Г.Г. Бижанова1, З.А. Баширова2, Г.Г. Зарипова3, М.В. Иванова4, И.А. Гареев5, Л.Д. Шарипова6, А.В. Сидельников7

1–7 Уфимский университет науки и технологий (г. Уфа, Россия)

1 bizhanova111@mail.ru

Постановка проблемы. Одна из проблем мультисенсорных систем – неконтролируемый сдвиг откликов сенсоров во времени при непрерывном функционировании электродов, что приводит к систематической ошибке распознавания многокомпонентных растворов. При длительной работе мультисенсорных электрохимических систем происходит временной дрейф сигналов сенсоров, что затрудняет точное распознавание анализируемых многокомпонентных объектов и приводит к ошибкам идентификации.

Цель. Разработать и провести апробацию нового вольтамперометрического метода распознавания пищевых продуктов с помощью двухсенсорной системы, которая позволяет решить проблему временного дрейфа сигналов и повысить точность идентификации образцов при длительной работе мультисенсорных систем.

Результаты. Предложена двухсенсорная система микроэлектродов на основе меди/алюминия для нового вольтамперометрического способа распознавания пищевых продуктов (на примере яблок различных производителей) по данным вольтамперных временных рядов. Исследованы электрохимические отклики вольтамперометрической ячейки при анализе яблок в темпоральном режиме по методу главных компонент с целью выявления характеристичных сигналов – «отпечатков пальцев». Установлено, что темпоральные отклики сенсоров при контакте с разными частями яблок (от сердцевины до кожуры) отличаются из-за различий в химическом составе в этом направлении. Найдено и количественно описано не менее 9 темпоральных характеристичных сигналов для каждого сорта яблок, формирующих математический образ сорта/происхождения, инвариантный во времени. Показано, что предложенный подход решает проблему неконтролируемого временного дрейфа откликов сенсоров при длительной работе, который вызывает систематические ошибки распознавания многокомпонентных растворов.

Практическая значимость. Представленные решения могут улучшить аналитические характеристики методик экспресс-контроля качества пищевого сырья с использованием вольтамперометрических «электронных языков/носов», а также повысить точность и воспроизводимость результатов экспресс-анализа качества пищевых продуктов за счет устранения временного дрейфа сенсорных сигналов и формирования стабильных «отпечатков» для идентификации объектов.

Бижанова Г.Г., Баширова З.А., Зарипова Г.Г., Иванова М.В., Гареев И.А., Шарипова Л.Д., Сидельников А.В. Совершенствование электрохимических подходов к обеспечению безопасности и качества пищевых продуктов с использованием темпоральных методик машинного обучения // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 5. С. 5-16. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202405-01

1. Winquist F., Wide P., Lundstrom I. An electronic tongue based on voltammetry // Analytica Chimica Acta. 1997. V. 357. № 1-2. P. 21–31. DOI 10.1016/S0003-2670(97)00498-4.
2. Campos I., Alcañiz M., Aguado D., Barat R., Ferrer J., Gil L., Marrakchi M., Martínez-Máñez R., Soto J., Vivancos J.L. A voltammetric electronic tongue as tool for water quality monitoring in wastewater treatment plants // Water Research. 2012. V. 46. P. 2605–2614. DOI 10.1016/j.watres.2012.02.029.
3. Hayashi N., Ujihara T., Chen R., Irie K., Ikezaki H. Objective evaluation methods for the bitter and astringent taste intensities of black and oolong teas by a taste sensor // Food Research International. 2013. V. 53. № 2. P. 816–821. DOI 10.1016/j.foodres.2013. 01.017.
4. Максютова Э.И., Бижанова Г.Г., Иванова М.В., Сякаев Р.С., Сидельников А.В. Пленочные сенсоры на основе ПАНИ и их композитные модификации в электрохимическом анализе некоторых экотоксикантов // Материалы XV Междунар. науч.-практич. конф. «Актуальные проблемы и перспективы развития мировой науки и техники: состояние, проблемы и пути решения». 2023. С. 197–202.
5. Григорьев Ю.А. Технологии аналитической обработки больших данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 12. С. 59–68.
6. Родионова О.Е., Померанцев А.Л. Хемометрика в аналитической химии. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://dalab.unn.ru/SitePCAnarod/chemometrics_review.pdf, дата обращения 17.01.2024.
7. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. Избранные главы: Пер. с англ. С.В. Кучерявского под ред. О.Е. Родионовой. Казань: КазГАСУ. 2008. 158 с.
8. Sidel'nikov A., Bikmeev D., Kudasheva F., Maystrenko V. Voltammetric identification of motor oils using electronic tongue on carbon-paste «electrode basis» // Journal of Analytical Chemistry. 2013. V. 68. № 2. P. 140–147. DOI 10.1134/S1061934813020159.
9. Holmin S., Krantz-Rülcker C., Lundström I., Winquist F. Drift correction of electronic tongue responses // Measurement Science and Technology. 2001. V. 12. № 8. P. 1348–1354. DOI 10.1088/0957-0233/12/8/350.
10. Sinha S., Bhardwaj R., Sahu N., Ahuja H., Sharma R., Mukhiya R. Temperature and temporal drift compensation for Al2O3-gate ISFET-based pH sensor using machine learning techniques // Microelectronics Journal. 2020. V. 97. P. 104710. DOI 10.1016/ j.mejo.2020.104710.