автореферат диссертации по технологии продовольственных продуктов, 05.18.15, диссертация на тему:Разработка информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе комплекса физико-химических показателей

кандидата технических наук
Белкин, Юрий Дмитриевич
город
Москва
год
2013
специальность ВАК РФ
05.18.15
цена
450 рублей
Диссертация по технологии продовольственных продуктов на тему «Разработка информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе комплекса физико-химических показателей»

Автореферат диссертации по теме "Разработка информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе комплекса физико-химических показателей"

На правах рукописи

Белкин Юрий Дмитриевич

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

ИДЕНТИФИКАЦИИ СПИРТНЫХ НАПИТКОВ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСА ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Специальность 05.18.15 - Технология и товароведение пищевых продуктов и функционального и специализированного назначения и общественного питания

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

З ОКТ 2013

005533847

Москва - 2013

005533847

Работа выполнена на кафедре товароведения и товарной экспертизы ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова».

Научный руководитель: Положншннкова Марина Александровна

Ведущая организация: АНО ВПО Центросоюза РФ «Российский университет кооперации»

Защита состоится «17» октября 2013 г. на заседании диссертационного совета Д212.196.07 в ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» по адресу: 117997, Москва, Стремянный переулок, д.36, корп. 3. ауд. 353.

С диссертацией можно ознакомиться в информационно-библиотечном центре Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. Автореферат разослан 16 сентября 2013 года.

кандидат технических наук, доцент

Официальные оппоненты: Сидоренко Юрий Ильич

доктор технических наук, профессор,

заведующий кафедрой «Товароведение и общественное питание» ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет пищевых производств»

Абрамова Ирина Михайловна

кандидат технических наук,

заведующий отделом технологии и контроля производства спиртных напитков ГНУ ВНИИПБТ Россельхозакадемии

Ученый секретарь диссертационного совета, д.х.н., профессор

Т.Н. Чалых

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. С наступлением мирового экономического кризиса покупательная способность населения в значительной степени упала, вследствие чего увеличилась доля находящейся в обороте фальсифицированной и контрафактной продукции. Массовая фальсификация алкогольных напитков в нестабильных экономических условиях — явление, характерное для отечественного продовольственного рынка. Выявление фальсификации товаров этой группы — один из национальных факторов здоровья населения. Особое место на рынке фальсифицированных алкогольных напитков занимают спиртные напитки. Пользуясь традиционно высоким спросом у населения и одновременно обладая большой рентабельностью фальсификации, данная подгруппа алкогольных напитков представляет наибольшую опасность для здоровья потребителя. В рамках действующих нормативных и технических документов идентификация и выявление фальсификации спиртных напитков являются затруднительными, кроме того, в научной литературе не существует единого подхода к выбору критериев идентификации спиртных напитков. Одним из наиболее действенных способов выявления и предотвращения оборота фальсифицированной и контрафактной продукции служит регистрация характеристик выпускаемых партий напитков с использованием физико-химических методов анализа, обеспечивающих достоверность и надежность результатов идентификации.

Цель диссертационной работы: разработка автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе комплекса инструментальных экспресс-методов анализа.

Для осуществления поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- провести анализ отечественного и международного опыта идентификации алкогольных напитков с использованием современных инструментальных методов и автоматизированных технологий;

- экспериментально обосновать комплекс обобщенных физико-химических характеристик, регистрируемых при помощи экспресс-методов анализа и отвечающих требованиям, предъявляемым к показателям и критериям идентификации;

- исследовать характер изменения спектральных кривых в УФ-области спектра поглощения в зависимости от ассортиментной принадлежности спиртных напитков, условий и сроков их хранения, определить информативные участки спектра для индивидуализации образцов;

- провести кластеризацию образцов спиртных напитков с учетом пределов варьирования параметров УФ-спектра поглощения для обеспечения возможности различения подлинной, некачественной и фальсифицированной продукции;

- установить характерные пределы варьирования величины удельной электропроводности и характер их изменения в процессе хранения для различных видов спиртных напитков;

- разработать статистические критерии определения тождественности и меры сходства спиртных напитков по совокупности параметров УФ-спектра поглощения и величине удельной электропроводности с целью их идентификации;

- разработать математический способ обработки и хранения спектральных характеристик для обеспечения функционирования информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков;

- разработать алгоритм функционирования автоматизированной системы идентификации спиртных напитков и специализированное прикладное программное обеспечение для реализации данного алгоритма;

- предложить разработать методические рекомендации по внедрению и использованию автоматизированной информационной системы идентификации алкогольных напитков на основе регистрации спектральных и электрохимических характеристик в целях контроля, выявления и противодействия распространению на рынке недоброкачественной, фальсифицированной и контрафактной продукции.

Научная новизна работы:

Впервые научно обоснована и экспериментально подтверждена возможность использования совокупности параметров УФ-спектра поглощения и величины удельной электропроводности для быстрой идентификации и выявления фальсификации отдельных видов спиртных напитков.

Изучено влияние процесса хранения на изменение спектральных характеристик и удельной электропроводности, что позволило обосновать достоверные пределы варьирования показателей в спиртных напитках.

Предложен математический метод сжатия спектральных характеристик на основе представления спектра в виде суперпозиции полинома третьей степени и 6 кривых Гаусса, обеспечивающий возможность формирования и функционирования информационной базы данных для целей идентификации.

Разработаны критерии различения подлинной и фальсифицированной продукции на основе статистической кластеризации данных УФ-спектров поглощения.

Практическая значимость работы:

Установлены достоверные диапазоны варьирования спектральных характеристик и удельной электропроводности для разных видов спиртных напитков, позволяющие использовать данные показатели для подтверждения подлинности, выявления фальсифицированной и контрафактной продукции.

Разработаны алгоритм и принципиальная схема работы автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации алкогольных напитков на основе регистрации спектральных и электрохимических характеристик.

Разработано специализированное прикладное программное обеспечение, необходимое для внедрения предлагаемой системы в практику идентификации спиртных напитков.

Подготовлены методические рекомендации по внедрению и использованию автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации алкогольных напитков на основе регистрации спектральных и электрохимических характеристик в целях контроля, выявления и противодействия распространению на рынке недоброкачественной, фальсифицированной и контрафактной продукции.

