Выявление по спектральным данным факторов влияния на зерно пшеницы обработки электрофизическими методами

ТЕХНОЛОГИЯ ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ ТОВАРОВ

УДК 636.086.1:

ВЫЯВЛЕНИЕ ПО СПЕКТРАЛЬНЫМ ДАННЫМ ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА ЗЕРНО ПШЕНИЦЫ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ

С.И. Николаев, доктор сельскохозяйственных наук И.О. Кулаго, кандидат химических наук С.Н. Родионов, кандидат сельскохозяйственных наук К.В. Костычев, аспирант

Волгоградский государственный аграрный университет

В данной работе рассматриваются методы быстрого определения основных параметров зерна пшеницы, обработанного электрофизическими методами при помощи БИК-анализатора и статистических методов обработки полученной информации.

Ключевые слова: хемометрика, спектры, БИК-анализатор, электрофизическая обработка, зерно пшеницы.

В странах с высоким уровнем развития агропромышленного производства для контроля качества продовольственного сырья и продуктов питания активно применяются методы, основанные на использовании БИК-анализаторов (спектрофотометры в ближней инфракрасной области спектра). Методы, использующие БИК-анализаторы, предназначены для быстрого определения основных параметров зерна и продуктов его переработки: содержания белка, влаги, крахмала, сахаров, жира, клетчатки, зольности, количества клейковины и других показателей.

Суть БИК-анализа сводится к измерению спектров пропускания (отражения) образцов в ближней инфракрасной области и их последующему анализу, который заключается в установлении корреляции между измеренными спектрами и значениями параметров образцов, полученных стандартными - референтными методами. Подобная процедура называется калибровкой ИК-анализатора. При этой процедуре по специальной методике отбирается представительный набор образцов, проводятся измерения спектров этих образцов с их последующим химическим анализом. Результаты этих измерений служат основой для последующей интерпретации данных ИК-анализа.

Поглощение в ближней ИК области обусловлено обертонами гармоник известных основных ИК колебаний и, что наиболее важно, всеми типами сопутствующих интерферирующих сложных колебаний. Этот эффект можно рассмотреть на примере трехатомной молекулы СО2, имеющей три основных колебания VI, у2, Уз (два валентных и одно деформационное) в средней ИК области (рис. 1) [5].

о

з

т

л

121

Г53'

4 -

^ ’ г >1

*У,+ У,

1 У. + Д*>3

1 У, * у ж ( + Ъ |

К» +2 Уж

1 1 ц + 2 Уж,

Уг + ЗУ, , 1

V, + ЗУ,

2 У, * Уж 1

2 у, * V,

У, ♦ 4У, ¿у ,♦ У] 1 ‘ЛЬ + У, «*! + |

' * •

1 И

основные колебания и обертона

сложные

колебания

результирующим

спектр

Рисунок 1 - Уровни энергий трех основных колебания VI, V2, V;? молекулы СО2

Основные колебания VI, V2, V? молекулы СО2 локализованы в средней ИК области. Интенсивность их обертонов снижается с возрастанием порядка и увеличением длины волны. По правилу отбора в ближней ИК области получаем множество сложных полос, образующих результирующий спектр.

В ближней ИК области спектрально представлены практически все органические молекулы, в которых доминируют СН-, КН- и ОН-группы. Не проявляют ближнего ИК поглощения молекулы типа 1,2-дибром-1,1,2,2-тетрахлорэтана, сероуглерода или бромида бора.

Количество сложных колебаний значительно увеличивается с возрастанием числа атомов в молекуле. Даже для относительно простых молекул суммарная плотность колебательных полос составляет порядка 1000 на одно волновое число. Отдельные колебательные моды внутри молекулы интерферируют друг с другом. Число комбинаций, проявляющихся в ближней ИК области, значительно возрастает по квантовомеханической причине: случайное вырождение, т.е. когда колебания различного происхождения имеют одну и ту же энергию, так называемое Ферми-взаимодействие, приводит к энергетическому расщеплению первых уровней вырождения. В данном случае, ввиду высокой плотности колебательных полос, такие вырождения - скорее правило, чем исключения.

Спектры даже маленьких молекул в ближней ИК области характеризуются большой сложностью, а реальные образцы состоят из смеси молекул, например, воды, жира, крахмала, сахара и белка, и их концентрации необходимо измерять одновременно. Подобный сложный спектр практически невозможно разделить на индивидуальные составляющие. Информация о структуре и составе спектра скрыта, как если бы она была закодирована, и классическая интерпретация невозможна. Количественный и качественный анализ возможен только на основе статистических, так называемых «хемо-метрических» методов.

Хемометрика - наука, позволяющая извлечь полезную информацию из больших (многомерных) массивов данных, находя в них скрытые зависимости и существенно понижая их размерность [4].

