Научная проблема, на решение которой направлен проект

Для области технической экспертизы документов остро стоит проблема отсутствия быстрого и недорогого способа классификации пишущих составов, например, синих шариковых ручек, нанесённых на бумажные носители, для установления возможного факта фальсификации документа. Помимо этого, предварительная классификация пишущих составов является обязательной частью дальнейшего изучения документа, в том числе и установления его возраста и/или датировки момента его подписания. Несмотря на широкое развитие и совершенствование физико-химических инструментальных методов анализа, основное ограничение их использования для проведения предварительной экспертизы документов — высокая стоимость анализа и необходимого для его проведения оборудования. В представляемом проекте это ограничение будет снято путём комбинации двух интенсивно развивающихся направлений химического анализа: методов цифрового анализа цвета и экстракционного разделения. Использование первого метода значительно снизит стоимость анализа, т.к. для регистрации аналитического сигнала будет использована обычная цифровая камера, а также повысит информативность и доступность проводимых измерений, т.к. полученные фотографии будут обработаны с использованием специального программного обеспечения, позволяющего проводить анализ цвета. Второй метод необходим для повышения эффективности и точности классификации благодаря селективной, т.е. неполной, экстракции красящих компонентов (пигментов и красителей) пишущих составов. Таким образом, в ходе выполнения данного гранта будет создан мощный инструмент недорогого экспрессного анализа письменных, печатных и нарисованных артефактов, включающий быструю классификации пишущих составов, нанесённых на бумажные носители.


Научная значимость и актуальность решения обозначенной проблемы

Актуальность исследования обуславливается повышенным спросом на новые высокоэффективные методики анализа документов, связанным со стабильным ростом нагрузки на судебно-экспертные учреждения Российской Федерации в последние годы. Так, уже в 2012 году количество проведенных государственными судебно-экспертными учреждениями Министерства юстиции РФ судебных экспертиз и экспертных исследований заметно превысило плановые нормы экспертной нагрузки и составило более 90 тыс. и более 50 тыс. соответственно. Большие объемы проводимых исследований, высокие стандарты точности получаемых результатов, а также стремление к снижению стоимости отдельно взятого анализа обуславливают актуальность разработки новых способов анализа, которые были бы применимы в судебно-технической, искусствоведческой экспертизе, анализе исторических документов и пр.
Особо перспективным направлением является разработка новых методов установления подлинности документов, что оказывается необходимым при рассмотрении множества арбитражных дел. При анализе документов на подлинность основная информация может быть получена путем установления последовательности и сроков нанесения реквизитов (подписей, печатей и т.д.). На сегодняшний день в судебной практике используется ряд методик, основанных на инструментальных физико-химических методах анализа: хроматографических и спектральных [1]. С помощью существующих методов можно получить комплекс информации о составе и возрасте образца печати/подписи, однако, потребность в дорогостоящем оборудовании, а также продолжительность и трудоемкость исследования, наряду с разрушающей природой большинства рассмотренных методов, делают поиск новых более эффективных и менее времязатратных подходов актуальной задачей.
Активно развивающимся направлением современной аналитической химии является цифровая колориметрия: применение алгоритмов цифрового анализа цвета (digital color analysis, DCA) как колориметрического сигнала. Компьютерная обработка данных о цвете образца или сенсора позволяет фиксировать малейшие флуктуации его состава и открывает широкие возможности для создания миниатюрных и дешевых аналитических систем, являющихся полноценными альтернативами лабораторному аналитическому оборудованию [2]. При этом возможность использования недорогих устройств: сканеров [3], цифровых фотокамер [4] и даже смартфонов [5] — значительно снижает как стоимость оборудования, необходимого для выполнения анализа, так и стоимость проведения самого анализа. Таким образом, адаптация DCA для анализа цвета пишущих составов, с одной стороны, открыла бы возможности для разработки нового способа получения комплексной информации о составе и возрасте образца печати/подписи, а с другой стороны, внесла бы весомый вклад в развитие области цифрового анализа цвета за счёт расширения возможных объектов анализа.
В свою очередь, опыт и результаты, полученные за многие годы применения закрепившихся хроматографических методик в области криминалистики [6–8], могли бы открыть перспективы для использования DCA для классификации пишущих составов, нанесённых на бумажные носители. Однако остались неизученными возможности пробоподготовки анализируемого образца посредством селективной экстракции красящих компонентов пишущих составов, поскольку в научной литературе превалируют исследования, направленные на разработку методик полного извлечения красителей и пигментов для дальнейшего анализа, например, методами высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) [9]. В связи с этим, использование различных систем для селективной экстракции красящих компонентов в качестве первого этапа подготовки образца позволило бы заметно улучшить точность и информативность предлагаемой классификации на основе DCA.
Таким образом, решение этих глобальных фундаментально-практических задач имело бы общий характер и научную значимость для целого семейства исследований, посвященных анализу и экспертизе документов. Примером применения предлагаемого подхода может служить техническая (технико-криминалистическая) экспертиза документов, например, для предварительного анализа документа на соответствие/различие находящихся в нём подписей либо на предмет наличия изменений в виде дописок на свободной части документа.

