СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ТВЕРДОГО ЖИРА ПО ДАННЫМ ЯМР-РЕЛАКСАЦИИ, ПРЯМОЙ МЕТОД Российский патент 2014 года по МПК G01N24/08 

Описание патента на изобретение RU2506572C1

Изобретение относится к области пищевой (масложировой, кондитерской), микробиологической, фармацевтической промышленности, в частности к методам контроля качества сырья и готовой продукции, для быстрого определения процентного содержания твердой фазы в двухфазных жировых системах.

Содержание твердого жира (solid fat content, SFC) - важный параметр, влияющий на органолептические свойства готового продукта, зависящий от компонентного состава и температуры. В некоторых случаях он может служить индикатором замены натурального жира на более дешевый аналог. Производство высококачественной продукции, как правило, включает контроль этого параметра на той или иной стадии приготовления.

Известен способ определения содержания твердого жира ГОСТ Р 53158-2008 "Масла растительные, жиры животные и продукты их переработки. Определение содержания твердого жира методом импульсного ядерно-магнитного резонанса" ("прямой метод", без использования дополнительных манипуляций с образцом). Способ основан на измерении уровней сигнала магнитной индукции через 11 и 70 микросекунд после поляризующего магнитного импульса и расчете содержания твердого жира по формуле 1 с использованием фактора коррекции f.

Формула 1

где SFC - содержание твердого жира в процентах,

S1 и S2 - измеренные уровни сигнала магнитной индукции через 11 мкс и 70 мкс соответственно.

Недостатком данного способа является то, что формула 1 не учитывает сложный характер спада магнитной индукции, и при ее использовании в широком диапазоне значений SFC и температур в вычислениях присутствует неустранимая ошибка. В частности фактор коррекции, подобранный при одной температуре, не подходит при другой температуре, что затрудняет получение зависимостей содержания твердого жира в образце от температуры ("кривых плавления"). В то же время именно кривые плавления в наилучшей степени характеризуют контролируемые свойства образца.

Техническим результатом изобретения является устранение ошибки и повышение точности измерений до уровня, полностью использующего аппаратурные возможности современных ЯМР-анализаторов.

Технический результат достигается путем применения следующего алгоритма: при помощи ЯМР-анализатора, работающего в комплексе с персональным компьютером, получают полную кривую спада магнитной индукции после поляризующего импульса с заданным числом накоплений, которая в виде файла, содержащего пары чисел (время и соответствующее значение амплитуды в каждой точке) записывается на ПК. Затем осуществляют автоматизированный подбор параметров математической модели, описываемой формулой

до наилучшего совпадения с формой полной кривой спада (минимальной суммы средних квадратичных отклонений), и затем рассчитывают содержание твердого жира с использованием подобранных таким образом параметров по формуле . Кривая, соответствующая математической модели с автоматически подобранными параметрами, показана на фиг.1 (гладкая кривая).

Изменение (спад) магнитной индукции в образце после поляризующего импульса представляет собой зависимость сложной формы. Регистрация начинается после истечения так называемого «мертвого времени» прибора, составляющего около 10 мкс. Современные ЯМР-анализаторы позволяют регистрировать по несколько тысяч точек спадов с минимальным расстоянием между точками 0,5 мкс, которые затем можно обрабатывать на ПК с использованием различных программ.

Теоретически абсолютно точно описать форму спада невозможно, так как вклад в форму вносят не только свойства самого образца (который не вполне однороден), но и неоднородность магнитного поля в данном конкретном приборе, а также многие другие факторы. Тем не менее, во многих случаях форма спада может быть с высокой точностью описана при помощи математических моделей с не слишком большим количеством параметров.

Для автоматизированного анализа двухфазных жировых систем нами была выбрана модель в виде суммы трех функций:

Формула 2:

где S(t) -наблюдаемая интенсивность сигнала;

t - время;

АЖ, АГ, AA - амплитуды жидкой части, функций Гаусса и Абрагама;

Т, Т и T2A - соответствующие времена релаксации T2;

T2H - временной коэффициент для учета неоднородности поля;

b - характеристика осцилляции сигнала.

