Введение

Учитывая многообразное присутствие SO₂ в пищевой системе, точное измерение его содержания и форм стало еще одним критически важным фактором обеспечения качества и безопасности пищевых продуктов [1]. Традиционные методы обнаружения с трудом справляются с требованиями к точности и мониторингу в реальном времени [2]. На этом фоне развитие технологий интеллектуальной упаковки произвело революцию в обнаружении SO₂ [3]. Интеграция сенсорных систем с интеллектуальными упаковочными материалами позволяет осуществлять визуальный динамический мониторинг концентрации SO₂ в пищевых продуктах и их внутренней атмосфере упаковки в реальном времени, обеспечивая важнейшую техническую поддержку для баланса между качеством и безопасностью пищевых продуктов [4]. В настоящее время обнаружение SO₂ постепенно эволюционировало от традиционного лабораторного химического анализа к новой фазе, характеризующейся экологической устойчивостью, интеллектуальностью и эффективностью.

Хотя SO₂ широко известен своими применениями в пищевой промышленности, остаются значительные пробелы в исследованиях его физико-химических свойств, механизмов действия и, в частности, его динамического поведения и управления в режиме реального времени в сложных пищевых системах. Существующие исследования в основном сосредоточены на конкретных сценариях применения или отдельных пищевых матрицах [5]. Например, D’Amore и др. [6] рассмотрели наличие сульфитов, их активность, токсичность, регулирование и обнаружение в мясных продуктах. De Aguiar и др. [7] обобщили использование SO₂ для консервации столового винограда после сбора урожая. Noël и др. [8] рассмотрели формы сульфитов и аналитическое количественное определение в вине. Эти обзоры обеспечивают прочную основу в соответствующих областях. Однако в совокупности эти исследования выявляют явный пробел, поскольку ни одно исследование еще не объединило данные по различным пищевым системам, чтобы связать определение форм SO₂, пороговые значения безопасности и механизмы действия с координацией интеллектуального обнаружения и регулирования контролируемого высвобождения. Такая интеграция особенно необходима в динамичных, многофакторных условиях, характерных для реальной обработки и хранения пищевых продуктов.

Цель данного обзора – на системном уровне обобщить современные достижения в области обнаружения SO₂ в пищевых продуктах, включая традиционные, инструментальные и интеллектуальные методы, с особым акцентом на их пригодность для мониторинга в реальном времени и интеграции в упаковочные системы. Исследовательские вопросы включают: (1) каковы преимущества и ограничения различных аналитических методов; (2) какие технологии наиболее перспективны для портативного и экспресс-обнаружения; (3) как интеллектуальные системы могут быть интегрированы в активную упаковку для динамического контроля; (4) каковы пути преодоления матричных интерференций и повышения селективности сенсоров.

Материалы и методы

Материалом для данного исследования послужили научные публикации, индексируемые в базах данных Scopus, Web of Science, PubMed, за период 2010–2026 гг. Поиск проводился по ключевым словам: «диоксид серы», «сульфиты», «обнаружение», «аналитические методы», «сенсоры», «флуоресцентные зонды», «интеллектуальная упаковка», «хроматография», «спектроскопия» (на русском и английском языках). В обзор включены оригинальные исследования, обзоры и методические руководства, описывающие аналитические подходы к определению SO₂ в различных пищевых матрицах (вино, фрукты, овощи, мясо, морепродукты, сушёные продукты). Анализ проведён методом сравнительного обобщения с выделением метрологических характеристик (предел обнаружения, предел количественного определения, точность, воспроизводимость) и практической применимости методов.

Результаты и их обсуждение

Поскольку нормативные пределы, состав матрицы и преобладающие формы SO₂ различаются в разных пищевых системах, анализ остатков SO₂ требует различных аналитических приоритетов для разных продуктов. Существующие методы обнаружения существенно различаются по целевым формам SO₂, применимым пищевым матрицам, процедурам предварительной обработки образцов, чувствительности и практической пригодности. Эти различия особенно важны, поскольку SO₂ в пищевых системах присутствует не в виде единственного статического аналита, а распределяется в рамках матрично-зависимого равновесия, включающего газообразный SO₂, гидратированный/растворенный SO₂, HSO₃⁻, SO₃²⁻ и обратимые или необратимые аддукты, образующиеся с эндогенными компонентами, такими как карбонильные соединения, фенолы и антоцианы. Относительное содержание этих форм в значительной степени зависит от pH, температуры, активности воды, доступности кислорода, состава матрицы и условий хранения. Следовательно, аналитические операции, такие как подкисление, нагревание, разбавление, продувка газом, дериватизация, экстракция или воздействие воздуха, могут нарушить исходное равновесное состояние, способствовать окислению сульфита до сульфата, вызвать высвобождение обратимо связанного SO₂ или не позволить извлечь необратимо связанные фракции, тем самым изменяя измеряемую концентрацию. Поэтому статические измерения конечной точки, особенно те, которые основаны на обширной предварительной обработке, могут давать операционально определенное значение, а не полное представление фактического состояния SO₂ в пищевых матрицах и газовом пространстве упаковки. С этой точки зрения, систематическое сравнение существующих технологий обнаружения SO₂ имеет важное значение для оценки их практической применимости в контроле качества пищевых продуктов и регулировании безопасности. Технологии обнаружения SO₂ можно условно разделить на три категории. Традиционные методы, представленные титрованием и колориметрическими анализами; современные инструментальные аналитические методы, основанные на хроматографии и спектроскопии; и быстро развивающиеся интеллектуальные технологии обнаружения, включая электрохимические датчики, флуоресцентные зонды, интеллектуальную упаковку и системы обнаружения с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Соответственно, в этом разделе рассматриваем основные принципы обнаружения, технические преимущества и ограничения, текущий прогресс исследований и специфическая для матрицы применимость этих аналитических методов, с особым вниманием к их способности сохранять, трансформировать или различать различные виды SO₂ во время отбора проб, предварительной обработки и анализа (таблица 1).