[1] Siegel J.A. Ink Analysis // Encycl. Forensic Sci. Second Ed. 2013. Vol. 2. P. 375–379.
[2] Capitán-Vallvey L.F. et al. Recent developments in computer vision-based analytical chemistry: A tutorial review // Anal. Chim. Acta. 2015. Vol. 899. P. 23–56.
[3] Lapresta-Fernández A., Capitán-Vallvey L.F. Scanometric potassium determination with ionophore-based disposable sensors // Sensors Actuators, B Chem. 2008. Vol. 134, № 2. P. 694–701.
[4] Lapresta-Fernández A., Capitán-Vallvey L.F. Environmental monitoring using a conventional photographic digital camera for multianalyte disposable optical sensors // Anal. Chim. Acta. 2011. Vol. 706, № 2. P. 328–337.
[5] Lvova L. et al. Non-enzymatic portable optical sensors for microcystin-LR // Chem. Commun. 2018. Vol. 54, № 22. P. 2747–2750.
[6] Lociciro S. et al. Dynamic of the ageing of ballpoint pen inks: Quantification of phenoxyethanol by GC-MS // Sci. Justice - J. Forensic Sci. Soc. 2004. Vol. 44, № 3. P. 165–171.
[7] Neumann C., Ramotowski R., Genessay T. Forensic examination of ink by high-performance thin layer chromatography-The United States Secret Service Digital Ink Library // J. Chromatogr. A. Elsevier B.V., 2011. Vol. 1218, № 19. P. 2793–2811.
[8] Wang X.F. et al. Identification and dating of the fountain pen ink entries on documents by ion-pairing high-performance liquid chromatography // Forensic Sci. Int. 2008. Vol. 180, № 1. P. 43–49.
[9] Díaz-Santana O., Conde-Hardisson F., Vega-Moreno D. Comparison of the main dating methods for six ball-point pen inks // Microchem. J. 2018. Vol. 138. P. 550–561.


Конкретная задача (задачи) в рамках проблемы, на решение которой направлен проект, ее масштаб и комплексность

Задачей проекта является разработка и апробация универсального и надежного способа классификации пишущих составов, нанесённых на бумажные носители, основанного на методах селективной экстракции и цветового анализа цвета красителей и пигментов, входящих в состав чернил шариковых ручек, с последующим кластерным анализом данных. Разработанный подход будет являться недорогим и экспрессным аналогом современных инструментальных методов для технической экспертизы документов.
Полученные в ходе решения этой задачи фундаментальные и практические результаты, в частности, разработка методики определения полного состава красящих компонентов шариковых ручек методом ВЭЖХ, в том числе и фталоцианинового ряда, для которого на данный момент не имеется общей методики анализа; оценка эффективности экстракции красителей и пигментов при применении различных экстрагирующих систем; установление корреляционных зависимостей типа «экстрагент — экстрагируемый класс пигментов» путём изучения селективности (неполноты экстракции) при использовании различных экстрагентов к красителям/пигментам определённой структуры; оценка влияния срока и условий хранения документа на эффективность предлагаемой классификации; установление закономерностей между получаемыми предлагаемым методом классами пишущих составов шариковых ручек и параметрами кинетики их старения будут прорывными в области аналитической химии красящих веществ и обеспечат задел для создания и распространения на практике нового универсального метода анализа и классификации составов, содержащих красящие компоненты, для широкого спектра областей применения, в том числе для каллиграфии и типографии (чернила, туши, маркеры, фломастеры, картриджи и др.).


Научная новизна исследований, обоснование того, что проект направлен на развитие новой для научного коллектива тематики******, обоснование достижимости решения поставленной задачи (задач) и возможности получения предполагаемых результатов
******В том числе, на определение объекта и предмета исследования, составление плана исследования, выбор методов исследования.