Положения, выносимые на защиту:

Экспериментальные данные, демонстрирующие надежность и воспроизводимость спектральных и электрохимических характеристик и возможность их использования в качестве отличительных признаков для целей паспортизации и идентификации спиртных напитков.

Оригинальная технология обработки УФ-спектров, лежащая в основе формирования электронного паспорта анализируемого объекта.

Алгоритм и принципы работы автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе физико-химических показателей, комплексно характеризующих состав.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научных конференциях: V Международная научно-практическая конференция «Современная экономика: концепции и модели инновационного развития» (Москва, 2013), IV Международная научно-практическая конференция «Современная экономика: концепции и модели инновационного развития» (Москва, 2012), Международная межведомственная научно-практическая конференция «Товароведение в информационном обществе. Товароведение, экспертиза, технология и хранение продовольственных товаров» (Москва, 2011), Всероссийская научно-практическая конференция «Защита отечественного потребительского рынка от некачественных и фальсифицированных товаров» (Москва, 2009).

Публикации. Основные результаты исследований изложены в 9 печатных работах, в том числе 4 в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературных источников, экспериментальной части, выводов, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 148 страницах, содержит 19 рисунков, 37 таблиц и 5 приложений. Список литературы включает 160 наименований источников, в том числе 48 зарубежных авторов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе «Аналитический обзор литературы» обобщены данные об особенностях спиртных напитков как объекта идентификации, нормативно-правовой базе идентификации спиртных напитков винодельческого происхождения и водок, существующих отечественных и зарубежных методах их идентификации и оценки качества. По результатам анализа литературных источников сформулированы факторы, влияющие на эффективность идентификации спиртных напитков, обозначены предпосылки построения информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков с использованием инструментальных методов анализа.

Во второй главе «Объекты и методы исследований» представлена характеристика объектов и методов исследования.

Объектами исследования являлись: 124 образца спиртных напитков винодельческого происхождения (коньяки, бренди, виноградные водки) и 47 образцов водок и водок особых. В рамках данной диссертационной работы для классификации объектов исследования был использован термин «спиртные напитки», предусмотренный Федеральным законом «О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции и об ограничении потребления (распития) алкогольной продукции» от 22.11.1995 г. № 171-ФЗ (ред. 30.06.2012 г.). Данный термин был распространен на такие виды алкогольной продукции, рассматриваемые в работе, как коньяк, бренди, виноградные водки, водки и водки особые. Данные об ассортиментных признаках исследованных образцов получены из маркировки продукции.

Экспериментальные исследования проведены на кафедре товароведения и товарной экспертизы ФГБОУ ВПО «РЭУ имени Г.В. Плеханова».

На рисунках 1 и 2 представлена схема проведения исследования.

Органолептическую оценку проводили на основе перечня стандартных органолепти-ческих показателей и методов анализа согласно требованиям ГОСТ Р 52522-2006 «Спирт этиловый из пищевого сырья, водки и изделия ликероводочные. Методы органолептического

анализа» и ГОСТ Р 52813-2007 «Продукция винодельческая. Методы органолептического анализа». Маркировку оценивали на соответствие требованиям законодательства РФ. Федеральные специальные и акцизные марки оценивались на предмет наличия признаков подделки визуально и с использованием технических средств, в соответствии с действующими нормативными документами и методическими изданиями ФГУП «Гознак».

Рисунок 1- Схема проведения исследования (начало)

Рисунок 2- Схема проведения исследования (окончание) Удельную электропроводность определяли в образцах напитков, не подвергнутых пробоподготовке. Для измерения удельной электропроводности использовали кондуктометр лабораторный «Анион 4150» (Россия), а также портативный кондуктометр «ЕСТеэ^г 138(11)» (Китай), допустимая погрешность измерения для обеих моделей кондуктометров установлена сопроводительной документации в размере не более 2 %. Измерения проводили с автоматической термокомпенсацией.

Регистрацию УФ спектров поглощения проводили на спектрофотометрах «ЗЫшаски иУ-2450» (Япония) и «СФ-2000» (Россия) на отрезке длин волн [200;400] нм с дискретностью 1 нм. Для окрашенных напитков использовали кварцевые кюветы с длиной оптического пути 0,1 мм, для водок использовали кварцевые кюветы с длиной оптического пути 10 мм. В качестве раствора сравнения использовали дистиллированную воду.

Проведенные на различных моделях аналитического оборудования сличительные испытания показали воспроизводимость для результатов измерения удельной электропроводности на уровне относительной ошибки не более 8 %, для зарегистрированных УФ-спектров поглощения на уровне абсолютной ошибки не более 0,004 е.о.п.

Для снижения объема хранимых в информационно-аналитической системе данных УФ-спектры поглощения представляли в аппроксимированном виде. Экспериментально на основе критериев максимальной достоверности и минимизации числа коэффициентов теоретической кривой обоснована необходимость и достаточность аппроксимации кривых УФ-спектров поглощения спиртных напитков суперпозицией полинома третьей степени и шести кривых Гаусса (R2 не менее 0,99999).

В данной работе во всех случаях проверки научных гипотез на выборке образцов учитывали расчетную ошибку выборочного наблюдения. Если не указано иначе, все выборки считали бесповторными собственно-случайными малыми, доверительный уровень вероятности принимали р = 0,95. В качестве критерия, описывающего близость двух спектральных кривых, использовали сумму квадратов отклонений (SSR) коэффициента поглощения на всех длинах волн информативной области спектра с дискретность в 1 нм. Линейность спектральных кривых и взаимосвязь количественных признаков между собой оценивали с использованием коэффициента линейной корреляции Пирсона R. Для оценки взаимосвязи качественных переменных с количественными переменными использовали коэффициент непараметрической корреляции у. Для статистической обработки результатов применяли программное обеспечение Microsoft Excel 2003, STATISTICA 6 и Fityk 0.9.8.

В третьей главе «Результаты исследований и их первичный анализ» приведены результаты оценки маркировки образцов и органолептических показателей, регистрации УФ-спектров образцов и измерения удельной электропроводности и их обсуждение.

