Характеризация коньяков и виноградных бренди по спектрам флуоресценции, обработанным с помощью методов машинного обучения

Предложен метод экспрессной характеризации коньяков и виноградных бренди на примере их классификации по географическому происхождению, который основан на использовании информативных фрагментов спектров флуоресценции образцов различного географического происхождения и их обработке с помощью алгоритмов машинного обучения. В качестве информативных были отобраны три вида флуоресцентных спектров: синхронного сканирования при разности длин волн 50 нм, эмиссии при длинах волн возбуждения 250 и 280 нм. Эти спектры были зарегистрированы для 43 образцов коньяков и виноградных бренди, которые по географическому происхождению были разделены на три класса — регионы Российской Федерации, кроме Дагестана, Республика Дагестан и Республика Армения. Из исследованных образцов были сформированы обучающий набор из 33 образцов и тестовый набор из 10 образцов. Для обучения моделей был выбран экстремальный градиентный бустинг — один из современных алгоритмов машинного обучения, пригодный при ограниченном числе образцов в обучающем наборе. Правильность распознавания образцов тестового набора (состоящего из 10 образцов, не использованных при обучении) составила 100 % для моделей на основе спектров эмиссии при длинах волн возбуждения 250 и 280 нм и синхронного сканирования. Полученные результаты демонстрируют принципиальную возможность использования информативных фрагментов спектров флуоресценции в сочетании с машинным обучением для характеризации коньяков и виноградных бренди, в том числе, для их классификации по географическому происхождению. Однако применение этого метода в регламентированных процедурах контроля продукции возможно только для коньяков и виноградных бренди с защищенным географическим наименованием (указанием места происхождения). Изложенный подход может быть также использован для классификации других жидких пищевых продуктов (соков, меда и т.п.).

1. Теневой рынок алкогольной продукции: исследование Центра развития потребительского рынка Московской школы управления Сколково и Центра социального проектирования «Платформа». https://sk. skolkovo.ru/storage/file_storage/b28ed58b-cc05-4c31-8e97-48c0dac647e0/SKOLKOVO_CMDC_Shadow_alcohol_market_Full_Report_Rus.pdf (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

2. Coetzee P., van Jaarsveld F., Vanhaecke F. Intraregional classification of wine via ICP-MS elemental fingerprinting / Food Chem. 2014. Vol. 164. P. 485 – 492. DOI: 10.1016/j.foodchem.2014.05.027

3. Geana I., Iordache A., Ionete R., et al. Geographical origin identification of Romanian wines by ICP-MS elemental analysis / Food Chem. 2013. Vol. 138. N 2 – 3. P. 1125 – 1134. DOI: 10.1016/j.foodchem.2012.11.104

4. Savchuk S. A., Palacio C., Gil A., et al. Determination of the chemical composition of alcoholic beverages by gas chromatography-mass spectrometry / J. Food Process. Preserv. 2020. Vol. 44. N 9. e14676. DOI: 10.1111/jfpp.14676

5. Бренди двойной выдержки Torres 10 Double Barrel. https://www.torresbrandy.com/ru/brandies/torres-10-double-barrel (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

6. Левин А. Д., Садагов А. Ю., Нагаев А. И., Карахотин С. Н. Качественный анализ вин на основе совместного использования их оптических спектров различной физической природы / Аналитика и контроль. 2018. Т. 22. № 2. С. 147 – 156.

7. Ranaweera R. K. R., Gilmore A. M., Capone D. L., et al. Authentication of the geographical origin of Australian Cabernet Sauvignon wines using spectrofluorometric and multi-element analyses with multivariate statistical modeling / Food Chem. 2021. Vol. 335. 127592. DOI: 10.1016/j.foodchem.2020.127592

8. Basalekou M., Kyraliou M., Killithraka S. Authentication of wine and other alcohol-based beverages — Future global scenario / Future Foods. Global. Trends, Opportunities and Sustainability Challenges. Ch. 38. P. 669 – 695. DOI: 10.1016/B978-0-323-91001-9.00028-1

9. Dufour É., Letort A., Laguet A., et al. Investigation of variety, typicality and vintage of French and German wines using front-face fluorescence spectroscopy / Anal. Chim. Acta. 2006. Vol. 563. N 1 – 2. P. 292 – 299. DOI: 10.1016/j.aca.2005.11.005

10. Silveira A., Barbeira P. A fast and low-cost approach for the discrimination of commercial aged cachaças using synchronous fluorescence spectroscopy and multivariate classification / J. Sci. Food Agric. 2022. Vol. 102. N 11. P. 4918 – 4926. DOI: 10.1002/jsfa.11857

11. Tóthová J., Sádecká J., Májek P. Total Luminescence Spectroscopy for Differentiating Between Brandies and Wine Distillates / Czech J. Food Sci. 2009. Vol. 27. N 6. P. 425 – 432. DOI: 10.17221/125/2008-CJFS

12. Tóthová J., Sádecká J., Májek P. Classification of brandies and wine distillates using front face fluorescence spectroscopy / Food Chem. 2009. Vol. 117. N 3. P. 491 – 498. DOI: 10.1016/j.foodchem.2009.04.053

13. Mustapha I. B., Saeed F. Bioactive Molecule Prediction Using Extreme Gradient Boosting / Molecules. 2016. Vol. 21. N 8. 983. DOI: 10.3390/molecules21080983

14. Natekin A., Knoll A. Gradient boosting machines, a tutorial / Front. Neurorobotics. 2013. Vol. 7. DOI: 10.3389/fnbot.2013.00021

15. Скурихин И. М. Химия коньяков и бренди. — М.: ДелиПринт, 2005. — 296 с.

16. ЗАО «Ставропольский винно-коньячный завод». http://www.stavvinprom.com/index.php/predpriyatiya/item/174 (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

17. «Дербентский» винно-коньячный комбинат. https://derkonyak.ru/terroir (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

18. «Кизлярский» коньячный завод. https://kizlyar-cognac.ru/%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b8%d0%b7%d0%b2%d0%be%d0%b4%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%be/?age-verified=81f16562e7 (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

19. Закон Республики Армения «Об алкогольных напитках на основе виноградного сырья», глава 5, ст. 24 – 25. http://www.parliament.am/legislation.php?sel=show&ID=3348&lang=rus#5 (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

20. Российский коньяк четырехлетний «Старая крепость» с защищенным географическим указанием. https://reestrinform.ru/federalnyi-reestr-alkogolnoi-produktcii/233-koniak-s-zashchishchennym-geograficheskim-ukazaniem/-obj200036395.html (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

21. Российский коньяк четырехлетний «Дербент ****» с защищенным географическим указанием. https://reestrinform.ru/federalnyi-reestr-alkogolnoi-produktcii/233-koniak-s-zashchishchennym-geograficheskim-ukazaniem/-obj200055716.html (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

22. Российский коньяк пятилетний «Дербент *****» с защищенным географическим указанием. https://reestrinform.ru/federalnyi-reestr-alkogolnoi-produktcii/233-koniak-s-zashchishchennym-geograficheskim-ukazaniem/-obj200036393.html (дата обращения 13 февраля 2023 г.).

23. Оселедцева И. В. Научное обоснование и развитие методологии контроля качества коньячных дистиллятов и коньяков: Дисс. ... докт. техн. наук. — Краснодар, 2017. — 437 с.