В целях ускорения выхода летучих веществ из образца в процессе термостатирования, а также снижения времени термостатирования проб и повышения точности метода была проведена пробоподготовка. Тщательно промытые плоды груши аккуратно очистили от кожицы и извлекли из них сердцевину. После этого мякоть груши измельчили до состояния пюре. Для получения проб отбирали навеску массой 5,0 г и помещали в стеклянные чистые виалы, которые затем пломбировали ручным устройством для закупоривания алюминиевого обжимного колпачка. Образцы хранили при температуре + 15 С

Образцы исследовались ежедневно. Исследование проводилось с помощью сенсорного анализа и мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter».

Для исследования изменения ароматических характеристик груши в процессе хранения была разработана индивидуальная балловая шкала (Приложение Б) [21, 22, 29].

В связи с тем, что разные единичные показатели имеют различные значения в восприятии такого показателя, как «свежесть» продукта, следующим этапом стало назначение коэффициентов весомости (К) (таблица 4.28).

Таблица 4.29

Дифференцирование образцов по «свежести» в зависимости от балловых оценок, с учетом коэффициентов весомости (К)

Показа-тели качества	Уровни свежести, баллы	Коэффициент весомости	Уровни свежести, с учетом коэффициентов весомости, баллы
	Свежий	Переходная свежесть	Несвежий		Свежий	Переходная свежесть	Несвежий
Цвет	1-2	3	4-5	0,2	0,2-0,4	0,6	0,8-1,0
Запах	1-2	3	4-5	0,4	0,4-0,8	1,2	1,6-2,0
Вкус	1-2	3	4-5	0,4	0,4-0,8	1,2	1,6-2,0
Итоговый балл	---	---	---	---	1,0-2,0	2,1-3,0	3,1-5,0

Результаты исследования образцов органолептическим методом представлены и на рисунке 4.13.

Рисунок 4.13 Выявление степени порчи образцов в процессе хранения

Из графика видно, что дегустаторы отметили плавное изменение качества исследуемого продукта в процессе ускоренного хранения.При исследовании проб мультисенсорным методом с помощью специального программного обеспечения были получены показания металл-оксидных сенсоров прибора. Затем были рассчитаны средние показания сенсоров прибора М _ср. Результаты приведены в таблице 4.30 в условных единицах.

Таблица 4.30

Средние значения откликов металл-оксидных сенсоров мультисенсорной системы «VOCmeter» для сваренной рисовой крупы

Продолжительность хранения, сутки	Среднее значение показаний металл - оксидных сенсоров прибора, усл. ед. изм.
	М1	М2	М3	М4
1	50261	21508	3319	23818
2	123540	62196	6878	49533
3	134152	65891	7565	54168
4	240421	153062	19822	94164

Непосредственно в программе, дополняющей прибор, результаты экспериментов представлены в виде графика (рисунок 4.14)

Рисунок 4.14 Пространственное расположение точек мультисенсорного анализа груши

Область точек, характеризующая 1 день хранения, и области точек №№ 2, 3 и 4 различаются между собой, это демонстрирует, что образец приобрел совершенно другой аромат.

Исходя из представленных экспериментальных данных, можно сделать вывод о том, что прибор обладает высокой чувствительностью к изменению аромата груши в процессе ускоренного хранения.

Таблица 4.31

Итоговые показатели изменения ароматических характеристик образца

Продолжительность хранения, сутки	Прогнозируемая линейная дисперсия, усл.ед.изм.	Координаты центра тяжести кластера, усл.ед.изм.	Интегральный показатель аромата, усл.ед.изм.	Итоговый балл органолепти-ческой оценки
1	7000	52000	52000	1
2	100000	150000	2142857	2,5
3	100000	160000	2285714	3,1
4	300000	300000	12857143	4,4

Анализ введенных показателей, характеризующих изменение ароматических характеристик образца груши, показал, что на третий день ускоренного хранения аромат проб резко изменился.

Результаты исследования груши свежей поздних сортов созревания представлены на рисунке 4.15.

Рисунок 4.15 Ароматограмма, характеризующая уровни свежести груши

Для уровней свежести, представленных на рисунке 4.15, рассчитаны показатели точности измерений, приведенные в таблице 4.32.

Таблица 4.32

Показатели точности измерений уровней свежести груши для вероятности 95%

Показатели точности измерений	Уровень свежести
	«Несомненная свежесть»	«Переходная свежесть»	«Отсутствие свежести»
Среднее арифметическое	58750	155000	304545
Среднеквадратическое отклонение	3061	23874	113246
Доверительный интервал	2668	30686	78821
Интервал расположения точек по оси главных компонент 1	56081 - 61419	124314 - 185686	225724 - 383367
Итоговый балл оценки экспертов	1	2,5	4

Как видно из таблицы 4.32, при анализе груши точки, характеризующие пробы образца, будут ложиться в выявленные интервалы по оси главных компонент 1.

Предложенная методология была проверена на ряде образцов. На основании обработанного массива данных были выявлены величины «Интегрального показателя аромата», соответствующие предложенным уровням свежести. Сводные данные представлены в таблице 4.33.

Таблица 4.33

Значения интегрального показателя аромата груши

Уровень свежести	Интегральный показатель аромата, усл.ед.изм.	Численная оценка снижения потребительской ценности, %
«Несомненная свежесть»	До 10*104	До 20
«Переходная свежесть»	10*104-30*104	20 - 100
«Отсутствие свежести»	От 30*104	100

Результаты выполненных исследований предполагают возможность определения свежести груши для контроля в процессе производства и реализации.



4.6 Анализ изменения свежести охлажденного мяса (телятины) в процессе хранения

Для возможности использования мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter» для оценки продуктов с различным сроком годности был проведен эксперимент.

Цель эксперимента: получение массива данных, фиксирующих изменение аромата охлажденного мяса (телятины) в процессе хранения.

