universitatea de ŞtiinŢe agricole Şi medicinĂ · pdf fileanaliza compuŞilor fenolici din...
TRANSCRIPT
UNIVERSITATEA DE ŞTIINŢE AGRICOLE ŞI MEDICINĂ VETERINARĂ CLUJ-NAPOCA
ŞCOALA DOCTORALĂ FACULTATEA DE ZOOTEHNIE ŞI
BIOTEHNOLOGII
Ing. TEODORA EMILIA RUSU (COLDEA)
TEZĂ DE DOCTORAT
STUDIUL COMPARATIV AL BIOMARKERILOR DE CALITATE, SIGURANŢĂ ŞI AUTENTICITATE
PENTRU BĂUTURI DISTILATE TRADIŢIONALE ROMÂNEŞTI
REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT
CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC
Prof. univ. dr. CARMEN SOCACIU
CLUJ-NAPOCA 2011
II
CUPRINS CUPRINS .................................................................................................................................... II
INTRODUCERE: SCOP ŞI OBIECTIVE ................................................................................ IV
CERCETĂRI PROPRII ........................................................................................................... VII
I. METODE DE OBŢINERE ŞI DETERMINARE A PARAMETRILOR DE CALITATE LA TREI SORTIMENTE DE BĂUTURI DISTILATE TRADIŢIONALE ................................ VIII
I.1. Colectarea şi selecţia probelor pe sortimente, date privind modul de obţinere ........... VIII
I.2. Determinarea parametrilor de calitate ........................................................................... IX
II. DETERMINAREA PARAMETRILOR CE CARACTERIZEAZĂ SIGURANŢA A TREI SORTIMENTE DE BĂUTURI DISTILATE TRADIŢIONALE .......................................... XIII
II.1. Materiale şi metode utilizate ........................................................................................ XIII
II.2. Rezultate şi discuţii ...................................................................................................... XIV
II.3. Concluzii ..................................................................................................................... XVII
III. COMPUŞI FENOLICI CA BIOMARKERI DE AUTENTICITATE AI DISTILATELOR DIN FRUCTE: AMPRENTA SPECTROMETRICĂ UV-VIS ........................................... XVIII
III.1. Materiale şi metode ................................................................................................. XVIII
III.2. Rezultate şi discuţii ................................................................................................. XVIII
III.3. Concluzii ..................................................................................................................... XX
IV. ANALIZA COMPUŞILOR FENOLICI DIN BĂUTURI DISTILATE PRIN CROMATOGRAFIE LICHIDĂ DE ÎNALTĂ PERFORMANŢĂ (HPLC) .......................... XXI
IV.1. Materiale şi metode .................................................................................................... XXI
IV.2. Rezultate şi discuţii .................................................................................................... XXI
IV.3. Concluzii ................................................................................................................. XXIII
V. COMPUŞII VOLATILI MINORI DIN DISTILATELE DE FRUCTE DETERMINAŢI PRIN ANALIZA GAZ-CROMATOGRAFICĂ CUPLATĂ CU SPECTROMETRIE DE MASĂ (GC-MS) .................................................................................................................. XXIV
V.1. Materiale şi metode .................................................................................................. XXIV
V.2. Rezultate şi discuţii .................................................................................................. XXIV
V.3. Concluzii ................................................................................................................... XXX
VI. ANALIZA SPECTROMETRICĂ ÎN INFRAROŞU (FTIR) CA METODĂ DE VERIFICARE A AUTENTICITĂŢII ................................................................................ XXXII
VI.1. Materiale şi metode ................................................................................................ XXXII
III
VI.2. Rezultate şi discuţii ................................................................................................ XXXII
VI.3. Concluzii ...................................................................................................................... XL
CONCLUZII GENERALE .................................................................................................... XLII
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ ........................................................................................... XLIV
IV
INTRODUCERE: SCOP ŞI OBIECTIVE
Cerinţele exigente ale consumatorilor din ultimii ani şi dorinţa producătorilor autohtoni
de a exporta cât mai mult în ţările din Uniunea Europeană, odată cu integrarea României din anul
2007, fac ca probleme legate de calitatea, siguranţa şi autenticitatea băuturilor alcoolice să îi
preocupe tot mai mult pe producătorii români. Noi metode de verificare a produselor se
implementează în fiecare an, autorităţile utilizând aceste metode pentru a identifica eventualii
falsificatori din domeniul producerii băuturilor alcoolice. Analize precum analiza RMN-ul
aplicată în cazul verificării autenticităţii vinurilor, metode gaz-cromatografice de verificare a
calităţii şi siguranţei băuturilor alcoolice, utilizate până acum câţiva ani doar în scopul cercetării,
fără a fi aplicate de către producători sau autorităţi contribuie la verificarea calităţii şi siguranţei
vinurilor şi a băuturilor alcoolice.
Astfel, verificarea calităţii şi siguranţei acestor tipuri de băuturi distilate, cât şi verificarea
autenticităţii lor, prin diferenţierea între sortimente şi depistarea anumitor metode de adulterare
(prin adăugarea de alcool provenit din alte surse decât din distilarea fructelor, adăugarea de
distilat de fructe cu valoare economică mai scăzută, comercializarea unui distilat mai puţin
valoros sub denumirea unuia cu o valoare şi o calitate mai ridicată) reprezintă probleme esenţiale,
de interes actual.
Scopul acestei teze de doctorat a fost evaluarea parametrilor de calitate şi siguranţă
prin aplicarea unor metode uzuale de analiză şi stabilirea unor metode de verificare a
autenticităţii a trei tipuri diferite de distilate din fructe (ţuică, pălincă de mere şi pălincă de
pere).
Principalele obiective au fost:
1. Determinarea parametrilor de calitate a celor trei sortimente de băuturi distilate
tradiţionale din fructe (concentraţie alcoolică, densitate relativă - prin densimetrie
electronică, pH, aciditate totală, extract sec total – prin metode fizico-chimice uzuale).
2. Determinarea parametrilor ce caracterizează siguranţa acestor categorii de băuturi
(utilizarea analizei gaz-cromatografice cuplate cu detector cu captura de electroni pentru
determinarea pesticidelor organoclorurate, aplicarea spectrometriei de absorbţie atomică
pentru determinarea conţinutului în metale grele – cupru şi plumb, şi a gaz-cromatografiei
cuplate cu detector de ionizare în flacară în vederea determinării compuşilor volatili
majori).
V
3. Utilizarea spectrometriei UV-VIS în vederea stabilirii amprentei spectrometrice UV-VIS
a compuşilor fenolici ca markeri de autenticitate ai distilatelor din fructe.
4. Analiza compuşilor fenolici prin cromatografie lichidă de înaltă performanţă (HPLC).
5. Analiza gaz-cromatografică cuplată cu detecţie prin spectrometrie de masă în vederea
determinării compuşilor volatili minori specifici fiecărui sortiment de distilat în parte.
6. Analiza spectrometrică FTIR ca metodă de verificare a autenticităţii distilatelor din
fructe.
7. Analiza chemometrică pentru interpretarea rezultatelor obţinute (Analiza Componentelor
Principale – PCA, Analiza Clusterilor - CA şi Regresia de tip Partial Least Squares -
PLS).
Structura tezei: teza este compusă din două părţi principale, denumite studiu bibliografic şi
cercetări proprii, incluzând materialele şi metodele utilizate, rezultatele obţinute şi discuţiile
aferente fiecărui capitol în parte.
Prima parte include două capitole (1-2):
Capitolul 1 descrie băuturile distilate tradiţionale cu definirea, nomenclaturaă, legislaţia
aplicată în domeniu şi modul lor de obţinere
Capitolul 2 sumarizează metodele de determinare a parametrilor de calitate şi siguranţă
din băuturile distilate tradiţionale
Partea a doua cuprinde şase capitole (3 - 8):
Capitolul 3: Metodele de obţinere a distilatelor de fructe analizate şi determinarea
parametrilor de calitate la trei sortimente de băuturi distilate tradiţionale (ţuică, pălincă
de mere şi pălincă de pere)
Capitolul 4: Determinarea parametrilor ce caracterizează siguranţa a trei sortimente
de băuturi distilate tradiţionale
Capitolul 5: Compuşii fenolici ca markeri de autenticitate ai distilatelor din fructe:
Amprenta spectrometrică UV-VIS
Capitolul 6: Analiza compuşilor fenolici din băuturi distilate prin cromatografie lichidă
de înaltă performanţă (HPLC)
Capitolul 7: Compuşii volatili minori din distilatele de fructe determinaţi prin analiza
gaz-cromatografică cuplată cu spectrometrie de masă (GC-MS)
VI
Capitolul 8: Analiza spectrometrică în infraroşu (FTIR) ca metodă de verificare a
autenticităţii
Originalitatea tezei de doctorat:
1. Optimizarea unei metode de extracţie utilizate în vederea analizei GC-ECD pentru
determinarea pesticidelor organoclorurate din băuturile alcoolice distilate.
2. Determinarea amprentei spectrometrice UV-VIS a compuşilor fenolici ca markeri de
autenticitate ai distilatelor din fructe din zona Transilvaniei.
3. Analiza gaz-cromatografică cuplată cu detecţie prin spectrometrie de masă în vederea
determinării compuşilor volatili minori specifici distilatelor de prune, mere şi pere
provenite din Transilvania.
4. Aplicarea analizei spectrometrice FTIR ca metodă rapidă şi puţin costisitoare de
verificare a autenticităţii distilatelor din fructe, cu posibilităţi de înlocuire a unor
metode gaz-cromatografice.
5. Analiza chemometrică pentru interpretarea rezulatelor obţinute (Analiza
Componentelor Principale - PCA şi Regresia de tip Partial Least Squares - PLS).
VII
CERCETĂRI PROPRII
Ţuica este o băutură alcoolică tradiţională obţinută exclusiv prin fermentarea alcoolică şi
distilarea prunelor. Ţuica are o concentraţie alcoolică cuprinsă între 24 şi 86% vol. alc. putând fi
clasificată astfel: ţuica curentă (produsă dintr-un amestec de marcuri de prune cu o concentraţie
alcoolică minimă de 24% vol. alc.), ţuica cu denumire de origine (ex. ţuică de Piteşti, Horezu,
Văleni) cu o concentraţie alcoolică de minim 28%, ţuica bătrână (maturată în butoaie cel puţin
un an) cu 28-32% vol. alc., ţuica superioară (şliboviţa, ţuică de Turţ, ţuică de Zalău) având 40-
50% vol. alc. (dubla distilare a ţuicii şi învechirea în butoaie timp de câţiva ani.