По результатам оценки соответствия продукции требованиям, предъявляемым к маркировке, установлено, что 4 образца спиртных напитков винодельческого происхождения имели маркировку, не соответствующую требованиям нормативной и технической документации, 3 образца спиртных напитков винодельческого происхождения и 3 образца водок были маркированы федеральными специальными марками с признаками подделки.

По результатам органолептической оценки 31,45 % исследованных образцов коньяков и бренди и 12,77 % образцов водок и водок особых признаны товарами ненадлежащего качества (фальсифицированными). Все образцы виноградных водок признаны доброкачественными по органолептическим показателям. В дальнейшем результаты органолептической оценки были использованы для поиска объективных физико-химических критериев выявления некачественной и фальсифицированной продукции.

По результатам анализа зарегистрированных УФ-спектров поглощения были получены типовые обобщенные спектры для спиртных напитков винодельческого происхождения (рисунок 3) и водок (рисунок 4).

(

л ни

Рисунок 3- Характерные УФ-спектры поглощения для коньяков и бренди (1) и виноградных

водок (2)

Рисунок 4 - Характерный УФ-спектр поглощения для водок

Установлено, что для образцов спиртных напитков винодельческого происхождения спектральная кривая имеет три характерных экстремума:

1. локальный максимум на отрезке длин волн [270;290] нм (чаще всего точка максимума равна 280 нм);

2. локальный минимум на отрезке длин волн [240;260] нм;

3. абсолютный максимум в точке 200 нм.

Различия между обобщенными спектрами коньяков и виноградных водок обусловлены существенно меньшим сроком выдержки виноградных водок и меньшим количеством вносимого в напиток сахарного колера.

Типовой спектр водок представляет собой убывающую функцию с незначительным локальным минимумом в точке 250 нм.

Были установлены информативные области спектров - такие отрезки длин волн, на которых возможно результативное сопоставление спектров с целью определения их тождественности. При выборе границ информативной области спектра исходили из одновременного соблюдения следующих условий:

1. значимость измеренных значений коэффициента поглощения в данной области спектра для целей идентификации продукции (незначимым полагали такой участок спектральной кривой, который может быть приближен одинаковой для всех изученных образцов линейной функцией с Я не менее 0,95, или на котором значение коэффициента поглощения не превышает 0,002 е.о.п.);

2. максимальное снижение ошибки опыта с минимальной потерей, значимой для идентификации информации.

Исходя из вышеописанных критериев, были выбраны границы информативной области спектра спиртных напитков (таблица 1).

Таблица 1 - Характеристика УФ-спектров поглощения образцов по отрезкам длин волн с целью выбора информативной области спектра

Вид напитка Отрезок длин волн

200-230 нм 230-350 нм 350-400 нм

Сппртные напиткн винодельческого происхождения Наибольшая изменчивость формы спектра между параллельными измерениями Информативная область Значения коэффициента поглощения незначимы

Водки Информативная область Значения коэффициента поглощения незначимы. Значения коэффициента поглощения незначимы

На основе попарного внутривидового сопоставления УФ-спектров поглощения всех образцов со всеми показана потенциальная возможность использования параметров УФ-спектра поглощения для идентификации однородных партий продукции. Совпадающими полагали УФ-спектры поглощения, отличающиеся по показателю суммы квадратов отклонений ББЯ между значениями коэффициента поглощения на длинах волн, составляющих информативную область спектра не более, чем параллельно зарегистрированные спектры одного и того же образца. Кривые спектров предварительно совмещали в точке правой границы отрезка информативной области спектра. Уникальными считали такие УФ-спектры поглощения, для которых не было получено ни одного совпадения со спектрами других образцов. У «неуникальных» образцов оценивали число «ошибочных» совпадений - совпадений спектра

11

данного образца со спектрами иных образцов. Достоверность идентификации оценивали как 100 % минус процент «ошибочных» совпадений из всего количества исследованных образцов. Для коньяков, бренди и виноградных водок абсолютно уникальными являются спектры 15 образцов (12,10 %), максимальное число нетождественных совпадений составило 13 (10,48 % от общего числа образцов), достоверность идентификации составила не менее 89,52 %. Для водок абсолютно уникальными являются спектры 22 образцов (46,80 %), максимальное число нетождественных совпадений составило 3 (6,38% от общего числа образцов), достоверность идентификации не менее 93,6 %.

Экспериментально подтверждена стабильность формы УФ-спектров поглощения во времени. Изучали изменения УФ-спектров поглощения различных видов спиртных напитков, хранившихся в невскрытой таре в течение 12 месяцев при рекомендуемых изготовителем условиях на выборке из 6 образцов. Оценку интенсивности изменений УФ-спектров поглощения при хранении проводили по показателю БЗЯ в сравнении с зарегистрированными спектрами при параллельных измерениях. В результате получали, что изменения, произошедшие в исследованных образцах при хранении в заводской упаковке, сопоставимы с ошибкой опыта при сопоставлении параллельно зарегистрированных спектров тождественных образцов.

Для ряда образцов нами была обнаружена некачественная укупорка бутылок. С целью исключения влияния данного фактора аналогичным способом проводили оценку изменения УФ-спектров поглощения 14 образцов, хранившихся в провокационных условиях - в течение 6 месяцев после нарушения целостности укупорочных средств. Установлено, что УФ-спектры поглощения образцов негерметично укупоренных водок не изменились за 6 месяцев хранения на величины, превышающие погрешность измерения, в то время как для всех образцов спиртных напитков винодельческого происхождения произошли заметные изменения (значения ЭЭК в 5-10 раз превышают значения для параллельно зарегистрированных спектров). Подобные межвидовые отличия связывали с различным химическим составом спиртных напитков винодельческого происхождения и водок, а также с различной длиной оптического пути при регистрации УФ-спектров поглощения.

В работе предложен статистический метод устранения влияния процесса хранения напитков на геометрию УФ-спектра поглощения. Было установлено, что положение минимумов и максимумов спектра, а также соотношения между значениями коэффициентов поглощения в точках минимума и максимума практически не меняются (рисунок 5). Фактически происходит только дрейф всей кривой спектра. На основе анализа кривой вычитания спектра образца до хранения и спектра образца, после хранения, на выборке из 10 наименований было выявлено, что дрейф спектра при хранении в таре с нарушением целостности укупороч-

ных средств, носит строго линейный характер: модуль коэффициента линейной корреляции Пирсона принимает значения от 0,98 до 0,99.