Основная задача проекта и подход к ее решению: использование комбинации методов селективной экстракции и DCA для анализа и классификации пишущих составов, нанесённых на бумажные носители, является новым, не разработано в научной литературе и не встречается в коммерческой практике. Достижимость решения поставленной задачи будет обеспечена получением в ходе выполнения проекта ряда нижеописанных результатов, являющихся уникальными как в фундаментальном, так и в прикладном аспектах:
1. получение данных о корреляциях используемого экстрагента с теми классами красящих компонентов, которые экстрагируется органическим растворителем, и которые остаются на бумажном носителе;
2. разработка систематического подхода для адаптации и оптимизации DCA для анализа красителей и пигментов, в том числе, будет сделан выбор наиболее подходящего цветового пространства и набора аналитических сигналов, а также поставлен вопрос о проведении анализа и классификации с заданной точностью;
3. представление нового подхода, который ещё не был ни описан в литературе, ни апробирован научным коллективом авторов: будет осуществлена комбинация методов селективной экстракции и цифрового анализа цвета для решения задачи анализа документов и классификации пишущих составов. Путём использования DCA в разных цветовых пространствах будет произведена оценка наличия скрытых закономерностей изменения цвета штриха до и после экстракции, а благодаря параллельному использованию нескольких экстрагентов будет обеспечена большая эффективность классификации, чем по сравнению с анализом изначального цвета пишущих составов без предварительной пробоподготовки;
4. получение не просто качественный результат возможности/невозможности осуществления предлагаемого способа, но также изучены и более фундаментальные аспекты: будет произведена оценка влияния срока и условий (на примере температуры) хранения документа на результаты предлагаемой классификации на основании DCA, а также будет изучено влияние процесса старения пишущих составов на изменение их цвета, а, следовательно, и на результаты их классификации;
5. создание методики определения полного качественного и количественного состава красящих компонентов, включающие красители, которые в основном являются производными триарилметана и фталоцианина, методом ВЭЖХ, поскольку в настоящее время большая часть работ посвящена определению только триарилметановых красителей;
6. проведение оценки возможности использования сразу трёх каналов цвета (R, G, B) для увеличения числа аналитически значимой информации и, как следствие, повышения эффективности кластерного анализа пишущих составов на основе данных DCA. Для проверки правильности получаемых результатов будут использованы разные методы кластерного анализа (иерархический кластерный анализ, метод главных компонент), также для верификации предложенного подхода будет проведена классификация с использованием референтных методов анализа (высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ), спектроскопии комбинационного рассеяния).

Новизна для научного коллектива обуславливается лежащими за пределами тематики предлагаемого проекта основными направлениями научных интересов авторов (см. п. 4.7). Калиничев А. В. занимается фундаментальными проблемами оптических и электрохимических сенсоров, где в качестве основных объектов анализа выступают сложные полимерные сенсорные мембраны и гетерогенное равновесие на границе фазы образца и фазы сенсора, его кандидатская диссертация направлена на разработку расширенной теории отклика ионоселективных оптических сенсоров на основе хромоионофоров. Кравченко А. В. занимается разработкой подходов к определению биологически активных и лекарственных соединений электрофоретическими и хроматографическими методами, а ее ВКР аспиранта направлена на разработку новых подходов электрофоретического определения лекарственных препаратов с применением имидазолиевых ионных жидкостей. Кечин А. А. и Грязев И. П. являются студентами 3-го и 2-го года обучения бакалавриата соответственно и ещё не имеют научных публикаций.


Современное состояние исследований по данной проблеме, основные направления исследований в мировой науке и научные конкуренты

