автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Разработка метода контроля вин с применением многопараметровой и мультикорреляционной техники анализа

На правах рукописи

МАЛЬЦЕВА Ольга Ивановна

РАЗРАБОТКА МЕТОДА КОНТРОЛЯ ВИН С ПРИМЕНЕНИЕМ МНОГОПАРАМЕТРОВОЙИМУЛЬТИКОРРЕЛЯЦИОННОЙ ТЕХНИКИ АНАЛИЗА

Специальность 05.11.13 «Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г. Орел-2006

Работа выполнена в Орловском Государственном институте экономики и торговли

Научный руководитель: доктор технических наук

Сычев Сергей Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ведущая организация: Воронежский государственный университет

Защита состоится «21» марта 2006 г. В 14 часов 00 минут на заседании диссертационного Совета Д 212.182.01 при Орловском государственном техническом университете по адресу: 302000 г.Орел, Наугорское шоссе, 29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Орловского государственного технического университета

Автореферат разослан: «20» февраля 2006 г. Ученый секретарь

Куценко Станислав Алексеевич

доктор химических наук, профессор Валова Валентина Дмитриевна

диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Г

Суздальцев А.И.

ХООСк

3717

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Контроль вин всегда был, есть и остается актуальной проблемой. Под контролем вина понимается выявление соответствия товарной продукции заявленному сертификату и контрольному образцу. В этом случае контроль сводится к сравнению параметров товарного образца с параметрами контрольного, т. е. идентификации *иня Олнако. ло сих пор не существует удовлетворительной процедуры сравнения товарного образца вина с контрольным, и эта проблема связана с неопределенностью количества и характера параметров, необходимых и достаточных для характеристики вина. На данный момент в вине стандартизуется только содержание этилового спирта, сахара и титруемых кислот, что не отражает химический состав продукта. Несмотря на применение все более мощных аналитических методов и увеличения количества контролируемых и сравниваемых параметров, задача контроля вина (в данном случае -идентификация вина) остается нерешенной. Такая ситуация связана со сложным составом объекта: в настоящее время в винах обнаружено и идентифицировано более 400 химических соединений, относящихся к разным классам соединений. Получение и сопоставление такого количества экспериментальных параметров превращает задачу идентификации в недоступную для выполнения в большинстве лабораторий, причем наращивание числа сравниваемых параметров ничем не ограничено и не может гарантировать полной уверенности в идентичности вин. В результате, наиболее распространенным методом определения фальсификации и квалификации напитков до сих пор является органолептический метод. Однако, показатели экспертов субъективны и подвержены внешнему воздействию. По этой причине, несмотря на недостатки, стремительно растет интерес к применению современных аналитических методов, дающих набор параметров исследуемого напитка. Таким образом, возникает проблема разработки сравнительно простого и доступного для экспертов и товароведов инструментального метода определения фальсификации и квалификации вин, базирующегося на сравнении конечного количества параметров, по возможности включающих всю информацию о сравниваемых винах. Решение этой проблемы может быть найдено в применении комбинации многопараметровых физико-химических методов анализа и методов «свертки информации». В качестве метода анализа нами была выбрана многоволновая обращенно-фазовая высокоэффективная жидкостная хроматография (ОФ ВЭЖХ), а методом свертки информации, способным генерировать непосредственно из экспериментальных данных систему линейно-независимых параметров (факторов) - метод главных компонент.

Объектом исследования является процесс контроля и идентификации

вин.

Предметом исследования является комбинированный метод контроля вин на основе применения многопараметровой и мультикорреляционной техники анализа.

РОС НАЦИОНАЛЬНлТ) БИБЛИОТЕКА I

Целью диссертационной работы является повышение точности и объективности идентификации вин.

Основные задачи:

1. Анализ существующих методов идентификации вин и выбор многопараметрового и мультикорреляционного методов анализа, обеспечивающих повышение точности и объективности идентификации вин.

2. Разработка метода определения грубой фальсификации вина с применением многоволновой обращенно-фазовой высокоэффективной жидкостной хроматографии (ОФ ВЭЖХ).

3. Разработка процедуры применение метода главных компонент для получения линейно-независимых факторов из матриц оптических плотностей, представляющих цифровой вил мяоговолновой ОФ ВЭЖХ- хроматограммы.

4. Разработка критериев идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм.

5. Разработка метода идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм при использовании универсального элюента.

6. Определение соответствия полученных результатов идентифи-кации вин по предлагаемым факторам и органолептическим признакам для диапазона длин волн 270 - 354.

7. Разработка рекомендаций по автоматизации процесса идентификации вин.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1 .Разработан метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм при использовании универсального элюента.

2. Определены критерии идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм

3. Определен диапазон длин волн, необходимый для надежной идентификации вин при сравнении факторов, полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

Методы исследования. Экспериментальные исследования проведены на серийных хроматографах: «Милихром-5-3», «Милихром-5-4», «Мили-хром-5-ЗМ» с системой обработки хроматографических данных «ишСВДОМ». Экспериментальные данные обрабатывались с помощью методов математической статистики и регрессионного анализа. В работе использовался метод главных компонент.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм при использовании

универсального элюента.

2. Критерии идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм

3. Диапазон длин волн, необходимый для надежной идентификации вин при сравнении факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

4. Экспериментальные резул^ткы ядектмфкка™» ви» ™ предлагаемым факторам и органолептическим признакам для диапазона длин волн 270-354.

Научная и практическая значимость работы:

1. Разработан метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из матриц оптических плотностей, представляющих вид многоволновой ОФ ВЭЖХ- хроматограммы. Метод позволяет повысить точность и улучшить объективность идентификации вин.

2. Разработан двухступенчатый метод контроля вина, позволяющий определять как грубую фальсификацию вина, так и отнесение вина к определенной группе по виду и квалификации.

3. Разработана методика быстрого определения фальсификации вин при применении метода ОФ ВЭЖХ с многоволновым детектированием хроматограмм при детекции в видимой области, позволяющая проводить экспресс-определение грубой фальсификации красных виноградных.

4. Разработаны рекомендации для автоматизации процесса идентификации вин.

Апробация работы. Основные материалы работы доложены: на Международной научно-практической конференции «Потребительский рынок: качество и безопасность товаров и услуг», Орел: ОрелГТУ, 2004 (два доклада); на научно-практической конференции «Экологическая безопасность», Пенза: ПГУ, 2004; на научно-практической конференции «Неразрушающий контроль», Москва, 2005.

Публикации. Материалы диссертации изложены в 7 статьях и 4 тезисах всероссийских и международных конференций.

Вклад автора. Экспериментальные исследования и расчеты выполнены лично автором. Часть работы по получению и обработке хроматограмм в видимом диапазоне выполнена совместно с В. А. Гаврилиной и А. Н. Волчковым.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, поделенных па разделы, выводов, списка цитируемой литературы и приложения. Работа содержит 120 страниц, включая 33 таблицы и 20 рисунков. Список литературы содержит 110 ссылок.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение.

Во введении обоснована актуальность рассматриваемой проблемы, определены цель и задачи исследований, научная новизна, практическая ценность результатов, сформулированы выносимые на защиту положения.

Глава 1. Физико-химические методы определения фальсификации и идентификации вина и применение метода главных компонент для обработки физико-химических величин, описывающих свойства сложных объектов.