Pălinca este băutură alcoolică tradiţională românească obţinută exclusiv prin fermentarea
şi distilarea unui fruct sau a unui amestec de fructe, a unui marc de fructe sau a unui suc de
fructe sau amestec de fructe. De regulă aceste fructe sunt: mere, pere, caise, struguri sau resturi
de struguri de la obţinerea mustului. În cazul probelor cercetate, s-au obţinut probe de pălincă de
mere şi pere, distilarea s-a efectuat în rezervoare din cupru cu flacără deschisă sau în instalaţii de
distilare, la o concentraţie alcoolică de maxim 70% vol. alc., distilatul având mirosul şi aroma
fructului utilizat ca materie primă. Concentraţia alcoolică minimă este în medie de 40% vol. alc.
Utilizarea caramelului pentru îmbunătăţirea culorii produsului finit este interzisă, culoarea
galbenă sau galben-aurie putând fi obţinută prin maturarea în butoaie de lemn. Se interzice
adăugarea alcoolului etilic de origine agricolă sau a oricărui alt distilat de origine agricolă.
Depozitarea şi maturarea s-a realizat în recipienţi din lemn, oţel inoxidabil sau sticlă.
VIII
I. METODE DE OBŢINERE ŞI DETERMINARE A PARAMETRILOR DE CALITATE LA TREI SORTIMENTE DE BĂUTURI DISTILATE
TRADIŢIONALE
I.1. Colectarea şi selecţia probelor pe sortimente, date privind modul de obţinere
În perioada octombrie 2008 - septembrie 2010 au fost achiziţionate 26 de probe de
băuturi distilate naturale de fructe (din categoria ţuică, pălincă de pere şi pălincă de mere) din
diferite zone ale Transilvaniei. Probele s-au colectat din judeţele Alba, Cluj, Bistriţa-Năsăud,
Maramureş, Bihor, direct de la producători particulari (cazangii) pentru a avea o cât mai mare
siguranţă cu privire la autenticitatea lor.
Principiul de selectare al probelor a fost următorul: s-au luat câte 6 probe de ţuică din
judeţele Cluj, Bistriţa-Năsăud şi Maramureş, câte 4 probe de pălincă mere din judeţele Alba,
Cluj, Bistriţa-Năsăud, Bihor şi câte 4 probe pălincă de pere din judeţele Cluj, Maramureş,
Bistriţa-Năsăud. Acestea au fost produse în perioada 2006-2010. Tabelul 1 include lista probelor
analizate, codificarea, provenienţa şi anul producţiei distilatelor.
Tabelul 1/Table 1
Lista probelor: codificare, tipul distilatului, localizare, anul producţiei The sample list: codification, type of distillate, location, production year
Codificare/ Codification
Tipul distilatului/
Type of distillate
Provenienţa (Judeţ / Localitate) Provenience(County/ Location)
Anul producţiei/ Production
year
P1
Ţuica
Cluj Tioltiur 2009 P2 Cluj Petreşti 2009 P3 Bistriţa-Năsăud Beclean 2009 P4 Cluj Ciucea 2009 P5 Maramureş Seini 2008 P6 Cluj Morlaca 2009 P7 Maramureş Săliştea de Sus 2009 P8 Maramureş Vişeu de Jos 2009 P9 Maramureş Vişeu de Sus 2009
P10 Maramureş Moisei 2009 P11 Maramureş Leordina 2009 P12 Bistriţa-Năsăud Năsăud 2009 P13 Bistriţa-Năsăud Rebrişoara 2009 P14 Bistriţa-Năsăud Salva 2009 P15 Bistriţa-Năsăud Runc 2009 P16 Bistriţa-Năsăud Feldru 2010
IX
Codificare/ Codification
Tipul distilatului/
Type of distillate
Provenienţa (Judeţ / Localitate) Provenience(County/ Location)
Anul producţiei/ Production
year
P17 Cluj Bârlea 2007 P18 Cluj Negreni 2009 M19
Pălincă mere
Bistriţa-Năsăud Coşbuc 2010 M20 Alba Ocoliş 2008 M21 Cluj Câţcău 2009 M22 Bihor Tulca 2008 PE23
Pălincă pere
Cluj Negreni 2009 PE24 Maramureş Şişeşti 2006 PE25 Bistriţa-Năsăud Runc2 2009 PE26 Cluj Aiton 2008
Fermentarea fructelor, măcinate în prealabil în moara cu ciocane cu sau fără eliminarea
sâmburilor, s-a realizat în butoaie de lemn sau plastic pe o perioadă de 2-3 luni, din august până
în octombrie sau chiar până primăvara, în spaţii umbrite ferite de razele directe ale soarelui, la
temperatură ambiantă.
La sfârşitul perioadei de fermentare, distilarea s-a efectuat în cazane din cupru, de obicei
în număr de două, pentru a se optimiza timpii de producţie. Astfel, într-un cazan prevăzut cu
omogenizator cu palete acţionat de un motor electric sau de manivelă, s-a fiert borhotul cu o
anumită cantitate de apă adăugată în funcţie de vâscozitatea borhotului. Distilarea s-a efectuat în
2 etape. Astfel, în prima etapă s-a fiert borhotul. Ceea ce se colectează la începutul primei etape
de distilare se înlătură din proces. Etapa se consideră încheiată atunci când distilatul colectat
ajunge la concentraţie alcoolică redusă, cât mai săracă în alcool etilic (verificată prin arderea
distilatului colectat sau cu termoalcoolmetrul). La sfârşitul acestei etape, borhotul epuizat de
alcool, se înlătură şi el. În etapa a doua, distilatul colectat anterior („vodca”) s-a fiert din nou în
cel de al doilea cazan. Primul litru de distilat rezultat în această etapă s-a eliminat (fracţiunea
frunţi), având gust arzător şi fiind toxic. Concentraţia alcoolică a distilatului s-a ajustat cu apă
dedurizată sau cu apă de izvor. Distilatul produs finit poate fi consumat fie imediat, fie păstrat în
vederea maturării pentru îmbogăţirea calităţilor lui. Depozitarea s-a efectuat pentru învechire în
butoaie din lemn, recipiente din plastic sau damigene din sticlă.
I.2. Determinarea parametrilor de calitate
I.2.1. Materiale şi metode utilizate Pentru determinarea concentraţiei alcoolice s-a utilizat metoda prin densimetrie
electronică (bazată pe oscilaţia frecvenţei rezonante a unei probe într-o celulă de oscilare).
X
Analiza densimetrică s-a făcut cu un densimetru electronic, model DDM 2911, cu afişaj digital,
cu celulă de măsurare conectată la un regulator de temperatură încorporat, fabricaţie Rudolph
Research Analytical, seria: 2045, domeniu de măsură: 0-3 g/cm3. Aciditatea totală a fost
determinată prin titrare cu soluţie de hidroxid de sodiu 0,1n, în prezenţa fenoftaleinei ca
indicator. Pentru măsurarea pH-ului probelor s-a utilizat un pH-metru digital cu afişarea
rezultatului măsurătorii pe ecran, iar extractul sec total a fost determinat prin evaporarea
produsului la temperatura de fierbere a apei.
I.2.2. Rezultate şi discuţii Valorile obţinute pentru concentraţia alcoolică şi densitatea relativă din probele de ţuică,
pălincă de mere şi pălincă de pere sunt prezentate în tabelele 2, 3 şi 4. Pentru aceste tipuri de
băuturi alţi autori au determinat fie valori apropiate (în cazul aplicării procedeului dublei
distilări), fie valori mai scăzute. Astfel că, TEŠEVIĆ et al. (2005) a determinat prin GC-MS
valori cuprinse între 38-45% v/v în distilatul de prune, GARCÍA LLOBODANIN LAURA et al.
(2008) în sortimentul de distilat de pere din varietatea Blanquilla a determinat valori cuprinse
între 26-31% v/v. O altă băutură obţinută prin distilarea fructelor, “Drejna”, originară din
Peninsula Balcanică, a avut concentraţii alcoolice cuprinse între 42-46%vol. (TEŠEVIĆ et al.,
2009). HERNÁNDEZ-GÓMEZ et al. (2005) a obţinut prin GC-MS 58-69% v/v etanol în
distilatul de pepene.
Tabelul 2/Table 2 Valorile obţinute pentru concentraţia alcoolică şi densitatea relativă la
probele de ţuică (P1-P18) The values obtained for alcohol concentration and relative density in
ţuica samples (P1-P18)
Codificare/ Codification
Localitate/ Location
Densitate relativă/ Relative density,
g/cm3
Concentraţie alcoolică/ Alcohol concentration,
% vol. P1 Tioltiur 0,93330 48,37 P2 Petreşti 0,92916 50,50 P3 Beclean 0,93342 48,31 P4 Ciucea 0,93395 48,03 P5 Seini 0,92551 52,32 P6 Morlaca 0,93061 49,76 P7 Săliştea de Sus 0,93142 49,34 P8 Vişeu de Jos 0,92406 53,03 P9 Vişeu de Sus 0,93162 49,24
P10 Moisei 0,92089 54,56 P11 Leordina 0,92626 51,95 P12 Năsăud 0,92514 52,50 P13 Rebrişoara 0,91506 57,29
XI
Codificare/ Codification
Localitate/ Location
Densitate relativă/ Relative density,
g/cm3
Concentraţie alcoolică/ Alcohol concentration,
% vol. P14 Salva 0,91902 55,45 P15 Runc 0,93815 45,77 P16 Feldru 0,92160 54,22 P17 Bârlea 0,92859 50,80 P18 Negreni 0,92956 50,29
Valori medii obţinute/Mean values 0,93±0,01 51,21±2,96 Limite admisibile/Admisible limits - min. 24; max. 86
Tabelul 3/Table 3 Valorile obţinute pentru concentraţia alcoolică şi densitatea relativă la
probele de pălincă de mere (M19-M22) The values obtained for alcohol concentration and relative density in
Apple brandy samples (M19-M22)
Codificare/ Codification
Localitate/ Location
Densitate relativă/ Relative density,
g/cm3
Concentraţie alcoolică/ Alcohol concentration,
% vol. M19 Coşbuc 0,92976 50,19 M20 Ocoliş 0,92461 52,76 M21 Câţcău 0,93411 47,94 M22 Tulca 0,93003 50,06
Valori medii obţinute/Mean values 0,93±0,004 50,24±1,97 Limite admisibile/Admisible limits - min. 40; max. 70
Tabelul 4/Table 4
Valorile obţinute pentru concentraţia alcoolică şi densitatea relativă la probele de pălincă de pere (PE23-PE26)
The values obtained for alcohol concentration and relative density in pear pălinca samples (PE23-PE26)
Codificare/ Codification
Localitate/ Location
Densitate relativă/ Relative density,
g/cm3
Concentraţie alcoolică/ Alcohol concentration,
% vol. PE23 Negreni 0,9337 48,16 PE24 Şişeşti 0,93974 44,89 PE25 Runc2 0,93585 47,02 PE26 Aiton 0,94784 40,12
Valori medii obţinute/Mean values 0,94±0,01 45,05±3,55 Limite admisibile/Admisible limits - min. 40; max. 70
Aciditatea totală a înregistrat valori cuprinse între 0,04 şi 0,35 g acid acetic/100 ml alc
anh., pH-ul s-a încadrat între valorile 3,7 – 5,4, iar extractul sec total a avut valori situate în jurul
a 0,01 g/100 ml distilat.
