Методология подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.18.04, кандидат технических наук Чигасов, Алексей Иванович

• Чигасов, Алексей Иванович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чигасов, Алексей Иванович

ОГЛАВЛЕНИЕ.

Список сокращений и определений, приведенных в работе.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ.

1.1 Современное положение БИК-анализа в системе контроля качества молочной продукции.

1.2 История развития БИК-анализа молока и молочных продуктов.

1.3 Основы БИК-анализа как критерий допустимости использования искусственных компонентов для подготовки калибровочных образцов заданного физико-химического состава.

1.4 Реализация БИК-анализа молочных продуктов на современном этапе.

1.5 Общая характеристика применения образцов молочных продуктов для калибровочных мероприятий ИК-анализаторов ближней области спектра.

1.6 Количественный состав калибровочной группы.

1.7 Возможности применения БИК-спектроскопии для анализа показателей качества и безопасности молочных продуктов.

1.8 Выбор спектральных областей для построения калибровочных зависимостей.

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ.

2.1 Организация экспериментальных работ.

2.2 Объекты исследований.

2.3 Математическая обработка результатов исследований.

2.4 Физико-химические методы исследования.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ.

3.1 Последовательность и некоторые особенности построения калибровочных зависимостей в БИК-анализе.

3.2 Приготовление калибровочных образцов для повышения эффективности работы калибровок БИК-анализаторов.

3.3 Получение калибровок по массовым долям жира, белка, лактозы и сухих веществ в сухих молочных продуктах. Оценка эффективности использования подбора приготовленных образцов в состав калибровочных групп различной численности.

3.4 Использование искусственных компонентов для подготовки калибровочных образцов заданного физико-химического состава.

3.5 Зависимость точности измерений от организации проведения БИК-анализа.

3.6 Выбор спектральных областей для построения калибровочных зависимостей.

3.7 Технические особенности и преимущества БИК-анализа по сравнению со стандартными методами анализа.

3.8 Оценка экономического эффекта от внедрения алгоритма формирования калибровочной группы приготовленными образцами.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра»

Актуальность проблемы. Состав молока - основополагающий фактор в применении молочного сырья при переработке в молочной промышленности. На него существенно влияет породный состав скота, рацион кормления, режим содержания, сезон года, климатические условия. По составу молока определяют эффективность использования ресурсов животноводческих хозяйств, текущие вопросы проведения селекции и изменения рационов. Ежедневное измерение состава молочного сырья и готовой продукции является очень важным информационным источником для принятия решений, направленных на поддержание качества вырабатываемой продукции. Точность анализа молочного сырья и готовой продукции важна для определения эффективности работы предприятий молочной промышленности, принятия решений по разнообразным вопросам технологии производства.

Содержание жира, общего белка, соматических клеток в молоке экономически важно, потому что в большинстве стран торговля молоком основана на учете содержания этих компонентов. Ежедневное измерение состава молока - важный диагностический инструмент. Уменьшение содержания молочного жира может быть индикатором дисбаланса концентратов в рационе. Содержание лактозы в молоке обычно очень устойчиво. Его отклонение может использоваться как дополнительный индикатор для диагностирования мастита. Содержание общего белка в молоке - индивидуальный параметр для каждой коровы, который изменяется в течение лактации, от одной лактации к другой. Содержание белка в молоке может также использоваться как индикатор энергообеспеченности рациона каждой коровы. В связи с высокими требованиями к качеству молока и с быстрым развитием машинного доения существует необходимость внедрения неразрушительного, быстрого метода и оборудования для онлайн-анализа молока.

Знание состава молока очень важно, но не менее важно знать, что результаты применяемых методов анализа, достоверны и находятся в рамках определенных погрешностей, что были выбраны оптимальные методики для проведения химических испытаний, а химические испытания проведены согласно должных алгоритмов. Информацию относительно состава молока необходимо воспринимать, в том числе, и в контексте погрешностей методов испытаний.

Как правило, отлаженной технологии производства не достаточно, чтобы выпустить продукт гарантированного качества. Не менее важно правильно организовать многоступенчатую систему контроля при использовании эффективных методов и надежного оборудования.

Развитие систем входного контроля молочного сырья и выходного контроля готовой продукции предприятий перерабатывающей промышленности, рост производства и реализации молочной продукции -все это требует организации современной эффективной многоступенчатой системы контроля. Современный контроль должен быть точным, быстрым, корректно работающим.

Классические методы, обычно применяемые при определении состава молока, характеризуются высокой точностью результатов анализа, но в целом далеко не всегда эффективны. Их использование обычно совмещено с рядом неудобных моментов:

- разрушением структуры продукта;

- высокой себестоимостью проведения анализов и низким потенциалом к ее снижению;

- высокой время- и трудоемкостью;

- низкими характеристиками поточности выполнения измерений;

- высокими требованиями к квалификации штатного персонала;

- отсутствием потенциала включения в технологические циклы;

- низкой экологичностью, вредным воздействием на здоровье персонала.

По этим причинам получаемая информация слишком дорога и не может оперативно помогать в ежедневных вопросах, возникающих на перерабатывающем предприятии так быстро, как это необходимо. На молочных фермах, всегда характеризовавшихся меньшей поточностью, а значит и напряженностью производственных работ, преобладают такие же тенденции.

Большими потенциальными возможностями в решении вышеобозначенных проблем обладает метод спектроскопии в ближней области инфракрасного спектра (БИК-спектроскопия). Он доказал свою эффективность при анализе пищевой продукции и при правильном использовании способен решать поставленные выше задачи. На данный момент из-за ряда проблем метод не имеет в России столь широкого применения, как в странах Евросоюза, США, Японии, Китая и др.

Сейчас в РФ ИК-спектроскопия ближней области спектра может применяться только для внутреннего контроля на предприятиях при условии калибровки по референтному методу (из числа стандартизированных) и проведении сравнительных измерений. Стандартизация данного метода расширит его возможности и потребует более тщательной проработки вопроса построения калибровочных групп для того или иного предприятия в зависимости от используемого сырья и технологии производства. В свою очередь, стандартизация метода потребует проработки вопроса построения калибровочных групп, что расширит возможности БИК-спектроскопии.

