Рассмотрен производственный процесс на элеваторных комплексах, одна из основных задач которого формирование партий зерна с заданными показателями качества. Важное место отведено системе контроля физических и химико-биологических показателей зерна, нормируемых ГОСТ 9353–2016: массовая доля белка; количество и качество клейковины; число падения; стекловидность; натура; влажность; содержание сорной и зерновой примеси. Применяемая система контроля, приборное оснащение, методики измерений несовершенны продолжительны по времени и ориентированы на устаревшие приборы. применяемые на элеваторах. Методы лабораторных исследований зерна не позволяют их интегрировать в технический процесс управления современными машинами и аппаратами в «on-line» режиме. Описаны проблемы в определении засоренности, влажности зерна. В результате анализа современного состояния предложены направления совершенствования системы контроля качества зерна. Одним из способов уменьшения времени проведения лабораторного анализа зерна является применение приборов, использующих в своей работе метод БИК-спектроскопии. Инструментальной базой спектрального анализа являются: инфракрасные анализаторы и спектрофотометры. Они позволяют оперативно определять параметры: содержание жира, белка, крахмала, влажность, зольность. К достоинствам инфракрасных анализаторов качества зерна можно отнести: значительное сокращение времени на проведение анализа; существенная экономия энергоресурсов; приборы не требуют применения дорогостоящих расходных материалов и химических реактивов; менее жесткие требования по специальной подготовке предъявляются к обслуживающему персоналу, производящему измерения. Показана сфера применения в мировой практике инфракрасных анализаторов для анализа качества сельхозпродукции, описаны их достоинства.

1. Shewayrga H., Sopade P.A., Jordan D.R., Godwin I.D. Characterisation of grain quality in diverse sorghum germplasm using a Rapid Visco?Analyzer and near infrared reflectance spectroscopy // Journal of the Science of Food and Agriculture. 2012. V. 92. №. 7. P. 1402-1410. doi: 10.1002/jsfa.4714

2. Assadzadeh S., Walker C.K., McDonald L.S., Maharjan P. et al. Multi-task deep learning of near infrared spectra for improved grain quality trait predictions // Journal of Near Infrared Spectroscopy. 2020. V. 28. №. 5-6. P. 275-286. doi: 10.1177/0967033520939318

3. Poji? M., Mastilovi? J., Majcen N. The application of near infrared spectroscopy in wheat quality control //Infrared Spectroscopy–Life and Biomedical Sciences, Theophanides, T.(ed.), Rijeka, Croatia: Intech Publisher. 2012. P. 167-184.

4. Montes J.M., Technow F., Bohlinger B., Becker K. Grain quality determination by means of near infrared spectroscopy in Jatropha curcas L // Industrial crops and products. 2013. V. 43. P. 301-305. doi: 10.1016/j.indcrop.2012.06.054

5. Manley M., McGoverin C.M., Snyders F., Muller N. et al. Prediction of Triticale Grain Quality Properties, Based on Both Chemical and Indirectly Measured Reference Methods, Using Near?Infrared Spectroscopy // Cereal Chemistry. 2013. V. 90. №. 6. P. 540-545. doi: 10.1094/CCHEM-02-13-0021-R

6. ГОСТ Р 13585.3 – 83 Зерно. Правила приемки и методы отбора проб. М.: Стандартинформ, 2009. 12 с.

7. Фейденгольд В.Б., Темирбекова С.А. Лабораторное оборудование для контроля качества зерна и продуктов его переработки; 3е изд., перераб и доп. Москва: ДеЛи плюс, 2014. 247 с.

8. Butardo V. M., Sreenivasulu N., Juliano B. O. Improving rice grain quality: State-of-the-art and future prospects // Rice Grain Quality. 2019. P. 19-55. doi: 10.1007/978-1-4939-8914-0_2

9. Мелешкина Е.П., Методическое и приборное обеспечение современных производственно-технологических лабораторий предприятий хранения и переработки зерна // Современные методы, средства и нормативы в области оценки качества зерна и зернопродуктов: сборник материалов 13й Всероссийской научно-практической конференции (06–10 июня 2016 г., г. Анапа). КФ ФГБНУ «ВНИИЗ», Анапа, 2016. С. 10–14.

10. Мелешкина Е.П. Современные требования к производственно-технологическим лабораториям предприятий хранения и переработки зерна // Хлебопродукты. 2012. № 5. С. 42–45

11. Вобликов Е.М. Технология элеваторной промышленности. 2010. 384 с.

12. Злочевский В.Л., Борисов А.П. Исследование прочностных свойств зерновых материалов. 2017. 180 с.

13. ГОСТ 30483–97 Зерно. Методы определения общего и фракционного содержания сорной и зерновой примесей; содержания мелких зерен и крупности; содержания зерен пшеницы, поврежденных клопом-черепашкой; содержание металломагнитной примеси. М.: Стандартинформ, 2009. 21 с.

14. Мелешкина Е.П. Некоторые вопросы определения в зерне вредных примесей, начиная с июля 2018 // Хлебопродукты. 2018. № 9. С. 16–17.

15. Hernandez-Mart?nez M., Gallardo-Velazquez T., Osorio-Revilla G. et al. Prediction of total fat, fatty acid composition and nutritional parameters in fish fillets using MID FTIR spectroscopy and chemometrics // Food Science and Technology. 2013. V. 52(1). P. 12–20. 26. doi: 10.1016/j.lwt.2013.01.001

16. Yuen S.N., Choi S.M., Phillips D.L. et al. Raman and FTIR spectroscopic study of carboxymethylated non-starch polysaccharides // Food Chemistry. 2009. V. 114(3). P. 1091–1098. doi: 10.1016/j.foodchem.2008.10.053

17. Anjos O., Graca M., Campos P. et al. Application of FTIR-ATR spectroscopy to the quantification of sugarinhoney // Food Chemistry. 2015. V. 169. P. 218–223. doi: 10.1016/j.foodchem.2014.07.138

18. Buning-Pfaue H. Analysis of water in food by near infrared spectroscopy // Food Chemistry. 2003. V. 82(1). P. 107–115. doi: 10.1016/S0308-8146(02)00583-6

19. Meng X., Sedman J., Van De Voort F.R. Improving the determination of moisture in edibleoils by FTIR spectroscopy using acetonitrile extraction // Food Chemistry. 2012. V. 135(2). P. 722–729. doi: 10.1016/j.foodchem.2012.05.008

20. Reder M., Koczon P., Wirkowska M. et al. The application of FT-MIR spectroscopy for the evaluation of energy value, fat content, and fatty acid composition in selected organic oat products // Food Analytical Methods. 2014. V. 7(3). P. 547–55. doi: 10.1007/s12161-013-9652-2