XII
I.2.3. Concluzii
1. Valorile medii ale concentraţiilor alcoolice au depăsit 50% vol. alc. în timp ce pălinca de
pere, a avut valoare medie de 45% vol. alc. Toate probele analizate s-au încadrat în
limitele legal admise pentru concentraţia alcoolică. O singură probă, PE26, s-a apropiat
foarte mult de valoarea limitei inferioare a concentraţiei alcoolice.
2. Valorile acidităţii totale exprimate în g acid acetic/100 ml alc anh. au oscilat între 0,14 şi
0,20, mai ridicate pentru pălinca de pere, dar nu semnificativ statistic. La o singură probă
de ţuică s-a determinat valoarea acidităţii totale ca fiind peste limita legal admisă, de 0,25
g acid acetic/100 ml alc. anh. şi anume la proba P15. Unele probe P1, P2, P5, P12, P13,
P15, P17, M20, M21, PE24, PE26 au avut valoarea acidităţii totale peste mediile
determinate pe sortimente.
3. Valorile medii de pH au fost cuprinse între 4,21 şi 4,61, valori mai mari fiind înregistrate
la pălinca de mere. Cea mai scăzută valoare a pH-ului s-a stabilit la probele P15, M20,
PE24.
4. Valorile obţinute pentru extractul sec total au fost asemănătoare, fără a exista diferenţe
semnificative statistic, explicaţia provenind din faptul că distilatele au compuşi majoritari
apa şi etanolul, fiecare cu aport situat în jurul valorii de 50%.
XIII
II. DETERMINAREA PARAMETRILOR CE CARACTERIZEAZĂ SIGURANŢA A TREI SORTIMENTE DE BĂUTURI DISTILATE
TRADIŢIONALE
II.1. Materiale şi metode utilizate Pentru determinarea metalelor grele, cupru şi plumb, s-a utilizat un spectrometru de
absorbţie atomică tip AVANTA ∑, serie A5018, cu autosampler PAL 3000 şi cuptor de grafit.
Pesticidele organoclorurate au fost determinate prin procedura gaz-cromatografică cuplată cu
detector cu captură de electroni (GC-ECD) utilizată în cazul apei potabile. O cantitate de 250 ml
probă (distilat) au fost extrase de două ori cu câte 5 ml de n-hexan. Extractele au fost unificate şi
desicate prin trecere printr-o coloană cu Na2SO4 anhidru. Extractul a fost uscat într-un rotavapor
la 60oC şi redizolvat într-un ml de hexan pentru analiza GC. Aparatul utilizat a fost un gaz-
cromatograf Hewlett Packard GC 4890D echipat cu detector cu captură de electroni (ECD), o
coloană de separare HP-608 de 30 m lungime, cu diametru interior de 0,53 mm. A fost injectat
câte 1 µl din fiecare probă (preparată ca mai sus). Pe baza timpilor de retenţie s-au identificat
pesticidele organoclorurate, iar cu ajutorul amestecului standard de pesticide pure utilizat s-a
determinat analiza lor cantitativă. Temperatura coloanei la 120°C fost menţinută timp de 1 minut,
apoi crescută cu 10°C/minut până la 250°C; această temperatură finală a fost menţinută timp de
20 minute. Temperatura injectorului a fost de 300°C. Temperatura detectorului ECD a fost de
300°C.
La determinarea compuşilor volatili majori s-a utilizat un gaz-cromatograf model
6850A, echipat cu detector FID şi autosampler cu 16 poziţii pentru injectarea automată a
probelor de analizat; separarea compuşilor s-a făcut pe o coloană cromatografică capilară ZB-
WAXplus, cu dimensiunile: 60 m x 0,25 mmID x 0,25 µm film tihckness, fază staţionară:
crosslinked polietilenglicol, domeniu de temperatură: 20 – 260°C. Firma Zebron; Gazul purtător
a fost heliul. Pentru detectorul pentru FID, model FID 1000-220 (fabricaţie PARKER Balston) s-
a utilizat o staţie de generare hidrogen ultra pur şi uscat dintr-o sursă de apă deionizată, utilizând
principiul disocierii electrolitice a apei şi conducţia protonului de hidrogen prin membrană.
Această staţie de gaze încorporează şi un generator de aer sintetic, care purifică aerul furnizat de
o sursă de aer comprimat la o puritate de sub 0.01 ppm hidrocarburi. Programul de temperatură
aplicat în determinarea compuşilor volatili majori este prezentat în tabelul 5. Au fost identificaţi
compuşii volatili majori pe baza timpilor de retenţie şi prin comparare cu standarde pure.
Standardul intern utilizat în toate probele a fost 3-pentanolul.
XIV
Tabelul 5/Table 5
Programul de temperatură aplicat în determinarea compuşilor volatili majori
The temperature program applied in major volatile compounds determination
Rampe/Ramps Rata/Rates, °C/min
Temperatura finală/ Final temperature, °C
Timp final/ Final time, min
1 12 58 4 2 3 85 0 3 30 155 3 4 200 230 5
II.2. Rezultate şi discuţii
Metale grele – cupru şi plumb
Metalele grele au înregistrat valori cuprinse în tabelul 6.
Tabelul 6/Table 6
Valorile obţinute pentru conţinutul în metale grele - cupru şi plumb - în probele de băuturi
distilate (ţuică, pălincă de mere, pălincă de pere) exprimate în mg/l, respectiv µg/l
The values obtained for the amounts of heavy metals – copper and lead – in distilled beverages samples (plum, apple and pear brandy) expressed in mg/l, respectively µg/l
Băutură distilată din fructe Cu, mg/l Pb, µg/l
Ţuică 1,98 – 10,17 29 - 820
Pălincă de mere 1,54 – 6,13 151 – 468
Pălincă de pere 2,15 – 5,87 156 - 314
Pesticide organoclorurate
Conţinutul în pesticidele organoclorurate din probele analizate a fost următorul: 0,025
µg/l dieldrin (proba P2), 0,057 µg/l dieldrin (proba P3), 0,082 µg/l α-HCH, 0,169 µg/l γ-HCH,
0,039 µg/l Endosulfan2, 0,214 µg/l endrin aldehida (proba P5). În figura 1 este reprezentată
cromatograma GC-ECD a probei P5.
XV
Fig. 1. Cromatograma GC-ECD a probei P5 evidenţiind prezenţa pesticidelor organoclorurate: alfa-HCH (TR=19,236 min); gama-HCH (TR=20,964 min); endosulfan 2 (TR=35,890 min);
endrin aldehida (TR=38,909 min).
Fig. 1. The GC- ECD chromatogram of sample P5 showing the presence of organochlorine pesticides: alfa-HCH (TR=19,236 min); gama-HCH (TR=20,964 min); endosulfan 2 (TR=35,890
min); endrin aldehyde (TR=38,909 min). Compuşi volatili majori. Amprenta gaz-cromatografică GC-FID specifică probei M20 este
exemplificată în figura 2.
Fig. 2. Gaz-cromatograma compuşilor volatili majori în proba M20. Identificarea peak-urilor: 1 =
Acetaldehyde; 2 = Ethyl acetate; 3 = Methanol; 4 = 2-Butanol; 5 = 1-Propanol; 6 = Iso-butylic Alcohol; 7 = 3-Pentanol (IS); 8 = 1-Butanol; 9 = Amyl Active Alcohol; 10 = Iso-amylic Alcohol.
Fig. 2. The GC-FID chromatogram of major volatile compounds in sample M20. Peak
identification: 1 = Acetaldehyde; 2 = Ethyl acetate; 3 = Methanol; 4 = 2-Butanol; 5 = 1-Propanol; 6 = Iso-butylic Alcohol; 7 = 3-Pentanol (IS); 8 = 1-Butanol; 9 = Amyl Active
Alcohol; 10 = Iso-amylic Alcohol.
XVI
Rezultatele obţinute pentru mediile compuşilor volatili majori din probele de distillate de
fructe sunt prezentate în tabelul 7.
Tabelul 7/Table 7 Compuşi volatili majori determinaţi în distilatele de fructe prin GC-FID. Prin analiza statistică au
fost determinate diferenţele semnificative dintre valorile medii din ţuica (MVP) din diferite regiuni de origine, pălincă de mere (MVA) şi pălincă de pere (MVPe). SD-Deviaţia standard.
Valorile cu litere ataşate (a, b, c) sunt seminifativ diferite (P<0.05)
Major volatile compounds found in fruit distillates as determined by GC-FID. By statistical analysis, the significance of differences between the mean values for plum brandy between
different regions of origin (MVP), apple brandy (MVA) and pear brandy (MVPe) was determined. SD-standard deviation. The values with different letters superscript (a, b, c) are significantly
different (P<0.05).
Cod
ific
are/
Sa
mpl
e co
de
Compus volatil / Volatile compound (mg/100 ml anh. alc.)