Таблица 1

Преимущества и недостатки методов обнаружения SO₂  ( составлена  автором по результатам обзора научных публикаций

1. Традиционные методы обнаружения

Традиционные методы обнаружения в основном включают титрование и колориметрические анализы, которые остаются важными инструментами для рутинного мониторинга и стандартизированного нормативного тестирования остаточного SO₂ в пищевых продуктах. Методы, основанные на титровании, такие как дистилляционная йодометрия и кислотно-щелочное титрование с продувкой азотом, широко используются благодаря их низкой стоимости, простоте оборудования и широкой применимости к различным пищевым матрицам [9]. Однако эти методы, как правило, основаны на дистилляционном разделении и титровании до конечной точки, и на их точность могут влиять скорость потока азота, условия нагрева, неполное высвобождение связанных сульфитов и помехи от летучих соединений серы или других окислительно-восстановительных веществ [10]. Поэтому методы титрования подходят для стандартизированного определения общего содержания SO₂, но менее пригодны для быстрого мониторинга на месте или в режиме реального времени. Колориметрические методы, представленные методом гидрохлорида парарозанилина (PRA), обладают относительно высокой чувствительностью и низкими требованиями к оборудованию, обычно требуя только спектрофотометрического считывания [11]. Однако традиционные методы PRA включают использование токсичных реагентов, длительные процедуры предварительной обработки и помехи от оптической матрицы, особенно в окрашенных или сложных по составу пищевых экстрактах [12]. Кроме того, недостаточный контроль pH и температуры во время предварительной обработки может нарушить равновесие между свободными и связанными сульфитами, что приводит к отклонению измеренных значений от фактического состояния SO₂ на момент отбора проб [11]. В целом, хотя традиционные методы остаются работоспособными, все еще необходимы дальнейшие улучшения в плане экологичности, селективности, аналитической точности и эффективности обнаружения.

2. Современные инструментальные аналитические методы

Этот подход в основном основан на использовании высокоточных приборов для разделения, концентрирования и количественного анализа SO₂ и его производных. Хроматография и спектроскопия являются ключевыми методами определения содержания SO₂ в пищевых продуктах, характеризующимися высокой чувствительностью, быстротой, простотой и широкой применимостью.

2.1 Хроматография

При хроматографическом анализе SO₂, SO₂ в образце преобразуется в стабильные ионные или дериватизированные формы путем подкисления, дериватизации или абсорбции щелочным раствором. После хроматографического разделения отдельные компоненты последовательно попадают в детектор и преобразуются в обнаруживаемые сигналы электропроводности или поглощения ультрафиолетовых лучей, образуя характерные хроматографические пики. Путем количественного анализа площади или высоты пика и сопоставления результатов со стандартной калибровочной кривой можно точно определить содержание SO₂.

2.1.1 Ионная хроматография

Ионная хроматография (ИК) является производной от высокоэффективной жидкостной хроматографии. В этом методе сульфиты в образце сначала подкисляют для высвобождения SO₂, который затем перегоняют с помощью пара, продуваемого азотом. Высвободившийся SO₂ затем окисляют до сульфата с помощью H₂O₂, а полученный сульфат-ион измеряют с помощью кондуктометрического детектора. Однако на результаты могут влиять неполное окисление сульфитов, диссоциация связанных сульфитов во время кислотной перегонки и матричные вариации степени извлечения [13]. Это ограничение тесно связано с динамическим равновесием между различными видами сульфитов в пищевых матрицах. В исходной матрице обратимо связанные сульфиты и свободный HSO₃⁻ могут сосуществовать в равновесии, тогда как кислотная перегонка может сместить это равновесие в сторону диссоциации и высвобождения SO₂. Степень диссоциации зависит от силы связывания сульфитных соединений, pH, температуры и состава матрицы в конкретных пищевых системах, что может приводить к различиям в степени извлечения, зависящим от матрицы. Для уменьшения этих проблем для определения сульфитных ионов без полного окислительного превращения используется прямая ионообменная хроматография. Iammarino и др. [14] разработали метод прямой ионообменной хроматографии с кондуктометрическим детектированием для определения сульфитов в свежем мясе и креветках, достигнув степени извлечения 85,2–92,1% и более короткого времени анализа, чем метод Монье–Уильямса. Эта работа послужила методологической основой для стандарта UNI/TS 11868:2022 для определения диоксида серы и его солей в мясных и рыбных продуктах. Позже Iammarino и др. [15] сравнили прямое кондуктометрическое детектирование методом ИК с модифицированным методом Монье-Уильямса в сыром и переработанном мясе и обнаружили, что последний более подвержен ложноположительным результатам от серосодержащих соединений, таких как сульфид, 2-метил-3-фурантиол и [L]-метионин. Эти исследования показывают, что прямой метод ИК особенно подходит для подтверждающего анализа сульфитов в мясных и морепродуктовых матрицах благодаря более быстрой работе и лучшей специфичности.

2.1.2 Жидкостная хроматография – тандемная масс-спектрометрия

Жидкостная хроматография-тандемная масс-спектрометрия (ЖХ-МС/МС) признана альтернативным методом определения сульфитов в пищевых продуктах и обеспечивает хорошую точность, прецизионность и воспроизводимость [16]. Современные стратегии ЖХ-МС/МС в основном включают прямое количественное определение сульфитов, определение после окислительного превращения в сульфат и обнаружение на основе дериватизации [17]. Дериватизация формальдегидом до гидроксиметансульфоната обычно используется для стабилизации сульфитов и уменьшения потерь, вызванных окислением или связыванием с карбонилсодержащими компонентами пищевых продуктов [18]. Однако ЖХ-МС/МС по-прежнему зависит от этапов экстракции и дериватизации, что делает ее трудоемкой, дорогостоящей и менее подходящей для летучих или динамически изменяющихся образцов.

