Электронный язык

Электронный язык – это инструмент, который измеряет и сравнивает вкусы . Согласно техническому отчету IUPAC, «электронный язык» как аналитический инструмент, включающий массив неселективных химических сенсоров с частичной специфичностью к различным компонентам раствора и соответствующий инструмент распознавания образов, способный распознавать количественный и качественный состав простых и сложных растворов. ^[1]^[2]

Химические соединения, отвечающие за вкус, обнаруживаются вкусовыми рецепторами человека . Точно так же многоэлектродные датчики электронных приборов обнаруживают одни и те же растворенные органические и неорганические соединения . Подобно человеческим рецепторам, каждый сенсор имеет спектр реакций, отличающийся от другого. Информация, предоставляемая каждым датчиком, дополняет друг друга, а комбинация результатов всех датчиков создает уникальный отпечаток пальца. Большинство порогов обнаружения датчиков аналогичны человеческим рецепторам или превосходят их.

В биологическом механизме вкусовые сигналы преобразуются нервами головного мозга в электрические сигналы. Принцип действия датчиков электронного языка аналогичен: они генерируют электрические сигналы в виде вольтамперометрических и потенциометрических вариаций.

Восприятие и распознавание вкусовых качеств основаны на построении или распознавании мозгом активированных сенсорных нервных паттернов и вкусовых отпечатков продукта. электронного языка Этот шаг достигается с помощью статистического программного обеспечения , которое интерпретирует данные датчиков во вкусовые модели.

Операция

Жидкие образцы анализируются напрямую без какой-либо подготовки, тогда как твердые образцы перед измерением требуют предварительного растворения. Контрольный электрод и датчики погружают в стакан с тестируемым раствором. Между каждым датчиком и эталонным электродом подается напряжение, в результате чего получается измеримая токовая характеристика, соответствующая уравнению Коттрелла . Этот отклик тока является результатом окислительных реакций, которые происходят в растворе из-за разницы напряжений и могут быть усилены посредством каталитической обработки поверхности. Реакция измеряется и записывается программным обеспечением электронного языка. Эти данные представляют собой исходные данные для математической обработки, которая даст результаты.

Приложения

Электронные языки имеют несколько применений в различных отраслях промышленности: фармацевтическая промышленность , сектор продуктов питания и напитков и т. д.Его можно использовать для:

анализировать старение вкуса напитков (например, фруктовых соков , алкогольных или безалкогольных напитков , ароматизированного молока...)
количественно оценить горечь или «уровень пряности» напитков или растворенных соединений (например, измерение горечи и прогнозирование чая)
оценка теафлавинов в черном чае ^[3]
количественно оценить эффективность маскировки вкуса лекарственных форм (таблетки, сиропы, порошки, капсулы, пастилки...)
анализировать стабильность лекарственных средств по вкусу
эталонные целевые продукты
контролировать параметры окружающей среды
контролировать биологические и биохимические процессы

Искусственный вкус

Электронный язык использует датчики вкуса для получения информации о химических веществах на языке и отправки ее в систему распознавания образов . Результатом является обнаружение вкусов, составляющих человеческое небо. Типы создаваемого вкуса делятся на пять категорий: кислинка, соленость, горечь, сладость и умами (острость). Кислый вкус, в состав которого входят хлороводород , уксусная кислота и лимонная кислота , создается ионами водорода . Соленость регистрируется по хлориду натрия , сладость по сахару , горечь, включающая такие химические вещества, как хинин и кофеин, определяется по хлориду магния , а умами по глутамату натрия из морских водорослей или гуанилату натрия в мясе/рыбе/грибах.

См. также

Ссылки

^ Власов Ю.; Легин А.; Рудницкая А.; Натале, К. Ди; Д'Амико, А. (1 января 2005 г.). «Неспецифические сенсорные матрицы («электронный язык») для химического анализа жидкостей (Технический отчет ИЮПАК)» . Чистая и прикладная химия . 77 (11): 1965–1983. дои : 10.1351/pac200577111965 . ISSN 0033-4545 . S2CID 109659409 .
^ Халилиан, Алиреза; Хан, доктор Раджибур Рахаман; Кан, Шин Вон (2017). «Высокочувствительный волоконно-оптический датчик вкуса с широким динамическим диапазоном и боковой полировкой». Датчики и исполнительные механизмы B: Химические вещества . 249 : 700–707. дои : 10.1016/j.snb.2017.04.088 .
^ Кумар, С.; Гош, А. (14 мая 2020 г.). «Метод извлечения признаков с использованием идентификации линейной модели вольтамперометрического электронного языка» . Транзакции IEEE по приборостроению и измерениям . 69 (11): 9243–9250. Бибкод : 2020ITIM...69.9243K . дои : 10.1109/TIM.2020.2994604 . ISSN 1557-9662 . S2CID 219453456 .

[1] Власов Ю.; Легин А.; Рудницкая А.; Натале, К. Ди; Д'Амико, А. (1 января 2005 г.). «Неспецифические сенсорные матрицы («электронный язык») для химического анализа жидкостей (Технический отчет ИЮПАК)» . Чистая и прикладная химия . 77 (11): 1965–1983. дои : 10.1351/pac200577111965 . ISSN 0033-4545 . S2CID 109659409 .

[2] Халилиан, Алиреза; Хан, доктор Раджибур Рахаман; Кан, Шин Вон (2017). «Высокочувствительный волоконно-оптический датчик вкуса с широким динамическим диапазоном и боковой полировкой». Датчики и исполнительные механизмы B: Химические вещества . 249 : 700–707. дои : 10.1016/j.snb.2017.04.088 .

[3] Кумар, С.; Гош, А. (14 мая 2020 г.). «Метод извлечения признаков с использованием идентификации линейной модели вольтамперометрического электронного языка» . Транзакции IEEE по приборостроению и измерениям . 69 (11): 9243–9250. Бибкод : 2020ITIM...69.9243K . дои : 10.1109/TIM.2020.2994604 . ISSN 1557-9662 . S2CID 219453456 .

[1]

[2]

[3]