Chương 1 CÁC CƠ SỞ NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN
3.3. Kết luận chương 3
Hệ thống tự động đo trở kháng phức hai kênh đã được đề xuất [cơng trình số 4] nhằm giải quyết bất cập khi số lượng mẫu thịt rất lớn được đo và theo dõi trong thời gian dài (24 giờ trước và sau khi ngâm rửa mẫu với KNO3). Mơ hình tự động đo hai hoặc nhiều kênh đã cho phép đo cùng một lúc nhiều mẫu thịt giúp giảm đáng kể thời gian thực nghiệm, khảo sát. Các kết quả qua ba thực nghiệm [cơng trình số 5]:
- Thực nghiệm 1 đưa ra phổ trở kháng và phổ pha đặc trưng của một mẫu thịt được coi là sạch được đo bằng hệ thống đề xuất.
- Thực nghiệm 2 đưa ra phương pháp mới trong việc kiểm nghiệm chất lượng thịt thông qua việc đo bằng hệ thống. Mẫu thịt lúc ban đầu có biên độ trở kháng lớn hơn so với mẫu thịt được rửa bằng KNO3. Biên độ pha giữa lúc mới mua và lúc rửa KNO3 tại một số mẫu chưa thể hiện sự khác biệt nhưng so với mẫu thịt được bảo quản bằng KNO3 sau 24 giờ có sự khác biệt rõ rệt. Mẫu thịt sau khi bảo quản bằng KNO3 nhận thấy khả năng bị phân hủy giảm, khơng thấy có mùi hơi, thối mẫu thịt trở nên tươi, thậm chí đỏ hơn lúc mới thời điểm ban đầu. Tuy được rửa sạch bằng nước nhưng mẫu thịt sau khi được bảo quản bằng KNO3 vẫn còn tồn dư do mẫu thịt sau khi rửa lại với nước có phản ứng với chất chỉ thị Diphenylamin.
- Thực nghiệm 3 đã chứng minh rõ ràng hơn về việc hệ thống đo có khả năng phân biệt được thịt có chứa chất KNO3 là một chất bảo quản thực phẩm tươi. Biên độ trở kháng của các mẫu thịt trước và sau khi rửa KNO3 đều giảm khi tần số tăng. Đồ thị pha theo tần số trước và sau khi rửa KNO3 là hoàn toàn khác nhau cả về giá trị tại các tần số cũng như là hình dạng của đồ thị. Quá trình thực nghiệm cũng cho thấy sự ảnh hưởng không nhỏ của các yếu tố môi trường, điều kiện đo đặc biệt là ảnh hưởng của điện cực đến kết quả đo [công bố 6].
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Những kết quả đạt được
Việc phân tích phổ trở kháng điện của mơ sinh học dựa trên các mơ hình tương đương của Fricke và Cole-Cole đã chứng minh được khả năng đánh giá chất lượng thực phẩm, đặc biệt là đối với thịt trong đó có thịt lợn. Các kết quả nghiên cứu của luận án cho thấy mơ hình cải tiến là phù hợp với đối tượng đo. Luận án đã giải quyết được các vấn đề đã nêu ra trong mục tiêu nghiên cứu với các đóng góp mới sau:
Một là, đề xuất phương pháp đo phổ trở kháng điện của thịt lợn thăn dựa trên việc cải tiến hai mơ hình tương đương truyền thống (mơ hình Fricke và mơ hình Cole-Cole). Nội dung đóng góp mới này đã cơng bố trong các cơng trình [1], [2], [3] trong danh sách các cơng trình đã cơng bố của luận án.
Hai là, thiết kế, phát triển mạch đo phổ trở kháng điện cho thịt lợn thăn nhằm xác định sự có mặt của KNO3. Nội dung đóng góp đã cơng bố trong các cơng trình [4], [5], [6] trong danh sách các cơng trình đã cơng bố của luận án.
