Ароматобразующие вещества

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Современные методы анализа ароматобразующих веществ

ароматобразующий запах молоко летучий

Ароматобразующие вещества в отдельности или в различных сочетаниях даже в незначительных количествах формируют характерный запах, восприятие которого обусловлено обонятельными ощущениями в результате раздражения рецепторов носа. В основе первичных процессов обоняния находится сорбция молекул ароматобразующих веществ на хеморецепторной мембране. Активные центры мембраны способны образовывать непрочные связи с молекулами, атомами или ионами ароматобразующих веществ. Механизм обоняния работает по комбинаторному принципу, основанному на процессах распознавания и обработки сигналов запаха. Запах органических соединений хорошо воспринимается при комнатной температуре, если их молекулярная масса не превышает 300. Сильные обонятельные ощущения вызывают соединения, содержащие группы - ОН, - СНО, - СООR, - СN, - NR₂, - NО₂, - CCl, - CBr, - SR, - SH. Интенсивность запаха ослабевает при увеличении числа пространственно расположенных функциональных групп. Сила и характер запаха ароматобразующих соединений зависят от их строения и концентрации.

Ароматобразующие вещества служат источником информации о свежести и качестве (содержании посторонних веществ, применении недоброкачественного или фальсифицированного сырья) пищевых продуктов. Оценка запаха наряду со вкусом, как правило, превалирует в общей характеристике органолептических свойств, именно они в основном определяют качество продуктов.

Основные химические соединения, обусловливающие запах молока и молочных продуктов представлены в таблице.

Основные химические соединения, обусловливающие запах молока и молочных продуктов

Карбонильные соединения оказывают значительное влияние на формирование запаха молочных продуктов, многие из них характеризуются низкой пороговой концентрацией в молоке. Низшие насыщенные альдегиды отличаются сильным неприятным запахом: ацетальдегид и формальдегид - резким, специфическим; изомасляный и изовалериановый - солодовым и кормовым. Увеличение количества атомов углерода в карбонильных соединениях снижает резкость запаха.

Сведения об ароматических веществах, обусловливающих специфический вкус и запах подсырной сыворотки (побочный продукт при производстве - сыра), отсутствуют. По некоторым данным, это комплекс разнородных по химической природе веществ, образующихся в результате биохимического воздействия на компоненты молока при производстве сыра. В сыворотке, полученной прямым подкислением молока или при разделении обезжиренного молока полисахаридами, специфический сывороточный запах отсутствует.

Вещества, участвующие в формировании запаха подсырной сыворотки, характеризуются различной летучестью, поэтому невозможно существенно улучшить ее органолептические показатели известными методами деаэрации, дезодорации или сгущением под вакуумом.

Вместе с тем, специфический запах подсырной сыворотки сдерживают ее применение в производстве пищевых продуктов. В этой связи актуальность приобретает идентификация и количественное определение ароматобразующих компонентов подсырной сыворотки, а также установление веществ, образующих с ними композиции с улучшенными органолептическими свойствами, либо маскирующих неприятный сывороточный запах. Решение задачи позволит получить дополнительную продукцию и исключить загрязнение окружающей среды.

Для анализа органолептических свойств пищевых продуктов широко применяется дегустационный метод, позволяющий быстро оценить комплексное влияние отдельных компонентов на аромат продукта, не требующий специальных устройств и реактивов.

Однако известные дегустационные методы оценки органолептических характеристик продуктов нельзя признать достаточно объективными, поскольку острота обоняния, восприятие интенсивности запахов во многом зависят от индивидуальных особенностей дегустатора (пол, возраст, состояние здоровья). Органолептический анализ имеет существенное значение для оценки качества продуктов, но он должен быть обязательно подтвержден инструментальными методами, особенно при установлении недоброкачественной или фальсифицированной продукции. Заключение дегустатора необходимо сопоставить с результатами, полученными современными физико-химическими методами.