Л, нм

Рисунок 5 - Пример спектральных кривых до хранения (1) и после хранения (2) для образца коньяка азербайджанского.

В результате проведенных исследований установлено, что УФ-спектр поглощения может служить критерием партионной идентификации спиртных напитков винодельческого происхождения и водок, поскольку обладает хорошей воспроизводимостью, высокой степенью уникальности для каждой партии, трудно поддается подделке, учитывая, комплексный характер влияния отдельных компонентов состава, не изменяется значимо в процессе хранения в надлежащих условиях и изменяется строго линейно при хранении продукции в негерметично укупоренной таре.

На основе анализа полученных значений удельной электропроводности найдены характерные пределы варьирования величины удельной электропроводности для спиртных напитков винодельческого происхождения и водок, кроме того, экспериментально доказано, что пределы варьирования удельной электропроводности для подлинных и грубо фальсифицированных образцов значимо различаются (таблица 2). Существенные отличия величины удельной электропроводности для фальсифицированной продукции могут быть объяснены с технологических позиций - использованием воды, ненормированной по жесткости, в случаях грубой фальсификации спиртных напитков.

Дополнительно изучали влияние процесса хранения на изменение величины удельной электропроводности. Для 10 образцов коньяков и бренди и 10 образцов водок измеряли удельную электропроводность до и после 6-месячного хранения при условиях, рекомендованных изготовителями. При этом получали максимальное относительно отклонение не более 10%.

Таблица 2 - Диапазоны варьирования значений удельной электропроводности для подлинной и фальсифицированной продукции.

Вид продукции Диапазон варьирования значений удельной электропроводности, мкСм/см

Для подлинной продукции Для фальсифицированной продукции

Спиртные напитки винодельческого происхождения [22; 196] Более 196

Водки [2;58] Более 58

Показана эффективность использования показателя удельной электропроводности как дополнительного критерия идентификации спиртных напитков. В результате его применения, исключив из результатов попарного сопоставления образцы, для которых не имеется пересечения интервалов варьирования удельной электропроводности с учетом отклонения +/- 10 %, получали достоверность идентификации для спиртных напитков винодельческого происхождения - 93,55% (увеличилась на 4,03 %), для водок - 95,75% (увеличилась на 2,13%). При этом количество однозначно идентифицированных образцов среди образцов спиртных напитков винодельческого происхождения увеличилось в 4,4 раза (до 54,03%), среди образцов водок - в 1,6 раза (до 76,60%).

На основании первичного анализа полученных результатов сделан вывод о целесообразности построения автоматизированной системы идентификации спиртных напитков на основе геометрических параметров УФ-спектра поглощения и величин удельной электропроводности.

В четвертой главе «Разработка системы паспортизации и идентификации спнрт-ных напитков на основе физико-химических характеристик» представлена концепция информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе регистрации физико-химических характеристик выпускаемых партий продукции; даны критерии выявления фальсифицированных спиртных напитков на основе анализа параметров УФ-спектров поглощения и величины удельной электропроводности; предложена модель оценки

тождественности и меры сходства идентифицируемого и эталонного образцов спиртных напитков. Представлено технико-экономическое обоснование внедрения разработанной системы.

На рисунке 6 приведена схема процесса паспортизации партии спиртных напитков при выпуске с предприятия-изготовителя.

V »

8 " и

Рисунок 6 - Схема процесса паспортизации партии спиртных напитков на производстве

В отобранной пробе партии напитка (1) измеряется удельная электропроводность (2) и регистрируется УФ-спектр поглощения (4). Параллельно с федеральной специальной или акцизной марки считывается штриховой код в формате РБР417 (6), содержащий информацию об ассортиментных признаках продукции (7). Полученные данные (3,5,7) защищаются электронной цифровой подписью по алгоритму N№5 (8), после чего из них формируется файл-паспорт продукции (9), отправляемый в виде «сигнатуры» (обозначена на рисунке звездочкой) — особого набора данных, позволяющего отличать один образец от другого на единый сервер информационно-аналитической системы идентификации (10). Файл-паспорт партии

15

предлагается наносить на всю выпускаемую продукцию в виде двумерного штрихового кода формата (211-сос1с, поскольку его объем не превышает 400 байт.

В дальнейшем идентификацию продукции предлагается проводить в два этапа: бессигнатурным методом - на основе единого фиксированного перечня показателей и их нормированных значений, а затем — сигнатурным методом — на основе последовательного сопоставления физико-химических характеристик идентифицируемого образца и эталонных образцов из базы данных.

На рисунке 7 представлена блок-схема бессигнатурного этапа идентификации. Для обозначения наличия признаков фальсификации по каждому из инструментальных критериев нами было введено три логических переменных Р1, Р2 и РЗ. Характеристика принимаемых данными переменными значений приведена в таблице 3.

Таблица 3 - Характеристика значений логических переменных, описывающих бессигнатурные признаки фальсификации спиртных напитков

Логическая переменная Значение 0 («ЛОЖЬ») Значение 1 («ИСТИНА»)

Р1 Измеренное значение удельной электропроводности характерно для идентифицируемого вида напитка. Измеренное значение удельной электропроводности НЕХАРАКТЕРНО для идентифицируемого вида напитка.

Р2 Измеренное значение удельной электропроводности НЕХАРАКТЕРНО для фальсифицированной продукции данного вида. Измеренное значение удельной электропроводности характерно для фальсифицированной продукции данного вида.

РЗ УФ-спектр поглощения образца статистически типизирован как спектр продукции надлежащего качества. УФ-спектр поглощения образца статистически типизирован как спектр НЕКАЧЕСТВЕННОЙ продукции.

