| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | pipr20_no3_ss58_ad1 |
| Дата корректировки | 14:44:38 27 июля 2020 г. |
| Кодируемые данные | 200623s2020||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-pipr20_no3_ss58_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
ОГБУК АО "Астраханская областная научная библиотека им. Н. К. Крупской" МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
rus rus |
| Индекс УДК | 663/664 |
| Индекс ББК | 36.81 |
| Таблицы для массовых библиотек | |
|
Метленкин, Д. А. аспирант Дмитрий Андреевич Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова 070 |
|
|
Идентификация сливочного масла методами ИК-спектроскопии и многомерного анализа Д. А. Метленкин, Ю. Т. Платов, А. Е. Рубцов |
|
| Иллюстрации/ тип воспроизводства | 2 рис., 2 табл. |
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 61 (11 назв.) |
| Аннотация | Проанализировано применение методов ИК-спектроскопии в сочетании с хемометрическими методами для подтверждения подлинности (аутентичности) сливочного и растительно-сливочного масла. Для построения калибровочных моделей идентификации масел была сформирована база данных ИК-спектров (калибровочный и тестовый наборы), применены алгоритмы многомерной регрессии (регрессия на главные компоненты, проекция на латентные структуры), произведен выбор спектрального интервала и числа латентных переменных. Калибровочный набор составлен из 7 смесей сливочного и пальмового масла в различных концентрациях, тестовый набор составлен из 13 коммерческих образцов сливочного и растительно-сливочного масла. В процессе последовательного моделирования были разработаны калибровочные модели прогнозирования содержания пальмового масла. Модели отличались по спектральным интервалам и числу факторов (латентных переменных). При анализе спектральных данных выявлены наиболее интенсивные пики полос ИК-спектра при 2928, 2851, 1740 и 1161 см-1, связанные с наличием в образцах масла белковых и жировых связей и вносящие значительный вклад в дискриминацию образцов. Наиболее репрезентативная модель, полученная методом проекции на латентные структуры, включала два спектральных интервала 3110-2730, 1790-600 см-1 и отличалась высоким качеством (R2 (P) =0. 989) и точностью (RMSEP=0. 017). Проверка качества и точности модели была осуществлена посредством полной перекрестной кросс-валидации и тест-валидации коммерческих образцов. Посредством использования репрезентативной модели определено содержание пальмового масла в коммерческих образцах. По калибровочной модели выявлен образец из тестового набора с (ассортиментной) фальсификацией сливочного масла. Достигнутые результаты свидетельствуют о перспективности применения сочетания оптических и хемометрических методов для ассортиментной и качественной идентификации сливочных и растительно-сливочных масел взамен традиционным методам. |
|
Пищевые производства AR-MARS Основные процессы и аппараты пищевых производств AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
продукты питания пищевые продукты ИК-спектроскопия аутентификация подлинности хемометрика хемометрические методы латентные структуры сливочное масло растительно-сливочное масло пальмовое масло кросс-валидация тест-валидация исследования |
|
Платов, Ю. Т. доктор технических наук Юрий Тихонович Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова 070 Рубцов, А. Е. кандидат химических наук Алексей Евгеньевич Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова 070 |
|
| ISSN | 0235-2486 |
| Название источника | Пищевая промышленность |
| Место и дата издания | 2020 |
| Прочая информация | № 3. - С. 58-61 |
|
RU 41417097 20200623 RCR |
|
|
RU 41417097 20200623 |
|
|
RU AR-MARS 20200623 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20200623 |
|
| Тип документа | b |
|
code year no ss ad |
|
|
pipr 2020 3 58 1 |
|
| 337 | |
| Оборудование и IT-технологии |