Сложности определения ароматобразующих соединений связаны с их разнообразием и незначительным содержанием в пищевых продуктах, лабильностью и летучестью. Дополнительные трудности возникают при установлении влияния отдельных компонентов на качество того или иного продукта. Определение летучих веществ затрудняют компоненты, оказывающие сильное физиологическое действие, влияющие на аромат, но не участвующие в его формировании.

Для извлечения и концентрирования ароматобразующих веществ применяют в основном методы паровой и низкотемпературной вакуумной дистилляции, вымораживания, абсорбции, адсорбции и экстракции. Наиболее распространены дистилляция и экстракция. Для отделения в смеси веществ одного класса от другого применяют химические методы. Большинство ароматобразующих соединений, содержащихся в молочных продуктах, закипают при относительно низких температурах, поэтому возможности экстракции органическими растворителями весьма ограничены. Дистилляция - длительный процесс, кроме того, соотношение летучих веществ в дистилляте может быть неидентичным их соотношению в продукте.

Обнаружение и идентификация ароматобразующих веществ в пищевых продуктах является непрерывным процессом, непосредственно связанным с пределами обнаружения и селективностью современных методов анализа.

Для определения летучих и нелетучих компонентов пищевых продуктов с целью контроля их аутентичности, качества и безопасности широкое распространение получили хроматографические методы вследствие универсальности, низких пределов обнаружения, экспрессности.

Для анализа пищевых продуктов применяются высокоэффективная жидкостная, ионная, газовая, сверхкритическая и тонкослойная хроматография, капиллярный электрофорез, мицеллярная электрокинетическая, иммуноаффинная, перфузионная хроматография. Отдельная область применения газовой хроматографии - анализ состава аромата пищевых продуктов. Обнаружены тысячи летучих компонентов, из которых лишь несколько десятков обусловливают характер запаха, остальные придают запаху индивидуальность. Большинство ароматобразующих соединений термолабильны и могут разрушаться при использовании металлических колонок, поэтому газохроматографические определения проводят в капиллярных стеклянных колонках с инертным газом.

Методом жидкостной хроматографии определяют термолабильные компоненты запаха и нелетучие компоненты вкуса. Для разделения и количественного определения аминокислот и углеводов, формирующих запах и вкус продукта, применяют ионообменную хроматографию, для разделения и анализа многокомпонентных смесей летучих веществ - газожидкостную хроматографию, возможности которой расширяются при получении летучих производных нелетучих соединений.

Хроматографическими методами анализируют мясо и мясные изделия, рыбу и другие морепродукты, растительные и животные масла, молоко и молочные продукты, зерновые культуры, хлеб, яйца, овощи, фрукты, спиртосодержащие и безалкогольные напитки, пиво, соки, ягоды, джемы, мед, орехи, чай, кофе, какао, приправы, специи и многое другое. Так, для анализа летучих компонентов, определяющих аромат чая, применяют газовую хроматографию с пламенно-ионизационным детектором. Соединения, определяющие аромат чая, идентифицируют методами газовой хроматографии - масс-спектрометрии с предварительным концентрированием «head-space» (анализ равновесного пара). Компоненты в составе чая анализируют методом капиллярного электрофореза, в основном применяют зонный капиллярный электрофорез и мицеллярную электрокинетическую капиллярную хроматографию, реже - хроматографию в тонком слое и на бумаге. Хроматографию на бумаге применяют также для идентификации карбонильных соединений, обусловливающих окисленный вкус молочного жира.

Для идентификации компонентов запаха применяют комбинированные методы: газовая хроматография - масс-спектрометрия; высокоэффективная жидкостная хроматография - масс-спектрометрия; газовая хроматография - инфракрасная спектроскопия; жидкостная хроматография - инфракрасная спектроскопия; жидкостная хроматография - ядерный магнитный резонанс. Так, для идентификации жирных кислот применяют хромато-масс-спектрометрию, сочетающую газовую хроматографию летучих производных жирных кислот с получением масс-спектров разделенных компонентов. Данные хромато-масс-спектрометрии служат основой для идентификации жирных кислот методом газовой хроматографии.