2. Các kiến nghị
Kết quả của luận án có thể coi là những thành cơng nghiên cứu bước đầu tại Việt Nam, do đó, bài tốn đánh giá chất lượng thịt và các vấn đề liên quan cần tiếp tục được đầu tư nghiên cứu một cách quy mơ hơn. Đây là bài tốn phức tạp nhưng có ý nghĩa thực tiễn cao không chỉ đối với thị trường Việt Nam. Trên cơ sở những kết quả đạt được và những vấn đề còn tồn tại hạn chế, trong tương lai cần tiếp tục giải quyết những nội dung như:
- Mở rộng đối tượng đo, trong khuân khổ của luận án, chỉ mới đo các mẫu thịt lợn nạc thăn, các vị trí thịt khác trên cơ thể lợn cần tiếp tục được khảo sát, tính tốn.
- Làm nền tảng cơng nghệ cho các thiết bị cầm tay đánh giá chất lượng thịt, cần có một bộ dữ liệu đủ lớn để ứng dụng các công cụ hiện đại như AI, deep learning,… nhằm thông minh và chính xác hóa q trình phân tích đánh giá chất lượng thịt.
Nhận thấy nhu cầu cấp thiết trong lĩnh vực an toàn thực phẩm, nghiên cứu sinh đã mạnh dạn đề xuất và tìm giải pháp cho một hướng nghiên cứu hoàn toàn mới mẻ ở Việt Nam. Đây cũng là những khó khăn rất lớn đối với nghiên cứu sinh trong quá trình tìm hiểu lý thuyết lẫn thực nghiệm dữ liệu. Đến nay, các kết quả nghiên cứu đã khẳng định được hướng đi, cách tiếp cận của luận án là hợp lý, có nhiều triển vọng cho các nghiên cứu trong tương lai, mở ra một hướng mới, khả thi cho mục tiêu tiếp theo là thiết kế chế tạo thiết bị điện tử đánh giá nhanh chất lượng thực phẩm.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Nguyen Thi Duong, Lucy Lapar, Fred Unger, Pham Van Hung, Duong Nam Ha, Nguyen Thi Thu Huyen, Tran Van Long, Dang Thi Be, House
hold pork consumption behaviour inVietnam-Implications for Pro- small holder pig value chain upgrading, Conference on International
Research on Food Security, Natural Resource Management and Rural Development, 2015.
[2]. WHO, Nitrate and Nitrite in Drinking-Water. Background Document
for Development of WHO Guidelines for Drinking-Water Quality,
WHO, Geneva, Switzerland, 2016.
[3]. Ward M.H., Jones R.R., Brender J.D., De Kok T.M., Weyer P.J., Nolan B.T., Villanueva C.M., Van Breda S.G., Drinking Water Nitrate and
Human Health: An Updated Review, Int. J. Environ. Res. Public
Health, 2018;15:1557.
[4]. Larsson K., Darnerud P.O., Ilbäck N.G., Merino L., Estimated dietary
intake of nitrite and nitrate in Swedish children. Food Addit. Contam. Part A, 2011;28:659–666, doi: 10.1080/19440049.2011.555842.
[5]. Temme E.H.M., Vandevijvere S., Vinkx C., Huybrechts I., Goeyens L., Van Oyen H., Average daily nitrate and nitrite intake in the Belgian
population older than 15 years, Food Addit. Contam. Part A.
2011;28:1193–1204, doi: 10.1080/19440049.2011.584072
[6]. Tamme T., Reinik M., Roasto M., Juhkam K., Tenno T., Kiis A., Nitrates
and nitrites in vegetables and vegetable-based products and their intakes by the Estonian population, Food Addit. Contam 2006;23:355–
[7]. Ding Z., Johanningsmeier S.D., Price R., Reynolds R., Truong V.-D., Payton S.C., Breidt F., Evolution of nitrate and nitrite content in
pickled fruit and vegetable products, Food Control, 2018;90:304–311.
doi: 10.1016/j.foodcont.2018.03.005.
[8]. M. Alcan, J.-L. Vivancos, R. Masot et al., Design of an electronic system
and its application to electronic tongues using variable amplitude pulse voltammetry and impedance spectroscopy, Journal of Food
Engineering, vol. 111, no. 1, pp. 122-128, 2012.
[9]. B. H. Brown, Electrical impedance tomography (EIT): a review, Journal of Medical Engineering & Technology, vol. 27, no. 3, pp. 97-108, 2003.
[10]. K. Y. Aristovich, B. C. Packham, H. Koo, G. S. D. Santos, A. McEvoy, and D. S. Holder, Imaging fast electrical activity in the brain with electrical
impedance tomography, NeuroImage, vol. 124, pp. 204-213, 2016.
