Методы контроля качества меда

Содержание

Пчелиный мед — это естественный продукт жизнедеятельности растений и пчел, содержащий широкий спектр простейших сахаров, необходимых как пчелам, так и человеку. Натуральный мед по ботаническому признаку делят на цветочный (вырабатывается из нектара цветов), падевый (получаемый в результате переработки пчелами пади и медвяной росы) и смешанный.

В течение тысячелетий пчелы собирали этот продукт, а человечество потребляло, не задумываясь о его качестве. Это было связано с тем, что он был единственным источником сахаров на столе у человека.

Натуральный мед в сотах.

Мед в туесах из бересты.

В настоящее время все чаще пчелиный мед получают не только для собственных нужд, но и в производственном масштабе с применением тех или иных технологических схем и технологий и возникает необходимость контроля качества меда на тех или иных стадиях производства по тем или иным показателям.

При оценке качества пчелиного меда обычно преследуют четыре цели.

1. Устанавливают соответствие исследуемого образца требованиям действующего стандарта.

Определение качества мёда

2. Определяют натуральность пчелиного меда.

3. Определяют степень прогревания меда при технологических процессах.

4. Устанавливают возможность длительного хранения меда.

В первую очередь при оценке качества меда используются органолептические методы по принципам, перечисленным в предыдущем разделе. Но применяются и другие методы. Рассмотрим быстрые методы оценки качества меда, так называемые экспресс-методы.

В таблице 1 приводятся экспресс-методы установления соответствия пчелиного меда требованиям действующего стандарта при проведении массовой оценки качества. Эти методы обычно используют на пищевых предприятиях при поступлении нескольких десятков или даже сотен образцов. При оценке качества такого количества по требованиям стандартов понадобилось бы несколько месяцев, а с помощью экспресс-методов провести оценку качества возможно за два-три дня.

Таблица 1. Экспресс-методы установления соответствия качества пчелиного меда требованиям действующего стандарта

В стеклянный стаканчик помещают 30-40 г меда, закрывают плотно крышкой и на 10 мин ставят на водяную баню (t°=45-50°C). Затем крышку снимают и сразу же определяют запах меда

Нагревают мед до 30-36°С и определяют вкус

3. Массовая доля воды

4. Массовая доля редуцирующих веществ

В колбу отмеряют 10 мл 1%-ного раствора красной кровяной соли, 2,5 мл 10%-ного раствора едкого натра и 5,6 мл 0,25%-ного раствора исследуемого меда. Содержимое колбы нагревают до кипения, кипятят 1 мин и прибавляют 1 каплю 1%-ного раствора метиленовой сини. Если раствор не обесцвечивается, то в исследуемой пробе нередуцирующих веществ меньше 82% на сухое вещество

5. Массовая доля сахарозы

В пробирку к 5 мл 0,25%-ного раствора меда добавляют 0,2 мл 40%-ного раствора едкого натра, смесь помещают в кипящую водяную баню на 10 мин, а затем охлаждают до 20-25°С. Раствор приобретает соломенно-желтую окраску. К 1 мл охлажденного раствора приливают 2 мл 1%-ного раствора камфары в концентрированной соляной кислоте и тщательно встряхивают. При наличии истинной сахарозы в меде более 2 % раствор окрашивается от вишневого до бордово-красного цвета.

определение качества меда

6. Диастазное число

В пробирку наливают 7,5 мл 10%-ного раствора меда, приливают 2,5 мл дистиллированной воды, 0,5 мл 0,58%-ного раствора поваренной соли, 5 мл 1%-ного раствора крахмала и закрывают пробкой, тщательно перемешивают, помещают на водяную баню на 1 ч при t°=40°C. Затем вынимают, быстро охлаждают под струёй холодной воды до комнатной температуры, приливают 1 каплю раствора йода. Если раствор после тщательного перемешивания стал слабоокрашенным желтым или бесцветным, то диастазное число более 7 ед. Готе (стандартный показатель)*

В сухой фарфоровой ступке тщательно перемешивают пестиком в течение 2-3 мин около 3 г меда и 15 мл эфира. Эфирную вытяжку переносят в сухую фарфоровую чашку и повторяют перемешивание меда с новой порцией эфира (15 мл). Вытяжки объединяют, дают эфиру испариться под тягой при температуре не выше 30°С. К остатку прибавляют 2-3 капли раствора резорцина. Появление розового или оранжевого цвета в течение 5 мин свидетельствует о повышенном содержании оксиметилфурфурола

8. Механические примеси

50 г меда растворяют в 50 мл дистиллированной воды, нагревают до 50°С. Затем раствор меда выливают в цилиндр из светлого стекла вместимостью 100 мл. Механические примеси в зависимости от их удельного веса будут плавать в растворе или же находиться на дне или поверхности

9. Признаки брожения

По кислотности меда. В химический стакан отмеряют 100 мл 10%-ного водного раствора меда, прибавляют 5 капель 1%-ного спиртового раствора фенолфталеина и 5 мл 0,1%-ного раствора едкого натра. Раствор остался бесцветным — мед имеет повышенную кислотность. При закисании появляется кислый привкус, интенсивность которого зависит от степени порчи продукта, а на поверхности меда пена

В таблице 2 приведены экспресс-методы определения фальсификации натуральности пчелиного меда при введении в них тех или иных пищевых продуктов.