В первой главе проведен анализ литературных данных по проблеме методов фальсификации и идентификации вина и применения метода главных компонент для обработки физико-химических величин, описывающих свойства сложных объектов. Рассмотрены физико-химические методы, применяемые для определения фальсификации и идентификации вина. Сделаны следующие выводы: для товароведческой экспертизы вин характерно большое разнообразие применяемых физико-химических методов анализа. Количество сравниваемых параметров вин может достигнуть нескольких сотен, что делает практически невозможным использование физико-химических методов для использования товароведами. Возможным выходом из этой ситуации может быть свертка информации, полученной из многоволновых ВЭЖХ-хроматограмм и сравнительный анализ линейно-независимых параметров вин, полученных в результате свертки информации методом главных компонент.

Глава 2. Экспериментальная часть

Во второй главе определены режимы экспериментальных исследований вина в обращенно-фазовом режиме высокоэффективной жидкостной хроматографии (ОФ ВЭЖХ) в области детектирования от 190 до 720 нм с применением универсальных элюентов. Хроматографический эксперимент проводился на хроматографах «Милихром-5-З-М» и «Милихром-5-З-М» с программным обеспечением «UniChrom» и спектрофотометрическими детекторами. Длины волн были выбраны для определения практически всех классов соединений, находящихся в вине - от Сахаров и органических кислот до фенолкарбоновых кислот и антоцианов (мономерных форм, олигомеров и полимеров). Условия хроматографического анализа вин: длины волн: 270, 290, 320, 330, 354 нм и 210,230,254,270 и 330 нм; 480,520, 580,640, 680 нм; расход 150 мкл/мин.; температура колонок 35°С; элюент - ступенчатый градиент ацетонитрила в буфере «А»; регенерация - 400 мкл; расход элюента 150 мкл/мин.; объем пробы 10 мкл; перед анализом вино фильтровалось через фильтр с голубой лентой. Буфер «А» готовился следующим образом: к 100см3 0.02 М КН2Р04 приливается 0.5 см3 диэтиламина и 1.5 см3 орто-фосфорной кислоты. Использовались колонки 80x2, заполненные сорбентом Сепарон С18 (5 мкм). Относительное средаее квадратическое отклонение времен выхода в градиентном режиме не превышало 1.5% при норме 6.5%.

Глава 3. Определение грубой фальсификации вина и тонкая экспертиза вина с применением многопараметровой и мультикорреляционной техники анализа

Несоответствие проверяемого вина заявленному сертификату и контрольному образцу может быть вызвано фальсификацией и переквалификацией вина. Грубую фальсификацию вина можно обнаружить прос^ь'м с0!10ст?в"*рнирм мнпгпппттнгтых ВЭЖХ-хроматогоамм эталонного и проверяемого вин при спектрофотомет-рическом детектировании в диапазоне 190 - 720 нм (рисунок !), что составляет первую ступень метода контроля вина.

Рисунок 1 - Хроматограммы красителей вин и соков: а) вино домашнее полусладкое «Смородина»; б) вино домашнее полусухое «Вишня»; в) сок черники; г) вино красное сухое «Castillo de Fiebas», Аргентина. Длины волн 480, 520,580,640,680 нм.

Например, при выявлении невиноградных красителей в виноградных натуральных красных винах задача решается при использовании детектирования в видимой области. На рисунке 1 хорошо видны различия во временах выхода хроматографических пиков красителей плодово-ягодных вин и соков и красителей виноградного вина.

При определении квалификации вин по выдержке выяснилось, что хроматограммы красителей коллекционных и выдержанных вин резко отличаются от хроматограмм красителей столовых вин: в первых почти нет мономерных и олигомерных красителей. На обычных сорбентах типа Separon SGX С18 полимерные антоцианы выходят в виде широких размытых пиков. Наоборот, столовые вина содержат большое количество мономерных и олигомерных красителей, имеющих острые и симметричные формы хроматографических пиков (рисунок 2 ).

Рисунок 2 - Хроматограммы красителей красных сухих вин: а) 1 -красное сухое столовое вино «Мерло» (мономеры и олигомеры антоцианов); 2 - красное сухое выдержанное вино «Каберне», 1999 г. (полимерные антоцианы).

Дня любых натуральных вин характерен набор фенолкарбоновых кислот, хорошо определяемых на длине волны 320 нм (рисунок 3). Отсутствие такого набора говорит об отсутствии в испытуемом образце какого-либо виноматериала.

Рисунок 3 - Хроматограмма красного вина «Каберне». 1 - галловая кислота, 2 - сиреневая , 3 - кофейная кислота, 4 -этилгаллат, 5- п - кумаровая, 6 - феруловая кислота, 7 -дигидрокверцетин, 8 - салициловая кислота.

Особенностью предложенного метода является применение универсального элюента, пригодного для анализа ионогенных соединений любых классов и анализ вина в нативной форме, что определяет полноту набора соединений на хроматограмме вина.

Второй этап контроля вина - определение сорта вина при сравнении исследуемого вина с контрольным образцом - проводится по следующему алгоритму:

1. Получают многоволновые хроматограммы вин в диапазоне длин

волн

190 - 320 нм, 270 - 254 нм и 380 - 720 нм.

2. Хроматограммы переводят в матрицу значений оптических плотностей.

3. С помощью метода главных компонент из матрицы значений оптических плотностей получают факторы (параметры) для каждого вина и каждого диапазона длин нопн

4. Факторы (параметры) сравниваются между собой путем расчета и анализа коэффициентов попарной корреляции.

Основная идея использования метода главных компонент заключается в свертке информации и получении набора линейно - независимых факторов,

описывающих многоволновую хроматограмму (рисунок 3), предварительно превращенную в матрицу дискретных значений оптических плотностей элюата на разных длинах волн.

Метод главных компонент является разновидностью мультикорреляционного анализа, т.е. метода, основанного на обработке корреляционных матриц большой размерности. Суть метода главных компонент состоит в следующем: элементы А1к (т.е. значения величин оптической плотности А или каких-либо других) исходной размерности dim А - шхп приводятся к новым величинам, имеющим нулевые средние и единичные дисперсии по формуле:

Ал~<А,к-A,)/S,, (1)

где А,= 2 А,к/п - среднее значение Л1к по столбцам;

S, - стандартное отклонение.

Далее будем подразумевать, что матрица А преобразована по (1). Вычисляется корреляционная матрица С = А- Ат/(п - 1), dim С = mxm, элементы которой C,i - суть выборочные коэффициенты парной корреляции исходных признаков А, и А^. Существует ортогональное преобразование системы координат, с помощью которого матрица С приводится к диагональному виду:

VTCV = Л, (2)

где V - матрица преобразования (матрица векторов), Л - diag (ХЬХ2.. - диагональная матрица.

X,, Х2 - собственные значения матрицы С, отвечающие ее ¡-ому собственному числу X.

Матрица А при этом преобразуется по закону:

А = У¥, (3)

где Р - преобразованная матрица А (матрица факторов).

Данная матрица должна удовлетворять соотношению:

А- Ат/(п- !) = Л (4)

Собственные числа X, - суть выборочные дисперсии новых параметров (факторов), причем последние не коррелируют друг с другом (их ковариационная матрица Л - диагональная). Преобразуем X, таким образом, чтобы выполнялось условие к} & к2 &Х3 ^.. X,

Если между исходными признаками существовала линейная зависимость, то только первые X,, Х2, Х3,...?ч отличны от нуля, из чего следует, что последние ш-г строк матрицы ¥ состоят из одних нулей. Поэтому равенство (3) можно переписать в виде:

а = {V}- т,

(5)

где матрицы {V} и {Р} есть соответствующие подматрицы матриц V и

Р. для некоторого числа г. Оценкой вклада г факторов может служить величина

г Ш I

Если ввести меру информации, как величину, пропорциональную следу ковариационной матрицы параметров, то по (6) можно судить о том, какой объем информации, содержащейся в параметрах А|, А2, А3,....Ага сохраняется при переходе к новым параметрам Рь ¥2, которые называются главными компонентами (факторами).