2.1.3 Газовая хроматография

Газовая хроматография (ГХ), особенно газовая хроматография с анализом паровой фазы, позволяет анализировать свободный и обратимо связанный SO₂ в образцах путем измерения летучего SO₂ и более эффективна, чем традиционные методы, основанные на подкислении, в различении истинного свободного SO₂, номинального свободного SO₂ и общего SO₂ [19]. Carrascon и др. [1] и Jenkins и др. [20] использовали различные детекторы ГХ для исследования завышенной оценки свободного SO₂ традиционными методами в красном вине. Их результаты показали, что антоцианы являются основным фактором, поскольку слабо связанный SO₂, ассоциированный с компонентами матрицы, может диссоциировать в кислых аналитических условиях, тем самым увеличивая кажущуюся концентрацию свободного SO₂. Это открытие подчеркивает взаимопревращение между формами SO₂, обусловленное равновесием, указывая на то, что матричные эффекты в анализе SO₂ следует интерпретировать как динамические процессы определения форм, а не как фиксированные аналитические помехи. В последние годы портативные микрофлюидные устройства на бумажной основе, использующие принципы разделения газовой фазы, начали преобразовывать концепции хроматографического разделения в платформы для быстрого обнаружения на месте [21].

2.2 Спектроскопические методы

Спектроскопический анализ SO₂ включает преобразование SO₂ в активный сигнал, который может быть обнаружен спектроскопически; благодаря его взаимодействию с электромагнитным излучением генерируются характерные отклики, такие как флуоресценция или рамановские сигналы, что позволяет проводить количественный анализ.

2.2.1 Атомно-флуоресцентная спектроскопия

Атомно-флуоресцентная спектроскопия (АФС) — это качественный и количественный аналитический метод, основанный на длине волны и интенсивности линий атомной флуоресценции, обеспечивающий непрерывный отбор проб и высокую чувствительность [22]. Однако прямое определение серы затруднено, поскольку ее чувствительные резонансные линии расположены в вакуумно-ультрафиолетовой области около 180 нм, где поглощение кислорода и оптические ограничения обычных приборов АФС могут мешать обнаружению [23]. Поэтому SO₂ или серосодержащие соединения обычно анализируются с использованием косвенных стратегий генерации паров. В ранних исследованиях неорганический сульфид превращался в H₂S в кислых условиях для обнаружения методом АФС, а контроль pH позволял поэтапно выделять H₂S и SO₂ из одного и того же образца воды [24]. Для соединений серы, таких как сульфат, которые не могут легко образовывать летучие гидриды, электрохимическое восстановление также использовалось для их преобразования в режиме реального времени в H₂S с последующим обнаружением посредством молекулярной эмиссии или спектроскопических сигналов, связанных с атомно-флуоресцентной спектроскопией (AFS). Tyson и Palmer [25] продемонстрировали, что усовершенствованная система проточной инжекции-электрохимической генерации паров-атомной флуоресценции/молекулярной эмиссии может одновременно отслеживать атомную флуоресценцию селена и молекулярную эмиссию серы, что позволяет проводить одновременный анализ селената, сульфата и сульфита. Для определения SO₂/сульфита в пищевых продуктах более подходящим методом, связанным с AFS, является химическая генерация паров-спектрометрия молекулярной флуоресценции (CVG-MFS). В этом методе сульфит в жидкой фазе преобразуется в газообразный SO₂ с помощью CVG, а сигнал молекулярной флуоресценции SO₂ детектируется при 213,8 нм с использованием цинковой полой катодной лампы в качестве источника возбуждения, без необходимости зажигания пламени. Yu и др. [26] применили этот метод для определения общего содержания SO₂ в образцах вина, достигнув предела обнаружения 0,79 мкг/мл и относительного стандартного отклонения 5,2%, тем самым расширив область применения методов, связанных с АФС, для обнаружения SO₂.

2.2.2 Поверхностно-усиленная рамановская спектроскопия

Спектроскопия комбинационного рассеяния света с усилением на поверхности (SERS) — это быстрый и неразрушающий метод, который усиливает сигналы комбинационного рассеяния на наноструктурированных металлических поверхностях и все чаще используется для анализа пищевых продуктов на месте благодаря своей высокой чувствительности и молекулярной специфичности [27]. Для обнаружения сульфитов наиболее простой стратегией является прямая идентификация по отпечаткам пальцев, в основном основанная на колебании изгиба O–S–O вблизи 620 см⁻¹ и колебании растяжения S–O вблизи 927 см⁻¹ [28]. Эта стратегия особенно подходит для обнаружения поверхностных остатков в пищевых продуктах и обычно не требует сложного разделения матриц. Например, Yuan, Zhao и др. [28] на копировальную бумагу наносили наночастицы серебра (AgNPs) и отслеживали эти два характерных пика для проведения гомогенизационного и неразрушающего скрининга остатков метабисульфита натрия на поверхности креветок. Однако неравномерное распределение остатков и недостаточный контакт между жесткими субстратами и неровными поверхностями могут привести к плохой воспроизводимости сигнала. Для решения этой проблемы Wang и др. [29] разработали функционализированный наночастицами серебра SERS-тампон на печатной бумаге для обнаружения сульфита натрия на съедобных грибах in situ. Гибкий бумажный субстрат лучше соответствовал изогнутым и шероховатым поверхностям, расширяя возможности прямого обнаружения на основе «отпечатков пальцев» от относительно ровных поверхностей до более сложных пищевых матриц. Тем не менее, этот подход все еще больше подходит для непосредственно доступных остатков на поверхности, чем для растворенных сульфитов в сложных жидких образцах. Для уменьшения влияния матричных помех в жидких образцах сульфит/бисульфит часто преобразуют в летучий SO₂, который затем отделяют от жидкой фазы и улавливают с помощью пробоотбора из паровой фазы. Li и др. [30] разработали бумажное устройство на основе газоразделения для колориметрического/SERS-двухрежимного обнаружения SO₂ в вине, достигнув предела обнаружения 1 мкМ. В этом устройстве выделяемый кислотой SO₂ сначала переносили в паровую фазу, а затем улавливали сенсорным интерфейсом, тем самым уменьшая помехи от винной матрицы. Однако пассивная экстракция из паровой фазы страдает от медленного массопереноса и ограниченного обогащения следовых количеств SO₂. Для повышения эффективности улавливания и обогащения Fan и др. [31] объединили устройство для анализа паровой фазы, напечатанное на 3D-принтере, с мембраной Si@Ag@PEI для обнаружения незаконно добавленного SO₂ в традиционных китайских лекарственных препаратах. Мембрана Si@Ag@PEI позволила проводить количественное SERS-детектирование после 15 минут микроэкстракции из паровой фазы с линейным диапазоном 2,5–250 мг/кг и пределом обнаружения 0,25 мг/кг, что значительно ниже самого строгого предела остаточного содержания SO₂ в 10 мг/кг, установленного в Китайской фармакопее. Развивая это направление, Wu и др. [32] предложили метод микротермической продувки и улавливания (MTPT), который активно ускорял высвобождение SO₂ из вина и обогащал газообразный SO₂ перед оптическим считыванием. Это представляло собой переход от пассивного отбора проб из паровой фазы к активному обогащению, повышая эффективность массопереноса и делая более осуществимым обнаружение следовых количеств SO₂ на месте. Когда собственный рамановский сигнал целевого вещества слаб или требуется более высокая селективность, можно использовать химические реакции для преобразования воздействия SO₂ в изменения рамановских сигналов молекулы-репортера. Например, Huo и др. [33] создали гибридную пленку TM-Ag@NU-901, обернув модифицированные тиол-пурпурной AgNP пористым NU-901. SO₂ проходил через поры NU-901 и подвергался нуклеофильному присоединению к участку C=C тиол-пурпурной группы на поверхности AgNP, образуя производные парарозанилина и тем самым вызывая изменения цвета и усиление сигналов SERS. Этот метод объединяет обогащение SO₂, селективную реакцию и усиление сигнала SERS в одном сенсорном интерфейсе, преодолевая ограничение однофазного обнаружения и позволяя применять его к газам, вину и другим пищевым образцам.

