Страница не найдена — РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

Содержание

Урок русского языка «Значение приставок за-, в-, у-. Разбор по составу» (3 класс)

Тема. Значение пристак за-, в-, у-. Употребление слов с этими приставками. Разбор слов по составу

Цель: учащиеся должны уметь разбирать слова по составу, образовывать новые слова с помощью суффикса и приставки.

Задачи:

1. Создать условия для развития логического мышления, памяти, наблюдательности, умения правильно обобщать данные и делать выводы. Познакомить с приставками за, у, в; учить употреблять слова с приставками в речи; обогащать словарный запас глагольной лексикой с приставками. Познакомить с порядком разбора слов по составу; совершенствовать умения выделять приставки в словах, правильно и уместно использовать слова с приставками в речи.

2. Способствовать развитию познавательного интереса к уроку.

3. Обеспечить условия для воспитания дружеских отношений между учащимися, взаимопомощи, воспитания речевого этикета (умения здороваться, прощаться, просить прощения).

Оборудование: компьютер, презентация Мicrosoft Office Power Point «Разбор слов по составу», задания для групповой работы.

Тип урока. Урок ознакомления с новым материалом.

Ход урока

1. Организационный момент

Прозвенел и смолк звонок,

Начинается урок.

Все сосредоточились,

Работать приготовились.

2. Проверка домашнего задания

— Давайте посмотрим, как вы справились с домашним заданием (упр. 182, с. 114).

Какие слова вы выписали? Как разделили для переноса слово сфотографируй?

3. Чистописание

На доске написаны слова: «гейзер», «йог», «добрый».

Словарная работа.

Гейзер – это горячий источник, периодически выбрасывающий фонтаны горячей воды и пара под давлением. 

Йог – это человек, стремящийся познать природные законы и явления.

Прочитайте написанные на доске слова и определите букву, которую мы будем писать на чистописании. Эта буква есть во всех словах, она обозначает непарный согласный мягкий звонкий звук. Какая это буква? («й».)

Определите порядок следования букв в данной последовательности.

уууй ууйй уййй уууй

(Строчные буквы у чередуются со строчными буквами «й». Буква «у» следует в порядке уменьшения на одну. А буквы «й» – в порядке увеличения на одну.)

Напишите цепочку букв в данной последовательности до конца строки.

Пожалуйста, здравствуйте, прощайте, добрый день.

Что это за слова? Когда их используют?

Старайтесь добрыми всегда

И вежливыми быть;

«пожалуйста» не забывать,

«спасибо» говорить.

4. Актуализация знаний.

Выбираем верное утверждение:

1. Слово не может быть без окончания.

Слово не может быть без корня.

Слово не может быть без суффикса.

Слово не может быть без приставки.

2. Окончание – это изменяемая часть слова.

Окончание – это неизменяемая часть слова.

3. Суффикс стоит за корнем.

Суффикс стоит в конце слова.

4. Приставка стоит за корнем.

Приставка стоит перед корнем.

5. Физминутка для глаз.

6. Сообщение темы и целей урока.

Работа над новым материалом.

Значение приставок за-, в-, у-.

Начать кружиться – закружиться.

Начать зеленеть – зазеленеть.

Начать прыгать – запрыгать.

Начать болеть – заболеть.

Какое значение придает приставка за- словам: начало действия или конец действия?

Ходить – входить. Лететь – влететь. Тащить – втащить.

Какое значение придает приставка в- словам? (Направленность действия)

Ходить – уходить. Лететь – улететь. Тащить – утащить.

Какое значение придает приставка у- словам? (Направленность движения от чего-нибудь в сторону)

7. Образование слов с приставками

Упр. 183. Вставить приставки в-, у- и подходящие выражения.

Запись одного предложения (по выбору).

8. Разгадывание кроссворда.

А сейчас мы займемся разгадыванием кроссворда. Вы должны догадаться, о каком предмете идет речь.

1. Учебное помещение для занятий. (Класс)

2. Верхняя женская или мужская одежда. (Пальто)

3. Хозяйственная утварь для еды, питья. (Посуда)

4. Защитник Отечества. (Солдат)

5. Лиственное дерево с белым стволом. (Берёза)

6. Красна девица сидит в темнице, а хвост на улице. (Морковь)

Ребята, если вы внимательно посмотрите на слова, то вы найдете «спрятавшееся» слово, которое будет подсказкой для определения темы урока.

Догадались? Состав (чего?) слова. Это слово имеет несколько значений, назовите их. (Состав вещества, офицерский состав, в поезде…).

Сегодня вы узнаете, в каком порядке нужно выделять в слове части. Научитесь делать разбор слов по составу.

Для чего нужно хорошо знать состав слова? (Чтобы грамотно писать слова, образовывать новые слова, правильно толковать смысл слов.)

9. Музыкальная физминутка.

10. Игра “Угадай, кто я”.

Я читаю загадки, а вы отгадываете.

• Часть я очень главная, в слове я живу. Без меня нет смысла ни розе, ни ежу. (Корень)

• Я и часть, я и предлог. Без меня никто не смог. Я и слово и добавка. Называюсь я … .(Приставка).

• Ну а я частичка. Обозначусь я, как птичка. Только вот наоборот. Это каждый разберёт. (Суффикс)

• Меня в окошко обозначат. Для связи слова я служу, какой смысл в каждом предложении, я всем и сразу расскажу. (Окончание)

11. Знакомство с алгоритмом разбора слова по составу.

1. Выделяю в слове окончание. Для этого изменяю слово по вопросам.

2. Нахожу корень. Для этого подбираю однокоренные слова и определяю общую часть.

3. Нахожу приставку. Она стоит перед корнем.

4. Нахожу суффикс. Он стоит между корнем и окончанием.

12. Закрепление изученного.

Работа с учебником. Упр. 184.

Как вы считаете, хорошо поступили подружки? Что им сейчас надо сделать?

Помогите подружкам помириться: подскажите волшебные слова, которые люди говорят, чтобы попросить прощения.

Разбор по составу слов подружки, игрушки.

13. Упр. 186. Собери слово. (Загадка) Разобрать слово по составу.

14. Работа в группах. Составь слово.

Составьте слова из морфем слов одной строки и запишите их.

1 группа

Приставка

Корень

Суффикс

Окончание

Новое слово

Полёт

краски

дочка

лапа

2 группа

Приставка

Корень

Суффикс

Окончание

Новое слово

Пришёл

ставить

травка

звезда

3 группа

Приставка

Корень

Суффикс

Окончание

Новое слово

Пошёл

слово

лисица

берёза

4 группа

Приставка

Корень

Суффикс

Окончание

Новое слово

Догнать

школа

учебник

шарик

5 группа

Приставка

Корень

Суффикс

Окончание

Новое слово

Походка

слово

сестрицы

река

6 группа

Приставка

Корень

Суффикс

Окончание

Новое слово

Расписка

садик

стол

звезда

15. Итог урока. Рефлексия.

С чем вы сегодня познакомились?

Что нового узнали?

Что было трудным?

16. Д/з. Упр. 187.

What does npm exec do? What is the difference between «npm exec» and «npx»?

What are the building blocks of OWL ontologies?

Learn more about «RDF star», «SPARQL star», «Turtle star», «JSON-LD star», «Linked Data star», and «Semantic Web star».

The Hadamard gate is one of the simplest quantum gates which acts on a single qubit.

Learn more about the bra–ket notation.

Progressive Cactus is an evolution of the Cactus multiple genome alignment protocol that uses the progressive alignment strategy.

The Human Genome Project is an ambitious project which is still underway.

What are SVMs (support vector machines)?

Find out more in Eckher’s article about TensorFlow.js and linear regression.

On the importance of centralised metadata registries at companies like Uber.

Facebook’s Nemo is a new custom-built platform for internal data discovery. Learn more about Facebook’s Nemo.

What is Data Commons (datacommons.org)? Read Eckher’s introduction to Data Commons (datacommons.org) to learn more about the open knowledge graph built from thousands of public datasets.

Learn more about how Bayer uses semantic web technologies for corporate asset management and why it enables the FAIR data in the corporate environment.

An introduction to WikiPathways by Eckher is an overview of the collaboratively edited structured biological pathway database that discusses the history of the project, applications of the open dataset, and ways to access the data programmatically.

Eckher’s article about question answering explains how question answering helps extract information from unstructured data and why it will become a go-to NLP technology for the enterprise.

Read more about how document understanding AI works, what its industry use cases are, and which cloud providers offer this technology as a service.

Lexemes are Wikidata’s new type of entity used for storing lexicographical information. The article explains the structure of Wikidata lexemes and ways to access the data, and discusses the applications of the linked lexicographical dataset.

The guide to exploring linked COVID-19 datasets describes the existing RDF data sources and ways to query them using SPARQL. Such linked data sources are easy to interrogate and augment with external data, enabling more comprehensive analysis of the pandemic both in New Zealand and internationally.

The introduction to the Gene Ontology graph published by Eckher outlines the structure of the GO RDF model and shows how the GO graph can be queried using SPARQL.

The overview of the Nobel Prize dataset published by Eckher demonstrates the power of Linked Data and demonstrates how linked datasets can be queried using SPARQL. Use SPARQL federation to combine the Nobel Prize dataset with DBPedia.

Learn why federated queries are an incredibly useful feature of SPARQL.

What are the best online Arabic dictionaries?

How to pronounce numbers in Arabic?

List of months in Maori.

Days of the week in Maori.

The list of country names in Tongan.

The list of IPA symbols.

What are the named entities?

What is computational linguistics?

Learn how to use the built-in React hooks.

Learn how to use language codes in HTML.

Learn about SSML.

Browse the list of useful UX resources from Google.

Where to find the emoji SVG sources?.

What is Wikidata?

What’s the correct markup for multilingual websites?

How to use custom JSX/HTML attributes in TypeScript?

Learn more about event-driven architecture.

Where to find the list of all emojis?

How to embed YouTube into Markdown?

What is the Google Knowledge Graph?

Learn SPARQL.

Explore the list of coronavirus (COVID-19) resources for bioinformaticians and data science researchers.

Sequence logos visualize protein and nucleic acid motifs and patterns identified through multiple sequence alignment. They are commonly used widely to represent transcription factor binding sites and other conserved DNA and RNA sequences. Protein sequence logos are also useful for illustrating various biological properties of proteins. Create a sequence logo with Sequence Logo. Paste your multiple sequence alignment and the sequence logo is generated automatically. Use the sequence logo maker to easily create vector sequence logo graphs. Please refer to the Sequence Logo manual for the sequence logo parameters and configuration. Sequence Logo supports multiple color schemes and download formats.

Sequence Logo is a web-based sequence logo generator. Sequence Logo generates sequence logo diagrams for proteins and nucleic acids. Sequence logos represent patterns found within multiple sequence alignments. They consist of stacks of letters, each representing a position in the sequence alignment. Sequence Logo analyzes the sequence data inside the user’s web browser and does not store or transmit the alignment data via servers.

Te Reo Maps is an online interactive Maori mapping service. All labels in Te Reo Maps are in Maori, making it the first interactive Maori map. Te Reo Maps is the world map, with all countries and territories translated into Maori. Please refer to the list of countries in Maori for the Maori translations of country names. The list includes all UN members and sovereign territories.

Phonetically is a web-based text-to-IPA transformer. Phonetically uses machine learning to predict the pronunciation of English words and transcribes them using IPA.

Punycode.org is a tool for converting Unicode-based internationalized domain names to ASCII-based Punycode encodings. Use punycode.org to quickly convert Unicode to Punycode and vice versa. Internationalized domains names are a new web standard that allows using non-ASCII characters in web domain names.

My Sequences is an online platform for storing and analyzing personal sequence data. My Sequences allows you to upload your genome sequences and discover insights and patterns in your own DNA.

Словообразовательный словарь «Морфема» дает представление о морфемной структуре слов русского языка и слов современной лексики. Для словообразовательного анализа представлены наиболее употребительные слова современного русского языка, их производные и словоформы. Словарь предназначен школьникам, студентам и преподавателям. Статья разбора слова «сладкоежка» по составу показывает, что это слово имеет два корня, соединительную гласную, суффикс и окончание. На странице также приведены слова, содержащие те же морфемы. Словарь «Морфема» включает в себя не только те слова, состав которых анализируется в процессе изучения предмета, но и множество других слов современного русского языка. Словарь адресован всем, кто хочет лучше понять структуру русского языка.

Разбор слова «кормушка» по составу.

Разбор слова «светить» по составу.

Разбор слова «сбоку» по составу.

Разбор слова «шиповник» по составу.

Разбор слова «народ» по составу.

Разбор слова «впервые» по составу.

Разбор слова «свежесть» по составу.

Разбор слова «издалека» по составу.

Разбор слова «лесной» по составу.

Разбор имён существительных по составу | План-конспект урока по русскому языку (3 класс) по теме:

Тема: «Разбор имен существительных по составу»

Класс: 3 

Тип урока: закрепление изученного.

Цель: систематизировать и обобщить знания о словообразовании имен существительных.

Задачи:

Предметные:

• Закрепление умений определять признаки имён существительных;
• Закрепление умений устанавливать способ образования имён существительных.
• Закрепление умения образовывать с помощью суффиксов (-онк-, -оньк-, -еньк, -ок-, -ек-, -ик-, -очк-, -ечк-, -ушк-, -юшк-, -ышк-, -к-, -чик-, -тель-, -ник-, -их-) и употреблять в речи имена существительные (с уменьшительно-ласкательным значением и др.).
• Закрепление умений устного и письменного разбора имён существительных по составу с опорой на смысловые связи слов (на основе словообразовательного анализа), а также соотносить слово со схемой.

Метапредметные:

Познавательные:

• формирование умения выделять и формулировать познавательную цель всего урока и отдельного задания;
• формирование умения осуществлять логические действия анализа, классификации по родовидовым признакам, обобщения, построения рассуждений, отнесения к известным понятиям.

Регулятивные:

• развитие умения следовать учебным действиям;
• развитие умения принимать и сохранять учебную задачу;
• развитие умения контролировать и оценивать учебные действия в соответствии с поставленной задачей и условиями её реализации;

Коммуникативные:

• развитие умения активного использования речевых средств и средств для решения коммуникативных и познавательных задач.
• развитиеготовности слушать собеседника, признавать возможность существования различных точек зрения и права каждого иметь свою, излагать своё мнение и аргументировать свою точку зрения и оценки событий;
• развитие уменийосуществлять взаимный контроль в совместной деятельности, адекватно оценивать собственноеповедение и поведения окружающих.

Личностные:

• формирование познавательной потребности к изучаемой теме;
• развитие мотивов учебной деятельности;
• развитие умения оценивать свою деятельность на уроке.

Оборудование: компьютер; электронная доска; электронная презентация(приложение 1).

КУМО: УМК «Школа 2100», учебник «Русский язык»3 класс (часть 2) — Бунеев Р.Н., Бунеева Е.В., Пронина О.В., 2015;

Ход урока

—

Добрый день, добрый час!

Как я рада видеть вас.

Друг на друга посмотрели

И тихонечко все сели.

— Давайте вместе постараемся, чтобы наше хорошее настроение сохранилось на весь урок.

Приветствие учителя.

Личностные:

формирование познавательной потребности к изучаемой теме;

развитие мотивов учебной деятельности.

Метод слово учителя – (прием стихотворчества).

СЛОВАРНЫЕ СЛОВА.

Кровать, винегрет, салат, стакан, хорошо, синица, малина, огурец, лимон, апельсин, батон, помидор, базар, мечта, осина.

Введение слова багаж.

а) Лексическое значение.

1) Вещи, груз пассажиров.

2) Запас знаний (перенос.).

б) Грамматические признаки.

Багаж (что?) – сущ., неодуш., м.р., ед.ч.

в) Орфографическая работа.

– Запишите слово, обозначьте орфограмму. Образуйте при помощи суффиксов другие имена существительные (багажник), другие части речи (багажное). Запомните написание этих слов.

Части речи.

— Какую тему мы изучаем на уроках русского языка? Какая часть речи называется именем существительным? Перечислите все известные вам части речи.

— С помощью каких суффиксов образуются имена существительные, которые называют самок животных и их детёнышей?

– От основ какой части речи образуются эти существительные? (От основ сущ.)

– Какие вы знаете уменьшительно-ласкательные суффиксы?

– Какое значение у суффикса -очк- в слове мамочка? (Ласкательное.)

II. Формулирование проблемы, планирование деятельности. Открытие знаний.

Учитель называет ключевые слова.

Имя существительное, состав слова, разбор.

– Сформулируйте цель урока. (Учим разбирать имена существительные по составу.)

План.

Учитель вместе с детьми составляет план.

– Что мы сейчас делали? (Формулировали тему урока, составляли план, планировали свою деятельность.)

III. Развитие умений.

1.  Работа в учебнике.

Упр. 276 – развивается умение образовывать существительные от названий действий, находить суффикс, определять его значение.

Работа на доске под руководством учителя.

– Назовите однокоренные слова в каждом предложении. Запишите их, укажите части речи:

водить (гл.) – водитель (сущ.)

писать (гл.) – писатель (сущ.) и т.д.

– Какая общая часть есть у всех образованных слов? (Суффикс -тель-.)

– Какое значение вносит он в слово? Сравните с однокоренными глаголами – названиями действий. (Называет человека, который

чем-то занимается.)

– От основ каких частей речи образовались эти существительные? (От основ глагола.)

П. Учитель сообщает, что в словах есть ещё один суффикс глагола а/и, о котором ученики узнают при дальнейшем изучении русского языка в 4-м классе.

Запись:

б) Чтение вывода в рамке на с. 48.

– Как образуются существительные, называющие человека по роду действий, занятий? (От основ глаголов при помощи суффикса -тель. )

– Какое значение будет у суффикса -тель? (Человек по роду действий, занятий.)

в) Тренировочные упражнения в образовании существительных с суффиксом -тель-.

Упр. 277. Выполняется на доске и в тетрадях.

Дети записывают: Мечтатель, житель, отправитель, получатель. Затем отвечают на вопросы после упражнения.

Обобщающий вопрос после текста в рамке.

3. Наблюдение над образованием имён существительных с помощью суффикса -ник-.

а) Упр. 278 – развивается умение образовывать слова от основ существительных и глаголов, находить суффикс, определять его значение.

Дети выписывают слова:

1) мельник, фокусник, помощник, лучник;

2) градусник, чайник, молочник;

3) малинник, осинник, коровник.

3. Упражнение в подборе и записи слов по схемам.

1. Упр. 282.

2–3 схемы ученики анализируют вслух.

Например, по 1-й схеме в упражнении -ник-. В этом слове нулевое окончание, а основа состоит из корня и суффикса -ник-.

К этой схеме подходят слова: кофейник, мельник.

Суффикс -ник- в них имеет разное значение.

Методическая рекомендация: при разборе по составу напоминаем общий порядок: выделяем окончание, затем основу и части внутри основы, начиная с конца, т.е. с суффикса, отмечаем значение суффикса, заканчиваем разбор выделением корня и подбором однокоренных слов.

При разборе существительных во множественном числе следует напомнить, что они обозначают детёнышей (во множественном числе), соотносятся с теми же словами в единственном числе (кукушонок и козлёнок) и образуются заменой суффиксов -онок- (-ёнок-) на -ат-, -ят-.

IV. Итог урока.

– Чему учились на уроке? Было ли интересно? Когда?

– Что было труднее всего? Легче всего?

– Что у вас получалось сегодня лучше всего?

– В чём испытали затруднения?

– Кто сегодня получил отметку в дневник?

– За что?

V. Домашнее задание.

Упр. 5, с. 57.

Морфемика (упражнения и тест)

Упражнение 1. Подберите к указанным словам однокоренные, чтобы в них обнаружилось чередование гласных и согласных в корне.  Дорога, берег, снег, блеск, свет, лицо, испечь, брызгать, собирать, рассмешить, укрепить, любить, холод, искать, вырос. Упражнение 2. Выделите основу и окончание в следующих словах. Басенки, засветло, красота, брюки, увлекались, по-осеннему, призываю, настольный, жалко, кенгуру, медвежий, бегун, срочно, духовный, метро, отрезать, заповедник, бегут, испугавшись, хорош, сочнее. Упражнение 3. Обозначьте суффиксы в словах. К выделенным словам подберите другие слова с таким же суффиксом (по значению). Студентка, поплавок, геройство, грузинка, медвежонок, сибиряк, доброта, музыкант, дождик, весенний, духовность. Упражнение 4. Обозначьте в словах приставку. К выделенным словам подберите другие слова с такой же приставкой (по значению). Взлететь, отрубить, надкусить, безграничный, рассердиться, сверхсрочный, преграда, подбежать, пришкольный. Упражнение 5. Сделайте письменный морфемный разбор данных слов. Теснота, воссоединение, верхний, допоздна (читать), недалекий, наслаждение, топленое (молоко), пылесос, съездить, налево (повернуть), ослепительный, льстиво (говорить), неустойчивая (погода), трубопровод, черноморский (флот), вороний (крик), давление, пилотаж.   Тест по теме «Морфемика» 1. Какое слово неправильно разбито на морфемы: А) подо-жд-а-в, Б) не-по-движ-ен-,  В) с-верк-а-вш-ий,  Г) (много) из-мен-ений. 2. Какое слово верно разбито на морфемы?    А) сер-ов-ат-ое,  Б) на-столь-ный,  В) вы-воз-ит,  Г) рассказ-чиц-а. 3. Какое слово состоит из пяти морфем? А) подготовка, Б) превзошли, В) стремится, Г) утомлен. 4. В каком слове есть суффикс -н-? А) бессменный, Б) лиственный,  В) увеличен, Г) львиный. 5. Какое слово состоит из приставки, корня, одного суффикса и окончания? А) перелистывая, Б) скудный, В) раздробление,  Г) пересыпавший. 6. Какое слово состоит из двух приставок, корня, одного суффикса и окончания? А) водица,  Б) напутствовать, В) загордиться,  Г) переоценка. 7. Какое слово состоит из приставки, корня и окончания А) переулок,   Б) огородный,    В) обнова,   Г) освещение. 8. В каком слове нет суффикса? А) огурец, Б) ребенок,   В) речка,  Г) горошек. 9. Отметьте «лишнее» среди родственных. А) пахать,  Б) пахота,  В) пахнуть,   Г) пахарь. 10.  Какое слово не является родственным остальным? А) дорожить,  Б) придорожный,  В) дорога,   Г) подорожник. 11.  Какое слово состоит из приставки, корня, одного суффикса и окончания? А) издалека, Б) насаженный, В) прослушавший, Г) приготовлю. 12.  Какое слово состоит из приставки, корня, одного суффикса и окончания? А) посадка, Б) заморгавший,  В) соловушка,  Г) складывая 13.  В каком ряду все слова родственные? А) пригорок, горестный, взгорье; Б) годный, годовой, наводнение; В) водный, заводить, наводнение; Г) гордость, горделивый, загордиться. 14.  Укажите слово с нулевым окончанием. А) пятого, Б) ходить,  В) лисий,  Г) зарумянились. 15.  В каком слове правильно выделено окончание? А) занижены-й, Б) обещани-е,  В) обладае-шь,  Г) предчувств-ую. 16.  В каком слове нет приставки? А) примерка, Б) прищепка,  В) принцесса,  Г) пришелец. 17.  В каком слове верно выделена приставка? А) подо-рожник,  Б) подо-зревать,  В) подо-блачный,  Г) по-дборщик. 18.  В каком слове неправильно выделен суффикс? А) сель-ск-ий,  Б) парашют-ист-к-а,  В) лепет-ал-и, Г) заоблач-н-ый. 19.  Укажите слово, которое состоит из корня, двух суффиксов и окончания.  А) разбушевались,  Б) служила,  В) водительские, Г) наступление. 20.  В каком слове неправильно выделен корень? А) по-золоч-енный, Б) за-дрож-али,  В) за-жгл-ась,  Г) син-еет.                                                                                                  Ответы:

Написание сочинения о будущем

Каждая композиция имеет начала, , середину , и концовку . Середина, безусловно, самая длинная, но не менее важны начало и конец.