Таблица 2. Экспресс-методы определения фальсификации натурального пчелиного меда

Добавление сахарозы или сахарного сиропа

Для натуральных медов характерно раздражающее действие на слизистую оболочку полости рта и глотки различной интенсивности полифенольных соединений, перешедших в мед из нектара. Это послевкусие может усиливаться уже после проматывания меда. В зависимости от количества добавленной сахарозы послевкусие будет снижаться от полного ощущения до полного неощущения

2. Содержание сахарозы

В пробирку к 5 мл 0,25%-ного раствора меда добавляют 0,2 мл 40%-ного раствора едкого натра, смесь помещают на кипящую водяную баню на 10 мин, а затем охлаждают до 20-25°С. Раствор приобретает соломенно-желтую окраску. К 1 мл охлажденного раствора приливают 2 мл 1%-ного раствора камфары в концентрированной соляной кислоте и тщательно встряхивают. При наличии сахарозы и низкой активности фермента сахарозы раствор окрашивается от вишневого до бордово-красного цвета

3. Содержание сернистого газа

50 г меда помещают в колбу вместимостью 250 мл, приливают 100 мл дистиллированной воды, 15 мл разбавленной серной кислоты (1:3) и нагревают до кипения. Затем прекращают нагрев и продувают воздух, улавливая сернистый газ в поглотительном приборе Рихтера с 5 мл 0,03 %- ного раствора перекиси водорода при рН 5,2. 5,5.

После отгона дистиллята в объеме 2. 3 мл переносят раствор в пробирку, добавляют следы хинина и облучают пробирку ультрафиолетовым светом. Если мед натуральный, то разгорания ярко-синей люминесценции не происходит. Фальсификаты дают ярко-синюю люминесценцию в течение первой минуты после облучения. Отгоняемые с сернистым газом душистые соединения могут давать слабую люминесценцию. Испытание одной пробы повторяют три раза

Натуральный мед из-за присутствия белковых веществ имеет мутность (опалесценцию), которая увеличивается при зарождении кристаллов глюкозы. Прозрачность меда указывает на его возможную фальсификацию.

Добавление крахмальной патоки

1. Реакция на декстрины

К водному раствору меда (1:2 или 1:3) приливают 96°-ный этиловый спирт и взбалтывают. Раствор становится молочно-белым и в отстое образуется прозрачная полужидкая масса (декстрины). При отсутствии примеси крахмальной патоки ферментативного гидролиза раствор остается прозрачным и только в месте соприкосновения слоев меда и спирта появляется едва заметная муть, исчезающая при взбалтывании

2. Реакция на оксиметилфурфурол

В сухой фарфоровой ступке тщательно перемешивают пестиком в течение 2-3 мин около 3 г меда и 15 мл эфира. Эфирную вытяжку переносят в сухую фарфоровую чашку и повторяют перемешивание меда с новой порцией 15 мл эфира. Эфирные вытяжки объединяют и дают эфиру испариться под тягой при температуре не выше 30°С. К остатку прибавляют 2-3 капли раствора резорцина. Появление красного или вишнево-красного цвета в течение 5 мин свидетельствует о добавлении крахмальной патоки кислотного гидролиза

3. Реакция на остатки серной кислоты

Пробу сжигают. Зола похожа на гипс. В пробу добавляют раствор хлористого бария — образуется помутнение. Добавление нашатырного спирта придает темную окраску, при отстаивании выпадает осадок темного цвета

4. Реакция на остатки соляной кислоты

Пробу меда растворяют в воде (1:2 или 1:3) и добавляют либо кристаллик, либо раствор азотнокислого серебра. В присутствии продуктов гидролиза крахмала соляной кислотой образуется помутнение вплоть до выпадения белых хлопьев

5. Реакция на йод

Пробу меда растворяют в воде (1:1) и добавляют 1 каплю раствора йода. Изменение окрашивания раствора указывает на присутствие крахмала или продуктов его гидролиза

Добавление свекловичной патоки

Реакция с уксуснокислым свинцом

К 2 мл 10%-ного раствора меда прибавляют 1 мл уксуснокислого свинца и 10 мл этилового спирта. Обильный желтовато-белый осадок указывает на примесь свекловичной патоки. При ее небольшом содержании (до 10%) образуется не осадок, а обильная молочно-белая муть. Раствор натурального меда дает только легкое помутнение