Смеси жирных кислот анализируют хромато-масс-спектрометрически в виде их флюоресцирующих производных с дансилгидразином. Искусственные смеси кислот, а также льняного масла анализируют методами обращенно-фазной ВЭЖХ и микроколоночной обращенно-фазной ВЭЖХ.

Термически неустойчивые и относительно нелетучие соединения определяют методом сверхзвуковой хромато-масс-спектрометрии, ввод сверхзвукового молекулярного пучка и ионный источник сочетаются с портативным масс-спектрометром. Информацию о масс-спектрах получают в результате электронной ионизации холодных молекул в пучке.

Хромато-масс-спектрометрия - сложный и дорогостоящий метод (стоимость хроматографа 10000-50000$, хромато-масс-спектрометрического детектора 150000-250000$), что ограничивает его применение для серийных анализов, как и некоторых других комбинированных методов. Отметим перспективность капиллярного электрофореза - высокоселективного и относительно недорогостоящего метода определения жирнокислотного состава: эффективность разделения отдельных компонентов (1 млн. теоретических тарелок) на порядок выше, чем на лучших капиллярный колонках для газовой хроматографии. К достоинствам капиллярного электрофореза относятся также малый расход реактивов (мкл), отсутствие твердого сорбента в капилляре исключает возможность его «старения», химической и физической деструкции.

В настоящее время для определения жирнокислотного состава молока, масел, сыров широко применяется метод капиллярной газожидкостной хроматографии. Парофазная приставка к газовому хроматографу позволяет получать хроматограммы летучих компонентов. Парофазный анализ повышает надежность идентификации, выполненной по жирно-кислотному составу, поскольку летучие компоненты животных и растительных жиров достаточно специфичны.

Альтернативный метод идентификации пиков и точного количественного определения жирных кислот в различных системах - ВЭЖХ.

С применением хемилюминесцентного детектора достигаются низкие пределы обнаружения.

Известно определение карбоновых кислот (уксусной, пропионовой, масляной, валериановой, гексановой) в виде п-нитрофенациловых эфиров. Анализ основан на получении производных п-нитрофенацилбромида, разделении дериватов методом ВЭЖХ с обращенными фазами на колонке размером 150х4,6 мм, заполненной сорбентом Inertsil ODS-2, в потоке смеси ацетонитрил - вода (1:1), образовании свободных радикалов в результате гидролиза при смешивании с 0,4 моль/дм³ раствором NaOH и детектировании методом электронного парамагнитного резонанса.

Для определения 11 жирных кислот (C₂ - C₂₀) в виде фенациловых эфиров применяют микроэмульсионную электрокинетическую капиллярную хроматографию (напряжение 15 кВ); микроэмульсия состоит из 10 ммоль/дм³ боратного буферного раствора (87,93% мас.), холата (4,87% мас.), гептана (0,66% мас.) и бутилового спирта (6,55% мас.), pH 10,2; УФ-детектирование при 243 нм. Продолжительность определения менее 30 мин.

Для разделения и определения алифатических и ароматических кислот (щавелевой, лимонной, винной, яблочной, янтарной, фумаровой, муравьиной, уксусной, галловой, фталевой, протокатеховой, гентизиновой, бензойной, n-гидроксибензойной, ванилиновой, кумариновой, ферулиновой) применяют ионоэксклюзионную хроматографию в потоке (элюент - раствор ацетонитрила с концентрацией 7,5% мас. с добавкой 5 ммоль/дм³ раствора H₂SO₄) при 50°C; = 200 нм [14]. Колонку заполняют полистиролдивинилбензольной смолой Aminex HPX-87H. Механизм удерживания включает ионоэксклюзионные и гидрофобные взаимодействия. Продолжительность разделения первых 15 из перечисленных кислот 60 мин, всех 17 кислот - 116 мин. Способ применен для анализа экстрактов гороха, побегов и корней клевера, пшеницы.