Если ваша композиция посвящена какой-то прогулке, нет необходимости писать полстраницы о раннем вставании, завтраке, приготовлении обеденной корзины или вывозе машины из гаража. начало должно быть кратким, и нет причин, по которым композиция о прогулке, например, не должна начинаться с фактического места на пляже, в парке, зоопарке, гавани или где бы то ни было.

Точно так же , заканчивающееся , должно закончить Композицию быстро, четко и точно. Это не только завершает вашу историю, но часто может добавить тот «последний штрих», который отличает обычную композицию от хорошей.

Неожиданные концовки придают неожиданный поворот истории, и этот вид завершающего штриха часто используется в творческой композиции. Обычно он содержится не более чем в двух или трех предложениях, которые не длиннее, чем начальный абзац, который устанавливает сцену или приводит историю в движение.

средний Композиции составляет основную часть рассказа или описания и может состоять из трех или четырех абзацев. Он не должен содержать ничего, что не касается конкретной рассказываемой истории, и должен переходить от одного пункта к другому по мере того, как каждый происходит или описывается.

Чтобы избежать ошибок и использовать лучшие слова и фразы, каждое предложение следует тщательно продумать, прежде чем писать пером на бумаге. Старайтесь не писать первое, что приходит вам в голову, но не ждите слишком долго идеи.Как только вы начнете, продолжайте, пока история не закончится. Не делайте фальстартов, вычеркивая или исключая и начиная все сначала.

Когда вы закончите сочинение, прочтите его до конца и посмотрите, как оно звучит для вас. Исправьте грамматические или пунктуационные ошибки. Не бойтесь использовать какое-либо громкое или незнакомое слово просто потому, что вы не умеете писать его по буквам. Используйте свой словарь.

Перепишите свою Композицию после того, как вы ее закончили, где вы можете сказать что-то лучше. Вырежьте части, которые не нужны для вашего рассказа или описания.

Только написание множества Композиций поможет вам в этом преуспеть. Чтение и прослушивание рассказов, замечание в них хороших слов и фраз, их заимствование и использование некоторых хороших идей улучшат вашу способность писать сочинения.

Запомните свои абзацы. Несколько предложений составляют абзац, а несколько абзацев составляют композицию. Подобно тому, как предложение говорит вам определенную сумму и не более того, так и абзац.Когда достигается новая часть истории или описания, начинайте новый абзац.

ПРОШЛОЕ, НАСТОЯЩЕЕ ИЛИ БУДУЩЕЕ

Вот абзац о прошлом :

В прошлом году я ходил в школу каждый день. Я так регулярно посещал занятия, что получил за это сертификат. Я был не только постоянным, но и всегда пунктуальным, ни разу не опаздывая. Я немного гордился этим своим достижением.

Вот абзац о подарке :

Я люблю добираться до школы задолго до того, как прозвенит звонок, чтобы пойти в класс. Я могу поиграть со своими товарищами на детской площадке и пообщаться с ними перед началом уроков. Сейчас мы тренируемся со своими йо-йо и говорим о футболе и крикете в этом году.

Вот абзац о будущем :

В наступающем футбольном сезоне постараюсь попасть в школьную команду. Когда пройдут пробы, я буду настолько хорошо подготовлен, что у меня будут хорошие шансы на продажу

.

действие. Я начну тренироваться еще до окончания сезона крикета.Сверчок закончится не раньше апреля или мая.

Если вы сложите эти три абзаца, вы получите Композицию, написанную о прошлом, настоящем и будущем. Любая композиция может включать в себя все эти периоды времени. С другой стороны, вы можете написать Композицию, которая все в прошлом, все в настоящем или все в будущем.

Даже в одном абзаце у вас могут быть предложения о разных временах, прошлом, настоящем или будущем. Но никогда не используйте более одного раза в одном предложении.

ПИСЬМО О БУДУЩЕМ

Помните, что ничего не произошло, и — это не , что они происходят; они будут или может произойти , будет происходящим или происходящим, и так далее.

Каким будет мир через сто лет.

Пунктов:

1. Больше всего — людей, домов, магазинов, автомобилей, заводов, ферм, плотин, электростанций и так далее.
2. Различия в моде — одежда, прически, дизайн автомобилей, строительные конструкции — широкие дороги — надземные пешеходные переходы и пешеходные дорожки на уровне первого этажа высоких зданий в городах и т. Д.
3. Новые города и предприятия в стране — новые ирригационные схемы, основанные на новых плотинах и каналах — новые гидроэлектрические системы — больше людей в деревне и более близкие сельскохозяйственные поселения.
4. Развитие и продвижение [более бедных] стран [и]… увеличение торговли и путешествий между странами.
5. Вещи, которые могут привести к войне и спорам — вещи, которые могут привести к миру и соглашению — общение и переговоры, встречи и игры — богатые страны и бедные — образование, медицина, религии и верования.

Вот еще несколько тем, о которых вы можете писать:

1. Что я планирую на следующий отпуск.
2. Что сделает папа, если выиграет в лотерею.
3. Что сделает мама на вечеринке.
4. Что бы мы сделали, если бы пришла война.

---

Лейк, W.G. ок. 1965 г. Запланированная композиция, книга 3. Сидней: Aidmasta Productions, стр. 3, 13, 18.

---

Как получить вектор для предложения из word2vec токенов в предложении

Зависит от использования:

1) Если вы хотите получить вектор предложения только для некоторых известных данных.Посмотрите вектор абзаца в этих статьях:

Куок В. Ле и Томаш Миколов. 2014. Распределенные представления приговоров и документов. Eprint Arxiv, 4: 1188–1196.

А. М. Дай, К. Олах и К. В. Ле. 2015. Вложение документов с векторами абзацев. Электронные отпечатки ArXiv, июль.

2) Если вы хотите, чтобы модель оценивала вектор предложений для неизвестных (тестовых) предложений с неконтролируемым подходом:

Вы можете проверить эту статью:

Стивен Ду и Си Чжан.2016. Aicyber на SemEval-2016 Задача 4: представление предложений на основе i-вектора. В материалах 10-го международного семинара по семантической оценке (SemEval 2016), Сан-Диего, США

3) Исследователь также ищет выход определенного уровня в сети RNN или LSTM, недавний пример:

http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/view/12195

4) Для gensim doc2vec многие исследователи не смогли получить хороших результатов, чтобы преодолеть эту проблему, следуя статье с использованием doc2vec на основе предварительно обученных векторов слов.

Джей Хан Лау и Тимоти Болдуин (2016). Эмпирическая оценка doc2vec с практическим пониманием создания встраиваемых документов. В материалах 1-го семинара по репрезентативному обучению для НЛП, 2016.

5) tweet2vec или sent2vec .

Facebook имеет проект SentEval для оценки качества векторов предложений.

https://github.com/facebookresearch/SentEval

6) Более подробная информация содержится в следующем документе:

Модели нейронных сетей для идентификации перефразирования, семантического текстового сходства, вывода естественного языка и ответов на вопросы

---

А пока вы можете использовать «BERT»:

Google выпускает исходный код, а также предварительно обученные модели.

https://github.com/google-research/bert

А вот пример запуска bert как службы:

https://github.com/hanxiao/bert-as-service

Как автоматически анализировать информацию о композиции и движении в классической музыке

Intro
Меня спросили, как я реализую автоматический синтаксический анализ информации для классической музыки, последний раз касался информации о движении и номере движения, поэтому я попытаюсь объясните немного об этом здесь. Я подумал, что будет больше смысла, если я представлю это вместе с полем «Композиция». Я уже говорил о композиции раньше в предыдущем уроке, и это будет охватывать часть той же информации, чтобы быть более связной.

Во-первых, небольшой отказ от ответственности: я считаю, что часть этого проекта еще не завершена. Со временем он развивается, и, хотя композиция хорошо закреплена, информация о движении более сложна и может продолжать улучшаться. Кроме того, Мэтт работает над некоторыми изменениями в языке выражений, которые я предложил, которые упростят определенные аспекты такого рода вещей, поэтому появятся возможности упростить некоторые выражения, когда эти обновления станут общедоступными.

Итак, для тех, кому интересно, я опишу систему, которую использую. Я думаю, что это хорошая система, и она определенно лучше некоторых альтернатив, но это далеко не единственная система, которая будет работать. Если вы хотите иметь другую систему, вы можете адаптировать то, что я делаю здесь, к вашему стилю работы.

Самое важное, что нужно понять, это то, что у вас должна быть структурированная система именования для вашей классической музыки, и вы должны обеспечить ее соблюдение. Если вы хотите, чтобы ваша информация анализировалась автоматически, ее необходимо систематизировать.Это очень важно.

Так зачем нам это? Следует понимать, что в популярной / рок / джазовой музыке большинство музыкальных произведений представляют собой одну дорожку, а классическая — другая. Большая часть классической музыки состоит из нескольких треков, которые вместе образуют одно музыкальное произведение — Композицию. Например, 1-й фортепианный концерт Моцарта состоит из 3 частей, каждая из которых представляет собой отдельный трек, и вы можете слушать эти три трека вместе как одну композицию. JRiver изначально не имеет такой концепции композиции, поэтому я ее создал.Часто, хотя и не всегда, когда музыка записывается на компакт-диск, каждое движение композиции является треком. Так что полезно принять эту форму, и ее часто можно использовать для музыкальных произведений, которые не полностью соответствуют структуре, если мы будем осторожны с нашей системой.

Итак, давайте начнем с 1-го фортепианного концерта Моцарта, который будет служить типичным произведением. В нем три трека, и если мы назовем их следующим образом, мы можем увидеть образец:

Концерт № 1 фа мажор, K.37: I. Аллегро
Концерт №1 фа мажор, K.37: II. Анданте
Концерт № 1 фа мажор, K.37: III. Allegro

Каждое название трека имеет двоеточие. Все, что находится до двоеточия, является общим для всех треков. Все, что находится после двоеточия, отличает эту дорожку от других. Этот формат часто используется в онлайн-базах данных; это довольно часто. Если я получаю треки, которые не имеют названий с таким типом структуры, я использую язык выражений, чтобы настроить их в соответствии с ним. Обеспечение такой последовательности приносит дивиденды.

Композиция
Все, что находится до двоеточия, является Композицией.Все, что находится после двоеточия, является информацией о движении. Итак, в этой системе у нас есть следующее определение:
Имя = Композиция: Движение
Номер Движения обозначен точками в начале Движения

В приведенном выше примере мы получаем [Композиция] из
Концерт № 1 фа мажор, K. 37

Все три трека имеют одинаковое значение.

Этот шаблон позволяет нам автоматически определять Composition как вычисляемое поле:

 ListItem ([Name], 0, :)  

В этом определении есть умный смысл в том, что если вы опустите двоеточие (вы не Если у вас есть отдельные треки, составляющие рок-песню), то [Composition] = [Name] Другими словами, если нет двоеточия, название трека является названием композиции. Итак, если Name = «Лестница в небеса», то композиция = «Лестница в небеса» Легко.

Итак, вы создаете новое поле под названием Composition в Options-> Library & Folders-> Manage Library Fields, и диалоговое окно выглядит следующим образом:

Movement Name
Теперь получить информацию о движении немного сложнее.

Во-первых, MC имеет два встроенных поля: [Movement] и [Movement Number] Поскольку они являются встроенными полями, мы не можем изменить их тип на Calculate Data.

Итак, мы создали два новых поля для использования вместо них: [Название движения] и [Номер движения]
Используйте то же диалоговое окно, что и раньше, для [Композиция].

[Название движения] также является расчетными данными, определяемыми следующим образом:

 If (IsEqual ([Composition], [Name]) ,, ListItem ([Name], 1, :))  

В основном, если Состав отличается от Имени, он принимает все, что стоит после двоеточия. Убедитесь, что у вас не более одного двоеточия.

Для трех треков, которые я показывал вам ранее, будут указаны названия движений:
I..] +)) # /, 1,0)),)
Моя система для [Movement #] ищет два разных паттерна. Во-первых, он ожидает увидеть точку в качестве разделителя. Если точки (точки) нет, то поле [№ движения] будет пустым. Это подходит для отдельных частей трека, у которых нет движений или нескольких частей.

Первый шаблон, который он ищет, — это использование «Нет». в качестве аббревиатуры, что случается так часто, я сделал для нее особый случай. Пример:
«9 Tableaux Etudes Op. 39: No. 1 C minor»

Если он это увидит, он возьмет «No.1 «как Часть №

Второй образец, который он ищет, — это какой-то другой термин, обозначенный точкой, и в этом случае он будет рассматривать все до точки. Некоторые примеры:
Концерт № 1 фа мажор, K .37: II. Анданте [Часть №] = II
Багатели (11) для фортепиано, соч.119: VI. Анданте (соль мажор) [Часть №] = VI
Оркестровая сюита № 1 до мажор, BWV 1066: 1. Ouverture [Movement #] = 1

Этот подход достаточно гибкий, чтобы разумно обрабатывать музыкальные произведения, не соответствующие стандартной парадигме записи «1 трек на движение».

Например, 3-я симфония Малера имеет больше оперной структуры, с 6 большими движениями, разделенными на 26 треков. Первая часть 6-й части (дорожка 21) выглядит так:
Симфония № 3: VI-1. Лангсам. Руволл. Empfunden [Movement #] = VI-1

Он также может работать для оперы, в которой технически есть действия и сцены, а не движения. Посмотрите трек из «Травиаты»:
«Травиата: действие 2, сцена III». Альфредо соло [Движение №] = Акт 2 Сцена III

Поскольку он ищет точку, все, что до этой первой точки, будет использоваться как Движение №.Если вам не нужен номер движения, опустите точку.

Как это выглядит
Вы можете увидеть, как все это разыгрывается в представлении здесь:

Мне не нужно вводить какие-либо поля Composition, Movement Name или Movement #. Я проверяю, что мое поле [Имя] фиксируется при копировании или сразу после импорта, а все остальное делается автоматически. Это хорошо работает, потому что я не люблю вводить больше, чем нужно.

Вот как вы можете разбирать информацию.Получив информацию о композиции, вы можете делать просмотры на ее основе, а также собирать сводную статистику, такую ​​как рейтинги и продолжительность. Вот пример:

Надеюсь, JRiver улучшит MC, чтобы обеспечить встроенную поддержку Composition в будущем, чтобы их можно было правильно обрабатывать в плейлистах, смарт-списках и т. Д. Если вы хотите, чтобы это произошло, выразите свою поддержку в поток запроса функции здесь: https://yabb.jriver.com/interact/index.php/topic,128860.0.html

Люди какое-то время использовали подход [Состав], но поскольку недавно появились дополнительные интерес к информации о движении, я подумал, что выложу это.

В любом случае, я надеюсь, что люди найдут это полезным, и вы сможете адаптировать технику под свои нужды .

Статья 151 Уголовного кодекса РФ в новой редакции с Комментариями и последними поправками на 2022 год

Новая редакция Ст. 151 УК РФ

1. Вовлечение несовершеннолетнего в систематическое употребление (распитие) алкогольной и спиртосодержащей продукции, одурманивающих веществ, в занятие бродяжничеством или попрошайничеством, совершенное лицом, достигшим восемнадцатилетнего возраста, —

наказывается обязательными работами на срок до четырехсот восьмидесяти часов, либо исправительными работами на срок от одного года до двух лет, либо арестом на срок от трех до шести месяцев, либо лишением свободы на срок до четырех лет.

2. То же деяние, совершенное родителем, педагогическим работником либо иным лицом, на которое законом возложены обязанности по воспитанию несовершеннолетнего, —

наказывается ограничением свободы на срок от двух до четырех лет, либо арестом на срок от четырех до шести месяцев, либо лишением свободы на срок до пяти лет с лишением права занимать определенные должности или заниматься определенной деятельностью на срок до трех лет или без такового.

3. Деяния, предусмотренные частями первой или второй настоящей статьи, совершенные с применением насилия или с угрозой его применения, —

наказываются лишением свободы на срок от двух до шести лет с ограничением свободы на срок до двух лет либо без такового.

Примечание. Действие настоящей статьи не распространяется на случаи вовлечения несовершеннолетнего в занятие бродяжничеством, если это деяние совершено родителем вследствие стечения тяжелых жизненных обстоятельств, вызванных утратой источника средств существования или отсутствием места жительства.

Комментарий к Статье 151 УК РФ

1. Общественная опасность преступления заключается в том, что оно посягает на формирование личности несовершеннолетнего, его право на достойную жизнь.

1.1. Под несовершеннолетним понимается лицо, не достигшее 18-летнего возраста.

1.2. Комментируемая статья состоит из трех частей, закрепляющих основной и квалифицированные составы преступления. Деяния, предусмотренные ч. 1 и 2 статьи, относятся к категории преступлений средней тяжести, а предусмотренные ч. 3 — к тяжким преступлениям.

2. Основным объектом преступного посягательства выступают общественные отношения, возникающие в связи с нравственным, психическим и духовным развитием несовершеннолетнего, обеспечением его права на достойные условия существования. Факультативным объектом может быть здоровье, честь и достоинство несовершеннолетнего.

3. Объективная сторона составов преступления выражается в вовлечении несовершеннолетнего в систематическое употребление спиртных напитков, одурманивающих веществ, в занятие бродяжничеством или попрошайничеством.

3.1. Под вовлечением несовершеннолетнего в употребление спиртных напитков, одурманивающих веществ, в занятие бродяжничеством или попрошайничеством понимается совершение любых действий, в результате которых у несовершеннолетнего формируется желание либо он вынужден употреблять спиртные напитки, одурманивающие вещества, заниматься бродяжничеством или попрошайничеством.

3.2. Вовлечение в употребление спиртных напитков, одурманивающих веществ, в занятие бродяжничеством или попрошайничеством не одного, а нескольких несовершеннолетних по смыслу закона не образует совокупности преступлений, предусмотренных коммент. статьей, и не может влечь за собой назначение наказания по совокупности этих преступлений.

3.3. Вовлечение несовершеннолетнего в систематическое употребление спиртных напитков, одурманивающих веществ, в занятие бродяжничеством или попрошайничеством образует состав преступления, предусмотренного коммент. статьей, независимо от способа совершения данного преступления.

4. Под спиртными напитками понимается алкогольная продукция.

4.1. Алкогольная продукция — пищевая продукция, которая произведена с использованием этилового спирта, произведенного из пищевого сырья, и (или) спиртосодержащей пищевой продукции, с содержанием этилового спирта более 1,5% объема готовой продукции. Алкогольная продукция подразделяется на такие виды, как питьевой этиловый спирт, спиртные напитки (в том числе водка), вино (п. 7 ст. 2 Федерального закона от 22.11.1995 N 171-ФЗ «О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции» (в ред. от 21.07.2005) <1>).
———————————
<1> СЗ РФ. 2005. N 30 (ч. 1). Ст. 3113.

4.2. Питьевой этиловый спирт — ректификованный этиловый спирт с содержанием этилового спирта не более 95% объема готовой продукции, произведенный из пищевого сырья и разведенный умягченной водой (п. 8 ст. 2 Федерального закона от 22.11.1995 N 171-ФЗ).

4. 3. Спиртные напитки — алкогольная продукция, которая произведена с использованием этилового спирта, произведенного из пищевого сырья, и (или) спиртосодержащей пищевой продукции (п. 9, 10 ст. 2 Федерального закона от 22.11.1995 N 171-ФЗ).

4.4. Вино — алкогольная продукция, которая произведена из виноматериалов, с содержанием этилового спирта, произведенного из пищевого сырья, не более 22% объема готовой продукции (п. 11 ст. 2 Федерального закона от 22.11.1995 N 171-ФЗ).

5. Одурманивающее вещество — это любое вещество независимо от происхождения и назначения, которое вызывает помутнение рассудка, потерю ясности мысли, способности соображать и понимать, не относящееся к числу алкогольных напитков, наркотических или психотропных веществ (лекарство, клей, ацетон, бензин, одеколон и т.д.).

6. Бродяжничество и попрошайничество рассматриваются как разновидность антиобщественных действий несовершеннолетнего, нарушающих права и законные интересы других лиц (см. ст. 1 Федерального закона от 24. 06.1999 N 120-ФЗ «Об основах системы профилактики безнадзорности и правонарушений несовершеннолетних» (в ред. от 22.04.2005) <1>).
———————————
<1> СЗ РФ. 2003. N 28. Ст. 2880; 2004. N 49. Ст. 4849; 2005. N 17. Ст. 1485.

6.1. Под бродяжничеством понимается образ жизни, связанный со скитальчеством, шатательством, частой сменой места проживания.

6.2. Попрошайничество — прошение милостыни, подаяния, надоедливое выпрашивание чего-либо.

7. Под систематическим понимается вовлечение несовершеннолетнего в систематическое употребление спиртных напитков, одурманивающих веществ, в занятие бродяжничеством или попрошайничеством, совершенное три и более раза.

8. Состав преступления по конструкции формальный. Преступление окончено в момент вовлечения несовершеннолетнего в совершение антиобщественных действий независимо от того, было ли оно совершено (см. п. 8 Постановления Пленума ВС РФ N 7).

9. С субъективной стороны преступление характеризуется виной в форме прямого умысла. Виновный осознает, что вовлекает несовершеннолетнего в совершение антиобщественных действий. По смыслу п. 8 Постановления Пленума ВС РФ N 7 взрослый не подлежит УО по ст. 151, если он не осознавал, что своими действиями вовлекает несовершеннолетнего в совершение антиобщественных действий и если он не знал о несовершеннолетии лица, вовлеченного им в совершение антиобщественных действий.

9.1. Мотив и цель на квалификацию деяния как преступления не влияют.

10. Субъект преступного посягательства — физическое вменяемое лицо, достигшее 18-летного возраста (совершеннолетний, взрослое лицо).

11. В ч. 2 коммент. статьи, закрепляющей квалифицированный состав преступления, предусмотрен специальный субъект — родитель, педагог либо иное лицо, на которое законом возложены обязанности по воспитанию несовершеннолетнего.

11.1. О родителе, педагоге либо ином лице, на которое законом возложены обязанности по воспитанию несовершеннолетнего, см. коммент. к ст. 150.

12. В ч. 3 коммент. статьи, закрепляющей особо квалифицированный состав преступления, предусмотрен способ совершения преступления — применение насилия или угроза его применения.

12.1. О применении насилия или угрозы насилия см. коммент. к ст. 150.

Другой комментарий к Ст. 151 Уголовного кодекса Российской Федерации

1. Объективная сторона преступления заключается в вовлечении несовершеннолетнего в антиобщественную деятельность, формами которой являются систематическое употребление спиртных напитков, одурманивающих веществ, занятие бродяжничеством или попрошайничество.