[11]. J. Karsten, T. Stueber, N. Voigt, E. Teschner, and H. Heinze, Influence of
different electrode belt positions on electrical impedance tomography imaging of regional ventilation: a prospective observational study,
Critical Care, vol. 20, no. 1, article no. 3, 2016.
[12]. R. F. Mun ÃÉoz-Huerta, A. D. J. Ortiz-Melendez, R. G. Guevara- Gonzalez et al., An analysis of electrical impedance measure- ments
applied for plant N status estimation in lettuce (Lactuca sativa),
Sensors, vol. 14, no. 7, pp. 11492-11503, 2014.
[13]. T. Repo, A. Korhonen, M. Laukkanen, T. Lehto, and R. Silven- noinen,
Detecting mycorrhizal colonisation in Scots pine roots using electrical impedance spectra, Biosystems Engineering, vol. 121, pp. 139-149, 2014.
[14]. L. Meiqing, L. Jinyang, M. Hanping, and W. Yanyou, Diag-nosis and
detection of phosphorus nutrition level for Solanum lycopersicum based on electrical impedance spectroscopy, Biosystems Engineering,
[15]. P. Kuson and A. Terdwongworakul, Minimally-destructive evaluation of
durian maturity based on electrical impedance measurement, Journal of
Food Engineering, vol. 116, no. 1, pp. 50-56, 2013.
[16]. A. Chowdhury, T. K. Bera, D. Ghoshal, and B. Chakraborty, Studying
the electrical impedance variations in banana ripen- ing using electrical impedance spectroscopy (EIS), in Pro- ceedings of the 2015
3rd International Conference on Computer, Communication, Control and Information Technology (C3IT '15), pp. 1-4, February 2015.
[17]. A. Fuentes, J. L. Va ÃÅzquez-Gutie ÃÅrrez, M. B. Pe ÃÅrez-Gago, E. Vonasek, N. Nitin, and D. M. Barrett, Application of nonde- structive
impedance spectroscopy to determination of the effect of temperature on potato microstructure and texture, Journal of Food Engineering, vol.
133, pp. 16-22, 2014.
[18]. T. Watanabe, Y. Ando, T. Orikasa, T. Shiina, and K. Kohyama, Effect of
short time heating on the mechanical fracture and electrical impedance properties of spinach (Spinacia oleracea L.), Journal of Food
Engineering, vol. 194, pp. 9-14, 2017.
[19]. A. Kerte, Z. Hlava, E. Voza, and L. Staron, Relationship between
moisture content and Electrical impedance of carrot slices during drying, International Agrophysics, vol. 29, no. 1, pp. 61-66, 2015.
[20]. H. B. Nguyen and L. T. Nguyen, Rapid and non-invasive evaluation of
pork meat quality during storage via impedance measurement,
International Journal of Food Science and Tech- nology, vol. 50, no. 8, pp. 1718-1725, 2015.
[21]. M. Guermazi, O. Kanoun, and N. Derbel, Investigation of long time beef
and veal meat behavior by bioimpedance spectroscopy for meat monitoring, IEEE Sensors Journal, vol. 14, no. 10, pp. 3624-3630, 2014.
[22]. T. Chen, Y. Zhu, M. Han et al., Classification of chicken muscle with
different freeze-thaw cycles using impedance and physicochemical properties, Journal of Food Engineering, vol. 196, pp. 94-100, 2017.
[23]. T. C ÃÅ uric ÃÅ, N. M. RadovcÀáic ÃÅ, T. JancÀái, I. Lackovic ÃÅ, and S. VidacÀáek, Salt and moisture content determination of fish by
bioelectrical impedance and a needle-type multi-electrode array,
Interna- tional Journal of Food Properties, pp. 1-10, 2016.
[24]. J. Sun, R. Zhang, Y. Zhang, G. Li, and Q. Liang, Estimating freshness
of carp based on EIS morphological characteristic, Journal of Food
Engineering, vol. 193, pp. 58-67, 2017.
[25]. G. Durante, W. Becari, F. A. S. Lima, and H. E. M. Peres, Electrical impedance sensor for real-time detection of bovine milk adulteration,
IEEE Sensors Journal, vol. 16, no. 4, pp. 861- 865, 2016.