Недостаточную изученность вопроса проведения калибровочных мероприятий в ИК-спектроскопии ближней области спектра нужно отметить особо. На сегодняшний день официальной методики подготовки групп калибровочных образцов по физико-химическим показателям для построения калибровочных зависимостей в БИК-спектрометрии не существует. В связи с этим, необходимость проведения исследований в данной области является весьма актуальной.

Большой вклад в развитие данного направления исследований внесли российские и зарубежные исследователи: Зинченко B.C., Беляев Н.В., Пинчук М.В., Калинин A.B., Крашенинников В.Н., Крищенко В.П., Кривцун В.И., Родионова O.E., Фетисов Е.А., Barbano D.M., Baumgartner М., Cen Н, Di Wu, Goulden J.D., Kaylegian K.E., Laporte M.F., Lynch J.M., Tsenkova R., Van de Voort F.R. и др.

В ходе данной работы был проведен анализ отечественных и зарубежных публикаций по вопросам:

- количественного состава калибровочной группы;

- качественного состава калибровочной группы (по изучаемым физико-химическим показателям);

- использования БИК-анализаторов для проведения количественного анализа на примере молока-сырья и сухих молочных продуктов для осуществления контроля за качеством сырья и готовой продукции;

- алгоритмов подбора образцов в состав калибровочных групп и использования их для проведения калибровочных мероприятий с учетом технологии производства анализируемого продукта;

- использования образцов (полученных с применением искусственных компонентов) в калибровочных группах;

- способов оценки калибровочных зависимостей.

По результатам проведенной работы выявлено, что в настоящее время возможности производственного и лабораторного контроля БИК спектроскопией в молочной промышленности весьма ограничены. В частности, это связано со слабой изученностью работы с калибровочными группами.

Целью работы является разработка «Методики подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра» для осуществления калибровочных мероприятий производственными и испытательными лабораториями при выполнении измерений показателей качества.

Для выполнения поставленной цели планировалось решить следующие задачи:

- разработать алгоритм приготовления калибровочных образцов (из исходных образцов СОМ, СЦМ, ССО и СС) и определить влияние подбора таких образцов в состав калибровочных групп на точность результатов спектрального анализа;

- уточнить алгоритм проведения калибровочных мероприятий и получить калибровочные зависимости для БИК-спектрометрии по показателям массовых долей жира, белка, лактозы и сухих веществ;

- уточнить алгоритмы проведения процедуры оценки калибровок;

- установить закономерности влияния таких факторов как качественный и количественный состав калибровочной группы, использование приготовленных калибровочных образцов (с применением искусственных компонентов и без) на эффективность калибровочной модели;

- по результатам исследований разработать «Методику подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра».

Научная новизна работы состоит в формулировке правил приготовления и использования калибровочных образцов сухих молочных продуктов при проведении калибровочных мероприятий БИК-анализа для производственных и испытательных лабораторий.

Установлено, что качественный состав образцов калибровочной группы влияет на характеристики калибровочной зависимости гораздо больше, чем количественный.

Показано негативное влияние использования искусственных компонентов при изготовлении калибровочных образцов на характеристики калибровочных зависимостей.

Основополагающей идеей работы стало выдвижение гипотезы об эффективности подбора исходных образцов для приготовления калибровочных по результатам оценки стартовой калибровки. Это позволило вести поиск нового подхода при формировании калибровочных групп по принципу соблюдения однородности спектральных свойств образцов. Эксперименты подтвердили гипотезу об эффективности подбора приготовленных образцов в состав калибровочной группы по физико-химическим характеристикам, что позволило разработать «Методику подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра» (см. приложение 2).

Практическая значимость работы. Систематизированы и обобщены теоретические и экспериментальные материалы по определению рациональных подходов к подготовке и использованию образцов для калибровочных мероприятий в БИК-анализе.

В рамках разработанной «Методики подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра» предложен оптимальный алгоритм проведения калибровочных мероприятий для сухих молочных продуктов в целях увеличения точности контроля, осуществляемого БИК-анализаторами, производственными и испытательными лабораториями; создания предпосылок сокращения и оптимизации трудозатрат на получение достоверных калибровочных зависимостей.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены на конференции-конкурсе научно-инновационных работ молодых ученых и специалистов Отделения «Хранения и переработки сельскохозяйственной продукции» Россельхозакадемии за 2007 и 2008 г, ГНУ ВНИИМП Россельхозакадемии, г. Москва; конференции «Современные технологии создания пищевых продуктов в рамках требований государственной политики в области здорового питания» 2009 г, ГНУ НИИММП Россельхозакадемии, г. Волгоград; юбилейной конференции «Научно практические аспекты совершенствования качества продуктов детского и геродиетического питания» 2009 г, НИИДП, г. Истра; международной научно-практической конференции «Инновационные пути в разработке ресурсосберегающих технологий производства и переработки сельскохозяйственной продукции» 2010 г, ГНУ НИИММП Россельхозакадемии, г. Волгоград; 4-ой конференции молодых ученых и специалистов «Научно-инновационные технологии как основа продовольственной безопасности Российской Федерации» 2010 г., ГНУ ГосНИИХП Россельхозакадемии, г. Москва.

Основные положения, выносимые на защиту.

Результаты работы по определению правил подготовки и использованию калибровочных образцов сухих молочных продуктов по физико-химическим показателям для проведения калибровочных мероприятий.

Механизм формирования калибровочной группы сухих молочных продуктов без внесения искусственных и посторонних компонентов.

Результаты работы по формированию алгоритма проведения калибровочных мероприятий для сухих молочных продуктов.

Результаты работы по изучению эффекта от применения искусственных компонентов в рецептуре калибровочных образцов.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе одна в изданиях рекомендуемых ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, литературного обзора, методической части, экспериментальной части, выводов, списка литературы и приложений, содержит 30 рисунков, 18 таблиц. Список литературы включает 156 источников. Работа изложена на 133 страницах машинописного текста.