2. Для отграничения преступления, предусмотренного ст. 151 УК, от административно наказуемого деяния законодатель указывает на такой признак, как систематичность, который предполагает, что подросток в результате вовлечения три и более раза совершает антиобщественные действия.

3. Рассматриваемый состав по конструкции формальный. Преступление следует считать оконченным с момента вовлечения несовершеннолетнего в совершение антиобщественных действий, в результате которого потерпевший систематически стал выполнять хотя бы одно из таких действий (п. 42 Постановления Пленума Верховного Суда РФ от 1 февраля 2011 г. N 1).

4. Содержание квалифицирующих признаков, указанных в ч. ч. 2 и 3 ст. 151 УК, аналогично раскрытым применительно к ч. ч. 2 и 3 ст. 150 УК РФ.

5. Примечание к ст. 151 УК РФ содержит обстоятельство, исключающее преступность деяния, и дополняет перечень тех, которые указаны в главе 8 УК РФ.

Употребление любого вида кофе снизило смертность от всех причин

Медицина Хлеб и вино

15:53 28 Сен. 2022

Сложность 2.1

«Наслаждаясь кофе», первая половина XVIII века / Неизвестный французский художник

Pera Müzesi

Австралийские исследователи пришли к выводу, что употребление любой разновидности кофе — растворимого, молотого и декофеинизированного — снижает сердечно-сосудистую заболеваемость и смертность от всех причин.

Публикация об этом появилась в European Journal of Preventive Cardiology.

Кофе широко употребляют практически во всем мире, его основное действующее вещество кофеин представляет собой самый распространенный психостимулятор. Исторически его считали вредным для сердечно-сосудистого здоровья, до 80 процентов врачей рекомендовали воздерживаться от употребления этого напитка пациентам с соответствующими заболеваниями. Недавние исследования опровергли эту точку зрения, показав, что любители кофе реже страдают аритмиями и меньше подвержены сердечно-сосудистым заболеваниям в целом. В силу этого употребление 3–4 чашек кофе в день названо умеренно полезным для их профилактики в рекомендациях Европейского кардиологического общества 2021 года. Тем не менее, имеющимся данным не хватало целостности, кроме того, в них не рассматривались отдельные разновидности напитка.

Чтобы восполнить этот пробел, сотрудники Института Бейкера и Мельбурнского университета под руководством Питера Кистлера (Peter Kistler) воспользовались данными почти 450 тысяч участников масштабного проспективного обсервационного исследования UK Biobank (возраст на момент включения от 40 до 69 лет, медианный 58 лет; 55,3 процента — женщины). Среднее время наблюдения за каждым из них составило 12,5 ± 0,7 года. В работу не включали людей с исходно имевшимися диагнозами сердечно-сосудистых заболеваний, включая аритмии.

Перед началом наблюдений каждый участник проходил обследование и заполнял опросник, касающийся образа жизни и потенциальных факторов риска. В числе вопросов было отношение к чаю и кофе с указанием конкретных предпочтений (растворимый; молотый, включая капучино, или декофеинизированный) и среднего уровня потребления: 0, менее 1, 1, 2–3, 4–5 и более 5 чашек в день.

Данные по исходам исследователи получали из национальных регистров здравоохранения и актов о смерти. Статистический анализ проводили методом коксовской регрессии, вводя поправки на возраст, пол, этническую принадлежность, индекс массы тела, сопутствующие заболевания и факторы риска, связанные с образом жизни, в том числе курение и употребление алкоголя.

22,4 процента участников не употребляли кофе и вошли в контрольную группу. 44,1 процента предпочитали растворимый кофе; 18,4 процента — молотый; 15,2 процента — декофеинизированный.

За время наблюдения у 6,7 процента добровольцев зарегистрировали аритмию (мерцание и трепетание предсердий, суправентрикулярную и желудочковую тахикардию, фибрилляцию желудочков). Анализ показал, что потребление любых количеств растворимого или молотого, но не декофеинизированного кофе снижает риск подобных событий, причем этот эффект наиболее выражен среди выпивающих 2–3 чашки в день, у них отношение рисков (HR) составило 0,91 при 95-процентном доверительном интервале (ДИ) 0,88–0,94; р < 0,0001.

У 9,6 процента участников выявили сердечно-сосудистые заболевания: ишемическую болезнь сердца (включая инфаркт миокарда), застойную сердечную недостаточность и ишемический инсульт. Вероятность их развития была достоверно ниже среди потребителей до пяти чашек в день любой разновидности кофе, наибольшее снижение наблюдалось в группе выпивающих 2–3 чашки в день (HR 0, 89; 95-процентный ДИ 0,86–0,91; р < 0,0001).

В ходе исследования 6,2 процента участников умерли. Снижение смертности от всех причин зафиксировали среди выпивающих до пяти чашек любого кофе в день, наиболее выраженный эффект, как и в предыдущих случаях, наблюдался при употреблении 2–3 чашек (HR 0,89; 95-процентный ДИ 0,86–0,93; р < 0,0001 для растворимого кофе; HR 0,73; 95-процентный ДИ 0,69–0,78; р < 0,0001 для молотого и HR 0,86; 95-процентный ДИ 0,81–0,91; р < 0,0001 для декофеинизированного).

Графическое резюме исследования

David Chieng et al. / European Journal of Preventive Cardiology, 2022

Поделиться

Таким образом, употребление любой разновидности кофе, особенно в количестве 2–3 чашек в день, оказалось связано со значимым снижением сердечно-сосудистой заболеваемости и смертности от всех причин. Для напитка с кофеином (растворимого или молотого) это справедливо и в плане развития аритмий. К схожим выводам пришли в 2021 году британские и венгерские ученые, однако они в своей работе не учитывали конкретные разновидности кофе.

О том, стоит ли начинать пить кофе в оздоровительных целях, рассказывает блог «Кофе: проклятие четырех чашек». Разбор биохимического состава кофе и описание эксперимента, поставленного на себе редакцией

N + 1, можно найти в материале «Кофе (не) убьет».

Олег Лищук

Читайте также

Кубсат LICIACube показал последствия тарана астероида Диморф зондом DART

Китайский марсоход нашел следы древнего наводнения на равнине Утопия

Прикладные игры помогли облегчить депрессию у пожилых людей

Клизма майя, алгоритм для сплетников и краш-лось

Рассказываем о лауреатах Шнобелевской премии 2022 года

Можно или нельзя давать кошке рыбу

Содержание:

• Почему кошки любят рыбу
• Можно ли включать рыбу в рацион в каком количестве
• Чем может быть опасна сырая рыба для кошки
• Почему нельзя давать кошке соленую и жареную рыбу
• Советы ветеринара
• Почему кастрированным котам и стерилизованным кошкам рыба противопоказана
• Каким кормом можно заметить рыбу
• Итоги

В нашем сознании плотно укоренилось представление о том, что рыба – подходящая еда для кошек.

Так ли это на самом деле? Может ли ее употребление нанести вред здоровью?  Попробуем разобраться.

Почему кошки любят рыбу

 Большинство кошек действительно обожает рыбу. На это есть несколько причин:

1. Пушистым нравятся специфический вкус и запах. Причем только свежей рыбы – протухший продукт они употреблять не будут. Специалисты считают, что все дело в генетике: далекие предки современных кошек стремились обезопасить себя от заражения во время эпидемий.

2. Мякоть рыбы более питательная, чем другой вид мяса. Поедая рыбку, кошка быстрее насыщается. Это также вина генетической памяти – дикие кошки выбирали рыбу, чтобы чувство голода не застало врасплох.

3. Все кошки – охотники. Ловля рыбы – заложенный природой инстинкт. Да и поймать водоплавающее на мелководье гораздо проще, чем мышку или птичку.

Можно ли включать рыбу в рацион в каком количестве

В рыбе содержится большое количество необходимых витаминов и минералов – фосфор, йод, магний, Омега-3 и Омега-6 и другие. Чувствуя нехватку этих элементов, животное инстинктивно пытается получить их из мякоти подводных обитателей.

Однако употребление рыбы может быть опасным для кошки, поэтому включать ее в рацион не рекомендуется.

Чем может быть опасна сырая рыба для кошки

1. Это источник гельминтов. Через морских и пресноводных обитателей кошка может заразиться описторхозом – опасной болезнью, поражающую поджелудочную железу, печень и желчный пузырь.

2. В рыбе содержится большое количество солей, магния и фосфора. Бесконтрольное употребление продукта может привести к ухудшению работы почек, а также мочекаменной болезни.

3. Белок рыбы – аллерген, который при попадании внутрь способен вызвать сильнейший иммунный ответ организма. В экстренных случаях кошке может понадобиться госпитализация.

4. Мелкие кости могут вызвать повреждение гортани или пищевода. Не всегда удается тщательно вынуть из мякоти все кости.

5. Фермент, содержащийся в рыбе, нарушает усвоение железа и витамина Е.

6. Нельзя точно сказать о том, какие вредные вещества в ней содержатся. Это могут быть как пестициды, так и тяжелые металлы. Экологически чистый продукт на прилавках магазинов найти практически невозможно.

7. Несмотря на то, что в рыбе содержится витамин К, организму кошки сложно его усвоить. Возникает риск возникновения внутреннего кровотечения.

8. Из-за переизбытка йода может развиться нарушение функции щитовидной железы – гипотиреоз.

Еще одно ошибочное мнение – это то, что только при употреблении свежего мяса рыбы кошка получает определенные виды необходимых витаминов. Готовые сухие и влажные корма специально адаптированы к организму кошек и содержат необходимый набор полезных микроэлементов.

Почему нельзя давать кошке соленую и жареную рыбу

Употребление соленый рыбы может нанести непоправимый вред кошачьему здоровью. В свежей мякоти содержится большое количество солей, а в приготовленной – и того больше. То же касается вяленой и сушеной рыбы. Соль вызывает нарушения в работе мочеполовой системы.

Копченая пища часто приводит к нарушению работы печени, поскольку тяжела для организма животного. В результате обработки происходит мощный выброс канцерогенов, провоцирующих развитие злокачественных новообразований. При копчении яйца гельминтов не уничтожаются полностью. 

Жареная рыба обладает повышенной калорийностью. Избыточное количество жира вызывает сбои в работе печени и поджелудочной железы.

Советы ветеринара

“Действительно, рыба не подходит для питания кошек. Речная содержит большое количество кальция и фосфора. Именно эти два минеральных вещества, а точнее их переизбыток в рационе, увеличивают вероятность возникновения мочекаменной болезни. 

Сырая рыба является переносчиком различных форм паразитов и повышает риски расстройства пищеварения.  

Кости в рыбе могут травмировать желудочно-кишечный тракт животного и привести к операционному вмешательству. 

Оптимальным решением для вашей кошки станут качественные сухие и влажные корма с содержанием рыбы. Такое питание безопасно для питомца, потому что производители рационов регулируют содержание кальция и фосфора, исключают попадание костей, паразитов и опасных микроорганизмов. 

Ваш питомец получит только лучшее, что может дать ему рыбка, как источник питания: качественный и легкоусвояемый белок и Омега-3 жирные кислоты”,

– Игорь Михайлов, главный ветеринарный эксперт сети зоомагазинов “Четыре Лапы”.

Почему кастрированным котам и стерилизованным кошкам рыба противопоказана

У подвергшихся оперативному вмешательству питомцев резко меняется гормональный фон. Обменные процессы замедляются, любимец начинает больше есть. В организме начинают активно скапливаться соли, но их выведение становится более проблематичным. Поскольку в рыбе эти вещества содержатся в повышенном количестве, возникает риск развития мочекаменной болезни, возникновения струвитов и оксалатов. 

Важно! Кошкам нельзя давать рыбу. Если же четвероногий друг обожает ее вкус, оптимальным решением будет подобрать ему готовый корм с рыбой.

Каким кормом можно заметить рыбу

Производители качественных готовых кормов тщательно отбирают сырье для производства, поэтому можно не сомневаться – при приготовлении используется рыба, в которой не содержатся вредные вещества. Как правило, это “благородные” сорта – тунец и лососевые породы. 

Они содержат:

• Омегу-3 и Омегу-6, поддерживающие красоту и здоровье шерсти.
• Витамины А, D, В6, В12.
• Железо.
• Магний.
• Фосфор.
• Селен.

Сухие и влажные рационы дополнены витаминами и минералами, необходимыми для здоровья кошки.

Корма с рыбой

Grandin

Класс: холистик.

Страна-производитель: Италия.

Ассортимент кормов с рыбой:

• Grandin Holistic. Консервированный корм для взрослых кошек. Филе индейки с тунцом.
• Grandin Holistic. Консервированный корм для взрослых кошек. Куриное филе с тунцом.

Grandin Holistic. Консервированный корм для взрослых кошек. Филе индейки с тунцом – разбор состава.

Энергетическая ценность: 63,8 ккал/100 г.

Вес: 70 г.

Состав:

• Индейка – 50%.
• Тунец – 5%.
• Влага – 84%.
• Витамин Е.

Корм не содержит искусственных красителей, ароматизаторов и консервантов.

Рекомендации по кормлению: 

Для кошки весом 3-5 кг – одна баночка в день. Корм должен быть комнатной температуры. Открытую банку хранить в холодильнике не более 2 суток.

Wellkiss

Класс: премиум.

Страна-производитель: Бельгия.

Ассортимент кормов с рыбой:

Adult сухой корм для взрослых кошек с лососем – разбор состава

Энергетическая ценность: 386,4 ккал/100г.

Вес: 400 г.

Состав:

• мясо и мясные производные (лосось – 14%).
• злаковые (рис – 14%).
• производные растительного происхождения (целлюлоза, инулин).
• масла и жиры.
• дрожжи.
• яичные продукты.
• витамины и минералы: кальций, фосфор, витамины А, D3, Е, железо, медь, цинк, марганец, йод, селен, таурин.

Рекомендации по кормлению:

вес животного, кг	грамм/день
3-4	50-65
4-5	65-85
5-6	85-100
6	100

Указанное количество необходимо разделить на два приема пищи в день.

Mealfeel

Класс: премиум

Страна-производитель: Бельгия

Ассортимент кормов с рыбой: 

• Functional Nutrition Digest Sensitive сухой корм для кошек с чувствительным пищеварением старше 1 года, с индейкой и лососем.
• Functional Nutrition консервы для кошек, нежный паштет с белой рыбой.

Functional Nutrition консервы для кошек, нежный паштет с белой рыбой – разбор состава

Вес: 100 г.

Состав:

• рыба и рыбные субпродукты (рыба – 14%).
• мясо и мясные субпродукты.
• сахар.
• витамины и минералы: В1, D3, Е, таурин, биотин, цинк, медь, марганец, йод.

Рекомендации по кормлению:

Для кота или кошки весом 3-5 кг:

• 3-4 упаковки в день в случае кормления только консервами.
• 1-2 упаковки в день при сочетании с сухим кормом.

Farmina

Класс: супер-премиум

Страна-производитель: Сербия

Ассортимент кормов с рыбой: 

• Vet Life UltraHypo диетический сухой корм для кошек гипоаллергенный с рыбой

Ветеринарный корм для кошек с пищевой аллергией или пищевой непереносимостью. Применение возможно только после консультации с врачом.

Энергетическая ценность: 3530 ккал/кг

Вес: 400 г, 2 кг

Состав:

• Белок рыбы.
• Рисовый крахмал.
• Рыбий жир.
• Экстракт календулы.
• Пищевые добавки.
• Витамины и минералы: А, D3, Е, С, группы В, Н, фолиевая кислота, бета-каротин, хелат цинка, марганца, железа, меди, йодат кальция.

Рекомендации по кормлению:

вес кошки, кг	дневная норма, г
2	28-45
2,5	32-52
3	35-60
3,5	40-65
4	45-70
4,5	48-80
5	50-85
5,5	55-90
6	58-95
6,5	60-100

Дневную норму следует разделить на два кормления. Курс лечения при пищевой аллергии – не менее 4 недель.

Hill’s

Класс: премиум

Страна-производитель: Нидерланды

Состав:

Science Plan сухой корм для котят для здорового роста и развития с тунцом – разбор состава 

Вес: 300 г, 400 г, 1 кг 500 г, 2 кг

Состав:

• Тунец.
• Мука из курицы и индейки.
• Кукуруза.
• Животный жир.
• Мука из тунца.
• Семя льна.
• Сухая пульпа сахарной свеклы.
• Рыбий жир.
• Растительное масло.
• Витамины и минералы: кальций, фосфор, натрий, калий, магний, витамины А, D3, Е, С.

Рекомендации по кормлению:

вес котенка, кг	1-3 месяца	4-6 месяцев	7-12 месяцев
0,5	30	-	-
1	50	40	-
1,5	65	55	45
2	80	70	55
2,5	-	80	65
3	-	90	75
3,5	-	105	85
4	-	-	90
4,5	-	-	100
5	-	-	110

Важно! Следите за тем, чтобы в свободном доступе у кошки была чистая питьевая вода.  

Итоги

• Употребление рыбы опасно для кошек, так как она может быть источником гельминтов, вызвать аллергию, отравление тяжелыми металлами и другие состояния, угрожающие здоровью.
• Приготовленная рыба (вареная, жареная, копченая, сушеная) вызывает сбои в работе печени, мочевыводящих путей, поджелудочной железы.
• Если кошке нравится вкус рыбы, можно выбрать заменяющий его готовый сухой или влажный корм.

Рекомендуем также

Растительные альтернативы коровьему молоку – 4fresh блог

«Пейте, дети, молоко — будете здоровы!». Всем нам знакома эта детская песенка 🙂 И с этим сложно поспорить, ведь с детства нам говорили, что если вы хотите иметь крепкие кости, здоровые волосы и ногти, забыть о сбоях в работе организма — выпивайте стакан молока каждый день.

Однако далеко не каждый взрослый организм способен усваивать молоко — кстати, по поводу усвояемости этого напитка существует множество дискуссий.

Сторонники одной теории убеждены в том, что коровье молоко имеет пользу только для подрастающего организма, а в дальнейшем просто перестает усваиваться должным образом и лишь наносит вред нашей системе пищеварения. Последователи другой считают, что его можно пить практически всю жизнь и ограничивать потребление лишь в пожилом возрасте.

Как бы то ни было, в первую очередь стоит довериться своим ощущениям. Если каждый раз после употребления молока возникает дискомфорт в кишечнике, то вполне очевидно, что от этого напитка стоит отказаться.

К счастью, молоко бывает не только животного, но и растительного происхождения, в том числе сюда входят и полезные злаковые напитки, которые также станут альтернативным источником необходимых нам веществ и витаминов!

Растительные аналоги привычного молока подходят всем людям с непереносимостью лактозы, а также вегетарианцам, веганам и сыроедам.

Растительное молоко VS Коровье

В нашем обзоре мы поговорим о нескольких популярных видах напитков, среди которых рисовое, кокосовое и соевое молоко, а также ореховые и злаковые напитки.

Для сравнения мы представили в таблице средние показатели по пищевой ценности и содержанию важных полезных веществ в каждом виде молока. А ниже остановимся на каждом из них.

Пищевая ценность, витамины и микроэлементы в разных видах молока

Рисовое молоко

Рисовое молоко обладает легким, слегка сладковатым вкусом. Для его изготовления чаще используется коричневый рис либо смесь дикого, красного и черного.

По количеству кальция и витаминов оно не уступает коровьему молоку, имеет меньшую жирность и калорийность, легче усваивается и не вызывает аллергию. Рисовое молоко превосходит коровье по содержанию витаминов А, D, E и B12, а также богато веществами, которые способны снижать уровень холестерина в организме и нормализовать уровень сахара в крови.

Как употреблять? Пейте просто так, используйте для приготовления вкусных пудингов и запеканок, и они получатся пышными и воздушными! Также с молоком можно готовить и кашу.

Рисовое молоко бывает как с сахаром, так и без — тут уж вы вольны выбирать.

Кокосовое молоко

Кокосовое молоко обладает очень приятным вкусом и, несомненно, это один из любимых ингредиентов всевозможных вегетарианских рецептов.

Кокосовое молоко имеет более высокую жирность, чем коровье, но это «хорошие жиры» — источники Омега-3, 6, 9. Также этот вкусный напиток богат полноценным белком, фосфором и калием. Последнего, кстати, в два раза больше, чем в коровьем молоке. А вот что касается кальция, то уровень его в кокосовом аналоге невысок, поэтому стоит позаботиться о дополнительных источниках этого микроэлемента.

Как употреблять? Без сомнения, этот напиток очень вкусен сам по себе. Кокосовое молоко идеально и для приготовления выпечки, где оно может полностью заменить коровье. Кстати, есть даже кокосовая альтернатива коровьим сливкам!

Все товары

Соевое молоко

Соевое молоко — весьма популярный напиток среди веганов, и неспроста.

Соевое молоко является источником полноценного белка, калия и кальция, превосходит коровье по содержанию ценных витаминов D, E, B1 и B12. Последний особенно важен в растительной диете, так как в основном содержится в мясных продуктах, и соевое молоко в этом плане приятное исключение!

Как употреблять? Соевое молоко пьют просто так, делают из него йогурты и используют в различных десертах. Напитки из этого молока часто встречаются с приятными вкусами — ванильным, шоколадным и другими.

Ореховое молоко

На самом деле растительное молоко можно сделать практически из любых орехов! Для этого орехи очень мощным блендером смешивают с питьевой водой и процеживают молоко через сито. Наиболее популярные виды — это миндальное и кедровое молоко.

Ореховое молоко отличается низкой калорийностью, высоким содержанием кальция и витаминов А и E. В зависимости от того, из каких видов орехов сделано такое молоко, оно будет обладать теми или иными преимуществами. Так, например, миндальное богато витаминами D, B2 и B12, а кедровое — ценнейший источник белка, витаминов A, B1, B2, B3.

Как употреблять? Любое ореховое молоко можно пить просто так, а лучше всего добавлять в полезные коктейли и смузи. Миндальное молоко довольно часто используют в выпечке.

Злаковые напитки

Альтернативой коровьему молоку могут стать и злаковые напитки. Конечно, по своим вкусовым характеристикам они значительно отличаются от какого бы то ни было молока, однако это отличный источник полезных веществ.

Если организм измотан или ему просто не хватает витаминов А, Е, D, а также витаминов группы В — на помощь придет ячменный напиток. Овсяное молочко снабдит организм витамином В1, калием, железом и магнием.

Как употреблять? В основном такие напитки представлены в виде порошка, который нужно развести с водой и размешать. По желанию можно добавить ягоды и фрукты и сделать себе вкусный коктейль!

Итак, полезных альтернатив молоку вполне достаточно! Если вы по какой-то причине хотите заменить привычный многим молочный продукт, то растительные напитки дополнят ваш рацион своими полезными составляющими.

• #Альтернативы

Подписка

Полезные рассылки у вас на почте. Осталось только подписаться

Обработка данных при подписке

Растительное молоко | Виды, польза, рецепты, состав, как выбрать

Полезное молоко с низким содержанием жиров и малой калорийностью? Да, такое есть — растительное. Расскажем о его видах, свойствах, поможем выбрать правильное и дадим рецепты для приготовления дома.

Что такое растительное молоко

Так называют напиток из растительных ингредиентов по виду и вкусу напоминающий привычное нам молоко.

Поскольку по регламенту «молоком» может называться только продукт животного происхождения то, хотя в рецепте звучит — миндальное молоко, в магазине на ценнике будет написано — напиток миндальный. Кстати, существует и всемирный день растительного молока — 22 августа.