В результате проведенного эксперимента будут получены области точек, характеризующие аромат образца «Мясо свежее охлажденное (телятина)». В качестве исследуемого продукта был выбран окорок молодого бычка высшего сорта. Так как мясо является скоропортящимся продуктом питания, пробы образца хранили 5 суток в холодильнике при температуре 4±2 ⁰С.

В целях ускорения выхода летучих веществ из образца в процессе термостатирования, а также снижения времени термостатирования проб и повышения точности метода была проведена пробоподготовка. Охлажденное мясо (телятину) измельчили, отбирали навеску массой 5,0 г и помещали в стеклянные чистые виалы, которые пломбировали ручным устройством для закупоривания алюминиевого обжимного колпачка. Также параллельно оставили контрольные пробы образца для проведения органолептической оценки.

Образцы исследовались ежедневно. Исследование контрольных образцов проводилось с помощью сенсорного анализа, а подготовленных проб - мультисенсорной аналитической системой «VOCmeter».

Для оценки «свежести» проб охлажденного мяса (телятины) была использована удобная в обращении 5-балловая шкала, где значение 1 соответствует отличному качеству и отсутствию порчи, а значение 5 - потере качества, порче продукта. Также введены коэффициенты весомости для показателей качества, позволяющие проводить экспертизу даже непрофессиональными дегустаторами [23, 27].

Разработка балловой шкалы для оценки образца включала несколько этапов. На первом этапе, руководствуясь нормативно-технической документацией, были выбраны показатели, характеризующие органолептические свойства охлажденного мяса (телятины), наиболее подходящие для определения такого показателя, как «свежесть» продукта питания и необходимые для последующей корреляции с показаниями мультисенсорной системы «VOCmeter». Такими показателями явились: состояние мышц на разрезе, цвет, консистенция, запах, прозрачность и аромат бульона. На втором этапе была составлена схема-таблица характеристик пяти уровней свежести с их подробным словесным описанием (Приложение Б).

В связи с тем, что разные единичные показатели имеют различные значения в восприятии такого показателя, как «свежесть» продукта, следующим этапом стало назначение коэффициентов весомости (К) (таблица 4.34)

Таблица 4.34

Дифференцирование охлажденного мяса (телятины) по «свежести» в зависимости от балловых оценок, с учетом коэффициентов весомости (К)

Показатели качества	Коэффициент весомости	Уровни свежести, с учетом коэффициентов весомости, баллы
		Свежий	Переходная свежесть	Несвежий
Состояние мышц на разрезе	0,1	0,1-0,2	0,3	0,4-0,5
Цвет	0,2	0,2-0,4	0,6	0,8-1,0
Консистенция	0,2	0,2-0,4	0,6	0,8-1,0
Запах	0,3	0,3-0,6	0,9	1,2-1,5
Прозрачность и аромат бульона	0,2	0,2-0,4	0,6	0,8-1,0
Итоговый балл	---	1,0-2,0	2,1-3,0	3,1-5,0

Результаты исследования образцов органолептическим методом представлены и на рисунке 4.16.

Рисунок 4.16 Выявление степени порчи проб охлажденного мяса (телятины) в процессе хранения

Из графика видно, что дегустаторы отметили плавное ухудшение качества исследуемого продукта в период всего процесса хранения.

При исследовании проб охлажденного мяса (телятины) мультисенсорным методом с помощью специального программного обеспечения были получены показания металл-оксидных сенсоров прибора. Затем были рассчитаны средние показания сенсоров прибора М _ср. Результаты приведены в таблице 4.35 в условных единицах.

Таблица 4.35

Средние значения откликов металл-оксидных сенсоров мультисенсорной системы «VOCmeter»

Продолжительность хранения, сутки	Среднее значение показаний металл - оксидных сенсоров прибора, усл. ед. изм.
	М1	М2	М3	М4
1	152117	72426	7023	61378
2	186868	95852	8938	74230
3	227673	162636	14144	88581
4	224025	148612	12554	83148
5	258976	207824	20384	102472

Непосредственно в программе, дополняющей прибор, результаты экспериментов представлены в виде графика (рисунок 4.17)

Рисунок 4.17 Пространственное расположение точек мультисенсорного анализа проб охлажденного мяса (телятины)

Области точек, характеризующие первый и второй дни свежести, отличаются друг от друга размером и положением на графике. На рисунке 4.17 видно, что с течением времени аромат образца существенно меняется, так как кластеры, соответствующие дням свежести, меняют свое положение и размер на графике.

Исходя из представленных экспериментальных данных, можно сделать вывод о том, что прибор обладает высокой чувствительностью и отреагировал на изменение аромата уже на следующий день эксперимента, в то время как дегустаторы заметили появление «постороннего запаха» только на третий день. Итоговые показатели изменения ароматических характеристик образца охлажденного мяса (телятины) представлены в таблице 4.36.



Таблица 4.36

Итоговые показатели изменения ароматических характеристик образца охлажденного мяса (телятины)

Продолжительность хранения, сутки	Прогнозируемая линейная дисперсия, усл.ед.изм.	Координаты центра тяжести кластера, усл.ед.изм.	Интегральный показатель аромата, усл.ед.изм.	Итоговый балл органолепти-ческой оценки
1	30000	175000	175000	1
2	15000	220000	110000	1
3	130000	290000	1256667	2
4	120000	285000	1140000	3,1
5	80000	350000	933333	4

Анализ введенных показателей, характеризующих изменение ароматических характеристик образца, показал, что на протяжении всего периода ускоренного хранения аромат изменялся. Корреляция данных мультисенсорной системы с результатами органолептического анализа дегустаторов свидетельствует о том, что прибор чутко реагирует на изменение аромата и может быть использован для оценки такого показателя, как свежесть продукта.

Результаты исследования охлажденного мяса (телятины) представлены на рисунке 4.18.

