ДИАГНОСТИКА ВОДНО-ЭТАНОЛЬНЫХ РАСТВОРОВ С ПОМОЩЬЮ СПЕКТРОСКОПИИ КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ И ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Использован метод искусственных нейронных сетей для решения обратной задачи спектроскопии - для определения концентрации этанола, метанола, сивушного масла, этилацетата в водно-этанольных растворах по спектрам комбинационного рассеяния. Были получены следующие точности определения концентраций: 0,2 % для этанола, 2,7 % для метанола, 0,4 % для сивушного масла, 1,9 % для этилацетата. Результаты решения обратной задачи показали перспективность применения предложенных методов для диагностики водно-этанольных растворов и алкогольных напитков. Полученные результаты демонстрируют перспективы применения спектроскопии комбинационного рассеяния света в сочетании с современными методами обработки данных (методом искусственных нейронных сетей) для решения задач диагностики водно-этанольных растворов и алкогольных напитков. Предложенные подходы могут быть в дальнейшем использованы для разработки экспрессного неконтактного метода обнаружения вредных и опасных примесей в алкогольных напитках, а также для обнаружения контрафактных и низкокачественных напитков.

комбинационное рассеяние, искусственные нейронные сети, водно-этанольные растворы

1. Iland, Ewart, Sitters, Markides & Bruer. Techniques for chemical analysis and quality monitoring during winemaking. Patrick Iland Wine Promotions, 2000.

2. Owuama C. I., Ododo J. C. Refractometric determination of ethanol concentration // Food Chemistry. 1993. Vol. 48. Is. 4. P. 415- 417

3. Fuerst A. F. Determination of Alcohol by Pycnometer // Industrial & Engineering Chemistry Analytical Edition. 1930. Vol. 2. No. 1. P. 30-31

4. Leary J. J. A Quantitative Gas Chromatographic Ethanol Determination A Contemporary Analytical Experiment // J. Chem. Educ. 1983. Vol. 60. No. 8. P. 675.

5. Meden F. Isaac-Lam. Determination of Alcohol Content in Alcoholic Beverages Using 45MHz Benchtop NMR Spectrometer // International Journal of Spectroscopy. 2016. Article ID 2526946, 8 pages.

6. Andoni Zuriarrain, Juan Zuriarrain, Mercedes Villar, Inaki Berregi. Quantitative determination of ethanol in cider by 1H NMR spectrometry // Food Control. 2015. Vol. 50. P. 758-762

7. Theodore E. Friedemann and Rosalind Klaas. The determination of ethyl alcohol // J. Biol. Chem. 1936. Vol. 115. P. 47-61.

8. Dirk W. Lachenmeier, Rolf Godelmann, Markus Steiner, Bob Ansay, Jürgen Weigel and Gunther Krieg. Rapid and mobile determination of alcoholic strength in wine, beer and spirits using a flow-through infrared sensor // Chemistry Central Journal. 2010. Vol. 4. P. 5

9. Буриков С. А., Доленко Т. А., Пацаева С. В., Южаков В. И. Диагностика водно-этанольных растворов методом спектроскопии комбинационного рассеяния света // Оптика атмосферы и океана. 2009. Т. 22, № 11. С. 1082-1088.

10. Kerem Ilaslan, Ismail Hakki Boyaci, Ali Topcu. Rapid analysis of glucose, fructose and sucrose contents of commercial soft drinks using Raman spectroscopy // Food Control. 2015. Vol. 48. P. 56-61.

11. Ismail Hakki Boyaci, Hüseyin Efe Genis, Burcu Guven, Ugur Tamer and Neslihan Alper. A novel method for quantification of ethanol and methanol in distilled alcoholic beverages using Raman spectroscopy // J. Raman Spectroscopy. 2012. Vol. 43. Is. 8. P. 1171- 1176.

12. Naiping Hu, Dan Wu, Kelly Cross, Sergey Burikov, Tatiana Dolenko, Svetlana Patsaeva, Dale W. Schaefer. Structurability: A Collective Measure of the Structural Differences in Vodkas // J. Agricultural and Food Chemistry. 2010. Vol. 58. No. 12. P. 7394- 7401

13. Johannes Kiefer, Agnita Lynda Cromwell. Analysis of single malt Scotch whisky using Raman spectroscopy // Anal. Methods. 2017. Vol. 9. P. 511-518

14. Mohamad H. Hassoun. Fundamentals of Artificial Neural Networks. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1995. 515 p.

15. Lippman R. P. An introduction to computing with neural nets // IEEE ASSP Mag. 1987. Vol. 3. No. 2. P. 7-25.

16. Dolenko S., Burikov S., Dolenko T., Efitorov A., Gushchin K., Persiantsev I. Neural network approaches to solution of the inverse problem of identification and determination of partial concentrations of salts in multiсomponent water solutions // Lecture Notes in Computer Science. 2014. Vol. 8681. С. 805- 812

17. María J. Martelo-Vidal & Manuel Vázquez. Application of artificial neural networks coupled to UV-VIS-NIR spectroscopy for the rapid quantification of wine compounds in aqueous mixtures // CyTA - Journal of Food. 2015. Vol. 13. No. 1. P. 32-39

18. Liu W., Yang W., Liu L., Yu Q. Use of Artificial Neural Networks in Near-Infrared Spectroscopy Calibrations for Predicting Glucose Concentration in Urine // Huang D. S., Wunsch D. C., Levine D. S., Jo K. H. (eds.) Advanced Intelligent Computing Theories and Applications. With Aspects of Theoretical and Methodological Issues. ICIC 2008. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. Vol. 5226.

19. Environmental Health Criteria 196: Methanol by the International Programme on Chemical Safety (IPCS) under the joint sponsorship of the United Nations Environment Programme, the International Labour Organisation and the World Health Organization. 1997. P. 1-9

20. Вредные вещества в промышленности. Справочник для химиков, инженеров и врачей: В 3 т. 7-е изд. / Под ред. Н. В. Лазарева, Э. Н. Левиной. Л., 1954. Т. 1: Органические вещества.

21. Gosselin R. E., Smith R. P., Hodge H. C. Clinical Toxicology of Commercial Products. 5th ed. Baltimore (MD): Williams & Wilkins. 1984.

22. Неотложная помощь при острых отравлениях / Под ред. С. Н. Голикова. М.: Медицина, 1977.

23. Ismail Hakki Boyaci, Hüseyin Efe Genis, Burcu Guven, Ugur Tamer, Neslihan Al-per. A novel method for quantification of ethanol and methanol in distilled alcoholic beverages using Raman spectroscopy // J. Raman Spectrosc. 2012. Vol. 43. P. 1171-1176