Кто и почему предпочитает растительное молоко?

Растительное молоко приходит на выручку, когда обычное не подходит по тем или иным причинам. Например, людям, которые:

• Не употребляют продукты животного происхождения: постоянно — веганы, сыроеды, или временно — во время постов.

• Вынуждены отказаться от обычного молока по соображениям здоровья, рекомендациям врача.

• Не удовлетворены этичностью производства обычного молока — условиями содержания коров, добавками и антибиотиками, которые они получают. Все это отражается на качестве и питательности молока.

Кроме того, растительное молоко разнообразит жизнь гурманам, любителям экспериментировать с новыми ингредиентами и новыми вкусами. А шеф-поварам — помогает передать местный колорит. Кокосовое молоко характерно для кухни Таиланда, а маковое молоко — обычный ингредиент русской кухни.

Из чего только не делают растительное молоко!

Вот где простор для творчества! Разные виды зерновых, семечек и орехов. Берите на заметку — исходники просты и доступны:

Из орехов: миндальное, кедровое, кокосовое, из кешью, из фисташек, макадамии, бразильского ореха, грецкого, пекана, каштанов и фундука.

Из зерновых и бобовых: рисовое (из белого, коричневого и дикого), соевое, овсяное, гречневое, гороховое, из спельты, ячменя, проса, киноа, арахиса, теффа, амаранта и др.

Из семечек: маковое, кунжутное, конопляное, из семян чиа, подсолнечника и тыквенных семечек.

Польза и противопоказания растительного молока

Общее для всех видов

Растительное молоко каждого вида имеет свой оттенок вкуса, отсылая нас к исходному продукту. Для баланса вкуса добавляют пряности — корицу, ваниль, немного морской соли, подсластители.

Рекомендуем потреблять растительное молоко в разумных пределах и чередовать его виды. Благодаря ротации, меню получится разнообразное по витаминам, макро- и микроэлементам. Это проще и приятнее, нежели высчитывать пользу каждого вида молока.

Растительное молоко, в отличие от животного не содержит:

Лактозу (молочный сахар) — у некоторых людей отсутствует фермент, необходимый для ее расщепления, что вызывает непереносимость молочных продуктов.

Казеин (бета-казеин А1) — он присутствует в молоке большей части пород коров. Именно бета-казеин А1 ученые и врачи все чаще называют истинной причиной непереносимости молока. Было показано, что А1 бета-казеин расщепляется в желудочно-кишечном тракте с высвобождением пептида бета-казоморфин-7 (BCM7), который имеет опиоидные свойства и может вызывать воспалительные процессы в организме.

Холестерин — людям с нарушениями его обмена употребление молочных продуктов не рекомендуется.

Нежелательные последствия от употребления растительного молока чаще всего связаны с аллергическими реакциями на субстрат, из которого оно изготовлено — овес, орехи, сою, бобовые и добавки, используемые производителями: ароматизаторы, эмульгаторы, растительное масло.

О разных видах

Соевое молоко

Соевое молоко содержит калий и магний, кальций, белки и жирные
 кислоты. Оно способствует снижению уровня холестерина, улучшению 
кровообращения и заживлению ран.

Отличительная особенность соевого молока — присутствие в нем изофлавона
 — натурального вещества, которое относят к группе фитоэстрогенов. По структуре фитоэстрагены подобны эстрогенам человека, однако менее активны.

Наличие изофлавона, с одной стороны, помогает женщинам справиться с
предменструальным синдромом, с другой —делает соевое молоко не
желательным продуктом для беременных и кормящих женщин.

Однако, при правильном производстве, количество изофлавона в соевом молоке настолько мало, что надо выпивать десятки литров ежедневно, что бы могли произойти какие либо изменения.

Так же соевое молоко не рекомендуют людям
 с заболеваниями щитовидной железы, поскольку есть данные, что оно незначительно замедляет продукцию ее гормонов.

Овсяное молоко

Овсяное молоко богато витаминами группы В, содержит кальций, фосфор, железо, антиоксиданты.

Благодаря высокому содержанию клетчатки овсяное молоко укрепляет пищеварительную систему и дает чувство сытости. А входящий в его состав бета-глюкан помогает снизить уровень холестерина и желчных кислот в кишечнике.

Овсяное молоко нормализует обмен веществ и обладает низкой калорийностью, поэтому идеально подходит для тех, кто стремится похудеть или не набрать лишние килограммы.

В овсяном молоке с большой долей вероятности содержится глютен. В случае его отсутствия есть специальная пометка на упаковке. И овсяное молоко не подходит диабетикам.

Рисовое молоко

В составе рисового молока присутствует клетчатка, витамины B3, B6, железо, медь и магний. Такое молоко будет полезно при бессоннице, стрессе, хронической усталости, для улучшения состояния кожи и работы пищеварительной системы.

Некоторые производители дополнительно насыщают готовый продукт витаминами A, D, B12 и кальцием.

Рис не содержит глютена, поэтому рисовое молоко подойдет для людей с непереносимостью этого белка. Калорийность рисового молока — примерно 52 ккал на 100 гр.

В последнее время пишут о содержания мышьяка в рисе. Точных данных по сортам, местам произрастания и так далее не приводится, но ученые не рекомендуют применять рисовое молоко для кормления грудничков и в питании детей. Для взрослых употребление рисового молока безопасно.

Кокосовое молоко

Кокосовое молоко имеет низкую калорийность и способно быстро усваиваться организмом. Это просто кладезь полезных веществ.

Оно содержит 24 аминокислоты, полиненасыщенные кислоты класса Омега-3, 6, 9, витамины группы B, A, C, PP, K, E, моно- и дисахариды, медь, натрий, селен, кальций, фосфор, железо, магний, цинк, марганец, эфирные масла, жирные кислоты (пальмитиновая, лауриновая, каприновая, стеариновая).

Благодаря такому богатому составу употребление кокосового молока благотворно влияет на сердечно-сосудистую и желудочно-кишечную системы, стабилизирует уровень гемоглобина, содержание глюкозы и холестерина в крови, улучшает работу мозга и ускоряет набор мышечной массы.

Миндальное молоко

В миндальном молоке содержится кальций, фосфор, марганец, цинк, медь, калий, магний. Витамины А, Е, С, B1-B9. Например, дневную норму витамина Е обеспечат 200 мл миндального молока. Поэтому такое молоко полезно для нервной системы, мышц, кожи.

Кроме того, миндальное молоко содержит достаточного много жирных кислот омега-3, омега-6, омега-9, которые помогают в работе сердечно-сосудистой системы. Калорийность — примерно 51 ккал на 100 гр.

Как получают растительное молоко

Рассмотрим производство на примере миндального и соевого молока:

Миндальное молоко

I. Цельные орехи замачиваются и промываются.

II. Затем измельчаются холодным способом до однородной массы. Важно исключить нагревание во время помола, чтобы предотвратить разрушение полезных веществ и окисление жиров.

III. После начинается фильтрация в машинах, наподобие «френч-пресса» через мелкую сетку, которая отделяет частички орехов, сохраняя при этом волокна/клетчатку. Таким образом, миндальное молоко получается густым и насыщенным. Главная задача, решение которой заняло у технологов годы — сохранить в миндальном молоке белки, жиры и нутриенты после фильтрации.

IV. И наконец, финальный этап — асептический розлив, позволяющий сохранить свежесть и качество в течение всего срока хранения.

Соевое молоко

I. Соевое молоко получают в результате экстракции в воду всего полезного, что содержится в соевых бобах. Замоченные соевые бобы измельчают с водой на специальных мельницах и процеживают.

II. Оставшийся жмых, который называют окарой, напоминает густую кашу. Он питателен и полезен, но требует дополнительной кулинарной обработки.

III. Процеженную жидкость варят и фасуют, иногда термическая обработка происходит после расфасовки.

IV. Высокая температура нейтрализует в соевом молоке нежелательные ферменты и специфический привкус. Перед фасовкой возможно добавление вкусовых добавок.

Что можно найти в магазинах

Многие годы растительное молоко было экзотикой — проще приготовить дома, чем купить в магазинах. Сначала в продаже появились импортные марки.

Наиболее известной и по сей день остается Alpro из Бельгии. У них в линейке молоко соевое с разными вкусами, миндальное, фундучное, из кешью, кокосовое, овсяное и рисовое. Также есть линейка растительных йогуртов, десертов и сливок.

В магазинах так же представлены:

Isola bio — молоко из риса, овса, спельты, ячменя, проса, сорго, миндаля и сои.

Scotti — рисовое молоко в различных комбинациях (шоколадное, с добавкой витаминов), включая изготовленное из коричневого риса, из киноа и овсяное.

Foco и Aroy-D — кокосовое молоко и сливки.

Из отечественного, до недавнего времени, можно было купить только соевое молоко. Наиболее известный производитель компания “Соймик” (предыдущее название “Сойко”). Выпускают два вида — натуральное без добавок и ванильное.

Сейчас на полках появилось еще три отечественных бренда растительного молока — Bite, Ne Moloko и «Флора».

Bite от BioFoodLab — миндальное, рисовое с кокосом, овсяное, соевое и соевое с ванилью. Особенность линейки — не содержит сахара и яркий дизайн, продолжающий серию батончиков.

Ne moloko от «Садов Придонья» — три вида овсяного молока: классическое, лайт и шоколадное. Обратите внимание, что в составе присутствует рапсовое масло. Оно содержит больше омега-6, чем нужно для организма, что может вызывать воспалительные процессы. В то же время, это дешевый ингредиент, и возможно именно им обусловлена низкая цена продукта.

«Флора» — компания выпускает рисовое, соевое и овсяное молоко, по контракту в Испании. Не содержит сахара, в составе есть рафинированное дезодорированное подсолнечное масло.

Как выбрать правильно

1. Внимательно прочитать состав на этикетке.

2. Если есть сахар в любом виде, возможно стоит посмотреть другой продукт.

3. Сертификат bio / organic будет в плюс.

4. Наличие соли, подсолнечного масла, консервантов — скорее минус. Чем проще состав, тем лучше.

5. Лецитина не пугайтесь, он полезен для печени, мозга и нервной системы.

6. Безглютеновые варианты — без пшеницы, ржи и ячменя, предпочтительнее.

Как сделать самим

Попробуйте приготовить растительное молоко. Даем три рецепта: овсяное, миндальное, кокосовое.

Полезный совет: Меняя соотношение воды к сухой части, получаем консистенцию от легкого “молока” до насыщенных “сливок”.

«Оживленное» молоко из проросшего овса:

Ингредиенты:

• Проросший овес (замачиваем на несколько часов голозерный овес, а затем оставляем для проращивания в емкости от 12 до 36 часов) — 1/4 стакана;

• Морская соль тонкого помола — щепотка;

• Подсластитель (стевиозид, мед, сироп Тоба, сироп агавы и др.) — по вкусу;

• Вода — 4 стакана.

Приготовление:

1.Промываем овес.

2. Смешиваем все ингредиенты и загружаем в блендер, измельчаем на высокой скорости 2-3 минуты.

3. Фильтруем любым удобным способом.

Миндальное молоко, шеф-версия:

Ингредиенты:

• Нежаренный миндаль, предварительно замоченный на 6-10 часов, промытый — 1 стакан;

• Кокосовая стружка — по желанию;

• Корица палочка (либо замените молотой) — 1/2;

• Вода — 5 стаканов;

• Морская соль тонкого помола — щепотка;

• Подсластитель (стевиозид, мед, сироп Тоба, сироп агавы и др.) — по вкусу;

• Нерафинированное льняное или кедровое масло — 1 ст. л.

Приготовление:

1. Взбиваем все ингредиенты в блендере.

2. Процеживаем через марлю или плотную сетку или специальный мешочек для орехового молока.

3. До употребления храним в холодильнике.

Упрощенная версия: Взбить миндаль и воду.

Кокосовое молоко, версия «с нуля» и простая.

Ингредиенты:

• Большой зрелый кокос.

Приготовление:

1. Снимаем с кокоса волокна, моем его.

2. Находим на нем глазки-углубления и протыкаем буравчиком.

3. Через получившиеся отверстия выливаем кокосовую воду в миску.

4. Разбиваем кокос на части и каждую из них очищаем от скорлупы и от внутренней коричневой корочки.

5. Натираем очищенную белую мякоть кокоса на мелкой терке или измельчаем в комбайне.

6. Кладем ее в миску к кокосовой воде, заливаем теплой водой (чтобы она покрыла всю мякоть) и настаиваем несколько часов, чтобы вода насытилась ароматом и вкусом кокоса.

7. Процеживаем через марлю (можно использовать специальный мешочек для орехового молока).

8. Когда вся жидкость сольется, скручиваем ткань и как следует отжимаем, чтобы использовать кокосовое молоко до последней капли.

Упрощенная версия: Взбиваем стружку с водой в блендере. Процеживаем. Теперь у нас есть сразу два прекрасных пищевых продукта: кокосовое молоко и обезжиренная кокосовая стружка!

Рецепты с сайта Seryogina. ru

Композиционный анализ данных

Обзор

Композиционный анализ данных очень полезен для измерения относительных значений компонентов в более крупном целом. Например, измерение пропорций каждого минерала в камне, пропорций каждого цвета/аромата Skittle в сумке или тем в заданном документе. Композиционный анализ данных не сложен, но я не нашел краткого руководства для этого. Этот пост задуман как краткое руководство.

Что такое композиционные данные?

Композиционные данные — это данные, которые в сумме дают постоянное значение. Это также означает, что всякий раз, когда одно значение в композиции увеличивается, другие значения должны уменьшаться. Результаты обычно представляются с использованием пропорций/процентов от целого. Например, когда масса минералов в породе, сумма масс минералов всегда будет равна общей массе породы, а когда масса одного минерала больше, это также говорит нам о том, что количество других минералов больше. ниже. Это отличается от измерения таких величин, как температура, где нет ограничений на записываемые значения.

Есть несколько терминов, используемых в анализе композиционных данных, которые важно знать.

Детали

Компонент композиции. Например, в составе минералов в горной породе кварц будет частью состава.

Подкомпозиция

Любая композиция, которая не включает ни одной из частей оригинальной композиции. Например, если горная порода содержит кварц, а кварц явно исключен из состава, то это будет подсостав.

Существует 3 принципа композиционного анализа данных, которым необходимо следовать в максимально возможной степени

Масштабная инвариантность

Любое изменение масштаба исходных данных, из которых получена композиция, не должно влиять на значения в композиции. Это означает, что даже если бы порода была во много раз больше или меньше, чем она есть, данные о составе будут теми же. Это довольно интуитивный принцип, который достигается при использовании пропорций/процентов для представления композиционных данных.

Субкомпозиционная связность

Результаты композиции, полученные для подмножества частей композиции (подкомпозиции), должны оставаться такими же, как и в композиции. Этот принцип будет направлять большую часть обсуждения в этом документе, и именно поэтому мы будем проводить большую часть анализа композиционных данных, используя отношения и логарифмы.

Инвариантность к перестановкам

Результаты не зависят от порядка расположения частей в композиции.

Эквивалентность распределения

Отношения и логарифмы

Согласованность подкомпозиции говорит о том, что результаты подкомпозиции должны быть такими же, как и у композиции. Но части композиции не связаны субкомпозиционно. Другими словами, части частей в подкомпозиции отличаются от частей исходной композиции. Например, при анализе времени, затрачиваемого на повседневную деятельность, исключение сна приведет к другим результатам, чем если бы учитывались все виды деятельности.

Спящий	Еда	Упражнения	Чтение	Хозяйственные работы	Рабочий
8 часов	1 час	2 часа	1 час	2 часа	10 часов

Исходя из 24-часового дня, части композиционных композиционных данных будут тогда

Сон	Еда	Упражнения	Чтение	Хозяйственные работы	Рабочий
0,333	0,04166	0,0833	0,04166	0,0833	0,4166

Но если бы мы исключили сон из этой композиции, то подкомпозиция была бы основана на 16-часовом дне, что привело бы к другим отношениям между частями:

Сон	Еда	Упражнения	Чтение	Хозяйственные работы	Рабочий
	0,0625	0,125	0,0625	0,125	0,625

Что делает значения из подкомпозиции несопоставимыми со значениями исходной композиции. Чтобы устранить это несоответствие, мы будем использовать отношения между пропорциями для сравнения композиционных данных. Соотношения соблюдают принцип субкомпозиционной согласованности, поэтому они имеют основополагающее значение для композиционного анализа данных. Соблюдение согласованности подкомпозиций также позволяет получить сводную статистику композиционных данных, поскольку сводная статистика будет одинаковой для подкомпозиций и композиций одних и тех же данных.

Еда / Работа	Упражнения / Работа	Чтение/Работа	Хозяйственные работы / Работа	Спальня/Работа	Еда/Сон	Упражнения / Сон	Чтение/Сон	Работа по дому / Сон	Работа / Спальня
0,1	0,2	0,1	0,2	0,8	0,125	0,25	0,125	0,25	0,125

Еда / Работа	Упражнения / Работа	Чтение/Работа	Хозяйственные работы / Работа	Спальня/Работа
0,1	0,2	0,1	0,2	0,8

Соотношение четко соблюдает связность подкомпозиции. Соотношения являются строго положительными значениями, но могут широко варьироваться в зависимости от частей, из которых они состоят, что может привести к статистическим распределениям, при которых два стандартных отклонения от среднего значения значительно ниже нуля. Обычный подход к решению этой проблемы заключается в преобразовании отношений в логарифмические отношения с использованием логарифмического преобразования в отношения, что решает эту проблему, а также дает несколько других преимуществ:

• Преобразует строго положительные значения в действительные числа, которые могут быть положительными или отрицательными, что решает проблему стандартных отклонений.
• Делает статистическое распределение симметричным
• Уменьшает влияние выбросов
• Преобразует отношения в интервальную шкалу, которая используется для ключевых статистических вычислений, таких как средние значения, дисперсии и регрессионные модели.

Код и использование

Мы рассмотрели несколько подходов к композиционному анализу данных. Все эти вычисления являются автономными, что делает их легкими для модульного построения этих вычислений. Я сделал так, что привело к следующему классу Composition для построения композиционных данных из необработанных значений и для эффективного вычисления пропорций, отношений и логарифмических отношений из raw_values.

 импорт математики
импортировать itertools


Состав класса (объект):
    """
    Класс для эффективного управления/обновления значений композиционных данных.
    анализ на питоне
    """
    __slots__ = ('_values', '_proportions', '_ratios', '_logratios', '_base')

    def __init__(self, raw_values, base=math.e):
        self._values ​​= необработанные_значения
        self._proportions = self._proportions_from_raw_values(raw_values)
        self._ratios = self._ratios_from_proportions(self._proportions)
        self._logratios = self._logratios_from_proportions(self._proportions, base=base)
        self._base = база

    защита __repr__(сам):
        значения = []
        для ключа в self. _values:
            values.append('%r=%r' % (ключ, self._values[ключ]))

        значения = ', '.join(значения)
        return '' % (self.__class__.__name__, id(self), значения)

    def __setitem__(я, ключ, значение):
        """
        Установить/обновить значение для ключа
        """
        если не isinstance (значение, (int, float)):
            поднять ValueError('значение (%r) должно быть целым числом или числом с плавающей запятой' % значение)

        если значение 0' % значение)
        self._values[ключ] = значение
        updated_keys = установить ([ключ])
        self._proportions = self._proportions_from_raw_values(self._values, self._proportions, updated_keys)
        self._ratios = self._ratios_from_proportions(self._proportions, self._ratios, updated_keys)
        self._logratios = self._logratios_from_proportions(self._proportions, self._ratios, updated_keys)

    def __getitem__(я, ключ):
        вернуть self._values[ключ]

    def __delitem__(я, ключ):
        self. pop(ключ)

    защита __iter__(я):
        для ключа в self._values:
            выходной ключ

    def __contains__(я, ключ):
        ключ возврата в self._values

    деф поп(я, ключ):
        self.proportions.pop(ключ)
        self._ratios.pop(ключ)
        self._logratios.pop(ключ)
        для other_key в self._ratios:
            self._ratios[other_key].pop(key)
            self._logratios[other_key].pop(ключ)

    ключи защиты (я):
        вернуть self._values.keys()

    значения определения (я):
        вернуть self._values.values()

    @имущество
    База защиты (я):
        вернуть self._base

    @base.setter
    База защиты (я, значение):
        self._base = значение
        self._logratios = self._logratios_from_proportions(self._proportions, base=value)

    @имущество
    Пропорции по определению (я):
        вернуть dict(**self._proportions)

    @имущество
    Коэффициенты защиты (я):
        вывод = дикт()
        для ключа в self. _ratios:
            вывод = dict (** self._ratios [ключ])
        возвратный вывод

    @имущество
    деф логарифм (сам):
        вывод = дикт()
        для ключа в self._logratios:
            вывод = dict(**self._logratios[ключ])
        возвратный вывод

    def euclidean_distance (я, другие, нормализация = ложь, атрибуты = нет):
        self_keys = установить (self.keys())
        другие_ключи = установить (другие.ключи())
        общие_ключи = собственные_ключи и другие_ключи
        если не общие_ключи:
            поднять ValueError('Эти композиции не имеют общих атрибутов')

        если self.base != other.base:
            поднять ValueError('Композиции должны использовать одно и то же основание в логарифмическом коэффициенте (%r != %r)' % (self.base, other.base))

        если не атрибуты:
            атрибуты = список (itertools.combinations (shared_keys, 2))

        всего = 0,0
        для числителя, знаменателя в атрибутах:
            y1 = self. _logratios[числитель][знаменатель]
            x1 = другое.logratios[числитель][знаменатель]
            значение = math.pow (y1 - x1, 2)
            итог += стоимость
        вывод = math.sqrt (всего)
        если нормализовать:
            part_count = len(self._values)
            вывод = вывод / количество_частей
        возвратный вывод

    def alr(я, знаменатель):
        """
        Аддитивное логарифмическое преобразование (ALR)
        """
        если знаменатель не в себе:
            поднять ValueError('Знаменатель должен быть частью композиции')

        ключи = список (self.keys())
        keys.remove (знаменатель)
        ключи.sort()
        вывод = дикт()

        для числителя в ключах:
            значение = self._logratios[числитель][знаменатель]
            вывод[числитель] = значение
        возвращаемый кортеж (выходной)

    деф клр(я):
        """
        центрированное логарифмическое преобразование (CLR)
        """
        геометрическое_среднее = self. geometric_mean()
        вывод = дикт()
        для ключа в self.keys():
            вывод [ключ] = math.log (self._values ​​[ключ], self._base) - геометрическое_среднее
        возвратный вывод

    определение геометрического_среднего (я):
        части = len(self._values)
        всего = 0,0
        для ключа в self.keys():
            итог += math.log(self._values[key], self._base)
        возврат всего / частей

    @статический метод
    def _proportions_from_raw_values ​​(raw_values, пропорции = нет, updated_keys = нет):
        """
        Вычисляет отношения из пропорций

        Параметры:
            необработанные_значения (дикт):
            пропорции (dict|нет):
            updated_keys (список|кортеж|набор):

        Возвращает:
            дикт 

Эта реализация также позволяет вычислять аддитивные логарифмы (ALR), центрированные логарифмы (CLR) и логарифмическое евклидово расстояние между композициями с одинаковыми частями. Это также позволяет со временем обновлять композиции, обновляя значение raw_value части и добавляя/удаляя части для создания подкомпозиций по мере необходимости.