Заключение диссертации по теме «Технология мясных, молочных и рыбных продуктов и холодильных производств», Чигасов, Алексей Иванович

выводы

В результате проведенной работы были получены следующие результаты:

1. Комплекс проведенных исследований позволил установить алгоритм приготовления калибровочных образцов.

2. Подбор приготовленных образцов в состав калибровочных групп значительно улучшил характеристики калибровок, так как при этом можно достичь максимальной равномерности заполнения анализируемого диапазона.

3. Было выявлено, что эффективный подбор в состав калибровочной группы приготовленных образцов важнее увеличения общей численности составляющих ее образцов, а так же в значительной мере определяет характеристики калибровки. Увеличение численности калибровочной группы случайно подобранными образцами не приводит к улучшению характеристик калибровочных зависимостей.

3. Полученные результаты показывают необходимость формирования калибровочных групп сухих молочных продуктов приготовленными образцами в диапазоне от 72 до 154 образцов.

4. Выявлена возможность подбора приготовленных образцов в состав калибровочной группы по итогам работы стартовой калибровки.

5. Систему оценки калибровочных зависимостей целесообразно проводить при совместном применении проверки как по тестовой группе образцов, так и перекрестной с использованием анализа заполненности калибровочных диапазонов.

6. Изучение использования искусственных компонентов при приготовлении калибровочных образцов показало их негативное влияние на определение м.д. лактозы и белка. Необходим тщательный подбор образцов, входящих в состав калибровочных групп, в том числе и по однородности спектральных характеристик. Для этой цели предложено использовать уровень показателя меры спектрального подобия (МСП), составляющий до 2,5 относительных единиц.

7. Разработана «Методика подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов для ИК-спектроскопии ближней области спектра».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чигасов, Алексей Иванович, 2012 год

1. ГОСТ 29247 91 «Консервы молочные. Методы определения жира». - Введ. 1993-01-07. - М.: Изд-во стандартов, 2001. - 7 с.

2. ГОСТ 30648.2 99 «Продукты молочные для детского питания. Методы определения общего белка». - Введ. 2000-01-10. - М.: Изд-во стандартов, 2001. - 12 с.

3. ГОСТ 23621 — 79 «Молоко коровье обезжиренное сухое, поставляемое для экспорта. Технические условия». Введ. 1981-01-01. - М.: Изд-во стандартов, 2001. - 6 с.

4. ГОСТ 29246 91 «Консервы молочные сухие. Методы определения влаги». - Введ. 1993-01-07. - М.: Изд-во стандартов, 2001. - 8 с.

5. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002 «Точность (правильность и прецизионностсть) методов и результатов испытаний». Введ. 2002-01-11. -М.: Изд-во стандартов, 2005. - 25 с.

6. Белановский A.C., Математическая обработка результатов измерений физических величин/ Белановский A.C. М.:Типография Московского ордена Трудового Красного Знамени ветеринарной академии имени К.И. Скрябина, 1985 г. -46 с.

7. Беляева Н.В., Использование ИК-спектроскопии для контроля качества ингредиентов на фирме «Аромарос М»/ Беляева Н.В.// Пищевая промышленность, 2002. - № 12. - С. 78 - 79.

8. Бранд Дж., Применение спектроскопии в органической химии / Бранд Дж., Эглинтон Г.: Пер. М.Е. Корнилова.; М.: Мир, 1967. - 279 с.

9. Браун Д., М. Спектроскопия органических веществ/ Браун Д., Флойд А., Сейнзбери .:Пер. с англ. Яз.; М.: Мир, 1992. - 300 с.

10. Васильев В.П., Аналитическая химия, книга 2 физико-химические методы анализа/ Васильев В.П. М.: Дрофа, 2002. - 490 с.

11. Вилков J1.B., Пентин Ю.А., Физические методы исследования в химии. Структурные методы и оптическая спектроскопия / Вилков JI.B., Пентин Ю.А. Учебник для ВУЗов химических специальностей. М.: «Высшая школа», 1987. - 367 с.

12. Григорьев Я.M., Анализ в БИК-области. Основные понятия/ Григорьев Я.М. Спб.: ЛГУ, 2009. - 188 с.

13. Дворкин В.И., Метрология и обеспечение качества количественного химического анализа/ Дворкин В.И. М.: Химия, 2001. -263 с.

14. Денисович Е.Ю., Методы определения осмотического давления/ Денисович Е.Ю., Чигасов А.И, Юрова Е.А// Молочая промышленность, 2009. -N 1.-С. 52-53.

15. Ельяшевич М.А. Атомная и молекулярная спектроскопия/ Ельяшевич М.А.:издание 2-е.; М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 896 с.

16. Зайдель А.Н. Основы спектрального анализа/ Зайдель А.Н. М.: Наука, 1965.-320 с.

17. Заявка на изобретение № 2006144433/28. Способ и система для оценки образцов. Видарсон А., Ларсен X. Опубликовано 14.12.2006.

18. Заявка на изобретение № 92011120/13. Способ определения процентного состава жира, белка и лактозы в молоке и устройство его реализации. Бритвин Л.Н., Круковский Л.Е., Рогцин Н.В. Опубликовано 27.10.1996.

19. Зинченко B.C., БИК-анализ в определении качества / Зинченко B.C., Богомолов В.Е.// Комбикорма, 2002. №6. - С. 69 - 70.

20. Заявка на изобретение № 2002123665/28. Автоматизированный способ спектрофотометрического анализа веществ. Поплавский Ю.А., Сердюков В.И., Синица Л.Н., Щербаков А.П. Опубликовано: 27.09.2006.

21. Казицина Н. А., Применение УФ, ИК, ЯМР спектроскопии в органической химии/ Казицина Н. А., Купетская Н. Б.// М.: Высшая школа, 1979,- 264 с.

22. Калинин A.B., Портативный анализатор показателей качества молочных продуктов на основе спектрометрии ближнего РЖ-диапазона/ Калинин A.B., Крашенинников В.Н.// Журнал прикладной спектроскопии., 2008. Т. 78. - №2. - С. 274 - 279.

