Spektroskopi i næringsmiddelindustrien Effektiv prosesskontroll og bedre forståelse Praktiske eksempler fra Norge Jens Petter Wold

Næringsmiddelindustrien i dag: Under press! Konsumentene krever lavere priser og høy kvalitet Økende vektlegging på næringsinnhold og helse Økende krav til dokumentasjon og sporbarhet Matproduksjonen blir mer og mer industrialisert Sterkt behov for avanserte kvalitetsmålinger for prosess og produktkontroll Den ideelle målemetoden er rask og fortrinnsvis on-line  ikke-destruktiv nøyaktig  robust etc.

Utfordringer ved målinger på mat Matvarer er komplekse! Mange typer matvarer: kjøtt, fisk, frukt, pulvere, væsker, cerealer, meieriprodukter etc……. Stort sett heterogene produkter Ikke alltid lett å måle: Hilke egenskaper ønsker vi å måle? Kemiske, fysikalske, sensoriske Hvordan kan vi måle det? Spektroskopiske metoder, optikk Hvor på prøven kan det måles? Fysiologi, produksjonsprosess, optikk Når kan/må det måles? Interne bio-prosesser (enzymatiske, modning, harskning) Referansemetodene er ofte upresise Må ta hensyn til

Raske spektroskopiske teknikker brukes mer og mer som effektivt verktøy innen næringsmiddelforskning Muliggjør svært effektive og informative tilnærminger til komplekse problemstillinger Visualisering ved bruk av spektrale bilder gir bedre forståelse Muliggjør bredspektret og effektiv screening Genotype Fenotype beskrives med Raman, NIR, FT-IR

Myk og eksplorativ tilnærming Klassisk tilnærming Spektroskopi og kjemometri

Nærinfrarød spektroskopi - NIR Måler typiske hovedkomponenter i næringsmidler: fett, vann, protein, sukker….. En rekke ulike on-line systemer for næringsmidler eksisterer Protein i korn Sukker i frukt (epler, appelsiner, mandariner, meloner) I Norge brukes bl.a On-line måling av fett, vann, protein i kvernet kjøtt On-line måling av vann i potetgull

On-line NIR måler fett i batcher av oppmalt kjøtt Fatland Jæren AS: ”En pengemaskin!” ”viktig konkurranse-fortrinn”

Hva når produktene er heterogene og av begrenset størrelse? Eksempel: Vannmåling i klippfisk Vannet er ujevnt fordelt Tørr på utsiden fuktig inni Dekket av salt Varierende størrelse Manuell vraking er ressurskrevende og usikker Split cod is an important export product of Norway. Quality of split cod is traditionally judged manually by trained graders. It depends on size, shape, texture, colour, odour, and moisture content. The water content is one of the most important criteria in the market: low per cent of moisture gives higher price per kg fish, not only because one pays for more proteins, but also because dry fish is more stable during storage. Disagreement between buyer and seller has generated the need for an objective measurement of moisture content. Such measurements would also disburden the responsibility among the graders. The accuracy for manual grading of moisture is about  2%-units.

Refleksojnsmålinger - måler overflaten Detektor

Lyset tvinges inn i prøven Spek.

NIR skanner for klippfisk

Transfleksjonsbilde - et spekter i hvert bildepunkt Split cod to the left, transflection image to the right Higher intensity at thicker parts

NIR spektra fra klippfisk Abs. Less signal at shorter wavelengths (right part) due to stronger scattering. Water absorption at 980nm Less scattering but more water absorption at longer wavelengths. Silicon detector have very poor performance beyond 1040 nm.

