По аналогии с уже ставшим привычным электронным носом для химического анализа газов, электронный язык способен анализировать жидкости и даже определять их вкус. В России разработкой подобных приборов занимается научная группа Андрея Легина с химического факультета СПбГУ. Используются они для анализа токсичности воды, чему посвящена очередная статья авторов. Самое интересное, что громкое название «электронный язык», кажется, не является преувеличением. «Такой мультисенсор может определять вкус различных пищевых продуктов, – спокойно констатирует сбывшиеся мечты писателей-фантастов Дмитрий Кирсанов, доцент химфака СПбГУ и первый автор исследовательской статьи. – Представьте, у вас есть 10 различных вин, и прибор вполне может сказать: терпкость вина № 1 составляет пять единиц по условной шкале, образец № 5 более сладкий, чем образец № 7, а образец № 3 давно прокис. Поэтому аналогия с человеческим языком вполне прямая». Для того чтобы прибор смог выдать все эти данные, его сначала тренируют – сопоставляют сигналы сенсоров с независимыми оценками дегустаторов. И уже после этого обучения электронный язык может анализировать вкус продуктов без участия человека и даже превосходит в этом своих учителей. Прибор способен точно и объективно определять вкус любой жидкости, в отличие от дегустаторов, оценки которых зачастую сильно разнятся. Состоит электронный язык из 23 химических сенсоров, реагирующих на присутствие различных токсичных агентов – 16 полимерных сенсоров на основе поливинилхлорида, 6 сенсоров – халькогенидных стёкол и один стандартный pH-сенсор. Сам же полимерный сенсор – это полимерная мембрана со встроенными комплексообразующими молекулами. Ионы загрязнителей образуют комплексы с этими молекулами, изменяется потенциал системы, он регистрируется и уже легко переводится в аналоговый сигнал. По схожему принципу работают и халькогенидные стёкла. Сейчас многие основные параметры (температура, pH, поток, турбулентность) в системах водоснабжения непрерывно регистрируются в режиме онлайн. Токсичность же воды отслеживается с помощью методов биотестирования. «Различные живые организмы – инфузории, дафнии, водоросли помещают в исследуемый образец и наблюдают за их биологической реакцией: изменением подвижности, скоростью размножения, гибелью, – поясняет Дмитрий Кирсанов. – Понятно, что этот метод неприемлем для непрерывного определения токсичности воды, ведь подобный анализ занимает у специализированных лабораторий, закреплённых за водоканалами, иногда по несколько суток». Предложенный российскими учёными прибор вполне может отслеживать токсичность воды и в реальном (или с небольшим запозданием) времени. В качестве образцов для изучения было взято несколько наборов проб сточных вод различных индустриальных объектов Петербурга, названия которых исследователям не назвали. Большая часть опытного материала пошла на «дегустацию» микроорганизмами для последующей калибровки электронного языка, а меньшую учёные оставили для финальных тестов. Интересно, что в процессе сопоставления реакций биорганизмов и сигналов сенсоров полученные данные разделились на несколько кластеров, в одном из которых наблюдались аномальные параметры. Позднее же исследователям сообщили, что эти аномальные данные, замеченные прибором, соответствуют не реальным сточным водам, а модельному токсиканту – раствору меди с концентрацией 0,1 мг/л. После калибровки было проведено тестирование оставшихся образцов, результаты которого хорошо совпали с независимым биотестрованием. «Как и методы биотестирования, наше устройство – это чёрный ящик, – рассказывает Дмитрий Кирсанов. – В том смысле, что мы видим лишь результат – токсичен образец или нет. А какой агент или группа агентов вызвали токсичность, нам неизвестно, да и не очень нужно. Ведь это очень удобно – сразу понять, токсично или нет. Мерить концентрацию токсичных агентов – это уже подход аналитической химии. В таком случае для разных групп загрязнителей нужен отдельный большой и дорогостоящий прибор». Со времени создания первых прототипов электронного языка в лаборатории химического факультета СПбГУ уже исследовали вкусовые качества кофе, молока, пива и, конечно, разнообразных вин, а сами исследователи имеют контакты с коллегами по всему миру. Новая же разработка учёных вполне может найти применение в системах непрерывного контроля качества воды. Работа проведена при частичной финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. http://www.strf.ru/material.aspx?CatalogId=21731&d_no=50933