23. Крищенко В.П., Ближняя инфракрасная спектроскопия/ Крищенко В.П. -М.: КРОН-ПРЕСС, 1997. 639 с.

24. Лакин Г.Ф. Биометрия: учебное пособие для ВУЗов / Лакин Г.Ф.: издание 4-е.; М.: «Высшая школа», 1990. -352 с.

25. Лурье Ю.Ю., Справочник по аналитической химии / Лурье Ю.Ю.:издание 4-е.; М.: «Химия», 1975. - 456 с.

26. Михайлов В.И., Стандартные образцы и их применение в системе контроля качества продуктов детского питания/ Михайлов В.П., Крашенинин В.П., Белинская T.B. М.: АгроНИИТЭИММП, 1993. - 24 с.

27. Панков С.А., Использование ближней инфракрасной спектроскопии для анализа зерна пшеницы/ Панков С.А., Борзенко А .Г.// Вестник Московского Университета.: химия.; 2006. - Т. 47. - № 3. — С. 8285.

28. Патент № 2117932. Способ калибровки спектрального прибора. Стивен М.Маггард (US). Опубликован 20.08.1998.

29. Родионова О. Е., Хемометрика в аналитической химии/ Родионова О. Е., Померанцев А. JI. М.: Институт химической физики им. H.H. Семенова РАН, 2006. - 61 с.

30. Синельников Б.М., Лактоза и ее производные/ Синельников Б.М., Храмцов А.Г., Евдокимов И.А., Рябцева С.А., Серов A.B. СПб: Профессия, 2007. - 768 с.

31. Смит А., Прикладная спектроскопия/ Смит А.:Пер. с англ. Яз. Канд. Хим. Наук Тарасиевича Б.Н.; М.: «Мир», 1982. - 328 с.

32. Степанов Н.Ф., Квантовая механика молекул и квантовая химия/ Степанов Н.Ф., Пупышев В.Н. Учеб. Пособие. М. Изд-во МГУ, 1991. - 384 с.

33. Фетисов Е.А., Статистические методы контроля качества молочной продукции/ Фетисов Е.А. М. Агропромиздат, 1985 г. - 80 с.

34. Фишер P.A., Статистические методы для исследователей/ Фишер P.A. -М.: Госстатиздат, 1988 г. 488 с.

35. Харитонов В.Д., Контроль показателей качества молочной продукции с применением спектрального анализа в ближней области инфракрасного спектра/ Харитонов В.Д., Чигасов А.И, Юрова Е.А// Молочая промышленность, № 2, 2012. С. 34-38.

36. Скурихин И.М., Химический состав российских пищевых продуктов/ Скурихин И.М. Справочник под ред. Члена-корреспондента МАИ, профессора И.М. Скурихина и академика РАМН, профессора В.А. Тутельяна. М.: Дели-принт, 2002. - 236 с.

37. Чу люков А.Г., БИК-спектроскопия: современный метод экспресс-контроля качества продукции/ Чулюков А .Г.// Агробизнес и пищевая промышленность № 11, 2002 г, С. 36.

38. Чулюков А.Г., Экспресс-метод контроля качества сухого молока с использованием БИК-анализатора/ Чулюков А.Г.// Переработка молока, № 5, 2006 г, С. 46.

39. Чулюков О.Г., Технологический контроль условной крахмалистости в зерне методом ближней инфракрасной спектроскопии/ Чулюков О.Г., Корчагина Г.Т., Абрамова И.М., Булатицкий К.К., Вагина О.М.// Пищевая промышленность, №6, 2005 г, С. 14-15.

40. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных / Эсбенсен К.: под редакцией Родионовой O.E.; перевод с английского., Черноголовка М.: ИПХФ РАН, 2005. - 160 с.

41. Юрова Е.А. Стандартизация методов контроля молока и молочной продукции/ Юрова Е.А.// Молочная промышленность, 2011, № 2. -С.32 35.

42. Юрова Е.А., Разработка современного высокоэффективного метода подготовки стандартных образцов молока и молочных продуктов/ Юрова Е.А., Чигасов А.И. «Научное обеспечение молочной промышленности»: Сборник научных трудов. -М.:ГНУ ВНИМИ, 2009. С. 43-48.

43. Юрова Е.А., Современные инструментальные методы контроля молочной продукции/ Юрова Е.А., Кобзева Т.В.// Молочная промышленность, 2011, № 2. С. 36 - 38.

44. Юрова Е.А., Современные инструментальные методы контроля молочной продукции/ Юрова Е.А.// Молочная промышленность, 2011, №2. -С. 36-38.

45. Abrams S.M., Determination of forage quality using near infrared reflectance spectroscopy: efficacy of broad-based calibration equations/ Abrams S.M., Shenk J.S., Westerhaus M.O., Barton F.E.// Journal of Dairy Science. 1987, Vol. 70, 1.4.-P. 806-813.

46. Agnet Y., Fourier transform infrared spectroscopy a new concept for milk and milk products analysis/ Agnet Y. International Dairy Federation. -Brussels. 1998. - Bulletin 332. - P. 5 8- 68.

47. Baer R.J., Compositional analysis of nonfat dry milk by using near infrared diffuse reflectance spectroscopy/ Baer R.J., Frank J.F., Loewenstein M.// J. Assoc. Of Anal. Chem. 1983. - Vol. 66. -1. 4. - P. 858 - 863.

48. Bakeev K.A., Near Infrared spectroscopy as a process analytical tool/ Bakeev K.A.// Spectroscopy. 2004. - Vol. 19. -1. 1. - P. 32 - 35.

49. Barbano D.M., Total nitrogen content of milk: a rapid microwave Kjeldahl digestation/ Barbano D.M., Clare J.L.// J. Dairy Sci. 1990. - Vol. 73. -1.1. -P. 83.

50. Barbano D.M., Kjeldahl method for determination of total nitrogen content of milk: collaborative study/ Barbano D.M., Clare J.L., Dunham C.E., Fleming J.R.// J. Assoc. Off. Anal. Chem. 1990. - Vol. 73. - P. 849 - 859.

