Методология потребительской оценки продовольственных товаров на основе мультисенсорной системы тестирования их ароматических характеристик

Изучение способов оценки качества продовольственных товаров. Оценка целевых потребительских качественных характеристик. Изучение изменения ароматических характеристик продуктов питания в процессе хранения при помощи мультисенсорной системы "VOCmeter".

Рубрика Маркетинг, реклама и торговля
Вид диссертация
Язык русский
Дата добавления 12.08.2018
Размер файла 4,2 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Таким образом, при оценке «качества» продуктов питания в настоящее время не разработаны количественные методы. В качестве критериев качества в таких исследованиях приводят комплексы численных критериев [12], либо информационно-матричные модели, основанные на использовании балловых шкал [91].

Экспертные методы относятся к эвристическим методам экспертизы [68, 99]. Экспертные методы применяют в случае значительной неопределенности в методах оценки и ожидаемом конечном результате экспертизы.

Выбор возможного перечня дескрипторов для оценки «качества» продуктов питания выстраивание вопросов велось путем дробления качественных категорий более высокого уровня на категории более низкого уровня.

2.3 Определение ключевых показателей, характеризующих понятие «качество» продукта

В качестве респондентов в проведенном исследовании были привлечены специалисты - товароведы, а также обученные испытатели.

Экспертизу проводили под методическим руководством модератора, который давал разъяснения с целью унификации терминологии и формирования единого подхода у респондентов к понятиям и терминам.

В случае необходимости модератор организовывал рабочие дискуссии по отдельным вопросам экспертизы.

Далее на диаграммах приведены результаты опроса экспертов, обработанные при помощи статистических методов.

Дескрипторы, приведенные в анкете, были выбраны на основании анализа литературных источников, посвященных теме сенсорного анализа, а также вопросам качества продукта [68, 75, 97, 100, 101]. Образец анкеты для заполнения экспертом приведен в Приложении А.

Рисунок 2.1 Распределение психологических показателей оценки продовольственных товаров

Показатели «товарный вид» и «совершенство производственного исполнения» являются ключевыми, по мнению респондентов.

Рисунок 2.2 Распределение социальных показателей оценки продовольственных товаров

Показатели «соответствие продукта оптимальному ассортименту» и «общественная целесообразность выпуска продукта», по мнению респондентов, являются ключевыми социальными показателями.

Рисунок 2.3 Распределение товароведных показателей оценки продовольственных товаров

Из предложенной диаграммы видно, что мнения респондентов распределились почти равномерно между показателями, однако ключевыми признаны «показатели сохраняемости».

Рисунок 2.4 Распределение признаков безопасности потребления при оценке продовольственных товаров

Большее доверие респондентам внушают такие признаки безопасности потребления продуктов питания, как «соответствие санитарным правилам» и «соответствие международным нормативам».

Рисунок 2.5 Распределение психофизиологических показателей оценки продовольственных товаров

Из предложенной диаграммы видно, что мнения респондентов распределились почти равномерно между показателями, характеризующими психофизиологические предпочтения потребителей. С небольшим отрывом лидирует показатель «Привлекательный аромат», далее идут показатели «привлекательный внешний вид» и «привлекательный вкус».

Рисунок 2.6 Распределение показателей качества продукта, определяемые обонянием

«Запах» продукта все еще остается ключевой характеристикой, по которой потребитель выбирает продукт. Это одно из первых ощущений, формирующих «образ» продукта и привлекающих внимание потребителя. Так какие же психоэмоциональные признаки оценки аромата влияют на принятие решения потребителем в пользу того или иного продукта питания?

Рисунок 2.7 Распределение психоэмоциональных признаков оценки аромата продовольственных товаров

На первом месте, по мнению большинства респондентов - показатель «свежесть аромата».

Полученная в результате исследования последовательность потребительских характеристик различных уровней представляет собой, по мнению респондентов, суть понятия «качество», а конечные, неделимые его потребительские характеристики являются «ключевыми потребительскими дескрипторами» [80].

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 2.8 схема выбора экспертами основных потребительских дескрипторов

Как видно из рисунка 2.8, одним из критических показателей качества, по мнению экспертов, является «свежесть аромата». Это неудивительно, так как в последнее время во всех средствах массовой информации мы слышим термин «свежесть» и определение «свежий». Свежими должны быть продукты, духи и даже идеи и решения.

Что касается оценки продовольственных товаров, несовершенный обонятельный аппарат человека часто не способен достоверно и объективно оценить «свежесть». Вследствие чего возникает необходимость в применении инструментальных методов оценки ароматических характеристик. Однако, и здесь есть риск ошибочной оценки, так как до конца не изучено, как связаны реакции таких приборов, как, например, «электронный нос» с обонятельными ощущениями человека [63, 74, 93]. Для решения этой проблемы, необходимо провести исследования продовольственных товаров разных групп и разной степени свежести, а также провести сравнительный анализ результатов оценки аромата продукта органолептическим и мультисенсорным методами.

Выводы по Главе 2

1. Разработан алгоритм экспертной оценки целевых потребительских качественных характеристик продуктов питания на основе изучения потребительских предпочтений.

2. При помощи методов эвристической экспертизы определены ключевые дескрипторы, характеризующие понятие «качество».

3. Установлено, что ключевым дескриптором продовольственных товаров, по которому потребитель выбирает продукт, является «Запах», одно из первых ощущений, формирующих «образ» продукта и привлекающих внимание потребителя.

4. Установлено, что ключевым психоэмоциональным признаком оценки аромата, влияющим на принятие решения потребителем в пользу того или иного продовольственного товара, является показатель «свежесть аромата».

3. Изучение изменения ароматических характеристик продуктов питания в процессе хранения при помощи мультисенсорной системы «VOCmeter»

3.1. Приборы и методы исследования

3.1.1. Описание прибора

Основным применением различных систем «VOCmeter» является выявление летучих соединений в области качества и управления технологическими процессами в промышленности, а также в научно-исследовательских учреждениях.

Сенсорные системы объективны и могут быть использованы непрерывно, но полностью заменить группы дегустаторов не смогут.

