RAPID ODOUR SCREENING OF PAPERBOARD USING STATIC HEADSPACE-SIFT-MS

Význam tématu

Papírový karton obsahuje řadu těkavých organických sloučenin, které mohou negativně ovlivnit pachový profil obalů. Rychlé a selektivní instrumentální hodnocení pachů napomáhá zajištění kvality výrobků, urychluje kontrolní procesy a snižuje náklady spojené s prací trénovaných čichových panelů.

Cíle a přehled studie

Cílem studie bylo vyhodnotit možnost instrumentálního odhadnutí senzorického pachového hodnocení papírového kartonu pomocí statického headspace SIFT-MS spojeného s multivariační statistickou analýzou (SIMCA) a porovnat jej s výsledky tradičního senzoriálního panelu.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky papírového kartonu (21×4 cm, 1,3 g) byly umístěny do 20mL vialek, inkubovány při 60 °C po dobu 15 minut a odebírán 2,5 mL headspace zahřátou stříkačkou (150 °C). Vzorek byl vstříknut do SIFT-MS přístroje při celkovém průtoku 420 μL/s. Jako ionizační prekurzory byly použity H3O+, NO+ a O2+. Data nebyla korigována na objemovou ředění a vzorky nebyly replikovány, neboť mezi­vzorková opakovatelnost SIFT-MS je vysoká. Multivariační analýzu prováděl software Pirouette (SIMCA).

Hlavní výsledky a diskuse

SIFT-MS ve spojení se SIMCA umožnil diskriminaci 11 vzorků papírového kartonu s inter-class distancí nad prahovou hodnotou 3, což značí uspokojivou separaci. Nejvyšší diskriminační schopnost vykazovaly methanol, krátké aldehydy, těkavé mastné kyseliny, sulfid vodíku a seskviterpeny. Korelace s pachovými hodnoceními senzoriálního panelu prokázala, že metoda dokáže odlišit vzorky s nízkou (1,0–1,5) a vysokou (3,0) intenzitou zápachu, přičemž střední kategorie (2,0–2,75) vykazovaly částečné překryvy.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlý screening až 12 vzorků za hodinu
• Minimální příprava bez potřeby derivatizace
• Široké spektrum detekovaných sloučenin v reálném čase
• Úspora nákladů a zkrácení doby založené na senzoriálních panelech

Budoucí trendy a možnosti využití

Další kroky zahrnují rozšíření validace na větší soubory vzorků a různé typy obalových materiálů, implementaci online monitoringu ve výrobních linkách a využití pokročilých algoritmů strojového učení k dalšímu zlepšení predikčního výkonu.

Závěr

Předběžné výsledky potvrzují, že SH-SIFT-MS ve spojení s multivariační statistikou představuje perspektivní a efektivní nástroj pro objektivní hodnocení pachového profilu papírového kartonu a může významně podpořit proces kontroly kvality.

Reference

1. Spanel P, Smith D. Selected ion flow tube: a technique for quantitative trace gas analysis of air and breath. Med Biol Eng Comput. 1996;24:409.
2. Smith D, Spanel P. Selected ion flow tube mass spectrometry (SIFT-MS) for on-line trace gas analysis. Mass Spectrom Rev. 2005;24:661.
3. Prince BJ, Milligan DB, McEwan MJ. Application of SIFT-MS to real-time atmospheric monitoring. Rapid Commun Mass Spectrom. 2010;24:1763.
4. Shen W, Wang C. Multiple headspace extraction for the quantitative determination of residual monomer and solvents in polystyrene pellets using the Agilent 7697A Headspace Sampler. Agilent Technologies Application Note. 2012.
5. Kvalheim OM, Karstang TV. SIMCA – Classification by means of disjoint cross validated principal components models. In: Brereton RG, editor. Multivariate Pattern Recognition in Chemometrics; 1992. p.237.