[26]. A. Nakonieczna, B. Paszkowski, A. Wilczek, A. Szypowska, and W. Skierucha, Electrical impedance measurements for detecting artificial
chemical additives in liquid food products, Food Control, vol. 66, pp.
116-129, 2016.
[27]. K. Toyoda, I. Ihara, Y. Tamaki, and M. Ohta, Characterization of bread
dough fermentation by electrical impedance spec- troscopy, in
Proceedings of the 3rd International Symposium Food and Agricultural Products: Processing and Innovations, Naples, Italy, 2007.
[28]. A. Y. Khaled, S. A. Aziz, and F. Z. Rokhani, Development and
evaluation of an impedance spectroscopy sensor to assess cooking oil quality, International Journal of Environmental Science and
Development, vol. 5, no. 3, pp. 299–302, 2014.
[29]. G. D. M. B. E. D. M. Alberto Brugiapaglia, Relationship between beef
consumer tenderness perception and Warner-Bratzler shear force, Meat Science, vol. 78, no. 3, pp. 153-156, March 2008.
[30]. L. C. R. A. R. V. M. H. Alma Alarcon-Rojo, Ultrasound and meat
quality: A Review, Ultrasonics Sonochemistry, p. 55, September 2018.
[31]. P. B. J. C. S.A. El Karam, Application of ultrasonic data to classify
bovine muscles, in Proceedings of the IEEE Ultrasonics Symposium,
November 1997.
[32]. R. K. M. H. P. I. C. J Ophir, Elastography of beef muscle, Meat Science, vol. 36, no. 1-2, pp. 239-50, December 1994.
[33]. K. S. B. B. P. B. Saıı̈ d Abouelkaram, Effects of muscle texture on
ultrasonic measurements, vol. 69, no. 4, pp. 447-455, June 2000.
[34]. G.Monin, Recent methods for predicting quality of whole meat, Meat Science, vol. 49, pp. S231-S243, 1998.
[35]. D.-W. Sun, Infrared Spectroscopy for Food Quality Analysis and
Control, January 2009.
[36]. E. E. G. A. N. İ. Kezban Candogan, Authentication and Quality
Assessment of Meat Products by Fourier-Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy, Food Engineering Reviews, vol. 13, March 2021.
[37]. I. M. E. A. N. A. F. Sonia Andrés, Prediction of sensory characteristics
of lamb meat samples by near infrared reflectance spectroscopy, Meat
Science, vol. 76, no. 3, pp. 509-516, July 2007.
[38]. O. P. M. E. R. D. J. L. A. Nuria Prieto, A Review of the Principles and
Applications of Near-Infrared Spectroscopy to Characterize Meat, Fat, and Meat Products, Applied Spectroscopy, vol. 71, no. 8, May 2017.
[39]. S. M. F. D. L. H. P. J. T. Saeideh Ostovarpour, Investigation of chemical
composition of meat using spatially off- set Raman spectroscopy, The
Analyst, vol. 144, pp. 2618-2627, March 2019.
[40]. H. S. R. v. d. V. D. L. H. Stephanie M. Fowler, Preliminary investigation
of the use of Raman spectroscopy to predict meat and eating quality traits of beef loins, Meat Science, p. 138, January 2018.
[41]. M. O. N. A. G. S. P. Juan Xing, Use of visible spectroscopy for quality
classification of intact pork meat, Journal of Food Engineering, vol. 82,
no. 2, pp. 135-141, September 2007.
[42]. A. S. L. L. A. A. K. Abdo Hassoun, Fluorescence spectroscopy as a
rapid and non-destructive method for monitoring quality and authenticity of fish and meat products: Impact of different preservation conditionsAbdo Hassoun, LWT- Food Science and Technology, vol.
103, p. 279–292, January 2019.
[43]. C. D. H. B. J. D. D. J P Brienne, Assessment of meat fat content using
dual energy X-ray absorption, Meat Science, vol. 57, no. 3, pp. 235-
244, March 2001.
[44]. J. K. L. B. Armin M Scholz, Non-invasive methods for the determination of body and carcass composition in livestock: dual- energy X-ray absorptiometry, computed tomography, magnetic resonance imaging and ultrasound: invited review, Animal, vol. 9, no.
7, pp. 1-15, March 2015.