Эфиры жирных кислот определяют методом высокоэффективной газовой хроматографии при температурах до 400-480°C. Высокая разрешающая способность метода и возможность сочетания с различными детекторами позволяют надежно идентифицировать эфиры свободных жирных кислот.

Для определения жирных кислот в растительных маслах и животных жирах применяют подкритическую флюидную хроматографию [29]. Колонку размером 4,6х250 мм заполняют сорбентом C₁₈-СГ ODS, элюируют CO₂ (давление 200 атм, температура 10-25°C), пламенно-ионизационный детектор. Экологическая безопасность элюента (CO₂) - большое преимущество метода.

Для идентификации и количественного определения альдегидов в образцах минеральной воды из различных источников применяют ВЭЖХ с УФ- и масс-спектрометрическим детекторами. Для достижения низких пределов обнаружения анализ включает стадию концентрирования.

Известно определение альдегидов (формальдегид, ацетальдегид, пропионовый, н-бутиральдегид) в водопроводной и минеральной водах методами капиллярной газовой хроматографии равновесной паровой фазы на кварцевой колонке PTE-5 (30 м x 0,25 мм) и масс-спектрометрии с химической ионизацией и регистрацией отрицательных ионов.

Для разделения и определения низкомолекулярных альдегидов (ацет-альдегид, акролеин, пропионовый, масляный, изомасляный, валериановый, изовалериановый, кротоновый, капроновый альдегиды, фурфурол) без предварительного получения производных применяют сольватационную газовую хроматография; насадочная капиллярная колонка (внутренний диаметр 250 мкм) заполнена пористым силикагелем, модифицированным OV-275; подвижная фаза - СО₂; пламенно-ионизационный детектор. Продолжительность разделения на колонке длиной 1,57 м при 150°C и давлении CO₂ 19,25 МПа - 6 мин; на колонке длиной 0,5 м при программировании температуры и давления - 1 мин [24].

Упаковочные материалы - обязательный компонент в производстве пищевых продуктов. Упаковка необходима для защиты продуктов от микро-организмов, химических и биологических изменений при хранении, она продлевает сохранность пищевых продуктов. В качестве упаковочных материалов применяют более 30 пластиков. Полимерные упаковочные материалы влияют на аромат пищевых продуктов. Загрязнения в пище от упаковки (хлористый винил, бензол, пластификаторы) определяют с применением газовой хроматографии - масс-спектрометрии, ВЭЖХ.

В последние десятилетия наметилась тенденция к миниатюризации хроматографической аппаратуры. Портативные хроматографы с аналитическими характеристиками стационарных приборов незаменимы в полевых условиях, однако они все чаще применяются и в лабораториях, так как потребляют меньше электроэнергии, газов-носителей или растворителей, имеют небольшой вес и габариты. Однако несмотря на очевидные преимущества хроматографических методов, следует учитывать, что они связаны с использованием сложного и дорогостоящего оборудования, которое должно обслуживаться высококвалифицированным персоналом.

Устойчивые летучие ароматобразующие вещества в пищевых продуктах идентифицируют химическими методами. Микроколичества неустойчивых легколетучих ароматобразующих компонентов определить этими методами не удается.

2. Применение сенсоров и мультисенсорных систем в анализе ароматобразующих веществ пищевых продуктов

Разработка экспрессных, легковыполнимых и экономически целесообразных способов и средств анализа пищевых продуктов - актуальная аналитическая задача. В связи с этим в последние десятилетия в анализе пищевых продуктов и напитков возрастающее применение находят сенсоры и сенсорные системы. Разработаны различные по механизму и аналитическим характеристикам типы сенсоров - масс-чувствительные, электрохимические (потенциометрические, кондуктометрические, вольтамперометрические), термические, оптические, электрические (полупроводниковые). Наибольшее распространение получили сенсоры на основе электрохимических, электрических, оптических и масс-чувствительных преобразователей. Каждая группа сенсоров имеет свои достоинства и ограничения, все они широко применяются в мультисенсорных системах для классификации и распознавания интегральных характеристик (сложных химических «образов») запахов. Работа таких устройств («электронный нос») аналогична функции носа человека, содержащего большое число неспецифичных рецепторов и способного различать многие запахи. Первые работы по созданию системы детектирования запахов выполнены в начале 60-х годов 20 века, концепция «электронного носа» предложена в 1982 г., на рубеже 90-х годов термин стал общепринятым.