Ace
tald
ehyd
e
Eth
yl A
ceta
te
Met
hano
l
Fur
fura
l
2-B
utan
ol
1-P
ropa
nol
Iso-
buty
lic
Alc
ohol
1-B
utan
ol
Am
yl A
ctiv
e A
lcoh
ol
Iso-
amyl
ic
Alc
ohol
MVP CJ 15,11a 284,17b 1099,61a 2,86b 7,55b 94,87a 76,16a 10,73b 35,31a 144,36a
SD 8,68 210,82 135,54 1,89 6,71 51,76 38,43 6,64 16,87 72,68
MVP BN 13,60b 308,14a 928,77b 3,18a 4,91c 79,30b 41,76c 12,94a 27,11c 90,05c
SDP 5,16 149,90 100,47 2,01 5,89 56,98 15,46 12,23 9,85 32,48
MVP MM 14,74a 263,55b 837,12c 3,25a 12,52a 94,34a 64,58b 9,45c 28,93b 103,75b
SD 6,76 127,87 308,78 3,73 18,87 35,56 38,15 7,75 15,45 50,73
MVP 14,49c 285,29b 955,17b 3,09b 8,33b 89,50b 60,83a 11,04b 30,45b 112,72b
SD 6,62 157,61 221,23 2,52 11.78 46,58 33,90 8,76 13,98 56,42
MVA 14,93b 246,04c 904,70c 3,66a 1,36c 51,09c 46,86c 8,13c 38,61a 146,29a
SD 2,63 169,62 256,62 2,19 2,01 56,75 6,57 4,83 13,10 51,57 MVPe
19,92a 312,62a 990,68a 2,68c 61,09a 116,90a 53,13b 11,95a 27,59c 107,25c SD
8,43 175,63 209,54 1,41 36,93 84,07 12,17 3,88 10,29 31,79
Valorile obţinute pentru compuşii volatili majori au fost în concordanţă cu cele
determinate de alţi autori, excepţie făcând doar acetatul de etil care a înregistrat valori mai mari
(SATORA and TUSZYŃSKI, 2010; VERSINI et al., 2009; WINTEROVÁ et al., 2008;
RUSU(COLDEA) TEODORA EMILIA et al., 2011).
XVII
II.3. Concluzii
S-au identificat, pe baza analizelor principalii parametrii de siguranţă a probelor de băuturi
distilate investigate. Astfel:
1. S-au identificat probe cu valori crescute ale concentraţiilor de cupru (8 probe de ţuică din
18 analizate) şi 2 de pălincă de mere (din 4 analizate). S-au identificat de asemenea 6
probe de ţuică cu valori depăşite pentru plumb (două dintre acestea având şi concentraţii
depăşite de cupru), o probă de pălină de mere şi o probă de pălincă de pere. Unele dintre
probe au avut valori mult peste valorile medii ale sortimentului de care aparţin (de până la
de două ori mai mari în cazul cuprului, respectiv de aproape trei ori mai mari în cazul
plumbului). În general, probele de ţuică sunt mai expuse la contaminare cu metale grele.
2. Prin analiza GC-ECD probele cu conţinut determinat de pesticide organoclorurate sunt
P2, P3 şi P5. Tipurile de pesticide organoclorurate găsite în probele de ţuică sunt:
dieldrin, α-HCH, γ-HCH, endosulfan 2 şi endrin aldehyde. Valorile înregistrate pentru
probele P3 şi P5, au fost mai mari decât limitele maxime admisibile impuse (în cazul apei
potabile, neexistând standarde pentru aceste produse). Din cauza faptului că acest tip de
băuturi nu este consumat în cantităţi atât de ridicate precum apa, acestea nu prezintă un
risc atât de mare pentru sănătatea omului.
3. În ceea ce priveşte analiza GC-FID a compuşilor volatili principali, rezultatele obţinute în
acest studiu au fost în concordanţă cu alte determinări de referinţă, excepţie făcând
acetatul de etil, care a avut valori mai ridicate faţă de datele raportate de alţi autori.
4. Cantitativ, metanolul reprezintă al doilea compus volatil după etanol în distilatele
analizate.
5. Acetaldehida, acetatul de etil, metanolul şi alcoolii superiori totali din pălinca de pere au
înregistrat valori semnificativ mai ridicate faţă de ţuică sau pălinca de mere, doar
furfuralul a avut cea mai scăzută valoare în pălinca de pere, cea de mere fiind cea mai
bogată în furfural.
6. S-au observat diferenţe în funcţie de regiunea de origine (în probele de ţuică). Diferenţele
statistice în cazul MVPe au fost semnificativ mai ridicate decât MVA pentru acetatul de
etil, metanol, 2-butanol, 1-propanol şi 1-butanol, iar pentru furfural, alcool amil activ şi
alcool iso-amilic, valorile MVA au fost semnificativ mai ridicate decât MVPe.
XVIII
III. COMPUŞI FENOLICI CA BIOMARKERI DE AUTENTICITATE AI DISTILATELOR DIN FRUCTE: AMPRENTA SPECTROMETRICĂ UV-
VIS
III.1. Materiale şi metode
S-au înregistrat spectrele UV-VIS pe domeniul 200-500 nm cu ajutorul spectrometrului
JASCO 530. Probele au fost analizate după o diluare prealabilă 1:10 cu apă distilată.
Determinarea compuşilor polifenolici totali s-a făcut prin metoda Folin-Ciocâlteu. S-a utilizat 1
ml de probă, care s-a introdus într-un balon cotat de 100 ml; s-au adăugat 60-70 ml apă distilată
şi 5 ml reactiv Folin-Ciocâlteu, apoi s-au omogenizat. După 1 minut şi înainte de 8 minute s-au
adăugat 15 ml soluţie carbonat de sodiu 7,5 %. S-a notat acest moment ca fiind momentul “0” şi
s-a omogenizat din nou. S-a adus totul la volum de 100 ml cu apă distilată. După 2 ore s-a citit
absorbanţa probelor la λ = 750 nm faţă de martor (blank). Din ecuaţia curbei de calibrare s-a
calculat cantitatea de polifenoli totali (exprimată în mg/ml distilat).
III.2. Rezultate şi discuţii Analiza comparativă a spectrelor UV-VIS
Pe parcursul procesului de maturare se extrag compuşi fenolici (alături de alţi compuşi)
din butoaiele de lemn unde sunt depozitate distilatele. Cantitatea de compuşi fenolici care se
extrage depinde de durata păstrării distilatului în butoi, tipul distilatului şi mărimea butoiului de
depozitare. Datorită interacţiunilor dintre compuşi din timpul procesului de învechire
concentraţia compuşilor fenolici se poate modifica (TEŠEVIĆ et al., 2005).
Comparativ, se constată (Figura 3) deosebiri ale formei spectrelor, dependente de
compoziţie şi de modul de obţinere, chiar şi la acelaşi tip de fruct.
Se constată în general două maxime de absorbţie, unul la 277-280 nm şi un al doilea la
230-250 nm, raportul între aceste două tipuri de semnale de absorbţie fiind diferit. În general
semnalul intens de la 277-280 nm este atribuit acidului galic, iar semnalele intense de la 230-240
nm, acidului protocatecuic şi clorogenic.
XIX
Ţuică (judeţul Cluj): P1 - albastru, P2 - verde, P4 - roşu, P6 - galben, P17 - maro, P18 – roz Ţuică (Cluj County): P1 - blue, P2 - green,
P4 - red, P6 - yellow, P17 - brown, P18 - pink
Ţuică (judeţul Bistriţa-Năsăud): P3 - albastru, P12 - verde, P13 - roşu, P14 - galben, P15 - maro, P16 - roz.
Ţuică (Bistriţa-Năsăud County): P3 - blue, P12 - green, P13 - red, P14 - yellow, P15 - brown, P16 - pink
-0.01
0.8
0.2
0.4
0.6
200 500300 400
Abs
Wavelength [nm]
-0.01
0.8
0.2
0.4
0.6
200 500300 400
Abs
Wavelength [nm]
Ţuică (judeţul Maramureş): P5 - albastru, P7 - verde, P8 - roşu, P9 - galben, P10 - maro, P11 - roz. Ţuică (Maramureş County): P5 - blue, P7 - green, P8 - red, P9 - yellow, P10 - brown, P11 - pink.
-0.01
1.3
0.5
1
200 500300 400
Abs
Wavelength [nm]
Pălincă de mere: M19 - albastru, M20 - verde, M21 - roşu, M22 - galben.
Apple brandy: M19 - blue, M20 - green, M21 - red, M22 - yellow.
Pălincă de pere: PE23 - albastru, PE24 - verde, PE25 - roşu, PE26 – galben
Pear brandy: PE23 - blue, PE24 - green, PE25 - red, PE26 – yellow
-0.01
0.8
0.2
0.4
0.6
200 500300 400
Abs
Wavelength [nm]
-0.01
1
0.5
200 500300 400
Abs
Wavelength [nm]
Fig. 3. Imaginea comparativă a amprentelor spectrale UV-VIS
pe categorii de băuturi distilate investigate.
Fig. 3. Comparative UV-VIS spectral fingerprints
of different categories of distillates.
XX
III.3. Concluzii
1. Analiza spectrometrică UV-VIS a permis determinarea amprentei specifice compuşilor de
tip fenolic, stabilindu-se diferenţe calitative între ţuică, pălincă de mere şi pălincă de pere,
evidenţiate de două tipuri de maxime de absorbţie, unul la 277-280 nm şi un al doilea la
230-250 nm, raportul între aceste două tipuri de semnale de absorbţie fiind diferit în
funcţie de tipul de băutură.
2. Pe baza analizei spectrometrice UV-VIS se constată o variabilitate mare a compoziţiei în
compuşii fenolici care nu depind de regiunea de provenienţă în cazul ţuicii, şi nici de tipul
fructului. Se consideră că diferenţele între raportul acizilor galic, protocatecuic şi
clorogenic depinde de soiul fructului utilizat şi procedura de obţinere.
3. Din punct de vedere cantitativ, valorile absorbţiilor UV-VIS la 277 nm (caracteristice
compusului major acid galic) au permis ierarhizarea compoziţiei astfel: ţuica a avut o
compoziţie maximă de compuşi fenolici, urmată de pălinca de mere şi pălinca de pere.
Ţuica provenită din judeţul Maramureş a avut cea mai mare cantitate de compuşi fenolici.
XXI
IV. ANALIZA COMPUŞILOR FENOLICI DIN BĂUTURI DISTILATE PRIN CROMATOGRAFIE LICHIDĂ DE ÎNALTĂ PERFORMANŢĂ
(HPLC)
IV.1. Materiale şi metode Separarea compuşilor fenolici din probe s-a efectuat într-un sistem HPLC Agilent 1200
(Agilent Technologies) cu detector UV-VIS, utilizând o coloană Supelcosil LC 18 OA 5µm, 4 X
250 mm şi o purificare prealabilă printr-un filtru milipor de dimensiuni 0,45 µm. Probele au fost
injectate direct, după filtrare, utilizând o fază mobilă în gradient, cu debit de 1 ml/min, conform
tabelului 8. Pentru fiecare injectare s-au folosit 20 µl probă. Temperatura de lucru: 25°C.
