В мире
Новости Москвы
Политика
Общество
Происшествия
Наука и техника
Шоу-бизнес
Армия
Статьи

Разработана целая технология для выявления горьких орешков

Всему виной химическое соединение амигдалин — диглюкозид, который при контакте с ферментами слюны распадается на глюкозу, бензальдегид (из-за него горечь) и цианисто-водородную кислоту.
Разработана целая технология для выявления горьких орешков
Фото: Новости мира инновацийНовости мира инноваций
Чтобы сократить вероятность этого неприятного сюрприза, научные группы Farming Systems Engineering и Food Technology из школы сельскохозяйственной и лесотехнической инеженерии при университете Кордовы () в сотрудничестве с институтом сельскохозяйственных исследований и подготовки кадров Андалузии разработали методику, которая пощзволяет спрогнозировать содержание амигдалина в орехах в скорлупе и без нее, а также корректно отделять сладкий миндаль от горького в промышленном масштабе, что до сих пор было возможным только с обработанными орехами, отделенными от скорлупы или измельченными ядрами.
Есть ли выгода?!
Вот так nirs-сенсор использовали в лаборатории
В новой системе применяют портативное оборудование, работающее на основе технологии Near Infrared Spectroscopy
(
близкая к инфракрасной спектроскопия). Все это позволяет анализировать большой объем продукта в реальном времени вне лаборатории.
Такая технологическая инновация представляет большой интерес для сферы сельского хозяйства, пояснила профессор Долорес Перес Марин, поскольку в дикой природе горечь миндаля может оказаться полезной, ведь такие орехи вредители избегают.
Однако в промышленном масштабе горечь не сулит никакой выгоды: портится вкус продукта, падает его ценность и привлекательность для потребителя.
Технически датчики, работающие по технологии NIRS, используют пучок света, который при взаимодействии с органикой возвращает уникальный для каждого продукта сигнал.
Первый автор научной работы Вега Кастеллоте пояснил, что портативные сенсоры, чей сигнал вместе с эталонными значениями позволит разработать прогностические модели, способны анализировать различные параметры путем быстрого и неинвазивного (без проникновения или разрушения) сканирования продукта.
Результаты опубликованы в издании Journal of Food Engineering.