51. Barbano D.M., Lynch J.M. Direct and indirect determination of true protein content of milk by Kjeldahl analysis: collaborative study/ Barbano D.M., Lynch J.M.// Journal of Analytical chemistry. 1991. - Vol. 74. - P. 281 - 288.

52. Baumgartner M., Evaluation of Fourier transform infrared spectroscopy for the routine determination of urea milk/ Baumgartner M., Flock M., Winter P., Luf W., Baumgartner W.// Milchwissenschaft. 2003. - Vol. 58. -P. 599 - 602.

53. Bernice L. Mills, The quantitative analysis of fat and protein in meat by transmission infrared analysis/ Bernice L. Mills, Van de Voort F. R., Kakuda Y.// Meat Science. 1984. - Vol. 11. -1. 4. - P. 253 - 262.

54. Berzaghi P., Near-infrared spectroscopy in animal science production: principles and application/ Berzaghi P., RioVanto R.// Italian Journal Animal Science. 2009. - Vol. 8. - P. 39 - 62.

55. Bi Weihong, Compositional analysis of protein content in milk with NEAR infrared spectroscopy/ Bi Weihong, Yang Xiaoli, Li Chao, Liu Haiying// Proceeding of SPIE The International Society For Optical Engineering. 2006. -Vol. 6150.-I. l.-P. 141 - 148.

56. Biggs D.A. Infrared milk analyzer/ Biggs D.A.// J. Dairy Sci. 1972. -Vol. 55.-I. 5.-P. 650-651.

57. Biggs D.A., Performance specification for infrared milk analysis/ Biggs D.A.// Journal of the association of official Analytical Chemists. 1979. -Vol. 62.-I. 6.-P. 1211-1214.

58. Biggs D.A., Precission and accuracy of infrared milk analysis/ Biggs D.A.// Journal Association of. Analytical Chemystri. 1972. - Vol. 55. - P. 488 -497.

59. Biggs D.A., Johnson G. and Sjaunja L.O. Analysis of fat, protein, lactose and total solids by infrared absorption/ Biggs D.A., Johnson G. and Sjaunja L.O.// International Dairy Federation, Brussels. 1997. - Bulletin 208. - P. 21 - 30.

60. Biggs D.A., McKenna D. Alternative methods for infrared analysis of fat in milk: interlaboratory study/ Biggs D.A., McKenna D.// Journal Association of Analytical Chemistry. 1989. - Vol. 72. -1. 5. - P. 724 - 734.

61. Biggs DA., Instrumental infrared estimation of fat, protein, and lactose in milk: collaborative study/ Biggs DA.// Journal of Association Analytical Chemistry.- 1978 Vol. 61.-I. 5.-P. 1015 1034.

62. Bouveresse E., Standardization of near-infrared spectrometric instruments: A review/ Bouveresse E., Massart D.L. Hartman C.// Analytical Chemistry. 1996. - Vol. 68. -1. 6. - P. 982 - 990.

63. Burns D.A., Ciurczak E.W. Handbook of NEAR-infrared analysis/ Burns D.A., Ciurczak E.W.// CRC Press. 2007. - P. 836.

64. Cen H., Theory and application of near infrared reflectance spectroscopy in determination of food quality/ Cen H., He Y.// Trends in Food Science & Technology. 2007. Vol. 18. -1. 2. - P. 72 - 83.

65. Chen M., Sampling Technique for Cheese Analysis by FTIR Spectroscopy/ Chen M., Irudayaraj J.// J. of Food Science. 1998. - Vol.63. -1.1. -P.96-99.

66. Cocciardi R.A., A rapid Fourier transform infrared quality control method for chocolate milk constituents/ Cocciardi R.A., Ismail A.A., Van de Voort F.R. and Sedman J.// Milchwissenschaft 2001. - Vol. 56. -1. 12. - P. 690 - 693.

67. Di Wu, Content Determination of Proteins in Milk Powder Using Short-Wave Near-Infrared Spectroscopy/ Di Wu, Shuijuan Feng, Xiaojing Chen, Haiqing Yang, Yong He// Congress on Image and Signal Processing. 2008. Vol. 5.-P. 258-261.

68. Di Wu, Short-Wave Near-Infrared Spectroscopy of Milk Powder: Quantitative Analysis of Fat Content/ Di Wu, Shuijuan Feng, Xiaojing Chen, Haiqing Yang, Yong He.// Congress on Image and Signal Processing. 2008. Vol. 2.-P. 133 - 136.

69. Di Wu, Study of infrared spectroscopy technique for fast measurement of protein content in milk powder based on LS-SVM/ Di Wu, Yong He, Shuijuan Feng, Da Wen Sun.// Journal of Food Engineering. 2008. - Vol. 84. - I. 1. - P. 124-131.

70. Drackova M., Analysis of goat milk by Near-Infrared spectroscopy/ Drackova M., Hadra L., Janstova B., Navratilova P., Pridalova H., Vorlova L.// ACTA VET. BRNO. Vol. 77. - P. 415 - 422.

71. Elkashef A.A., Interlaboratory assessment of dry calibration milks for calibrating infrared milk analyzers/ Elkashef A.A., Blais J.-S.// J. Assoc. Off. Anal. Chem. 1991. - Vol. 74. - I. 5. - P. 772 - 779.

72. Elkashev A.A. Dry calibration milks for calibrating infrared milk analyzers/ Elkashev A.A.// McGill University, 1990. - 142 p.

73. Frank J., Application of near infrared reflectance spectroscopy to cheese analysis/ Frank J., Birth G.// Journal of Dairy Science. 1982. - Vol. 65. -I. 7. - P. 1110-1116.

74. Franke A.A., Influence of Dairy Rations with Whole Cottonseed or Extruded Soybeans on Accuracy of Analyses for Milk Components/ Franke A.A., Dunkley W.L., Smith N.E.// Journal of Dairy Science. 1981. - Vol. 64. -1. 11. — P. 2185-2191.