Техническая реализация не позволяет проводить оценку в соответствии с такими категориями, как фруктовый, зеленый, затхлый или, тем более, хороший или плохой запах. Следует отметить прийти к такому описанию с помощью технических средств очень сложная задача.

Преимущества при сравнении с классическими аналитическими системами это:

· экономия средств предприятия за счет снижения временных и трудовых затрат;

· простота использования (необходим только короткий тренинг);

· возможность использования он-лайн. Он-лайн использование требуется при контроле качества, так как необходим непрерывный мониторинг различных параметров.

Использование химических сенсорных систем при контроле качества и процессов дополняет существующие методы, такие, как оценка дегустаторов и классические аналитические инструменты.

Системы «VOCmeter» разработаны для определения газов или летучих соединений в жидких или твердых пробах. Летучие соединения испаряются из матрицы. Это, так называемое, свободное пространство является динамическим равновесием в образце (в высоко- и среднелетучих соединениях). Свободное пространство, следовательно, представляет образец качественно и количественно. Использование такого способа пробоотбора резко уменьшает объем необходимых работ (например, жидкостная экстракция из растворителя с последующим обогащением). Таким образом, технология парофазного пробоотбора очень эффективна. Важным ключевым фактором для успешного измерения является подготовка образцов с высокой воспроизводимостью и чистым образом [52].

Количество образца в виале (в мл, см2 или г) должно быть постоянным при использовании коммерческой системы отбора проб. Все остальные параметры системы пробоотбора такие, как температура нагрева в печи и время нагревания, контролируются системой. Использование коммерческих пробоотборников позволяет достичь высокого уровня автоматизации, и, таким образом, высокой пропускной способности. Использование собственной системы отбора проб или ручного ввода пробы требует тщательного контроля всех параметров. Ошибки могут быть легко обнаружены с помощью данных, но могут иметь негативное влияние на общий анализ [76].

3.1.2 Химическое распознавание

Сенсор - это измерительный прибор, оптимизированный под определенную задачу. Области применения: физика, биология и химия. Особенно в химии количество образцов достаточно высоко и, следовательно, необходимо учитывать эффект перекрывания чувствительности при анализе смесей.

Химический сенсор обычно состоит из чувствительного слоя и преобразователя.

Изменяемыми параметрами могут быть масса, калориметрическая константа, электрические или оптические характеристики. Эти изменения преобразуются в электрический сигнал, как напряжение, частота или ток, который будет записан и использован в дальнейших вычислениях.

Первостепенное значение имеют чувствительность (точный предел обнаружения), селективность (специфичное обнаружение одного компонента в смеси) и стабильность (отсутствие дрейфа сигнала в течение определенного времени). Так как важна селективность (сильное взаимодействие) и обратимость (слабое взаимодействие), необходимо учитывать оба фактора для достижения оптимального баланса [52].

Для практического промышленного использования было протестировано большое количество преобразователей в отношении их потенциала. В итоге для использования в приборах серии «VOCmeter» были выбраны два типа преобразователей:

· кварцевые микробалансные сенсоры (КМБ);

· сенсоры из оксидов металлов (МО).

Кварцевые микробалансные сенсоры (КМБ), где в качестве преобразователя используется тонкая кварцевая пластина с золотыми электродами на передней и задней поверхности (рисунок 3.1). Используя электропроводимый клей, пластина прикреплена к двум контактам, которые образуют гнездо датчика. Применение переменного напряжения к кварцевой основной частоте заставляет датчик колебаться (пьезоэлектрический эффект).

Рисунок 3.1 Кварцевый микробалансный сенсор с электродами на каждой стороне

Тем не менее, чтобы образовать полноценный сенсор, необходимо чувствительное напыление. Различные полимеры и молекулярные соединения наносились на каждую сторону кварцевой пластины. Эти материалы показывали специфичные сорбционные свойства, которые могут быть специально приспособлены введением полярных, неполярных, хиральных и других функциональных групп. При ударе датчика анализируемой молекулой из газовой фазы поглощение может состояться на поверхности, а также в объеме чувствительного покрытия. Это временное и обратимое изменение массы может привести к разбалансировке кварцевого резонатора, приводя к изменению вибрационного тока. Это и есть изменение тока, которое измеряет КМБ [45].

КМБ предпочтительно используются для определения больших летучих органических соединений (>C2). Вследствие своего дизайна КМБ проявляют перекрестную чувствительность, которую можно контролировать полярностью полимерного покрытия. Увеличение полярности ведет к увеличению перекрестной чувствительности к водяному пару. Так как этот эффект аддитивный (вид синергизма, при котором эффект действия нескольких веществ равен сумме эффектов действия каждого вещества в отдельности [76, 77]), он может быть уменьшен или даже полностью устранен с помощью программного обеспечения (в зависимости от применения).

Время отзыва сенсора, главным образом, определяется объемом изучаемой пробы. Как правило, это порядка пары секунд, что также включает время восстановления. Обычно, сенсор возвращается к базовой линии за 100 секунд (при не очень высоких концентрациях анализируемых веществ).

Второй тип сенсоров, используемых в приборах «VOCmeter»,- это сенсоры из оксидов металлов. Технологически они производятся как керамические цилиндры или в плоском виде. В обоих случаях для измерения сопротивления используются благородные металлы (рисунок 3.2) [33].

Рисунок 3.2 Сенсор из оксида металла на трубе из Al2O3, покрытой полупроводниковым керамическим оксидом металла

Сенсоры из оксидов металлов, используемые в приборах «VOCmeter», лучше всего работают в температурном диапазоне от 150 до 450 °C. В этом интервале преобладающие реакции происходят на поверхности материала. При взаимодействии с пробой заряд либо наводится, либо удаляется с зоны проводимости оксида. При подключении к сенсору постоянного напряжения это изменение в наличии заряда приведет к изменению проводимости. Таким образом, может быть зафиксирован сигнал датчика [102, 103].