Рисунок 4.18 Ароматограмма, характеризующая уровни свежести охлажденного мяса (телятины)

Для уровней свежести, представленных на рисунке 4.18, рассчитаны показатели точности измерений, приведенные в таблице 4.36.

Таблица 4.37

Показатели точности измерений уровней свежести охлажденного мяса (телятины) для вероятности 95%

Показатели точности измерений	Уровень свежести
	«Несомненная свежесть»	«Переходная свежесть»	«Отсутствие свежести»
Среднее арифметическое	178000	222200	304545
Среднеквадратическое отклонение	5477	4833	53489
Доверительный интервал	4774	6212	37229
Интервал расположения точек по оси главных компонент 1	173226 - 182774	215988 - 228412	267316 - 341775
Итоговый балл оценки экспертов	1	2,6	4

Как видно из таблицы 4.37, при анализе охлажденного мяса (телятины) точки, характеризующие пробы образца, будут ложиться в выявленные интервалы по оси главных компонент 1.

Предложенная методология была проверена на ряде образцов. На основании обработанного массива данных были выявлены величины «Интегрального показателя аромата», соответствующие предложенным уровням свежести. Сводные данные представлены в таблице 4.38.

Таблица 4.38

Значения интегрального показателя аромата охлажденного мяса

Уровень свежести	Интегральный показатель аромата, усл.ед.изм.	Численная оценка снижения потребительской ценности, %
«Несомненная свежесть»	До 30*104	До 15
«Переходная свежесть»	30*104-90*104	15 - 100
«Отсутствие свежести»	От 90*104	100

Результаты выполненных исследований предполагают возможность определения свежести охлажденного мяса для контроля в процессе производства и реализации.

Выводы по Главе 4

1. Между показаниями прибора и оценкой дегустационной комиссии существует значимая корреляция (r?0,9), свидетельствующая о достоверности и эффективности предложенного метода оценки для рассмотренных групп продовольственных товаров.

2. В результате исследования были получены кластеры, характеризующие свежесть исследуемых образцов. Эти данные могут быть применимы в дальнейшем для оценки свежести продовольственных товаров.

3. Показатель «Интегральный показатель аромата» является самым информативным.



5. Разработка экспресс методики оценки ароматических характеристик различных групп продовольственных товаров

5.1 Метод выявления доминантного сенсора

Для того чтобы определить, какой из процессов, происходящих во время порчи продовольственных товаров, преобладает в образце, необходимо выделить доминантный сенсор.

Доминантный сенсор - это сенсор, чьи показания наиболее активно возрастают в процессе исследования.

Для того чтобы выделить доминантный сенсор недостаточно простого сравнения усредненных показаний прибора по каждому дню эксперимента. Необходимо выявить, во сколько раз возросли показания.

Величина возрастания показаний металл-оксидных сенсоров прибора рассчитываем по формуле:

(6)

Где - показания металл-оксидного сенсора прибора для n дня эксперимента, М₁ - показания металл-оксидного сенсора прибора для свежего продукта (первый день эксперимента), n - день эксперимента, когда продукт потерял свежесть.

В таблице 5.1 представлены данные по величине возрастания каждого сенсора для всех исследуемых образцов.



Таблица 5.1

Величины возрастания показаний металл-оксидных сенсоров мультисенсорной системы «VOCmeter» для исследованных продовольственных товаров от начала хранения до этапа порчи

Продовольственный товар	Величина возрастания показаний металл-оксидных сенсоров прибора (М)
	М1	М2	М3	М4
Рисовая крупа	8,8	15,3	10,0	8,2
Гречневая крупа	7,0	10,3	6,4	6,1
Молоко	2,2	1,7	1,9	2,2
Кефир	2,6	4,3	3,0	2,7
Икра трески пробойная, соленая (консервированная)	3,1	5,4	3,6	3,1
Груша свежая поздних сортов созревания	3,0	3,2	2,1	2,5
Мясо охлажденное (телятина)	1,7	2,9	2,9	1,7

Из таблицы 5.1 видно, что сенсор М2 является доминантным для образцов крупы, кефира и икры. Для остальных образцов доминантный сенсор слабо выражен.

Выявлено, что помимо доминантного сенсора, существует сенсор, чьи отклики лучше всего коррелируют с результатами органолептической оценки. Такой сенсор предложено называть «достоверным». Метод выбора достоверного сенсора заключается в вычислении коэффициента корреляции с результатами органолептической оценки для каждого сенсора. Сенсор, для которого коэффициент корреляции больше, предложено считать «достоверным» (таблица 5.2).



Таблица 5.2

Коэффициенты корреляции откликов сенсоров «VOCmeter» и итогового балла дегустационной оценки для рисовой крупы

	Величина коэффициента корреляции для металл-оксидных сенсоров прибора
	М1	М2	М3	М4
Итоговый балл дегустационной оценки	0,914170067	0,938887501	0,978873369	0,886673753

Как видно из таблицы 5.2, «достоверным» для рисовой крупы является металл-оксидный сенсор М3. Его показания больше всего приближены к оценке дегустаторов. Дальнейшее изучение закономерностей откликов сенсоров мультисенсорной системы «VOCmeter» позволит разработать экспресс-методику оценки свежести продовольственных товаров.

В таблице 5.3 представлены данные Интегрального показателя аромата для каждого уровня свежести по каждому образцу продовольственных товаров и определена ароматическая группа, к которой они относятся.