Обычно, меру информации получают в виде я* 100% и называют вкладом фактора Р, в информацию, содержащуюся в исходной матрице А.

При использовании метода главных компонент мы предполагаем, что несколько измеряемых переменных сильно коррелируют друг с другом. Это означает, что, либо они взаимно определяют друг друга, либо связь между ними обусловливается третьей величиной, которую непосредственно измерить нельзя. Модель главных компонент связана с последним предположением и дает возможность получить числовые значения этих третьих величин в виде набора линейно-независимых факторов Р.

Экспериментальные данные в виде таблицы «признак - свойство» обрабатываются с помощью метода главных компонент. Результатом обработки являются линейно-независимые факторы, которые описывают и воспроизводят исходную матрицу в виде:

где У](]) и У2(]) - коэффициенты линейной модели из подматрицы {V}, ^(О. Рг(0 - линейно-независимые факторы (параметры) из подматрицы {Р},

- стандартное отклонение по строкам, № - среднее значение по строкам матрицы А, А(ц) - элемент исходной матрицы А. Формирование исходной матрицы для метода главных компонеш производится путем считывания информации по оптическим плотностям многоволновых хроматограмм вин через каждые 0.05 мин. В результате для обработки методом главных компонент были использованы матрицы оптических плотностей хроматограмм вина размером 5x448. Представленный фрагмент одной из исходных матриц (таблица 1) соответствует участку хроматограммы (рисунок 3) в диапазоне от 9.85 до 10.30 мин.

В результате обработки исходной матрицы 5x448 оптических

1=1 1=1 1=1

(6)

А(Ш = У,0) + Р2(0- У20)+.... ]• Я + И

(7)

Таблица 1

Время Мин. 9,85 9,90 9,95 10,0 10,05 10,10 ТО,15 10,20 10,25 10,30

270 нм 0.2090 0.1095 0.1092 0.1332 0.1920 0.2715 0.3090 0.2932 0.2472 0.2090

290 нм 0.3170 0.098 0.1025 0.1255 0.2137 0.3695 0.4777 0.4742 0.4040 0.3170

320 нм 330 нм 0.3347 0.0742 0 0724 0 06 52 0.0887 0 1407 0.1592 0 2980 0.5085 0.6067 0.5537 0.4447 0.3347

0.3412 0.3372 0.5665 0.6500 0.5737 0.4565 0.3412

354 нм 0.049 0.0582 0.0910 0.1712 0.2452 0.2797 0.2435 0.1972 0.1530

плотностей хроматограммы были получены четыре линейно-независимых фактора, описывающих исходную матрицу на 99,99 % . Значения факторов и их вклады в общую информацию о составе вина приведены в таблице 2.

Таблица 2

Значения линейно-независимых факторов Рг Р4 и их вклады в общую

Рз

Вклады факторов 89,56 % 8,49 % 1,62 % 0,33 %

270 нм 1.242 0.911 0.905 -0.083

290 нм 0.830 -0.525 -1.495 -0.0155

320 нм -0.389 -0.797 0.584 1.439

330 нм -0.525 -0.837 0.552 -1.386

354 нм -1.158 1.248 -0.547 0.0445

Одной из основных задач, поставленных в диссертационной работе является выбор конечного числа параметров, наиболее полно описывающих информацию о вине. Такие параметры, называемыми в методе главных компонент факторами, приведены в таблице 2. Наборы оптических плотностей разделенного на компоненты вина на разных длинах волн фактически представляют наборы м>ази-спектров на определенных участках длин волн. Таким образок* полученные факторы представляют собой обобщенные линейно-не:*»висимые квази-спектры поглощения компонентов вина для определенны* участков УФ- и ВИД-излучения. Учитывая, что УФ-и ВИД-спектры першения характеризуют электронные переходы, можно выдвинуть гипотезу» чт° в хроматограмму рисунок 3 входят соединения с электронными структурами, являющимися линейными комбинациями всего четырех обобщенных электронных структур. Таким образом, полученные факторы я&1яются обобщенными линейно-независимыми квази-спектрами поглощен^* а их вклады - весом соответствующих линейно-независимых элсктро'Ных структур соединений, входящих в состав вина. С точки зрения идентификации вина, полученные факторы являются линейно-независимыми парриетрами вина, сравнение которых и дает возможность сравнения иследуемого и контрольного образцов.

Для определения критериев идентичности вин были получены хроматограммы одного и того же вина со сдвинутыми значениями времен удерживания. В результате в качестве критериев идентичности были выбраны коэффициенты корреляции соответствующих факторов, полученных из разных хроматограмм одного и того же вина: для факторов Р, не менее 0,998, для факторов Р2 не менее 0,98, для факторов - не менее 0,96. Фактор Р4 не рассматривался, так как его вклад сравним с ошибкой эксперимент.

По критериям идентичности (коэффициенты корреляции соответствующих факторов) в области 270 - 354 нм удалось однозначно идентифицировать вина (таблица 3): красное сухое «Фабиас де Костелло» по факторам Р] и Р2; вино красное сухое «Каберне» (Лион-Гри) - по фактору Р3; вино «Вишня» (домашнее) по трем факторам; вино красное сухое «Мерло» (Аскони) по трем факторам; вино красное сухое «Каберне» (Милешти) - по фактору Р2. Вина красные сухие «Фигаро» (Франция) и «Мерло» (Массандра); вина красные сухие «Мерло» (Массандра), «Фигаро» (Франция) и «Каберне» (Кубань) однозначно идентифицировать не удалось. Таким образом, надежная идентификация вина при использовании диапазона длин волн только 270 - 354 нм невозможна.

Таблица 3

Матрицы корреляции факторов для диапазона 270 - 354 нм 1 -«Фабиас де Костелло» (Аргентина), 2 - «Фигаро» (Франция), 3 -«Мерло» (Массандра), 4 - «Каберне» (Лион-Гри), 5 - «Вишня», 6 -«Каберне» (Кубань), 7 - «Мерло» (Аскони), 8 - «Каберне» (Милешти), 9 - сок черники

1м

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 1.000 0.999 0.999 0.986 0.986 0.996 0.987 0.994 0.986

2 0.999 1.000 0.998 0.982 0.982 0.993 0.985 0.989 0.984

3 0.999 0.998 1.000 0.992 0.991 0.999 0.993 0.997 0.991

4 0.986 0.982 0.992 1.000 0.999 0.998 0.998 0.995 0.998

5 0.987 0.982 0.991 0.999 1.000 0.996 0.994 0.993 0.994

6 0.998 0.993 0.998 0.998 0.996 1.000 0.995 0.998 0.994

7 0.988 0.985 0.993 0.998 0.994 0.995 1.000 0.998 0.999

8 0.994 0.989 0.998 0.995 0.993 0.998 0.998 1.000 0.995

9 0.988 0.984 0.992 0.999 0.995 0.994 0.999 0.995 1.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 1.000 -0.331 -0.264 -0.205 -0.167 -0.296 -0.280 -0.018 0.982

2 -0.331 1.000 0.996 0.985 0.982 0.989 0.971 0.789 0.288

3 -0.264 0.996 1.000 0.988 0.987 0.991 0.976 0.832 0.212

4 -0.205 0.985 0.988 1.000 0.998 0.988 0.976 0.770 0.172

5 -0.167 0.982 0.986 0.998 1.000 0.980 0.965 0.776 0.137

6 -0.297 0.989 0.991 0.988 0.980 1.000 0.996 0.810 0.241

7 -0.281 0.971 0.976 0.976 0.965 0.996 1.000 0.815 0.217

8 -0.018 0.789 0.832 0. 771 0.776 0.810 0.815 1.000 -0.113

9 0.982 0.288 0.212 0.173 0.137 0.241 0.21^ -0.113 1.000

Продолжение таблицы 3.

