Preview

Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий

Расширенный поиск

Применение массива химических сенсоров для мониторинга степени зрелости плодов авокадо сорта Хасс

https://doi.org/10.20914/2310-1202-2026-2-

Аннотация

В статье представлены результаты исследования эффективности использования метода неразрушающего контроля по определению степени зрелости авокадо сорта Хасс с помощью системы сенсоров «электронный нос» на базе многоканального пьезогазоанализатора «МАГ-8». Актуальность исследования обусловлена необходимостью оценки физиологической активности и потенциальных сроков годности климактерических плодов с путем замены субъективных органолептических оценок объективными инструментальными онлайн методами контроля в цепи поставок с целью минимизации потерь скоропортящейся продукции. Целью данного исследования являлась оценка возможности применения разноселективного массива пьезокварцевых сенсоров многоканального газоанализатора «МАГ-8». для разработки экспрессного неразрушающего способа оценки степени зрелости плодов авокадо, позволяющего минимизировать потери продукции на всех этапах цепи поставок. Полученные результаты позволили дифференцировать плоды по стадиям созревания (незрелые, спелые, перезрелые) на основе анализа профилей летучих органических соединений, выделяемых плодами в процессе дозревания. В работе представлены данные, подтверждающие корреляцию принятых органолептических и физико-химических методов (эмиссия этилена, интенсивность дыхания, твердость, содержание сухих веществ, цвет, аромат), оценки степени зрелости плодов авокадо и результатов оценки. Результаты подтвердили наличие статистически значимых корреляций между параметрами сенсорных сигналов и физиологическим статусом плодов. Предложенный подход позволяет оперативно и с высокой воспроизводимостью классифицировать авокадо по степени зрелости и определять потенциальный остаточный срок годности продукции, что открывает перспективы для автоматизации складского мониторинга, оптимизации сроков реализации и снижения экономических издержек при импорте и хранении плодоовощной продукции.

Об авторах

Н. О. Раков
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Россия

аспирант, базовая кафедра индустрии качества, Стремянный переулок, д. 36, г. Москва, 109992, Россия



Л. Г. Елисеева
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

д.т.н., профессор, базовая кафедра индустрии качества, Стремянный переулок, д. 36, г. Москва, 109992, Россия



Т. А. Кумченко
Воронежский государственный университет инженерных технологий

д.х.н., профессор, кафедра физической и аналитической химии, пр-т Революции, 19, г. Воронеж, 394036, Россия



Список литературы

1. Николаева М.А., Елисеева Л.Г., Раков Н.О. и др. Пищевая ценность и товарное качество плодов авокадо // Пищевая промышленность. 2025. № 4. С. 78–82. doi: 10.52653/PPI.2025.4.4.014

2. Елисеева Л.Г., Николаева М.А., Токарев П.И. и др. Состояние и перспективы развития рынка авокадо // Технология и товароведение инновационных пищевых продуктов. 2025. № 2 (91). С. 97–105. doi: 10.33979/2219-8466-2025-91-2-97-105

3. Sa I., Ge Z., Dayoub F., Upcroft B. et al. DeepFruits: a fruit detection system using deep neural networks // Sensors. 2016. Vol. 16. No. 8. Article 1222. doi: 10.3390/s16081222

4. Wang J., Teng B., Yu Y. et al. Prediction of shelf life and quality of fruits using data fusion and machine learning: a review // Trends in Food Science & Technology. 2022. Vol. 125. P. 200–215.

5. Kuchmenko T.A. Electronic nose based on nanoweights, expectation and reality // Pure and Applied Chemistry. 2017. Vol. 89. No. 10. P. 1587–1601. doi: 10.1515/pac-2016-1108

6. Kuchmenko T.A., Lvova L.B. A perspective on recent advances in piezoelectric chemical sensors for environmental monitoring and foodstuffs analysis // Chemosensors. 2019. Vol. 7. No. 3. Article 39. doi: 10.3390/chemosensors7030039

7. Ле-Дейген И.М., Фам Тхи Лан, Скуредина А.А., Марков П.О. и др. Механизм образования комплексов типа «гость-хозяин» между рутином и 2-гидроксипропил-бета-циклодекстрином // Вестник Московского университета. Сер. 2. Химия. 2025. Т. 66. № 1. С. 67–71.

