Фото сгенерировано с помощью ИИ
"Для тестирования методики рентгенофлуоресцентного анализа ученые ЮФУ проанализировали около десяти образцов вина: одного сорта из разных стран (мерло из Франции и Чили), различные сорта вин, а также почвы из разных источников. В результате было установлено, что чувствительности метода достаточно для идентификации напитков по регионам происхождения. Так, мерло из Чили и Франции показывают отличия в элементном составе как по основным компонентам (концентрации калия, натрия и кальция), так и по неосновным (состав и концентрация)", - говорится в сообщении.
В вузе уточнили, что этот метод имеет преимущества для определения происхождения вина и выявления фальсификаций, так как он быстрый, относительно дешевый и позволяет анализировать даже небольшие объемы образцов.
Минсельхоз: ГОСТ на винные карты для ресторанов популяризует российские вина
"Главное его преимущество - способность обнаруживать широкий спектр элементов, которые необходимы для определения характеристик вина и выявления подделок, например бром - летучее вещество, которое другие методы не всегда фиксируют. Так, в ходе исследований было установлено, что железо, цинк, бром, рубидий и стронций являются лучшими элементами для географической идентификации вина", - привели в сообщении слова заведующей международной исследовательской лаборатории функциональных наноматериалов МИИ ИМ ЮФУ Елизаветы Мухановой.
Проведенный анализ, в отличие от аналогов, в перспективе позволит идентификации вина из Италии и Австралии, а при дальнейшем привлечении методов машинного обучения, появится возможность определения особенностей терруаров и прогноза использования новых географических районов для их формирования.
Результаты проекта представили на форуме "Партнерство: наука и бизнес" в Ростове-на-Дону.