75. Fuller M.P., Partial least-squares quantitative analysis of infrared spectroscopic data/ Fuller M.P., Ritter G.L., Drapper C.S.// Applied spectroscopy. 1988. - Vol. 42. -1. 2. - P. 228 - 236.

76. Garrido-Varo A. Current and future applications of NIRS technology in the feed industry/ Garrido-Varo A.// Options Mediterranees. -1997. Vol. 26, -P. 87-92.

77. Goulden J. D., Analysis of milk by infra-red absorption/ Goulden J. D.// Journal Dairy Research. 1964. - Vol. 31. - P. 273-284.

78. Hanus O., Kjeltec as a tool for calibration of infrared milk analyzers/ Hanus O., Ficnar J.// In Focus, The Tecator Journal of Technology for Chemical Analysis.- 1990.-Vol. 13.-I. l.-P. 15-17.

79. Hanus O., The effect of aging of milk samples on the accuracy of infrared analysis of milk composition/ Hanus O., Gencurova V., Gabriel B.// Vet. Med. 1992. - Vol. 37. -1. 3. - P. 149 - 160.

80. Harris W. M., Automated determination of fat, crude protein and lactose in ewe milk by infrared spectrometry/ Harris W. M.// The Analyst. 1986. -Vol. lll.-I. l.-P. 37-39.

81. Hermida M., Moisture, solids-non-fat and fat analysis in butter by near infrared spectroscopy/ Hermida M., Gonzalez J.M., Sanchez M., Rodriguez-Otero J.L.// International Dairy Journal. 2001. - Vol. 11. -1. 1. - P. 93 - 98.

82. Hewavitharana A., Fourier transform infrared spectrometric method for the rapid determination of casein in raw milk/ Hewavitharana A., Van Brakel B.// The Analyst. 1997. - Vol. 122. - P. 701 - 704.

83. Ismail A.A., Rapid quantitative determination of free fatty acids in fats and oils by FTIR spectroscopy/ Ismail A.A., Van de Voort F.R., Sedman J.// J. Am. Oil Chem. Soc. 1993. - Vol. 70. - P. 335 - 341.

84. Rodriguez-Otero J.L., Analysis of dairy products by near-Infrared spectroscopy: a review/ Rodriguez-Otero J.L., Hermida M., Centeno J.// Journal Agricultural Food Chemystry. 1997. - Vol. 45. -1. 8. - P. 2815-2819.

85. Jankovska R., Analysis of cow milk by Near-infrared spectroscopy/ Jankovska R., Sustova K.// Czech Journal of Food Science. 2003. - Vol. 21. - I. 4.-P. 123- 128.

86. Kamishikiryo-Yamashita H., Protein content in milk by Near-Infrared spectroscopy/ Kamishikiryo-Yamashita H., Oritani Y., Takamura H., Matoba T.II Journal of Food Science. 1994. - Vol. 59. -1. 2. - P. 313 - 315.

87. Karman A.H., A simple rapid method to determine the casein content of milk by infrared spectrophotometry/ Karman A.H., Van Boekel M.A., Arentsen A.P.// Neth. Milk Dairy J. 1987. - Vol. 41. - P. 175 - 187.

88. Kaylegian K. E., Calibration of infrared milk analyzers: modified milk versus producer milk/ Kaylegian K. E., Houghton G. E., Lynch J. M., Fleming J. R., Barbano D. M./l Journal of Dairy Science. 2006. - Vol. 89.1. 8. - P. 2817 - 2832.

89. Kaylegian K.E., Modified versus producer milk calibration: mid-infrared analyzer performance validation/ Kaylegian K.E., Lynch J.M., Houghton G.E., Fleming J.R., Barbano D.M.//Journal of dairy science. 2006. Vol. 89. - P. 2833 -2845.

90. Kress-Rogers E., Instrumentation and sensors for the food industry/ Kress-Rogers E., Brimelow J.B.// Cambridge: Woodhead Publishing Limited, CRC Press LLC.-2005.-P. 801.

91. Laporte M.F., Near infrared technology and dairy food products analysis: a review/ Laporte M.F., Paquin P.// Seminar in Food Analysis. 1998. -Vol. 3.-P. 173- 190.

92. Laporte M.F., Near-Infrared Analysis of Fat, Protein, and Casein in Cow's Milk/ Laporte M.F., Paquin P.// Journal of Agriculture Food Chemistry.1999. Vol. 47. -1. 7, P. 2600 - 2605.

93. Lefier D. Application of Fourier transform infrared spectroscopy in milk and milk product analysis/ Lefier D.// A literature survey, International Dairy Federation. Brussels. - 1998. - Bullettin 332. - P. 54 - 57.

94. Li H., Determination of peroxide value by Fourier transform near-infrared spectroscopy/ Li H., Van de Voort F.R., Ismail A.A., Cox R.// JAOCS.2000. Vol. 77. -1. 2. - P. 137 - 142.

95. Luginbuehl W., Evaluation of designed calibration samples for casein calibration in fourier transform infrared analysis of milk/ Luginbuehl W.// Lebensmittel-Wissenschaft und Technologie. 2002. - Vol. 35. -1. 6. - P. 554 - 558.

96. Luginbuehl W., Infrared analysis of raw milk: PLS calibrations of casein, whey protein, true and crude protein content with native calibration samples/ Luginbuehl W., Liniger A.//Milchwissenschaft. 2006. - Vol. 61. - I. 1. -P. 22-25.

97. Lynch J.M., Evaluation of commercially available milk powders for calibration of mid-infrared analyzers/ Lynch J.M., Barbano D.M., Fleming J.R.// Journal of AOAC International. 1995. - Vol. 78. -1. 5. - P. 1219 - 1224.

98. Lynch J.M., Precalibration Evaluation Procedures for Mid-Infrared Milk Analyzers/ Lynch J.M., Barbano D.M., Schweisthal M., Fleming J.R.// Journal of Dairy Science. 2006. - Vol. 89. -1. 8. - P. 2761 - 2774.