Таблица 5.3

Определение ароматических групп продовольственных товаров по доминантному сенсору и Интегрального показателя аромата

Наименование продовольственного товара	Доминантный сенсор	Интегральный показатель аромата для каждого уровня свежести, усл.ед.	Ароматическая группа
		«несомненная свежесть»	«переходная свежесть»	«отсутствие свежести»
Рисовая крупа	М2	До 5*104	5*104-120*104	От 120*104	Средне-интенсивные
Гречневая крупа	М2	До 6*104	6*104- 15*104	От 15*104	Средне-интенсивные
Молоко	-	До 3,5*104	3,5*104-9*104	От 9*104	Неинтенсивные
Кефир	М2	До 6*104	6*104- 20*104	От 20*104	Средне-интенсивные
Груша	-	До 10*104	10*104-30*104	От 30*104	Интенсивные
Икра	М2	До 5*104	5*104- 15*104	От 15*104	Средне- интенсивные
Охлажденное мясо (телятина)	-	До 30*104	30*104-90*104	От 90*104	Интенсивные

Как видно из таблицы 5.3, товары одной товарной группы могут относиться к разным ароматическим группам, вследствие чего необходима новая классификация продовольственных товаров по уровням их ароматов, которая будет расширяться и совершенствоваться в процессе исследования ароматических характеристик, которые, с нашей точки зрения, являются наиболее емкими и ценными для потребителя.

На рисунке 5.1 представлена полученная в результате исследования классификация продовольственных товаров по Интегральному показателю аромата.

Рисунок 5.1 Классификация продовольственных товаров по Интегральному показателю аромата

Рисунок 5.1 показывает первый шаг в классификации продовольственных товаров по аромату. Также продемонстрировано, что, используя мультисенсорную системы и новые методологии обработки данных, можно перейти на новый уровень товароведной оценки качества продовольственных товаров, базирующихся на объективных методах исследования и определении критических показателей качества.

5.2 Оценка корреляции показаний доминантного сенсора и показателя «Интегральный показатель аромата» для рисовой крупы

По результатам проведенных экспериментов были получены ароматограммы для качественной оценки свежести продовольственных товаров. Однако задача оценить свежесть количественно, на наш взгляд, не менее важна, так как от нее зависит ценность товара для потребителя.

С целью разработки экспресс методики оценки свежести продовольственного товара была изучена степень корреляции показаний доминантного сенсора прибора и Интегрального показателя аромата.

В таблице 5.3 приведены значения показаний доминантного сенсора М2 и расчетные данные Интегрального показателя аромата для образца рисовой крупы.

Таблица 5.3

Данные доминантного сенсора и Интегрального показателя аромата для образца рисовой крупы

День исследования	Показания металл - оксидного сенсора прибора М2, условные единицы измерения	Интегральный показатель аромата, условные единицы измерения
1	5503	15000
2	7456	22000
3	21293	1176000
4	74566	4160000

Для того, чтобы найти зависимость между показаниями металл - оксидного сенсора М2 и показателем «Интегральный показатель аромата», по которому определяем степень свежести продовольственных товаров, значения были пересчитаны в % порчи по формуле, где за 100% приняли показатели для 4-го дня исследования, когда продукт был полностью испорчен. Результаты представлены в таблице 5.4.

Таблица 5.4

Данные доминантного сенсора и Интегрального показателя аромата для образца рисовой крупы в % порчи

День исследования	Показания металл - оксидного сенсора прибора М2, условные единицы измерения, %	Интегральный показатель аромата, условные единицы измерения, %
1	7	0
2	10	1
3	29	28
4	100	100

На рисунке 5.2 представлены графики изменения значений откликов доминантного металл-оксидного сенсора прибора М2 и интегрального показателя аромата, а также приведены уравнения, описывающие эти кривые.

Рисунок 5.2 Графики изменения значений откликов доминантного металл-оксидного сенсора прибора М2 и интегрального показателя аромата

Как видно из рисунка 5.2, наступает момент, когда показания доминантного сенсора, рассчитанные в %, полностью совпадают с интегральным показателем аромата. Для того, чтобы найти формулу связи показаний металл-оксидного сенсора М2 и интенсивности аромата, был построен график и найдено уравнение зависимости (рисунок 5.3).

Рисунок 5.3 Зависимость значений откликов доминантного металл-оксидного сенсора М2 и интегрального показателя аромата

Из графика, представленного на рисунке 16, видно, что зависимость значений откликов металл-оксидного сенсора М2 прибора и интегрального показателя аромата может быть описана линейным уравнением:

y = 0,920x + 0,067 (7),

где у - показания доминантного сенсора прибора, пересчитанное в %, а х - интегральный показатель аромата.

Таким образом были рассчитаны значения критических значений откликов доминантного металл-оксидного сенсора М2 для уровней свежести рисовой крупы (таблица 5.5).



Таблица 5.5

Характеристики каждого уровня свежести рисовой крупы

	Уровни свежести рисовой крупы
	«несомненная свежесть»	«переходная свежесть»	«отсутствие свежести»
Интегральный показатель аромата для каждого уровня свежести, условные единицы измерения	До 50000	50000-1200000	От 1200000
Интегральный показатель аромата для каждого уровня свежести, %	До 1,2	1,2-30	От 30
Значения откликов доминантного металл-оксидного сенсора М2 %	До 1,17	1,17-28,29	От 28,29
Значения откликов доминантного металл-оксидного сенсора М2, усл.ед.изм	До 872	872 -21095	От 21095

Изучив полученные данные, видно, что по значениям откликов доминантного металл-оксидного сенсора М2 можно определить только уровень свежести «Отсутствие свежести». Уровни «Несомненная свежесть» и «Переходная свежесть» необходимо определять по методике оценки ароматических характеристик продовольственных товаров по данным тестирования запахов при помощи мультисенсорной системы «VOCmeter».



5.3 Разработка экспресс-методика оценки уровня свежести рисовой крупы

Алгоритм проведения экспресс-методики оценки свежести рисовой крупы (далее «экспресс-методика») представлен на рисунке 5.4.

Рисунок 5.4 Экспресс-методика оценки свежести рисовой крупы

Основной целью «экспресс-методики» является оценка данных, полученных от доминантного сенсора мультисенсорной системы «VOCmeter», фиксирующих аромат рисовой крупы для определения уровня свежести.