«Электронный нос» включает массив химических сенсоров с парциальной специфичностью и связанную с ним обработку данных (сигналов сенсоров), способную распознавать простые и сложные запахи. Сенсорные системы характеризуются низкими пределами обнаружения, воспроизводимостью и надежностью результатов, компактностью и экспрессностью получения аналитического сигнала, не требуют специальной подготовки персонала. С их применением получают точные качественные и количественные характеристики многокомпонентных сред. Сенсорный анализ проводят без каких-либо предварительных операций.

Массивы сенсоров предназначены для оперативной идентификации состава сложных газовых сред с целью их классификации по качественным признакам, например «вкус», «свежесть», «аромат», «доброкачественность» и применяются для решения разнообразных задач экологического контроля, анализа качества продуктов, их подлинности и безопасности, а также в медицине, парфюмерии.

«Электронный нос» применяют для оценки органолептических свойств и контроля качества продуктов и напитков, например, запаха различных сортов пива, модифицированного куриного жира, оливкового масла, черного и зеленого чая, для определения сорта и качества зерен кофе, в контроле процесса обжаривания зерен кофе, для установления свежести молока, вина, рыбы, мяса. «Электронный нос», состоящий из 15 сенсоров, применяют для тестирования запаха помидоров при изучении влияния радиации на овощи. Аналогичный прибор применяют для определения свежести филе трески.

Показаны возможности «электронного носа» в экспресс - контроле качества пластиковой тары для питьевой воды.

При идентификации запаха пищевого продукта с целью установления его принадлежности к определенной группе, качества и безопасности интегральные (обобщенные) показатели оценивают с применением «электронного носа».

Для получения объективной экспресс-информации о стадиях биохимических превращений при производстве молочнокислых продуктов разработана мультисенсорная система на основе 8 полупроводниковых газовых сенсоров кондуктометрического типа, специфичных к молочным продуктам, сигналы сенсоров обрабатывают методом главных компонент. Система апробирована при сертификации молочных продуктов, а также в контроле качества пищевых продуктов на различных стадиях производства.

Для определения качества пищевых ароматов предложена матрица на основе 14 полупроводниковых датчиков модели SnO₂ с последующей обработкой данных каскадной нейронной сетью с радиальной и линейной базисными функциями. Система обеспечивает низкие пределы обнаружения ароматобразующих веществ и способна различать одно- и многокомпонентные запахи при детектировании в реальном масштабе времени.

Массив сенсоров с последующей обработкой данных многопараметрическими статистическими методами применяют в контроле качества исходного сырья и полуфабрикатов, в частности для анализа зерен какао в производстве ароматизированного шоколада, «букета» красных вин, для оптимизации состава новых пищевых продуктов.

Показана принципиальная возможность экспрессной оценки ароматов соков, нектаров, безалкогольных и алкогольных напитков, кофе, ароматных масел, хлебобулочных и кондитерских изделий, определения степени окислительного прогоркания животного жира с применением кинетических «визуальных отпечатков» матрицы пьезосенсоров.

При обнаружении микроколичеств ароматобразующих веществ для устранения некачественной продукции широко используются биосенсоры, основанные на применении ферментов.

Для идентификации ароматобразующих веществ предложен высокочувствительный сенсор - пьезокварцевый резонатор АТ-среза с частотой 9 МГц, поверхность Au-электродов модифицируют трехслойным покрытием из нейлона, углерода и липидов. Резонатор располагают в проточной термостатируемой ячейке. Прибор более чувствителен к запахам, чем нос человека.

Термосканирование полупроводникового SnO₂ - Pd моносенсора («single sensor») с последующей обработкой результатов нелинейными методами (искусственные нейронные сети) применяют для идентификации различных сортов чая.