99. Abd El-Salam M.H., Evaluation of the Milkoscan 104 A/B for determination of milk fat, protein and lactose in milk of some mammals/ Abd El-Salam M.H., Al-Khamy A.F., H. El-Etriby// Food Chemistry. 1986. Vol. 19. - I. 3,-P. 213-224.

100. Mark H. Use of Mahalanobis distances to evaluate sample preparation methods for near-infrared reflectance analysis/ Mark H.// Analytical Chemistry. -1987. Vol. 59. -1. 5. - P. 790 - 795.

101. Mark H.L., Qualitative near-infrared reflectance analysis using Mahalanobis distances/ Mark H.L., Tunnell D.// Analitycal Chemistry. 1985. -Vol. 57.-I. 7.-P. 1449-1456.

102. Martens H., Multivariate calibration/ Martens H., Nas T.// Technometrics. 1991. - Vol. 33. - P. 366-367.

103. Mills B.L., The Mojonnier as a reference method for the infrared analysis of fat in meat products/ Mills B.L., Van de Voort F.R., Usborne W.R.// J. Assoc. Off. Anal. Chem. 1983. - Vol. 66. -1. 4. - P. 1048 - 1050.

104. Nas T., Comparison of linear statistical methods for calibration of NIR instruments/ Nas T., Irgens C., Martens H.// Applied Statistic. 1986. - Vol. 35. -P. 195-206.

105. Nas T., Multivariate calibration and classification/ Nas T., Isaksson T., Fearn T., Davies T.// Christerer: NIR publications. 2002. - P. 1273 - 1284.

106. Osborn B.G. Calibration of instruments for near-infrared spectroscopy/ Osborn B.G.// Spectroscopy. 1994. - Vol. 4. -1. 4. - P. 48-55.

107. Osborne B.G., Near infrared spectroscopy in food analysis/ Osborne B.G., Fearn T.// Longman Scientific and Technical. New York: Wiley.- 1993. -200 p.

108. Osborne B.G., Practical NIR spectroscopy with applications in food and beverage analysis/ Osborne B.G., Fearn T., Hindle P.H.// Longman Scientific & Technical. New York: Wiley. - 1993. - 227 p.

109. O'Sullivan A., The use of chemical and infrared methods for analysis of milk and dairy products/ O'Sullivan A., o'Connor B., Kelly A., McGath M.J.// International Journal of Dairy Technology. 1999. Vol. 52. -1. 4. P. 139 - 148.

110. Paradkarm M., Determination of cholesterol in dairy products by infrared techniques: 2. FT-NIR method/ Paradkarm M., Irudayaraj J.// International J. of Dairy Technology. 2002. - Vol.55. -1.3. - P. 133 - 138.

111. Patrick F. Advanced dairy chemistry/ Patrick F.// New York: Plenum Publisher. 2003. - Vol. 1. - P. 554.

112. Plugge W., Near-infrared spectroscopy as a tool to improve quality/ Plugge W., Van der Vlies CM J. Pharm. Biomed. Anal. 1996. - Vol. 14. - I. 8-10.-P. 891 -898.

113. Ruzickova J., Determination of Selected Parameters of Quality of the Dairy Products by NIR Spectroscopy/ Ruzickova J., Sustova K.// Czech Journal of Food Science. 2006. - Vol. 24. -1. 6. - P. 255 - 260.

114. Sjaunjaa L. O., Laboratory Experiments with a New Infrared (IR) Milk Analyzer, the Milko-Scan 605/ Sjaunjaa L. O., Andersson I.// Acta Agriculturae Scandinavica. 1985. Vol. 35. -1. 4. - P. 345 - 352.

115. Slavica G.T., Evaluation of milk quality on the basis of true protein value with FT-IR spectrometry/ Slavica G.T., Marta B.// Poljopriveda Agriculture. -2000.-Vol. 6.-P. 108-111.

116. Stanley D.W., A brief history of infrared milk analysis in Ontario/ Stanley D.W., Szijarto L.F.// Dept. of food science. 2006. - 28 p.

117. Sustova K., Analysis of ewe's milk by ft near infrared spectroscopy: mesuarement of samples on Detri dishes in reflectance mode/ Sustova K., Kuchtik

118. J., Kracmar S.// Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. 2006. - Vol. 2. - P. 131 - 138.

119. Teger S.G, Evaluation of milk quality on the basis of true protein value with FT-IR spectroscopy/ Teger S.G., Berlec M.// Agriculture. 2000. -Vol. 66.-I.1.-P. 108-110.

120. Tsenkova R., Near-Infrared Spectroscopy for dairy management measurement of unhomogenized milk composition/ Tsenkova R., Atamassova S., Toyoda K., Ozaky Y., Fearn T.// Journal of Dairy Science. 1999. - Vol. 82. - I. 11.-P. 2344-2351.

121. Tsenkova R., Somatic cell count determination in cow's milk by near-infrared spectroscopy: a new diagnostic tool/ Tsenkova R., Atanassova S., Kawano S., Toyoda K.// J. Anim. Sci. 2001. - Vol. 79. -1. 10. - P. 2550 - 2557.

122. Van de Voort F.R., Evaluation of Milkoscan 104 infrared milk analyzer/ Van de Voort F.R.// J. Assoc. Off. Anal. Chem. 1980. - Vol. 63. -1. 5. -P. 973-980.

123. Van de Voort F.R., Proximate analysis of foods by mid FTIR spectroscopy/ Van de Voort F.R, Ismail A.A.// Trends in FS&T. - 1980. - P. 13 - 17.

124. Van de Voort F.R. Fourier transform infrared spectroscopy applied to food analysis// Food Res. Int. 1992. - Vol. 25. -1.5. - P. 397 - 403.

125. Van de Voort F.R, Dry calibration milks for infrared milk analyzers/ Van de Voort F.R, Elkashef A.A, Mills B.L.// J. Assoc. Off. Anal. Chem. 1990. -Vol. 73.-I. 5.-P. 688-692.