На этапе пробоподготовки навеску рисовой крупы варят в подсоленной воде в пропорции 1:3, полученную кашу остужают. Для получения проб отбирали по 3,0 грамма каши и помещали в стеклянные чистые виалы, которые затем пломбировали ручным устройством для закупоривания алюминиевого обжимного колпачка. Далее виалы с образцом нагревали в течение 15-20 минут при температуре 55 С.

Образцы исследуются при помощи мультисенсорной системы «VOCmeter». После завершения исследования в программе аргус необходимо получить данные по доминантному сенсору М2 и по формуле 1 рассчитать средние значение М _ср.

Среднее значение доминантного сенсора М2 в баллах порчи рассчитывается по формуле:

Далее по таблице 5.5 определяют уровень свежести рисовой крупы.

Однако, экспресс-методика определения свежести рисовой крупы достоверна только для определения уровня «Отсутствие свежести». Таким образом, доказано, что интегральный показатель аромата, рассчитанный по полной методике, наиболее точно определяет степень свежести исследуемого образца.

Выводы по Главе 5

1. Выявлены доминантные сенсоры мультисенсорной системы «VOCmeter» для нескольких групп продовольственных товаров.

2. Установлена корреляция между показаниями доминантного сенсора мультисенсорной системы «VOCmeter» и показателем «Интегральный показатель аромата».

3. Предложена экспресс-методика оценки свежести рисовой крупы по показаниям доминантного сенсора.

4. Установлена целесообразность разработки экспресс-методик оценки свежести продовольственных товаров по показаниям доминантного сенсора.

5. Получены процентные значения Интегрального показателя аромата для каждого уровня свежести.

6. Получена формула зависимости показаний металл - оксидного сенсора М2 и Интегрального показателя аромата для рисовой крупы.

7. Разработана экспресс-методика оценки ароматических характеристик для рисовой крупы.



Заключение

Проблема оценки качества и свежести продовольственных товаров является актуальной. Одним из способов решения данной проблемы, рассмотренным в работе, является применение современных систем для оценки сенсорных характеристик. Современные технологии позволяют разрабатывать и применять новейшие устройства и методы для решения товароведных задач.

Итоги выполненных исследований представлены в следующих выводах:

1) При помощи методов эвристической экспертизы выбрана наиболее информативная сенсорная характеристика для анализа качества продовольственных товаров.

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

3) Разработан алгоритм применения ускоренного старения продовольственных товаров различных групп с целью получения ароматических характеристик образцов для калибровки «VOCmeter».

4) Разработан алгоритм выбора рекомендуемых массы навески образца, температуры и времени нагрева в печи для анализа продукта с помощью мультисенсорной аналитической системы «VOCmeter».

5) Разработан методический подход к оценке ароматических характеристик продовольственных товаров по данным анализа летучих веществ с использованием мультисенсорной системы «VOCmeter».

6) Сравнительный анализ результатов исследования летучих веществ с применением мультисенсорной системы «VOCmeter» и органолептической оценки с участием дегустаторов выявил взаимосвязь, свидетельствующую о достоверности и эффективности предложенного методического подхода к оценке качества для рассмотренных групп продовольственных товаров.

7) В результате исследования были получены кластеры, характеризующие свежесть исследуемых образцов. Эти данные могут быть применимы в дальнейшем для оценки свежести продовольственных товаров, выбранных товарных групп.

8) Показано, что Интегральный показатель аромата является наиболее информативным для оценки свежести продовольственных товаров.

9) Выявлены доминантные сенсоры мультисенсорной системы «VOCmeter» для нескольких групп продовольственных товаров.

10) Установлена взаимосвязь между показаниями доминантного сенсора мультисенсорной системы «VOCmeter» и интегральным показателем аромата.

11) Результаты выполненных исследований предполагают возможность суждения о закономерностях динамики изменения аромата продовольственных товаров в процессе их хранения.

12) Результаты выполненных исследований предполагают возможность применения для некоторых продовольственных товаров экспресс-методики оценки качества.

13) Сформированы предпосылки для оценки снижения потребительской стоимости продовольственных товаров с течением их хранения.



Список литературы

1. Аксенова Л. М. Исследование изменений качества галет методом ускоренного старения / Л. М. Аксенова, Л. М. Скокан, Н. Б. Кондратьев, А. П. Нечаев // Хранение и переработка сельхозсырья. 2002. № 4. С. 4-8.

2. Алейников А. Ф. Автоматизированный поиск принципов действия логических тепловых элементов. / А. Ф. Алейников // Сибирский научный вестник. 2010. вып. XIII. С. 241-244.

3. Алейников А. Ф. О классификации датчиков / А. Ф. Алейников, М.П. Цапенко // Датчики и системы. 2000. No 5. С. 2-3.

4. Алейников А. Ф. Особенности сбора и представления информационных ресурсов аграрной науки / А. Ф. Алейников, В. В. Коренева // Сибирский научный вестник. 2010. вып. XIII. С. 247-254.

5. Алтухов А. А. «Электронный нос» на основе матрицы элементарных полупроводниковых резистивных сенсоров / А. А. Алтухов, А. Ю. Митягин, А. В. Шустров // Россия, г. Москва, ООО "Уралалмазинвест". 132 с.

6. Актериан С. Способ прогнозирования сроков годности пищевых продуктов с использованием качественных характеристик и факторов окружающей среды / С. Актериан // Известия вузов. Пищевая технология. 1997. № 6. С. 66-67.

7. Атаназевич В. И. Сушка зерна / В. И. Атаназевич // - М.: Агропромиздат. 1989. 240 с.

8. Аткинсон В. Разработка перспективной продукции: Новые методы / В. Аткинсон // Методы менеджмента качества. 2004. № 5. С. 24-26

9. Баранов С. В. Новые методики и результаты исследования межрегиональной дифференциации на основе метода главных компонент. / С. В. Баранов, Т. П. Скуфьина// вестник мурманского государственного технического университета. 2008. Т. 11. № 2. С. 201-210.