Основную информацию при определении подлинности и датировки документов несет в себе качественный и количественный состав образца чернил. Коммерчески доступные материалы письма состоят из трех основных компонентов: растворителя (~50 мас. %), красителей (~25 мас. %) и связующих веществ (смолы, полимерные компоненты; ~25 мас. %) [10]. В ходе старения образца происходит ряд процессов, влияющих на его состав: прежде всего, испарение растворителя со временем ведет к высыханию образца пишущего материала; наблюдается потускнение из-за деградации красящих веществ; в результате полимеризации связующих соединений может происходить затвердевание пишущего состава. Существенное влияние также могут оказывать процессы диффузии/абсорбции компонентов в толще бумаги и адсорбция на поверхности листа. Все современные методы классификации пишущих составов и определения давности изготовления документов основаны на оценке изменения свойств и соотношений основных компонентов материалов письма (растворителей, красителей и связующих соединений).
В настоящее время используются различные физико-химические методы как для анализа красящих компонентов (ИК-спектроскопия, спектроскопия в UV/Vis области [11], спектроскопия комбинационного рассеяния [12–15], тонкослойная хроматография (ТСХ) [16,17], капиллярный электрофорез [18], ВЭЖХ [9]), так и растворителей, входящих в состав чернил (газовая хроматография (ГХ) [9,19]).
Однако стремительное развитие области анализа красящих компонентов задает новые требования к точности измерений, что в свою очередь проецируется на используемые физико-химические методы анализа. Широко использовавшиеся в конце XX века ТСХ и спектрофотометрические методы характеризуются экспрессностью, но в данный момент проигрывают современным подходам в точности, селективности и чувствительности анализа. К недостаткам указанных методов также можно отнести сложность интерпретации спектров, мешающее влияние матрицы образца и невозможность идентификации отдельных компонентов.
Активно развивающимися методами для анализа чернил и их классификации являются хроматографические методы, которые позволяют получить информацию о содержании растворителя (ГХ), красителей (ТСХ) или обоих компонентов сразу (ВЭЖХ) в исследуемом образце [6–8], однако ряд ограничений и дороговизна существенно ограничивают применимость данного набора метода: ГХ применима исключительно для анализа летучих соединений, а в случае ТСХ и ВЭЖХ критичной является растворимость красителей в органических растворителях. Также анализ работ по определению красящих компонентов методом ВЭЖХ показывает, что мало внимания уделяется степени извлечения красящих компонентов с бумажных носителей, а также не имеется четкого представления о том, какие растворители следует использовать в качестве экстрагентов на этапе пробоподготовки образцов для последующего анализа методом ВЭЖХ: часть статей сообщает об метаноле [16] как растворителе, максимально экстрагирующим красящие компоненты, другие же авторы то же самое утверждает об ацетонитриле [20]. Однако оба растворителя подходят для извлечения, в общем случае, только триарилметановых красителей.
Другая проблема, не решенная в рамках хроматографических методов, — определение срока давности документов. В настоящее время предложены подходы определения возраста документа на основе лишь анализа количественного содержания растворителей, входящих в состав чернил ручек методом ГХ. При этом датировка с помощью ГХ, основанной на анализе содержания летучих компонентов пробы, ограничена сроками их предельного испарения, до двух лет. Работы, посвященные определению срока давности с использованием метода ВЭЖХ, основаны на регистрации изменения относительного содержания красителей и их продуктов деградации [8], однако красящие компоненты чернил представляет собой смесь красителей, что может затруднять идентификацию продуктов деградации из-за большого их количества, особенно, если анализ проводился с диодно-матричным детектированием.
Имеются работы с использованием масс-спектрометрических методов, которые открывают возможности для определения широкого спектра компонентов письменных материалов, тогда как компьютерные базы данных масс-спектров веществ позволяют с минимальной погрешностью идентифицировать компоненты [21,22]. Масс спектрометрия в отдельности [23] или в тандеме с рентгеновскими методами [24] позволяет определить порядок нанесения штрихов, сделанных разными пишущими инструментами. Относительно простая пробоподготовка и малое разрушение образца (для анализа необходимы очень малые количества) являются бесспорными преимуществами данного метода. Недостатком, как и в случае прочих инструментальных методов, является высокая стоимость отдельного анализа, а также отсутствие баз данных по компонентам материалов письма, что существенно затрудняет процесс идентификации.
В последние годы был предложен новый подход к анализу образцов письменных составов посредством спектроскопии комбинационного рассеяния [15,25,26]. Данный метод полагается на анализ полученных спектров с выделением характерных пиков, соответствующих исследуемому составу, по которым возможно количественное описание текущего состава образца чернил и содержания красителя. Авторы [25,26] предлагают подход, схожий с существующим для масс-спектрометрических анализов: предполагается создание базы данных спектров комбинационного рассеяния коммерчески доступных чернил, с использованием которой можно будет отнести неизвестный образец к тому или иному виду чернил посредством простого сравнения спектров. Выгодным отличием использования явления комбинационного рассеяния является сохранение образца в исходном виде после проведения анализа. Эта особенность позволяет проводить исследования без предварительной пробоподготовки и оставляет возможность проведения повторных анализов. К сожалению, дороговизна, характерная для всех инструментальных методов, остается актуальной и при анализе чернил методом спектроскопии комбинационного рассеяния: реализация метода возможна исключительно при наличии дорогостоящего спектрального оборудования. Также существующие методики классификации не учитывают все возможные красители, их комбинации, а также возможные технологические вариации в составе (матрица/красящие компоненты) при изготовлении чернил ручек.
Активно развивающимся направлением современной аналитической химии является применение техник цифрового анализа цвета (digital color analysis, DCA) как колориметрического сигнала. Компьютерная обработка данных о цвете образца или сенсора позволяет фиксировать малейшие флуктуации концентрации интересующего компонента системы. Дальнейший анализ полученных изображений проводится путем разложения цвета на компоненты в соответствующем цветовом пространстве (RGB, HSB, CMYK, CIELab и т.д.), причем в качестве аналитического сигнала могут выступать как отдельные компоненты, так и их соотношения [2]. Цифровой анализ цвета находит применение как в анализе растворов на содержание окрашенных соединений per se, так и в тандеме с оптическими сенсорными устройствами. Несмотря на то, что метод DCA активно развивается и широко используется для проведения анализа с использованием химических сенсоров [27], для медицинской диагностики [28], для судебно-технической экспертизы [29], имеются лишь пилотные работы по применению DCA для анализа красящих компонентов чернил ручек [7,30]. Однако именно изменение цвета является результатом длительного хранения документа и может служить аналитическим сигналом для экспрессного определения срока давности, а искусственное наложение какого-либо внешнего фактора (например, при использовании УФ-излучения для искусственной фотодеградации) позволяет решить задачу классификации чернил шариковых ручек [31].
Практически во всех вышеописанных работах для выявления скрытых закономерностей и классификации к массиву данных, полученному при анализе штрихов физико-химическими методами, применяются методы машинного обучения, в том числе и методы хемометрической обработки [32], которые можно разделить на следующие типы: иерархический кластерный анализ [11,31], метод главных компонент [11,24], метод стохастического вложения соседей с t-распределением [33,34], а также метод проекции на латентные структуры [14].
Таким образом, представляется перспективным совмещение возможностей методов разделения на примере селективной экстракции с цифровым анализом цвета и последующим проведением кластерного анализа. Изменение аналитического сигнала, полученного при проведении DCA до и после экстракции, с применением методов машинного обучения позволит получить более строгую и объективную классификацию, которая будет учитывать не только качественный и количественный состав чернил, но и динамику их изменения в результате длительного хранения.

