Идентификация и контроль жидких пищевых сред по инструментальным и сенсорным показателям

• Автор: Воробьева, Алла Викторовна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 0 с. : 286 ил.

1.1. Инструментальные методы идентификации и контроля показателей качества жидких пищевых сред
1.2. Органолептические методы идентификации и контроля показателей качества жидких пищевых сред

1.3. Математические модели идентификации и

оценивания показателей качества жидких пищевых сред.

1.4. Принципы спектральной компьютерной квалиметрии

жидких пищевых сред.

Выводы к главе 1

Глава 2. Экспериментальное статистическое исследование

распределений значений инструментальных и органолептических показателей качества жидких пищевых сред.

2.1. Исследование распределений значений инструментальных показателей качества водок

2.2. Исследование распределений значений инструментальных показателей качества виноградных вин
2.3. Исследование распределений значений органолептических показателей качества водок и виноградных вин
Выводы к главе 2.
Глава 3. Модели функциональнотехнологических свойств
жидких пищевых сред как многокомпонентных смесей.
3.1. Модели состав структура свойство жидких сред
3.2. Модель распределения значений показателей качества жидких пищевых сред, согласованная с экспериментальными данными
3.3. Модель, связывающая физикохимические показатели качества жидких пищевых сред со спектрами молекулярного поглощения на основе непараметрических регрессионных зависимостей
Выводы к главе 3. .
Глава 4. Алгоритмы идентификации и оценивания качества
жидких сред. .
4.1. Алгоритмы идентификации и оценивания качества жидких пищевых сред по совокупным значениям их инструментальных показателей
4.2. Алгоритмы оценивание качества жидких пищевых сред по совокупным значениям их органолептических показателей.
4.3. Алгоритмы идентификации и оценивание качества углеводородных спиртосодержащих соединений по их инфракрасным
спектрам молекулярного поглощения.
4.4. Алгоритмы идентификации органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам
совокупности оптических спектров возбужденияиспускания флюоресценции, поглощенияотражения .
4.5. Идентификация малых концентраций примесей бинарных растворов по их оптическим спектрам атомного поглощения
Выводы к главе 4
Глава 5. Управление качеством жидких пищевых сред методами спектральной компьютерной квалиметрии
5.1. Оценивание факторов межмолекулярных взаимодействий в бинарных растворах по их физикохимическим показателям и оптическим спектрам молекулярного поглощения
5.2. Оптимизация состава бинарных смесей пищевых красителей
по их оптическим спектрам атомного поглощения
5.3. Оптимальное управление составом многокомпонентных растворов для составления изделий с заданными функциональнотехнологическими свойствами
к главе 5
Глава 6. Автоматизация оценивания качества жидких пищевых сред
6.1. Автоматизация оценивания микродисперсной
и нанодисперсной структуры жидких пищевых сред по оптическим спектрам когерентного светорассеяния
6.2. Имитационное моделирование оценивания
дисперсной структуры жидких сред
6.3. Методика экспертного количественного оценивания качества жидких пищевых сред в стандарте I
6.4. Экспертная система оценивания качества водок по совокупности их инструментальных и органолептических показателей
Выводы к главе 6
Список литературы


Атомная атомноабсорбционная. Миогоэлементный анализ более элементов. Инфракрасная ИК спектроскопия Количественное определение сахара и этанола. Токсичные элементы оценка интегральной безопасности образца. Идентификация углеводородосодержащих соединений. Ближняя инфракрасная БИК спектроскопия Определение объемной доли этилового спирта. Определение состава и свойств органических объектов. Обнаружение фальсификации. Идентификации неизвестных образцов пищевых продуктов. Спектрофотометрия в УФ области фотометрия Определение трансанетолов. Определение цветности, мутности. Молекулярнолюминесцентная спектроскопия флуориметрия Люминесцентная индетификация подлинности водок. Спектроскопия магнитного резонанса ЯМР. ЭПР. Идентификация подлинности происхождения вин, водок, спиртов, воды и др. Биосенсоры ферментные, микробные Определение концентрации растворенных крахмала, сахаров и этанола в спирте. Оценка качества, состава. Высыхающая капля метод основан на электроакустическом кварцевом резонаторе Идентификация подлинности по диаграмме высыхания, отражающей динамику фазовых переходов в высыхающей капле. З.З. Вольтамперометрия Обнаружение ионов йода, кадмия, меди, мышьяка, ртути, свинца, цинка. ЗАКондуктометрия Автоматический экспрессконтроль концентрации компонентов исходного сырья и конечной продукции. Изучение электрофизических свойств вещества. Наиболее значительных успехов объективный инструментальный анализ ароматических свойств жидких пищевых сред, повидимому, может достичь благодаря изобретению технологии, называемой электронным носом 0. В настоящее время используют портативные модели этого прибора 8 рисунок 1. Рис. Как правило, электронный нос содержит набор полупроводниковых датчиков, выполненных в интегральном планарном исполнении и функционирующих по принципу изменения проводимости датчики на электронных носителях или комплексного акустического сопротивления датчики на поверхностных волнах под воздействием ароматических соединений 7,. Так, например, на поверхности каждого датчика на электронных носителях есть отдельный полимер, который дифференцированно поглощает целый ряд ароматических соединений. Чем больше датчиков, тем больше запахов может различать электронный нос. В промышленных электронных носах, таких как Сугалозе 0 1 , уникальных датчиков . Датчики на электронных носителях позволяют обнаруживать целевые вещества пи концентрации их паров порядка гсм3 с достоверностью 7. В основе другой технологии производства электронных носов лежит метод пламенной хроматографии, с помощью которой образцы можно анализировать за несколько секунд в отличие от обычной газовой хроматографии, на которую требуется несколько часов . Образец предварительно концентрируется в специальной ловушке, после чего, вследствие нагревания, ароматические соединения выходят в поток гелиевого газа. Для отделения летучих составляющих газ пропускается через нагретую капиллярную колонку длиной 1 м. После прохождения через колонку вещества попадают на детектор поверхностной акустической волны. По мере поглощения и выделения ароматических веществ меняется частота звука акустического детектора Колебания частоты записываются каждые мс, причем их уровень указывает на концентрацию. Поскольку акустический импульс можно соотнести со временем удержания на капиллярной колонке, становится возможна конкретная идентификация соединений. Существующие модели Жозе в первую очередь разделяют и измеряют углеводороды. Поскольку в вине содержится большое количество углеводородов, их доминирующее присутствие может маскировать наличие важных соединений, оказывающих влияние на вкус и аромат 0,8. Кроме того, некоторые влияющие на вкус и аромат соединения, характерные для определенных сортов вин, в настоящее время не могут быть отделены. Этот недостаток, вероятно, будет устранен, когда будет разработана более совершенная система детекторов. Чрезвычайно высокой чувствительностью детектирования органических молекул Юп гсм3 обладает новое поколение поверхностноионизационных дрейфспектрометров 1.