10. Буй Т.Ч. Распознавание лиц на основе применения метода виолы-джонса, вейвлет-спрей образования и метода главных компонент. / Т.Ч. Буй, Н.Х. Фан, В.Г. Спицын // Известия томского политехнического университета. 2012. Т. 320. № 5. С. 54-59.

11. Варежников А.С. Особенности применения самоорганизующихся нейронных сетей для анализа отклика однокристальной мультисенсорной системы идентификации газов. / А.С. Варежников, В.Ю. Мусатов, В.В. Сысоев // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2009. Т. 4. № 2с (43). С. 158-161.

12. Воробьёв В.В. Практические аспекты математического моделирования системы управления качеством продукции. / В.В. Воробьёв // - Сборник материалов V Международной научно-практической конференции «Технология и продукты здорового питания 2007» / - М.: Издательский комплекс МГУПП. 2007. С. 102-107.

13. Воронин Б.А. Проблемы государственного контроля (надзора) за качеством и безопасностью пищевых продуктов. / Б.А. Воронин // Аграрное и земельное право. 2010. № 7. С. 10-14.

14. Воронин Б.А. Проблемы государственного контроля за качеством и безопасностью пищевых продуктов. / Б.А. Воронин // Управленец. 2010. № 5-6. С. 58-64.

15. Выродов И. П. Способы прогнозирования сроков годности пищевых продуктов / И. П. Выродов // Известия ВУЗов. Пищевая технология. 1998. № 5-6. С. 87-88

16. Галль Л.Н. Масс-спектрометрические элементный и изотопный анализы: особенности приборной реализации / Л.Н. Галль, А.Г. Кузьмин // Научное приборостроение. 2002. Т. 12. № 3. С. 26-30.

17. Ганшин В.М. От обонятельных моделей к "электронному носу". Новые возможности параллельной аналитики. / В.М. Ганшин, А.В. Чебышев, А.В. Фесенко // - Специальная техника. 1999. № 1-2.

18. Гиренко В.Н. Люминесцентный анализ картофеля, овощей, плодов и других товаров. / Гиренко В.Н., Голланд М.И.. Торговой литературы. М.: 1954.

19. ГОСТ 13865-2000 Консервы рыбные натуральные с добавлением масла технические условия. Минск.: Стандартинформ, 2009. 6 с.

20. ГОСТ 1573-2011 Икра пробойная соленая. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2012. 10 с.

21. ГОСТ 21713-76 Груши свежие поздних сроков созревания. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2011. 54 с.

22. ГОСТ 22371-77 Консервы. Плоды и ягоды протертые или дробленые. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2008. 12 с.

23. ГОСТ 23392-78 «Мясо. Методы химического и микроскопического анализа свежести». М.: Стандартинформ, 2009. 7 с.

24. ГОСТ 31792-2012 Рыба, морские беспозвоночные и продукты их переработки. Определение содержания диоксинов и диоксинподобных полихлорированных бифенилов хромато-масс-спектральным методом. М.: Стандартинформ, 2013. 57 с.

25. ГОСТ 5550-74 Крупа гречневая. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2010. 24 с.

26. ГОСТ 6292-93 Крупа рисовая Технические условия. М.: Стандартинформ, 2010. 48 с.

27. ГОСТ 7269-79 «Мясо. Методы отбора образцов и органолептические методы определения свежести». М.: Стандартинформ, 2006. 7 с.

28. ГОСТ ИСО/МЭК 17025-2009 «Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий». М.: Стандартинформ, 2012. 35 с.

29. ГОСТ Р 51603-2000 Бананы свежие. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2001. 15 с.

30. ГОСТ Р 52090-2003 Молоко питьевое и напиток молочный. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2008. 15 с.

31. ГОСТ Р 52093-2003 Кефир. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2008. 11 с.

32. ГОСТ Р ИСО 5492-2005 Национальный стандарт Российской Федерации. Органолептический анализ. М.: Стандартинформ, 2007. 19 с.

33. Граттан К.Т. Волоконно-оптические датчики и измерительные системы / К.Т. Граттан // Датчики и системы. 2001. No 3. С. 46-50.

34. Губарева Л. И. Проблема контроля качества современных пищевых продуктов, сырья и культура питания / Л. И. Губарева // Ученые записки орловского государственного университета. Серия: естественные, технические и медицинские науки. 2008. № 4. С. 109-112.

35. Данильчук Ю.В. Балловая шкала для оценки качества функциональных хлебобулочных изделий. / Ю.В. Данильчук, Д.С. Калашникова // - М.: Типография РАСХН. 2010. 54с.

36. Дедерер И. Применение сенсоров «электронный нос» для контроля качества мяса. / И. Дедерер // - Кульмбах: Федеральный центр по исследованию мяса. 2003.

37. Демидов Д.А. Проверка правильности результатов анализа методом варьирования навески и добавок на неограниченном числе уровней. / Д.А. Демидов, Т.Д. Вербицкая, Л.Н. Есина // Завод. Лаб.1986. Т. 52. No 1. С. 47-49.

38. Дикий Б.Ф. Применение люминесцентного анализа в пищевой промышленности. / Б.Ф. Дикий, Б.П. Иващенко, Ф.И. Коган // Центрпищепром. М. 1961.

39. Доерфель К. Статистика в аналитической химии. / Доерфель К. М.: Мир, 1969. 222 с.

40. Долгополов Н. В. Наносенсорная нейроподобная система «Электронный нос». / Н. В. Долгополов, М. Ю. Яблоков // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2008. № 1.