Первый член суммы АЖ×exp(-t/Т)×exp(-t/T2H)2 описывает релаксацию жидкой части образца. Для полностью жидких образцов характерны спады, по форме близкие к экспоненте АЖ×exp(-t/Т). Дополнительный множитель exp(-t/T2H)2 позволяет учесть влияние на форму спада неоднородности поля [Е. Trezza, A.M. Haiduc, G.J.W. Goudappel and J.P.M. van Duynhoven, Rapid phase-compositional assessment of lipid-based food products by time domain NMR, Magnetic Resonance in Chemistry 2006; 44:1023-1030]. В двухфазном образце амплитуда АЖ соответствует содержанию жидкой компоненты. Твердые аморфные образцы жира имеют форму спада, хорошо описывающуюся функцией Гаусса АГ×exp(-t/Т)2.

Форма спада у твердых образцов, имеющих признаки квазикристалличности структуры, часто имеет характерную волну, для описания которой удобно использовать функцию Абрагама [Abragam A. The Principles of Nuclear Magnetism, Oxford: London, 1961] .

Содержанию твердого жира в твердом аморфном и твердом квазикристаллическом состояниях соответствует сумма амплитуд АГА. Содержание твердого жира в процентах определяют по формуле 3:

Согласно предлагаемому способу определение содержания твердого жира производится следующим образом:

- образец помещают в ампулу для ЯМР измерений, а ампулу - в датчик ЯМР-анализатора;

- при помощи ЯМР-анализатора, работающего в комплексе с персональным компьютером, получают полную кривую спада магнитной индукции с заданным числом накоплений, которая в виде файла, содержащего пары чисел (время и соответствующее значение амплитуды в каждой точке) записывается на ПК;

- в параллельный столбец заносятся значения, рассчитанные по математической модели;

- параметры модели при помощи программы "поиск решения" в Microsoft Excel, либо при помощи программы Micorocal Origin, либо любой другой аналогичной по функциям программы - подбираются такими, чтобы сумма квадратов отклонений в каждой точке полной кривой спада и ее математической модели была минимальной, т.е. кривые совпадали по форме в максимальной степени. Подобранные таким образом значения амплитуд можно считать отражающими содержание компонент в образце наиболее точно.

На фиг.1 показаны полная кривая спада («зашумленная» кривая), на которой отмечены точки измерения S1 и S2 по прототипу.

На фиг.2 показан пример экспериментально полученного спада для образца, приготовленного из равных частей триолеина и тристеарина (кривая с небольшим приборным «шумом»), и кривая, соответствующая описанию формы спада при помощи математической модели с автоматически подобранными параметрами (гладкая кривая). Математическая модель точно описывает форму спада, в том числе и в области «волны» в районе 20-30 микросекунд от начала спада.

На фиг.3 показан пример экспериментально полученного спада для образца масла какао и его математическая модель. Математическая модель точно описывает форму спада, в том числе и в области «волны».

На фиг.4 показан пример экспериментально полученного спада для образца пальмового жира и его математическая модель. В данном случае «волна» в области 20-30 микросекунд от начала спада отсутствует. Математическая модель точно описывает форму спада.

Точная математическая модель спада позволяет указать на источник ошибок, возникающих при использовании метода по ГОСТ Р 53158-2008. Формула 1 является довольно грубым упрощением. Подобрать фактор коррекции f таким образом, чтобы формула 1 позволяла получать точные значения SFC в широком диапазоне и при разных температурах в принципе невозможно. Соответственно при смене условий измерения каждый раз требуется повторная калибровка.

