Контроль показателей качества солода фотолюминесцентным методом

Солодоращение – один из самых ответственных этапов при производстве пивоваренной продукции. Он весьма продолжительный и может проходит в течение 7-10 дней, за это время используемые семена превращаются непосредственно в готовое сырье, солод. Этот период характеризуется протеканием сложных биохимических процессов, проходящих в зерне и именно поэтому он особенно требователен к экспрессному и высокоточному контролю показателей качества. Для удовлетворения подобных потребностей необходимо внедрение современных методов оценки качества, например фотолюминесцентного метода анализа. Подобное технологическое решение позволит в кратчайшие сроки производить достаточно точные анализы в условиях производственной лаборатории и оперативно разрешать выявленные проблемы.

Материалы и методы, результаты и обсуждения

Для адаптации фотолюминесцентного метода контроля показателей качества солода были проведены экспериментальные исследования с его зернами. Измерение спектров проводили по ранее разработанной авторами методике на основе аппаратно-программного комплекса, состоящего из многофункционального спектрофлуориметра «Флюорат-02-Панорама» и компьютера с установленным программным обеспечением «PanoramaPro». Измерение биохимических показателей: мучнистости, экстрактивности и кислотности проводили в биохимической лаборатории и с использованием соответствующего оборудования согласно методам контроля, описанным в ГОСТ 29294-2021. Для всех исследуемых образцов получали семейства характеристик возбуждения и люминесценции для зерен различной степени мучнистости, экстрактивности и кислотности.

Заключение

В результате проведенных исследований:

1. Изучены спектральные характеристики возбуждения и люминесценции зерен ячменного и овсяного солода различной степени прорастания.
2. Изучена динамика изменения мучнистости, экстрактивности и кислотности ячменного и овсяного солода в ходе проращивания.
3. Представлены зависимости потока люминесценции от исследованных биохимических характеристик.
4. Выведены уравнения линейной аппроксимации для зерен ячменного и овсяного солода.
5. При помощи аддитивного моделирования выведены уравнения, позволяющие прогнозировать время для достижения нормы показателей солода высшего класса.
6. Разработана технологическая схема процесса экспресс-диагностики мучнистости, экстрактивностии и кислотности солода.

Полученные результаты проведенных спектральных и биохимических исследований являются ценными экспериментальными данными, которые могут стать основой для дальнейших научных изысканий в области изучения зерна и солода. Так же полученные результаты могут лечь в основу прибора люминесцентного контроля параметров качества солода.

1. Беляков М. В. Методика исследования люминесцентных свойств семян растений на спектрофлуориметре «Флюорат-02-Панорама». // Научная жизнь. ‒ 2016. ‒ №3. ‒ С. 18-26.

2. Кин А.И. Определение исходных данных для разработки оптико-электронного прибора контроля порчи продуктов питания / Кин А.И., Лисаков С.А., Сидоренко А.Ю., Сыпин Е.В. // Южно-Сибирский научный вестник. ‒ 2019. ‒ №1 (25). ‒ С. 216-221.

3. Курко А.В. Оценка нечѐтких потребительских свойств пищевой среды на основе спектральных методов / Курко А.В., Зеленина Л.И. // Естественные и технические науки. ‒ 2020. ‒ №7 (145). ‒ С. 125-128.

4. Махотлова М.Ш. Технология солода, используемого в спиртовом производстве // Всероссийская конференция «Инструменты и механизмы современного инновационного развития». ‒ Уфа, 2016. ‒ С. 42-44.

5. Метленкин Д.А. Идентификация сливочного масла методами ик-спектроскопии и многомерного анализа / Метленкин Д.А., Платов Ю.Т., Рубцов А.Е. // Пищевая промышленность. ‒ 2020. ‒ №3. ‒ С. 58-61.

6. Нечипоренко А.П. Исследование растительных масел и их купажей методами инфракрасной спектроскопии отражения и рефрактометрии / Нечипоренко А.П., Плотникова Л.В., Нечипоренко У.Ю., Мельникова М.И., Успенская М.В. // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Процессы и аппараты пищевых производств. ‒ 2018. ‒ №1. ‒ С. 3-14.

7. Орлов Ю.Н. Цифровая нутрициология: спектральные портреты меню оптимального питания / Орлов Ю.Н., Кислицын А.А., Камбаров А.О., Батурин А.К., Никитюк Д.Б., Тутельян В.А. // Научная визуализация. ‒ 2020. ‒ Т. 12. №2. ‒ С. 139-150.

8. Перегончая О.В. Перспективы использования цифровой цветометрии в контроле цветности растительных масел при их рафинации / Перегончая О.В., Королькова Н.В., Нуридинов Ш.З., Соколова С.А. // Агропромышленные технологии Центральной России. ‒ 2019. ‒ №4. ‒ С. 29-38.

9. Перегончая О.В. Спектрофотометрическое исследование состава пигментного комплекса рапсового масла / Перегончая О.В., Королькова Н.В. // Технологии и товароведение сельскохозяйственной продукции. ‒ 2020. ‒ №1 (14). ‒ С. 155-158.

10. Трошкин Д.Е. Определение стекловидности пшеницы методом технического зрения в ближнем ИК-диапазоне длин волн / Трошкин Д.Е., Горбунова Е.В., Чертов А.Н., Сычева Е.А., Алехин А.А., Лоскутов И.Г., Зуев Е.В. // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. ‒ 2020. ‒ Т. 63. №7. ‒ С. 666-672.

11. Belyakov, M.V. Control of bulk products‘humidity and grinding size by the photoluminescent method photo-luminescent quality control / Belyakov, M.V., Kulikova, M.G. // Journal of Food Processing and Preservation. ‒ 2020. ‒ №44, e14640. https://doi.org/10.1111/jfpp.14640

12. Belyakov M.V., Kulikova M.G., Gerts A.A. Control of powdery contents and mass rates of the extract in the dry substance of barley malt by photoluminescent method // International Journal of Food Science and Technology. ‒ 2022. – №57. https://doi.org/10.1111/ijfs.15398

13. Caramês, E. T. D. S., Piacentini, K. C., Alves, L. T., Pallone, J.A.L., Rocha, L.D.O. (2020). NIR spectroscopy and chemometric tools to identify high content of deoxynivalenol in barley. Food Additives and Contaminants - Part A Chemistry, Analysis, Control, Exposure and Risk Assessment, 37, 1542-1552. doi:10.1080/19440049.2020.1778189.

14. Gan, Z., Wen, X., Zhu, M., Jiang, I., Ni, Y., Yand, Y., Li, J. (2016). Using sensor and spectral analysis to classify botanical origin and determine adulteration of raw honey. Journal of Food Engineering, 178, 151-158. doi:10.1016/j.jfoodeng.2016.01.016.

15. Ozbekova, Z., Kulmyrzaev, A. (2017). Fluorescence spectroscopy as a non-destructive method to predict rheological characteristics of Tilsit cheese. Journal of Food Engineering, 210, 42-49. doi:10.1016/j.jfoodeng.2017.04.023.

16. Udomkun, P., Nagle, M., Argyropoulos, D., Mahayothee, B., & Muller, J. (2016). Multi-sensor approach to improve optical monitoring of papaya shrinkage during drying. Journal of Food Engineering, 189, 82-89. doi:10.1016/j.jfoodeng.2016.05.014.

17. Yahaya, O., Jafri, M., Aziz, A., &Omar, A. (2015). Simplified optical fiber RGB system in evaluating intrinsic quality of Sala mango. Optical Engineering, 54(6), 067108. doi:10.1117/1.OE.54.6.067108.