В классе Composition реализован ряд вспомогательных методов, упрощающих взаимодействие с экземпляром Composition.

 спаржа = dict (углеводы = 61,07, жиры = 3,27, белки = 35,66)
Compositional_asparagus = Состав (спаржа)
# проверить, есть ли в композиции указанная часть
«железо» в составе спаржи

#итерация по частям в композиции
за часть вcompositional_asparagus:
    печать (часть)
    print('пропорция %r: %r' % (часть,compositional_asparagus.proportions[часть]))
    print('соотношения %r: %r' % (часть,compositional_asparagus.ratios[часть]))
    print('logratios (base %r) of %r: %r' % (compositional_asparagus.base, часть,compositional_asparagus.logratios[часть])) 

Это приложение содержит тест на функциональность, в виде композиции пищевых макроэлементов. В примере словарь макронутриентов передается в качестве аргументов классу Composition в исходных единицах (граммах). Класс состава берет эти необработанные значения и рассчитывает пропорции, рационы и логарифмы. Разработчик также может указать базу для логарифмических соотношений, но по умолчанию используется \( e \), поскольку это наиболее часто используемая база для логарифмических соотношений. Чтобы обновить логарифмы существующего экземпляра композиции, обновите 9.0254 основание атрибут:

 спаржа = dict (углеводы = 61,07, жир = 3,27, белок = 35,66)
Compositional_asparagus = Состав (спаржа)
compositional_asparagus.base = 10 

, который автоматически обновит логарифмические коэффициенты.

Разработчик может при желании добавить/обновить любую часть композиции, используя метод __setitem__ (self, key) . Например, если мы хотим обновить количество белка в спарже:

 спаржи = dict(углеводы=61,07, жиры=3,27, белки=35,66)
Compositional_asparagus = Состав (спаржа)
compositional_asparagus['белок'] = 30 

Следует отметить, что необработанные значения должны быть ненулевыми значениями, так как нулевые значения могут привести к ошибкам DivideByZero при создании отношений и логарифмических коэффициентов. Если необходимо нулевое значение, я бы рекомендовал вместо этого использовать чрезвычайно маленькое положительное значение, например 1e-28 .

Части могут быть удалены с помощью методов __delitem__(self, key) или pop(self, key) для создания подкомпозиций.

 спаржа = dict (углеводы = 61,07, жиры = 3,27, белки = 35,66)
Compositional_asparagus = Состав (спаржа)
delcompositional_asparagus['белок'] 

Любые изменения, сделанные с использованием __setitem__ , pop или __delitem__ , будут автоматически отражены в соотношениях и логарифмах.

Заключение и дополнительное чтение

Мы рассмотрели основные компоненты того, почему вы должны использовать отношения и логарифмы вместо пропорций, и представили простую оболочку для управления этим преобразованием. Хотя этот класс не предоставляет аналитических инструментов, таких как регрессия, он предоставляет интерфейс для передачи данных в модели регрессии. Я считаю, что эту модель можно улучшить или объединить с другими инструментами, чтобы создать более полный интерфейс для композиционного анализа данных, но я надеюсь, что это послужит хорошим началом.

Для получения дополнительной информации об анализе композиционных данных см.:

• Композиционные данные
• Краткое руководство по анализу композиционных данных
• Код
• Изометрические логарифмические преобразования для анализа композиционных данных
• Композиционный анализ данных на практике

Композиционный анализ данных в эпидемиологии использования времени: что, почему, как

1. Паффенбаргер Р.С., мл., Блэр С.Н., Ли И.-М. История физической активности, сердечно-сосудистого здоровья и долголетия: научный вклад Джереми Н. Морриса, DSC, DPH, FRCP. Междунар. Дж. Эпидемиол. 2001; 305: 1184–119.2. doi: 10.1093/ije/30.5.1184. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

2. Шанахан М., Флаэрти Б. Динамические модели использования времени в подростковом возрасте. Развитие ребенка. 2001; 722: 385–401. doi: 10.1111/1467-8624.00285. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Комбинированное влияние времени, проведенного в физической активности, малоподвижного образа жизни и сна на ожирение и маркеры сердечно-метаболического здоровья: новый подход к анализу композиционных данных. ПЛОС ОДИН. 2015;1010:e0139984. doi: 10.1371/journal.pone.0139984. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

4. Pedišić Ž. Проблемы с измерениями и плохая корректировка физической активности и сна подрывают исследования малоподвижного поведения — акцент должен быть смещен на баланс между сном, малоподвижным поведением, стоянием и активностью. Кинезиология. 2014; 461:135–146. [Google Scholar]

5. Педишич З., Думуид Д., Олдс Т. Интеграция исследований сна, малоподвижного образа жизни и физической активности в новую область эпидемиологии использования времени: определения, концепции, статистические методы, теоретическая основа и будущие направления. Кинезиология. 2017;492: 252–269. [Google Scholar]

6. Матриччиани Л., Бин Ю.С., Лаллукка Т., Кронхольм Э., Уэйк М., Паке С., Дюмуид Д., Олдс Т. Переосмысление связи между сном и здоровьем. Здоровье сна. 2018;44:339–348. doi: 10.1016/j.sleh.2018.05.004. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Меллоу М.Л., Думуид Д., Такер Дж.С., Дорриан Дж., Смит А.Е. Создание лучшего дня для здорового старения мозга: нейропротекторные эффекты оптимального использования времени. Зрелые. 2019;125:33–40. doi: 10.1016/j.maturitas.2019.04.204. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

8. Розенбергер М.Е., Фултон Дж.Е., Буман М.П., ​​Трояно Р.П., Гранднер М.А., Бюхнер Д.М., Хаскелл В.Л. 24-часовой цикл активности: новая парадигма физической активности. Мед. науч. Спортивное упражнение. 2019; 513: 454–464. doi: 10.1249/MSS.0000000000001811. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

9. Tremblay M.S. Представляем 24-часовые рекомендации по движению в первые годы жизни: новая парадигма набирает обороты. Дж. Физ. Действовать. Здоровье. 2020;17:92–95. doi: 10.1123/jpah.2019-0401. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

10. Тремблей М.С., Карсон В., Чапут Дж.-П., Коннор Горбер С., Дин Т., Дагган М., Фолкнер Г., Грей К.Э., Грубер Р., Янсон К. Канадское 24-часовое движение рекомендации для детей и молодежи: интеграция физической активности, малоподвижного образа жизни и сна. заявл. Физиол. Нутр. Метаб. 2016; 416:S311–S327. doi: 10.1139/apnm-2016-0151. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

11. Окели А.Д., Герси Д., Хескет К.Д., Сантос Р., Логран С.П., Клифф Д.П., Шилтон Т., Грант Д., Джонс Р.А., Стэнли Р.М. Совместный подход к принятию/адаптации руководств – австралийских руководств по 24-часовому движению в раннем возрасте (от рождения до 5 лет): интеграция физической активности, малоподвижного образа жизни и сна. Общественное здравоохранение BMC. 2017;175:869. doi: 10.1186/s12889-017-4867-6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

12. Министерство здравоохранения Новой Зеландии Меньше сидите, больше двигайтесь, хорошо спите: Рекомендации по физической активности для детей и молодежи. [(по состоянию на 26 января 2020 г.)]; Доступно в Интернете: http://www.health.govt.nz/system/files/documents/pages/physical-activity-guidelines-for-children-and-young-people-may17.pdf

13. Центр DST-NRF Отличника развития человеческого потенциала и Лауреус «Спорт во благо». Руководство по 24-часовому движению в Южной Африке для детей от рождения до пяти лет: интеграция физической активности, сидячего поведения, экранного времени и сна. Центр передового опыта DST-NRF в области человеческого развития и Laureus; Кейптаун, ЮАР: 2018. [Google Scholar]

14. Институт исследований укрепления здоровья UKK Aikuisten liikkumisen suositus [Рекомендации по движению для взрослых] [(по состоянию на 28 января 2020 г.)]; Доступно на сайте: https://www.ukkinstituutti.fi/liikkumisensuositus/aikuisten-liikkumisen-suositus

15. Юракич Д., Педишич Ж. Хорватские 24-часовые рекомендации по физической активности, малоподвижному образу жизни и сну: предложение, основанное на систематическом обзоре литературы. Медикус. 2019; 282:143–153. [Google Scholar]

16. Всемирная организация здравоохранения. Руководство по физической активности, малоподвижному образу жизни и сну для детей в возрасте до 5 лет. Всемирная организация здравоохранения; Женева, Швейцария: 2019 г.. [PubMed] [Google Scholar]

17. О’Хара Б.Дж., Грунсейт А., Фонгсаван П., Беллью В., Бриггс М., Бауман А.Э. Влияние обмена, не останавливайте кампанию австралийских национальных средств массовой информации о поощрении небольших изменений в образе жизни. J. Health Commun. 2016;2112:1276–1285. doi: 10.1080/10810730.2016.1245803. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

18. Сондерс Т.Дж., Грей К.Е., Пойтрас В.Дж., Чапут Дж.-П., Янссен И., Кацмарзик П.Т., Олдс Т., Коннор Горбер С., Хо М.Е., Сэмпсон М. Сочетание физической активности, малоподвижного образа жизни и сна: связь с показателями здоровья у детей школьного возраста и молодежи. заявл. Физиол. Нутр. Метаб. 2016; 416:S283–S293. doi: 10.1139/apnm-2015-0626. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

19. Цирос М.Д., Самарас М.Г., Коутс А.М., Олдс Т. Использование времени и качество жизни, связанное со здоровьем, у детей в возрасте от 10 до 13 лет: нет все экранное время или минуты физической активности одинаковы. Квал. Жизнь Рез. 2017;2611:3119–3129. doi: 10.1007/s11136-017-1639-9. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

20. Aadland E., Kvalheim O.M., Anderssen S.A., Resaland G.K., Andersen L.B. Многофакторная характеристика физической активности, связанная с метаболическим здоровьем у детей. Междунар. Дж. Бехав. Нутр. физ. Действовать. 2018;151:77. дои: 10.1186/с12966-018-0707-з. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

21. Mekary R.A., Willett W.C., Hu F.B., Ding E.L. Парадигма изовременного замещения для эпидемиологии физической активности и изменения веса. Являюсь. Дж. Эпидемиол. 2009; 1704: 519–527. doi: 10.1093/aje/kwp163. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

22. Buman M., Winkler E., Kurka J., Hekler E., Baldwin C. , Owen N., Ainsworth B., Healy G. , Гардинер П. Перераспределение времени на сон, малоподвижный образ жизни или активное поведение: ассоциации с биомаркерами риска сердечно-сосудистых заболеваний, nhanes 2005–2006. Являюсь. Дж. Эпидемиол. 2014;1793: 323–334. doi: 10.1093/aje/kwt292. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

23. Огюстен Н.Х., Маттокс К., Фарауэй Дж.Дж., Гревен С., Несс А.Р. Моделирование реакции в зависимости от данных высокочастотного подсчета: связь между физической активностью и жировой массой. Стат. Методы мед. Рез. 2017; 265:2210–2226. doi: 10.1177/0962280215595832. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Кокошка П., Реймхерр М. Введение в функциональный анализ данных. Чепмен и Холл/CRC; Бока-Ратон, Флорида, США: 2017. [Google Scholar]

25. Эйчисон Дж. Статистический анализ композиционных данных. Дж. Р. Стат. соц. сер. Б. 1982; 44: 139–160. doi: 10.1111/j.2517-6161.1982.tb01195.x. [CrossRef] [Google Scholar]

26. Gloor G., Reimann C. Композиционный анализ: действительный подход к анализу данных высокопроизводительного секвенирования микробиома. Можно. Дж. Микробиол. 2016; 62: 692–703. doi: 10.1139/cjm-2015-0821. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

27. Fernandes A., Reid J., Macklaim J., McMurrough T., Edgell D., Gloor G. Унификация анализа наборов данных высокопроизводительного секвенирования: характеристика РНК- seq, секвенирование гена 16S рРНК и эксперименты по селективному росту с помощью анализа композиционных данных. Микробиом. 2014; 15:1–13. дои: 10.1186/2049-2618-2-15. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

28. Эйчисон Дж. Статистический анализ композиционных данных. Чепмен и Холл; Лондон, Великобритания: 1986. с. 416. Перепечатано в 2003 г. издательством Blackburn Press. [Google Scholar]

29. Кори Дж., Галлахер Дж., Дэвис Э., Марквардт М. Время их жизни: сбор данных об использовании времени детьми в ходе продольного исследования австралийских детей (LSAC). Технический документ 13. Австралийское бюро статистики; Канберра, Австралия: 2014. [Google Scholar] 9.0005

30. Солофф К., Лоуренс Д., Джонстон Р. Технический документ LSAC № 1. [(по состоянию на 10 февраля 2020 г.)]; Доступно в Интернете: https://growingupinaustralia.gov.au/sites/default/files/tp1.pdf

31. Матеу-Фигерас Г., Павловски-Глан В., Эгоскью Дж. Нормальное распределение в некоторых ограниченных выборочных пространствах. Сорт-Стат. Опер. Рез. Транс. 2013; 371:29–56. [Google Scholar]

32. Павловски-Глан В., Эгоскью Дж. Блю Оценки и композиционные данные. Мат. геол. 2002; 343: 259–274. дои: 10.1023/A:10148372. [CrossRef] [Google Scholar]

Композиционный анализ данных: теория и приложения. Джон Уайли и сыновья; Хобокен, Нью-Джерси, США: 2011. Принцип работы с координатами; стр. 29–42. [Google Scholar]

34. Думуид Д., Педишич Ж., Стэнфорд Т.Е., Мартин-Фернандес Х.-А., Хрон К., Махер К.А., Льюис Л.К., Олдс Т. Модель композиционной изовременной замены: метод оценка изменений состояния здоровья при перераспределении времени между сном, физической активностью и малоподвижным образом жизни. Стат. Методы мед. Рез. 2019;283:846–857. doi: 10.1177/0962280217737805. [PubMed][CrossRef] [Google Scholar]

, Фогельхольм М. Композиционный анализ данных по физической активности, малоподвижному образу жизни и исследованию сна. Стат. Методы мед. Рез. 2018;2712:3726–3738. doi: 10.1177/0962280217710835. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

36. Egozcue J.J., Pawlowsky-Glahn V. Группы частей и их балансы в композиционном анализе данных. Мат. геол. 2005;377:795–828. doi: 10.1007/s11004-005-7381-9. [CrossRef] [Google Scholar]

37. R Core Team R: Язык и среда для статистических вычислений. [(по состоянию на 20 марта 2020 г.)]; Доступно онлайн: https://www.R-project.org/

38. Ван ден Бугаарт К.Г., Толосана-Дельгадо Р. «Композиции»: унифицированный пакет r для анализа композиционных данных. вычисл. Geosci. 2008; 344: 320–338. doi: 10.1016/j.cageo.2006.11.017. [CrossRef] [Google Scholar]

39. Темпл М., Хрон К., Фильцмозер П. Робкомпозиции: r-пакет для надежного статистического анализа композиционных данных. В: Павловски-Глан В., Буччианти А., редакторы. Композиционный анализ данных: теория и приложения. Джон Вили и сыновья Лтд.; Хобокен, Нью-Джерси, США: 2011. [Google Scholar]

40. Палеа-Альбаладехо Х., Мартин-Фернандес Х. Zcompositions—R пакет для многомерного вменения данных с левой цензурой при композиционном подходе. Чемом. Интел. лаборатория Сист. 2015; 143:85–96. doi: 10.1016/j.chemolab.2015.02.019. [CrossRef] [Google Scholar]

41. Комас-Куфи М., Тио-Хенестроса С. CoDaPack 2.0: автономное мультиплатформенное программное обеспечение для композиции. В: Egozcue JJ, Tolosana-Delgado R., Ortego MI, редакторы. CoDAWork’11: 4-й международный семинар по анализу композиционных данных, Сан-Фелиу-де-Гишольс. CoDAWork’11; Жирона, Испания: 2011 г. [(по состоянию на 20 февраля 2020 г.)]. Доступно в Интернете: http://ima.udg.edu/codapack/ [Google Scholar]

42. Международная сеть эпидемиологов по использованию времени. Публикации. [(по состоянию на 20 февраля 2020 г.)]; Доступно в Интернете: https://www. intue.org/publications/

43. Хант Т., Уильямс М., Олдс Т., Думуид Д. Модели использования времени в зависимости от степени тяжести хронической обструктивной болезни легких. Междунар. Дж. Окружающая среда. Рез. Здравоохранение. 2018;153:533. doi: 10.3390/ijerph25030533. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

44. Foley L., Dumuid D., Atkin A.J., Olds T., Ogilvie D. Паттерны поведения в отношении здоровья, связанные с активными путешествиями: композиционный анализ данных . Междунар. Дж. Бехав. Нутр. физ. Действовать. 2018;15:26. дои: 10.1186/с12966-018-0662-8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

45. Foley L., Dumuid D., Atkin A.J., Wijndaele K., Ogilvie D., Olds T. Поперечные и продольные ассоциации между активными поездками на работу и модели двигательного поведения в течение произвольного времени: композиционный анализ данных. ПЛОС ОДИН. 2019;141:e0216650. doi: 10.1371/journal.pone.0216650. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

46. Egozcue JJ, Pawlowsky-Glahn V., Mateu-Figueras G., Barcelo-Vidal C. Преобразования изометрического логарифма для композиционного анализа данных. Мат. геол. 2003;353:279–300. doi: 10.1023/A:1023818214614. [CrossRef] [Google Scholar]

47. McGregor D., Palarea-Albaladejo J., Dall P., Hron K., Chastin S. Регрессионный анализ выживаемости Кокса с композиционными ковариатами: применение для моделирования риска смертности от 24-часового физического схемы деятельности. Стат. Методы Med Res. 2019:0962280219864125. doi: 10.1177/0962280219864125. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

48. Хрон К., Фильцмозер П., Томпсон К. Линейная регрессия с композиционными независимыми переменными. Дж. Заявл. Стат. 2012;395:1115–1128. doi: 10.1080/02664763.2011.644268. [CrossRef] [Google Scholar]

49. McGregor D., Carson V., Palarea-Albaladejo J., Dall P., Tremblay M., Chastin S. Композиционный анализ ассоциаций между 24-часовым двигательным поведением и показателями здоровья. среди взрослых и пожилых людей из канадского обследования показателей здоровья. Междунар. Дж. Окружающая среда. Рез. Здравоохранение. 2018;15:1779. doi: 10.3390/ijerph25081779. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

50. Родригес-Гомес И., Маньяс А., Лоса-Рейна Дж., Родригес-Маньяс Л., Частин С.Ф., Алегре Л.М., Гарсия-Гарсия Ф.Дж., Ара И. Композиционное влияние двигательного поведения на здоровье костей в процессе старения. Мед. науч. Спортивное упражнение. 2019;518:1736–1744. doi: 10.1249/MSS.0000000000001972. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

51. Dumuid D., Lewis L., Olds T., Maher C., Bondarenko C., Norton L. Взаимосвязь между использованием времени пожилыми людьми и кардиореспираторной выносливостью , ожирение и кардиометаболический риск: анализ композиционной изовременной замены. Зрелые. 2018;110:104–110. doi: 10.1016/j.maturitas.2018.02.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

52. Карсон В., Тремблей М.С., Частин С.Ф. Перекрестные связи между продолжительностью сна, сидячим временем, физической активностью и показателями ожирения среди канадских детей дошкольного возраста с использованием композиционного анализа. Общественное здравоохранение BMC. 2017;175:848. doi: 10.1186/s12889-017-4852-0. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

53. Dumuid D., Wake M., Clifford S., Burgner D., Carlin J.B., Mensah F.K., Fraysse F., Lycett K., Baur Л., Олдс Т. Связь состава тела детей с составом 24-часовой активности. Дж. Педиатрия. 2019;208:43–49. doi: 10.1016/j.jpeds.2018.12.030. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

54. Grgic J., Dumuid D., Bengoechea E.G., Shrestha N., Bauman A., Olds T., Pedisic Z. Последствия для здоровья, связанные с перераспределением времени между сном, малоподвижное поведение и физическая активность: систематический обзор исследований изовременной замены. Междунар. Дж. Бехав. Нутр. физ. Действовать. 2018;151:69. doi: 10.1186/s12966-018-0691-3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

55. Карсон В., Тремблей М.С., Чапут Дж.-П., Частин С.Ф. Связь между продолжительностью сна, малоподвижным временем, физической активностью и показателями здоровья среди канадских детей и молодежи с использованием композиционного анализа. заявл. Физиол. Нутр. Метаб. 2016; 416:S294–S302. doi: 10.1139/apnm-2016-0026. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

56. Talarico R., Janssen I. Композиционные связи времени, проведенного во сне, малоподвижного поведения и физической активности с показателями ожирения у детей. Междунар. Дж. Обес. 2018; 428:1508–1514. doi: 10.1038/s41366-018-0053-x. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

57. Powell C., Browne L.D., Carson B.P., Dowd K.P., Perry I.J., Kearney P.M., Harrington J.M., Donnelly A.E. Использование анализа композиционных данных для демонстрации оценочных изменений кардиометаболического здоровья путем перераспределения времени на физическую активность легкой интенсивности в пожилые люди. Спорт Мед. 2019;501:205–217. doi: 10.1007/s40279-019-01153-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

58. Карсон В., Тремблей М.С., Чапут Дж.-П., МакГрегор Д., Частин С. Композиционный анализ ассоциаций между малоподвижным временем, различной интенсивностью физической активности, и кардиометаболические биомаркеры среди детей и молодежи из США. ПЛОС ОДИН. 2019;147:e0220009. doi: 10.1371/journal.pone.0220009. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

59. Гупта Н., Думуид Д., Коршой М., Йоргенсен М.Б., Согаард К., Холтерманн А. Является ли ежедневный состав двигательного поведения связанным с кровью давление у работающих взрослых? Мед. науч. Спортивное упражнение. 2018;5010:2150–2155. doi: 10.1249/MSS.0000000000001680. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

60. Aadland E., Kvalheim O.M., Anderssen S.A., Resaland G.K., Andersen L.B. Данные мультиколлинеарной акселерометрии физической активности и связи с кардиометаболическим здоровьем: проблемы, ловушки и потенциальные решения. Междунар. Дж. Бехав. Нутр. физ. Действовать. 2019;161:74. doi: 10.1186/s12966-019-0836-z. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

61. McGregor D.E., Palarea-Albaladejo J., Dall P.M., del Pozo Cruz B., Chastin S.F. Композиционный анализ связи между смертностью и поведением 24-часового движения от nhanes. Евро. Дж. Прев. Кардиол. 2019:2047487319867783. doi: 10.1177/2047487319867783. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

62. Мартин-Фернандес Х., Тио-Хенестроса С. Округленные нули: некоторые практические аспекты композиционных данных. геол. соц. Лонд. Спец. Опубл. 2006;2641:191–201. doi: 10.1144/GSL.SP.2006.264.01.14. [CrossRef] [Google Scholar]

63. Мартин-Фернандес Х.А., Барсело-Видаль К., Павловски-Глан В. Работа с нулями и пропущенными значениями в составных наборах данных с использованием непараметрического вменения. Мат. геол. 2003; 353: 253–278. doi: 10.1023/A:1023866030544. [CrossRef] [Google Scholar]

64. Мартин-Фернандес Х.-А., Хрон К., Темпл М., Фильцмозер П., Палареа-Альбаладехо Дж. Байесово-мультипликативная обработка нулей счета в составных наборах данных. Стат. Модель. 2015; 152:134–158. doi: 10.1177/1471082X14535524. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

65. Палареа-Альбаладехо Х., Мартин-Фернандес Х.А., Гомес-Гарсия Х. Параметрический подход к работе с композиционными округленными нулями. Мат. геол. 2007; 397: 625–645. doi: 10.1007/s11004-007-9100-1. [CrossRef] [Google Scholar]

66. Мартин-Фернандес Х., Палеа-Альбаладехо Х., Олеа Р. Работа с нулями. В: Павловски-Глам В., Буччианти А., редакторы. Композиционный анализ данных: теория и приложения. Уайли; Чичестер, Великобритания: 2011. [Google Scholar]

67. Темпл М., Хрон К., Фильцмозер П. Исследовательские инструменты для обнаружения выбросов в композиционных данных со структурными нулями. Дж. Заявл. Стат. 2017; 444: 734–752. doi: 10.1080/02664763.2016.1182135. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

68. Кынчлова П., Грон К., Фильцмозер П. Корреляция между частями композиции на основе симметричных балансов. Мат. Geosci. 2017; 496: 777–796. doi: 10.1007/s11004-016-9669-3. [CrossRef] [Google Scholar]

69. Фильцмозер П., Хрон К. Корреляционный анализ композиционных данных. Мат. Geosci. 2009;41:905. doi: 10.1007/s11004-008-9196-y. [CrossRef] [Google Scholar]

70. Алин А. Мультиколлинеарность. Уайли Междисциплинарный. Преп. Вычисл. Стат. 2010;2:370–374. doi: 10.1002/wics.84. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

71. Ван Х., Мэн Дж., Тененхаус М. Анализ регрессионного моделирования композиционных данных. В: Эспозито Винци В., Чин В., Хенселер Дж., Ван Х., редакторы. Справочник по частичным наименьшим квадратам. Справочники Springer по вычислительной статистике. Спрингер; Берлин/Гейдельберг, Германия: 2010. [Google Scholar]

72. Хинкль Дж., Райенс В. Частичные наименьшие квадраты и композиционные данные: проблемы и альтернативы. Чемом. Интел. лаборатория Сист. 1995; 20: 159–172. doi: 10.1016/0169-7439(95)00062-3. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

73. Харрелл Ф. Стратегии регрессионного моделирования. 2-е изд. Спрингер; Берлин/Гейдельберг, Германия: 2015. [Google Scholar]

74. Ридли К., Олдс Т., Хилл А. Запоминание мультимедийных действий для детей и подростков (MARCA): разработка и оценка. Междунар. Дж. Бехав. Нутр. физ. Действовать. 2006;3:10. doi: 10.1186/1479-5868-3-10. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Полное руководство по анализу состава программного обеспечения

Содержание

Как анализ состава программного обеспечения помогает снизить риск OSS

SCA и спецификация программного обеспечения

На что обратить внимание в инструменте анализа состава программного обеспечения

Будущее анализа состава программного обеспечения

Общие вопросы о SCA

Перед погружением в специфику того, как анализ состава программного обеспечения позволяет организациям снизить риски, связанные с OSS, полезно понять, насколько широко OSS широко распространены в нашем современном мире разработки приложений.