Предлагаемый способ лишен этого недостатка, и сам не требует калибровки. В то же время с его помощью можно изготовить калибровочные образцы с известным содержанием твердого жира для любой нужной температуры. Ниже приведены примеры иллюстрирующие применение предлагаемого способа определения содержания твердого жира, в том числе и в стандартных образцах со строго заданным составом, предназначенных для калибровки различных ЯМР приборов.

Пример 1:

Образец, приготовленный из 50% тристеарина (твердого при 40°C) и 50% триолеина (жидкого при 40°C) путем точного взвешивания компонент, смешивания их при температуре выше точки плавления тристеарина, помещают в ампулу для ЯМР измерений и затем охлаждают. Погрешность приготовления составляет не более ±0,3%. Ампулу помещают в термостат, выдерживают в течение 15 минут при температуре 40°C, затем помещают в датчик ЯМР-анализатора «ХРОМАТЭК-ПРОТОН 20М» и проводят измерение содержания твердого жира: получают полную кривую спада магнитной индукции, осуществляют автоматизированный подбор параметров математической модели, описываемой формулой

до наилучшего совпадения с формой полной кривой спада, и затем рассчитывают содержание твердого жира с использованием подобранных таким образом параметров по формуле .

Экспериментально полученная полная кривая спада («зашумленная» кривая) и ее математическая модель (гладкая кривая) показаны на фиг.2. Рассчитанное содержание твердого жира при 40°C составляет 50±0,25%. Приготовленный таким образом образец может использоваться в качестве стандартного образца с содержанием твердого жира 50% для градуировки и поверки различных ЯМР-анализаторов.

Пример 2:

Образец, приготовленный из 25% тристеарина (твердого при 40°C) и 75% триолеина (жидкого при 40°C) путем точного взвешивания компонент, смешивания их при температуре выше точки плавления тристеарина, помещают в ампулу для ЯМР измерений и затем охлаждают. Погрешность приготовления составляет не более ±0,3%. Ампулу помещают в термостат, выдерживают в течение 15 минут при температуре 40°C, затем помещают в датчик ЯМР-анализатора «ХРОМАТЭК-ПРОТОН 20М» и проводят измерение и расчет содержания твердого жира при как в примере 1.

Рассчитанное содержание твердого жира при 40°C составляет 25±0,2%

Приготовленный таким образом образец может использоваться в качестве стандартного образца с содержанием твердого жира 25% для градуировки и поверки различных ЯМР-анализаторов.

Пример 3:

Образец масла какао помещают в ампулу для ЯМР измерений, выдерживают в термостате при температуре 25°C в течение 15 минут, затем быстро перемещают в датчик ЯМР-анализатора и проводят измерение и расчет содержания твердого жира при как в примере 1.

Экспериментально полученная полная кривая спада показана на фиг.3 («зашумленная» кривая) вместе с ее математической моделью (гладкая кривая). Рассчитанное содержание твердого жира в масле какао при 25°C составляет 65,3±0,3%.

Пример 4:

Образец пальмового жира помещают в ампулу для ЯМР измерений, выдерживают в термостате при температуре 20°C в течение 15 минут, затем быстро перемещают в датчик ЯМР-анализатора и проводят измерение и расчет содержания твердого жира при как в примере 1.

Экспериментально полученная полная кривая спада («зашумленная» кривая) и ее математическая модель (гладкая кривая) показаны на фиг.4. Рассчитанное содержание твердого жира в пальмовом жире при 20°C составляет 23,8±0,3%.