Cromatogramele au fost înregistrate la lungimea de undă 280 nm.
Tabelul 8/Table 8 Programul de gradient al solvenţilor, aplicat în separarea compuşilor fenolici
prin metoda HPLC. Solvents gradient program, applied in fenolic compounds separation by HPLC.
Solventul/
Solvent (%) Timp /Time (min)
0 10 30 45 55 Solvent A % 100 85 50 15 100 Solvent B % 0 15 50 85 0
Solventul A: metanol/acid acetic glacial/apă în proporţie de 10/2/88 (V/V)
Solventul B: metanol/acid acetic glacial/apă în proporţie de 90/3/7 (V/V)
Compuşii fenolici standard de puritate 95-99 % s-au dizolvat în metanol de puritate
HPLC pentru o concentraţie de 0,1 mg/ml. Soluţiile obţinute au fost injectate în sistemul HPLC
Agilent 1200 în aceleaşi condiţii ca şi probele. Identificarea compuşilor fenolici s-a făcut prin
compararea timpilor de retenţie ai standardelor cu timpii de retenţie ai probelor. Identificarea s-a
făcut pe baza unei separări de standarde a 11 compuşi fenolici puri utilizând condiţiile de
separare menţionate mai sus. Pe baza timpilor de retenţie s-au identificat în probe tipurile de
compuşi fenolici, iar pe baza ariilor semnalelor s-a determinat cantitativ concentraţia fiecărui tip
de compus fenolic.
IV.2. Rezultate şi discuţii Amprenta cromatografică HPLC şi identificarea compuşilor fenolici, în raport cu standard pure
Suprapunerea cromatogramelor a trei probe de ţuică este prezentată în figura 4.
XXII
0 10 20 30 40
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
Abs
orba
nce (m
AU)
Retention time (min)
P10 P14 P18
1
4 11
Fig. 4. Cromatogramele HPLC suprapuse ale probelor de ţuică P10, P14, P18
(1 - acid galic; 4 - acid clorogenic; 11-kaemferol).
Fig. 4. HPLC Chromatograms of plum brandy samples P10, P14, P18. (1 - galic acid; 4 - chlorogenic acid; 11-kaemferol).
Analiza cantitativă HPLC
Pe baza amprentei cromatografice şi etalonării cu standarde, tabelul 9 prezintă
concentraţiile calculate pentru compuşii fenolici din cele trei tipuri de distilate analizate.
Tabelul 9/Table 9
Cantităţile compuşilor fenolici identificaţi în probe (mg/l). Amounts of phenolic compounds identified in samples (mg/l).
Peak
Denumire compuşi fenolici/ Type of phenolic
compound
Cantităţile compuşilor fenolici identificaţi din probele analizate / Amounts of phenolic compounds identified in samples (mg/l)
M20 M21 M22 P10 P14 P18 PE23 PE24 PE25
1 Acid Galic 99,4 176,3 79,1 26,6 86,6 175,3 13,9 53,1 68,7 2 Acid
Protocatecuic 1,7 4,1 1,5
4 Acid Chlorogenic 5,4 8,4 14,4 1,1 10,3 7,6 4,5 4,9 6,3
10 Quercetin 3,4 5,1 3,6 11 Kaempherol 1,1 2,8 0,9
XXIII
IV.3. Concluzii 1. Metoda HPLC a fost utilă pentru identificarea markerilor fenolici specifici
materiei prime din care s-au obţinut distilatele.
2. Prin comparaţie cu etaloane standard s-au putut determina concentraţia
compuşilor fenolici majori şi anume: acidul galic, acidul clorogenic.
3. Acidul protocatecuic este specific pălincii de mere, quercetina este specifică
pălincii de pere, iar kaempherol, ţuicii.
XXIV
V. COMPUŞII VOLATILI MINORI DIN DISTILATELE DE FRUCTE DETERMINAŢI PRIN ANALIZA GAZ-CROMATOGRAFICĂ CUPLATĂ
CU SPECTROMETRIE DE MASĂ (GC-MS)
V.1. Materiale şi metode Echipamente utilizate. S-a utilizat un gaz-cromatograf model TRACE GC ULTRA
cuplat cu spectrometru de masa Polaris Q şi autosampler cu 8 poziţii pentru injectarea automată a
probelor de analizat; gaz-cromatograful a fost legat la calculator cu program de înregistrare a
datelor, procesarea acestora efectuându-se cu ajutorul soft-ului XCALIBUR 2.0, fabricaţie
Thermo Electron Corporation, USA. Pentru separare s-a utilizat o coloană cromatografică
capilară Agilent HP-5ms, fabricaţie Agilent Technologies, cu dimensiunile: 30 m x 0,25 mmID x
0,25 µm grosime film, fază staţionară: 5% phenyl, 95% dimethylpolysiloxane.
Parametrii de lucru. Pentru extracţia compuşilor volatili s-a utilizat Hexan, produs de
firma Riedel-de Haën cu o puritate de peste 99%, având certificat de calitate.
Înainte de a fi injectate în gaz-cromatograf, probele au fost prelucrate în felul următor: o
cantitate de 250 ml probă (distilat) a fost extrasă de două ori cu câte 5 ml n-hexan cu ajutorul
pâlniei de separare. Extractul a fost apoi colectat şi injectat în gaz-cromatograf.
Parametrii de lucru sunt specificaţi sub denumirea metodei de lucru în programul
calculatorului (Tabelul 10). Durata analizei a fost de 60 minute. Volumul de injecţie al probei
prin autosampler a fost de 2µL. Temperatura injectorului a fost de 250°C, gazul purtător (eluent)
- Heliu 6,0, iar debitul a fost de 1,5 ml/min. Limita de detecţie a metodei a fost de 10 picograme
substanţă.
Tabelul 10/Table 10 Programul de temperatură în determinarea GC-MS a compuşilor volatili.
Temperature program used for GC-MS determination of volatile compounds.
Rampe/Ramps Rata/Rates Temperatura/Temperature Timp/Time 1 6°C/min 60°C 1 min 2 3°C/min 240°C 5 min 3 7°C /min 303°C 1min
V.2. Rezultate şi discuţii Amprenta cromatogrtafică GC-MS şi identificarea compuşilor volatili minori
În figura 5 sunt reprezentate cromatogramele GC-MS cu identificarea compuşilor volatili
minori din proba PE 23.
XXV
10 20 30 40 50
0
2000000
4000000
6000000
8000000
10000000
12000000
7.64
843
8.30
833
9.34
245
10.203
3810
.535
9310
.955
7311
.490
3712
.041
1512
.340
1
12.924
48
13.834
914
.229
68
15.007
8215
.355
4715
.630
2
16.287
77
16.995
05
17.776
57
18.354
68
19.339
32 19.786
7220
.342
4520
.603
9
21.260
42 21.722
9222
.281
52
23.461
45
24.801
3
25.773
43
27.148
95
27.776
328
.303
12
29.324
48
30.862
5
31.847
65
32.966
433
.305
73
33.946
35
36.952
87
38.957
55
44.166
4
50.177
6
Intens
ity
Retention time, m in
PE23
dich
lorobe
nzen
limon
ene
n-bu
tylben
zen
deca
noic acid
ethy
l ben
zoate
ethy
l cap
rylate
euge
nol
ethy
l cap
roate
ethy
l 2,4-dec
adieno
ate
alfa-farne
sene
caryop
hylle
neethy
l lau
rate
ethy
l 9-hex
adec
anoa
te
ethy
l palmita
te
methy
l linolea
te
2-mon
o-lin
olein
5-pen
tade
cen-7-yn
e
11-tetrad
ecan
oic ac
id
ethy
l myristate
39.127
08 7,10
,13-he
xade
catrieno
ic acid methy
l ester
39.821
62 ethyl stearate
Fig. 5. Gaz-cromatograma compuşilor volatili minori identificaţi în PE23.
Fig. 5. Gas-chromatogram of minor volatile compounds identified in PE23.
Identificarea compuşilor volatili separaţi, pe baza spectrelor de masă
Pentru identificarea semnalelor majore din aceste cromatograme s-a utilizat determinarea
prin spectrometrie de masă şi identificarea fragmentelor specifice. S-au comparat spectrele de
masă ale semnalelor de la timpii de retenţie de la minutele: 10-13, 13-14, 16-18, 21-23, 22-24,
32-33, 38-39, iar spectrele de masă au fost comparate cu baza de date „Lipid Library”. Pe baza
comparaţiilor între aceste spectre de masă s-a constatat că derivaţii volatili majori sunt esteri
etilici ai acizilor graşi începând cu esterii acidului acidul caprilic până la esterul etilic al acidului
stearic. Ca urmare a prelucrării datelor cu ajutorul soft-ului Xcalibur şi utilizând bazele de date
„Lipid Library” şi „NIST Standard Reference Database” s-au putut determina un număr de 36 de
compuşi volatili minori printre care se numără: limonen, caprilat de etil, ionona, eugenol, caproat
de etil, 2,4-decadienoat de etil, alfa-farnesen, cariofilena, laurat de etil, gama-elemene, benzoate
de etil, palmitat de metil, linoleat de etil, miristat de etil, palmitat de etil, stearat de etil.
Compuşii identificaţi au fost în concordanţă cu alte referinţe bibliografice (GALEGO
LUDOVINA, 2006; GARCÍA-LLOBODANIN, 2008; NYKANEN, 1983; TEŠEVIĆ et al., 2005;
TEŠEVIĆ et al., 2009; VERSINI et al., 2009; WINTEROVÁ et al., 2008).
XXVI
Analiza cantitativă GC-MS
Pentru analiza cantitativă a compuşilor volatili identificaţi, s-au considerat intensităţile
fiecărui compus în parte, după care s-au calculat concentraţiile procentuale corespunzătoare
fiecărui compus volatil în parte. S-a observat faptul că preponderenţa în compuşi volatili variază
în funcţie de sortiment şi că ţuica din judeţul Bistriţa-Năsăud are valorile cele mai apropiate de
media compuşilor volatili a celor trei sortimente de ţuică.