Добавление желатина или клея

Реакция на аммиак

Нагревают раствор меда (1:2) с водным раствором едкой щелочи. Смоченной лакмусовой бумажкой испытывают реакцию паров при кипячении раствора. При наличии желатина или клея в меде образуется аммиак, который вызывает посинение красной лакмусовой бумажки

Добавление муки или крахмала

Реакция на раствор Люголя

5 г меда растворяют в 5-10 мл воды, нагревают до кипения и прибавляют несколько капель раствора Люголя. При наличии муки или крахмала появляется синее окрашивание

Добавление падевого меда в цветочный

1. Спиртовая реакция

К 1 мл раствора меда (1:2) прибавляют 10 мл спирта-ректификата. При наличии пади в растворе образуется молочно-белая муть и может появиться белый осадок (легкое помутнение не принимается во внимание). К гречишным медам метод не применяется

2. Известковая проба

К 5 мл раствора меда (1:2) добавляют 5 мл известковой воды (способ приготовления известковой воды см. в ж-ле «Пчеловодство» №4, 1998 г.) и нагревают до кипения. При наличии пади образуются муть или осадок

3. Уксусно- свинцовая проба

К 5 мл раствора меда (1:2) прибавляют 0,5 мл 25%-ного раствора уксуснокислого свинца. Появление мути свидетельствует о падевом происхождении меда

В таблице 3 представлены экспресс-методы определения возможности длительного хранения пчелиного меда. Эти методы используются для того, чтобы определить, имеется ли резерв в показателях качества для дальнейшего длительного (до двух лет) хранения данной партии меда.

Таблица 3. Экспресс-методы определения возможности длительного хранения меда

1. Свободная вода

Реакция на химический карандаш. Химический карандаш окунают в мед и затем пробуют писать на белой бумаге. Если карандаш оставляет окрашенный след, то в меде присутствует свободная вода. Проба на промокательную бумагу. Прикладывают к меду промокательную бумагу и затем смотрят, остался ли на ней влажный след. При наличии большого количества свободной воды даже в созревшем меде могут в дальнейшем протекать процессы брожения

2. Оксиметил- фурфурол

В сухой фарфоровой ступке тщательно перемешивают пестиком в течение 2-3 мин 5 г меда и 15 мл эфира. Эфирную вытяжку переносят в сухую фарфоровую чашку и повторяют перемешивание меда с новой порцией эфира (15 мл). Вытяжки объединяют, дают эфиру испариться под тягой при температуре не выше 30°С. К остатку прибавляют 2-3 капли раствора резорцина. Отсутствие окрашивания указывает на возможность хранения меда еще в течение одного года.

3. Диастазное число

В пробирку наливают 4,5 мл 10%-ного раствора меда, приливают 5,5 мл дистиллированной воды, 0,5 мл 0,58%-ного раствора поваренной соли, 5 мл 1%-ного раствора крахмала, закрывают пробкой, тщательно перемешивают, помещают на водяную баню на 1 час при t 40°С, Вынимают, быстро охлаждают под струёй холодной воды до комнатной температуры, приливают 1 каплю раствора йода. Если раствор после тщательного перемешивания стал слабоокрашенным желтым или бесцветным, то диастазное число более 11 ед. Готе и такой мед можно хранить до двух лет

4. Признаки брожения

По кислотности меда. В химический стакан отмеряют 100 мл 10%-ного водного раствора меда, прибавляют 5 капель 1%-ного спиртового раствора фенолфталеина и прибавляют 4 мл 0,1%- ного раствора едкого натра. Если раствор остался бесцветным, то мед имеет повышенную кислотность и его нельзя длительно хранить. При закисании появляется кислый привкус, интенсивность которого зависит от степени порчи продукта, а на поверхности меда — пена.

Таким образом, экспрессные методы оценки качества пчелиного меда могут широко применяться в повседневной практике.

Источник: studentopedia.ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПЧЕЛИНОГО МЕДА НА ОСНОВЕ СТАНДАРТА ХАССП Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Морозова Оксана Викторовна

В статье рассматривается формальная методика и модели количественной оценки и прогнозирования рисков в системе управления качеством пищевых продуктов на принципах ХАССП. Актуальность исследования определяется жесткими требованиями, предъявляемыми предприятиями экспортирующие продукцию пчеловодства зарубежному потребителю.