Современные инструментальные методы обеспечивают более высокую чувствительность, количественную точность и возможность определения форм соединений, чем традиционные анализы, но они по-прежнему различаются по экологичности, стоимости и устойчивости к матричным помехам. ИК и ЖХ-МС/МС улучшают распознавание SO₂/сульфита за счет хроматографического разделения в сочетании с кондуктометрическим или масс-спектрометрическим детектированием, но часто требуют окисления, дериватизации, очистки, органических подвижных фаз или дорогостоящего оборудования. ГХ, АФС и SERS снижают матричные помехи за счет разделения летучих веществ, элементного отклика или распознавания спектральных отпечатков; однако важными ограничениями остаются нелетучие или прочно связанные фракции SO₂, кислотная предварительная обработка, воспроизводимость субстрата и конкурентная адсорбция в сложных пищевых матрицах. Поэтому, хотя инструментальные методы являются мощным инструментом для лабораторного подтверждения и анализа форм соединений, они менее подходят для непрерывного, портативного, in situ и интегрированного в упаковку мониторинга. Это ограничение особенно важно для SO₂, поскольку его концентрация и формы соединений могут динамически изменяться в зависимости от pH, температуры, влажности, времени хранения и условий газового пространства упаковки. Эти проблемы сместили акцент в последних исследованиях в сторону интеллектуальных стратегий обнаружения, включая колориметрические и флуоресцентные зонды, бумажные датчики, считывание данных с помощью смартфонов, интеллектуальные этикетки и интеллектуальные системы обнаружения, интегрированные в упаковку, которые лучше подходят для визуализации в реальном времени и мониторинга остаточного SO₂ в пищевых продуктах непосредственно на месте.

3. Интеллектуальное обнаружение

По сравнению с традиционными и инструментальными аналитическими методами, интеллектуальные стратегии обнаружения уделяют больше внимания портативности, визуальному считыванию, реагированию в реальном времени и интеграции с системами упаковки пищевых продуктов. Поскольку концентрация и формы SO₂ могут динамически изменяться в процессе обработки, хранения и транспортировки, интеллектуальное обнаружение предоставляет практический способ мониторинга остаточного SO₂ и изменений газового пространства упаковки непосредственно на месте. Поэтому в последнее время исследования все больше сосредотачиваются на электрохимических датчиках, флуоресцентных зондах, интеллектуальной упаковке и обнаружении с помощью искусственного интеллекта.

3.1 Электрохимические датчики

Электрохимические сенсоры преобразуют сигналы электрохимической реакции в измеримые электрические сигналы, обеспечивая высокую чувствительность и точность, и поэтому широко используются для обнаружения сульфидов и сульфитов [34]. Однако электрохимическое окисление сульфидов и сульфитов на чистых электродах, таких как стеклоуглеродные электроды или платиновые электроды, обычно демонстрирует низкую каталитическую эффективность и плохую чувствительность обнаружения, что препятствует их способности соответствовать требованиям обнаружения следовых количеств веществ. Следовательно, рабочие электроды часто модифицируются наноматериалами [35]. Wang, Qi и др. [36] подготовили трехмерные непрерывные пористые наночастицы золота (NPG) для модификации чистых электродов. Благодаря их превосходной проводимости и обилию активных центров, этот подход позволил достичь степени извлечения сульфитов в различных образцах пищевых продуктов в диапазоне 87,7–105,4% при пределе обнаружения 5,12 мкМ. Эта производительность значительно превзошла некоторые существующие датчики. Основываясь на этой работе, Mohammadzadeh Jahani и др. [37] разработали электрохимический датчик для обнаружения следовых количеств сульфитов. Они использовали наночастицы диоксида церия (CeO₂), которые обладают обратимым циклом валентности Ce³⁺/Ce⁴⁺ и большой площадью поверхности, облегчают перенос электронов от SO₃²⁻ и обеспечивают дополнительные активные центры. Такой подход снизил предел обнаружения до 0,023 мкМ, что позволило высокочувствительно обнаруживать сульфиты в сложных образцах воды. Основная проблема методов обнаружения, основанных на путях окисления, заключается в том, что восстанавливаемые вещества могут подвергаться соокислению в том же диапазоне потенциалов, что и сульфиты, что приводит к перекрывающимся токовым сигналам и снижению аналитической точности. Для решения этой проблемы Winiarski и др. [38] предложили электрохимический метод обнаружения, основанный на пути восстановления. В кислой среде SO₂ действует как электроактивное вещество и подвергается восстановлению на поверхности электрода. Благодаря синергетическому взаимодействию с положительно заряженными стабилизаторами и проводящими наночастицами золота, этот подход повышает скорость переноса электронов и увеличивает количество активных центров, тем самым значительно усиливая пиковый ток восстановления. С пределом обнаружения 0,88 мг/л в образцах напитков этот метод предоставляет новые возможности для электрохимического обнаружения сульфитов путем восстановления в кислой среде.