ь.

1 2 3 4 5 6 j 7 8 9

1 1.000 0.961 0.922 0.510 0.811 0.968 0.962 0.829 0.991

2 0.961 1.000 0.988 0.706 0.914 0.993 0.939 0.950 0.982

3 0.922 0.988 1.000 0.788 0.965 0.989 0.875 0.975 0.962

4 5 0.510 0.706 0.788 1.000 0.892 0.693 0.446 -0.852 0.620

0.811 0.914 0.965 0.892 1.000 0.927 10.719 0.958 0.880

6 0.968 0.994 0.989 0.6 93 0.927 1.000 9 h0.919 0.936 0.990

7 0.962 0.939 0.875 0.446 0.719, 1.000 0.816 0.940

8 -0.829 0.950 0.975 0.852 0.956 0.936 0.816 1.000 0.883

9 0.991 0.982 0.962 0.620 г 0.880 0.990 0.940 0.883 1.000

В процессе исследований выяснилось, что однозначная идентификация вина по факторам (параметрам), полученным из многоволновых хроматограмм, возможна при использовании диапазона длин волн 190 - 720 нм.

Одной из задач представленной работы является решение проблемы отнесения вина к определенной группе по, например, общему сорту винограда, из которого приготовлено вино. Проблема может быть решена при получении так называемых обобщенных факторов вин. Способ получения и использования таких факторов продемонстрируем на примере обнаружения близких по свойствам вин - сухих красных «Каберне» и «Мерло».

Факторы Fi, F2, и F3, полученные из экспериментальных данных в диапазоне длин волн 270 - 354 нм по винам: «Каберне» (Милешти), «Каберне» (Кубань-вино), «Каберне» (Лион - Гри 1), «Каберне» (Лион - Гри 2), «Каберне» (Крикова), «Каберне» (Аскони), «Каберне» (Микдал) -собираются в каждый в исходную матрицу, подготовленную для проведения анализа методом главных компонент. В результате применения метода главных компонент из каждой матрицы получены «очищенные» или групповые факторы, характеризующие группу вин «Каберне». Таким же образом были получены групповые факторы

для вина «Мерло» из данных по винам: «Мерло» (Массандра), «Мерло» (Аскони), «Мерло» (Алианта), «Мерло» (Кубань-вино) (таблица 4).

Таблица 4

Факторы и их вклады, полученные из факторов Р, - из диапазона 270 - 354 нм для вин «Каберне» и «Мерло»___

F,K F зк F]M F2M FIM

Вклады □ 98,97 % 88,04 % 76,85 % 98,67% 87,51 % 83,17%

270 нм 1,288 -0,795 0,941 1,245 -1,065 0,621

290 нм 0,785 0,393 -1,652 0,835 0,744 -1,195

320 нм -0,374 1,105 0,613 -0,328 1,024 0,370

330 нм -0,583 0,583 0,096 -0,640 0,362 1,109

354 нм -1,226 -1,286 0,002 -1,112 -1,064 -0,905

Для полученных обобщенных факторов рассчитываются коэффициенты корреляции, которые сводятся в матрицу корреляции. Из рассчитанных попарных коэффициентов корреляции следует, что первый групповой фактор Р,к из вина «Каберне» хорошо коррелирует с первым групповым фактором Р1М из вина «Мерло» (коэффициент корреляции 0,998), второй групповой фактор из вина «Каберне» удовлетворительно коррелирует со вторым групповым фактором Р2М из вина «Мерло» (коэффициент корреляции 0,962) и только третий групповой фактор Рзк из вина «Каберне» не коррелирует с третьим групповым фактором Рзм из вина «Мерло» (коэффициент корреляции 0,772). Таким образом, групповые отличия близких по свойствам вин «Каберне» и «Мерло» заметно проявляются только с третьего фактора групповых признаков, максимальный вклад которого в цифровую матрицу многоволновой хроматограммы не превышает 6%. Значительно более заметны различия обобщенных факторов вин «Каберне» и «Мерло» при использования хроматограмм, полученных в диапазоне 190 - 320 нм.

Для сопоставления органолептического метода идентификации вин и метода идентификации с помощью метода главных компонент был проведен специальный эксперимент.

Органолептические свойства набора красных виноградных вин определялись комиссией из двенадцати человек. Для более подробного описания вин к традиционным органолептическим характеристикам были добавлены такие свойства, как терпкость (0 - 5), мягкость (0 - 5), сладость (0 - 5), кислота (0 - 5), красный - фиолетовый оттенок (0 - 10), горчинка (0 -5 ). Диапазон значений добавленных характеристик не имеет значения, так как эти показатели не входят в суммарный показатель качества вина, а применяется только для определения коэффициентов корреляции наборов характеристик вин.

В результате анализа корреляционной матрицы наборов органо-лептических свойств, вина распределились по следующим группам: «Фабиас де Костелло»; 2. «Мерло» (Массандра), «Фигаро» (Франция), «Мерло» (Аскони); 3. «Мерло» (Массандра), «Фигаро» (Франция); 4.«Каберне» (Лион - Гри), «Каберне» Кубань, «Каберне» (Милешти); 5.«Мерло» (Массандра), «Мерло» (Аскони); 6. Вишня «Домашнее); 7.«Каберне» (Лион - Гри), «Каберне» (Милешти».

Таким образом, органолептическим способом однозначно удалось выделить только вина «Фабиас де Костелло» и «Вишня» (домашнее), тогда как идентификация по факторам позволила однозначно идентифицировать каждое вино.

Результаты сравнения групп вин по факторам, полученным из хроматографических данных в диапазоне 208 - 720 нм и по органолептическому методу, представлены в таблице 5.

Как видно из таблицы 5, органолептические свойства наиболее близки к свойствам факторов, полученных из многоволновых хроматограмм в диапазоне 208 - 354 нм. В отличие от органолептической экспертизы, по факторам Р2 из диапазона 208 - 320 нм и факторам Р2 - Р3

Таблица 5

Сравнение результатов анализа органолептических свойств и факторов

№ группы Методы сравнения

Органолептика 270 - 354 нм И, - Р3 208 - 320 нм F2 380 - 720 нм Ь- Ъ

1 «Фабиас де Костелло» «фабиас де Костелло» «Фабиас де Костелло» «Фабиас де Костелло»

2 «Мерло» (Массандра), «Фигаро» (Франция) «Мерло» (Массандра), «Фигаро» (Франция) Все вина идентифицированы Все вина идентифицированы

3 «Вишня» «Вишня» «Вишня» «Вишня»

4 «Мерло» (Массандра), «Мерло» (Аскони) «Мерло» (Массандра), «Каберне» (Кубань) Все вина идентифицированы «Мерло» (Массандра), «Каберне» (Ку-бань)

5 «Каберне» (Лион-Гри), «Каберне» (Милешти) «Каберне» (Милешти) «Каберне» (Милешти) «Каберне» (Милешти)

из диапазона 380 - 720 нм все вина полностью идентифицированы.

Автоматизация процесса идентификации вин по предложенному методу возможна при использовании модернизированного программного обеспечения ишСЬгот для жидкостного хроматографа «Милихром-5-М» и «Милихром-6».

Модернизация должна включать в себя дополнение программы игаСЬгот следующими опциями:

- транспонирование цифровой матрицы исходных данных;

- процедуру выбора количества столбцов исходной матрицы;

- перевод транспонированной цифровой матрицы в программу метода главных компонент;

- создание банка данных факторов контрольных вин;

- процедуру сравнения факторов исследуемого вина и факторов из банка данных;

- выдача оценки исследуемого вещества на основе критериев идентичности и сходства вин.