Analiza chemometrică de tip PCA şi CA a componentelor volatile minore separate prin gaz
cromatografie de tip GC-MS
S-au considerat principalii 7 compuşi din amestecul separat prin GC-MS şi s-a
reprezentat grafic sistemul scores–loadings al principalelor componente, considerând atât
compuşii volatili cât şi tipul probelor. De asemenea s-a efectuat analiza CA prin care s-au
efectuat grupări de tip “cluster” pe patru nivele de asociere a compuşilor separaţi respectiv pe
categorii de probe analizate. Se constată o bună grupare a probelor de pălincă de mere (M19,
M21, M22), a două probe de pălincă de pere (PE23 şi PE25), a trei probe de ţuică din judeţul
Bistriţa-Năsăud (P3, P13, P12), a trei probe de ţuică din judeţul Maramureş (P5, P7, P8) şi a
patru probe de ţuică din judeţul Cluj (Figura 6).
Fig. 6. Analiza chemometrică PCA - în funcţie de tipul băuturii analizate (scores) - efectuată pentru distilatele analizate prin GC-MS (ţuică, pălincă de mere şi pălincă de pere).
Fig. 6. The PCA Chemometric Analysis – considering the analyzed beverages (scores) –
applied on distillates analyzed by GC-MS (plum, apple and pear brandies).
XXVII
Prin analiza chemometrică PCA şi CA s-au considerat identificat şi valorile procentuale
ale fiecărui compus separat prin GC-MS, obţinându-se următoarele rezultate (Figurile 7, 8, 9).
Fig. 7. Analiza chemometrică PCA - în funcţie de compuşii volatili separaţi (loadings) - efectuată pentru băuturi distilate, considerând procentele fiecărui compus volatile separat şi identificat
prin GC-MS.
Fig. 7. The PCA Chemometrical Analysis – considering the separated volatile compounds (loadings) - applied for distilled beverages referring to the percentage of each volatile compound
separated and identified by GC-MS.
Fig. 8. Analiza chemometrică PCA - în funcţie de tipul băuturii analizate (scores) - efectuată pentru băuturi distilate, considerând procentele fiecărui compus volatile separat şi identificat prin
GC-MS.
Fig. 8. The PCA Chemometrical Analysis – considering the beverage type (scores) - applied for distilled beverages referring to the percentage of each volatile compound separated and
identified by GC-MS.
XXVIII
Fig. 9. Analiza chemometrică CA - gruparea bazată pe categorii de probe - efectuată pentru băuturi distilate, considerând procentele fiecărui compus volatil
separat şi identificat prin GC-MS.
Fig. 9. The CA Chemometrical Analysis – considering the the sample categories - applied for distilled beverages referring to the percentage of each volatile compound separated and
identified by GC-MS.
Se constată, pe baza datelor cantitative, că pălinca de pere se diferenţiază net de celelalte
probe luate în studiu, şi că între acestea apare o diferenţiere marcată cu săgeată, paralel cu
diferenţierea dintre compuşii volatili. Pălinca de pere este caracterizată specific de cantităţi mai
mari de esteri ai acizilor caproic şi benzoic. Ţuica şi pălinca de mere au şi compuşi terpenoidici,
care le diferenţiază de pălinca de pere, aşa cum se vede şi din graficul PCA. Prin analiza CA e
vizibilă gruparea acestora şi evidenţierea specificului pălincii de pere în raport cu celelelte două
băuturi.
Prin comparaţie, s-a efectuat acelaşi tip de analiză chemometrică pentru ţuică (Figurile
10, 11, 12) evidenţiind deosebiri semnificative, dependente de provenienţă.
XXIX
Fig. 10. Analiza chemometrică PCA - în funcţie de compuşii volatili separaţi (scores) - efectuată pentru ţuici, considerând procentele fiecărui compus volatil separat şi
identificat prin GC-MS.
Fig. 10. The PCA Chemometrical Analysis – considering the separated volatile compounds (scores) - applied for plum brandy, referring to the percentage of each volatile compound
separated and identified by GC-MS
Fig. 11. Analiza chemometrică PCA în funcţie de regiunea de origine a ţuicii (loadings). S-au comparat cu valorile medii obţinute pentru toate probele- efectuată pentru ţuici, considerând
procentele fiecărui compus volatil separat şi identificat prin GC-MS.
Fig. 11. The PCA Chemometrical Analysis considering the provenience region of plum brandy (loadings). There were compared with the mean values obtained for all samples - applied for
plum brandy, referring to the percentage of each volatile compound separated and identified by GC-MS.
XXX
Fig. 12. Analiza chemometrică de CA - gruparea este bazată pe categorii de probe, dependent de originea lor geografică - efectuată pentru ţuici, considerând procentele fiecărui compus volatil
separat şi identificat prin GC-MS.
Fig. 12. The CA Chemometrical Analysis – based on sample categories considering the provenience region of plum brandy - applied for plum brandy, referring to the percentage of
each volatile compound separated and identified by GC-MS
Se confirmă prin analiza PCA, a celor trei sortimente de ţuică, o delimitare a probelor din
judeţul Cluj, mai bogate în esteri (etil caproate, etil laurat şi benzoate), observată şi prin gruparea
compuşilor volatili. Marcarea cu săgeată evidenţiază paralelismul dintre gruparea probelor de
ţuică şi a compuşilor volatili. Analiza CA evidenţiază diferenţa netă a probelor de ţuică din
judeţul Cluj faţă de cele din judeţul Maramureş şi mai ales faţă de judeţul Bistriţa-Năsăud.
V.3. Concluzii
1. Prin analiza GC-MS a celor 26 de probe de băuturi distilate au fost identificaţi compuşi
volatili minori, din clase diferite: esteri etilici ai acizilor graşi, terpenoide, alcooli
superiori, cetone.
2. Prin analiza GC-MS au fost determinate relativ (procente din amestec) cele mai
importante componente, şi anume esterii etilici ai acizilor caproic, benzoic, lauric,
miristic, palmitic, stearic. În general esterii reprezintă mai mult de 85% dintre compuşii
volatili minori.
XXXI
3. Diferenţele dintre cele trei sortimente de distilate de fructe analizate şi separat între
probele de ţuică, pe baza originii au fost stabilite statistic (prin testul ANOVA) şi
chemometric prin analiza PCA şi CA. Au rezultat diferenţieri importante între pălinca de
pere şi celelalte două sortimente, datorate unui conţinut mai mare de etil caproat, laurat şi
benzoat. În general probele de ţuică şi pălincă de mere au mai mulţi compuşi terpenoidici.
4. În cazul probelor de ţuică s-au evidenţiat deosebiri importante între ţuica produsă în
judeţul Cluj şi celelalte două tipuri de ţuică, provenite din judeţul Maramureş şi judeţul
Bistriţa-Năsăud. Ţuica din judeţul Cluj este mai bogată în esteri şi mai săracă în compuşi
terpenoidici şi alcooli superiori. Ţuica din judeţul Bistriţa-Năsăud în schimb este mai
bogată în compuşi din categoria aldehidelor, cetonelor şi are mai mult metanol decât
celelalte. Considerăm că în general deosebirile dintre probele de ţuică sunt mai mult
dependente de calitatea materiei prime decât de originea geografică sau modul de
preparare. Acest fapt este dovedit prin analiza PCA combinată cu analiza CA.
XXXII
VI. ANALIZA SPECTROMETRICĂ ÎN INFRAROŞU (FTIR) CA METODĂ DE VERIFICARE A AUTENTICITĂŢII
VI.1. Materiale şi metode S-a utilizat un spectofotometru IR Prestige-21 Shimadzu, USA cu sistem de
transformantă Fourier (FTIR) şi accesoriu de tip HATR (Horizontal Attenuated Total
Reflectance).
VI.2. Rezultate şi discuţii
Amprenta spectroscopică FTIR a probelor de băuturi distilate
Figura 13 arată amprenta spectrometrică FTIR pentru trei dintre probele de pălincă de
mere. Se constată o formă identică a acestor spectre în regiunea 900-1700 cm-1 denumită zona de
“fingerprint”. Proba M20 a avut o concentraţie mai mare decât M21 şi M22 în concordanţă cu
determinările densimetrice (Figura 14).
3 5 0 0 3 0 0 0 2 5 0 0 2 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 00 ,0
0 ,2
0 ,4
0 ,6
0 ,8
1 ,0
1 ,2
1 ,4
1 ,6
1 ,8
Abs
orba
nce a.u.
W a v e n u m b e r c m - 1
M 2 0 M 2 1 M 2 2
Fig. 13. Spectrele IR comparative, suprapuse pe domeniul 750-3500 cm-1, pentru probele de
pălincă de mere: M20, M21, M22.
Fig. 13. Comparative IR Spectra, overlapped on domain 750-3500 cm-1, for apple brandy samples: M20, M21, M22.
XXXIII
1140 1120 1100 1080 1060 1040 1020 1000 980 960
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
Abs
orba
nce a.u.
wavenumber cm-1
M20 M21 M221047
1087
Fig. 14. Spectrele IR suprapuse ale semnalelor caracteristice etanolului (1047 şi 1087 cm-1) pentru probele de pălinca de mere: M20, M21, M22.
Fig. 14. Overlapped IR spectra of ethanol signals (1047 şi 1087 cm-1)
for apple brandy samples: M20, M21, M22.
Identificarea şi evaluarea cantitativă, prin spectrometrie FTIR, a metanolului din probele
de băuturi distilate
Ca urmare a observaţiilor privind spectrele FTIR de absorbţie pentru etanol, pe baza unor
curbe de etalonare cu amestecuri de etanol şi metanol, s-a identificat metanolul din probe, în
funcţie de absorbţia specifică. Astfel, figura 15 evidenţiază că o soluţie de metanol pur are
frecvenţe de vibraţie caracteristică la 1020 cm-1 (semnal major) şi 1112 cm-1 (semnal minor), în
timp ce etanolul are frecvenţe de vibraţie caracteristică la 1047 cm-1 şi 1087 cm-1, în raport
aproximativ de 1,5. Aceste frecvenţe sunt specifice vibraţiilor de întindere ale legăturii C-O din
aceste molecule.
XXXIV
1200 1150 1100 1050 1000 950
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5Abs
orba
nce a.u.