On-line prediktert vanninnhold i hel klippfisk Prediksjonsfeil=±0.65 % Målt 50 46 44 42 40 38 36 Prediktert vanninnhold [%] 36 38 40 42 44 46 50 % vann

Demo hos WestFish i Ålesund

Scanning av laksefileter

Bilde av fettfordeling i laks - dannes on-line Fettinnhold [%] 0 5 10 15 20 25 30

Modell for prediksjon av fettinnhold i laksefilet 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Målt fett [%] 22 20 18 16 14 12 10 8 6 NIR prediktert fett

On-line måling av hele entrecoter Scanning av kjøtt On-line måling av hele entrecoter

On-line prediktert fettinnhold i hele entrecoter RMSEP=2.6 % 5 10 15 20 25 30 % fett Målt 30 25 20 15 10 5 Prediktert fettinnhold [%] magre medium fete

Vanninnhold i French fries Feasibility studie Matforsk/Sintef IKT: Vann og fettinnhold ~±0,7-1,5% Transfleksjon virker bedre enn refleksjon Skanner virker bedre enn lab-instrument Pilotprosjekt planlegges

Oppsummering NIR System for heterogene enkeltprodukter er utviklet Vi har miljøer i Norge som sammen kan skreddersy on-line NIR løsninger for mat spektroskopi/biomaterialer spektroskopi/instrumentering leverandører Industrialisering er på gang

Avbildende spektroskopi Spektral informasjon i hvert pixel (bildepunkt) Gir mulighet for kjemisk avbildning Godt egnet for deteksjon av objekter / områder med ulike spektrale egenskaper Eksempel: Automatisk påvisning av fecal kontaminering av kyllingslakt Finnes lett tilgjengelig og rimelig utstyr for on-line bruk

Visuell klassifisering av klippfisk Blod gulning leverflekker skinnrester Superior Universal

Spektrale egenskaper Hvit fisk gulning lever blod

S S

U/P U

P P

Fluorescensspektroskopi Meget følsom metode, måler lave konsentrasjoner Kvantifisering av bindevev i kjøtt Effektiv ikke-destruktiv måling av harskning i ulike næringsmidler (kjøtt, fisk, meieriprodukter)

Harskning, kan det måles? Kan det måles raskt og ikke-destruktivt?? Kan det måles med relevant sensitivitet???

Standard harskningsforløp Frie Peroksider Sekundære Tærtiære komponenter radikaler PV TBARS Stabile fluorescerende komponenter tid

Aldehydindusert fluorescens Kalkun Torsk

Fryselagret oppmalt kalkun (0 - 42 uker) Forsøk: To temp: -10°C -20°C To pakk: vakuum oksygentilgang

-20°C vakuum -20°C luft 0.15 - 0.27 0.14 - 1.0 TBARS 0.17 - 0.45 0.15 - 3.33 -10°C vakuum -10°C luft

Sammenheng: fluorescens og referansemålinger

Følsomhet? Antall uker før signifikant forskjell fra startverdi inntrer

Effekt av høy-oksygen pakking Tverrsnitt av kvernet kalkunlår Fluorescens etter 12 dager Utside av kjøttet Midt i kjøttet Lagret i vakuum 2.5 cm Fluorescensbilde : I de lyse områdene er kjøttet harskt

Oppsummering fluorescens og autooksidasjon Fluorescens kan brukes til å måle harskning direkte på komplekse matprodukter Metoden er følsom, men uspesifikk i forhold til ulike oksidasjonsprodukter Metoden er produktavhengig Virker bra på kjøtt- og fiskeprodukter, oljer Ikke på for eksempel cerealer Må kalibreres mot standard referansemetoder (sensorikk, GC-MS etc.) Kan brukes on-line/at-line

Mat belyses time etter time: fotooksidasjon

Utvikling av sensoriske egenskaper i ost ved belysning Eksponeringstid [timer] 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 10 20 30 40 50 Sensorisk respons Syrlig smak Solsmak Oksidert smak

Fluorescensspektra fra de samme ostene Bølgelengde [nm] Fluorescens int. Eksponeringstid (timer): 1/2 2 4 10 24 48

Standard harskningsforløp fotooksidasjon Standard harskningsforløp Frie Peroksider Sekundære Tærtiære komponenter radikaler TBA Fluorescernede komponenter tid