В настоящее время, даже без использования автоматизации указанных процедур, время полной идешификации занимает около 2 часов. Автоматизация указанных процедур позволит уменьшить время идентификации до 30 мин., что является временем получения многоволновой хроматограммы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработан метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из матриц оптических плотностей, представляющих вид многоволновой ОФ ВЭЖХ-хроматограммы.

2. Определены критерии идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

3. Определен диапазон длин волн, необходимый для надежной идентификации вин при сравнении факторов, полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

4. На основе разработанного метода идентификации предложен двухступенчатый контроль вина: первая ступень - определение грубой фальсификации; вторая ступень - идентификация вина при сравнении факторов (параметров), полученных из многоволновых хроматограмм исследуемого и контрольного образцов вин методом главных компонент.

5. Выявлено соответствие полученных результатов по идентификации вин по предлагаемым факторам и органолептическим признакам для диапазона длин волн 270 - 354.

6. Разработаны рекомендации для автоматизации процесса идентификации вин.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

1. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Мальцева О.И., Волчков А.Н. Применение ВЭЖХ с детектированием в видимой области для быстрого распознавания фальсификации красных виноградных вин. // Известия ОрелГТУ, серия «Естественные науки», № 3-4,2003. - С.132 - 137.

2. Гаврилина В.А., Мальцева О.И., Сычев С.Н. Идентификация фальсифицированных образцов растворимого кофе методом ВЭЖХ.// Заводская лаборатория. Диагностика материалов. № 9,2005. -Т. 71 - С. 2527.

3. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Мальцева О.И. Применение метода главных компонент для свертки информации при обработке многоволновых хроматограмм вина (статья) // Известия ОрелГТУ, серия «Естественные науки«, № 3-4,2003. - С.138 - 142,

4. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Мальцева О.И., Музолевская P.C. Хроматографическая система для скринингового анализа в ОФ ВЭЖХ. // Сорбционные и хроматографические процессы. 2004. - Т.4 - Вып.4 - С.91 -112.

5. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Мальцева О.И. Экспресс-анализ вина. // Напитки. 2004. - № 3. - С. 94 - 97.

6. Мальцева О.И., Гаврилина В.А., Сычев С.Н. Экспресс-метод определения опасных для здоровья добавок в виноматериалах и вине. // Ученые записки ОГУ, «Актуальные вопросы медицины и образования», 2004. - Т.З. - С. 67 ~ 68.

7. Гаврилина В.А., Сычев С.Н., Мальцева О.И., Волчков А.Н. Метод быстрого распознавания фальсифицированных вин. // Напитки, 2005. - № 1,- С. 106-110.

8. Мальцева О.И., Сычев С.Н., Гаврилина В.А. Применение ВЭЖХ с детектированием в видимой области для быстрого распознавания фальсификации красных виноградных вин. // Тез.докл. Международной научно-практической конференции «Потребительский рынок: качество и безопасность товаров и услуг» Орел: ОрелГТУ, 2004. - С. 116.

9. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Мальцева О.И. Применение метода главных компонент для свертки информации при обработке многоволновых хроматограмм вина (тезисы доклада) II Тез.докл. Международной научно-практической конференции «Потребительский рынок: качество и безопасность товаров и услуг» Орел: ОрелГТУ, 2004. -С.117.

10. Мальцева О.И. Применение высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) с детектированием в видимой области для быстрого распознавания фальсификации красных виноградных вин // Тез. докл. VII Международной научно-практической конференции «Экология и жизнь» Пенза, 2004. - С. 125 - 128.

11. Мальцева О.И., Сычев С.Н., Гаврилина В.А. Комбинированный метод идентификации вин.// Тез. докл. Конф. «Неразрушающий контроль», Москва, 2005.-С.128.

£0

Ъ1Ц

Подписано в печать 17.02.2006 г. Заказ № 17 Усл. печ. л. 1,19. Формат 60x84 1/16 Тираж 100 экз.

Отпечатано МТПОГИЭТ. 302028, г.Орел, ул. Октябрьская, 12

Введение.

1 Глава 1. Физико-химические методы определения фальсификации вина и кофе и применение метода главных компонент для обработки физико-химических величин, описывающих свойства сложных объектов.

1.1 Наиболее распространенные способы фальсификации вина.

1.2 Утвержденные методы испытаний вина.

1.3 Физико-химические методы определения фальсификации и идентификации вина.

1.4 Метод высокоэффективной жидкостной хроматографии с многоволновым спектрофотометрическим детектированием.

1.4.1 Назначение и принцип действия жидкостного хроматографа.

1.4.2 Обращенно-фазовый вариант ВЭЖХ.

1.4.3 Хроматографическая система для скринингового анализа в ОФ ВЭЖХ.

1.4.4 Идентификация соединений методом ВЭЖХ с многоволновой детекцией.

1.5 Применение метода главных компонент для свертки информации.

1.6 Выводы из главы 1.

2 Глава 2. Экспериментальная часть.

2.1 Получение многоволновых хроматограмм в ультрафиолетовой области (190-360).

2.2 Получение многоволновых хроматограмм в видимой области (380 -720 нм.

2.3 Изготовление хроматографических колонок.

2.3.1 Определение эффективности хроматографических колонок.

2.4 Выводы к главе 2.

3 Глава 3. Определение грубой фальсификации вина и тонкая экспертиза вина с применением многопараметровой и мультикорреляционной техники анализа.

3.1 Методология исследования качества вина.

3.1.1 Определение фальсификации вина методом ВЭЖХ со спектрофотометрическим детектированием.

3.1.1.1 Выявление невиноградных красителей в виноградных натуральных красных винах.

3.1.1.2 Хроматограммы столовых и выдержанных красных виноградных вин в видимом диапазоне.

3.1.1.3 Определение замены красных виноградных вин плодово-ягодными или белыми виноградными.

3.1.1.4 Вывода к разделу 3.1.1.

3.1.2 Исследование возможности свертки многоволновых хроматограмм методом главных компонент.

3.1.2.1 Модель метода главных компонент.

3.1.2.2 Свертка и анализ матрицы оптических плотностей хроматограммы методом главных компонент.

3.1.2.3 Интерпретация полученных факторов.

3.1.2.4 Выводы из раздела 3.1.2.

3.2 Применение многоволновой и мультикорреляционной техники анализа с применением метода главных компонент для идентификации вина.

3.2.1 Обработка хроматограмм в диапазоне в диапазоне длин волн 270 -354 нм.

3.2.2 Критерии идентичности и сходства. Идентификация и классификация вин по факторам, полученным при детекции в диапазоне

270-354 нм.

3.2.2.1 Выводы из раздела 3.2.2.

3.2.3 Выделение и использование групповых факторов в диапазоне длин волн 270-354 нм.

3.2.3.1 Выводы из раздела 3.2.3.

3.2.4 Обработка хроматограмм в диапазоне длин волн 208 - 320 нм.

3.2.4.1 Выводы из раздела 3.2.4.

3.2.5 Выделение и использование групповых факторов в диапазоне длин волн 208 - 320 нм.

3.2.5.1 Выводы из раздела 3.2.5.

3.2.6 Обработка хроматограмм в диапазоне длин волн 380 - 720 нм.

3.2.6.1 Выводы из раздела 3.2.6.

3.2.7. Сравнение органолептических свойств вин и факторов, полученных из многоволновых хроматограмм вин.

3.2.7.1. Анализ результатов органолептических испытаний.

3.2.7.2. Сравнение результатов органолептических испытаний с результатами корреляционного анализа факторов.

3.2.8. Требования к аппаратно-программному комплексу для контроля вина.

3.3. Выводы из главы 3.