Wavenumber cm -1
Etanol Metanol Metanol:etanol 1:9 Metanol:etanol 1:1
1112
10201047
1087
1200 1150 1100 1050 1000 950
P 10
P 10 : metanol 8 : 6
P 10 : metanol 8 : 4
P 10 : metanol 8 : 2P 10 : metanol 9:1P 10 : metanol 10 :0,25P 10 : metanol 10 : 0,5P 10 : metanol 10:1
Wavenumber cm-1
metanol
etanol
P 10 : metanol 1:1
11121087
1047
1020
Fig. 15. Spectrele IR specifice pentru metanol şi etanol, ca substanţe pure şi în
diferite concentraţii în amestec metanol:etanol
(amestec 1:1 şi 1:9)
Fig. 15. The specific IR spectra for methanol and ethanol, as pure substances and in
different concentration in mixture methanol:ethanol
(1:1 mixture, and 1:9 mixture)
Fig. 16. Spectrele IR suprapuse pentru metanol şi etanol în diferite proporţii faţă de proba P10.
Fig. 16. Overlapped IR Spectra for methanol and ethanol in different proportion from
sample P10.
Utilizând amestecuri de metanol-etanol 1:9 şi 1:1 (Figura 15), se constată că odată cu
creşterea ponderii metanolului în amestec, scad frecvenţele de la 1087 cm-1şi 1047 cm-1, cresc
frecvenţele de la 1020-1030 cm-1 şi apar la 1112 cm-1. Astfel, utilizând spectrometria în
infraroşu, este posibilă determinarea prezenţei metanolului în probe.
Pentru a exemplifica efectul prezenţei metanolului şi limita sa de detecţie în probele de
ţuică s-a ales proba P10 (Figura 16), la care în mod controlat s-au adăugat concentraţii diferite de
metanol (2,5%; 5%; 10%; 20%; 33%; 42,8% şi 50%) constatându-se creşteri graduale ale
intensităţii frecvenţelor la 1020 cm-1 şi 1112 cm-1.
Prin analiza comparativă a probelor de distilate de prune, mere şi pere nu se constată
deosebiri calitative şi cantitative, această metodă având nevoie de validare prin tehnica
cromatografică de tip GC-FID.
XXXV
Analiza Componentelor Principale (PCA)
Prin aplicarea programului de chemometrie Unscrambler 10.1. şi s-a efectuat analiza tip
PCA, considerându-se regiunea de „fingerprint” din spectrul FTIR care include alcooli (etanol,
metanol) şi unele glucide nefermentescibile. S-a realizat clasificarea distilatelor tradiţionale în
funcţie de originea biologică şi regiunea de provenienţă, pe baza ariilor din domeniul 1000-1170
cm-1. S-a efectuat reprezentarea PCA cu normalizare şi fără normalizare (Figura 17).
Analiza PCA – sistem nenormalizat (A) Analiza PCA – sistem normalizat (B)
Fig. 17. Evidenţierea, prin analiza PCA în sistem nenormalizat (A) şi normalizat (B) a
diferenţelor (scores) dintre băuturile investigate, pe baza analizei FTIR (aria zonelor de fingerprint 1000-1170 cm-1).
Fig. 17. Evidence of differences (scores) from analyzed beverages, depending on FTIR analysis
(fingerprint zone area 1000-1170 cm-1), by PCA analysis – unnormalized system (A) and normalyzed system (B)
Se constată 6 câmpuri diferite care discriminează probele în funcţie de materia primă şi
regiune. Probele de ţuică sunt localizate în zona negativă PC2 şi aproape de originea lui PC1. Cu
excepţia a trei probe din judeţul Cluj (P1, P2 şi P4) care se diferenţiază net. Datele obţinute prin
analiza densimetrică indică faptul că aceste probe au o concentraţie alcoolică sub 50% vol. alc.
(Tabelul 2).
Analiza în sistem normalizat prezintă o diferenţiere mai bună a probelor, fiind mai
vizibilă delimitarea probelor din pălincă de pere.
XXXVI
Astfel, câmpurile specifice probelor de ţuică sunt distincte între zona Cluj, Maramureş şi
Bistriţa-Năsăud. Chiar şi în cazul probelor de judeţul Cluj se văd două câmpuri distincte
determinate de conţinut mai mare sau mai mic de alcooli (care absorb în domeniul considerat).
În figura 18 este individualizată reprezentarea putându-se vedea că probele de ţuică P1,
P2 şi P4 sunt distinct diferite de probele P6 şi P17.
Printr-o reprezentare individualizată (ţintită) şi care ţine seama de tipul probei (Figura 18)
se observă că probele de pălincă de pere apar într-un grup distinct, bine definit.
Fig. 18. Analiza chemometrică PCA ţintită a rezultatelor obţinute din FTIR prin PCA - sistem nenormalizat cu evidenţierea grupării probelor.
Fig. 18. PCA targeted Chemometric Analysis of FTIR results, by PCA non-normalized system
with samples grouping evidence.
Proba P18 are o componentă dominantă majoră în acest domeniu şi se aseamănă cu proba
M20 şi P14. În cadranul pozitiv aproape de origine se disting probele P5, P8, P10 şi P11, ce
provin din judeţul Maramureş, distinct delimitate de celelalte probe de ţuică din judeţul Cluj sau
judeţul Bistriţa-Năsăud. Probele de pălincă de pere (PE23-PE26), situate într-un grup distinct
care au un domeniu aparte, cu valori în cadranul negativ PCA, în figura 18; ele au concentraţiile
alcoolice cele mai scăzute cu o medie de 45.05% vol.alc. (Tabelul 4). De asemenea, probele P1,
P2, P4 (provenite din judeţul Cluj), alături de probele P3, M21 (cu cea mai scăzută concentraţie
alcoolică dintre probele de pălincă de mere) (Tabelul 3), P6, P9 au concentraţii alcoolice sub
50% vol. alc.
Concentraţiile alcoolice peste 50% vol.alc. (respectiv concentraţiile în etanol), s-au
obţinut şi pentru probele P5, P10, P11, P8 (judeţul Maramureş), P17, P18 (judeţul Cluj), P12,
XXXVII
P13, P14, P16 (judeţul Bistriţa-Năsăud) şi M20. Cele mai mari concentraţii alcoolice le-au avut
probele P13 (57,29% vol.alc.) şi P14 (55,45 % vol.alc.), acest lucru s-a observat şi din figura 18.
În ceea ce priveşte conţinutul în metanol determinat prin metoda GC-FID, proba P2 are
cel mai ridicat conţinut dintre probele din judeţul Cluj. În schimb, probele M19 şi P10 au valori
scăzute pentru metanol, 597,64 mg/100 ml alc.anh, respectiv, 450,50 mg/100 ml alc.anh., acest
lucru putându-se observa şi din poziţionarea lor în figura 18. Variabilitatea cea mai mare o au
probele din judeţul Bistriţa-Năsăud.
Prin aplicarea Regresiei de tip Partial Least Squares (PLS), în figura 19 şi tabelul 11 sunt
prezentate distribuţiile de tip PLS pentru probele investigate, ţinându-se seama de calibrarea cu
metanol. Curba de calibrare cu metanol a fost efectuată prin FTIR, utilizând o serie de 13
concentraţii diferite.
Fig. 19. Predicţia concentraţiilor de metanol din probele de băuturi distilate, prin aplicarea Regresiei de tip Partial Least Squares (PLS):
A. Valorile concentraţiilor de metanol şi a deviaţiei standard. B. Curba de etalonare cu metanol (pe intervale de concentraţie 1-15% metanol).
Fig. 19. Prediction of methanol concentration in distilled beverage samples, by appling the
Partial Least Squares (PLS) Regretion: A. Values of methanol concentration and standard deviations.
B. Calibration curve with methanol (on methanol concentration interval 1-15%)
XXXVIII
Tabelul 11/Table 11 Valorile concentraţiilor medii previzionate pentru metanol, prin metoda FTIR, bazată pe
absorbţiile la 1020 cm-1 (g metanol pur/100 g distilat). Mean concentration values predicted for methanol, by FTIR method, based on absorbance at
1020 cm-1 (g pure methanol /100 g distillate).
Proba/ Sample
Regiune de provenienţă/ Location
Concentraţii medii previzionate/
Predicted mean concentration
Deviaţia standard/ Standard deviation
P3
Bistriţa- Năsăud
0,436438 0,033782 P12 0,462905 0,034296 P13 0,47479 0,039316 P14 0,494408 0,038952 P15 0,452036 0,029413 P16 0,468267 0,035748 P1
Cluj
0,441519 0,032857 P2 0,444799 0,035159 P4 0,437333 0,033365 P6 0,46422 0,032783
P17 0,47132 0,033664 P18 0,490306 0,034552 P5
Maramureş
0,454226 0,034236 P7 0,44553 0,032056 P8 0,461523 0,034985 P9 0,462474 0,032587
P10 0,44764 0,035753 P11 0,462745 0,033842 M19 0,4439 0,032664 M20 0,494502 0,037261 M21 0,450894 0,030961 M22 0,447121 0,031736 PE23 0,454878 0,032024 PE24 0,441082 0,028041 PE25 0,443983 0,02965 PE26 0,442704 0,024037
Comparativ cu analiza GC-FID, valorile calculate pentru metanol, pe baza previziunii la
calibrare şi a spectrelor FTIR s-au obţinut concentraţii de acelaşi ordin de mărime ca şi prin
metoda GC-FID (în domeniul 0-1200 mg/100 ml alcool anhidru). Minimul concentraţiei în
metanol s-a determinat în proba P10, iar maximul pentru proba PE26, atât prin FTIR, cât şi prin
GC-FID (Tabelul 12).
Pe baza analizei statistice (testul t student) s-au determinat diferenţe mici, nesemnificative
statistic, pentru valorile comparative dintre cantitatea de metanol determinată prin metoda FTIR
şi GC-FID în probele din judeţul Bistriţa-Năsăud (p>0,05), Maramureş (p>0,1), în pălinca de
mere (p>0,1), în pălinca de pere (p>0,1), diferenţe semnificative statistic în cazul probelor din
XXXIX
judeţul Cluj (p<0,01). S-a demonstrat astfel că, în general, metoda FTIR nu dă valori
semnificativ diferite faţă de metoda GC-FID, iar diferenţele sunt în limita de 5,5%.
Tabelul 12/Table 12
Datele comparative obţinute pentru concentraţiile de metanol din probe prin cele două metode de analiză – FTIR şi GC-FID
Comparative values obtained for methanol concentrations by the two analysis methods – FTIR and GC-FID
Proba/ Sample
Regiune de provenienţă/
Location
Metoda de determinare/ Analysis method,
mg/100 ml alc. anh.