Цель работы состоит в повышении качества процесса контроля пищевых продуктов, и в частности, пчелиного меда . Объектом исследования является процесс управления качеством и безопасностью пищевых продуктов. Предмет исследования состоит в разработке структурно-концептуальной модели прогнозирования рисков в жизненном цикле пищевых продуктов на основе принципов ХАССП. В качестве методов исследования использованы: вероятностное моделирование, математическая статистика, компьютерный эксперимент, программные пакеты для статистической обработки результатов эксперимента. В результате анализа технологического цикла производства меда сформирована факторная модель рисков снижения качества меда , выявлены критические контрольные точки для измерения и оценки ошибок и достоверности контроля, разработаны вероятностные модели количественной оценки и прогнозирования рисков в процессе контроля в критических точках и суммарная достоверность контроля, реализован компьютерный эксперимент и построены номограммы расчета рисков производителя и потребителя.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПЧЕЛИНОГО МЕДА НА ОСНОВЕ СТАНДАРТА ХАССП»

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПЧЕЛИНОГО МЕДА НА ОСНОВЕ СТАНДАРТА ХАССП

Цель работы состоит в повышении качества процесса контроля пищевых продуктов, и в частности, пчелиного меда. Объектом исследования является процесс управления качеством и безопасностью пищевых продуктов. Предмет исследования состоит в разработке структурно-концептуальной модели прогнозирования рисков в жизненном цикле пищевых продуктов на основе принципов ХАССП. В качестве методов исследования использованы: вероятностное моделирование, математическая статистика, компьютерный эксперимент, программные пакеты для статистической обработки результатов эксперимента. В результате анализа технологического цикла производства меда сформирована факторная модель рисков снижения качества меда, выявлены критические контрольные точки для измерения и оценки ошибок и достоверности контроля, разработаны вероятностные модели количественной оценки и прогнозирования рисков в процессе контроля в критических точках и суммарная достоверность контроля, реализован компьютерный эксперимент и построены номограммы расчета рисков производителя и потребителя.

Ключевые слова: мед, модель, вероятность, риск, риск производителя, риск потребителя, качество, контрольная точка, нормативы, неопределенность, стандарт ХАССП.

Актуальность. Качество в рыночной экономике является важнейшим показателем, обеспечивающим конкурентные преимущества товару, но и в некоторых странах является ключевым фактором государственной политики [8,9,10]. Система управление качеством пищевых продуктов поддерживается государственными и международными стандартами.

Например, в РФ используется стандарт ГОСТ Р 51705.1-2001 «Системы качества. Управление качеством пищевых продуктов на основе принципов ХАССП. Общие требования» и некоторые другие [1,2]. Стандарты в современной системе менеджмента качества являются частью его метрологического, организационно-методического и информационного обеспечения [11,12].

Данная статья рассматривает применение ХАССП в оценке качества меда. Главным центром производства меда в республике Казахстан является Восточный Казахстан, который издавна считался благоприятным для развития пчеловодства. В конце XX века в Восточно-Казахстанской области было более 60% пчелиных семей от всего числа пасек Казахстана и производилось до 70% товарного меда, в -основном, на экспорт. Основными рынками экспорта являются Россия, страны ближнего

зарубежья и Китай. Программой Инновационного развития Восточно-Казахстанской области (ВКО) планируется экспортировать в Китай более одной тысячи тонн меда в этом году. При этом китайскими партнерами предъявляются жесткие требования к системе контроля качества продукта в которой должны быть заложены принципы ХАССП, позволяющие не только выявлять, но и прогнозировать риски на всей производственной траектории.

Цель работы состоит в повышении эффективности системы контроля качества пищевых продуктов.

Задачи: — обоснование и адаптация принципов ХАССП в системе управления качеством пчелиного меда;

— разработка формальной модели оценки и прогнозирования рисков в системе контроля качества пчелиного меда на основе принципов ХАССП.

Объектом исследования является процесс управления качеством и безопасностью пчелиного меда.

Предмет исследования состоит в разработке формальной модели количественной оценки рисков в процессе производства пчелиного меда на основе принципов ХАССП.

Научная новизна состоит в разработке математической модели количественной оценки и прогнозирования рисков производителя и потребителя в системе менеджмента качества производства пчелиного меда на базе принципов ХАССП.

Практическая значимость состоит в разработке методики управления рисками в системе контроля качества пищевых продуктов.

Результаты и обсуждение. В общем случае в контуре управления сложной системой в обязательном порядке присутствует процесс (функция) «КОНТРОЛЬ», процедура принятия решения и корректирующего звена обратной связи, которые могут рассматриваться, как самостоятельные агенты [3,4]. Если нет контроля и процедуры корректирования производственного процесса, то теряется смысл и необходимость в самой системе управления.

Многоагентный подход обоснован тем, что каждая структурно-функциональная составляющая (агент) контура управления представляет собой технологически самостоятельный подпроцесс, имеющий автономное математическое описание. Подобную модель принято называть — кибернетической [3].

Данная модель может использоваться в технических, экономических, социальных и других сферах деятельности. Особенно актуальной в настоящее время является проблема контроля и управления качеством, которая существует в сфере производства продуктов питания. В этой связи была разработана система НАССР («Система НАССР, которая была введена в обязательном порядке для предприятий пищевой отрасли с 1 февраля 2015 года, гарантирующая обеспечение качественными и безопасными продуктами питания») [1,2]. Системы НАССР опирается на 7 основных принципов, «являющихся фундаментом для разработки системы контроля за качеством и безопасностью продукции».