Химические сенсоры в сочетании с многомерным анализом главных компонент применяют для идентификации безалкогольных напитков. Так, в системе с масс-спектрометрическим детектором анализируют равновесную газовую фазу различных образцов газированных вод (например, «Пепси-кола», «Кока-кола»). Продолжительность анализа одного образца 3-4 мин.

Сенсоры, основанные на принципах пьезокварцевого микровзвешивания и представляющие собой пластину из пьезокварца, на поверхности которой размещены несколько пар электродов, применяют для определения компонентов в газовых или жидких средах. Параметры каждой пары электродов (площадь, толщина) выбирают в зависимости от решаемой задачи и одновременно определяют компоненты анализируемых проб.

Многоканальные пьезокварцевые микровесы, представляющие собой матрицу из 4-х пьезокварцевых резонаторов с частотой 10 МГц, сформированных на одной пьезокварцевой пластине размером 22х22 мм, применяют для многокомпонентного анализа. Конфигурация микровесов обеспечивает независимость работы каждого резонатора. Оценена селективность, чувствительность и стабильность пьезосенсоров. Для исследований поверхностных структур применяют растровую электронную микроскопию. Эффективность пьезосенсоров обусловлена надежным определением изменений свойств модификаторов электродов.

Для идентификации и количественного определения газовых компонентов в жидких средах, применяемых в пищевой и косметической промышленности, предложено устройство, включающее проточную ячейку с набором полупроводниковых сенсоров. Предусмотрен модуль контроля скорости ввода проб в ячейку. Аналитические сигналы матрицы сенсоров обрабатывают в специальном компьютерном блоке.

Разработан новый способ пробоотбора и контроля качества питьевой воды. Пробоотбор осуществляют распылением пробы воды (это облегчает перевод примесей летучих органических соединений из жидкой в газообразную фазу) и поглощением их сорбентом. Затем аналиты выделяют в газовую фазу путем термической десорбции и регистрируют металлооксидными газовыми сенсорами.

В мультисенсорном анализе для обработки результатов, полученных от массива сенсоров, применяются методы, основанные на современных достижениях в изучении искусственного интеллекта, в частности, методы распознавания веществ по характерным визуальным отображениям («образам»), специфичным для смеси паров (линейно-дискриминационный анализ, корреляционный анализ, искусственные нейронные сети), а также методы многопараметрических градуировок.

Метод распознавания «образов» заключается в нахождении или прогнозировании свойств объекта, которые непосредственно не измеряются, но косвенно связаны с измеряемыми параметрами неизвестными соотношениями. Распознавание «образов» обычно включает две стадии. Сначала выходные сигналы массива сенсоров при измерениях образцов известного состава разделяются на набор дескрипторов (классов), составляющих базу данных (направленное обучение). Затем отклик от неизвестного образца сравнивают с базой данных и относят анализируемый объект к определенному классу.

Одним из наиболее перспективных является метод искусственных нейронных сетей (ИНС) - непараметрический метод распознавания «образов», основанный на компьютерной имитации взаимодействующих нейронов человек. Понятие «искусственные нейронные сети» включает различные структуры и парадигмы, объединенные одним фундаментальным свойством - способностью к обучению. Условно всю совокупность ИНС можно разделить на три класса: формальные ИНС, нелинейные динамические структуры, нейроимитаторы. В устройствах «электронный нос» и «электронный язык» применяются следующие нейросетевые парадигмы: многослойный персептрон с числами входов n и выходов m, определяемых количеством различаемых веществ, включая эталонное; самоорганизующаяся сеть Кохонена с числом нейронов m; нейроимитаторы любых разновидностей - чаще всего ART-сети. Искусственные нейронные сети способны обрабатывать массивы нелинейных данных, учитывать влияние шумов и временных дрейфов, они характеризуются лучшей прогнозирующей способностью, чем хемометрические методы и служат основой для создания эффективных систем оценки ароматов.

Размещено на Allbest.ru