Рисунок 7 - Схема процесса бессигнатурной идентификации спиртных напитков

В пробе идентифицируемого образца измеряют удельную электропроводность. Информацию об ассортиментных признаках продукции получают из штрихового кода акцизных и федеральных специальных марок или вводят в систему вручную. Полученное значение удельной электропроводности проверяют на принадлежность к отрезкам варьирования удельной электропроводности, характерных для данного вида продукции и для подлинной продукции внутри вида (представлены в таблице 2). Далее регистрируют УФ-спектр поглощения идентифицируемого образца, который в дальнейшем проходит типизацию по различным критериям в зависимости от вида напитка. Для коньяков и бренди с объемной долей этилового спирта 38 % и выше, кластерным анализом по методу к-средних (к = 3, центры кластеров выбраны на основе максимизации межкластерного расстояния) установлен типо-

17

вой спектр фальсифицированной продукции, с которым происходит сопоставление при бессигнатурной идентификации (достоверность идентификации не менее 93,62 %). Для водок и водок особых установлено, что УФ-спектры поглощения фальсифицированных образцов характеризуются одновременно следующими условиями с достоверностью идентификации не менее 95,75%:

• величина коэффициента поглощения на длине волны 253 нм составляет 0,017 е.о.п и более;

• соотношение между величинами коэффициентов поглощения на длинах волн 253 нм и 270 нм составляет 1,250 и более.

По результатам процесса бессигнатурной идентификации система выводит информацию о наличии( или отсутствии) признаков фальсификации продукции по каждому из критериев (9,10).

По завершении этапа бессигнатурной идентификации система выводит информацию о наличии признаков фальсификации по каждому из критериев (F1,F2,F3), образец направляется на сигнатурную идентификацию. Схема процесса сигнатурной идентификации приведена на рисунке 8.

В процессе сигнатурной идентификации используются полученные с предыдущего этапа измеренные значения физико-химических характеристик образца (3, 7). С сервера информационно-аналитической системы (1) через сеть Интернет происходит получение актуального на момент идентификации файла единой базы данных (2). Далее из базы данных (2) отбираются такие сигнатуры, для которых интервалы варьирования значений удельной электропроводности идентифицируемого (3) и эталонного образцов, построенные с учетом отклонения +/- 10%, пересекаются (4). Для отобранных сигнатур (5), обозначенных «звездочками» строятся УФ-спектры поглощения (6). С учетом информации об ассортиментной принадлежности исследуемого образца (8) происходит сопоставление (9) УФ-спектров поглощения идентифицируемого образца (7) и образцов-эталонов (6).

Для сопоставления УФ-спектров поглощения отобранных эталонных образцов с идентифицируемым простое использование показателя суммы квадратов отклонений SSR на информативной области сравниваемых спектров возможно только для образцов водок (SSR должно быть не более 0,002 е.о.п.). Для идентификации спиртных напитков винодельческого происхождения необходимо введение двух дополнительных условий, учитывающих характер кривой вычитания сопоставляемых УФ-спектров: модуль коэффициента линейной корреляции (|R|) и среднеквадратическое отклонение значений коэффициента поглощения на дискретных длинах волн информативной области спектра <т для кривой вычитания принимают значения не менее 0,98 и не более 0,027 е.о.п. соответственно. По результатам сопостав-

ления (9) информационно-аналитическая система возвращает массив сигнатур образцов-эталонов (10), идентифицированных с исследуемым образцом.

5, М К 4 1' М

Рисунок 8 - Схема процесса сигнатурной идентификации спиртных напитков На основе проведения пробной оценки тождественности всех образцов спиртных напитков винодельческого происхождения со всеми с учетом критериев и о, 58 образцов (46,77%) были идентифицированы однозначно, установлено, что максимальное количество ошибочных совпадений составило 9, достоверность идентификации составила 92,74%. На

рисунках 9 и 10 представлены итоговые частотные диаграммы распределения образцов по количеству «ошибочных» совпадений для разных видов продукции.

2 3 4 5 6 7

Количество "ошибочных" совпадений

Рисунок 9 — Частотная диаграмма распределения образцов спиртных напитков винодельческого происхождения по количеству «ошибочных» совпадений

Рисунок 10 - Частотная диаграмма распределения образцов водок по количеству «ошибочных» совпадений

В тех случаях, когда идентифицируемому образцу в базе данных соответствует более одной сигнатуры, целесообразно оценивать меру сходства между образцами. В качестве меры сходства образцов предложено использовать показатель суммы квадратов отклонений ЭБЯ. Сложность состоит в невозможности использовать данный показатель для спиртных напитков винодельческого происхождения напрямую, без учета возможных изменений при

хранении образцов. Если образцы были признаны тождественными на основе оценки дополнительных критериев — параметров кривой вычитания |Я| и ст (по критерию ББЯ такие образцы оказались нетождественны), предлагается проводить вычитание линейного дрейфа из кривой спектра. Для этих целей проводят аппроксимацию кривой вычитания линейной функцией, затем проводят расчет теоретических значений коэффициента поглощения для кривой вычитания. Из спектра идентифицируемого образца вычитают полученную «теоретическую» кривую вычитания, после чего результирующий спектр сопоставляют по показателю ЭЭЯ со спектром эталонного образца.

При проведении технико-экономического обоснования эффективности внедрения разработанной системы идентификации спиртных напитков показано, что снижение стоимости внедрения достигается в результате интеграции с материально-технической базой системы ЕГАИС: используются те же средства ЭВМ, доступ в сеть Интернет, требуется только подключить аналитическое оборудование и установить разработанное специализированное программное обеспечение, совместимое со всеми существующими моделями аналитического оборудования. При этом система может быть внедрена в лабораторном или поточном исполнении. Недостатком лабораторного метода является более низкий уровень автоматизации, поскольку требуется вручную отбирать пробы продукции. Поточный вариант внедрения системы предусматривает автоматический отбор пробы напитка для проведения регистрации и идентификации напрямую из технологического оборудования после счетчика системы ЕГАИС.

Стоимость внедрения системы идентификации «с нуля» не превышает 350 ООО рублей. Если организация имеет испытательную лабораторию, оснащенную УВИ-спектрофотометром и кондуктометром с подходящими техническими характеристиками, то стоимость внедрения лабораторного варианта не превысит 50 ООО рублей.

ВЫВОДЫ

1. Экспериментально доказано, что для спиртных напитков различных видов: коньяков, бренди, виноградных водок и водок — существенно различаются форма кривой УФ-спектра поглощения и пределы варьирования величины удельной электропроводности, что позволяет использовать указанные характеристики в качестве отличительных признаков для целей идентификации.