Принцип 1. Анализ рисков. Риски в системе контроля качества пищевых продуктов бывают двух типов: риск производителя и риск потребителя [4]. Суть «принципа 1» заключается в проведении анализа опасных факторов в отношении каждого технологического акта с целью выявления и анализа всей совокупности рисков и разработке мер их понижения или полного устранения.

Принцип 2. Критические контрольные точки (ККТ). В основе «Принципа 2» лежит декомпозиция процесса контроля на множество «критических контрольных точек (ККТ) в каждой фазе технологического процесса» [2].

В системе контроля качества меда в основном используются два метода: органолепти-ческий и инструментальный методы. Органо-лептические методы опираются на субъективные ощущения. При органолептической идентификации качества мёда определяют внешний вид и консистенцию мёда, его цвет, аромат, вкус, наличие механических примесей и признаков брожения.

Инструментальные методы (приборные) используются, для количественного измерения контролируемого показателя качества. Данные методы более достоверны и технологичны.

Принцип 3. Установление критических пределов для ККТ. Контролируемые показатели качества, согласно технологическим требованиям, не должны выходить за некоторые допустимые нормативы — критические пределы (КП), которые нормируются стандартами, либо определяются специальными методиками.

Принцип 4. Контроль. После обоснования перечня критических контрольных точек и КП разрабатывается план экспериментальных исследований с целью: выбора инструментальных средств и методики измерений, обоснования объема статистических выборок, обработка статистической информации и выявление законов распределения физических параметров ККТ. Затем разрабатывается режим и алгоритм контроля, желательно в форме мониторинга. Обосновывается математический аппарат моделирования с целью оценки рисков: статистическое моделирование, имитационное моделирование, теория нечетких множеств, функциональное моделирование, экспертные оценки [5].

Контроль — это последовательность процедур: измерения, сравнения измеренного значения с КП и принятие решения по принципу- «контролируемый объект годен», «контролируемый объект негоден». В момент принятия решения возникают ошибки двух типов: ложный и необнаруженный брак. Количественно эти ошибки оцениваются соответствующими вероятностями: Рлб — вероятность ложного брака и Рнб — вероятность необнаруженного брака [3]. Эти вероятности

имеют смысл рисков — «потребителя» и «производителя» соответственно.

Так как контрольные точки на траектории ЖЦ продукта во времени представляют некоторую последовательность операций, то конечный результат (качество) контроля представляет собой сложную композицию, которую можно и необходимо описать формально в математической или алгоритмической (имитационной) форме. Этот процесс, как по интеллектуальному содержанию, так и по трудоемкости представляется наиболее сложным в системе управления качеством. Таким образом, возникает задача разработки математической модели для количественного оценивания указанных рисков в функции статистических характеристик всех агентов процесса управления и контроля. Для случаев недетерминированных пределов, законов нормального распределения погрешности измерения и контролируемого параметра в работах [3.4] предлагаются следующие вероятностные модели:

I 81 о^6 2а’ 81 -ЪвОрЛле 2°р2

В большинстве исследований предполагается, что результаты контроля однозначно или в большей степени зависят от погрешности средств измерения. Однако, автором теоретически и экспериментально было установлено, что вероятный уровень рисков не определяется однозначно величиной погрешности измерения. Количественно значения Рлб, Рнб в значительно большей степени зависят от отношения величины погрешности к величине критического предела, и формы законов статистического распределения контролируемого параметра, погрешности и КП.

Исследуя гипотезу о вероятностной природе нормативов, автором в результате компьютерного моделирования были получены результаты, представленные в графической форме на рисунках ниже.

На рисунках 1,2 верхняя кривая демонстрирует зависимость величины риска для среднего значения КП (Усркп) равного Yсркп = Sср+бs, где Sср- среднее значение контролируемого параметра, бs — среднее квадрати-ческое отклонение контролируемого пара-

метра S. Нижняя кривая представляет результаты для величины среднего значения КП Yсркп=Sср+3бs. Относительная погрешность в данном случае выражается, как относительная неопределенность в долях от среднего квадратического отклонения контролируемого параметра — бф^, где бф -погрешность измерения прибора — неопределенность [7]. Из графиков видно, что значение КП в несоизмеримо большей степени влияют на вероятные риски, чем неопределенность измерения. Влияние неопределенности КП (среднего квадратического) на величину рисков в данной работе не исследовано, что является следующей задачей.

Рисунок 1- Вероятность Рлб для недетерминированных КП

Рисунок 2- Вероятность Рнб для недетерминированных КП

делирования тем, что часто встречающиеся законы, могут рассматриваться в некотором приближении, как частные случаи закона Вейбулла при разных значениях параметра формы. Так, при значении параметра формы = 0,5 он моделирует экспоненциальный законе, при р = 2,5 аппроксимируется закон Релея, а при = 3,25 форма распределения Вейбулла близка к нормальному закону [3].

