Expertise alcoholic beverages based on digital databases

С целью выявления недоброкачественной и небезопасной для здоровья граждан продукции контролирующие организации проводят экспертизу спиртных напитков с использованием инструментальных методов анализа, в том числе газовой хроматографии, хромато-масс-спектрометрии, капиллярного электрофореза. Показания аналитических сигналов приборов, представленные в виде графиков, могут служить «отпечатками пальцев» для сравнения с «типичными» образцами даже без детальной идентификации отдельных пиков, однако это длительный и трудоемкий процесс, требующий большого практического опыта и внимательности лаборанта. В статье проработаны методологические основы создания модели, основанной на применении нейросетей для обработки базы данных электрофоретических профилей спиртных напитков. Цифровые технологии могут существенно упростить и ускорить процесс сравнительного анализа графических изображений результатов измерений на базе использования алгоритмов компьютерного зрения для автоматического распознавания и сравнения характерных особенностей графических изображений, таких как форма, высота, ширина и расстояние между пиками на электрофореграммах. В ходе исследования разработана концептуальная модель «Контроль качества алкогольной продукции». Выявлена необходимость и экспериментально подтверждена техническая возможность создания электронной базы данных электрофореграмм, полученных с применением метода капиллярного электрофореза. Для оптимизации визуального контроля спиртных напитков, основанного на методе «отпечатка пальца», спроектирована база данных «Электрофоретические профили спиртных дистиллированных напитков». Для наполнения базы данных наработали массив данных в виде 50 электрофореграмм спиртных дистиллированных напитков: виски, рома, текилы, самогона, ромовых и зерновых дистиллятов различного географического происхождения, полученных в ходе настоящего исследования. База данных позволит автоматизировать идентификацию 16 целевых анионов органических и неорганических кислот, наиболее характерных для напитков, приготовленных на основе дистиллятов. Предположительно использование разработанной концепции, основанной на применении цифровых технологий для оценки идентичности электрофорегамм, приведет к повышению точности идентификации и сокращению временных затрат на обработку данных не менее чем на 90 %. In order to identify products of poor quality and unsafe for the health of citizens, regulatory organizations conduct an examination of alcoholic beverages using instrumental methods of analysis, including gas chromatography, gas chromatography-mass spectrometry, and capillary electrophoresis. Readings of analytical signals from instruments, presented in the form of graphs, can serve as «fingerprints» for comparison with «typical» samples even without detailed identification of individual peaks, however, this is a long and labor-intensive process that requires a lot of practical experience and attentiveness of the laboratory assistant. The article elaborates the methodological basis for creating a model based on the use of neural networks for processing a database of electrophoretic profiles of alcoholic beverages. Digital technologies can significantly simplify and speed up the process of comparative analysis of graphic images of measurement results based on the use of computer vision algorithms for automatic recognition and comparison of characteristic features of graphic images, such as shape, height, width and distance between peaks in electropherograms. During the study, a conceptual model «Quality Control of Alcohol Products» was developed. The need has been identified and the technical feasibility of creating an electronic database of electropherograms obtained using the capillary electrophoresis method has been experimentally confirmed. To optimize the visual control of alcoholic beverages based on the «fingerprint» method, the «Electrophoretic profiles of distilled alcoholic beverages» database was designed. To fill the database, we generated a data array in the form of 50 electropherograms of distilled alcoholic beverages: whiskey, rum, tequila, moonshine, rum and grain distillates of various geographical origins, obtained during this study. The database will automate the identification of 16 target anions of organic and inorganic acids, most typical for drinks prepared on the basis of distillates. Presumably, the use of the developed concept, based on the use of digital technologies to assess the identity of electrophoresis, will lead to an increase in identification accuracy and a reduction in time spent on data processing by more than 90 %.