На взаимодействие с исследуемым газом сильно влияет присутствие кислорода. В стационарном случае (при постоянном потоке синтетического воздуха (газа-носителя) через сенсор) существует динамическое равновесие между адсорбированными поверхностью формами кислорода (O-, O2-, OH-) и атмосферным воздухом, образующее определенное базовое сопротивление для каждого сенсора. При входе анализируемого газа в камеру датчика будет происходить взаимодействие между аналитом и адсорбированным на поверхности кислородом. В простейшем случае СО будет происходить каталитически контролируемое поверхностное окисление до СО2, вызывая высвобождение одного электрона (ранее захваченного O-) и повышая проводимость увеличением концентрации электронов в зоне проводимости. Соответственно, уменьшается сопротивление.

Чтобы контролировать селективность и чувствительность индивидуальных сенсоров, используются не только оксиды металлов, но также различные катализаторы (платина, палладий). К тому же, рабочие температуры различных сенсоров способствуют дальнейшему различию [139].

МО сенсоры предпочтительно используются для определения летучих соединений с малой молекулярной массой. Типичные примеры: CH4, CO, SO2, NO2.

МО сенсоры не абсолютно селективны. Существующая перекрывающаяся чувствительность, тем не менее, может быть уменьшена с помощью выбора оптимального количества катализатора и параметров наблюдения (напряжение, нагрев, потенциал измерения). Обычно МО сенсоры имеют уменьшенную перекрываемую селективность к воде по сравнению с КМБ сенсорами. Как и в случае КМБ время отклика и восстановления, главным образом, определяется размером камеры и составляет несколько секунд. Обычно сенсор возвращается к базовой линии через 200 секунд (при не слишком высоких концентрациях анализируемых веществ).

Проанализировав результаты опубликованных исследований по определению чувствительности сенсоров прибора, были сделаны следующие выводы:

1. Для каждого химического вещества характерна индивидуальная форма «визуального отпечатка», построенного на основании показаний четырех металл-оксидных сенсоров.

2. Металл-оксидные сенсоры М1 и M4 имеют высокую чувствительность к органическим веществам, молекулы которых содержат функциональную группу (=С=О) и с увеличением числа атомов углерода в цепи их показания возрастают. Исходя из этого, предполагаем, что с помощью сенсоров М1 и M4 можно отслеживать процесс прогоркания, окисления и брожения в продовольственных товарах.

3. Металл-оксидный сенсор M2 имеет сродство к ионам водорода. Исходя из этого, предполагаем, что с помощью сенсора М2 можно отслеживать процессы окисления и микробиологической порчи в продовольственных товарах.

4. Металл-оксидный сенсор M3 имеет сродство к аминогруппе неароматических аминокислот. Исходя из этого, предполагаем, что с помощью сенсора М3 можно отслеживать процесс гниения в продовольственных товарах [110].

5. При изменении количественного содержания веществ, характерный для каждого профиля, «визуальный отпечаток» не меняется, что может быть использовано при проведении качественного анализа химических веществ;

6. Наиболее рациональным является изучение проб, содержащих химические вещества в концентрациях, не приводящих к насыщению сенсоров.

Подводя итог, можно заключить, что МО сенсоры используются при анализе, где использование КМБ не оптимально и наоборот. Используя их комбинации, можно производить мониторинг большого количества различных целей. КМБ и МО дополняют друг друга и увеличивают эффективность всей системы. Эти результаты привели к развитию гибридных систем «VOCmeter», использующих обе технологии одновременно [76].

Технически «электронный нос» представляет собой комплексную систему, в которую входят несколько базовых функциональных узлов, работающих в режиме периодического восприятия запахов:

· система пробоотбора и пробоподготовки (рисунок 3.3);

· блок процессорной обработки сигналов сенсоров - персональный компьютер с установленной на нем программой серии «Argus» (рисунок 3.5);

Рисунок 3.3 Система автоматизированной пробоподготовки

Рисунок 3.4 Мультисенсорная система «VOCmeter»

Рисунок 3.5 интерфейс программы серии «Argus»

Анализируемая проба засасывается воздушным насосом через входной патрубок в термостатируемое кюветное отделение с установленной в нем матрицей сенсоров («моносенсоров»), причем последовательный опрос показаний каждого сенсора дает в результате сложную многомерную картину («образ», гистограмму) величин их откликов (показаний), которые по сложному алгоритму обрабатываются микропроцессором [83].

3.1.3 Метод главных компонент

Все методы распознавания образов, применяемые для анализа отклика мультисенсорных систем, можно разделить на две группы:

· параметрические,

· непараметрические [88, 116, 124, 125].

К параметрическим относятся методы, основанные на получении и расчете функции плотности вероятности параметров, используемых для описания отклика системы. Примером могут служить методы корреляционного анализа [141] и линейной регрессии. Применение таких методов обычно требует большого числа экспериментальных данных. Непараметрические методы не требуют предположения о том, что данные имеют статистический разброс. Примерами таких методов являются кластерный анализ [137] и метод главных компонент [114], в которых отклики сенсоров сравниваются между собой на основе степени подобия (близости) и неподобия (максимальной дисперсии), соответственно. Если систему сенсоров прокалибровать набором запахов, то полученная в результате калибровки информация может быть использована для идентификации неизвестного газа или аромата [88].

Метод главных компонент является одним из наиболее распространенных способов обработки, сжатия и визуализации данных [66].

Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA) - один из наиболее распространенных методов для уменьшения размерности данных, потери наименьшего количества информации. Он заключается в линейном ортогональном преобразовании входного вектора P размерности N в выходной вектор Q размерности M, M<N. Компоненты вектора Q являются некоррелированными, и общая дисперсия после преобразования остаётся неизменной [10, 151, 152].

Идея МГК состоит в переходе от исходных переменных (показателей) к новому набору переменных, называемых главными компонентами. Каждая главная компонента является линейной комбинацией исходных переменных. Все главные компоненты взаимноортогональны, следовательно, избыточная информация, которая, возможно, имелась в исходных переменных по причине коррелированности, отсутствует. Кроме того, главные компоненты являются ортогональным базисом пространства данных [9, 144].

Первая главная компонента PC1 определяет такое направление в пространстве исходных признаков, по которому совокупность объектов (полученных на приборе точек) имеет наибольший разброс (дисперсию).