41. Долгополов Н.В. "Электронный нос" - новое направление индустрии безопасности. / Н. В. Долгополов, М. Ю. Яблоков // - Мир и безопасность. 2007. № 4. С.54-59

42. Егоров А.А. Систематика, принцип работы и области применения датчиков. / А.А. Егоров // Журнал радиоэлектроники. 2009. № 3. С. 3.

43. Егоров А.А. Химические сенсоры: классификация, принципы работы, области применения / А.А. Егоров, М.А. Егоров, Ю.И. Царева // Физико-химическая кинетика в газовой динамике.- 2008. № 06. С. 28-44.

44. Егоров A. А. Исследование компьютеризированного интегрально-оптического датчика концентрации 22 газообразных веществ / А.А. Егоров, М.А. Егоров, Т.К. Чехлова, А.Г. Тимакин // Квантовая электроника. 2008. Т. 38. С. 787-790.

45. Ибрагимов И.М. Наносистемы для контроля состояния воздушной среды / И.М. Ибрагимов, С.В. Приходько // Энергосбережение и водоподготовка. 2011. № 6. С. 64-66.

46. Кантере В.М. Органолептический анализ пищевых продуктов. / В.М. Кантере, В.А. Матисон, М.А. Фоменко // Монография. М.: Издательский комплекс МГУПП. 2001. 151 с.

47. Кантере В.М. Потребительская оценка продуктов - важнейшая составляющая маркетинговых исследований / Кантере В.М., Матисон В.А., Фоменко М.А. // Мясная индустрия. 2002. №8. С. 11 - 13.

48. Кантере В.М. Сенсорный анализ продуктов питания: Монография. / Кантере В.М., Матисон В.А., Фоменко М.А. // - М.: Типография РАСХН, 2003. С. 400.

49. Каплан Б.Я. Особенности метрологии и аналитического контроля производства редких металлов и полупроводниковых материалов. / Каплан Б.Я., Филимонов Л.Н. //Завод. Лаб. 1981.Т. 47, N 9. С. 3-7.

50. Каттралл Р.В. Химические сенсоры / Р.В. Каттралл // - М.: Научный мир, 2000.

51. Ковалёва О.В. Проблемы безопасности продовольственного сырья и пищевых продуктов на современном этапе развития рынка в России. / Ковалёва О.В., Шер М.Л., Миронов В.Л. // Сборник докладов I межведомственной научно-практической конференции «Товароведение, экспертиза и технология продовольственных товаров». М.: Издательский комплекс МГУПП. 2008. С. 25 - 28.

52. Кондратьев Н.Б. Научное обоснование повышения сохранности шоколада, мучных и сахаристых кондитерских изделий автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. / Кондратьев Н.Б. -- Москва, 2002

53. Кореневский Ю.В. Экспертиза запаховых следов в следственной и судебной практике / Кореневский Ю.В. Российская юстиция. М.: Юридическая литература, 2000. № 8.

54. Кощеев А. К. Люминесцентный анализ пищевых продуктов. / Кощеев А. К., Лившиц О. Д., Добросердова И. И // Пермь: Пермское книжное издательство, 1974.

55. Красовский П. А. Товарная экспертиза: Теория и практика: В 2-х т. Т.2: Экспертные технологии: В 2-х ч. Ч.2: Монография./ Красовский П.А // - М.: МАКС Пресс, 2007. 384 с.

56. Крылов А.И. Разработка и совершенствование методов идентификации и определения органических аналитов в пробах неизвестного состава, диссертационная работа./ А.И. Крылов, Санкт-петербург, 2012

57. Кулябина Е.Ю. Лихено-индикационный мониторинг качества воздушной среды нижегородской области / Е.Ю. Кулябина, М.В. Сидоренко // Известия Самарского научного центра РАН. Биология и Экология. 2002. № 4. С. 216-222.

58. Куровская Е.Ф. Внутренний контроль качества результатов анализа при исследовании пищевых продуктов и продовольственного сырья. / Куровская Е.Ф., Дорогова В.Б. // Экология человека. 2008. № 3.- С. 8-9.

59. Кучменко Т.А. Электронный дегустатор альтернатива органолептической оценке варено-копченых колбас. / Кучменко Т.А., Зинченко А.А. // Мясная индустрия. 2007. С.30-33

60. Кучменко Т.А. Новые инструментальные методы оценки органолептических показателей молока / Кучменко Т.А., Погребная Д.А., Хрипушин В.В. // Аналитика и контроль. 2012. Т. 16. № 3.С. 289-298.

61. Кучменко Т.А. Сравнительная оценка возможностей интегрального и дифференциального анализаторов газа типа «электронный нос» для исследования мясных продуктов. / Кучменко Т.А., Погребная Д.А. // Аналитика и контроль. 2011. Т. 15. № 3. С. 313-323.

62. Леонова И.Б. Ускоренный способ испытаний кондитерских изделий по микробиологическим критериям. / И.Б. Леонова // Фундаментальные исследования. 2009. № 2. С. 74.

63. Лисицын А.Б. Сенсорная система «VOCmeter» для оценки свежести мясного сырья. / Лисицын А.Б., Чернуха И.М., Кузнецова Т.Г., Селиванова Е.Б., Царева Н.Г. // Хранение и переработка сельхозсырья. №4. 2008. С. 38-42

64. Маркина В.М. Изучение современных физико-химических методов и применение исследования и применение их в экологическом и сельскохозяйственном анализе. / Маркина В.М., Коношина С.Н. // Фундаментальные исследования. 2008. № 8. С. 18.

65. Методические указания по лабораторному контролю качества продукции общественного питания. М.: Вс. Ин. Питания, 1991.

66. Мокеев В. В. О решении задачи собственных значений при использовании метода главных компонент в задачах экономического анализа и прогнозирования. / Мокеев В.В. // Известия челябинского научного центра УРО РАН. 2004. № 3. С. 135-139.

67. Налимов В.В. Применение математической статистики при анализе веществ. / Налимов В.В. М.: Физматгиз, 1960. 430 с.