Выводы.

Актуальность проблемы. Контроль вин всегда был, есть и остается актуальной проблемой. Под контролем вина понимается выявление соответствия товарной продукции заявленному сертификату и контрольному образцу. В этом случае контроль сводится к сравнению параметров товарного образца с параметрами контрольного, т. е. идентификации вина.

Однако, до сих пор не существует удовлетворительной процедуры сравнения товарного образца вина с контрольным, и эта проблема связана с неопределенностью количества и характера параметров, необходимых и достаточных для характеристики вина. На данный момент в вине стандартизуется только содержание этилового спирта, сахара и титруемых кислот, что не отражает химический состав продукта. Несмотря на применение все более мощных аналитических методов и увеличения количества контролируемых и сравниваемых параметров, задача контроля вина (в данном случае - идентификация вина) остается нерешенной. Такая ситуация связана со сложным составом объекта: в настоящее время в винах обнаружено и идентифицировано более 400 химических соединений, относящихся к разным классам соединений. Получение и сопоставление такого количества экспериментальных параметров превращает задачу идентификации в недоступную для выполнения в большинстве лабораторий, причем наращивание числа сравниваемых параметров ничем не ограничено и не может гарантировать полной уверенности в идентичности вин. В результате, наиболее распространенным методом определения фальсификации и квалификации напитков до сих пор является органолептический метод. Однако, показатели экспертов субъективны и подвержены внешнему воздействию. По этой причине, несмотря на недостатки, стремительно растет интерес к применению современных аналитических методов, дающих набор параметров исследуемого напитка. Таким образом, возникает проблема разработки сравнительно простого и доступного для экспертов и товароведов инструментального метода определения фальсификации и квалификации вин, базирующегося на сравнении конечного количества параметров, по возможности включающих всю информацию о сравниваемых винах. Решение этой проблемы может быть найдено в применении комбинации многопараметровых физико-химических методов анализа и методов «свертки информации». В качестве метода анализа нами была выбрана многоволновая обращенно-фазовая высокоэффективная жидкостная хроматография (ОФ ВЭЖХ), а методом свертки информации, способным генерировать непосредственно из экспериментальных данных систему линейно-независимых параметров (факторов) - метод главных компонент.

Объектом исследования является процесс контроля и идентификации вин.

Предметом исследования является комбинированный метод контроля вин на основе применения многопараметровой и мультикорреляционной техники анализа.

Целью диссертационной работы является повышение точности и объективности идентификации вин.

Основные задачи, решаемые в диссертационной работе:

1. Анализ существующих методов идентификации вин и выбор многопараметрового и мультикорреляционного методов анализа, обеспечивающих повышение точности и объективности идентификации вин.

2. Разработка метода определения грубой фальсификации вина с применением многоволновой обращенно-фазовой высокоэффективной жидкостной хроматографии (ОФ ВЭЖХ).

3. Разработка процедуры применения метода главных компонент для получения линейно-независимых факторов из матриц оптических плотностей, представляющих цифровой вид многоволновой ОФ ВЭЖХ-хромато граммы.

4. Разработка критериев идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм.

5. Разработка метода идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм при использовании универсального элюента.

6. Определение соответствия полученных результатов идентификации вин по предлагаемым факторам и органолептическим признакам для диапазона длин волн 270 - 354.

7. Разработка рекомендаций по автоматизации процесса идентификации вин.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработан метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм при использовании универсального элюента.

2. Определены критерии идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм

3. Определен диапазон длин волн, необходимый для надежной идентификации вин при сравнении факторов, полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

Научная и практическая значимость работы: 1. Разработан метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из матриц оптических плотностей, представляющих вид многоволновой ОФ ВЭЖХ- хроматограммы. Метод позволяет повысить точность и улучшить объективность идентификации вин.

2. Разработан двухступенчатый метод контроля вина, позволяющий определять как грубую фальсификацию вина, так и отнесение вина к определенной группе по виду и квалификации.

3. Разработана методика быстрого определения фальсификации вин при применении метода ОФ ВЭЖХ с многоволновым детектированием хроматограмм при детекции в видимой области, позволяющая проводить экспресс-определение грубой фальсификации красных виноградных.

4. Разработаны рекомендации для автоматизации процесса идентификации вин.

Положения, выносимые на защиту

1. Метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых ОФ ВЭЖХ-хроматограмм при использовании универсального элюента.

2. Критерии идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм

3. Диапазон длин волн, необходимый для надежной идентификации вин при сравнении факторов, полученных методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

4. Экспериментальные результаты идентификации вин по предлагаемым факторам и органолептическим признакам для диапазона длин волн 270 -354.

Основные результаты и выводы

1. Разработан метод идентификации вин в нативной форме на основе сравнения безразмерных линейно-независимых факторов, полученных методом главных компонент из матриц оптических плотностей, представляющих вид многоволновой ОФ ВЭЖХ- хроматограммы;

2. Определены критерии идентификации и сходства вин по факторам (параметрам), полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

3. Определен диапазон длин волн, необходимый для надежной идентификации вин при сравнении факторов, полученным методом главных компонент из многоволновых хроматограмм.

4. На основе разработанного метода идентификации предложен двухступенчатый контроль вина:

- первая ступень метода - определение грубой фальсификации вина в нативной форме с помощью ОФ ВЭЖХ;

- вторая ступень - идентификация вина при сравнении факторов (параметров), полученных из матриц оптических плотностей многоволновых ОФ ВЭЖХ - хроматограмм исследуемого и контрольного образцов вин методом главных компонент.

5. Выявлено соответствие полученных результатов по идентификации вин по предлагаемым факторам и органолептическим признакам для диапазона длин волн 270 - 354 нм.

6. Разработаны рекомендации для автоматизации процесса идентификации вин.

1. Елизарова Л.Г., Николаева М.А. Алкогольные напитки. Товарный справочник.//М., ОАО «Издательство «Экономика», 1997.

2. Николаева М.А., Лычников Д.С., Неверов А.Н. Идентификация и фальсификация пищевых продуктов.// М., ОАО «Издательство «Экономика», 1996.

3. Савчук С. А., Власов В.Н. Идентификация винодельческой продукции методами высокоэффективной хроматографии и спектрометрии.//Журн. «Виноград и вино России», №5, 2000, с.5-13.

4. Spillman P.J., Pollnitz А.Р., Liacopoulos D.,Scouroumounis G.K., Sefton М.А. Accumulation of Vanilinum during Barrel-Aging of White, Red and Model Wines.//J.Agric. Food Chem.-1997,45. -P.2584-2598.

5. Perez-Coello M.S., Sanz J., Cabezudo M.D. Gas Chromatographic Mass Spectrometric Analysis of Volatile Compounds in Oak Wood Used for Agening of Wines and Spirits.//Cromatographia / -1998, 47(7-8).

6. Vivas N., Bourgeois G., Glories Y., Augustin M., Vitry C. Detection CPG/SM des biomarquers specifiques de lyelevage des vins en barriques /Analusis/ -1998, 26 (2).-P.88-92.

7. Garcia-Romero E., Perez-Coello M.S., Sanz J., Cabezudo M.D. Quantitative analysis of principal volative compounds in oak. /Analusis/ -1998, 26.-P.33-35.

8. Vlassov V.N., Maruzhenkov D.S.Application of GC/MC method for identificanion of brandies and cognacs./Analusis/ -1999, 27 (7).-P.663-667.

9. Granados J.Q., Mir M.V., Garcia-Serrana H.L., Lorez Martines M.C. Influence of Aging Factors on the Furanic Aldehide Contents Brandies: Aging Markers.// J.Agric. Food Chem.-1999,44. -P.1378-1381.