Вторая главная компонента РС2 строится с таким расчетом, чтобы ее направление было ортогонально (перпендикулярно) направлению PC1 и она объясняла как можно большую часть остаточной дисперсии. Так как выделение главных компонент происходит в убывающем порядке с точки зрения доли объясняемой ими дисперсии, то признаки, входящие в первую главную компоненту с большими коэффициентами, максимально влияют на дифференциацию изучаемых объектов [63, 153].

Математическая обработка сигналов обеспечивает калибровку, получение и представление данных в стандартном формате. Визуализация сигнала в реальном масштабе времени осуществляется с помощью графического монитора пользователя [88].

На этапе подготовки данных часто используют комбинации центрирования относительно среднего [112].

Результаты обработки методом главных компонент показаний сенсоров MOS при исследовании образцов представляют собой области точек, характеризующих образцы, и располагаются рядом друг с другом в областях системы координат [58, 63].

3.2 Разработка «Методологии оценки ароматических характеристик продовольственных товаров при помощи «VOCmeter»»

3.2.1 Деление продовольственных товаров на группы по обонятельным характеристикам

Для того чтобы приступить к анализу ароматических характеристик продуктов питания, необходимо разделить их на группы. Характерной особенностью каждой группы является содержание в ней одного или нескольких пищевых компонентов.

Классификация представляет собой процесс распределения множества понятий (свойств, предметов) на категории или ступени в зависимости от общих признаков.

Товароведная классификация товаров сложилась исторически и основана на потребностях торговли [68].

Классификация продовольственных товаров облегчает изучение широкого ассортимента этих товаров, выявляет их общие свойства и признаки, помогает правильно организовать их хранение и реализацию, дает ориентиры для распознавания потребительских свойств новых продуктов. В основу классификации товаров могут быть положены различные признаки: происхождение, химический состав, степень обработки сырья, назначение товаров и т.д. В таблице 3.1 предложена классификация, полученная на основании изученных классификаций групп продовольственных товаров [68].

Таблица 3.1

Основные товарные группы продовольственных товаров и их характеристика

п/п

Группа продовольственных товаров

Продовольственные товары, входящие в группу

Общая характеристика группы продовольственных товаров

1

2

3

4

1

Зерномучные

товары

Зерно, мука, крупы, крупяные, макаронные и хлебобулочные изделия

Характеризуются высоким содержанием углеводов

2

Плодоовощные

товары

Овощи, плоды, ягоды, грибы и продукты их переработки

Обладают низкой энергетической ценностью, но высокими вкусовыми достоинствами и большим содержанием витаминов, сахаров, пищевых волокон и минеральных веществ

3

Вкусовые

товары

Чай, кофе, пряности, вкусовые приправы, алкогольные, слабоалкогольные и безалкогольные напитки, табак и табачные изделия

Содержат вещества (кофеин, ванилин, эфирные масла, спирт этиловый, никотин), действующие на нервную, пищеварительную и другие системы организма

4

Крахмал, сахар, мед и кондитерские товары

Фруктово-ягодные изделия, какао-порошок, шоколад, карамель, конфетные изделия, халва, мучные изделия, восточные сладости

Отличаются высоким содержанием углеводов, энергетической ценностью и хорошей усвояемостью, но низкой биологической ценностью

1

2

3

4

5

Молоко и молочные товары

Молоко, сливки, кисломолочные продукты, масло коровье, сыры, молочные консервы

Основные продукты питания, содержащие все необходимые организму человека и наиболее легко усвояемые вещества

6

Яйца и яичные

товары

Яйца, сухой яичный порошок, меланж

Содержат в своем составе все необходимые вещества, благоприятно сбалансированные и легко усвояемые

7

Мясо и мясные

товары

Мясо всех видов убойных животных, домашней птицы и пернатой дичи, субпродукты, полуфабрикаты, консервы, колбасные изделия, копчености, кулинарные изделия

Являются источником полноценных белков, минеральных, экстрактивных и других веществ, обладают высокими вкусовыми достоинствами и высокой питательной ценностью

8

Рыба и рыбные

товары

Рыба живая, охлажденная, мороженая, соленая, сушеная, вяленая, копченая, икра, рыбные консервы и пресервы, кулинарные изделия и полуфабрикаты, нерыбные морепродукты

Ценные продукты питания, отличающиеся высоким содержанием полноценных белков, разнообразных минеральных веществ, витаминов

Исходя из анализа таблицы 3.1, где рассмотрены различные товарные группы продовольственных товаров и их характеристика, можно предположить, какие процессы будут вызывать изменения аромата в процессе хранения.

Процессы, протекающие при хранении продовольственных товаров, могут быть разделены на пять групп: механические (или физические), физико-химические, биологические, биохимические и химические [68, 107, 118]. Подробная классификация процессов, происходящих при хранении продовольственных товаров, представлена в таблице 3.2.

Таблица 3.2

Классификация процессов, происходящих при хранении продовольственных товаров

п/п

Группа процессов

Вид процесса

Характеристика вида (изменения в продуктах)

1

2

3

4

1

Механические

Деформация и нарушение целостности твердых продуктов в результате механических повреждений тары

Являются наиболее распространенными физическими процессами. Механические повреждения вызывают деформацию плодов и овощей, хлебобулочных изделий. Обуславливают значительные товарные потери за счет загрязнения или полной непригодности товара для использования. Механически поврежденные товары быстрее подвергаются микробиологической порче

Сорбция

влаги

Масса продукта увеличивается за счет дополнительной влаги, поглощаемой ими извне.

Десорбция

(высыхание)

Этот процесс, наряду с потерей массы продукта, ухудшает его качество.

2

Физико-химические

Черствление

Представляет собой физико-химические процессы, связанные со старением денатурированных белков и клейстеризованного крахмала

Кристаллизация

Процесс, который ухудшает внешний вид продукта, его консистенцию и вкус.

Старение белков и коллоидов

Сопровождается снижением способности белков к набуханию, растворимости.

3

Химические

Прогоркание жиров

Окислению подвергаются в первую очередь жирные высоконепредельные кислоты, витамины, при этом накапливаются продукты окисления, в том числе и токсичные. Они придают жиру горький своеобразный вкус, неприятный прогорклый запах.