FTIR GC-FID P1
Cluj
851,91 1077,59 P2 818,39 1266,97 P4 850,40 954,31 P6 868,18 1244,35
P17 861,54 1100,76 P18 906,28 953,69
Valoare medie/Mean value
859,45 1099,61 Deviaţia standard/ Standard deviation 28,63 135,54
P3
Bistriţa- Năsăud
843,26 964,96 P12 815,72 901,39 P13 758,35 1073,70 P14 819,42 913,01 P15 926,54 765,86 P16 795,93 953,73
Valoare medie/Mean value
826,54 928,78 Deviaţia standard/ Standard deviation 56,63 100,47
P5
Maramureş
803,50 857,71 P7 841,05 504,18 P8 804,21 999,81 P9 875,00 1256,41
P10 755,55 450,50 P11 825,07 954,12
Valoare medie/Mean value
817,40 837,12 Deviaţia standard/ Standard deviation 40,32 308,77
M19 822,32 597,64 M20 866,61 1189,29 M21 878,57 1020,89 M22 830,68 810,97
XL
Proba/ Sample
Regiune de provenienţă/
Location
Metoda de determinare/ Analysis method,
mg/100 ml alc. anh.
FTIR GC-FID Valoare medie/Mean value
849,55 904,70
Deviaţia standard/ Standard deviation 27,27 256,62
PE23 881,89 973,61 PE24 923,37 818,34 PE25 883,67 880,69 PE26 1045,89 1290,06
Valoare medie/Mean value
933,71 990,68 Deviaţia standard/ Standard deviation 77,20 209,54
Cele mai apropiate rezultate pentru metanolul determinat prin metodele FTIR şi GC-FID
s-au obţinut în cazul probelor de ţuică din judeţul Maramureş (Tabelul 12). Valorile obţinute prin
metoda FTIR au deviaţii standard mult mai scăzute faţă de cele prin GC-FID.
VI.3. Concluzii
1. Prin analiza spectrometrică FTIR s-au determinat frecvenţele specifice absorbţiei
etanolului, şi anume: 1047-1087 cm-1. Astfel, s-a constatat faptul că probele cu valori mai
mari de etanol în metoda FTIR, au avut valori maxime şi prin metoda densimetrică de
determinare a concentraţiei alcoolice (P14, M20). Acest aspect este valabil şi pentru
valorile minime obţinute (PE24).
2. Metoda FTIR este utilă nu doar pentru a afla conţinutul în etanol, ci şi pentru a determina
raportul dintre etanol şi metanol.
3. La analiza comparativă a celor trei sortimente de distilate tradiţionale, nu s-au constatat
diferenţe calitative şi cantitative, prin metoda FTIR. Aceasta ar avea nevoie de validare
prin tehnica cromatografică de tip GC-FID.
4. Prin analiza chemometrică de tip PCA s-au putut grupa probele examinate pe baza
amprentei FTIR. S-au constatat domenii diferite pentru probe, în funcţie de materia primă
şi regiunea de provenienţă, cu şi fără identificarea probelor.
5. De asemenea, prin analiza PLS s-au evidenţiat concentraţiile posibile de alcool metilic
din probe pe baza unei curbe etalon de calibrare cu metanol în concentraţii cunoscute şi
diferite. Aceste concentraţii au fost comparate cu concentraţiile determinate prin analiza
GC-FID şi s-au găsit diferenţe nesemnificative statistic.
XLI
6. Metoda FTIR, prin valorile apropiate obţinute comparativ cu metoda GC-FID
demonstrează că poate fi foarte utilă în determinarea nedistructivă şi rapidă a metanolului
în probe de băuturi distilate bogate în etanol.
XLII
CONCLUZII GENERALE
În raport cu obiectivele propuse, pe baza analizelor efectuate pe cele trei sortimente de
distilate de fructe tradiţionale s-au identificat o serie de diferenţe atât în ceea ce priveşte aspectele
legate calitate şi siguranţă, cât şi a celor legate de autenticitate. Astfel că putem concluziona
următoarele:
1. S-au determinat parametrii de calitate (concentraţie alcoolică, densitate reativă, aciditate
totală, pH, extract sec total) din ţuică (distilat de prune), pălincă de mere şi pălincă de
pere prin metode fizico-chimice uzuale, evidenţiindu-se diferenţe semnificative de
compoziţie ale acestor distilate
2. Au fost stabiliţi parametrii de siguranţă din ţuică, pălincă de mere şi pălincă de pere, cu
referire la metale grele, cupru şi plumb, determinate prin spectrometrie de absorbţie
atomică, pesticide organoclorurate determinate prin metoda gaz-cromatografică cuplată
cu detector cu captură de electroni, substanţe volatile principale cu potenţial toxic asupra
organismului, determinate prin metoda gaz-cromatografica cuplată cu detector cu ionizare
în flacără.
3. Au fost evidenţiaţi compuşii fenolici ca markeri de autenticitate ai distilatelor prin
amprenta spectrometrică UV-VIS, precum şi prin cromatografie lichidă de înaltă
performanţă (HPLC).
4. S-a realizat identificarea compuşilor volatili majori (metanol, etanol, acetat de etil) care
pot conferi siguranţa, dar şi autenticitatea acestor distilate prin tehnici GC-FID.
5. S-au stabilit compuşii volatili minori (36 compuşi) care prin analiza gaz-cromatografică
cuplată cu spectrometrie de masă (GC-MS), pot fi consideraţi markeri de autenticitate ai
acestor produse. Aceştia aparţin categoriilor de esteri etilici ai acizilor graşi, terpenoide,
alcooli superiori, cetone.
6. A fost utilizată analiza spectrometrică în infraroşu (FTIR) ca metodă rapidă şi
nedistructivă de verificare a autenticităţii acestor produse, validată prin tehnici
cromatografice şi cu perspective de utilizare online în industrie.
XLIII
Autentificând specificul distilatelor investigate, s-au constatat următoarele:
7. Diferenţele dintre cele trei sortimente de distilate de fructe analizate şi separat între
probele de ţuică, pe baza originii au fost stabilite statistic (prin testul ANOVA) şi
chemometric prin analiza PCA şi CA. Au rezultat diferenţieri importante între pălinca de
pere şi celelalte două sortimente, datorate unui conţinut mai mare de etil caproat, laurat şi
benzoat. În general probele de ţuică şi pălincă de mere au mai mulţi compuşi terpenoidici.
8. S-au evidenţiat, în cazul probelor de ţuică, deosebiri importante dependente de originea
geografică. Astfel, între ţuica produsă în judeţul Cluj şi celelalte două tipuri de ţuică,
provenite din judeţul Maramureş şi judeţul Bistriţa-Năsăud, ţuica din judeţul Cluj este
mai bogată în esteri şi mai săracă în compuşi terpenoidici şi alcooli superiori. Ţuica din
judeţul Bistriţa-Năsăud în schimb este mai bogată în compuşi din categoria aldehidelor,
cetonelor şi are mai mult metanol decât celelalte. Considerăm că în general deosebirile
dintre probele de ţuică sunt mai mult dependente de calitatea materiei prime decât de
originea geografică sau modul de preparare. Acest fapt este dovedit prin analiza PCA
combinată cu analiza CA.
9. Analiza chemometrică este foarte utilă pentru a face o interpretarre adecvată a
semnificaţiei rezultatelor. Aceasta a permis o bună interpretare a rezultatelor şi a grupării
probelor în funcţie de originea lor (geografică sau de impact tehnologic).
XLIV
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ
1. GALEGO LUDOVINA, 2006, Traditional algarvian distillats and liqueurs historic
scientific aspects, Traditional Food Processing and Technological Innovation in
Peripheral Regions. - Faro, - 20 p.
2. GARCÍA-LLOBODANIN LAURA, M. FERRANDO, C. GÜELL and F. LÓPEZ, 2008,
Pear distillates: influence of the raw material used on final quality, European Food
Research and Technology A, Volume 228, Number 1, 75-82, DOI: 10.1007/s00217-008-
0908-9.
3. HERNÁNDEZ-GÓMEZ LUIS F., JUAN ÚBEDA-IRANZO, ESTEBAN GARCÍA-
ROMERO, ANA BRIONES-PÉREZ, 2005, Comparative production of different melon
distillates: Chemical and sensory analyses, Food Chemistry 90 (2005) 115–125.
4. NYKANEN, L., 1983, Aroma of beer, wine, and distilled alcoholic beverages, Kluwer
Academic Publishers, Holland.
5. RUSU (COLDEA) TEODORA EMILIA, CARMEN SOCACIU, MARIA PÂRV, D.
VODNAR, 2011, Gas-Chromatographic Analysis of Major Volatile Compounds Found in
Traditional Fruit Brandies from Transylvania, Romania, Notulae Botanicae Horti
Agrobotanici Cluj-Napoca, Vol. 39, No 2.
6. SATORA, P., T. TUSZYŃSKI, 2010, Influence of indigenous yeasts on the fermentation
and volatile profile of plum brandies. Food Microbiology 27:418-424.
7. TEŠEVIĆ, V., N. NIKIĆEVIĆ, A. JOVANOVIC, D. DJOKOVIC, L. VUJISIC, I.
VUČKOVIĆ AND M. BONIC, 2005, Volatile components from old plum brandies. Food
Technology and Biotechnology. 43 (4):367-372.
8. TEŠEVIĆ, V., N. NIKIĆEVIĆ, S. MILOSAVLJEVIĆ, D. BAJIĆ, V. VAJS, I.
VUČKOVIĆ, L. VUJISIĆ, I. ĐORĐEVIĆ, M. STANKOVIĆ AND M. VELIČKOVIĆ,
2009, Characterization of volatile compounds of “Drenja”, an alcoholic beverage
obtained from the fruits of cornelian cherry. Journal of the Serbian Chemical Society,
Belgrade, Serbia, 74 (2):117-128.
XLV
9. VERSINI, G., M.A. FRANCO, S. MOSER, P. BARCHETTI, G. MANCA, 2009,
Characterisation of apple distillates from native varieties of Sardinia island and
comparison with other Italian products, Food Chemistry. vol.113 (Nr.4), pp. 1176-1184.
10. WINTEROVÁ, R., R. MIKULÍKOVÁ, J. MAZÁČ, P. HAVELEC, 2008, Assessment of
the authenticity of fruit spirits by gas chromatography and stable isotope ratio analyses,
Czech Journal of Food Sciences, Vol. 26, No.5:368-375.