2. Определены оптимальные границы информативной области УФ-спектров поглощения для их регистрации с целью идентификации: 230-350 нм - для спиртных напитков винодельческого происхождения, 200-230 нм - для водок.

3. Изучены изменения спектральных и электрохимических характеристик спиртных

напитков в процессе хранения, в том числе при нарушениях герметичности укупорочных средств. Для целей повышения достоверности идентификации разработан статистический метод учета изменений УФ-спектров, происходящих в ходе хранения продукции.

4. Определены достоверные диапазоны варьирования спектральных и электрохимических характеристик для подлинной и фальсифицированной алкогольной продукции. На основе метода кластерного анализа УФ-спектров поглощения предложен механизм разделения подлинных, некачественных и фальсифицированных спиртных напитков винодельческого происхождения.

5. Разработана методология идентификации спиртных напитков с достоверностью не менее 92 % на основе сопоставления величины удельной электропроводности и параметров УФ-спектров поглощения идентифицируемого и эталонного образцов с определением меры сходства образцов.

6. Для обеспечения эффективного функционирования информационной базы данных разработан способ аппроксимации кривых УФ-спектров поглощения суперпозицией полинома третьей степени и шести кривых Гаусса с Л2 не менее 0,99999.

7. Разработан двухэтапный алгоритм функционирования информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков с использованием сигнатурного и бессигнатурного методов идентификации.

8. Разработано прикладное программное обеспечение ЭрккЕхра!, реализующее алгоритм партионной идентификации спиртных напитков и методологию выявления фальсифицированной продукции.

По материалам диссертации опубликованы следующие работы:

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Белкин Ю.Д., Гончаров А. И., Кузнецов В. В., Положишникова М.А. Идентификация спиртных напитков на основе многофакторного инструментального анализа / Ю. Д. Белкин, А. И. Гончаров, М. А. Положишникова, В. В. Кузнецов // Товаровед продовольственных товаров/.-2012.-№ 12.-С. 14-17

2. Белкин Ю.Д., Положишникова М.А. Обзор современных методов идентификации коньяков и бренди, применяемых в отечественной и зарубежной практике / Ю. Д. Белкин, М. А. Положишникова // Товаровед продовольственных товаров / . - 2011. -№02.-С. 18-21.

3. Идентификация сроков выдержки коньяков российских по общему содержанию фенольных соединений и антиоксидантной активности / Ю. Д. Белкин, М. А. По-

22

ложишникова // Товаровед продовольственных товаров /. — 2010. - № 08. - С. 2123.

4. Белкин Ю.Д. Особенности управления ассортиментом коньячной продукции / Ю. Д. Белкин // Товаровед продовольственных товаров /. -2010. -№ 08. - С. 34-36.

Публикации в других изданиях и материалах конференций:

5. Белкин, Ю. Д. Автоматизированная экспресс-идинтификация спиртных напитков на основе комплекса физико-химических показателей / Ю. Д. Белкин // Современная экономика: концепции и модели инновационного развития : материалы V Ме-ждунар. науч.-практ. конф. (19 февр. 2013 г.) : в 2 кн. / Рос. экон. ун-т им. Г. В. Плеханова ; Ред. В. И. Гришин, О. А. Гришина, А. В. Шишкин. - М. : Изд-во РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2013.-Кн. 1 .-2013. - С, 238-240.

6. Белкин, Ю. Д. Современные подходы к оценке качества и выявлению фальсификации коньяков и бренди / Ю. Д. Белкин // Современная экономика: концепции и модели инновационного развития : материалы IV Междунар. науч.-практ. конф. (24 февр. 2012 г.) : в 3 кн. / Рос. экон. ун-т им. Г. В. Плеханова ; Ред. В. И. Гришин, О. А. Гришина, А. В. Шишкин. - М. : Изд-во РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2012. - Кн. 2 .-2012.-С. 36-38.

7. Белкин Ю.Д. Методологические основы оценки качества и идентификации коньяков российских в современных условиях / Ю. Д. Белкин // Товароведение в информационном обществе. Товароведение, экспертиза, технология и хранение продовольственных товаров ("Товаровед 2011") : сб. материалов IV Междунар. межведомственной науч.-практ. конф. 14-15 апреля 2011 г. 2 часть.- М., 2011

8. Белкин, Ю. Д. Современные подходы к идентификации коньяков / Ю. Д. Белкин // Защита отечественного потребительского рынка от некачественных и фальсифицированных товаров : Материалы науч.-практ. конференции (17 ноября 2009 г.) / Рос. экон. акад. им. Г. В. Плеханова. - М. : Изд-во РЭА им. Г. В. Плеханова, 2009. - С. 72-74.

9. Белкин Ю. Д., Литвишко В. С. / Ю. Д. Белкин, В.С. Литвишко //Идентификации фальсификаций методом компьютерного тестирования // Защита отечественного потребительского рынка от некачественных и фальсифицированных товаров : Материалы науч.-практ. конференции (17 ноября 2009 г.) / Рос. экон. акад. им. Г. В. Плеханова. - М. : Изд-во РЭА им. Г. В. Плеханова, 2009. - С. 75.

Текст работы Белкин, Юрий Дмитриевич, диссертация по теме Товароведение пищевых продуктов и технология общественного питания

ФГБОУ ВПО «РОССИЙСКИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИМЕНИ Г.В. ПЛЕХАНОВА»

На правах рукописи

04201361983

БЕЛКИН ЮРИЙ ДМИТРИЕВИЧ

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ СПИРТНЫХ НАПИТКОВ НА ОСНОВЕ КОМПЛЕКСА ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Специальность 05.18.15 - Технология и товароведение пищевых продуктов и функционального и специализированного назначения и общественного питания

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Положишникова М.А.