Нефермен-тативное потемнение

Может развиваться в результате карамелизации сахаров, а также реакции между аминокислотами и восстанавливающими сахарами. Меланоидинообразование отрицательно влияет на пищевую ценность продуктов и их органолептические достоинства: изменяется цвет продукта, появляются посторонние вкус и запах.

Растворение металла и накопление его в продукте

Переход металла в продукт в результате разрушения поверхностного слоя и накоплении солей олова и других металлов, содержащихся в виде примесей в жести.

Обесцвечивание и помутнение

Выпадение нерастворимых осадков, образование сложных эфиров, разрушение витаминов.

Биологические

Вредители пищевых продуктов.

Большой ущерб при хранении пищевых продуктов наносят вредители, к которым относят различные виды насекомых и грызунов. Они уничтожают пищевые продукты, загрязняют их своими выделениями, переносят микроорганизмы, способствуя заражению товара, а часто являются и переносчиками возбудителей инфекционных заболеваний.

4

Биохимические

Дыхание

Связано с деятельностью окислительно-восстановительных ферментов и является важным источником энергии, необходимым для обмена веществ. Дыхание играет большую роль в послеуборочный период жизни растительных объектов.

Гидролити-ческие процессы

Протекают под действием ферментов гидролаз. Интенсивность их зависит от химического состава продукта, наличия и активности ферментов, условий хранения.

Автолиз (самораство-рение)

Протекает под действием тканевых ферментов.

В результате автолиза происходит сложное превращение гликогена в молочную кислоту (гликолиз), а также различные преобразования белков мышечной ткани.

5

Микробиологические процессы

Брожение

- спиртовое

- молочнокислое

- маслянокислое

- уксуснокислое

- пропионово-кислое

Расщепление безазотистых органических веществ под действием ферментов, выделяемых микроорганизмами. Органические вещества являются источником энергии, необходимой для обмена веществ

Плесневение

Обусловлено развитием разнообразных видов плесневых грибов, образующихся, как правило, на поверхности пищевых продуктов, пушистые налеты и пленки разного цвета и строения. Развитию этих грибов способствует высокая относительная влажность воздуха, а препятствует герметическая укупорка пищевых продуктов, низкая температура хранения и влажность воздуха.

Гниение

Глубокий распад белков и продуктов их гидролиза.

На основании анализа таблиц 3.1 и 3.2 была составлена сводная таблица 3.3, отображающая основные процессы, которые происходят в разных группах продовольственных товаров при хранении.

Таблица 3.3

Основные процессы, которые происходят в разных группах продовольственных товаров при хранении

п/п

Группа продовольственных товаров

Продовольственные товары, входящие в группу

Процессы порчи

1

2

3

4

1

Зерномучные

товары

Зерно, мука, крупы, крупяные, макаронные и хлебобулочные изделия

Автолиз, десорбция, сорбция влаги, черствление, старение белков и коллоидов прогоркание жиров, плесневение, маслянокислое брожение

2

Плодоовощные

товары

Овощи, плоды, ягоды, грибы и продукты их переработки

Десорбция, неферментативное потемнение, растворение металла и накопление его в продукте, гидролитические процессы, плесневение, гниение, спиртовое брожение, молочнокислое брожение,

маслянокислое брожение

3

Вкусовые

товары

Чай, кофе, пряности, вкусовые приправы, алкогольные, слабоалкогольные и безалкогольные напитки, табак и табачные изделия

Автолиз, прогоркание, обесцвечивание и помутнение, плесневение, гниение, спиртовое брожение, молочнокислое брожение,

маслянокислое брожение,

уксуснокислое брожение,

пропионовокислое брожение

4

Крахмал, сахар, мед и кондитерские товары

Фруктово-ягодные изделия, какао-порошок, шоколад, карамель, конфетные изделия, халва, мучные изделия, восточные сладости

Автолиз, сорбция влаги, черствление, кристаллизация, прогоркание жиров, плесневение

5

Молоко и молочные товары

Молоко, сливки, кисломолочные продукты, масло коровье, сыры, молочные консервы

Кристаллизация, прогоркание жиров, растворение металла и накопление его в продукте, плесневение, гниение, маслянокислое брожение, пропионовокислое брожение

6

Яйца и яичные

товары

Яйца, сухой яичный порошок, меланж

неферментативное потемнение, гниение

7

Мясо и мясные

товары

Мясо всех видов убойных животных, домашней птицы и пернатой дичи, субпродукты, полуфабрикаты, консервы, колбасные изделия, копчености, кулинарные изделия

Автолиз, прогоркание жиров, растворение металла и накопление его в продукте, плесневение, гниение, маслянокислое брожение

8

Рыба и рыбные

товары

Рыба живая, охлажденная, мороженая, соленая, сушеная, вяленая, копченая, икра, рыбные консервы и пресервы, кулинарные изделия и полуфабрикаты, нерыб-ные морепродукты

Автолиз, прогоркание жиров, растворение металла и накопление его в продукте, плесневение, гниение, маслянокислое брожение

Как видно из таблицы 3.3, для того, чтобы классифицировать продовольственные товары по группам на основе интенсивности и характера их аромата, необходимо провести ряд экспериментов, выбрав на первом этапе по одному товару или несколько представителей из каждой группы. Также необходимо оценить динамику изменения ароматических характеристик в процессе порчи. Для оценки ароматических характеристик при помощи мультисенсорной системы «VOCmeter» были выбраны продовольственные товары, представленные на рисунке 3.6.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 3.6 Продовольственные товары, выбранные для оценки ароматических характеристик при помощи мультисенсорной системы «VOCmeter»

Как видно из рисунка 3.6, были выбраны такие продукты питания, в которых при хранении могут происходить микробиологические и биохимические процессы с выделением различных веществ, в том числе, газообразных.

Особый интерес для исследования представляет не просто фиксация аромата с помощью мультисенсорной системы, а создание своеобразной базы данных изменения аромата с течением времени.

Такой научный интерес возникает в связи с наличием довольно распространенной проблемы: несоответствия заявленного срока годности пищевых продуктов фактическому периоду сохранности качества. Это, в свою очередь, инициирует разработку методик и поиск показателей, характеризующих и прогнозирующих нежелательные изменения.