• Более 90 % современных приложений используют по крайней мере некоторое программное обеспечение с открытым исходным кодом

• Среднее приложение использует 147 различных компонентов с открытым исходным кодом background обращает внимание на важность актуального и точного понимания используемых вами компонентов OSS. В сегодняшних приложениях просто так много открытого исходного кода, что можно легко, скажем, пропустить лицензию или уязвимость в глубокой зависимости.
   
  Инструменты SCA обычно используют структуру «инвентаризация, анализ и контроль», чтобы дать командам полное представление об использовании ими открытого исходного кода и рекомендации по решению любых проблем.
  

  • Инвентаризация

    Путь к управлению уязвимостями OSS начинается с полной и точной инвентаризации ваших зависимостей. В конце концов, организация не может устранять уязвимости или проблемы с соблюдением лицензий, не разбираясь во всех компонентах своей кодовой базы.

  • Анализ

    Если инструмент SCA обнаружит уязвимую библиотеку, он раскроет важную контекстуальную информацию, такую ​​как описание уязвимости, затронутая версия библиотеки, оценка и серьезность CVSS, идентификация CVE и CWE, пути взаимосвязи (как эксплойт был введен в код). Он также выделит любые проблемы с соблюдением лицензий и покажет вам, где лицензии были обнаружены в вашем коде.

  • Контроль

    Наконец, решения SCA помогают организациям контролировать риски с открытым исходным кодом, предлагая рекомендации по исправлению. Сюда входит информация о том, как лучше всего обновить проблемный компонент OSS. Кроме того, пользователи могут легко реализовать политики отказа/отметки/утверждения для различных компонентов, чтобы обеспечить оптимальное состояние риска.

  Организации в любой отрасли и географическом регионе используют программные приложения для ускорения разработки продуктов. Как правило, эти приложения создаются с использованием множества отдельных программных компонентов, часто из различных пакетов с открытым исходным кодом и проприетарных пакетов.

  Спецификация программного обеспечения (SBOM) дает лицам, связанным с продуктом (производителям, операторам, покупателям), полную информацию о цепочке поставок программного обеспечения и любых рисках, связанных с соответствием лицензии, безопасностью и качеством, которые могут существовать. SBOM обычно включают описание всех проприетарных и открытых компонентов, входящих в состав продукта (с такими данными, как имя поставщика, имя компонента, строка версии и имя автора), а также сводку задействованных лицензий с открытым исходным кодом.

  Эта информация может помочь организациям быстро выявлять и устранять потенциальные уязвимости в системе безопасности, выполнять требования лицензирования и применять передовые методы управления версиями. Они также могут сыграть важную роль в содействии технической комплексной проверке.

  Инструменты анализа состава программного обеспечения были созданы для составления исчерпывающей инвентаризации компонентов с открытым исходным кодом в данном продукте, поэтому неудивительно, что они также могут помочь организациям составить спецификацию. Решения SCA помогают в этом:
  

  • Предоставление исчерпывающих и точных данных

  • Предоставление настраиваемых форматов отчетов

  • Автоматизация ключевых этапов процесса создания SBOM, экономия команд значительно времени, учитывая популярность программного обеспечения с открытым исходным кодом

  , сегодня на рынке существует множество различных инструментов для анализа состава программного обеспечения. И хотя у разных организаций могут быть разные предпочтения в отношении функций, есть три ключевые возможности, общие для большинства сегодняшних лучших в своем классе решений SCA.
  

  • Высокое отношение сигнал/шум

    Принятие разработчиками является ключевым фактором для любого инструмента анализа состава программного обеспечения, который оказывает существенное влияние на безопасность и соответствие требованиям организации. Решения SCA могут помочь в двух основных направлениях:

    • Обеспечение минимального количества ложных срабатываний: инструменты SCA должны упреждающе и контекстуально различать уязвимости или проблемы с лицензиями, которые на самом деле влияют на безопасность и соответствие требованиям в рабочей среде. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму время, затрачиваемое разработчиками на сортировку или исправление проблем с лицензированием и безопасностью, особенно тех, которые не влияют на ваш профиль рисков.

    • Интеграция с экосистемой разработчиков: SCA не должна прерывать процесс разработки или вынуждать разработчиков покидать дружественные пределы их знакомых систем. Интеграция с такими инструментами, как GitHub и Jira, помогает сделать это возможным.

  • Интеграция CI/CD

    Эффективные инструменты SCA не просто отмечают проблемы с безопасностью, лицензией и качеством кода. Они позволяют командам решать их как можно раньше в жизненном цикле разработки программного обеспечения. Инструменты SCA, которые полностью интегрируются в существующие конвейеры CI/CD, позволяют пользователям постоянно отслеживать код и в первую очередь предотвращать попадание уязвимостей в рабочую среду.
    ‍
    Кроме того, SCA не должна прерывать процесс разработки или вынуждать разработчиков покидать дружественные пределы их знакомых систем. Интеграция с такими инструментами, как GitHub и Jira, помогает сделать это возможным.
    ‍
    Эти возможности не только снижают риск OSS, но и значительно экономят время разработчиков и позволяют инженерам работать в привычных им рабочих процессах.
    

  • Автоматизированное управление политиками

    Разные команды придерживаются разных политик, когда речь идет об управлении рисками безопасности и соответствия требованиям OSS. Кто-то может предпочесть применять положение отказа по умолчанию к определенным версиям пакетов и лицензиям, в то время как другие могут просто пометить их для дальнейшего рассмотрения. Конечно, ручное просеивание списка зависимостей и уязвимостей для информирования о принятии/непринятии решений занимает часы за часами.

    Механизмы политик являются ядром того, что позволяет решениям SCA автоматизировать процесс. Они позволяют заинтересованным сторонам фильтровать, одобрять/отклонять и помечать определенные уязвимости и пакеты, чтобы обеспечить оптимальную степень риска в любом масштабе. Автоматизированное, надежное и гибкое управление политиками является ключом к обеспечению того, чтобы скорость разработки не снижалась из-за внедрения новых инструментов и процессов.

  Точно так же, как мир программного обеспечения с открытым исходным кодом сегодня выглядит совершенно иначе, чем десять лет назад, инструменты анализа состава программного обеспечения значительно эволюционировали с момента их появления. Хотя SCA первоначально использовался для выполнения ручных и периодических проверок (часто перед определенными событиями, такими как IPO), современные инструменты играют важную роль в обеспечении соответствия требованиям OSS и безопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения.
   
  В соответствии с этим мы ожидаем, что следующее поколение инструментов SCA предоставит еще более богатый набор возможностей в нескольких областях.
  

  • Механизм политик

    Механизмы политик нового поколения — это то, что позволит различным заинтересованным сторонам получать утверждения и автоматизацию, встроенные в их повседневные рабочие процессы.

  • Удобен для разработчиков

    Некоторые из современных инструментов SCA интегрируются в конвейеры CI/CD и собственные рабочие процессы разработчиков. Но чем больше мы встраиваем SCA в рабочий процесс разработчиков, тем легче им будет внедрять управление рисками в свою повседневную жизнь. Следующее поколение решений SCA не потребует от разработчиков использования нового инструмента или выхода за пределы своего предыдущего опыта, что поможет обеспечить общее признание и эффективность в организации.

  • Качество кода и происхождение

    Современные инструменты SCA лучше справляются с инвентаризацией зависимостей и лицензий (и помечают проблемы безопасности), чем предоставляют рекомендации по происхождению и качеству кода. Мы ожидаем, что это изменится в ближайшие годы. Решения SCA следующего поколения будут предлагать более актуальные рекомендации по происхождению кода (получен ли он из безопасных и надежных источников?) и качеству (могут ли предприятия полагаться на библиотеки в долгосрочной перспективе?)

  • Отчеты нового поколения

    Сегодняшние инструменты SCA предлагают ряд вариантов отчетности, но в следующем десятилетии их будет еще больше. Мы ожидаем, что отчеты будут включать более полную информацию в форматах, которые легко усваиваются как техническими, так и нетехническими заинтересованными сторонами. Например, платформа SCA, предоставляющая данные о соблюдении требований отделам продаж и поддержки клиентов почти в режиме реального времени, может помочь им своевременно отвечать на вопросы клиентов и потенциальных клиентов.

  Наконец, мы завершим это руководство, изучив несколько часто задаваемых вопросов, связанных с анализом состава программного обеспечения и вариантами его использования, преимуществами, стоимостью и многим другим.
  

  Что такое анализ состава программного обеспечения?

  В чем разница между SCA и другими инструментами тестирования, такими как DAST, SAST и IAST?

  Зачем нужен анализ состава программного обеспечения?

  Где инструменты SCA используются в жизненном цикле разработки программного обеспечения?

  Каковы преимущества использования инструмента анализа состава программного обеспечения FOSSA?

  Сколько стоит анализ состава программного обеспечения?

  Должны ли группы DevSecOps использовать анализ состава программного обеспечения?

  Что такое анализ состава программного обеспечения (SCA)?

  Анализ состава программного обеспечения (SCA) обеспечивает глубокий анализ пакетов с открытым исходным кодом, используемых приложением. SCA выделяет уязвимости и лицензии в зависимостях для оценки рисков и соответствия требованиям, а также может создать спецификацию программного обеспечения (SBOM) для всех ресурсов, чтобы поделиться с внутренними заинтересованными сторонами и внешними клиентами.

  Что такое анализ состава программного обеспечения?

  Анализ состава программного обеспечения позволяет разработчикам безопасно использовать пакеты с открытым исходным кодом, не подвергая организации ненужным уязвимостям или юридическим проблемам и проблемам соответствия.

  Компоненты с открытым исходным кодом получили широкое распространение в современной разработке программного обеспечения, и кодовые базы большинства современных приложений состоят из таких пакетов. Этот метод позволяет разработчикам двигаться быстрее, поскольку им не нужно заново создавать код, который находится в свободном доступе и проверен сообществом. Однако этот процесс также сопряжен с собственным набором рисков.

  Каковы риски использования компонентов с открытым исходным кодом?

  Прежде чем создавать образы контейнеров с этими компонентами, разработчики должны знать о проблемах безопасности, связанных с ранее обнаруженными уязвимостями в пакетах. Им также необходимо убедиться, что они соблюдают требования соответствия в отношении лицензий на использование программного обеспечения.

  Члены сообщества часто находят и исправляют уязвимости, но бремя обновления их кода лежит на разработчиках. Когда уязвимость обнаружена, это только вопрос времени, когда общедоступный эксплойт станет доступным, открывая дверь даже для злоумышленников низкого уровня, чтобы воспользоваться этой проблемой.

  Проблема усугубляется тем фактом, что большинство уязвимостей в программном обеспечении находятся не в непосредственных или корневых пакетах, а в многоуровневых зависимостях зависимостей. Исправление только используемых корневых пакетов не всегда защищает используемые библиотеки.

  Кроме того, существуют десятки лицензий с открытым исходным кодом с различными правилами. Например, некоторые требуют указания авторства, а другие требуют публикации исходного кода приложения, использующего компонент. Отследить все лицензии и их правила может быть сложно.

  SCA определяет риски в пакетах с открытым исходным кодом

  Инструменты SCA определяют все пакеты с открытым исходным кодом в приложении и все известные уязвимости этих пакетов. Эти знания можно использовать для уведомления разработчиков о проблемах в их коде, чтобы исправить их до того, как они будут использованы. Хороший процесс анализа состава программного обеспечения будет выходить за рамки менеджеров пакетов, в инфраструктуру как код (IaC) и манифесты Kubernetes, извлекая изображения для выявления уязвимостей в этих изображениях. 9Инструменты SCA 0477 с подключением к шаблонам IaC и неограниченным сканированием зависимостей гарантируют, что уязвимости не останутся незамеченными или неустраненными.

  Инструменты анализа состава программного обеспечения также можно использовать для создания спецификации программного обеспечения (SBOM или спецификации программного обеспечения), которая включает все компоненты с открытым исходным кодом, используемые приложением. В SBOM перечислены сведения о версии пакета, а также об известных уязвимостях и лицензиях для каждого используемого компонента. Например, для Python спецификация будет включать все пакеты в операторы импорта, такие как httplib2, вместе с номером версии, обнаруженными уязвимостями и лицензиями для каждого пакета.

  Программы SCA должны обеспечивать сотрудничество между заинтересованными сторонами, такими как инженеры, DevOps, безопасность и соответствие требованиям. Многие организации будут использовать эти программы для создания предупреждений и/или блокировки кода от слияния с репозиториями, если указанный код включает компоненты с открытым исходным кодом, которые нарушают требования организации по обеспечению соответствия требованиям для контроля воздействия. При определении приемлемого уровня серьезности уязвимостей и типов лицензий должны участвовать соответствующие заинтересованные стороны.

  Как использовать SCA в процессах разработки

  Хороший процесс SCA встроен в процесс разработки. Начиная с локальных сред, разработчики должны иметь возможность проверять свой код на наличие уязвимостей и соответствие лицензии по мере его написания.

  Используя подключаемые модули интегрированных сред разработки (IDE), инструменты SCA могут уведомлять разработчиков об уязвимостях при добавлении пакетов. Прежде чем код будет помещен в репозиторий, проверки и автоматические комментарии к запросам на вытягивание должны информировать разработчиков о любых возникающих проблемах и блокировать код, который не соответствует требованиям.

  Это должно распространяться на развертывания, в которых может быть заблокировано развертывание программного обеспечения с заранее определенными уровнями уязвимостей или типами лицензий. Команды безопасности также должны иметь широкое представление о состоянии компонентов в своей среде.

  
  Анализ состава программного обеспечения расширяет охват от кода до облака и от инфраструктуры до уровней приложений для отслеживания уязвимостей на протяжении всего жизненного цикла разработки.

  Во всех областях разработчики должны быть проинформированы о рисках, которым могут подвергать их пакеты. Уязвимости должны быть ранжированы и расставлены по приоритетам (например, с использованием оценок CVE и времени, прошедшего с момента сообщения об уязвимости) на основе критичности и воздействия на инфраструктуру (например, если уязвимый пакет находится в частном облаке VPC). Лицензии должны быть сгруппированы по допустимым, но требующим дополнительных сведений, таких как атрибуция, и по недопустимым в соответствии с политиками организации, например лицензиям с авторским левом.

  Преимущества анализа состава программного обеспечения

  Команды должны знать о состоянии своих приложений. Благодаря своевременному и частому предоставлению информации о соответствии лицензии и уязвимостях анализ состава программного обеспечения помогает снизить некоторые риски, связанные с использованием компонентов с открытым исходным кодом в приложениях. Хотя 100-процентное количество исправлений маловероятно, знание риска и взвешивание стоимости устранения уязвимости является частью повышения уровня безопасности.

  Чтобы узнать больше о защите современных процессов разработки, ознакомьтесь с разделом Что такое DevSecOps?

  Анализ состава программного обеспечения и экосистема

  Со временем компании начали включать программное обеспечение с открытым исходным кодом в свои платформы и программные стеки. Это произошло из-за многочисленных преимуществ, которые он предлагает как со стратегической точки зрения, так и с практической, инженерной точки зрения. Затем появилась новая модель разработки с несколькими источниками.

  Изменение парадигмы

  Следуя модели разработки с несколькими источниками, пакеты исходного кода происходят из многих источников и лицензируются по разным лицензиям. Теперь продукт или услуга могут иметь любую комбинацию следующих характеристик:

  1. Собственный исходный код, разработанный вашей внутренней командой, с высокой вероятностью того, что он содержит открытый исходный код. До этого изменения парадигмы организации управляли своими рисками безопасности и соответствия требованиям и снижали их с помощью лицензионных соглашений между компаниями. Перенесемся в сегодняшний день: эти риски контролируются с помощью тщательных инженерных методов, улучшенных руководств по безопасному кодированию и усилий по обеспечению соответствия. Этот процесс мы называем анализ состава программного обеспечения .

     Что такое анализ состава программного обеспечения?

     Анализ состава программного обеспечения — это процесс анализа исходного кода для выявления программного обеспечения с открытым исходным кодом в кодовой базе и определения применимых лицензий. Этот процесс также позволяет оценить любые риски безопасности, связанные с обнаруженными уязвимостями. Для проведения анализа требуется исходный код, а выходные данные примера обычно включают одно или несколько из следующих действий:

     Результат анализа состава программного обеспечения
     • Спецификация программного обеспечения (SBOM): Список всех обнаруженных компонентов программного обеспечения с соответствующими лицензиями. В некоторых случаях он помечает проблемы с лицензированием на основе политики компании.
     • Уязвимости безопасности: Список известных уязвимостей безопасности, обнаруженных в кодовой базе. Он соответствует конкретным программным компонентам, включая классификацию серьезности и рекомендации по смягчению последствий.
     • Метрики работоспособности проекта: Конкретные метрики, относящиеся к работоспособности проектов с открытым исходным кодом, обнаруженных в анализируемом коде.

     Важность анализа состава программного обеспечения растет из года в год вместе с более широким распространением программного обеспечения с открытым исходным кодом. Этот рост привел к созданию нового поколения инструментов, инструментов анализа состава программного обеспечения (инструменты SCA). Эти инструменты различаются по функциональности, но большинство из них предлагают автоматизацию процесса обнаружения и устранения последствий. Кроме того, их можно интегрировать со средой разработки и системами CI/CD, чтобы обеспечить бесперебойную работу для пользователей.

     Основные элементы анализа состава программного обеспечения

     Если углубиться в суть, можно выделить три элемента анализа состава программного обеспечения. Некоторые из этих элементов полностью соответствуют основным функциям, предоставляемым инструментами, которые автоматизируют анализ. Во-первых, это соблюдение требований соответствия лицензии с открытым исходным кодом. Это означает, что организации используют анализ состава программного обеспечения, чтобы определить, какое программное обеспечение с открытым исходным кодом они используют в своих исходных кодовых базах. Это включает в себя его происхождение, а также применимые лицензии. Информация позволяет компаниям составлять список лицензионных обязательств и выполнять их при поставке продукта или выпуске услуги.

     Второй элемент — обнаружение уязвимостей в исходном коде с предложениями по исправлению (если таковые имеются) для их нейтрализации. Анализ состава программного обеспечения дает разработчикам подробную информацию об уязвимых пакетах и, возможно, конкретных уязвимых функциях. Такая информация помогает разработчикам расставить приоритеты в устранении обнаруженных уязвимостей.

     Генерация спецификации программного обеспечения является последним основным элементом. SBOM — это список всех программных пакетов с подробной информацией, которая зависит от поставщика инструмента. Любая организация должна понимать свою цепочку поставок программного обеспечения и иметь подробный SBOM для любого данного продукта или услуги.

     Когда необходим анализ состава программного обеспечения?

     Хотя анализ состава программного обеспечения устраняет разрыв между обнаружением и устранением угроз, в некоторых случаях анализ необходим. Эти ситуации могут быть разовыми; другие — это постоянные усилия, основанные на усилиях по разработке программного обеспечения.

     Три варианта использования, в которых необходим анализ состава программного обеспечения.

     Разработка программного обеспечения является типичным вариантом использования. Организации, разрабатывающие программное обеспечение, используют компоненты от сторонних поставщиков программного обеспечения, а также каналы экосистемы с открытым исходным кодом, такие как GitHub.

     Корпоративные транзакции — второй вариант использования, требующий такого анализа. Практически любая технологическая сделка (например, слияние, приобретение или инвестиции в технологии) будет включать программное обеспечение в той или иной форме. Процедура комплексной проверки программного обеспечения становится стандартной частью таких корпоративных сделок. Следовательно, понимание любых рисков безопасности или соответствия требованиям, связанных с кодовой базой, жизненно важно.

     Еще одна ситуация, требующая SCA, — это установление базовой безопасности и соответствия требованиям. Организации выполняют анализ состава программного обеспечения на старых стеках программного обеспечения, чтобы обеспечить базовое соответствие лицензии. Это также выполняется для выявления любых известных уязвимостей безопасности. Затем они будут постепенно поддерживать эту безопасность и соответствие требованиям по мере дальнейшей разработки кода и внедрения новых функций.

