RU2506572C1 - Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод - Google Patents

Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод Download PDF

Info

Publication number
RU2506572C1
RU2506572C1 RU2012135036/28A RU2012135036A RU2506572C1 RU 2506572 C1 RU2506572 C1 RU 2506572C1 RU 2012135036/28 A RU2012135036/28 A RU 2012135036/28A RU 2012135036 A RU2012135036 A RU 2012135036A RU 2506572 C1 RU2506572 C1 RU 2506572C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
nmr
solid fat
sample
ampoule
curve
Prior art date
Application number
RU2012135036/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Борис Васильевич Сахаров
Сергей Николаевич Вирясов
Татьяна Петровна Корнюшина
Галина Евгеньевна Сахарова
Original Assignee
Федеральное бюджетное учреждение науки Государственный научный центр прикладной микробиологии и биотехнологии (ФБУН ГНЦ ПМБ)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное бюджетное учреждение науки Государственный научный центр прикладной микробиологии и биотехнологии (ФБУН ГНЦ ПМБ) filed Critical Федеральное бюджетное учреждение науки Государственный научный центр прикладной микробиологии и биотехнологии (ФБУН ГНЦ ПМБ)
Priority to RU2012135036/28A priority Critical patent/RU2506572C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2506572C1 publication Critical patent/RU2506572C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

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.

Description

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
Figure 00000001
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
Figure 00000002
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
Figure 00000003
. 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:
Figure 00000004
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]
Figure 00000005
.
Содержанию твердого жира в твердом аморфном и твердом квазикристаллическом состояниях соответствует сумма амплитуд АГА. Содержание твердого жира в процентах определяют по формуле 3:
Figure 00000006
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
Figure 00000007
до наилучшего совпадения с формой полной кривой спада, и затем рассчитывают содержание твердого жира с использованием подобранных таким образом параметров по формуле
Figure 00000008
.
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%.

Claims (1)

  1. 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
    Figure 00000009

    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
    Figure 00000010
RU2012135036/28A 2012-08-16 2012-08-16 Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод RU2506572C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012135036/28A RU2506572C1 (ru) 2012-08-16 2012-08-16 Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012135036/28A RU2506572C1 (ru) 2012-08-16 2012-08-16 Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2506572C1 true RU2506572C1 (ru) 2014-02-10

Family

ID=50032333

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012135036/28A RU2506572C1 (ru) 2012-08-16 2012-08-16 Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2506572C1 (ru)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU649995A1 (ru) * 1976-10-19 1979-02-28 Северо-Западный Заочный Политехнический Институт Способ количественного анализа твердой фазы в жире из мр-измерений
SU943569A1 (ru) * 1980-08-25 1982-07-15 Ленинградский технологический институт холодильной промышленности Способ определени содержани жира в молочных продуктах
SU1206662A1 (ru) * 1984-05-08 1986-01-23 Северо-Западный Заочный Политехнический Институт Устройство измерени твердой фазы жира
WO2002001186A1 (en) * 2000-06-23 2002-01-03 Cem Corporation Method and apparatus for rapid fat content determination
US6946837B2 (en) * 2000-06-02 2005-09-20 Sorland Geir H Method for measuring the content of fat/oil in multi component system
RU2270999C1 (ru) * 2004-07-05 2006-02-27 Кубанский государственный технологический университет Способ определения содержания жира в мучном кондитерском изделии
RU2308709C1 (ru) * 2006-02-26 2007-10-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Кубанский государственный технологический университет" (ГОУВПО "КубГТУ") Способ определения содержания жира в маргарине

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU649995A1 (ru) * 1976-10-19 1979-02-28 Северо-Западный Заочный Политехнический Институт Способ количественного анализа твердой фазы в жире из мр-измерений
SU943569A1 (ru) * 1980-08-25 1982-07-15 Ленинградский технологический институт холодильной промышленности Способ определени содержани жира в молочных продуктах
SU1206662A1 (ru) * 1984-05-08 1986-01-23 Северо-Западный Заочный Политехнический Институт Устройство измерени твердой фазы жира
US6946837B2 (en) * 2000-06-02 2005-09-20 Sorland Geir H Method for measuring the content of fat/oil in multi component system
WO2002001186A1 (en) * 2000-06-23 2002-01-03 Cem Corporation Method and apparatus for rapid fat content determination
RU2270999C1 (ru) * 2004-07-05 2006-02-27 Кубанский государственный технологический университет Способ определения содержания жира в мучном кондитерском изделии
RU2308709C1 (ru) * 2006-02-26 2007-10-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Кубанский государственный технологический университет" (ГОУВПО "КубГТУ") Способ определения содержания жира в маргарине

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ГОСТ Р 53158-2008. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Rad et al. Quantifying cortical bone water in vivo by three‐dimensional ultra‐short echo‐time MRI
Zhang et al. Low-field nuclear magnetic resonance for online determination of water content during sausage fermentation
CN106483166B (zh) 一种基于介电谱技术快速检测牛乳脂肪含量的方法
RU2308709C1 (ru) Способ определения содержания жира в маргарине
CN106468670A (zh) 一种基于时域核磁共振反演峰面积的烟草含水率测试方法
Pedersen et al. Application of the NMR-MOUSE to food emulsions
CN105738396A (zh) 一种核桃含油含水率的测定方法
CA2887475C (en) Nmr quantification of branched chain amino acids
Trezza et al. Rapid phase‐compositional assessment of lipid‐based food products by time domain NMR
Rudi et al. Simultaneous determination of fat and water content in caramel using time domain NMR
Xia et al. Simultaneous, rapid and nondestructive determination of moisture, fat content and storage time in leisure dried tofu using LF-NMR
US10379190B2 (en) Method of determining a gradient impulse response function during execution of a magnetic resonance imaging or spectroscopy sequence
Cobo et al. TD-NMR in quality control: standard applications
Wang et al. Rapid detection of adulteration in extra virgin olive oil by low-field nuclear magnetic resonance combined with pattern recognition
RU2506572C1 (ru) Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации, прямой метод
Wei et al. Fast T1 measurement of cortical bone using 3D UTE actual flip angle imaging and single‐TR acquisition (3D UTE‐AFI‐STR)
RU2506573C1 (ru) Способ определения содержания твердого жира по данным ямр-релаксации
Haiduc et al. Non-invasive ‘through-package’assessment of the microstructural quality of a model food emulsion by the NMR MOUSE
RU2783062C1 (ru) Устройство для определения интенсивности запаха воды
Voda et al. Bench-top NMR—Food: Solid Fat Content Determination and Emulsion Droplet Sizing
RU2581447C1 (ru) Способ определения содержания ацетоннерастворимых веществ (фосфолипидов) в рапсовом лецитине
McCarthy et al. Magnetic resonance imaging and nuclear magnetic resonance spectroscopy
Belyaev Inter-Laboratory collation testing as a method of improvement of objectivity of technical expertise
RU2582912C1 (ru) Способ определения содержания ацетоннерастворимых веществ (фосфолипидов) в подсолнечном лецитине
RU2582913C1 (ru) Способ определения содержания ацетоннерастворимых веществ (фосфолипидов) в соевом лецитине

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20140817