3.2.2 Разработка методики ускоренного старения для анализа изменения ароматических характеристик продовольственных товаров при помощи мультисенсорной системы

Исследования по оценке и изменению качества и потребительских характеристик пищевых продуктов при хранении в настоящее время проводят по трем направлениям:

* традиционные испытания в соответствии с требованиями документации с определенной периодичностью;

* применение методов математического моделирования изменения качества продовольственных товаров [81];

* применение ускоренных способов старения продовольственных товаров [6].

Исследования по изменению качества и безопасности товаров в процессе их хранения при температурах, установленных в нормативной документации, самые достоверные, но это достаточно длительный процесс, так как срок хранения пищевых продуктов может достигать от одного до нескольких лет. Рекомендации по установлению сроков годности изложены в Методических указаниях МУК 4.2.1847-04 «Санитарно-эпидемиологическая оценка обоснования сроков годности и условий хранения пищевых продуктов» [52, 78]. С учетом требований МУК 4.2.1847-04, сроки исследования продовольственных товаров должны превышать по продолжительности предполагаемый срок годности для нескоропортящихся продуктов в 1,15 раза.

Методы математического моделирования изменения качества пищевых продуктов не всегда дают достоверные результаты, так как достаточно сложно прогнозировать биохимические и химические процессы. В связи с этим большой интерес представляют методы искусственного старения товаров ускоренным способом, позволяющие значительно сэкономить время и прогнозировать определенные показатели качества. Для количественной оценки и прогнозирования качественных изменений пищевых продуктов в процессе хранения необходимо построение кинетической математической модели, связывающей показатели качества продукта (параметры процесса) с независимыми переменными, влияющими на процесс (факторами) [1]. Кинетические исследования базируются на измерении скорости процесса, которая зависит, как от внешних (температура, давление и т.д.), так и от внутренних факторов (концентрация, рН и т.д.).

Большинство авторов отмечает, что, с точки зрения математического моделирования, пищевые продукты являются одним из наиболее сложных объектов, так как прогноз состояния объекта по одному параметру не всегда дает удовлетворительные результаты [15].

Исследования изменений органолептических и физико-химических показателей качества продуктов в процессе хранения являются основой разработки и дальнейшего развития методологии комплексной оценки качества, а также прогнозирования изменений качества при хранении [81, 161].

В целях сокращения длительности испытаний были разработаны методы ускоренного старения. Хотя результаты в таких опытах получаются значительно быстрее, они, к сожалению, не всегда адекватны испытаниям в реальном времени. Можно все же считать, что метод ускоренного старения нужно применять, в первую очередь, в качестве предварительного в процессе проведения исследовательских работ с тем, чтобы затем подвергнуть испытаниям в естественных условиях.

К настоящему времени экспериментально установлено, что характер изменений количественного состава микрофлоры продуктов примерно одинаковый при стандартных условиях хранения и ускоренном старении. Например, изучение динамики изменения количества микроорганизмов в образцах кондитерских изделий показало наличие волнообразного изменения их числа в процессе хранения. Та же зависимость обнаружена в образцах при ускоренном старении, но при ускоренном старении этот процесс идет в четыре раза быстрее. Установлено, что изменения происходят в количественном составе различных групп микроорганизмов, в частности: количестве мезофильных аэробных и факультативно анаэробных микроорганизмов и бактерий группы кишечной палочки. Использование метода ускоренного старения при повышенных температурах (37-50С) позволяет в четыре раза сократить период хранения при определении сроков годности [62, 68, 162].

Для того чтобы приступить к анализу ароматических характеристик продуктов питания, необходимо провести «обучение» мультисенсорной системы, сформировав «базу данных» ароматических характеристик из сигналов сенсоров с применением методов ускоренного старения для анализа качественных изменений аромата продовольственных товаров. Факторами, провоцирующими преждевременную порчу образцов, служили повышенная температура и нарушение целостности упаковки. Алгоритм исследования приведен на рисунке 3.6.

Рисунок 3.6 Последовательность операций при ускоренном старении образцов продовольственных товаров

Предложенная методика ускоренного старения была применена для анализа изменений ароматических характеристик выбранных образцов с целью формирования базы данных откликов сенсоров мультисенсорной системы «VOCmeter».

3.2.3. Методика выбора рекомендуемых параметров для анализа продовольственных товаров с помощью мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter»

Выбор рекомендуемых параметров для анализа продовольственных товаров с помощью мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» осуществляли в последовательности, которая приведена на рисунке 3.7.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 3.7 Последовательность выбора рекомендуемых для исследования параметров

На первом этапе навески массой 3, 5, 7 г анализируют с помощью мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter». После оценки результатов анализа выбирают оптимальную массу навески Мопт.

На втором этапе Мопт анализируют с помощью мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» при температуре от Тмин до Тмакс. После оценки результатов анализа выбирают оптимальную температура нагрева в печи Топт.

На третьем этапе Мопт анализируют с помощью мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» при температуре Топт при времени нагрева в печи, равному 5, 10 и 15 минутам. После оценки результатов анализа выбирают оптимальное время нагрева в печи tопт.

С целью проверки применимости разработанной методики выбора оптимальных параметров эксперимента для анализа аромата образцов при помощи мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» был проведен ряд замеров откликов сенсоров крупы при разных параметрах измерения. В серии экспериментов последовательно меняли массу навески, температуру нагрева и время нагрева в печи [117, 122].

В качестве базисного объекта для отработки «Методики выбора рекомендуемых параметров для анализа продовольственных товаров» была выбрана рисовая крупа, обладающая умеренно выраженными ароматическими характеристиками.

3.2.3.1 Изучение влияния массы навески на результат исследования образца рисовой крупы при помощи мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter»

Известно, что для контроля правильности результатов анализа может быть использован метод варьирования массы навесок. Этим методом можно выявить такой источник систематической погрешности результатов анализа, как неполнота извлечения определяемого компонента из пробы при ее вскрытии [37, 39, 56, 67].

Для исследования влияния массы навески на результаты эксперимента в стерильные виалы были отобраны навески рисовой крупы массой 3, 5 и 7 граммов. Затем было проведено исследование на мультисенсорной системе. Результаты анализа крупы представлены на рисунке 3.8.