3.2 Флуоресцентные зонды

Флуоресцентные зонды привлекли широкое внимание исследователей благодаря их эффективному применению в биологических, химических, медицинских и экологических процессах. Механизм реакции флуоресцентных зондов на аналиты основан на изменениях флуоресцентных сигналов, вызванных взаимодействием молекул зонда со специфическими аналитами, что привело к разработке различных типов флуоресцентных зондов [39]. Когда свободный зонд связывается с аналитом, происходят фотофизические процессы, приводящие к изменениям флуоресцентных свойств, таких как длина волны возбуждения/излучения, квантовый выход, интенсивность флуоресценции и время жизни флуоресценции. К распространенным механизмам распознавания относятся фотоиндуцированный перенос электронов (PET), внутримолекулярный перенос заряда (ICT), внутримолекулярный перенос протона в возбужденном состоянии (ESIPT), механизм агрегационно-индуцированного излучения (AIE) и механизм флуоресцентного резонансного переноса энергии (FRET).

3.2.1 PET-зонды

Такие зонды обычно состоят из флуорофора, линкера и распознающего фрагмента. Процесс распознавания в основном включает нуклеофильное присоединение HSO₃⁻ к электронодефицитным участкам в молекуле зонда, включая альдегидные группы, бензопиразиновые звенья, винильные группы или углерод-углеродные двойные связи, тем самым нарушая исходную сопряженную структуру. Это структурное изменение модулирует состояние флуоресценции зонда, переключая его между неэмиссионной и эмиссионной формами и тем самым генерируя обнаруживаемый сигнал [40]. Зонды 1–3 представляют собой типичные системы на основе PET, работающие посредством механизмов тушения-восстановления флуоресценции, при этом зонды 1 и 2 подходят для визуализации SO₃²⁻/HSO₃⁻ в биологической среде. Зонд 1 обладает большей длиной волны излучения, что эффективно снижает фоновые флуоресцентные помехи и делает его пригодным для визуализации in vivo [41]. Зонд 2 имеет более низкий предел обнаружения (LOD) всего 8,3 нМ, обеспечивая несколько более высокую чувствительность, чем зонд 1 [42]. В отличие от него, зонд 3 предлагает более широкий диапазон допустимых значений pH, что позволяет повысить точность обнаружения в различных пищевых матрицах. Nandhini и др. [43] применили этот PET-зонд на основе антрацена-индола для обнаружения бисульфита в реальных образцах, включая красное вино, белый сахар и коричневый сахар, с коэффициентами извлечения 98,5–110,4%. Зонд 4 [44] представляет собой систему на основе PET, работающую по механизму тушения-восстановления флуоресценции, обеспечивающую двухканальные колориметрические и ближнеинфракрасные флуоресцентные отклики. Этот зонд позволяет проводить качественное обнаружение невооруженным глазом и количественный анализ в распространенных пищевых продуктах, таких как сахар, красное вино и печенье, с коэффициентом извлечения 96,90–104,92%.

3.2.2 ICT-зонды

В рамках механизма внутримолекулярного переноса заряда (ICT) происходит перенос заряда между различными функциональными группами внутри молекулы, при этом распознающая группа выступает либо в качестве донора электронов (D), либо в качестве акцептора электронов (A). В типичной сопряженной системе D–π–A, D передает электроны A через π-сопряженный мостик, тем самым создавая эффективный внутримолекулярный путь переноса электронов. Когда зонд связывается с аналитом, изменяется способность к переносу электронов, или нарушается сопряженная структура, что приводит к изменению спектральных характеристик [45]. Зонды 5–8 нарушают сопряженную структуру D–π–A через производные SO₂, тем самым подавляя эффект ICT и обеспечивая активацию флуоресценции. Зонд 5 обладает преимуществами простой структуры и быстрого отклика, но его флуоресценция легко разбавляется в матрицах с высоким содержанием воды, что делает его пригодным только для систем с белым сахаром или чистой водой [46]. Зонд 6 решил проблему низкой чувствительности, наблюдаемую в зонде 5, достигнув шестнадцатикратного увеличения интенсивности флуоресценции [47]. Зонд 7 дополнительно повысил устойчивость к матричным помехам, что позволило применять его в сложных образцах, таких как водоросли и кальмары, хотя инструментальное детектирование по-прежнему необходимо [48]. В отличие от вышеописанного, зонд 8 претерпевает переход от структуры A–π–A к структуре D–π–A посредством индукции SO₂, тем самым усиливая внутримолекулярный перенос заряда и генерируя быстрый оптический отклик [49]. Как правило, реакции с участием внутримолекулярного переноса заряда обычно быстрые и стабильные; Однако из-за относительно небольшого расстояния электронного перехода их эффективность люминесценции часто низка.