68. Николаева М.А. Товарная экспертиза. / Николаева М.А.- М.: Издательский дом «Деловая литература». 1998. 288 с.

69. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации / Оссовский С. М.: Финансы и статистика, 2004. 453 с.

70. Парамонова Т.Н. Экспресс-методы оценки качества продовольственных товаров. / Парамонова Т.Н. М.: Экономика, 1988.

71. Пахомова В.В. О прогнозировании величины систематической погрешности результатов пробирного анализа / Пахомова В.В., Швецов В.А., Белавина О.А., Шунькин Д.В., Адельшина Н.В.// Вестник Камчатского государственного технического университета. 2012. № 19. С. 29-31.

72. Петров А.Н. Формирование системы органолептической оценки сгущенных молочных консервов ВНИИ молочной промышленности. / Петров А.Н., Галстян А.Г. // Хранение и переработка сельхозсырья. № 4. 2008. С.42

73. Пьявченко О.Н. Особенности построения перспективных многофункциональных интеллектуальных датчиков давления. /Пьявченко О.Н.// Известия южного федерального университета. Технические науки. 2008. Т. 88. № 11. С. 110-120.

74. Родина Т. Г. Идентификация как фактор защиты потребительского рынка от фальсифицированных продовольственных товаров / Т. Г. Родина // Товаровед продовольственных товаров. 2012. №10. С.42-47.

75. Родина Т. Г. Сенсорный анализ продовольственных товаров: Учебник для студентов высших учебных заведений. / Родина Т.Г. М.: Издательский центр «Академия», 2004. 208 с.

76. Руководство пользователя системы «VOCmeter» версия 2.48 appliedsensorgmbh.

77. Самылина В.А. Безопасность продуктов питания - стратегическая задача государства. /Самылина В.А.// Мясная индустрия. 2009. № 8. С. 53-57.

78. СанПиН 2.3.2.1324-03. Гигиенические требования к срокам годности и условиям хранения пищевых продуктов. Введ. 25.06.2003. М., 2003

79. Селиванова Е.Б. Разработка метода оценки свежести свинины с использованием мультисенсорной системы «VOCmeter» // Диссертация - 2008

80. Сидоренко А. Ю. Разработка новых методов контроля качества сырья и готовой продукции для проектирования технологии пива с улучшенными потребительскими характеристиками / Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. МГУПП. 2008. 103 с.

81. Сидоренко М. Ю. Проектирование длительности хранения продовольственных товаров путем контроля их критических показателей качества / Сидоренко М. Ю., Луценко М. Л., Качак В. В.// Товаровед продовольственных товаров. 2011. № 12. С. 14-20

82. Сидоренко М. Ю. Теоретические предпосылки проектирования продовольственных товаров с учетом потребительских предпочтений / Сидоренко М. Ю., Еделев Д. А., Луценко М. Л. //Товаровед продовольственных товаров. 2011. № 4. С. 56-58.

83. Силина Ю.Е. Протолитические свойства кислотно-основных индикаторов в матрицах нанопористого оксида алюминия. /Силина Ю.Е., Спиридонов Б.А., Небольсин В.А., Кучменко Т.А.// Аналитика и контроль. 2011. Т. 15. № 4. С. 450-456.

84. Смирнова Е.А. Система обеспечения сенсорного качества пищевых продуктов. / Смирнова Е.А., Беркетова Л.В., Хуршудян С.А.// Пищевая промышленность. 2010. №5.- C. 34-36.

85. Смирнова Е.А. Контроль сенсорного качества: стандарты, спецификации и методы. Пищевая промышленность.2008. № 12. С. 54-56.

86. Смирнова Е.А. Изучение факторов, влияющих на развитие сенсорной чувствительности испытателей / Смирнова Е.А., Беркетова Л.В., Матисон В.А.// Сборник научных трудов Международного научно-практического семинара «Качество и безопасность продуктов питания» - Москва. 2004 г., С.26-37.

87. Старовойтов В.И. Судебная экспертиза пахучих следов человека в экспертной практике органов внутренних дел России. / Старовойтов В.И., Панфилов П.Б. // Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. М.: ЭКЦ МВД России, 2004. Т.3. С. 62-65.

88. Сысоев В.В. Мультисенсорные системы распознавания газов типа «электронный нос». / Сысоев В.В., Зюрюкин Ю.А. // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2007. Т. 1. № 2. С. 111-119.

89. Танганов Б.Б. Химические методы анализа. / Танганов Б.Б. // Современные наукоемкие технологии. 2009. № 5. С. 10

90. Теплов В. И. Функциональные продукты питания. Учебное пособие / В. И. Теплов, В. Е. Боряев, Н. М. Белецкая - М.: А-Приор, 2008. 240 с.

91. Федоренко Г.Н. Методика оценки качества и эффективности на всех этапах жизненного цикла / Федоренко Г.Н., Максимов А.Ю., Башилов А.С. // Материалы четвёртой Международной научно-технической конференции «Пища. Экология. Человек.». М.: МГУБП, 2001. С. 258-259.

92. Чернуха И.М. «Контроль качества мяса с использованием мультисенсорной системы. / Чернуха И.М., Кузнецова Т.Г., Селиванова Е.Б, Богданова А.В. // Мясная индустрия.2010. № 1. С.20-22

93. Чернуха И.М. Использование прибора «VOCmeter» для определения свежести мяса./ Чернуха И.М., Кузнецова Т.Г., Селиванова Е.Б, Иванкин А.Н. // Мясная промышленность. 2008. № 3. С.49-51;

94. Чернуха И.М. Сенсорные системы «электронный нос» для контроля качества мяса. / Чернуха И.М., Кузнецова Т.Г., Селиванова Е.Б. // Технология мяса. 2009. С.159-165

95. Чехлова Т.К. Волноводные датчики концентраций веществ в газовых см...