[10] Weyermann C., Schiffer B., Margot P. A logical framework to ballpoint ink dating interpretation // Sci. Justice. 2008. Vol. 48, № 3. P. 118–125.
[11] Ortiz-Herrero L. et al. A novel, non-invasive, multi-purpose and comprehensive method to date inks in real handwritten documents based on the monitoring of the dye ageing processes // Chemom. Intell. Lab. Syst. 2020. Vol. 207, № April.
[12] Senior S. et al. Characterization and Dating of Blue Ballpoint Pen Inks Using Principal Component Analysis of UV-Vis Absorption Spectra, IR Spectroscopy, and HPTLC // J. Forensic Sci. 2012. Vol. 57, № 4. P. 1087–1093.
[13] Silva C.S. et al. Classification of blue pen ink using infrared spectroscopy and linear discriminant analysis // Microchem. J. 2013. Vol. 109. P. 122–127.
[14] Gautam R. et al. PLS-DA and infrared spectroscopy based rapid and non-destructive discrimination of black ball and gel pen inks for forensic application // Forensic Sci. Int. Reports. 2021. Vol. 3. P. 100162.
[15] Nuntawong N. et al. Improved discrimination of pen inks on document by surface-enhanced Raman substrate fabricated by magnetron sputtering // Optik (Stuttg). 2020. Vol. 201. P. 163499.
[16] Djozan D. et al. Forensic discrimination of blue ballpoint pen inks based on thin layer chromatography and image analysis // Forensic Sci. Int. 2008. Vol. 179, № 2–3. P. 199–205.
[17] Sharma V., Kumar R. Fourier transform infrared spectroscopy and high performance thin layer chromatography for characterization and multivariate discrimination of blue ballpoint pen ink for forensic applications // Vib. Spectrosc. 2017. Vol. 92. P. 96–104.
[18] Fakhari A.R. et al. Non-aqueous capillary electrophoresis with red light emitting diode absorbance detection for the analysis of basic dyes // Anal. Chim. Acta. 2006. Vol. 580, № 2. P. 188–193.
[19] Zang X. et al. Determination of volatile organic compounds in pen inks by a dynamic headspace needle trap device combined with gas chromatography–mass spectrometry // J. Chromatogr. A. 2017. Vol. 1513. P. 27–34.
[20] Samanidou V.F., Nikolaidou K.I., Papadoyannis I.N. Development and Validation of a Gradient‐HPLC‐PDAD Method for the Identification of Ballpoint Pen Ink Components: Study of Their Decomposition on Aging for Forensic Science Applications // J. Liq. Chromatogr. Relat. Technol. 2004. Vol. 27, № 2. P. 215–235.
[21] Grim D.M., Siegel J., Allison J. Evaluation of Desorption/Ionization Mass Spectrometric Methods in the Forensic Applications of the Analysis of Inks on Paper // J. Forensic Sci. West Conshohocken, PA: ASTM International, 2001. Vol. 46, № 6. P. 1411–1420.
[22] Ng L.-K., Lafontaine P., Brazeau L. Ballpoint pen inks: characterization by positive and negative ion-electrospray ionization mass spectrometry for the forensic examination of writing inks. // J. Forensic Sci. United States, 2002. Vol. 47, № 6. P. 1238–1247.
[23] Goacher R.E., Difonzo L.G., Lesko K.C. Challenges Determining the Correct Deposition Order of Different Intersecting Black Inks by Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry // Anal. Chem. 2017. Vol. 89, № 1. P. 759–766.
[24] Moore K.L. et al. Determination of Deposition Order of Toners, Inkjet Inks, and Blue Ballpoint Pen Combining MeV-Secondary Ion Mass Spectrometry and Particle Induced X-ray Emission // Anal. Chem. 2019. Vol. 91, № 20. P. 12997–13005.
[25] Gorshkova K.O. et al. The investigation of dye aging dynamics in writing inks using Raman spectroscopy // Dye. Pigment. Elsevier Ltd, 2016. Vol. 131. P. 239–245.
[26] Grechukha N.M. et al. Analysis of the aging processes of writing ink: Raman spectroscopy versus gas chromatography aspects // Appl. Sci. 2017. Vol. 7, № 10.
[27] Fernandes G.M. et al. Novel approaches for colorimetric measurements in analytical chemistry – A review // Anal. Chim. Acta. 2020. Vol. 1135. P. 187–203.
[28] Zheng X. et al. Retracted: RGB and HSV quantitative analysis of autofluorescence bronchoscopy used for characterization and identification of bronchopulmonary cancer // Cancer Med. 2016. Vol. 5, № 11. P. 3023–3030.
[29] Thompson N.B.A. et al. Objective colour analysis from digital images as a nuclear forensic tool // Forensic Sci. Int. 2021. Vol. 319. P. 110678.
[30] Dansena P., Pal R., Bag S. Quantitative assessment of capabilities of colour models for pen ink discrimination in handwritten documents // IET Image Process. 2020. Vol. 14, № 8. P. 1594–1604.
[31] Tiuftiakov N.Y. et al. Simple and Cost-Efficient Classification of Ballpoint Pen Inks Using Digital Color Analysis // Anal. Chem. 2021. Vol. 93, № 12. P. 5015–5019.
[32] Kumar R., Sharma V. Chemometrics in forensic science // TrAC Trends Anal. Chem. 2018. Vol. 105. P. 191–201.
[33] Melit Devassy B., George S. Dimensionality reduction and visualisation of hyperspectral ink data using t-SNE // Forensic Sci. Int. 2020. Vol. 311. P. 110194.
[34] Melit Devassy B., George S., Nussbaum P. Unsupervised Clustering of Hyperspectral Paper Data Using t-SNE // J. Imaging. 2020. Vol. 6, № 5. P. 29.