Плотность распределения закона Вей-булла имеет следующий вид:

¡(8,а,=Ц8-у)Р- ■ е а , 5 >у а

где а — параметр масштаба;

р — параметр формы;

у — параметр положения.

С учетом этого, рассмотрим случай, когда истинное значение параметра Б находится в поле допуска, т.е. больше Бн, но меньше Бв. Предельные значения Бн и Бв могут назначаться произвольно по усмотрению исследователя. В отличие от нормального закона, закон Вейбулла имеет аналитическое выражение интегральной функции, которая имеет следующий вид: (4 -у)р

Использование интегральной функции значительно упрощает вычислительные процедуры. Не приводя промежуточных преобразований, окончательное выражение вероятности Рлб будет

Выражение для Рнб будет представлено двумя составляющими

Источник: cyberleninka.ru

Методы контроля качества меда

ISSN 2227-572X
ISSN 2687-1351 (online)

Статьи по теме
c 14.08.2023 до 20.08.2023
Армия, г.Кубинка
Книги по аналитике
Устынюк Ю.А.
Дворкин В.И.
Другие серии книг:

А. Г. Талибова, В. С. Файнберг, М. Ю. Ганин, О. В. Федосеенко, С. С. Мозговая, С. В. Овчинников
Применение изотопной масс-спектрометрии для выявления фактов фальсификации и определения места происхождения продуктов пчеловодства

Просмотры: 832

Приведены результаты исследования изотопного состава различных сортов меда согласно Протоколу анализа АОАС 998.12, который широко применяется в ЕС, США, Канаде, Австралии и других странах в течение многих лет. Обсуждается основанная на оценке изотопных отношений ряда легких элементов методика выявления фальсифицированной продукции пчеловодства и подтверждения региона их происхождения. Для измерений рекомендуется применение ВЭЖХ–IRMS – изотопного масс-спектрометра Elementar (Англия). Показаны преимущества предложенного метода по сравнению с другими способами оценки качества и подлинности происхождения меда.

Применение изотопной масс-спектрометрии для выявления фактов фальсификации и определения места происхождения продуктов пчеловодства

А. Г. Талибова , В. С. Файнберг к. т. н., М. Ю. Ганин, О. В. Федосеенко , С. С. Мозговая , С. В. Овчинников

Ключевые слова: изотопный состав, мед, продукты пчеловодства, С3‑растения, С4‑растения, ВЭЖХ-изотопный масс-спектрометр

Статья получена 15.05.2021
Принята к публикации 03.06.2021

Пчелиный мед – это естественный продукт жизнедеятельности растений и пчел, содержащий широкий спектр химических соединений, таких как углеводы, белки, аминокислоты, макро- и микроэлементы в виде минеральных солей.

Сегодня в условиях возросшего потребления продуктов пчеловодства их получают в промышленных масштабах с применением различных технологических схем. Поэтому большое значение имеет контроль качества продуктов пчеловодства, и, в особенности, меда, на тех или иных стадиях производства по целому комплексу показателей. Поскольку достаточно просто фальсифицировать мед всевозможными посторонними примесями: мелом, крахмалом, сахарным сиропом, различными патоками или же путем подкормки пчел сахаром, то первостепенная задача при оценке качества состоит в подтверждении натуральности продукта и его естественного происхождения.

Известны различные методы оценки качества меда, ни один из которых в индивидуальном применении не может однозначно выявить подлинность и натуральность происхождения продукта. На сегодняшний день внимание разработчиков аналитических экспертных методик приковано к более широкому применению данных о стабильных изотопах при проверке натуральности продуктов пчеловодства, определении региона происхождения меда, а также решении задач по выявлению сортовой фальсификации.

Возможность использования информации об изотопном составе углерода, азота, водорода и кислорода связана с уникальной способностью многих растений к фракционированию.
Изотопный состав углерода обычно численно характеризуется параметром под названием «дельта изотопного состава» – δ13С, который рассчитывается в ‰ по формуле:
δ13С = 1 000 (R1 – R2) / R2,
где R1 – отношение 13С / 12С в исследуемом образце,
R2 – отношение 13С / 12С в стандартном образце.

Аналогичные соотношения используют для определения изотопного состава N, O, H и т. д.
Все публикуемые значения δ13С обычно приведены к международному образцу VPDB, представляющему собой кальцит окаменелости Belemnitella Americana мелового возраста, а δD и δ18О к VSMOW – международному стандарту океанической воды.