126. Van de Voort F.R, The determination of peroxide value by Fourier Transform infrared (FTIR) spectroscopy/ Van de Voort F.R, Ismail A.A, Sedman J, Dubois J, Nicodemo T.// J. Am. Oil Chem. Soc. 1994. - Vol. 71. - I. 9. - P. 921 -926.

127. Van de Voort F.R., FTIR Spectroscopy the next generation of oil analysis methodologies/ Van de Voort F.R., Sedman J.// Inform. - 2000. - Vol. 11. -I. 6.-P. 614-620.

128. Van de Voort F.R., Assessment of Fourier transform infrared analysis of milk/ Van de Voort F.R., Sedman J., Emo G. and Ismail A.A.// J. Assoc. Off. Anal. Chem. 1992. - Vol. 75. - I. 5. - P. 780 - 785.

129. Van de Voort F.R., Moving FTIR spectroscopy into the quality control laboratory/ Van de Voort F.R., Sedman J., Ismail A.A., Dwight S.// Applications. Lipid Technol. 1996. - Vol. 8. -1. 5. - P. 89 - 91.

130. Vlachos N., Applications of Fourier transform-infrared spectroscopy to edible oils/ Vlachos N., Skopelitis Y., Psaorudaki M., Konstantinidou V., Chatzilazarow A., Tegou E.// Anal Chim Acta. 2006. - Vol. 573. - P. 459 - 465.

131. Wilson R.H., Fourier transform mid-infrared spectroscopy for food analysis/ Wilson R.H./ Wua D., Fenga S., He Y.// Trends in Analytical Chemistry. 1990.-Vol. 9.-I. 4.-P. 127-131.

132. Wua D., Infrared Spectroscopy Technique for the Nondestructive Measurement of Fat Content in Milk Powder/ Wua D., Fenga S., He Y.// Journal of Dairy Science. 2007. - Vol. 90. -1. 8. - P. 3613 - 3619.

133. Deng Y., Zhou Q., Su-Qin, Guang S., Xue P., Guang Y, Xi P.F. Quality analysis of powdered milk via FTIR spectroscopy/ Deng Y., Zhou Q., Su-Qin, Guang S., Xue P., Guang Y., Xi P.F.// 2005. - Vol. 25. - I. 12. - P. 1972 -1974.

134. Настоящая методика предназначена для подготовки групп калибровочных образцов сухих молочных продуктов по физико-химическим показателям для калибровки ИК-анализаторов ближней области спектра на примере спектрометра МРА фирмы Bruker.

135. Средства измерений, вспомогательные устройства и материалы

136. Весы по ГОСТ Р 53228 с пределом допускаемой абсолютной погрешности однократного взвешивания ± 0,2 мг.

137. Ложка полимерная или металлическая.

138. Шпатели различных размеров.5

139. Стаканы из полимерного материала емкостью 0, 5 дм .

140. Требования к квалификации операторов

141. Выполнение измерений может производить специалист, имеющий специальное образование, освоивший метод в соответствии нормативами точности при выполнении процедур контроля качества.3. Условия работы

142. Определение диапазонов значений физико-химических показателей калибровочной группы

143. Калибровки с широкими рабочими диапазонами определения физико-химических показателей целесообразно использовать при идентификации, основываясь на анализе полученных физико-химических значений показателей м.д. жира, белка, лактозы и величины МСП.

144. Требования к исходным образцам для приготовления калибровочныхобразцов

145. Наименован ие продукта Титруемая кислотност ь, °Т Массовая доля жира, % Массовая доля белка, % Массовая доля лактозы, % Массова я доля влаги, %

146. Молоко сухое цельное 14,0-22,0 23,0-27,0 23,0-26,0 37,0-40,0 2,0-6,0

147. Молоко сухое обезжиренно е 14,0-18,0 0-4,0 29,0-36,0 49,0 54,0 2,0 - 6,0

148. Сыворотка сухая молочная 14,0-20,0 0-3,0 9,0-15,0 67,0 72,0 2,0-6,0

149. Сливки сухие 12,0-18,0 36,0-48,0 16,0-20,0 35,0-40,0 2,0-6,0

150. Не допускается использование исходных образцов и калибровочных' образцов, неудовлетворяющих требованиям таблицы 1 и заданному уровню МСП.

151. Подготовка к выполнению работ и измерений

152. Отбор проб сухих молочных продуктов и подготовка их к измерениям по ГОСТ 26809.

153. За окончательные результаты измерений принимают среднее арифметическое значение результатов двух параллельных измерений.

154. Приготовление калибровочных образцов заданного физикохимического состава

155. Исходные Диапазон по Диапазон по Диапазон по Диапазон пообразцы м.д. жира, % м.д. белка, % м.д. лактозы, % м.д. сухих веществ, %

156. СОМ и СЦМ 0-27,0 23,0-33,0 37,0-54,0 2,0 6,0

157. СОМ и 0-4,0 9,0-33,0 49,0-72,0 2,0-6,0сыворотка

158. СОМ и 0-48,0 16,0-33,0 35,0-54,0 2,0 6,0сливки

159. СЦМ и 3,0-27,0 9,0-26,0 37,0 72,0 2,0 - 6,0сыворотка

160. СЦМ и 23,0-48,0 16,0-26,0 35,0-40,0 2,0-6,0сливки

161. Сыворотка и 0 48,0 9,0-20,0 35,0-72,0 2,0 - 6,0сливки

162. Алгоритм расчета рецептуры калибровочных образцов для формирования калибровочной группы.

163. Преобразовав уравнение 5, получаем значение концентрации смешиваемых исходных образцов х и у в процентах (формула 6). Формула 7 выводится аналогично. \а с\ х 100%1. У =1—г—л— (6)а ■х = ^-1 —1\а о|

164. Используя концентрации смешиваемых исходных образцов (7.2.), определяем массу каждого исходного образца для приготовления каждого калибровочного образца в граммах, для всей калибровочной группы.

165. Расчет калибровочной модели проводят с помощью программного приложения (например, Quant 2 и OPUS Lab пакета Opus 6.0 и 6.5 с использованием программы Microsoft Excel).