Основные мировые научные конкуренты
Руководитель проф. Raj Kumar (Institute of Forensic Science and Criminology, Panjab University, Чандигарх, Индия): применение хемометрических и спектрофотометрических методов в криминалистике.
Руководитель проф. Céline Weyermann (Université de Lausanne, Лозанна, Швейцария): исследование кинетики естественного и искусственного старения чернил синих шариковых ручек, разработка новых методик классификации пишущих составов.
Руководитель проф. Luis Bartolomé (University of the Basque Country, Лейоа, Испания): применение регрессии на латентных структурах в криминалистической датировке, исследования процесса старения чернил для датировки документов.
Руководитель проф. Sony George (Norwegian University of Science and Technology, Йёвик, Норвегия): применение гиперспектральной съёмки в криминалистике: изучение документов и объектов искусства, использование метода стохастического вложения соседей с t-распределением для задач классификации чернил ручек.
Руководитель проф. Carmen García Ruiz (University of Alcalá, Мадрид, Испания): применение ИК- и КР-спектроскопии для технической экспертизы документов.
Руководитель проф. Ying-jian Xu (Department of Forensic Chemistry, National Police University of China, Шэньян, Китай): использование метода ВЭЖХ для анализа чернил ручек и определение возраста документов.


Предлагаемые методы и подходы, общий план работы на весь срок выполнения проекта и ожидаемые результаты (объемом не менее 2 стр.; в том числе указываются ожидаемые конкретные результаты по годам; общий план дается с разбивкой по годам)