Москва-2013

Содержание

Введение..................................................................................4

1. Аналитический обзор литературы............................................................8

1.1 Спиртные напитки как объект идентификации..............................8

1.2. Использование инструментальных методов анализа в исследовании спиртных напитков........................................................15

1.3. Предпосылки создания информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков.......................................41

2. Объекты и методы исследования.......................................................45

2.1. Объекты исследования..........................................................45

2.2.Методы исследования............................................................................57

2.2.1 Схема проведения исследования....................................... 57

2.2.2 Стандартные методы определения органолептических показателей и методы определения признаков подделки федеральных специальных и акцизных марок..................................................... 58

2.2.3 Метод определения удельной электрической проводимости.......................................................................59

2.2.4 Метод регистрации ультрафиолетовых спектров поглощения........................................................................ 61

2.2.5 Методология сжатия спектральных данных............................................................................... 63

2.2.6 Статистические методы обработки экспериментальных данных... 68

3. Результаты исследований и их первичный анализ........................70

3.1 Результаты оценки значений органолептических показателей и

соответствия продукции требованиям, предъявляемым к маркировке...............................................................................70

3.2. Результаты регистрации УФ-спектров поглощения и их первичный анализ.....................................................................75

3.3. Результаты измерения удельной электрической проводимости

и их первичный анализ.............................................................. 91

4. Разработка системы паспортизации спиртных напитков по физико—химическим характеристикам для целей их идентификации..................................................................102

4.1 Концепция системы паспортизации спиртных напитков по физико—химическим характеристикам для целей их идентификации...................................................................102

4.2 Способ хранения данных об образцах в системе паспортизации 104

4.3 Разработка статистических критериев выявления фальсификации продукции.................................................................107

4.4 Разработка критериев партионной идентификации спиртных напитков по физико-химическим характеристикам........................117

4.5. Технико-экономическое обоснование внедрения системы паспортизации спиртных напитков.............................................. 126

Выводы и рекомендации..............................................................129

Список использованной литературы..............................................131

Приложение А..........................................................................149

Приложение Б...........................................................................165

Приложение В...........................................................................169

Приложение Г...........................................................................210

Приложение Д..........................................................................215

Введение

Актуальность работы. С наступлением мирового экономического кризиса покупательная способность населения в значительной степени упала, вследствие чего увеличилась доля находящейся в обороте фальсифицированной и контрафактной продукции. Массовая фальсификация алкогольных напитков в нестабильных экономических условиях — явление, характерное для отечественного продовольственного рынка. Выявление фальсификации товаров этой группы — один из национальных факторов здоровья населения. Особое место на рынке фальсифицированных алкогольных напитков занимают спиртные напитки. Пользуясь традиционно высоким спросом у населения и одновременно обладая большой рентабельностью фальсификации, данная подгруппа алкогольных напитков представляет наибольшую опасность для здоровья потребителя. В рамках действующих нормативных и технических документов идентификация и выявление фальсификации спиртных напитков являются затруднительными, кроме того, в научной литературе не существует единого подхода к выбору критериев идентификации спиртных напитков. Одним из наиболее действенных способов выявления и предотвращения оборота фальсифицированной и контрафактной продукции служит регистрация характеристик выпускаемых партий напитков с использованием физико-химических методов анализа, обеспечивающих достоверность и надежность результатов идентификации.

Цель диссертационной работы: разработка автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе комплекса инструментальных экспресс-методов анализа.

Для осуществления поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- провести анализ отечественного и международного опыта идентификации алкогольных напитков с использованием современных инструментальных методов и автоматизированных технологий;

- экспериментально обосновать комплекс обобщенных физико-химических характеристик, регистрируемых при помощи экспресс-методов анализа и отвечающих требованиям, предъявляемым к показателям и критериям идентификации;

- исследовать характер изменения спектральных кривых в УФ-области спектра поглощения в зависимости от ассортиментной принадлежности спиртных напитков, условий и сроков их хранения, определить информативные участки спектра для индивидуализации образцов;

- провести кластеризацию образцов спиртных напитков с учетом пределов варьирования параметров УФ-спектра поглощения для обеспечения возможности различения подлинной, некачественной и фальсифицированной продукции;

- установить характерные пределы варьирования величины удельной электропроводности и характер их изменения в процессе хранения для различных видов спиртных напитков;

- разработать статистические критерии определения тождественности и меры сходства спиртных напитков по совокупности параметров УФ-спектра поглощения и величине удельной электропроводности с целью их идентификации;

- разработать математический способ обработки и хранения спектральных характеристик для обеспечения функционирования информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков;

- разработать алгоритм функционирования автоматизированной системы идентификации спиртных напитков и специализированное прикладное программное обеспечение для реализации данного алгоритма;

- предложить разработать методические рекомендации по внедрению и использованию автоматизированной информационной системы идентификации алкогольных напитков на основе регистрации спектральных и электрохимических характеристик в целях контроля, выявления и противодействия распространению на рынке недоброкачественной, фальсифицированной и контрафактной продукции.

Научная новизна работы:

Впервые научно обоснована и экспериментально подтверждена возможность использования совокупности параметров УФ-спектра поглощения и величины удельной электропроводности для быстрой идентификации и выявления фальсификации отдельных видов спиртных напитков.

Изучено влияние процесса хранения на изменение спектральных характеристик и удельной электропроводности, что позволило обосновать достоверные пределы варьирования показателей в спиртных напитках.

Предложен математический метод сжатия спектральных характеристик на основе представления спектра в виде суперпозиции полинома третьей степени и 6 кривых Гаусса, обеспечивающий возможность формирования и функционирования информационной базы данных для целей идентификации.

Разработаны критерии различения подлинной и фальсифицированной продукции на основе статистической кластеризации данных УФ-спектров поглощения.

Практическая значимость работы:

Установлены достоверные диапазоны варьирования спектральных характеристик и удельной электропроводности для разных видов спиртных напитков, позволяющие использовать данные показатели для подтверждения подлинности, выявления фальсифицированной и контрафактной продукции.

Разработаны алгоритм и принципиальная схема работы автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации алкогольных напитков на основе регистрации спектральных и электрохимических характеристик.

Разработано специализированное прикладное программное обеспечение, необходимое для внедрения предлагаемой системы в практику идентификации спиртных напитков.

Подготовлены методические рекомендации по внедрению и использованию автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации алкогольных напитков на основе регистрации спектральных и электрохимических характеристик в целях контроля, выявления и противодействия распространению на рынке недоброкачественной, фальсифицированной и контрафактной

продукции.