Рисунок 3.8 Пространственное расположение точек мультисенсорного анализа для масс навески рисовой крупы: 3 г (3), 5 г (5), 7 г (7)

На рисунке 3.8 области точек, характеризующие массы навесок, почти не отличаются друг от друга размером, положением на графике и расположением относительно оси абсцисс. По итогам анализа графика можно сделать вывод, что масса навески рисовой крупы не оказывает сильного влияния на результаты исследования.

При исследовании проб рисовой крупы мультисенсорным методом с помощью специального программного обеспечения были получены показания металл-оксидных сенсоров прибора. Затем были рассчитаны средние показания сенсоров прибора М ср.

Показатель рассчитывается по формуле:

(1)

Результаты приведены в таблице 3.4 в условных единицах.

Таблица 3.4

Показания мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» для разных масс навески для проб рисовой крупы

Масса навески, грамм

пробы

Показания металл - оксидных сенсоров прибора, условные единицы

М1

М2

М3

М4

3

50.1

3841

2563

185

2884

50.2

4562

3050

220

3467

50.3

5188

3511

242

4017

Среднее

значение

4530

3041

216

3456

5

55.1

4702

3308

225

3745

55.2

3752

2587

184

2901

55.3

4583

3173

230

3581

55.4

5179

3631

253

4120

Среднее

значение

4554

3175

223

3587

7

60.1

3813

2658

187

2975

60.2

4536

3178

234

3583

60.3

5179

3647

249

4141

60.4

3938

2770

178

3105

60.5

5482

3863

287

4397

Среднее

Значение

4590

3223

227

3640

Проанализировав таблицу 3.4, был сделан вывод, что изменение массы навески рисовой крупы не влияет на показания прибора. Однако, в целях экономии образца целесообразнее всего брать массу навески равную пяти граммам.

Использование метода варьирования массы навесок необходимо, так как позволяет лаборатории прогнозировать систематическое расхождение, которое выявляется при выполнении внешнего контроля качества результатов анализа [71].

3.2.3.2 Влияние температуры нагрева в печи на результат исследования образца рисовой крупы при помощи мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter»

Для исследования влияния температуры нагрева в печи на результаты эксперимента в стерильные виалы были отобраны навески рисовой крупы массой 5 граммов. Затем было проведено исследование на мультисенсорной системе. Результаты представлены на рисунке 3.9.

Рисунок 3.9 Пространственное расположение точек мультисенсорного анализа рисовой крупы для температуры нагрева в печи: 50 С (50), 55 С (55), 60 С (60)

Области точек, характеризующие температуры нагрева в печи 50 С и 55 С, почти не отличаются друг от друга размером и расположением относительно оси абсцисс, но положение на графике различно. Кластер, характеризующий температуру нагрева в печи равную 60 С, значительно большего размера и расположен правее. По итогам анализа графиков можно сделать вывод, что температура нагрева 55 С является оптимальной для исследования.

При исследовании проб рисовой крупы мультисенсорным методом с помощью специального программного обеспечения были получены показания металл-оксидных сенсоров прибора. Затем по Формуле 1 были рассчитаны средние показания сенсоров прибора М ср. Результаты приведены в таблице 3.5 в условных единицах.

Таблица 3.5

Показания мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» для разных температур нагрева в печи для проб рисовой крупы

Температура нагрева в печи, С

пробы

Показания металл - оксидных сенсоров прибора, условные единицы

М1

М2

М3

М4

50

5.1

3841

2563

185

2884

5.2

3752

2587

184

2901

5.3

3813

2658

187

2975

5.4

3938

2770

178

3105

Среднее

значение

3836

2645

183

2966

55

10.1

4702

3308

225

3745

10.2

4536

3178

234

3583

10.3

4583

3173

230

3581

10.4

4562

3050

220

3467

Среднее

значение

4596

3177

227

3594

60

15.1

5188

3511

242

4017

15.2

5179

3631

253

4120

15.3

5179

3647

249

4141

15.4

5482

3863

287

4397

Среднее

значение

5257

3663

258

4168

Проанализировав таблицу 3.5, делаем вывод, что изменение температуры нагрева проб рисовой крупы влияет на показания прибора. С увеличением температуры нагрева, показания прибора также возрастают.

Технологические свойства крупы сохраняют, прежде всего, применением допустимых температур нагрева [7].

По итогам анализа рисунка 3.9 и таблицы 3.5 сделан вывод, что 55 С наиболее приемлема для эксперимента, так как более высокая температура при длительном нагреве может вызвать изменение качества крупы, что повлияет на достоверность результатов.

3.2.3.1 Влияние времени нагрева в печи на результат исследования образца рисовой крупы при помощи мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter»

Для выбора режима имеет значение продолжительность пребывания крупы в нагретом состоянии [96].

Для исследования влияния времени нагрева в печи на результаты эксперимента в стерильные виалы были отобраны навески рисовой крупы массой 5 граммов. Затем было проведено исследование на мультисенсорной системе. Результаты представлены на рисунке 3.10.

Рисунок 3.10 Пространственное расположение точек мультисенсорного анализа рисовой крупы в зависимости от времени нагрева в печи: 5 минут (5), 10 минут (10), 15 минут (15)

Все области точек, характеризующие различное время нагрева в печи, отличаются друг от друга размером, а кластеры, соответствующие времени нагрева в печи равному 5 и 10 минут, незначительно отличаются друг от друга расположением относительно оси абсцисс. Кластер, соответствующий 15 минутам нагрева, существенно отстает от предыдущих и значительно меньше них по размеру.

При исследовании проб рисовой крупы мультисенсорным методом с помощью специального программного обеспечения были получены показания металл-оксидных сенсоров прибора. Затем по Формуле 2 были рассчитаны средние показания сенсоров прибора М ср. Результаты приведены в таблице 3.6 в условных единицах.

Таблица 3.6

Показания мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» для разного времени нагрева в печи для проб рисовой крупы

Время нагрева в печи,

минуты

пробы

Показания металл - оксидных сенсоров прибора, условные единицы

М1

М2

М3

М4

5

5.1

3841

2563

185

2884

5.2

3813

2658

187

2975

5.3

5188

3511

242

<...