3.2.3 ESIPT-зонды

Процесс ESIPT был впервые описан Веллером в 1950 году [50]. Он включает четыре энергетических уровня: молекула существует в основном состоянии в форме енола (E), образуя стабильную внутримолекулярную водородную связь. После поглощения фотона она переходит в возбужденное состояние енола (E), где перераспределение электронов усиливает кислотность донора водородной связи и основность акцептора. Перенос протона происходит в возбужденном состоянии, быстро превращая E в возбужденное состояние кетона (K), которое обычно служит источником флуоресцентного излучения. K возвращается в основное состояние кетона (K) посредством радиационного перехода, испуская фотон, и впоследствии возвращается в исходное основное состояние енола (E) посредством обратного переноса протона [50]. Поскольку возбужденные енольная и кето-формы генерируют двойные полосы излучения с большими стоксовыми сдвигами и сверхбыстрой динамикой (в пикосекундном масштабе), большинство молекул с ESIPT могут быть сконструированы как ратиометрические флуоресцентные зонды. Зонды 9 [51] и 10 [52] используют стратегию двойного функционального блока для высокоселективного и низкотоксичного обнаружения. Один конец обеспечивает возможность флуоресценции ESIPT через 2-(2′-гидроксифенил)бензотиазол (HBT), в то время как другой конец содержит химический центр, который специфически реагирует с SO₂/HSO₃⁻ для модуляции переключения ESIPT. Зонд 9 демонстрирует излучение ESIPT в ближнем инфракрасном диапазоне при 836 нм. В отличие от этого, зонд 10 включает в себя D–π–A структуру на фрагменте HBT, что делает его высокочувствительным к конъюгатному присоединению HSO₃⁻. Эта реакция вызывает заметное усиление синей флуоресценции (в 21–24 раза), что позволяет количественно определять физиологические уровни HSO₃⁻. В целом, ESIPT обладает такими преимуществами, как большой стоксовский сдвиг, высокое отношение сигнал/шум и возможность определения соотношения. Однако процесс миграции протона легко подавляется в полярных или сильно связанных водородными связями средах, что остается основным ограничением в практических применениях.

3.2.4 AIE-зонды

Традиционные флуоресцентные молекулы демонстрируют выраженную люминесценцию в разбавленных растворах, однако в агрегированном состоянии они подвержены тушению флуоресценции из-за сопряженной плоскостной укладки, что ограничивает их применение в сложных биологических средах [53]. В 2001 году Luo и др. [54] предложили концепцию AIE (Aggregation-Induced Emission), обнаружив, что молекулы с пропеллерными структурами демонстрируют усиленную люминесценцию в агрегированном состоянии. Это явление можно объяснить ограниченным внутримолекулярным движением, включающим как внутримолекулярное вращение, так и внутримолекулярную вибрацию, что подавляет безызлучательные переходы. Следовательно, сильная флуоресценция сохраняется даже при высоких концентрациях [55]. В настоящее время широко используемые каркасы, такие как трифениламин (TPA) и тетрафенилэтилен (TPE), могут быть объединены с ICT для образования D–π–A структур, что позволяет получать специфические отклики и флуоресценцию с определенным соотношением [56, 57]. Зонды 11 и 12 демонстрируют преимущества эффекта усиления флуоресценции при агрегации (AIE) в сложных системах. Зонд 11 относится к каркасу TPA и предназначен для мониторинга в широком диапазоне pH и во внутренней атмосфере упаковки. Он позволяет точно определять HSO₃⁻ в таких образцах, как питьевая вода, речная вода, пиво, байцзю и бренди [58]. Зонд 12 относится к каркасу TPE и демонстрирует эффект AIE при 710 нм. Интенсивность его флуоресценции показывает сильную линейную корреляцию с концентрацией производного SO₂, что позволяет проводить обнаружение исключительно с помощью анализа цвета на смартфоне. Он подходит для глубокой визуализации и обнаружения на месте [59].

3.2.5 FRET-зонды

FRET-зонды основаны на расстоянии между донором и акцептором в 1–10 нм для переноса энергии, при этом эффективность в основном определяется расстоянием между донором и акцептором, а также спектральным перекрытием между спектрами излучения донора и поглощения акцептора. В частности, большее перекрытие между спектрами излучения и поглощения способствует более эффективному переносу энергии [60]. Зонд 13 демонстрирует самую высокую скорость переноса (98,02%) и максимальный стоксовский сдвиг (273 нм), что делает его подходящим для биовизуализации с низким фоном автофлуоресценции [61]; зонд 14 обладает самой высокой чувствительностью (9,9 нМ) и преимуществом излучения в ближнем инфракрасном диапазоне [62]; Зонд 15 впервые обеспечил межсистемную визуализацию от клеток до растений, положив начало новому подходу к обнаружению SO₂ в растениях [63]. Кроме того, некоторые зонды на основе FRET в сочетании с механизмом скрученной ИК-спектроскопии сохраняют стабильную эффективность распознавания в высоковязких или сложных матрицах [61].

Хотя упомянутые выше зонды демонстрируют чрезвычайно высокую чувствительность на уровне нМ или даже пМ для обнаружения SO₂ и его производных, стабильность их работы в реальных пищевых матрицах остается ограниченной множеством механизмов интерференции. Нуклеофильные или восстанавливающие вещества в сложных матрицах, такие как биотиолы, аскорбиновая кислота, полифенолы, восстанавливающие сахара, нитриты, сульфиды и аминокислоты, могут конкурировать с HSO₃⁻/SO₃²⁻ за участки распознавания, гасить флуоресценцию или изменять микросреду обнаружения, вызывая тем самым дрейф сигнала. В то же время, полярность раствора и колебания pH также могут влиять на процессы отклика зондов с различными механизмами. Например, в полярных или сильно водородно-связанных водных средах перенос протонов в зондах ESIPT может быть подавлен, в то время как состояние переноса заряда в зондах ICT может быть стабилизировано, что приводит к флуктуациям флуоресценции или снижению эффективности отклика [64, 65]. Системы AIE-ICT также могут быть подвержены влиянию сильно полярных и водородно-связанных сред, тогда как зонды FRET могут демонстрировать снижение эффективности переноса энергии из-за изменений расстояния между донором и акцептором, ориентации диполей, фонового поглощения или рассеяния света [64, 66]. В системах, богатых нуклеофильными веществами, селективность зондов PET также может быть нарушена конкурентными реакциями [44]. Для повышения надежности обнаружения в сложных пищевых матрицах современные стратегии в основном сосредоточены на предварительной обработке образцов и оптимизации молекулярной структуры. Во-первых, такие методы предварительной обработки, как разбавление образцов, точное регулирование pH и твердофазная экстракция (ТФЭ), могут эффективно уменьшить матричные эффекты и фоновые помехи, тем самым повышая точность анализа следовых количеств [67]. Во-вторых, оптимизация конъюгированных систем D–π–A, введение стерических препятствий для повышения специфического распознавания, усиление внутримолекулярных водородных связей и разработка ратиометрических флуоресцентных сигналов и стратегий двухканальной коррекции могут улучшить помехоустойчивость и количественную стабильность зондов в полярных или сложных средах [68, 69, 70, 71]. Таким образом, синергетическая оптимизация стратегий предварительной обработки и дизайна молекулярных зондов может помочь преодолеть неспецифические помехи в сложных системах и обеспечить надежную техническую поддержку для точного мониторинга SO₂ в пищевых продуктах.