Для фотосинтезирующих растений различают циклы: Кальвина с образованием в качестве первичного продукта трехуглеродной фосфороглицериновой кислоты (наиболее распространенные растения С3‑типа) и Хетч-Слека, при котором первичными продуктами оказываются четырехуглеродные соединения малат и аспартат, как пути ассимиляции СО2 (в основном высшие покрытосеменные С4‑растения, такие как кукуруза, сорго, сахарный тростник) [2].

Диапазоны колебаний изотопного состава растений этих двух типов различны и даже не перекрываются. В наземных С3‑растениях δ13С варьирует от –21 до –33‰, углерод С4‑растений значительно тяжелее, δ13С в них колеблется от –10 до –18‰. Различие в изотопных эффектах углерода растений С3 и С4 позволяет однозначно идентифицировать не только сами растения и их плоды, но и продукты их переработки [1, 2].

Пчелы собирают пыльцу и нектар, как правило, с растений С3‑типа. Поэтому натуральный мед характеризуется средней величиной δ13С порядка –26‰ (табл. 1).Если мед разбавлен сиропом (кукурузным или из сахарного тростника, для которых δ13С составляет порядка –13 ÷ –11‰), или же производилась подкормка пчел полученным из растений С4‑типа сахаром, а также при сборе пчелами нектара преимущественно с таких растений, то изотопный состав углерода меда будет промежуточным – между –26‰ и –11‰. При этом, очевидно, известные в России традиционные сорта меда: липовый, гречишный, акациевый – должны иметь изотопный состав углерода, характерный для высших растений С3‑типа [1, 3, 5, 6].

В натуральном меде белковая и углеводная составляющие образовались одновременно и из одного источника, поэтому изотопное распределение углерода в них должно быть одинаковое. Отличие в данных изотопного состава будет говорить о фальсификации меда сахаром или сиропом. Согласно принятому в ЕС регламенту изотопный состав меда на выявление фальсификации с добавлением сахаров по методике АОАС 998.12 предполагает измерение и сравнение данных изотопного состава меда (преобладает углеводная составляющая) и его белковой фракции (рис. 1). При различии данных более, чем в 1‰, делается однозначный вывод о фальсификации. Также мед считается фальсифицированным, если процент содержания C4-сахара (СС4 сахар) в образце меда больше 7% или меньше –7%, согласно следующей формуле:
СС4сахар = 100(δ13Сбелок – δ13Смед) / (δ13Сбелок – (– 9,7)), %,
где δ13Сбелок– значение δ13С для белковой части меда, δ13Смед– значение δ13С для меда, а –9,7 – среднее значение δ13С для кукурузного сиропа.

Протокол анализа АОАС 998.12 широко применяется в ЕС, США, Канаде, Австралии и других странах в течение многих лет. Для различных сортов меда созданы базы изотопных данных, которые защищают производителя и конечного потребителя от вероятных подделок, связанных с регионом происхождения или сортом меда [4, 7, 8, 10].
К сожалению, в России и странах ТС на сегодняшний день не существует подобного регламента. В работе представлены результаты проверки согласно АОАС 998.12 различных российских и импортных образцов меда, представленных в розничной продаже в Москве (табл. 2).

Методика анализа
Белковую составляющую меда выделяли в соответствии с европейским протоколом AOAC 998.12. Для этого образец меда массой навески 10–12 г помещали в специальную пробирку (50 мл) для центрифуги, смешивали с 4 мл воды и затем добавляли 2 мл 0,335 моль / л H2SO4 и 2 мл 10% Na2WO4. Полученную смесь гомогенизировали, нагревали до 80 °C на водяной бане до флокуляции белков. В результате получали белковые частицы, достаточные для осаждения в прозрачной жидкости. Процесс контролировали визуально.

Затем раствор доводили водой до метки 50 мл, тщательно перемешивали, а затем помещали в центрифугу. Процесс разделения проводили при скорости вращения барабана 1 500 об / мин в течение 5 мин. В тех случаях, когда белок не осаждался, увеличивали скорость вращения до 10 000 об / мин. Разница в изотопном составе углерода белков С13, полученных из одного и того же меда при скоростях вращения центрифуги 1 500 и 10 000 об / мин, не превышала 0,2‰.

В результате получали белковый осадок. Процедуру повторяли не менее пяти раз, пока жидкость не становилась прозрачной, после чего ее удаляли. Осажденный белок сушили в сушильном шкафу до полного высыхания при температуре 75 °C не менее 8 ч.

Определение изотопного состава углерода в образцах проводили на специализированном масс-спектрометре для анализа изотопов легких элементов в газовой фазе в режиме онлайн с линией пробоподготовки (перевод образца в газ СО2 путем окисления) – элементный анализатор, в постоянном потоке газа-носителя (рис. 2).

В качестве образца сравнения использовали стандартные образцы: целлюлоза IAEA-CH‑3 и сахароза IAEA-CH‑6 с известным изотопным составом (МАГАТЭ, Австрия). Масса навески пробы, помещаемой в барабан автодозатора, лежала в диапазоне 450–550 мкг. В ходе предварительных исследований оптимизирован режим работы аналитического комплекса для определения изотопного состава.