10. Granados J.Q., Mir M.V., Garcia-Serrana H.L., Lorez Martines M.C. Influence of added caramel on Furanic Aldehide Contents of Matured Brandies.// J.Agric. Food Chem.-1996,56.

11. Mangas Juan J., Rodriges R., Moreno J., Suarez B., Blanco D. Furanic and Phenolic Compounds of Cider Brandy. .// J.Agric. Food Chem.-1997, 45. -P.4076-4079.

12. Cartoni G.F., Coccioli F., Spagnoli M. Analysis of ethertal extracts of wines and other alcoholic beverages by high-performance with microbore columns//J. of Chromatography.-1997, 782 (2).

13. Zhou Y., Reisen R., Gilpin C.S. Comparison of Amberlite XAD-2/Freon 11 Extraction with Liquid/ Liquid Extraction for the Determination of Wine Flavour Components //J. Agric. Food Chem.-1966, 44. P. 818-822.

14. Arrhenius S.P., Mc Closkey L.P., Silvan M. Chemical Markers for Aroma of Vitis vinifera var. Chardonnay Regional Wines // J. Agric. Food Chem.-1996, 44. P. 1085-1099.

15. Ferreira V., Sharmann M., Cacho J.F., Dennis J. New and efficient microextraction / solidphase extraction method for the gas chromatographic analysis of wine volatiles // J. of Chromatography.-1991, A731 (1-2).

16. Wada K., Shibamoto T. Isolation and Identification of Volatile Compounds from a Wine Using Solid Phase Exnraction, Gas Chromatography and Gas Chromatography/Mass Spectrometry // J. Agric. Food Chem.-1997, 45. P. 4362-4366.

17. Soleas G.J., Dam J.,Carey M., Goldberg D.M. Toward the Eingerprinting of Wines Cultivar-Related Pattern of Polyphenols Constituents in Ontario Wints //J. Agric. Food Chem.-1997, 45. P. 3871-3880.

18. Chilla C., Guillen D.A., Barroso C.G., Perez-Bustamante J.A. Automated on-line solidphase extraction-high-performance liquid chromatography-diode array detection of phenolic compounds in sherry wine // J. of Chromatography.-1996, 750 (1-2).

19. Gullen D.A., Merello F., Barroso С.G., Perez-Bustamante J.A. Solidphase Extraction for Sample Preparation, in the HPLC Analysis of Polyphenols Compounds "Fino" Sherry Wine // J. Agric. Food Chem.-1997, 45. P. 403-406.

20. Garcia-Parrila M.C., Gonzales G.A., Heredia F.J., Troncoso A.M. Differentation of Wine Vinegars Based on Phenolic Composition // J.Agric. Food Chem.-1997, 45/- P.3478-3492.

21. Somers N.C., Cerette E. Phenolic composition of natural wine types // Modern methods of plant analysis. 1988, 6.

22. Kyoung R.K., Jung H.K., Eun J.C. Chan-min // J. Gas Chromatography. -1996, A7221-7222.

23. Schuster R. Quality Control of Alcoholic beverages by HPLC // Hewlett-Packard application note Nr. 12-5954-6270.

24. Rothaupt M. Food Analysis: Introduction and Application // Hewlett-Packard. 1994. -Pub. Nr. 12-5963-2317E.

25. Schuster R. Selective detection of the food additive aspartame // Hewlett-Packard application note Nr. 12-5954-0828.

26. Schuster R. Rapid Determination of Antioxidants and Preservatives in Food // Hewlett-Packard application note Nr. 12-5954-6267.

27. Ushnay R.J. Separation of Carotinoids in Fruits and Vegetables by HPLC //J. of Chromatography.-1985, 8(8). -P.1527-1547.

28. Baron R., Mayen M., Merida M.Changes in Phenolic Compounds and Bro suring Biological Aging of Sherry-Tipe Wines // J.Agric. Food Chem.-1997, 45.- P.1682-1686.

29. Guillen D.A., Barroso C.G., Perez-Bustamante J.A. Selection of Column and Gradient for the Separation of Polyphenols in Sherry Wine by HighPerformance Liquid Chromatography Incorporating Internal Standards // J. of Chromatography. -1996, A724(l-2).

30. Власов B.H., Маруженков Д.С. Анализ качества бренди из винограда методом хромато-масс-спектрометрии // Виноград и вино России. -1999, №1. С.28-31.

31. Кишковский З.Н., Мержанин А.А.Технология вина // М.: Легкая и пищевая промышленность. -1984. -С.439.

32. Шатиришвили И.К. Хроматография в энологии // Тбилиси:1. Ганатлеба. -1998. -С.86.

33. Белов Б.И., Першиков В.А. Выявление фальсификаций фруктовых безалкогольных напитков, чая, кофе и виноградных вин // Практическая сертификация. Varían instrument application. -Т.1. -С. 6.

34. Носик С.О., Аникина С.Н., Гержикова В.Г. Выявление фальсификации столовых марочных вин на основе их оптических характеристик // Виноделие. Сб. Науч. Трудов ИВиВ «Магарач». -Ялта.1998. -С. 22-25.

35. Шатиришвили Ш.И., Андроникашвили Т.Г.

36. Газохроматографический аминокислотный профиль некоторых грузинских вин // Хроматографический журнал. -1995, №4. -С. 34-39.

37. Лове Н. Определение возраста красного вина // Практическая сертификация. Varían instrument application. Том 1. Выпуск 3. -С. 24.

38. Булдаков А. Пищевые добавки // Справочник. С-Пб. -1996.

39. Экспертиза напитков. Под ред. Позняковского В.М. Новосибирск:1. НГУ, 2000. 332 с.

40. Кишковский Э.Н., Скурихин И.М. Химия вина. М.: Агропомиздат, 1988-251 с.

41. Дмитриченко М.И. Экспертиза качества и обнаружение фальсификации продовольственных товаров. СПб: «Питер», 2003. - 78 с.

42. Gonzales-Vin M.A., Perez-Coello M.S., Salvador M.D., Cabezudo M.D., Martin-Alvares P.J. Changes in gas-chromatographic volatiles of young Airen wines during bottle storage.// J.Agric. Food Chem. 1995. -№ 56(4).

43. Lamikanra O., Grimm C.C. // J.Agric. Food Chem. 1996. - № 56.

44. Escobal A., Iriondo C., Laborra C. Determination of volatile compounds in wine from Biscay by gas chromatography mass spectrometry. // J. of Chromatography. -1997, 778(1-2).

45. Gallart M., Francioli S., Viu-Marcos E., Lores-Tamames E., Buxaderas S. Determination of free fatty acids and their ethyl esters in musts and wines. // J. of Chromatography. -1997, 776(2).

46. Mestres M., Busto O., Guasch J. Headspase solid-phase microextraction analysis of volatile sulphides in wine aroma. // J. of Chromatography. -1998, 808(1-2).

47. Priser C., Etievant P.X., Nicklaus S., Drun O. Representative champagne wine extracts for gas chromatography olfactometry analysis. // J.Agric. Food Chem. 1997. -№ 45. - P.3509-3514.

48. Гигиенические требования к качеству и безопасности продовольственного сырья и пищевых продуктов (СанПиН 2.3.2.560-96). М.,1997. 267 с.

49. ГОСТ 12134-87 Э. Вина игристые для экспорта.

50. ГОСТ 28615-90. Вина плодовые. Общие технические условия.

51. ГОСТ 28615-90. Виноматериалы плодовые обработанные. Общие технические условия.

52. ГОСТ Р 51074-97.Продукты пищевые. Информация для потребителя. Общие требования.

53. ГОСТ Р 51144-98. Продукты винодельческой промышленности.