Похожие патенты RU2506572C1

название год авторы номер документа
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ТВЕРДОГО ЖИРА ПО ДАННЫМ ЯМР-РЕЛАКСАЦИИ 2012
  • Сахаров Борис Васильевич
  • Вирясов Сергей Николаевич
  • Корнюшина Татьяна Петровна
  • Сахарова Галина Евгеньевна
RU2506573C1
Способ определения группового состава нефтепродуктов с помощью ЯМР релаксометрии 2023
  • Фазлыйяхматов Марсель Галимзянович
  • Сахаров Борис Васильевич
  • Хасанова Наиля Мидхатовна
  • Шаманов Инсаф Накипович
  • Варфоломеев Михаил Алексеевич
  • Самосоров Георгий Германович
  • Пастухов Максим Олегович
RU2813455C1
Способ одновременного определения количества воды и группового состава водонефтяных эмульсий с помощью ЯМР релаксометрии 2024
  • Фазлыйяхматов Марсель Галимзянович
  • Шаманов Инсаф Накипович
  • Сахаров Борис Васильевич
  • Хасанова Наиля Мидхатовна
  • Тимофеева Ирина Леонидовна
  • Варфоломеев Михаил Алексеевич
RU2822865C1
Способ определения группового состава битума в породе с помощью низкочастотной ЯМР релаксометрии 2022
  • Фазлыйяхматов Марсель Галимзянович
  • Галеев Ранэль Ильнурович
  • Сахаров Борис Васильевич
  • Хасанова Наиля Мидхатовна
  • Шаманов Инсаф Накипович
  • Варфоломеев Михаил Алексеевич
RU2796819C1
ФЕРМЕНТАТИВНАЯ ПЕРЕЭТЕРИФИКАЦИЯ МАСЛА 2006
  • Пирс Стив Уайт
  • Педерсен Ларс Саабю
  • Хусум Томми Люкке
  • Хольм Ханс Христиан
  • Нильсен Пер Мунк
RU2415178C2
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ЖИДКОФАЗНЫХ И ТВЕРДОТЕЛЬНЫХ КОМПОНЕНТ В СМЕСИ УГЛЕВОДОРОДОВ 2008
  • Николин Иван Владимирович
  • Шкаликов Николай Викторович
  • Скирда Владимир Дмитриевич
RU2383884C1
СПОСОБ ИССЛЕДОВАНИЯ ОБРАЗЦОВ КЕРНА 2011
  • Шеляго Евгений Владимирович
  • Язынина Ирэна Викторовна
RU2471176C1
Способ определения группового состава нефтепродуктов с помощью ЯМР релаксометрии 2023
  • Фазлыйяхматов Марсель Галимзянович
  • Сахаров Борис Васильевич
  • Хасанова Наиля Мидхатовна
  • Шаманов Инсаф Накипович
  • Варфоломеев Михаил Алексеевич
  • Самосоров Георгий Германович
  • Пастухов Максим Олегович
RU2813458C1
КОМПОЗИЦИЯ ДЛЯ ПОКРЫТИЯ ЗАМОРОЖЕННОГО КОНДИТЕРСКОГО ИЗДЕЛИЯ И СПОСОБ ЕЕ ПОЛУЧЕНИЯ 2016
  • Рэй Джойдип
  • Шафер Оливье
  • Бучковски Йоханн
RU2727729C1
ЖИРОВЫЕ ЗАМЕНИТЕЛИ КАКАО-МАСЛА С ХОРОШЕЙ ТЕРМОСТОЙКОСТЬЮ И ОЩУЩЕНИЕМ ВО РТУ И ВКЛЮЧАЮЩАЯ ИХ ШОКОЛАДНАЯ КОМПОЗИЦИЯ 2011
  • Ким Чул Дзин
  • Ли Мин Хиун
  • Канг Дзи Хиун
  • Ли Юн Дзеонг
  • Лим Чун Сон
RU2477961C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 506 572 C1

Реферат патента 2014 года СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ТВЕРДОГО ЖИРА ПО ДАННЫМ ЯМР-РЕЛАКСАЦИИ, ПРЯМОЙ МЕТОД

Использование: для определения содержания твердого жира по данным ЯМР-релаксации. Сущность: заключается в том, что осуществляют помещение исследуемого образца в ампулу для ЯМР измерений, проведение стандартной процедуры темперирования, помещение ампулы в датчик ЯМР-анализатора, поляризацию образца намагничивающим импульсом, при этом при помощи ЯМР-анализатора, работающего в комплексе с персональным компьютером, получают полную кривую спада магнитной индукции, которая записывается на ПК в виде файла, содержащего пары чисел - время и соответствующее значение амплитуды в каждой точке, затем осуществляют автоматизированный подбор параметров математической модели, описываемой соответствующей формулой до наилучшего совпадения с формой полной кривой спада, и рассчитывают содержание твердого жира по определенной формуле. Технический результат: повышение точности измерения содержания твердого жира. 4 ил.