Положения, выносимые на защиту:

Экспериментальные данные, демонстрирующие надежность и воспроизводимость спектральных и электрохимических характеристик и возможность их использования в качестве отличительных признаков для целей паспортизации и идентификации спиртных напитков.

Оригинальная технология обработки УФ-спектров, лежащая в основе формирования электронного паспорта анализируемого объекта.

Алгоритм и принципы работы автоматизированной информационно-аналитической системы идентификации спиртных напитков на основе физико-химических показателей, комплексно характеризующих состав.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научных конференциях: V Международная научно-практическая конференция «Современная экономика: концепции и модели инновационного развития» (Москва, 2013), IV Международная научно-практическая конференция «Современная экономика: концепции и модели инновационного развития» (Москва, 2012), Международная межведомственная научно-практическая конференция «Товароведение в информационном обществе. Товароведение, экспертиза, технология и хранение продовольственных товаров» (Москва, 2011), Всероссийская научно-практическая конференция «Защита отечественного потребительского рынка от некачественных и фальсифицированных товаров» (Москва, 2009).

1 Аналитический обзор литературы

1.1 Спиртные напитки как объект идентификации

Обеспечение качества и безопасности продовольственных товаров — одна из важнейших государственных задач [1, 2]. Решить данную задачу призвана проводимая в настоящее время реформа технического регулирования. Важнейшим этапом подтверждения соответствия продукции выступает ее идентификация. Под идентификацией продукции понимают установление тождественности характеристик продукции ее существенным признакам [2]. Занимая особое место в системе технического регулирования, идентификация представляет собой специфический вид исследовательский деятельности, осуществление которой подразумевает высокий уровень квалификации экспертов и использование последних достижений науки как методологической опоры. Чрезвычайно важной представляется идентификация продукции с целью подтверждения ее безопасности. Алкогольные напитки являются одной из наиболее часто фальсифицируемых групп товаров. Алкогольная продукция — пищевая продукция, которая произведена с использованием или без использования этилового спирта, произведенного из пищевого сырья, и (или) спиртосодержащей пищевой продукции, с содержанием этилового спирта более 0,5% объема готовой продукции, за исключением пищевой продукции в соответствии с "перечнем", установленным Правительством Российской Федерации. Алкогольная продукция подразделяется на такие виды, как спиртные напитки (в том числе водка), вино, фруктовое вино, ликерное вино, игристое вино (шампанское), винные напитки, пиво и напитки, изготавливаемые на основе пива [3]. Важно отметить, что фальсификаты алкогольных напитков не только имеют более низкий уровень качества по сравнению с аутентичной продукцией, но и могут являться опасными для жизни и здоровья потребителя. Присутствие на рынке значительной доли некачественной продукции объясняется, в первую очередь, отсутствием законодательно установленных критериев идентификации и выявления фальсификации алкогольной продукции. Несмотря на меры, предпринимаемые

органами исполнительной власти, доля фальсифицированной алкогольной продукции на внутреннем рынке составляет, по различным оценкам, от 20 до 40 % [4]. По результатам контрольных мероприятий, проведенных Федеральной службой по регулированию алкогольного рынка с января по сентябрь 2012 года, свыше 60 % исследованной продукции находилось в незаконном обороте. За тот же период не было выявлено ни одного подпольного цеха по производству алкогольной продукции [5].

Спиртные напитки — алкогольная продукция, которая произведена с использованием этилового спирта, произведенного из пищевого сырья, и (или) спиртосодержащей пищевой продукции и не относится к винным напиткам [3]. Приведенное определение федерального закона вступает в противоречие с определением последней редакции ГОСТ Р 52190-2003, который с 1 июля 2013 года поменял название с «Водки и изделия ликероводочные. Термины и определения» на «Напитки спиртные. Термины и определения». Согласно определению из данного стандарта коньяки, бренди и виноградные водки не относятся к спиртным напиткам [6].

В рамках данной диссертационной работы для классификации объектов исследования был использован термин «спиртные напитки», предусмотренный Федеральным законом «О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции и об ограничении потребления (распития) алкогольной продукции» от 22.11.1995 г. № 171-ФЗ (ред. 30.06.2012 г.) [3]. Данный термин был распространен на такие виды алкогольной продукции, рассматриваемые в работе, как коньяк, бренди, виноградные водки, водки и водки особые.

Спиртные напитки занимают второе место по уровню потребления в РФ после пива и напитков на его основе [7, 8]. Фальсификация спиртных напитков представляет наибольшую социально-экономическую опасность: высока вероятность отравлений со смертельным исходом. При фальсификации спиртных напитков, полученных из винных, плодовых или зерновых дистиллятов, достигается наибольшая рентабельность фальсификации. Вместе с тем, на

сегодняшний день не существует единого подхода к идентификации и выявлению фальсификации спиртных напитков. Далее рассмотрим основные факторы, влияющие на эффективность идентификации спиртных напитков.

Одним из важнейших факторов, осложняющих достоверную идентификацию спиртных напитков, является несовершенство нормативно-технической базы идентификации. Основным нормативно-правовым актом, регулирующим оборот алкогольной продукции в РФ, является федеральный закон № 171-ФЗ «О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции и об ограничении потребления (распития) алкогольной продукции». Данный федеральный закон устанавливает важнейшие термины и определения, регулирует оборот алкогольной продукции, лицензирование ее производства, государственной контроль и надзор в области алкогольной продукции, однако данный закон не содержит конкретных норм в области качества и безопасности продукции. До принятия соответствующего технического регламента следует руководствоваться положениями стандартов и нормативно-правовых актов в области подтверждения соответствия, санитарии и гигиены. В настоящее время в России действуют национальные стандарты на некоторые виды спиртных напитков: водку (в том числе особую водку), российский коньяк, бренди (поставляемый для экспорта), российские кальвадосы, плодовые водки, ведется разработка стандарта на российский виски [9]. Последняя редакция стандарта на российский коньяк -ГОСТ Р 51618-2009 «Российский коньяк. Общие технические условия» [10], введенная в действие с 01.01.2012, вряд ли позволит безошибочно выявлять продукцию ненадлежащего качества, так как мало изменилась по сравнению с действующим стандартом в части требований к показателям качества. Рассматривая ГОСТ Р 51355-99 «Водки и водки особые. Общие технические условия» [11], можно сделать аналог