрофлоры сыворотки
Результаты сенсорометрического анализа многокомпонентной смеси ароматобразующих соединений анализируемых продуктов коррелируют с данными микробиологических исследований, а также изменением титруемой и активной кислотности при хранении.
С применением разработанной методики установлены следующие оптимальные сроки хранения при 6 ± 2 оC: сыворотки – до 3-х суток, ультрафильтрата – до 6-ти суток, экстракта пищевых компонентов стевии – до 10-ти суток.
Для прогнозирования показателей качества сыворотки применяли мультисенсорную систему в сочетании с компьютерной обработкой сигналов сенсоров методом искусственных нейронных сетей.
Работа по прогнозированию показателей качества сыворотки включает: получение аналитических сигналов матрицы сенсоров при их одновременном экспонировании в многокомпонентной парогазовой смеси ароматобразующих веществ 3-х проб сыворотки (производители – ООО «Малыш», ЗАО «Рикон» г. Воронеж, молкомбинат «Воронежский»); обучение нейронной сети; проверку полученной модели по тестовой выборке.
Для получения корректных выходных сигналов необходимо предварительное обучение нейронной сети, которое осуществляли по величинам аналитических сигналов матрицы пьезосенсоров с пленками сорбентов на электродах, полученным при одновременном экспонировании в парах равновесной газовой фазы сыворотки. Мультисенсорный анализ трех проб сыворотки проводили каждые сутки в течение 6 дней с интервалом измерений 12 ч, сыворотку хранили при 6 ± 2 оC.
Одновременно определяли титруемую и активную кислотность проб сыворотки, показатель преломления, а также общую микробиологическую обсемененность. Значения этих показателей служили выходными параметрами для обучения нейронной сети.
Применяли трехслойную нейронную сеть с 9 нейронами во входном слое (по числу сенсоров в массиве), 22 нейронами во внутреннем слое и 4 нейронами в выходном слое (по числу выходных параметров). Для обучения сети применяли алгоритм обратного распространения ошибки.
Оценка значимости входных сигналов сети показала, что все 9 входных сигналов являются значимыми и влияют на точность прогноза. Прогнозирование показателей качества сыворотки проведено по 9 исходным признакам.
Полученная сеть прогнозирует показатели качества сыворотки практически безошибочно, относительная погрешность не превышает 1 % при прогнозировании активной и титруемой кислотности и показателя преломления, 3 % - при прогнозировании общей микробиологической обсемененности. Для проверки соответствия сети поставленной задаче нейронную сеть тестировали с применением проб сыворотки, не входивших в обучающую выборку (табл. 4).
Таблица 4
Прогнозирование показателей качества творожной сыворотки
| Номер пробы сыворотки | Измеренный показатель | Прогнозируемый показатель | Относительная погрешность прогноза, % |
| Титруемая кислотность, 0 Т | |||
| 83,74 | 1,5 | ||
| 90,19 | 0,9 | ||
| 58,75 | 3,1 | ||
| Показатель преломления | |||
| 1,3430 | 1,3430 | ||
| 1,3429 | 1,3428 | 0,007 | |
| 1,3400 | 1,3412 | 0,090 | |
| Общая микробиологическая обсемененность, КМАФАнМ, КОЕ/г·10 – 4 * | |||
| 19,8 | 20,11 | 1,6 | |
| 97,9 | 96,43 | 1,5 | |
| 3,26 | 3,14 | 3,7 | |
| Активная кислотность, рН | |||
| 4,2 | 4,12 | 1,9 | |
| 3,1 | 3,20 | 3,2 | |
| 4,6 | 4,47 | 2,8 |
* КМАФАнМ, КОЕ/г·10 – 4 – количество мезофильных анаэробных и факультативно анаэробных микроорганизмов, колоний образующих единиц/г.
Разработанная нейронная сеть способна прогнозировать показатели качества сыворотки с относительной погрешностью, не превышающей 4 %. Анализ спрогнозированных с применением нейронных сетей показателей позволяет сделать вывод о качестве, свежести сыворотки и ее пригодности к потреблению.
В ЫВ О Д Ы
1. Разработана аналитическая схема экспресс-оценки органолептических характеристик, динамики изменения качества, установления сроков хранения и прогнозирования показателей качества (титруемая, активная кислотность, показатель преломления, общая микробиологическая обсемененность) некоторых молокосодержащих продуктов с применением мультисенсорной системы на основе 9 модифицированных пьезокварцевых резонаторов. Относительная погрешность прогноза не превышает 4 %.
2. Проведена оптимизация условий микровзвешивания паров равновесных газовых фаз ароматобразующих веществ сыворотки (масса пленки модификаторов электродов пьезосенсоров, выбранные модификаторы матрицы, время фиксирования интегрального аналитического сигнала датчиков).
3. Разработана мультисенсорная система (типа «электронный нос») для тестирования многокомпонентной смеси ароматобразующих веществ, предложен алгоритм и реализована автоматическая обработка интегрального выходного сигнала датчиков и визуализация «образов» ароматобразующих соединений.
4. Предложена математическая модель процесса экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии. Установлены и оптимизированы основные доминирующие факторы – температура (40 0С), продолжительность (40 мин), соотношение объемов твердой (высушенные и измельченные листья стевии) и жидкой (ультрафильтрат сыворотки) фаз (1: 10), рН экстрагента (4,4) методами математического планирования эксперимента. Установлено содержание дитерпеновых гликозидов, аминокислот, свободных сахаров, флавоноидов, витаминов – В1, В2, Е, макроэлементов – Са, Р в экстракте.
5. По результатам проведенных исследований установлены оптимальные сроки хранения продуктов при 6 ± 2 оC (сыворотка – до 3-х суток, ультрафильтрат – до 6-ти суток, экстракт пищевых компонентов стевии – до 10-ти суток), а также визу