3.3 Интеллектуальная упаковка

В последние годы, в связи с растущим спросом на безопасность пищевых продуктов и проведение экспресс-тестирования, значительно расширились исследования в области технологий интеллектуальной упаковки для мониторинга и регулирования SO₂. Суть технологии интеллектуальной упаковки заключается в обеспечении обнаружения в реальном времени и оценки риска остаточного SO₂ с помощью индикаторных или сенсорных устройств [4]. Индикаторная упаковка предоставляет четкую информацию посредством изменения цвета или физических свойств. Сенсорная упаковка использует химические или физические датчики для обеспечения чувствительного и количественного обнаружения. Например, нанесение β-циклодекстрина на фильтровальную бумагу позволяет быстро обнаруживать уровни SO₂ выше нормативных пределов с помощью изменения цвета. Это работает потому, что SO₂ восстанавливает Mn⁴⁺, превращая бумагу из коричневой в белую [3]. Система недорога и многоразовая, что делает ее подходящей для быстрого качественного обнаружения в жидкостях. Ее чувствительность ограничена, с пределом обнаружения около 30 мг/л. Yang и др. [72] разработали интеллектуальную упаковку, реагирующую на SO₂, с использованием неорганических наноматериалов (SiO₂@MCM-41). Эта система позволяет визуально контролировать концентрацию SO₂ в упаковочной среде посредством изменения цвета этикетки и оценивать ухудшение качества фруктов и овощей. Для повышения чувствительности в последних исследованиях все чаще комбинируются колориметрические и флуоресцентные механизмы обнаружения. Используя химические реакции или физическую координацию, эти интеллектуальные этикетки могут обеспечивать как четкие визуальные сигналы, так и селективное количественное обнаружение в рамках одного упаковочного материала. Например, флуоресцентный зонд на основе трифениламин-хинолиновой структуры модулирует перенос заряда посредством реакции Михаэля. При внедрении в поливиниловый спиртовой субстрат этикетка демонстрирует постепенное изменение цвета от красного к розовому и синему под ультрафиолетовым светом, обеспечивая визуальный мониторинг SO₂ во время хранения фруктов [73]. Система обнаружения на основе ионной жидкости позволяет быстро и обратимо обнаруживать SO₂. Принцип работы основан на координации между флуоресцеином и SO₂, с использованием статического тушения флуоресценции и ослабления π–π поглощения. Поскольку система работает за счет физической координации без разрыва химических связей, она демонстрирует исключительно короткое время отклика — менее 15 секунд. Это позволяет напрямую интегрировать ее в упаковку фруктов и овощей для мониторинга в реальном времени [74]. Между тем, применение экологически чистых и биоразлагаемых субстратов постепенно становится предметом исследований. Yuan, Gao и др. [75] создали метки обнаружения на основе полимолочной кислоты с использованием натурального красителя петунии и чередующихся слоев хитозана/трегалозы, достигнув колориметрического отклика при концентрации SO₂ всего 1,52 ppm, при этом общая разница цветов (ΔE) достигла 74,8, сохраняя при этом высокую чувствительность и биобезопасность. Такие интеллектуальные метки на основе природных материалов демонстрируют экологичный и устойчивый подход к обнаружению. Хотя интеллектуальные системы упаковки предлагают очевидные преимущества для сохранения продуктов питания, их существенная стоимость ограничивает широкое использование.

Таким образом, будущие интеллектуальные системы упаковки могут быть интегрированы с традиционными системами контролируемого высвобождения SO₂ для повышения эффективности динамического мониторинга, предупреждения об отклонениях и управления рисками, особенно в условиях хранения и транспортировки в холодовой цепи, где дисбаланс высвобождения и риски остаточного содержания сложнее контролировать. В частности, колориметрические этикетки могут обеспечить быстрое визуальное предупреждение об аномальном накоплении SO₂; флуоресцентные или двухрежимные колориметрические-флуоресцентные системы могут повысить чувствительность обнаружения и снизить риск неправильной интерпретации, вызванной сложным фоном пищевых продуктов или переменными условиями освещения; а быстродействующие обратимые сенсорные материалы подходят для регистрации кратковременных изменений SO₂, вызванных конденсацией или колебаниями температуры во время транспортировки. Кроме того, биоразлагаемые и природные сенсорные подложки могут повысить безопасность и экологичность интеллектуальных этикеток для упаковки свежих продуктов. В целом, будущие системы упаковки SO₂ должны перейти от однофункционального режима активного высвобождения к интегрированным платформам, которые сочетают контролируемое высвобождение, внутриупаковочный мониторинг, визуальную индикацию и оперативное регулирование, что позволит более эффективно управлять дисбалансом высвобождения и рисками остаточного содержания во время хранения и транспортировки в условиях холодовой цепи.