[45]. H. Fricke, A mathematical treatment of the electric conductivity and
capacity of disperse systems I. The electric conductivity of a suspension of homogeneous spheroids, Physical Review, vol. 24, no. 5, pp. 575–
587, 1924.
[46]. H. Fricke, A mathematical treatment of the electric conduc- tivity
and capacity of disperse systems II. The capacity of a suspension of conducting spheroids surrounded by a non- conducting membrane for a current of low frequency, Physical Review, vol. 26, no. 5, pp.
678–681, 1925.
[47]. H. Fricke and S. Morse, The electric capacity of tumors of the breast, The Journal of Cancer Research, vol. 10, no. 3, pp. 340– 376, 1926.
[48]. H. P. Schwan, Electrical properties of tissue and cell suspensions,
Advances in Biological and Medical Physics, vol. 5, pp. 147–209, 1956. [49]. M. Castro-Giraldez, P. Botella, F. Toldr ´ a, and P. Fito, Lowfrequency
dielectric spectrum to determine pork meat quality, Innovative Food
Science and Emerging Technologies, vol. 11, no. 2, pp. 376–386, 2010 [50]. M. Ibrahim, Mesure de bioimpédance électrique par capteurs
interdigités, Université de Lorraine, 2012.
[51]. 41.J.L. Damez, S. Clerjon, S. Abouelkaram, and J. Lepetit, Dielec- tric
behavior of beef meat in the 1-1500 kHz range: simulation with the fricke/cole-cole model, Meat Science, vol. 77, no. 4, pp. 512–519, 2007.
[52]. C. Trainito, Study of cell membrane permeabilization induced by pulsed
electric feld – electrical modeling and characterization on biochip,
Other, Université Paris-Saclay, 2015.
[53]. C. Macdonald, Impedance Spectroscopy: Emphasizing solid materials
and systems, January 1989.
[54]. J. L. Damez, S. Clerjon, S. Abouelkaram and J. Lepetit, Dielectric
behavior of beef meat in the 1–1500 kHz range: Simulation with the Fricke/Cole–Cole model, Meat Science, vol. 77 (4): 512–519, 2007.
[55]. H. Fricke, A mathematical treatment of the electric conductivity and
capacity of disperse systems. II. The capacity of a suspension of conducting spheroids by a nonconducting membrane for a current of low frequency, Physical Review, vol. 26 (5), pp. 678 - 681, 1925.
[56]. M. Guermazi, O. Kanoun, and N. Derbel, Investigation of long time beef
and veal meat behavior by bioimpedance spectroscopy for meat monitoring, IEEE Sensors Journal, vol. 14, no. 10, pp. 3624-3630, 2014.
[57]. R. C. K.S. Cole, Dispersion and Absorption in Dielectrics - I
Alternating Current, Journal of Chemical Physics, vol. 9, p. 341–352,
[58]. R. C. K.S. Cole, Dispersion and Absorption in Dielectrics - II Direct
Current, Journal of Chemical Physics, vol. 10, p. 98–105, 1942.
[59]. O. M. S. Grimnes, Bioimpedance and Bioelectricity Basics, Academic Press, January 2008.
[60]. K. Cole, Permeability and impermeability of cell membranes for ions, vol. 8, pp. 110-122, January 1940.
[61]. Z.-y. W. Q. D. L. H. Yang Yang, Moisture content prediction of porcine
meat by bioelectrical impedance spectroscopy, Mathematical and
Computer Modelling, vol. 58, no. 3-4, p. 819–825, August 2013.
[62]. B. M. A.S. Elwakil, Extracting the Cole-Cole impedance model
parameters without direct impedance measurement, Electronics Letters,
vol. 46, no. 20, pp. 1367 - 1368, October 2010.
[63]. G. T. C. P. C. Vastarouchas, Extraction of Cole-Cole model parameters, International Journal of Electronics and Communications, vol. 84, pp. 355-359, February 2018.
[64]. U. Pliquett, M. Altmann, F. Pliquett, and L. Schoberlein, Py-a parameter
for meat quality, Meat Science, vol. 65, no. 4, pp.1429– 1437, 2003
[65]. J.R. Macdonald, J. Schoonman and A.P. Lehnen, J.Electroanal. Chem. 131, 1982
[66]. E. B. a. J. R. Macdonald, Impedance Spectroscopy Theory, Experiment,