Введение: Термическая обработка молока вызывает частичную трансформацию его компонентов, выраженность которой возрастает с увеличением тепловой нагрузки и может ухудшать показатели качества. Использование лабильных компонентов и продуктов их трансформации в качестве маркёров нагрузки затруднено их высокой вариативностью. Среди спектрометрических методов идентификации нагрузки наиболее перспективна спектроскопия комбинационного рассеяния, однако её применение ограничено как зашумлённостью спектров артефактами, для подавления которой отсутствуют формализованные критерии выбора параметров сглаживания, так и отсутствием формализованного подхода к выделению устойчивых спектральных маркёров уровня тепловой нагрузки.
Цель: Разработка формализованного подхода к установлению участков спектров, корреспондирующих тепловой нагрузке при термической обработке молока.
Материалы и методы: Объектами исследования служили образцы свежего обезжиренного молока, подвергнутые четырём вариантам тепловой нагрузки: термизации при 50 ℃ (контроль) и термизации с последующей пастеризацией при 70, 80 и 90 ℃ в течение 30 с. Для каждого образца получали спектры комбинационного рассеяния на рамановском спектрометре EnSpectr R532 в диапазоне 240–4400 см⁻¹ с дискретностью 0,7–1,8 см⁻¹ при длине волны возбуждения 532 нм. Сглаживание выполняли методом простого скользящего среднего.
Результаты: Полученные спектры зашумлены артефактами и требуют сглаживания. Разработана формализованная система определения числа этапов сглаживания методом простого скользящего среднего и полуширины окна на каждом этапе, основанная на комплексе ключевых факторов и граничных условий. Достаточным оказалось 4–5 этапов сглаживания; полуширина окна по этапам сначала возрастала с 5 до 13–14 точек, а затем резко сужалась до 2–6 точек. На основе формализованных статистических процедур выявлены два участка диапазона (1289–1452 и 1475–2764 см⁻¹), на которых интенсивность спектров корреспондировала степени тепловой нагрузки.
Выводы: Предложенный формализованный комплекс обработки спектров обеспечивает воспроизводимый выбор параметров сглаживания и на этой основе позволяет очертить вероятное местоположение маркёров тепловой нагрузки молока. Выявленные два участка следует рассматривать как предварительные границы такого местоположения, подлежащие уточнению при расширении набора данных.
Introduction: Heat treatment of milk causes a partial transformation of its components that intensifies with increasing thermal load and may impair quality. Using labile components and their transformation products as markers of thermal load is hindered by their high variability. Among spectrometric methods, Raman scattering spectroscopy is the most promising, yet its application is limited both by spectral noise, for the suppression of which no formalized criteria for selecting smoothing parameters exist, and by the absence of a formalized approach to identifying stable spectral markers of thermal load.
Purpose: To develop a formalized approach to establishing the spectral regions that correspond to thermal load during heat treatment of milk.
Materials and Methods: Samples of fresh skim milk were subjected to four thermal load variants: thermization at 50 ℃ (control) and thermization followed by pasteurization at 70, 80, and 90 ℃ for 30 s. For each sample, Raman spectra were recorded on an EnSpectr R532 spectrometer over the 240–4400 cm⁻¹ range with a step of 0.7–1.8 cm⁻¹ at an excitation wavelength of 532 nm. Smoothing was carried out using the simple moving average method.
Results: The spectra were noisy and required smoothing. A formalized system was developed for determining the number of moving-average smoothing stages and the window half-width at each stage, based on a set of key factors and boundary conditions. Four to five smoothing stages proved sufficient; across the stages the window half-width first increased from 5 to 13–14 points and then narrowed sharply to 2–6 points. Using formalized statistical procedures, two spectral regions were identified (1289–1452 and 1475–2764 cm⁻¹) in which spectral intensity corresponded to the degree of thermal load.
Conclusion: The proposed formalized processing complex provides a reproducible selection of smoothing parameters and, on this basis, delineates the probable location of thermal-load markers in milk. The two identified regions should be treated as provisional boundaries of this location, subject to refinement as the dataset expands.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.