3.4 Обнаружение с помощью ИИ

В последние годы технологии искусственного интеллекта привлекают значительное внимание в научных исследованиях и контроле качества пищевых продуктов. Благодаря дальнейшему внедрению машинного обучения, глубокого обучения и хемометрических моделей, изображения или спектральные сигналы могут использоваться для автоматического извлечения признаков, классификации образцов и прогнозирования концентрации, что позволяет перейти от простого цифрового считывания к интеллектуальной интерпретации результатов обнаружения SO₂. По сравнению с традиционными методами обнаружения SO₂, цифровые методы обнаружения с использованием смартфонов и подходы, основанные на искусственном интеллекте, демонстрируют явные преимущества в быстром анализе на месте. Существующие флуоресцентные зонды на основе сульфитов хорошо работают при клеточной визуализации, но страдают от значительных фоновых помех при тестировании пищевых продуктов. Кроме того, для их обнаружения требуется специализированное оборудование, такое как флуоресцентные микроскопы или флуоресцентные анализаторы, что ограничивает их применимость для быстрого тестирования на месте [76]. Для решения этой проблемы исследователи использовали смартфоны для извлечения значений или соотношений красного, зеленого и синего (RGB) каналов, тем самым оцифровывая видимые сигналы для количественного анализа. Этот подход подходит для предприятий пищевой промышленности, супермаркетов и полевых условий, поскольку не требует громоздких приборов, прост в использовании и обеспечивает быстрое обнаружение. Например, разработанный Du, Yang и др. [77] зонд на основе тиофена подвергается нуклеофильному присоединению с ионами SO₂/SO₃²⁻, что позволяет проводить количественное обнаружение с помощью получения значений RGB на смартфоне. Однако его чувствительность остается относительно ограниченной. Xue и др. [76] добились структурной трансформации из AAA в DAD посредством 1,4-реакции Михаэля, одновременно вызывая изменение цвета от бледно-желтого до красного и активацию флуоресценции от нефлуоресцентного до красного. Эта двухсигнальная система позволяет проводить перекрестную проверку, значительно снижая риск неправильной интерпретации. Предложенный подход позволил улучшить предел обнаружения с 0,20 мМ до 11,4 нМ и сократить время отклика с 10 мин до менее 6 с, что делает его пригодным для быстрого экспресс-анализа пищевых продуктов на месте. Кроме того, Shahvar и др. [78] предложили метод, сочетающий микроэкстракцию из паровой фазы с использованием бумажных мембран. После подкисления образца выделяющийся газ SO₂ диффундирует в паровую фазу и адсорбируется на мембране. Для обнаружения требуется всего 9 мкл реагента, что эффективно снижает количество химических отходов и соответствует принципам экологически чистого анализа.

Модели машинного обучения и глубокого обучения дополнительно расширяют функциональность анализа, связанного с SO₂, позволяя не только получать сигналы, но и изучать признаки, классифицировать образцы и прогнозировать содержание. Wang, He и др. [79] предложили метод на основе метаобучения для идентификации имбиря, обработанного серой, с использованием изображений, полученных с разных смартфонов. Faster R-CNN использовался для предварительной обработки изображений и удаления фона, в то время как глубокие нейронные сети и метаобучение применялись для извлечения стабильных для устройств признаков и повышения адаптивности модели к различным устройствам обработки изображений. Метод достиг значений полноты, F1-меры и AUC-ROC выше 0,9, а также точности распознавания выше 0,95. Аналогично, Zhang и др. [80] объединили гиперспектральную визуализацию с моделью сверточной нейронной сети с долговременной кратковременной памятью (CLSTM) для различения лилий, обработанных серой, и прогнозирования показателей качества, включая содержание SO₂. Модель CLSTM в сочетании с выбранными характерными длинами волн достигла значения R² равного 0,755 для прогнозирования содержания SO₂, что указывает на потенциал глубокого обучения для быстрой и неразрушающей оценки качества, связанной с SO₂.

В целом, сочетание цифрового считывания с помощью смартфона с анализом на основе искусственного интеллекта или алгоритмов повышает портативность и применимость обнаружения SO₂ на месте, а также позволяет автоматизировать извлечение признаков, распознавание образов и прогнозирование концентрации. Этот переход от визуального восприятия к цифровому сбору данных, а затем к интеллектуальной интерпретации, открывает новый технический путь для быстрого, недорогого и неразрушающего обнаружения SO₂/сульфитов в пищевых продуктах.

Выводы

В ходе обзора обобщены современные достижения  исследований в области технологий обнаружения остаточных количеств SO₂. Результаты обзора показывают, что исследования в области обнаружения остаточных количеств SO₂ в основном сосредоточены на двух ключевых направлениях: разработка интеллектуальных технологий обнаружения и оптимизация методов предварительной обработки образцов для эффективного преобразования свободного или обратимо связанного SO₂ в обнаруживаемые формы, совместимые с аналитическими методами. На основе сравнительного анализа преимуществ и недостатков различных методов, существующие технологии обнаружения в целом соответствуют требованиям рыночных нормативных актов. Тем не менее, сохраняются некоторые ограничения, включая сложные процедуры подготовки образцов, высокую стоимость тестирования, недостаточную селективность и непригодность для быстрого экспресс-тестирования на месте.

На этом фоне разработка интеллектуальной упаковки стала весьма перспективным направлением. Благодаря интеграции контролируемого высвобождения, обратной связи от датчиков, экологического регулирования и подключения к Интернету вещей, такая интеллектуальная упаковка может продлить срок годности, сохранить качество продукции и обеспечить мониторинг упаковочной среды в режиме реального времени, тем самым поддерживая отслеживаемость цепочки поставок. Сочетание этих подходов с многомодальными технологиями обнаружения, такими как SERS в сочетании с ИИ, может еще больше повысить точность и чувствительность экспресс-обнаружения на месте, обеспечивая мониторинг в режиме реального времени и контроль рисков, связанных с остатками SO₂. Кроме того, из-за скоропортящегося характера свежих сельскохозяйственных продуктов их транспортировка представляет значительные проблемы и риски в традиционных логистических системах. Следовательно, для их транспортировки обычно используется логистика холодовой цепи. Однако колебания температуры и связанная с ними конденсация в логистике холодовой цепи могут нарушить баланс контролируемого высвобождения SO₂ внутри упаковки, что приводит к чрезмерно низким концентрациям SO₂ во внутренней атмосфере упаковки или локальному избыточному высвобождению, в результате чего остаточные количества превышают нормативные пределы. Эти проблемы серьезно ограничивают стабильное и широкое применение технологий консервации на основе SO₂ в системах холодовой цепи. Приоритетными направлениями дальнейших исследований являются: (1) разработка мультимодальных сенсоров (колориметрических/флуоресцентных/SERS) для повышения надёжности; (2) создание гибких, биоразлагаемых и недорогих сенсорных субстратов для интеграции в упаковку; (3) внедрение искусственного интеллекта для обработки данных и прогнозирования рисков; (4) создание систем с обратной связью, сочетающих обнаружение и регулируемое высвобождение SO₂, особенно для условий холодовой цепи.