Regresjon: Oksidert lukt (R=0.90)

Sensorisk effekt av belysningsfarger på hvitost Mørke grønn gul orange rød blå transparent fiolett Syrlig lukt Sollukt Harsk lukt

Fluorescens spektra fra den eksponerte osten Wavelength [nm] 450 500 550 600 650 700 750 Fluorescence emission intensity 10000 20000 30000 40000 50000 60000

Enkel og billig instrumentering kan brukes

Belysning med og uten antioksidant Med antioksidant Uten antioksidant

Oppsummering fotooksidasjon Fluorescensspektroskopi er en meget følsom metode for måling av lys-indusert oksidasjon i meieriprodukter Måler nedbrytning av fotolabile prooksidanter Måler dannelse av oksidasjonsprodukter Kan brukes til effektiv evaluering av emballasje, pakkegasser, lyskilder etc. Egner seg også til andre produkter som inneholder lyssensitisere som riboflavin, porfyriner, klorofyll

Ramanspektroskopi Vibrasjonsspektroskopi, meget spesifikk, komplementær til FT-IR Punktmålinger Ikke følsom for vann - godt egnet for ikke-destruktive målinger på væsker og næringsmidler med mye vann Egnet for rask måling av fettsammensetning

Raman spektra fra laks karotenoider lipids Arb. units Raman skift [cm-1]

Raman probe

Prediktert vs. målt pigment i oppdrettslaks 7 R= 0.97 RMSECV= 0.34 mg/kg basert på kryssvalidering 6 5 Predicted carotenoids [mg/kg] 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 Measured carotenoids [mg/kg]

Raman målinger av pigment in oppdrettslaks Bedre forståelse for pigmentering

Raman spektra fra ulike oljer Raman shift, cm-1

Raman NIR 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 Raman Shift [cm-1] 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 Raman Raman Shift [cm-1] 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 Wavelength [nm] NIR

Prediksjon av Jodverdi (grad av mettethet) i fett/protein/vann emulsjoner Raman R=0.99 NIR R=0.91

Spesifikke fettsyrer Måling av 14:0 Måling av 20:5(n-3) (EPA)

Mulige applikasjoner Raman Rask kvantifisering av mettet, enumettet og flerumettet fett Påvisning og kvantifisering av marint fett i svinespekk Rask kvantifisering av fettsammensetning i laks som følge av fôring Kvantifisering av karotenoider Autentisitet: Er denne oljen ren?

FT-IR spektroskopi og mikroskopi Vibrasjonsspektroskopi, tyngre analytisk metode Klassifisering av mikroorganismer spektral mikroskopi

On-line monitorering avfermenteringsprosesser On-line metoder brukt: NIR FT-IR Raman Fluorescens Elekstronisk nese Spektroskopisk måling av kjemiske komponenter.

Identifisering av bakteriearter, eks. Listeria monocytogenes Sample wheel IR measurements Cultivation Identification 24 hours 30 minutes for 15 samples Oust A, Kirschner C, Møretrø T, Narvhus J, Kohler A 2004 FEMS microbiology letters 239 111-116. Oust A, Kirschner C, Møretrø T, Narvhus J, Kohler A 2004 Microbiological Methods 59 149-162.

Enda raskere identifisering av bakterier IR microscopic measurements of colonies Stamping device Cultivation on agar Identification 6-12 hours 10 minutes for 1 sample Oust A, Møretrø T, Kohler A 2005 FT-IR spectroscopy and microspectroscopy for identification of Listeria, manuscript.

Spektroskopi, optikk og dataanalyse Er viktige verktøy for kvalitetskontroll av mat Muliggjør on-line/at-line måling og inspeksjon av det totale produktvolumet Reduserer kostnader og sikrer kvalitet Muliggjør nye og effektive tilnærminger innen matforskning Økende bruk i fremtiden!