     Анализ состава программного обеспечения и его преимущества

     Помимо эффективного управления использованием компонентов с открытым исходным кодом, существует много прямых и косвенных преимуществ анализа состава программного обеспечения. Прямые преимущества включают в себя лучшее соответствие лицензии, более безопасный код и большее доверие к распространяемому программному обеспечению.

     Выполнение SCA помогает организациям лучше понять пакеты с открытым исходным кодом, используемые в их приложениях, а также информацию о лицензировании. В свою очередь, эта информация приводит к лучшему соблюдению лицензий на ПО с открытым исходным кодом. Поскольку текущий аудит безопасности обнаружит любые уязвимости безопасности, обнаруженные в кодовой базе, это автоматически означает снижение рисков безопасности. Повышение доверия также является результатом полной SBOM, которая может быть передана в цепочке поставок программного обеспечения.

     С другой стороны, анализ состава программного обеспечения дает разнообразные косвенные выгоды для бизнеса. Во-первых, это позволяет организациям вносить свой вклад в критически важные проекты с открытым исходным кодом, чтобы обеспечить их устойчивость. Как только организации получат более глубокое понимание стека программного обеспечения, они также поймут, что при разработке своих продуктов они полагаются на открытый исходный код.

     Во многих случаях инструменты анализа состава программного обеспечения предоставляют функции для управления аспектом управления использованием открытого исходного кода. Затем организация может обеспечить соблюдение своих собственных политик безопасности и соответствия требованиям.

     Наконец, организации смогут поддерживать надлежащую практику в цепочке поставок программного обеспечения, предоставляя SBOM вверх или вниз по цепочке поставок.

     Автоматизация анализа состава программного обеспечения

     В начале 2000-х годов анализ был в основном ручным упражнением, дополненным некоторыми специальными внутренними инструментами. Вскоре после этого было обнаружено, что более широкое использование открытого исходного кода сделало ручную работу невозможной.

     Компании были основаны на обещании обеспечить автоматизацию в результате потребности рынка. В дополнение к коммерческим решениям несколько проектов с открытым исходным кодом нацелены на реализацию различных функций анализа состава программного обеспечения. Подробнее об автоматизации SCA можно прочитать в нашем блоге «Пять главных вопросов о SCA».

     Тем не менее, не всегда понятно, как выбрать правильный инструмент из-за отсутствия общих стандартов. Несмотря на этот недостаток, существует ряд показателей, используемых для оценки инструментов SCA, которые могут упростить процесс. Эти показатели включают базу знаний, возможности обнаружения и простоту использования.

     Каковы будущие перспективы анализа состава программного обеспечения?

     Забегая вперед, есть несколько очень интересных разработок, которые могут принести пользу организациям благодаря их усилиям по соблюдению требований законодательства и обеспечению безопасности с открытым исходным кодом.

     1. Полная автоматизация, которая охватывает как безопасность, так и соответствие требованиям с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения
     2. Повышенная точность обнаружения с точки зрения правильного определения истинного происхождения кода и лицензии, по которой он был выпущен
     3. Улучшенное качество данных с помощью базы знаний и лучшее покрытие в соответствии с быстрыми циклами разработки, которые мы наблюдаем в открытом исходном коде
     4. Бесшовная интеграция с рабочими процессами разработчиков, которая позволяет любому разработчику выполнять анализ, интерпретировать результат и принимать решение об использовании фрагмента кода оставаясь совместимым, все в режиме реального времени  
     5. Улучшенное обнаружение уязвимостей безопасности и доступность более крупного и точного пула источников уязвимостей безопасности.

     Аудит безопасности и соответствия требованиям с открытым исходным кодом — это непрерывный процесс, а не пункт назначения. Это позволяет организациям быть готовыми к любому сценарию, когда программное обеспечение переходит из рук в руки — от возможного приобретения, продажи, до выпуска продукта или услуги .

     Точно так же организациям всегда необходимо обеспечивать меньший риск, связанный с уязвимостями безопасности, что требует постоянного аудита безопасности. Организациям настоятельно рекомендуется инвестировать в создание и улучшение своих программ управления безопасностью и соответствием с открытым исходным кодом.

     Если вы ищете решение, которое поможет вам оставаться на вершине безопасности при сохранении скорости разработки, создайте бесплатную учетную запись и попробуйте инструмент Debricked уже сегодня!

     3.6: Датчики состава — технические библиотеки LibreTexts

     1. Последнее обновление

     2. Сохранить как PDF

  2. Идентификатор страницы

     22378

  • Peter Woolf et al.
  • Мичиганский университет

  Введение

  Существует много полезных аналитических инструментов, таких как фотометрический анализ, электрометрический анализ, хроматография, масс-спектрометрия, теплопроводность и различные измерения физических свойств (плотность и удельный вес), которые можно использовать для определения состава смесей. Доступен широкий спектр методов измерения состава, поэтому важно выбрать наилучший метод с учетом набора условий. Первым шагом является выбор между измерением физических или химических свойств для определения состава. Если вы решите измерить физическое свойство, убедитесь, что оно уникально для желаемого компонента смеси и позволит точно определить состав. Цель этой статьи — объяснить различные аналитические методы и инструменты, используемые для определения состава данного образца. Прочитав это, вы сможете определить, какой метод измерения состава наиболее подходит для данных обстоятельств.

  Типы тестирования: On-line v.

  Off-line

  On-line анализ – это непрерывный мониторинг состава образца, который находится под влиянием системы управления и управляется исполнительным механизмом, который может реагировать и регулировать рабочие условия в режиме реального времени, так что желаемые уставки поддерживаются. Онлайн-тестирование может выполняться как в режиме реального времени, так и с помощью скользящего потока. При онлайн-тестировании датчик подключается непосредственно к линии и обеспечивает обратную связь через передатчик. С другой стороны, при тестировании скользящего потока побочный поток процесса проходит рядом с основной линией. Такой аппарат очень напоминает установку байпаса. Условиями процесса скользящего потока можно непрерывно управлять, чтобы облегчить получение измерений. Подобно поточному тестированию, датчик напрямую присоединен к скользящему потоку и обеспечивает обратную связь через передатчик. Преимущества оперативного анализа включают немедленную и постоянную обратную связь в ответ на изменения условий процесса. Основным недостатком онлайн-тестирования является то, что оно обычно намного сложнее и дороже, чем офлайн-тестирование. Кроме того, автономное тестирование более надежно и имеет более разнообразные приложения, в то время как онлайн-тестирование может работать не во всех ситуациях. Онлайн-тестирование предотвращает дальнейшее производство нежелательного продукта с немедленным реагированием и исправлением дефектного материала.

  Автономный анализ включает в себя извлечение образца из процесса или реакции и его последующее тестирование на машине, которая может быть расположена далеко от технологической линии в лаборатории. В этом случае вручную удаляется образец, который затем направляется в анализатор состава. Результаты анализа проверяются, а затем отправляются в систему управления или исполнительный механизм для внесения соответствующих корректировок. Онлайн-анализ сравним с автономным тестированием, основное отличие которого заключается в том, что при онлайн-тестировании образцы анализируются на машине, которая находится рядом с технологической линией. Это значительно сокращает время, затрачиваемое на транспортировку пробы, хотя и оставляет возможность попадания в пробу загрязняющих веществ. В автономном анализе некоторые из недостатков включают мертвое время образца, то есть время, потерянное во время транспортировки, изменчивость мест тестирования образцов и время задержки для внесения корректировок в процесс. При автономном анализе задержка между удалением образца из системы и получением результатов теста может привести к значительным убыткам компании, поскольку производится бракованный продукт, а процесс не исправляется до получения результатов. Эта длительная неправильная обработка могла привести к накоплению убытков на тысячи долларов, которых можно было бы избежать, если бы была создана система онлайн-анализа.

  Несмотря на то, что оба метода широко используются в промышленности, все больше внимания уделяется онлайн-тестированию. Эта тенденция отражена в документе, опубликованном в 2003 году, в котором содержится призыв к фармацевтическим компаниям внедрять больше аналитических тестов в процессе производства, таких как онлайн-тестирование, одобренное Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Это было частью более широких усилий FDA, направленных на поощрение компаний к переходу на более совершенные методы производства. Хотя поначалу установка онлайн-тестирования может быть сравнительно дорогой, экономия от процесса не только окупит затраты, связанные с установкой, но и предотвратит значительные потери. Многие компании внедрили методы бережливого производства, и одной из их отличительных черт является исправление дефекта как можно раньше в производственном процессе, не позволяющее дефектным продуктам перейти к следующему этапу обработки. Позволяя бракованным продуктам увековечиваться через систему, можно даже загрязнить другие недефектные материалы в производственном процессе.

  Стандарты и калибровочные кривые

  Прежде чем обсуждать различные способы измерения состава образца, необходимо понять, что датчики состава используют стандарты или калибровочные кривые для измерения неизвестного состава по сравнению с известным(и). Стандарт может быть либо внутренним стандартом, с которым сравниваются все другие измерения, например эталонной ячейкой, либо серией стандартов, используемых для создания калибровочной кривой. С помощью калибровочной кривой ряд известных стандартов измеряется датчиком, а сигнал, создаваемый датчиком, отображается на оси Y графика; известная информация о каждом образце нанесена на ось абсцисс. На основе этой информации можно установить зависимость между выходным сигналом датчика и известной величиной, которую вы пытаетесь измерить. Данные, измеренные для неизвестного образца, затем можно сравнить с калибровочной кривой графически или с помощью уравнения, написанного для описания кривой. Используя эту информацию, измерение, сделанное датчиком, можно интерпретировать как полезное измерение состава в процентах по массе, процентах по объему, процентах по молям и т. д.

  Фотометрический анализ

  Фотометрический анализ – это измерение интенсивности видимого света и других электромагнитных (ЭМ) волн. Благодаря измерению этих значений состав проб или потоков может быть определен различными способами. Для этой цели в химической промышленности используется широкий спектр фотометрических устройств, основанных на самых разных принципах. В этой статье рассматриваются некоторые из наиболее распространенных инструментов.

  Типы фотометров

  Фотометр — это любой тип прибора, используемый для измерения характеристик света. Существует две широкие категории фотометров: дисперсионные и недисперсионные.

  Дисперсионные фотометры
  В дисперсионных фотометрах свет от источника рассеивается, а узкая спектральная полоса избирательно направляется на образец и детектор. Обычно эту функцию выполняет монохроматор. Диспергирующим элементом монохроматора могут быть дифракционная решетка, призма, интерференционные фильтры. Наиболее распространены дифракционные решетки; при каждом положении решетки через выходную щель проходит узкая полоса рассеянного света. Дисперсионные устройства могут сканировать весь спектр и проводить измерения на нескольких длинах волн. Эта возможность позволяет использовать их для анализа нескольких компонентов.

  Фотометры без дисперсии
  Фотометры без дисперсии используют узкополосный фильтр для блокировки большого количества нежелательного излучения. Они производят измерения на выбранных дискретных длинах волн. Фильтр пропускает излучение на выбранных опорных и измерительных длинах волн. Фильтр эталонной длины волны выбирает полосу, в которой ни один из компонентов, присутствующих в технологическом потоке, не поглощает излучение; фильтр длины волны измерения выбирается в соответствии с полосой поглощения анализируемого компонента. Соотношение прошедшего света на эталонной и измерительной длинах волн измеряется фотометром. Недисперсионные фотометры обычно используются для измерения одного компонента в технологическом потоке.

  Примером такого устройства является анализатор недисперсионного инфракрасного излучения (NDIR), который часто используется для измерения концентрации определенных газов в смешанном газовом потоке. Анализатор NDIR использует эталонный неабсорбирующий газ, такой как O ₂ , Cl ₂ и N ₂ , и сравнивает его с пробой газа, такой как CO,7 20 CO

  4 9 SO ₂ , CH ₄ и т. д. Используются два луча инфракрасного излучения: эталонный пучок для неабсорбирующего газа и анализирующий пучок для образца.

  Спектрофотометры

  Спектрофотометры широко используются в качестве датчиков состава. Спектрофотометры — это фотометры, которые измеряют интенсивность света на определенных длинах волн. Существует множество различных типов спектрофотометров, и их обычно классифицируют в зависимости от диапазонов длин волн, которые они отслеживают: ультрафиолетовый (280–380 нм), видимый свет (400–700 нм), инфракрасный (0,7–1000 мкм) или микроволновый (1 -300 мм). Другими важными отличиями являются методика измерения, способ получения спектра и источник изменения интенсивности.

  Спектр излучения, зарегистрированный спектрофотометром, обычно состоит из серии узких пиков различной высоты, также известных как спектральные линии. Высота или амплитуда этих линий может быть связана с концентрацией или количеством конкретного материала через калибровочную кривую, а их положение в спектре позволяет различать компоненты материала. Хотя существует множество методов получения спектра, наиболее распространенным применением спектрофотометра является измерение поглощения света.

  Поглощение

  Степень поглощения электромагнитных волн компонентами образца является отличительной чертой, которая может быть использована для определения состава образца. Поглощение связано с обратной величиной коэффициента пропускания:

  \[A=\log \left(\frac{1}{T}\right) \nonumber \]

  , где \(A\) — поглощение (единица поглощения , AU) и \(T\) — коэффициент пропускания (в процентах).

  Спектрофотометры на основе поглощения имеют источник излучения, который будет излучать определенный диапазон электромагнитных волн, которые будут поглощаться образцом, путем измерения интенсивности света, проходящего через образец. Полезным соотношением, используемым для количественного определения концентрации поглощающих частиц в растворе, является закон Бера-Ламберта:

  \[A=-\log \left(\frac{I}{I_{0}}\right)=\epsilon\, c \, L \nonumber \]

  где

  • I = интенсивность падающего света на определенной длине волны 90 243
  • I ₀ = Интенсивность проходящего света
  • эпсилон = молярная поглощательная способность или коэффициент экстинкции (1 / M * см )
  • c = концентрация поглощающих веществ
  • л = длина пути через образец

  Согласно закону Бера-Ламберта абсорбция раствора прямо пропорциональна его концентрации. Константа эпсилон является фундаментальным молекулярным свойством для данного растворителя. Его можно найти из справочных таблиц или определить путем построения калибровочной кривой. Закон Бера-Ламберта полезен для характеристики многих соединений, но не для всех видов. Например, очень большие сложные молекулы, такие как органические красители, часто демонстрируют полиномиальную зависимость 2-го порядка между поглощением и концентрацией.

  Двумя широко используемыми устройствами для измерения оптической плотности образцов являются ультрафиолетовый спектрофотометр и инфракрасный спектрофотометр .

  Ультрафиолетовые (УФ) спектрофотометры

  УФ-спектрофотометрия является полезным методом обнаружения и количественного определения веществ в растворе. Некоторые соединения в газообразном или жидком состоянии поглощают ультрафиолетовое излучение, что приводит к появлению пиков поглощения, которые можно соотнести с определенными функциональными группами. К ним относятся ароматические и карбонильные соединения в органических веществах и ионы переходных металлов в растворе. Это свойство полезно для классификации и измерения состава этих типов образцов, однако это свойство нельзя использовать в качестве специального теста для данного соединения. Природа растворителя, рН раствора, температура, высокие концентрации электролита и присутствие мешающих веществ могут влиять на спектры поглощения соединений, а также на изменения ширины щели в спектрофотометре. Многие органические растворители обладают значительным поглощением УФ-излучения и, следовательно, добавляют пики растворенным в них веществам. Полярность растворителя, высокая концентрация электролита и pH могут влиять на спектр поглощения органического соединения, вызывая протонирование или депротонирование соединения. Температура также может вызывать изменение конформации сложных молекул и изменять свойства используемого растворителя. Изменения ширины щели будут изменять эффективную полосу пропускания, искажая измерения длины волны.

  Основными компонентами анализатора в целом являются источник УФ-излучения, держатель образца, оптические фильтры и детектор (обычно фототрубка). Оптические фильтры (как правило, монохроматор или дифракционная решетка) разделяют длины волн света, проходящего через образец, и обеспечивают попадание в детектор только нужных длин волн.

  Большинство УФ-анализаторов представляют собой дисперсионные фотометры, которые также работают в спектре видимого света и называются УФ-видимыми спектрофотометрами. Поскольку эти инструменты обычно находятся в лабораториях, они обычно используются для автономного анализа. Тем не менее, существуют встроенные УФ-машины и датчики для встроенных измерений технологических потоков в режиме реального времени. УФ-спектрофотометры используются во многих отраслях промышленности для различных целей.

  Инфракрасные (ИК) спектрофотометры

  Инфракрасная спектроскопия основана на том факте, что существуют определенные частоты, на которых молекулярные связи вращаются или вибрируют при воздействии дискретных энергетических уровней излучения. Пучок инфракрасного света проходит через образец либо по одной длине волны монохроматического луча, либо с помощью прибора с преобразованием Фурье, который измеряет все длины волн одновременно. Проверка прошедшего света показывает, сколько энергии было поглощено на каждой длине волны, затем эти данные наносятся на график (см. пример ниже). Этот график позволяет связать частоту колебаний с определенным типом связи. Характеристические ИК-спектры поглощения, полученные для образца, могут быть использованы для идентификации соединения, при этом амплитуда поглощения пропорциональна концентрации аналита. ИК-анализаторы используются для анализа газообразных или жидких соединений, которые могут поглощать ИК-волны. Компоненты системы в целом аналогичны компонентам УФ-спектрофотометра, за исключением источника ИК-излучения.

  Инфракрасные приборы регулярно используются в стационарных лабораторных условиях уже несколько десятилетий. Существуют как дисперсионные, так и недисперсионные ИК-методы. В последнее время производители инструментов значительно уменьшили требования к их размерам и мощности. В дополнение к встроенным ИК-датчикам для технологических потоков доступны портативные приборы для анализа в полевых условиях, например, для мониторинга дымовых газов. Другая относительно современная технология, инфракрасный спектрометр с преобразованием Фурье (FTIR), сегодня широко используется в промышленности благодаря своей высокой чувствительности и широкому спектру применения. Например, FTIR-анализ используется для количественного определения вредных органических пероксидов в смазочных материалах и топливе.

  Излучение

  Вместо измерения поглощения света многие спектрофотометры измеряют излучение электромагнитных волн. Образцы могут излучать электромагнитные волны во многих формах, таких как тепло, люминесценция, флуоресценция и фосфоресценция. Измерение такого излучения часто используется в биологических и фармацевтических областях из-за его высокой чувствительности и специфичности. Например, флуоресцентные спектрофотометры используются для определения присутствия и концентрации целевых биологических соединений. Молекулы флуоресцентного зонда вводятся в образец, который избирательно связывается с интересующей биологической молекулой, после чего устройство обнаруживает и измеряет количество флуоресцентного излучения. В этих экспериментах должны быть измерены соответствующие стандарты для правильной калибровки излучения, измеренного с концентрацией образца. Кроме того, загрязнение образца может повлиять на диаграммы направленности.

  Примеры других методов, использующих электромагнитные волны излучения, включают пламенно-эмиссионную спектроскопию, индуцированное частицами рентгеновское излучение и рентгеновскую флуоресценцию. Эти методы строго используются для лабораторного анализа.

  Фотометрия с использованием видимого света

  Способ взаимодействия определенных материалов с видимым светом можно использовать для анализа состава материала пробы. Рефрактометры, мутномеры и измерители непрозрачности — все анализаторы, использующие этот принцип.

  Рефрактометрия

  Теория, лежащая в основе рефрактометрии, заключается в том, что видимый свет изгибается (или преломляется), когда он проходит через две непрозрачные среды с различной плотностью. Закон Снелла связывает угол падения α с показателем преломления η следующим образом:

  \[\frac{n_{1}}{n_{2}}=\frac{\alpha_{2}}{\alpha_{1}} \номер \]

  α ₁ , α ₂ = углы падения

  η ₁ , η ₂ = критический угол двух сред (безразмерный)

  5, 90 анализировать состав. Критический угол определяется как угол падения, который создает 90 ^o преломление относительно нормали к границе раздела, т. е. α ₂ = 0 ^o . Таким образом, закон Снеллиуса принимает вид:

  \[\frac{n_{1}}{n_{2}}=\frac{1}{\sin \alpha_{c}} \nonumber \]

  α _c = критический угол

  См. схему ниже.

  Рисунок 1: Преломление света на границе стекло-среда

  Различные материалы будут иметь разные показатели преломления; измеренный экспериментальный показатель преломления можно сравнить со списком значений показателя преломления в банке данных. Рефрактометры непрерывного действия или онлайн-рефрактометры обычно измеряют изменения критического угла на границе раздела стекло-образец, вызванные изменениями концентраций состава. Рефрактометры используются во многих отраслях промышленности, таких как пищевая, химическая, металлообрабатывающая, благодаря высокой точности и воспроизводимости, неприхотливости в обслуживании и простоте установки. Примером может служить использование рефрактометра для контроля количества концентрата сока в соке.

  Мутномер

  Мутномер измеряет мутность или прозрачность проб жидкостей. Луч света проходит через анализатор, и если вода или другое химическое вещество, подлежащее тестированию, «чистые», то свет будет проходить без помех. Однако, если образец содержит взвешенные твердые частицы или частицы, свет будет взаимодействовать с частицами, заставляя частицы поглощать свет и отражать его в разных направлениях. Примером может служить дым в воздухе, который придает воздуху туманный вид.

  Большинство современных мутномеров являются нефелометрами. Нефелометры или нефелометрические мутномеры измеряют 90 662 рассеянного 90 664 света, отраженного от взвешенных частиц в образце. Этот прибор содержит источник света, какой-то контейнер для образца и фотодетекторы для обнаружения рассеянного света. В качестве источника света чаще всего используется лампа накаливания с вольфрамовой нитью. Если взвешенные частицы, обычно измеряемые в нанометрах, меньше длины волны падающего света, отраженный свет одинаково рассеивается во всех направлениях. Если размер частиц больше, чем длина волны падающего света, картина рассеяния будет сфокусирована в сторону от падающего света.

  Нефелометры обычно используются, когда твердые вещества присутствуют в образце в небольших концентрациях. Когда проба имеет высокую мутность, возникает многократное рассеяние, и мутномер больше не может анализировать жидкость. Недостатки нефелометров включают склонность к загрязнению и неспособность анализировать жидкости с высокой концентрацией твердых частиц.

  Мутномеры важны для промышленности, особенно для химических заводов, нефтеперерабатывающих заводов и очистных сооружений. Например, нефелометры используются для обнаружения загрязняющих веществ в воде при мониторинге качества воды.

  Мониторы непрозрачности

  Мониторы непрозрачности измеряют ослабление света вследствие рассеяния и поглощения образцом. Затухание определяется как уменьшение интенсивности и амплитуды измеренного светового луча по сравнению с испускаемым световым лучом. Мониторы непрозрачности отличаются от мутномеров тем, что они анализируют образцы, измеряя процент пропускания источника света, проходящего через образец, а НЕ рассеяние источника света. Обычным применением является измерение плотности дыма в дымовых трубах. Плотность загрязнителя или частицы выражается в виде процента непрозрачности, процента пропускания или оптической плотности.

  % непрозрачности = 100 x непрозрачность = 100 – % пропускания

  Электрометрический анализ

  Электрометрический анализ использует принципы электрохимии для анализа состава различных образцов.