Объекты исследования будут представлять собой пишущие составы шариковых ручек, нанесённые на бумажный носитель. В качестве набора изучаемых ручек будет взят ряд широкодоступных и наиболее используемых при подписании документов синих шариковых ручек: Stabilo galaxy 818 F, Corvina Italy 51c 1.0 mm, Pilot BPS-GP-M-L, ErichKrause R-301 ORANGE 0.7, BiC Round Stic Exact, Attache 0.5 mm, Cristal medium blue, Berlingo W-219 0.7 mm, Stabilo Performer, Paper Mate Inkjoy 100 XF, Munhwa MC Gold 0.5 mm, ErichKrause ULTRA-20, Penac Soft Glinder F 0.7, Pilot Rexgrip F, Berlingo Triangle 110 color RT, Pilot Japan bprk-10m. Для оценки влияния природы бумажного носителя будут использованы различные типы бумаги: офисная печатная бумага (80 г/м2), постерная бумага (150 г/м2), акварельная бумага (200 г/м2). Нанесение будет осуществляться при помощи специального самодельного устройства (см. Рис. 1) с возможностью компьютерного позиционирования для прецизионного нанесения пишущих составов с целью увеличения повторяемости количества красящих компонентов от штриха к штриху; будет выбрана оптимальная длина штриха для проведения предлагаемого анализа. После нанесения, с использованием специального резца для фигурной резки будут подготовлены микровырезки изучаемых образцов для фотографирования и проведения селективной экстракции (см. Рис. 2).
Цвет штрихов будет регистрироваться при помощи цифровой фотокамеры. Для регистрации сигнала будет использоваться макросъемка при помощи стереомикроскопа с интегрированной видеокамерой высокого разрешения с лампой накаливания в качестве источника освещения. Для оценки возможности повышения эффективности анализа и классификации, в качестве более прецизионного и миниатюрного аналога камеры микроскопа будет использована разработанная в лаборатории установка типа lightbox (см. Рис. 3), сочетающая в себе цифровую монохромную камеру исследовательского класса, макрообъектив и набор светодиодных источников красного, синего и зелёного света. В качестве наиболее удобного метода регистрации сигнала, позволяющего повысить простоту использования предлагаемого способа, планируется опробовать обычный смартфон со встроенным источником освещения.
Методом обработки сигнала будет служить цифровой анализ цвета штрихов при помощи программного обеспечения ImageJ, которое позволяет разложить цвет на отдельные компоненты с количественной оценкой их интенсивностей (см. Рис. 4). При этом планируется количественно сравнить (например, по параметру сигнал/шум или по параметру robustness) два наиболее распространенных цветовых пространства для цифрового анализа цвета: пространство RGB, в котором цвет раскладывается на красную (Red), зеленую (Green) и синюю (Blue) составляющие, и пространство HSV, где определяются три другие компоненты цвета: оттенок (Hue), насыщенность (Saturation), значение цвета (Value). В зависимости от результатов сравнения будет выбран конкретный аналитический сигнал или их набор, обеспечивающий максимальную информативность при проведении кластерного анализа. Для уменьшения погрешности анализа, вызванной в том числе и изменением цвета бумаги в ходе проведения эксперимента, будет произведена цветокоррекция штрихов с использованием бумажного носителя в качестве эталона белого. Для повышения точности проведения цифрового анализа цвета и сравнения цвета штриха до и после экстракции будет разработан специальный скрипт в среде ImageJ для возможности автоматической обработки данных с использованием плагина StackReg и визуального контроля всех этапов обработки.
Для проведения селективной экстракции с параллельным использованием нескольких экстрагентов планируется следующий протокол: для экстракции каждым экстрагентом будет подготовлена своя микровырезка, которая будет помещена в микроцентрифужную пробирку типа «Эппендорф», куда далее будет добавлен необходимый объём экстрагента (500–1500 мкл). Далее пробирки будут помещены на определённое время (2–10 мин) в ультразвуковую ванну для обеспечения полноты протекания экстракции, затем микровырезки будут извлечены из пробирок и помещены на специальную стеклянную подложку для полного испарения остатков экстрагентов. В качестве экстрагирующих систем планируется использовать наиболее доступные реагенты для обеспечения простоты и низкой стоимости проведения анализа: метанол, ацетонитрил, 0.1%-ный раствор трифторуксусной кислоты в метаноле или в ацетонитриле, изопропанол, диметилформамид, ацетон, этилацетат, дихлорметан — таким образом, будет произведена оценка эффективности использования 9 экстрагентов по числу и типам экстрагируемых классов красящих компонентов для селективной экстракции с последующим кластерным анализом. После проведения селективной экстракции цвет штрихов также будет регистрироваться при помощи цифровой камеры по протоколу, описанному выше. Пример фотографий штриха на бумажном носителе до и после обработки системой экстрагентов в качестве пробоподготовки к ВЭЖХ представлен на Рис. 5.