54. ГОСТ Р 51147-98. Виноматериалы шампанские. Технические условия.

55. ГОСТ Р 51149-98. Вина. Упаковка, маркировка,транспортирование и хранение.

56. ГОСТ Р 51157-98. Вина виноградные оригинальные и виноматериалы виноградные обработанные оригинальные. Общие технические условия.

57. ГОСТ Р 51158-98. Вина игристые. Общие технические условия.

58. ГОСТ Р 51159-98. Напитки винные. Общие технические условия.

59. ГОСТ Р 51165-98. Российское шампанское. Общие технические условия.

60. ГОСТ 7208-93. Вина виноградные и виноматериалы виноградные обработанные. Общие технические условия.

61. Правила проведения сертификации пищевых продуктов и ф<! продовольственного сырья. М., 1996. 158 с.

62. ГОСТ Р51146-98. Виноматериалы плодовые сброженные и сброженно-спиртовые. Технические условия.

63. ГОСТ 13191-73. Этиловый спирт.66. ГОСТ 13192-73. Сахара.

64. ГОСТ 13195-73. Железо. Методы обнаружения в пищевых продуктах.

65. ГОСТ 23943-80. Нормативы заполнения стеклянной тары.

66. ГОСТ 13193-73. Летучие кислоты. Методы обнаружения в пищевых продуктах.

67. ГОСТ 14252-73. Титруемые кислоты. Методы обнаружения в пищевых продуктах.

68. Хроматография. Основные понятия. Терминология. Сборник научно-нормативной терминологии. Выпуск 114/ Под. ред. Даванкова В.А. М.: РАН, 1997.-48 с.

69. Сычев С.Н. Методы совершенствования хроматографических систем и Ф механизмы удерживания в ВЭЖХ. Орел: ОрелГТУ, 2000. - 212 с.

70. О.Б.Рудаков. Растворитель как средство управления процессом в жидкостной хроматографии. Воронеж: ВГУ, 2003. - 299 с.

71. Жидкостная хроматография. Под ред. Дейла 3., Мацека К., Янака Я.// М.: Мир, 1978., T.I. 544 с. - Т.П. - 462 с. -T.III. - 422 с.

72. Энгельгардт X. Жидкостная хроматография при высоких давлениях.//М.: Мир, 1980. 245 с.

73. Хроматография: Практическое приложение метода. Под ред. Хефтмана Э.Н М.: Мир, 1986. T.I. - 366 с. - Т.П. - 422 с.

74. Высокоэффективная жидкостная хроматография в биохимии. Под ред. Хеншена А.// М.: Мир, 1988. 687 с.

75. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Музолевская P.C., Мальцева О.И. Хроматографическая система для скринингового анализа в ОФ ВЭЖХ // Сорбционные и хроматографические процессы. 2004. - Т.4 - Вып.4 -С.91 -112.

76. Сычев С.Н., Сычев К.С. Универсальные элюенты в нормально-фазовой и обращенно-фазовой ВЭЖХ// Сорбционные и хроматографические процессы. 2003. - Т 3. - Вып. 4. - С.23 - 25.

77. Сычев К.С., Сычев С.Н. Универсальные элюенты в обращенно-фазовой ВЭЖХ //Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. - Т.69. № 10.-С.16-17.

78. Сычев С.Н., Сычев К.С., Гаврилина В.А. Выскоэффективная жидкостная хроматография на микроколоночных жидкостных хроматографах серии «Милихром». Орел: ОрелГТУ, 2002. -135 с.

79. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Мальцева О.И. Экспресс-анализ вина // Напитки. 2004. - № 3. - С. 94 - 97.

80. Иванова Т.Н., Полякова Е.Д., Сычев С.Н. Биологически-активная добавка «Арфазетин» в профилактическом питании.// Хранение и переработка сельхозсырья. 1997. № 4. - С.22 - 23.

81. Гаврилина В.А., Корячкина С.Я., Сатцаева И.К., Сычев С.Н. Применение высокоэффективной жидкостной хроматографии для исследования хмелевых заквасок.// Хранение и переработка сельхозсырья. 2003.-№ 10. -С.34 35.

82. Емельянов A.A., Корячкина С.Я.,Сатцаева И.К., Сычев С.Н., Гаврилина В.А. Принцип нормирования хмелевого сырья в его водных растворах при приготовлении хмелевых заквасок // Известия ВУЗов. Пищевая технология 2004. — № 4. - С.41 - 42.

83. В.А.Гаврилина В.А., Мальцева О.И., Сычев С.Н., Артемова Т.Е. Идентификация фальсифицированных образцов растворимого кофе методом высокоэффективной жидкостной хроматографии //Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2005.

84. Сычев С.Н., Гаврилина В.А. Определение фальсифицированных образцов растворимого кофе на рынке г.Иваново // Известия ОрелГТУ. Естественные науки. 2003. - № 1-2. - С.81 - 84.

85. Методические указания по определению сахарина, аспартама, кофеина и бензоата натрия в безалкагольных напитках методом ВЭЖХ.//М.: Госстандарт РФ, 1996. 14 с.

86. Мальцев A.A. Молекулярная спектроскопия. М.: Московский университет, 1980. -272 с.

87. Сафронов О.Н., Сычев С.Н., Панкратова Н.И., Терехова Л.И., Л.И.,Соснина М.В. Хроматографы жидкостные микроколоночные «Милихром-1». Технические условия. ТУ25-7405.007-86./Юрел: ПО «Научприбор», 1986.

88. Сафронов О.Н., Сычев С.Н., Панкратова Н.И., Терехова Л.И.,Соснина М.В. Хроматографы жидкостные микроколоночные «Милихром-2» Технические условия. ТУ25-7405.0008-88./Юрел: ПО «Научприбор», 1988.

89. Сафронов О.Н., Панкратова Н.И., Терехова Л.И. Хроматограф микроколоночный жидкостной «Милихром». Технические условия ТУ25-7405.0008-83.//Орел: ПО «Научприбор», 1983.

90. Сычев С.Н. Применение метода главных компонент (факторного анализа) для анализа хроматографических данных в ВЭЖХ. // Сорбционные и хроматографические процессы», 2004. Т.4 - Вып.2 -С.134 - 142.

91. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.-144 с.

92. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. 398 с.

93. Сычев С.Н. Колонки аналитические хроматографические. Инструкция по набивке и проверке. Орел: ПО «Научприбор», 1986.

94. Сафронов О.Н., Сычев С.Н. Колонки аналитические хроматографические. Технические условия. Орел: ПО «Научприбор», 1986.

95. Стыскин E.JI., Ициксон Л.Б., Брауда Е.В. Практическая высокоэффективная жидкостная хроматография -М.: Химия, 1986. 288 с. 106.Особенности эксплуатации ВЭЖХ колонок. Методическое пособие. -М. : Аквилон, 2002 .-37 с.

96. Любезников O.A., Костылев И.Г. Установка для заполнения аналитических высокоэффективных хроматографических колонок ГЗК-01// Тезисы 3-го Всесоюзного симпозиума «Молекулярная жидкостная хроматография». Рига: ИФХ АН СССР, 1984. - С.197!

97. Martin A.J.P., Synge R.L.M. A new form of chomatography employing two liquid phases. 1. A theory of chromatography. 2. Application to the microdeters-mintion of the higher monoamino acids inproteins//Biochem. J. 1941. - V. 35.-P. 1358 -1368.

98. Степанов Н.Ф., Ерлыкина M.E., Филиппов Г.Г. Методы линейной алгебры в физической химии.// М.:МГУ, 1976. 360 с.

99. Jaffe H.H. Reexamination of the Hammett equation//Chem.Rev., 1953. V.53.-N2.-P.191-254.