8. Краснюк И.И., Беляцкая А.В., Краснюк И.И., Степанова О.И. и др. Перспективы применения твердых дисперсий с поливинилпирролидоном в медицине и фармации // Фармация. 2016. № 6. С. 7–11.

9. Balasooriya I.L., Chen J., Korale Gedara S.M., Han Y. et al. Applications of nano hydroxyapatite as adsorbents: a review // Nanomaterials. 2022. Vol. 12. No. 14. Article 2324. doi: 10.3390/nano12142324

10. López-de-Dicastillo C., López-Carballo G., Vázquez P. et al. Designing an oxygen scavenger multilayer system including volatile organic compound (VOC) adsorbents for potential use in food packaging // Polymers. 2023. Vol. 15. No. 19. Article 3899. doi: 10.3390/polym15193899

11. Tarighat M.A., Behroozi A., Abdi G., Proestos C. Multivariate simultaneous determination of some PAHs in Persian Gulf oil-contaminated algae and water samples using miniaturized Triton X-100-mediated Fe₃O₄ nanoadsorbent and UV-Vis detection // Separations. 2023. Vol. 10. No. 6. Article 334. doi: 10.3390/separations10060334

12. Chen J., Zhu F. Characterization of physicochemical properties, fatty acids, flavor volatiles and phenolic compounds of avocado varieties // Food Chemistry. 2025. Vol. 482. Article 143533. doi: 10.1016/j.foodchem.2025.143533

13. Mahendran T., Brennan J.G., Hariharan G. Aroma volatiles components of 'Fuerte' avocado (Persea americana Mill.) stored under different modified atmospheric conditions // Journal of Essential Oil Research. 2019. Vol. 31. No. 1. P. 34–42. doi: 10.1080/10412905.2018.1495108

14. Baietto M., Wilson A.D. Electronic-nose applications for fruit identification, ripeness, and quality grading // Sensors. 2015. Vol. 15. No. 1. P. 899–931. doi: 10.3390/s150100899

15. Sanaeifar A., ZakiDizaji H., Jafari A., de la Guardia M. Early detection of contamination and defect in foodstuffs by electronic nose: a review // Trends in Analytical Chemistry. 2017. Vol. 97. P. 257–271. doi: 10.1016/j.trac.2017.09.014

16. Rodríguez P., Soto I., Villamizar J., Rebolledo A. Fatty acids and minerals as markers useful to classify Hass avocado quality: ripening patterns, internal disorders, and sensory quality // Horticulturae. 2023. Vol. 9. No. 4. Article 460. doi: 10.3390/horticulturae9040460

17. Hu J., Liu D., Zhu Y., Chen Z. et al. Establishing a maturity prediction model for respiratory fruits via ethylene-regulated physiology: a case investigation of avocado // Food Bioscience. 2024. Vol. 59. Article 104097. doi: 10.1016/j.fbio.2024.104097

18. Pateraki A., Pollo B.J., Augusto F., Psillakis E. Vacuum-assisted headspace solid-phase microextraction for volatile profiling of avocado puree: application to post-harvest ripening // Journal of Chromatography Open. 2025. Vol. 8. Article 100274. doi: 10.1016/j.jcoa.2025.100274

19. Betancourt-Arango E., Arango-Muñoz Y., Osorio-Tobón J.F. et al. Volatilomic analysis in peel, pulp and seed of Hass avocado (Persea americana Mill.) by gas chromatography with mass spectrometry // Food Science & Nutrition. 2025. Vol. 13. Article e70489. doi: 10.1002/fsn3.70489

20. Yahia E.M., Ramos-Aguilar A.L., Ornelas-Paz J. et al. Identification and characterization of phytochemicals in avocado (Persea americana Mill, var. Hass) fruit at different maturation and ripening stages // Journal of Food Quality. 2025. Vol. 2025. Article 7181926. doi: 10.1155/jfq/7181926


Рецензия

Для цитирования:


Раков Н.О., Елисеева Л.Г., Кумченко Т.А. Применение массива химических сенсоров для мониторинга степени зрелости плодов авокадо сорта Хасс. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2026;88(2):132-141. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2026-2-

For citation:


Rakov N.O., Eliseeva L.G., Kumchenko T.A. The use of an array of chemical sensors to monitor the degree of maturity of Hass avocado fruits. Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2026;88(2):132-141. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2026-2-

Просмотров: 19

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2226-910X (Print)
ISSN 2310-1202 (Online)