Подобные документы

  • Термины и определения, законодательная и нормативная база обеспечения качества и безопасности продовольственных товаров. Анализ загрязненности продуктов питания микроорганизмами и их метаболитами, ксенобиотиками, химикатами, радиоактивными элементами.

    курсовая работа [532,0 K], добавлен 21.11.2014

  • Товарная классификация продовольственных товаров. Сметана, кулинарные кондитерские и хлебопекарные жиры. Пищевая ценность, классификация, ассортимент, требование к качеству, дефекты, хранение, упаковка продуктов. Оценка рынка продовольственных товаров.

    реферат [84,6 K], добавлен 31.08.2023

  • Качество как совокупность свойств и характеристик продукции. Составляющие пищевой ценности продовольственных товаров. Энергетическая, физиологическая и биологическая ценность пищи. Усвояемость и доброкачественность продукта. Опасные для здоровья добавки.

    презентация [630,0 K], добавлен 17.12.2012

  • Понятие идентификации продовольственных товаров. Сущность и виды фальсификации продовольственных товаров, методы подделки. Анализ методов обнаружения и защиты наиболее фальсифицируемых пищевых продуктов импортного и отечественного производства.

    реферат [29,2 K], добавлен 24.04.2012

  • Правила продажи товаров. Свойства, которыми определяется полезность товаров. Срок хранения товара. Пищевые продукты непромышленного изготовления. Проведение ветеринарно-санитарной экспертизы. Размещение продовольственных товаров в торговом зале.

    контрольная работа [22,7 K], добавлен 01.07.2017

  • Группы показателей качества продовольственных товаров. Методы определения значений показателей качества товаров. Несоответствия и дефекты товаров. Обеспечение товароведных характеристик, классификация сырья. Факторы, формирующие и сохраняющие качество.

    презентация [26,4 K], добавлен 15.10.2013

  • Виды систем кодирования, их характеристика. Анализ различных кодов и символов на примере продовольственных товаров. Оценка эффективности применения штрихового кодирования в России. Проблемы использования системы кодировки товаров в магазине "АТАК".

    курсовая работа [6,7 M], добавлен 05.12.2014

  • Торговые функции предприятия розничной торговли. Процесс товародвижения от изготовителя к потребителю. Коммерческая работа по розничной продаже продовольственных товаров. Изучение покупательского спроса на товары. Формирование ассортимента товаров.

    контрольная работа [53,4 K], добавлен 07.09.2013

  • Разработка методов проведение сенсорной оценки качества замороженных яичных продуктов, диетических молочных продуктов, консервированных грибов и виноградных вин. Санитарно-эпидемиологическая экспертиза. Фотоколориметрический метод содержания сахара.

    контрольная работа [30,3 K], добавлен 31.05.2010

  • Механизм функционирования закупочной логистики. Логистические инструменты и методы при организации оптовых закупок. Оценка выполнения договорных обязательств с поставщиками продовольственных товаров Кобринского райпо. Снижение уровня логистического риска.

    дипломная работа [879,6 K], добавлен 04.07.2014

  • История фирмы SONY. Характеристика цифрового плеера Sony NWZ-B173F. Изучение цифровых плееров конкурентов "Apple iPod shuffle 4" и "Transcend MP330". Исследование потребительских требований, достоинств и недостатков товаров. Диаграмма Парэтто и Исикавы.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 27.12.2013

  • Классификация факторов, влияющих на формирование качества и конкурентоспособность продовольственных товаров. Стандартизация и аттестация товаров. Сахаристые кондитерские товары: классификация, ассортимент, пищевая ценность, правильное хранение, дефекты.

    контрольная работа [51,2 K], добавлен 25.11.2009

  • Эргономические свойства товаров: гигиенические, антропометрические, психологические, психолого-физиологические. Особенности и методы исследования, оценки качества продовольственных товаров. Объем выборки для проверки показателей качества стаканов.

    контрольная работа [21,5 K], добавлен 18.01.2011

  • Анализ принципов взаимодействия поставщиков продовольственных товаров и хозяйствующих субъектов, осуществляющих торговую деятельность посредством организации торговой сети. Изучение механизма ценообразования договора поставки продовольственных товаров.

    дипломная работа [67,8 K], добавлен 07.10.2017

  • Изучение номенклатуры, ассортимента, форм и методов контроля качества непродовольственных и продовольственных товаров. Товароведческая оценка соответствия качества, условий хранения и транспортирования продукции требованиям нормативных материалов.

    курсовая работа [75,9 K], добавлен 18.10.2013

  • Изучение организации торгово-технологического процесса в магазине. Торговое оборудование и инвентарь. Ознакомление с основами ведения учета и отчетности. Правила санитарии и гигиены работников. Должностная инструкция продавца продовольственных товаров.

    отчет по практике [29,9 K], добавлен 30.06.2014

  • Факторы, влияющие на качество продовольственных товаров. Фальсификация хлеба и хлебобулочных изделий. Контроль качества хлеба из ржано-пшеничной муки от разных производителей. Отбор проб, хранение хлеба и упаковка. Методы определения качества товаров.

    дипломная работа [38,8 K], добавлен 19.09.2013

  • Продовольственный рынок: сущность, особенности функционирования. Государственная поддержка развития рынка. Прогноз развития рынка продовольственных товаров Республики Бурятия. Совершенствование межрегиональных связей по поставкам продуктов питания.

    дипломная работа [813,6 K], добавлен 28.04.2015

  • Требования к хранению продовольственных товаров на торговых предприятиях. Анализ ассортимента мясных продуктов, реализуемых в магазине №3 ОАО "Арма". Разработка плана снижения порчи мясных продуктов с помощью модернизации холодильного оборудования.

    курсовая работа [662,0 K], добавлен 27.12.2014

  • Понятие и методы идентификации продовольственных товаров. Фальсификация продовольственных товаров, понятие и виды. Анализ методов обнаружения наиболее фальсифицируемых продуктов. Органолептические и физико-химические показатели и критерии идентификации.

    реферат [23,3 K], добавлен 10.01.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.