  Датчики проводимости

  Датчики проводимости измеряют способность жидкости проводить электрический ток. Поскольку жидкости проводят ток благодаря присутствию ионов, состав можно определить путем измерения концентрации присутствующих ионов. Ячейки проводимости определяют концентрацию по определению молярной проводимости (лямбда). Молярная проводимость – это свойство, на которое может влиять температура. Он также зависит от концентрации, если измеряемое химическое вещество является слабым электролитом. Он определяется следующим уравнением:

  • Λ = молярная проводимость [S м ² /кмоль]
  • κ = проводимость [См]
  • C = концентрация [кмоль/ м ³ ]

  Поскольку прямое измерение проводимости затруднено, датчики проводимости измеряют сопротивление (R) пробы жидкости между двумя электродами при подаче слабого тока. Сопротивление связано с проводимостью следующим уравнением:

  • κ = проводимость [См]
  • A = площадь электрода [ м ² ]
  • x = расстояние между электродами [м]
  • R = сопротивление [Ом, Ом]

  Обратите внимание, что площадь электрода A и расстояние между двумя электродами x фиксированы для конкретного датчика и часто выражаются в виде постоянной ячейки ( k _c ).

  На следующей блок-схеме показано, как определяется состав по концентрации:

  Кондуктометрические ячейки могут использоваться в проточной системе и устанавливаться непосредственно в систему трубопроводов. Ячейки проводимости могут быть трех типов: двухэлектродный зонд, многоэлектродный зонд или бесконтактный безэлектродный зонд (тороидальный). Двухэлектродный зонд является одним из наиболее распространенных типов и обычно использует в качестве электродов углеродистую или нержавеющую сталь. Многоэлектродный зонд имеет два, четыре или шесть электродов. Преимущество этого зонда заключается в уменьшении ошибок из-за поляризации (электрохимическая реакция на поверхности электрода) и загрязнения. Наконец, тороидальный зонд не имеет электродов и вместо этого измеряет переменный ток в замкнутом контуре раствора, используя два встроенных тороида (магнитный сердечник с проволокой, намотанной вокруг него, образующий индуктор). Безэлектродный зонд хорош для растворов, которые обычно имеют проблемы с поляризацией или маслянистым загрязнением. Встроенные ячейки проводимости подходят для температур до 480 К и давлений до 1700 кН/9.0662 м ₂ .

  Поскольку концентрация определяется по молярной проводимости, которая является свойством жидкости, сильно зависящим от температуры, датчик температуры часто сочетается с ячейкой проводимости, чтобы при расчетах концентрации можно было учитывать влияние температуры.

  Кондуктометрические ячейки лучше всего использовать в тех случаях, когда в разбавленном растворе присутствует один тип ионов. Более высокие концентрации приводят к осложнениям, которые нельзя описать упрощенной линейной зависимостью между концентрацией и проводимостью, поскольку молярная проводимость начинает изменяться при более высоких концентрациях слабых электролитов.

  Ионоселективные электроды

  pH-электрод

  pH-электрод обычно используется как в лабораторных, так и в промышленных условиях. Этот электрод чувствителен к концентрации ионов H ⁺ . Электрод pH в основном измеряет разность потенциалов между эталонным раствором и образцом. Пожалуйста, обратитесь к разделу датчика pH для примеров и дополнительной информации по соответствующей теории.

  Прочие ионоселективные электроды

  Electrodes can also be specific to other ions such as: Na ⁺ , K ⁺ , Ag ⁺ , ClO ₄ , BF ₄ , SO ₂ и CO ₂ . Ионная чувствительность электрода зависит главным образом от метода разделения ионов в растворе. Самая большая проблема с ионоселективными электродами — это проблема недостаточной селективности по желаемому иону и последующее вмешательство других ионов с химическими свойствами, аналогичными желаемому иону. В большинстве электродов используется мембрана для отделения определенного иона, хотя существуют и другие методы. Электроды с селективными ионами можно разделить на следующие три категории в зависимости от способа разделения: твердая мембрана (стеклянная или кристаллическая), жидкая мембрана (классический ионообменник с нейтральным или заряженным носителем) и мембрана в специальном электроде (газочувствительный или ферментный электрод). Примеры ионоселективных электродов, используемых в промышленности, включают датчики нитратов для очистки сточных вод или мониторинга качества рек, датчики гидразина и натрия для котловой воды, а также датчики хлоридов и фтора для водоочистных сооружений.

  Датчики окислительно-восстановительного потенциала (ОВП)

  Датчики ОВП, также называемые датчиками окислительно-восстановительного потенциала, могут определять концентрацию ионов, находящихся в растворе в двух различных степенях окисления. Например, этот тип электрода можно использовать для анализа состава раствора с ионами Fe ²⁺ и Fe ³⁺ . Этот тип электрода измеряет потенциал, вызванный восстановительной или окислительной способностью раствора.

  Этот тип датчика непосредственно измеряет электрический потенциал, который показывает восстанавливающую или окислительную силу раствора. Восстанавливающая или окислительная способность раствора зависит от того, предпочитает ли ион более высокую или более низкую степень окисления.

  Когда ион предпочитает более высокую степень окисления (или обладает восстановительными свойствами), ионы склонны отдавать электроны, и электрод становится более отрицательно заряженным.

  Когда ион предпочитает более низкую степень окисления (или обладает окислительными свойствами), ионы стремятся получить электроны, и электрод становится более положительно заряженным.

  При покупке датчика ОВП у поставщика многие модели поставляются уже в комплекте с датчиком pH, поскольку эти два измерения часто контролируются, чтобы поддерживать процесс в правильных условиях. Например, в бассейнах и спа-индустрии важно контролировать как концентрацию дезинфицирующих средств в воде с помощью датчика ОВП, так и измерять pH воды.

  Полярографические датчики

  Полярографические датчики работают путем проведения электролиза с двумя типами электродов: один поляризуемый, а другой нет. Они работают очень похоже на вольтаметры, но с вольтаметрами потенциал изменяется контролируемым образом и измеряется напряжение. В древнейшей системе полярографических измерений использовались капельные ртутные электроды. Здесь принцип заключается в том, что поверхностное натяжение ртути изменяется в зависимости от того, сколько заряда приложено между верхней и нижней частью электрода, и это изменение поверхностного натяжения можно увидеть по тому, как меняется вес капель ртути со временем.

  В более современных типах полярографии используются два разных типа металлов, которые соединяются в растворе с электролитами, и электроны будут двигаться к более положительно заряженному металлу. Это движение электронов индуцирует ток, который в конце концов прекращается, когда заряды уравновешиваются (поляризуются). Если все заряды в системе сбалансированы, ток не течет. Поэтому к полярографическому датчику прикладывается небольшой потенциал, так что существует ток для измерения датчиком.

  Анализируемый образец должен обладать способностью деполяризовать систему или изменить баланс зарядов. Исследуемый ион пересекает селективную мембрану и вступает в реакцию окисления/восстановления с металлической поверхностью (часто называемой измерительным электродом). Реакция между ионом и электродом вызывает неравномерное распределение зарядов. Как только система деполяризуется, потенциал системы увеличивается, поскольку отдельно существуют более положительная и более отрицательная области. Увеличение потенциала вызывает протекание тока, который является сигналом, измеряемым датчиком. Это создает график, показывающий взаимосвязь между приложенным током и измеренным потенциалом. Недостатком этого типа инструмента измерения является то, что для этого графика требуется калибровочная кривая для интерпретации данных, и поэтому анализ состава с использованием полярографии не может быть выполнен в режиме реального времени. Преимущество этого типа метода в том, что он очень точен и очень воспроизводим.

  Ниже приведена базовая схема полярографического датчика.

  Поляграфические датчики чаще всего используются для оценки загрязняющих веществ в воздухе, таких как Cl ₂ , HCl , HBr и HF . Его также можно использовать для измерения O ₂ и других инертных газов в дымовых газах.

  Высокотемпературные керамические датчики

  Эти типы датчиков имеют нагреваемую часть из оксида циркония ( ZrO ₂ ), также известный как диоксид циркония, слегка легированный иттрием ( Y ₂ O ₃ ). Эта стабильная структура решетки позволяет измерять проводимость ионов кислорода при высоких температурах. Этот датчик используется исключительно для измерения O ₂ и часто используется для измерения O ₂ состава дымовых газов.

  Хроматография

  Хроматография представляет собой набор физических методов, используемых для разделения и анализа сложных смесей. Хроматография состоит из подвижной фазы, обычно газообразной или жидкой, и стационарной фазы, обычно твердой или жидкой. Эти две фазы объединяются в колонке с неподвижной фазой в зависимости от типа хроматографии, которую необходимо выполнить (например, газожидкостная, газожидкостная, жидкостная), чтобы разделить смесь. Время удерживания компонента — это время до элюирования компонента из колонки. Время удерживания и порядок элюирования основаны на относительном взаимодействии между каждым растворенным веществом и каждой фазой. Чем сильнее взаимодействие растворенного вещества с подвижной фазой по сравнению с неподвижной фазой, тем быстрее растворенное вещество элюируется из колонки. Взаимодействие растворенного вещества с фазой зависит от зарядов молекул, поглощения неподвижной фазы и относительной растворимости.

  Хроматография сама по себе не позволяет обнаруживать вещества, но ее обычно используют в сочетании с блоком обнаружения. Каждое вещество детектируется по мере выхода из хроматографа. Затем время удерживания каждого вещества можно сравнить со стандартом, чтобы определить, какие вещества были в смеси. Для неизвестных веществ порядок элюирования может определять некоторые свойства вещества. Например, вещество, которое первоначально элюируется после этанола в неполярной колонке, менее полярно, чем этанол. Однако другие детекторы состава гораздо лучше подходят для анализа неизвестных веществ.

  Хроматография является наиболее широко используемым методом определения состава для оперативного анализа образцов сложной смеси. Благодаря своей точности хроматография обычно используется для разделения или очистки образцов в химической или биохимической промышленности. В зависимости от типа используемой хроматографии можно анализировать даже деликатные смеси, такие как белки. Однако хроматография в первую очередь полезна, когда есть определенные ожидания относительно компонентов смеси; хроматография не подходит для полностью неизвестного образца, но она полезна для определения состава технологического потока, в котором известно большинство компонентов и существует подходящий стандарт.

  Типы хроматографии

  Газожидкостная хроматография (ГЖХ)
  ГЖХ — один из наиболее распространенных типов хроматографии. Его обычно называют ГХ (газовая хроматография). В типичном опыте анализируемая жидкая смесь добавляется в систему и испаряется перед входом в колонку. Газ-носитель, часто гелий, переносит испаренный образец через колонку. Колонка может быть либо заполнена неподвижной фазой, либо колонка может иметь очень маленький диаметр, и в этом случае она футерована неподвижной фазой (капиллярная трубка). Газовая подвижная фаза проходит через неподвижную фазу внутри колонки с различными скоростями, определяемыми относительной летучестью и сродством к неподвижной фазе. Чем дольше молекула пробы находится в газовой фазе, тем быстрее она элюируется из колонки. По этой причине температура и химическая идентичность покрытия на неподвижной фазе являются двумя важными переменными, которыми может потребоваться манипулирование для получения четкого разделения компонентов в смеси. Как правило, более низкая температура приводит к лучшему разделению, но более длительному времени элюирования и растеканию образца из-за эффектов потока. Эффективное использование этого аппарата требует баланса между этими конкурирующими эффектами.

  GC относительно прост в использовании для техника; калиброванный газовый хроматограф может обрабатывать несколько образцов без большой подготовки образцов. Газовая хроматография хорошо работает с веществами, испаряющимися при температуре ниже 300°С и не содержащими ионов; однако он плохо работает с веществами, разлагающимися при температуре ниже 300°C.

  Газо-твердая хроматография (GSC)
  GSC использует газообразную подвижную фазу, которая проходит через неподвижную фазу твердого абсорбента (например, силикагель или оксид алюминия) внутри стеклянной колонки, что определяется абсорбцией. Этот метод работает по тому же принципу, что и газожидкостная хроматография. Чаще всего он используется с газами (в отличие от испаряемого вещества) и низкомолекулярными углеводородами.

  Жидкостная хроматография (ЖХ)
  ЖХ анализирует жидкости с низкой летучестью в твердой стационарной фазе. Отделение происходит от адсорбции/десорбции из-за того, что растворенные вещества имеют разную степень притяжения к неподвижной фазе, обычно из-за того, что неподвижная фаза имеет другую полярность, чем подвижная фаза. Обычно для точного разделения смесей используют смесь растворителей. Жидкостная хроматография используется в нескольких отраслях промышленности, включая фармацевтическую и нефтехимическую.

  Масс-спектрометрия

  Масс-спектрометрия является одним из самых точных методов определения состава и, соответственно, одним из самых дорогих. Основная идея проиллюстрирована ниже:

  Образец ионизируется — это может быть выполнено рядом методов — ионы подвергаются воздействию электрической силы и ускоряются в трубке. Поскольку электрическая сила, приложенная к каждой молекуле, одинакова, ускорение молекулы через трубку зависит от ее массы (F=ma). Ускорение также зависит от любого заряда молекулы из-за сил магнитного притяжения или отталкивания. В конце трубки детектор рассчитывает время полета каждой из молекул.

  Масс-спектрометрия, по сути, является инструментом для создания спектра различных соотношений массы и заряда. Он очень часто используется после методов хроматографического разделения в качестве метода идентификации молекул.

  Компоненты MS

  Масс-спектрометрия состоит из трех основных компонентов: источника ионов, масс-анализатора и детектора.

  Источник ионов — это компонент, отвечающий за ионизацию пробы. Существует множество различных методов, включая химическую, электрическую или лазерную ионизацию. Выбор правильного источника ионов зависит от характеристик образца (фазовый, биологически активный и т. д.).

  Масс-анализатор — это техника и инструмент, используемые для дифференциации ионов в спектре на основе отношения массы к заряду. Техника, описанная ранее, — это техника Time-of-Flight. Другим распространенным методом является масс-анализатор секторного поля, в котором молекулы ускоряются через трубку, а магнитная сила прикладывается перпендикулярно направлению полета молекул. Молекулы будут отклоняться на разную величину в зависимости от их размера.

  Детектор обычно усиливает изменения электрического тока, возникающие при попадании молекул на детектор.

  Теплопроводность газов

  Изменения теплопроводности можно использовать для обнаружения изменений в смеси газов. При наличии источника тепла газы и пар будут проводить тепло. Изменение теплоты между источником и газами стабилизируется до общей температуры. Температура в основном зависит от теплопроводности и, следовательно, от состава газа.

  Типичное оборудование для анализаторов теплопроводности включает: эталонную ячейку, ячейку для образцов, комбинированный источник тепла (проволока накаливания или термисторы) и детектор. Ячейка для образца и эталонная ячейка обычно помещаются в держатель, где может быть установлен детектор. Эталоном является идентичная ячейка ячейки образца, через которую будет протекать известный газ. Сопротивление эталонного детектора будет постоянным, а сопротивление детектора образца будет меняться в зависимости от состава. Сопротивление зависит от температуры, а выходной сигнал моста детектора зависит от состава образца.

  Теплопроводность, как и масс-спектрометрия, часто используется в сочетании с газовой хроматографией. это применимо только к ограниченному числу обстоятельств. Преимущество использования физических свойств для косвенного измерения состава заключается в том, что эти типы измерений часто дешевле, чем типы датчиков, описанные выше.

  Плотность и удельный вес

  Для точных измерений плотности и удельного веса требуется бинарная смесь хотя бы с одной жидкой фазой. Учитывая температуру и давление, плотность газа можно найти, используя закон идеального газа или какое-либо другое соотношение, а поскольку плотность является функцией состава, состав можно измерить косвенно. См. термодинамику для получения дополнительной информации. Удельный вес — это просто отношение плотности воды к плотности несжимаемого компонента при тех же физических условиях, что означает, что это просто безразмерное измерение плотности.

  Ниже описаны четыре различных измерительных устройства для определения плотности.

  Столб жидкости
  В столбе жидкости измерения давления в столбе используются для определения плотности. Колонна может быть открыта для атмосферы, где измеряется манометрическое давление в нижней части колонны фиксированной высоты. Или колонна может быть закрытой, и в этом случае измерение перепада давления производится между нижней частью колонны фиксированной высоты и верхней частью колонны непосредственно под поверхностью жидкости.

  Смещение – Ареометр
  Ареометр обычно изготавливается из стекла и состоит из цилиндрического стержня и колбы, нагруженной ртутью или свинцовой дробью, чтобы он плавал вертикально. Исследуемую жидкость наливают в высокий сосуд и осторожно опускают в нее ареометр до тех пор, пока он не начнет свободно плавать. Отмечают точку, в которой поверхность жидкости касается стержня ареометра. Ареометры обычно содержат бумажную шкалу внутри штока, чтобы можно было напрямую считывать удельный вес.

  Действие ареометра основано на законе Архимеда, согласно которому твердое тело, взвешенное в жидкости, поднимается вверх под действием силы, равной весу вытесненной жидкости. Таким образом, чем меньше плотность вещества, тем ниже опустится ареометр.

  Прямое измерение массы
  С помощью этого метода жидкость непрерывно проходит через U-образную трубку, где трубка колеблется с собственной частотой. Электрохимическое устройство периодически ударяет по изогнутой части трубки. Изменение частоты между электрохимическим ударом и собственной частотой пропорционально изменению плотности, которое коррелирует с составом вещества.

  Измерители плотности излучения
  Гамма-излучение внутри трубы/сосуда используется для определения плотности жидкости. Ниже представлена ​​схема установки.

  Если длина пути источника излучения менее 610 мм, то используется цезий-137. Выше 610 мм используется кобальт 60. Детектор обычно представляет собой ионизационный датчик. Плотность зависит от поглощения обнаруживаемого излучения. Распад сосуда необходимо учитывать при калибровке

  Вязкость

  Подробную информацию см. в разделе «Датчик вязкости» веб-сайта управления технологическим процессом.

  Подробные диаграммы

  • Для просмотра простых, легко читаемых диаграмм, суммирующих преимущества и недостатки датчиков каждого типа, перейдите по этим ссылкам, чтобы получить PDF-версию каждой диаграммы.

  Носитель: Фотометрические датчики.pdf

  Носитель: Электроаналитические методы измерения.pdf

  Носитель: Другие типы методов измерения.pdf

  • Для получения полных сводных диаграмм, включая дополнительные датчики, не рассмотренные в статье, перейдите по ссылкам здесь, чтобы получить PDF-версию этих сводных диаграмм.

  Носитель: CompositionSensorsGeneral.pdf

  Носитель: CompositionSensorsPhysical.pdf

  Носитель: CompositionSensorsChemical.pdf

  Носитель: CompositionSensorsElectrical.pdf определить химические вещества, из которых состоит марсианская поверхность. Этот невероятный инструмент испускает рентгеновские лучи на поверхность планеты и использует детектор обратного рассеяния для сбора альфа-частиц, протонов и рентгеновских лучей, характерных для определенных элементов. Эти события рассеяния, специфичные для атомов, позволяют ученым НАСА определять состав поверхности.

  Пример \(\PageIndex{2}\)

  Ваш руководитель поручил вам следить за выбросами из старой дымовой трубы, которую завод только что вновь открыл, чтобы не отставать от спроса на продукцию. Важно измерить количество дыма и кислорода, выходящих из дымовой трубы. Выберите надлежащие типы датчиков для установки и помните, что содержимое стека выходит при очень высоких температурах.

  Решение

  Для контроля плотности дыма можно установить монитор непрозрачности, который измеряет поглощение и рассеяние света. Пожалуйста, обратитесь к Sensor Assmebly на этом веб-сайте Блок монитора непрозрачности для базовой принципиальной схемы.

  Для контроля концентрации кислорода можно установить либо полярографический датчик, либо высокотемпературный керамический датчик, поскольку оба типа датчиков предназначены для частиц O ₂ . Высокотемпературный керамический датчик больше подходит для этого применения, так как выбросы выходят при высоких температурах.

  Пример \(\PageIndex{2}\)

  Вы отвечаете за калибровку новой ячейки проводимости, приобретенной компанией. Ячейка проводимости будет использоваться для измерения концентрации NaCl в начальных реагентах. NaCl имеет молярную проводимость 12,6 См ² /кмоль. Размеры ячеек следующие: площадь ячеек (А) 100 м ² и расстояние между ячейками (х) 0,25 м. Рассчитайте концентрацию, необходимую для создания сопротивления датчика 10 Ом.

  Раствор

  Ссылаясь на раздел «Ячейка электропроводности», можно составить уравнение для определения концентрации: } \номер \]

  Неизвестно = проводимость

  \[\begin{align*} \text { проводимость } & =\left(\frac{A}{x}\right)\left(\frac{1}{R}\right) \\[4pt] &=\left(\frac{100}{0.25}\right)\left(\frac{1}{10}\right) \\[4pt] &= 40 \end{align*} \nonumber \]

  Подставьте обратно в исходное уравнение

  концентрация = проводимость / молярная проводимость

  концентрация = 40/12,6

  концентрация = 3,17 кмоль

  Ссылки

  • Richardson, JF. Coulson & Richardson’s Chemical Engineering Vol. 3, Оксфорд: Баттерворт-Хайнеманн. ISBN 0080410030
  • Перри, GH; Грин, ДВ. Справочник Перри по химической инженерии, 7-е издание, Нью-Йорк: Mcgraw-Hill ISBN 0070498415
  • Итак, Петр; Донг, Си. Флуоресцентная спектрофотометрия. Энциклопедия наук о жизни, Лондон: McMillan
  • ОМЕГА Инжиниринг. Измерение мутности.
  • Аналитические специальности. Электрохимические датчики
  • Шимадзу. Количественное определение органических пероксидов с помощью FTIR и ATR.
  • Словарь Merriam-Webster.
  • Википедия, Масс-спектрометрия
  • Берг, Джереми М.; Тимочко, Джон Л.; Страйер, Люберт. Биохимия , Шестое издание. В.Х. Фримен и компания.
  • Уилкс, Пол. Мониторинг процесса: поточный, поточный или скользящий?
  • Thayer, Ann M. ЗНАЙТЕ СВОИ ПРОЦЕССЫ: Нормативные требования к технологической аналитике ставят перед фармацевтическим производством новые цели.
  • Рэндалл, Уиллис С. Ожидается рассмотрение PAT.
  • Инструменты АББ. Доступные для покупки типы промышленных датчиков состава.
  • Датчики проводимости Topac Inc.
  • Вроблевский, Войцех. Ионоселективные электроды.
  • Отдел химического машиностроения в Case Western Reserve. Электрохимическая энциклопедия.
  • Базовая конструкция и концепции турбидиметра. www.epa.gov/ogwdw/mdbp/pdf/turbidity/chap_11.pdf

  Авторы

  Авторы : (14 сентября 2006 г.) Николь Блан, Джессика Нанн, Памела Энн Роксас, Синтия Секвера

  Стюарды: (27 сентября 2007 г.) Эрик Готье, Кевин Лин, Мэтт Нотон, Ребекка Рутисхаузер

  Ведущие: (26 сентября 2007 г.) Меган Бокелу, Стейси Янг

  ---

  Эта страница под названием 3.6: Датчики состава распространяется под лицензией CC BY 3.0, автором, ремиксом и/или куратором этой страницы являются Peter Woolf et al. через исходный контент, отредактированный в соответствии со стилем и стандартами платформы LibreTexts; подробная история редактирования доступна по запросу.

  1. Наверх
  • Была ли эта статья полезной?

  1. Тип изделия

     Раздел или страница

     Автор

     Питер Вульф и др.