Расчеты проводили автоматически на компьютерной рабочей станции в специализированном программном обеспечении. Результаты измерений регистрировались в графической и цифровой формах. Полученный результат выражался в промилле (‰) в виде показателя изотопного состава δ13С относительно мирового эталона – стандарта углерода VPDB. Полученные данные представлены в табл. 2.

В ходе исследований была успешно отработана методика, получены данные изотопного состава различных образцов меда. Среди исследованных проб выявлены фальсификаты, наличие которых невозможно обнаружить применяемыми и утвержденными на сегодняшний день в России и ТС для контроля качества меда методами [4, 5, 9, 10].

Применение данных изотопного состава легких элементов в меде и продуктах пчеловодства дает широкие возможности для исследований и создания новых регламентов контроля качества и происхождения продукции – сортовое разнообразие и регион происхождения (табл. 3).

Например, для быстрой сортовой идентификации-скрининга (мед с источником происхождения нектара с С3‑растений) анализ изотопного состава углерода можно проводить, не разделяя мед на белки и углеводы, так как даже незначительная примесь внесенного сахара С4 (тростниковый, кукурузный) в результате непосредственного добавления в мед заявленного происхождения, либо в виде кормовой прикормки для пчел будет отражаться на валовом изотопном составе углерода (рис. 3). Поэтому, образцы меда, имеющие δ13С со значениями выше, чем –23‰, будут считаться подозрительными. Кроме того, отсутствие манипуляций по разделению меда на белковую и углеводную фракции существенно снижает стоимость анализа на возможную фальсификацию [3, 4, 5].

В табл. 3 представлены измеренные величины δ13С для образцов меда, отобранных в различных районах Алтайского края, Новосибирской области и др.

Диапазон данных изотопного состава углерода исследуемых образцов меда составил от –25,57 до –28,02‰, что может свидетельствовать об их натуральном происхождении.

Выявлены различия между сотовым медом (δ13С = –26,93‰) и пчелиным воском тех же сот (δ13С = –28,74‰), которые, вероятно, могут быть следствием фракционирования углерода на стадиях пчелиного метаболизма (табл. 1). Этот результат может заинтересовать специализирующиеся на изучении пчел, их метаболизма и продуктах пчеловодства организации, например Институт Пчеловодства.

Мед из Бишкека (δ13С = –22,93‰) либо фальсифицирован добавлением сахара, либо имеет типичный для региона изотопный состав углерода, так как доля С4‑растений и растений смешанного типа фотосинтеза САМ (Crassulacean Acid Metabolism) в засушливых жарких районах выше. В данном случае необходимо провести дополнительное исследование с выделением белковой части [1, 2, 5, 6].

Для четкой дифференциации места происхождения меда перспективно использование изотопной системы дейтерий – кислород 18 (δD и δ18О). Питающие растительность определенного региона природные воды имеют индивидуальные изотопные составы водорода и кислорода, отражающие генезис и происхождение водной системы (табл. 4). Такая уникальная метка находит отражение в растениях [2].

Для более широкого применения данных изотопного состава углерода, кислорода, водорода и азота в меде в качестве метки, отражающей географическое происхождение и сорт, необходимо составление и сопоставление информационной базы данных изотопного состава перечисленных элементов в меде, воде и растительности, типичной для территории Российской Федерации и стран ТС. Подобная информационная база поможет идентифицировать мед по месту происхождения и установить региональный диапазон колебаний изотопного состава, что даст возможность экспертно выявлять фальсификацию продуктов пчеловодства.

На сегодняшний день компания «МС-АНАЛИТИКА» предлагает законченное приборное решение на базе оборудования Elementar (Англия) для изучения и рутинного применения в лабораториях по контролю качества меда с методической поддержкой и сервисным сопровождением. Elementar – единственная компания, которая производит специализированный для исследований меда комплекс ВЭЖХ – изотопный масс-спектрометр, включающий программное обеспечение для обработки и базу изотопных данных по меду различного региона происхождения.

Сопряжение изотопного масс-спектрометра с ВЭЖХ позволяет определять изотопный состав в индивидуальных сахарах меда (трисахариды, дисахариды, глюкоза, фруктоза), с предварительным разделением на хроматографической колонке (табл. 5, рис. 4) [8, 11]. Все оборудование внесено в Реестр средств измерений РФ.

Источник: www.j-analytics.ru

Методы контроля качества меда

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Морозова Оксана Викторовна

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Морозова Оксана Викторовна

Текст научной работы на тему «МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОЦЕНИВАНИЯ РИСКОВ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПЧЕЛИНОГО МЕДА НА ОСНОВЕ СТАНДАРТА ХАССП»

Методы контроля качества меда