Центральная концепция хемометрических методов - это понятие «главной компоненты». Так называют специальный тип переменной - латентную переменную, кото-

рая не может быть явно объявлена и непосредственно измерена. В математическом смысле латентная переменная является линейной комбинацией исходных переменных, которая может быть формально определена как собственный вектор ковариационной матрицы данных. Главные компоненты показывают скрытые систематические связи, присущие исходному набору данных. Они могут быть естественно ранжированы, в порядке, соответствующем наибольшему изменению в данных, или, что то же самое, в порядке убывания соответствующих собственных значений матрицы данных. При этом такая модель имеет, как правило, существенно меньшее число переменных, в силу чего данный подход и может интерпретироваться как проекционный, когда исходные данные проецируются на гиперплоскость размерности меньшей, нежели исходное пространство. Проекции исходных данных называются счетами, и они играют очень важную роль в хемометрическом анализе данных.

Главной особенностью количественных хемометрических процедур является возможность калибровки по интересующим компонентам без предварительной информации об образце и независимо от остальных компонентов. Общий состав образца редко известен, однако, в хемометрике отдельные компоненты не связаны. Наиболее приемлемые длины волн анализа выбираются на основании математического алгоритма. Другой важный аспект хемометрики - достоверная оценка всех стандартных отклонений, так как они автоматически обеспечиваются алгоритмом расчетной программы.

Нами была проведена экспериментальная оценка по стандартным градуировкам (протеин, влажность, клейковина) изменений в показателях зерна пшеницы после обработки электрофизическими методами. Было обнаружено, что при действии на зерно разных режимов электрообработки показатели содержания протеина, влажности, клейковины практически не меняются. В то же время, как показали результаты других исследователей в области электрообработки, обработанное зерно начинает проявлять себя по-другому, что выражается в улучшении хранения, а затем в ускорении прорастания и всхожести [2, 3]. По-видимому, при обработке зерна происходит передача порций энергии, которая хранится в зерне как потенциальность и начинает проявляться, когда зерно попадает в благоприятные условия, способствующие раскрытию, реализации полученной потенциальности, а сама потенциальность как энергетическая характеристика должна отобразиться в спектральной информации.

Для проверки этого предположения решили провести обработку зерна пшеницы разными режимами и построить градуировочные модели на показатели электрофизической обработки: 1) изменение температуры; 2) количество энергии; 3) удельная энергия.

В нашем эксперименте зерно является объектом электрофизического воздействия, установка, на которой обрабатывали зерно, описана в работе [1]. Расчеты проводились при помощи программы хемометрической обработки спектральных данных «Парсел» разработчик НПФ «Люмэкс». Результаты исследования приведены в рис. 1, 2, 3 и таблице 1.

Рисунок 1 - Изменение температуры зерна Рисунок 2 - Энергия обработки зерна

Градуировочная модель Удельная энергия

»і анализом | Счета | Спектр.м

Показатель:

[Ёул

"31

3

Исключить выделенные спектры

Отенить все изменения

Рисунок 3 - Удельная энергия обработки зерна

Таблица 1 - Корреляция между параметрами электрофизической обработки образцов и спектральными откликами образцов в БИК-области

№ Параметры обработки Диапазон в спектре см-1 Расчетный метод Коэффициент корреляции

1 Удельная энергия 11 500-13 900 PLS 0,92

2 Количество энергии 11 500-13 900 PLS 0,92

3 Изменение температуры 9750-11 450 PLS 0,82

Наибольшая корреляция спектральных данных с параметрами, характеризующими энергии электрофизической обработки, обнаружена в области 11500-13900 см-1 (0,92). Диапазон 9750-11 450 см-1 отобразил температурные изменения в образце (0,82). Из расчета видно, что разные порции энергии при обработке линейно отображаются в БИК-спектрах зерна пшеницы. Возможно, при повышении количества энергии обработки линейность может быть нарушена, то есть избыток энергии начнет разрушать структуру образца. В данном случае коэффициенты корреляции полученных градуировочных моделей показывают, что воздействия обработки принимаются зерном пшеницы в порциях, соответствующих параметрам обработки.

Полученные результаты показывают возможность практической оценки спектральными методами с хемометрической обработкой данных величины энергетического воздействия на обрабатываемые образцы.

Библиографический список

1. Корко, В.С. Разработка электрогидротермического способа обработки фуражного зерна [Текст]: дис. ... канд. технические науки / В.С. Корко. - 05.20.02. - М.: РГБ, 2007. - 209 с.

2. Миронова, А.Н. Влияние электрообработки на сохранность нового урожая [Текст] / АН. Миронова // Труды ЧИМЭСХ. - Челябинск: ЧИМЭСХ,1977. - Вып. 121. - С. 92-95.

3. Мищенко, В.И. Влияние электрофизических факторов на посевные качества семян и урожайность [Текст] / В.И. Мищенко, В.А. Музыченко // Теория и практика предпосевной обработки семян: научные труды ВАСХНИЛ. - Киев, 1984. - С. 145.

4. Шараф, М.А. Хемометрика [Текст] : пер. с англ. / М. А. Шараф. - М.: Мир, 1987. -

С. 256.

5. Шмидт, В. Оптическая спектроскопия для химиков и биологов [Текст] / В. Шмидт. -М. : Техносфера, 2007. - С. 368.

E-mail: Rodion_68@mail.ru