Формула изобретения RU 2 506 572 C1

Способ определения содержания твердого жира по данным ЯМР-релаксации, включающий помещение исследуемого образца в ампулу для ЯМР измерений, проведение стандартной процедуры темперирования, помещение ампулы в датчик ЯМР-анализатора, поляризацию образца намагничивающим импульсом, отличающийся тем, что при помощи ЯМР-анализатора, работающего в комплексе с персональным компьютером, получают полную кривую спада магнитной индукции, которая записывается на ПК в виде файла, содержащего пары чисел - время и соответствующее значение амплитуды в каждой точке, затем осуществляют автоматизированный подбор параметров математической модели, описываемой формулой

где S(t) - наблюдаемая интенсивность сигнала;
t - время;
АЖ, АГ, АА - амплитуды жидкой части функций Гаусса и Абрагама;
Т, Т и Т - соответствующие времена релаксации Т2;
Т2H - временной коэффициент для учета неоднородности поля;
b - характеристика осцилляции сигнала,
до наилучшего совпадения с формой полной кривой спада, и рассчитывают содержание твердого жира по формуле

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2014 года RU2506572C1

Кисть для окраски труб изнутри 1937
  • Борисов А.А.
SU53158A1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ЖИРА В МАРГАРИНЕ 2006
  • Петрик Анатолий Алексеевич
  • Прудников Сергей Михайлович
  • Корнена Елена Павловна
  • Нагапетян Сергей Сергеевич
  • Панкрашкин Владимир Павлович
  • Воронцова Оксана Сергеевна
  • Минц Инна Александровна
RU2308709C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ЖИРА В МУЧНОМ КОНДИТЕРСКОМ ИЗДЕЛИИ 2004
  • Петрик Анатолий Алексеевич
  • Прудников Сергей Михайлович
  • Турков Валентин Павлович
  • Корнен Николай Николаевич
  • Кравчук Наталья Сергеевна
  • Биболетова Аминат Борисовна
  • Джиоев Теймураз Ервандович
  • Витюк Борис Яковлевич
  • Гореликова Ирина Александровна
RU2270999C1
Способ количественного анализа твердой фазы в жире из ямр-измерений 1976
  • Бабкин Анатолий Федорович
  • Чернышев Валентин Маркович
  • Аввакумов Анатолий Константинович
  • Матвеев Владимир Александрович
  • Вышемирский Франц Адамович
  • Язов Анатолий Николаевич
SU649995A1
Способ определения содержания жира в молочных продуктах 1980
  • Язов Анатолий Николаевич
  • Бабкин Анатолий Федорович
  • Аввакумов Анатолий Константинович
  • Поляков Валентин Федорович
SU943569A1
Устройство измерения твердой фазы жира 1984
  • Бабкин Анатолий Федорович
  • Макаренко Василий Лукич
  • Русанов Александр Викторович
SU1206662A1
СПОСОБ РАСЩИПЫВАНИЯ ТАБАЧНЫХ ЛИСТЬЕВ 0
  • В. Г. Вейцлер, Н. В. Журавлев, В. Ф. Трубников В. А. Федотенко
SU201186A1
US 6946837 B2, 20.09.2005.

RU 2 506 572 C1

Авторы

Сахаров Борис Васильевич

Вирясов Сергей Николаевич

Корнюшина Татьяна Петровна

Сахарова Галина Евгеньевна

Даты

2014-02-10Публикация

2012-08-16Подача