Ключевой задачей выполнения проекта будет являться разработка методики классификации данных DCA до и после проведения селективной экстракции с использованием различных методов кластеризации данных. Будут использованы 2 метода машинного обучения: кластерный иерархический анализ (HCA) и метод главных компонент (PCA). Перед непосредственным проведением кластерного анализа предварительно будет проведён факторный анализ с целью уменьшения размерности независимых переменных, т.к. без проведения факторного анализа изначально будет проанализировано 27 переменных (произведение количества экстрагентов на количество компонент цвета). Однако последнее означает необходимость подготовки 9 микровырезок каждого образца для проведения классификации, что может негативно сказаться на простоте проведения анализа реальных объектов предлагаемым способом. Таким образом, по результатам факторного анализа будут отобраны экстрагенты, вносящие наибольший вклад в классификацию, в конечном итоге для сокращения необходимого числа микровырезок. При непосредственном проведении кластерного анализа будет поставлен вопрос о необходимости выбора синтетического аналитического сигнала: будет произведена оценка информативности классификации с использованием набора абсолютных интенсивностей компонент цвета, а также с набором синтетических аналитических сигналов, представляющих собой разность интенсивностей компонент цвета штриха ручки до и после селективной экстракции. Ожидается, что использование разностей вместо абсолютных значений сможет существенно повысить эффективность классификации с точки зрения расстояния между найденными кластерами.
Для демонстрации работоспособности предлагаемого метода анализа и классификации, а также для проверки надёжности полученных результатов будет произведена оценка воспроизводимости результатов анализа с использованием нескольких микровырезок штрихов одной и той же ручки. Отнесение реплик штрихов одного типа к одному кластеру будет являться критерием для оценки воспроизводимости. Также в рамках проведения проекта планируется оценка пределов применимости предлагаемого подхода: будет изучено влияние срока хранения, а также условий на примере различной температуры хранения на результаты предлагаемой классификации. Для охвата широкого диапазона изучаемых температур планируется проведение исследований с использованием морозильной камеры (-18 °C) и сушильного шкафа (80 °C). Для верификации предложенного подхода в качестве независимого метода проведения классификации будет использован референтный метод анализа — спектроскопия комбинационного рассеяния.
Для изучения закономерностей извлечения красителей при селективной экстракции с использованием различных экстрагентов будет проведён анализ экстрактов с использованием метода ВЭЖХ с диодно-матричным детектированием. Нетривиальной задачей выглядит выбор методики для анализа извлеченных компонентов, так как в настоящий момент времени предложено достаточное количество подходов их определения как в режиме ион-парной, так и обращено-фазовой ВЭЖХ. Оба режима предполагают использование в качестве неподвижной фазы колонки на основе октадецилсилана (С18), а различие в режимах обеспечивается составом подвижных фаз. Будут апробированы наиболее часто используемые методики и сопоставлены по эффективности разделения, количеству определяемых компонентов, селективности. В случае отсутствия среди исследуемых методик приемлемой по аналитическим и метрологическим показателям будет разработана новая методика.
Кроме того, в настоящее время большинство методик по анализу красящих компонентов методом ВЭЖХ направлено на определение триарилметановых красителей, в то время как для фталоцианиновых красителей, которые являются широко используемыми в изготовлении чернил ручек, нет определенных протоколов, поэтому, для полной характеристики пишущих составов (до селективной экстракции), будет произведен поиск условий разделения и определения фталоцианиновых красителей путем перевода последних в аналитическую форму, совместимую с проведением ВЭЖХ анализа (окисление или введение функциональных групп). Планируется использование метода ГХ, который будет направлен на получение информации о растворителях, содержащихся в пишущих составах, и их количестве. Таким образом, предполагается выявить влияние имеющихся в составе чернил растворителей на эффективность экстракции красящих компонентов с точки зрения их числа и типа.
После оптимизации (по времени проведения анализа и эффективности разделения) методик качественного и количественного анализа состава красящих компонентов будет проведена модификация задачи кластеризации типов чернил шариковых ручек в задачу классификации с использованием состава чернил в качестве «метки». Также будет более детально проведено изучение влияния срока хранения штрихов на их принадлежность к кластерам предложенной классификации. На каждом этапе оценки влияния срока хранения будут независимо оценены качественные и количественные изменения компонентов изучаемых штрихов методами ВЭЖХ и ГХ для сопоставления с изменением цвета в результате старения. Таким образом, предложенная классификации пишущих составов методом селективной экстракции и DCA будет сопоставлена с классификацией, полученной на основе данных о полной характеристике пишущих составов, полученных методами ВЭЖХ и ГХ, с целью оценки правильности и точности.

Общий план работ на срок выполнения проекта
Первый год выполнения проекта
Оптимизация способа нанесения штрихов (длины штриха, степени нажима), обоснованный выбор параметров их прецизионного нанесения с использованием имеющейся установки с целью получения наиболее воспроизводимых данных.
Регистрация цвета штрихов при помощи цветной камеры. Оценка эффективности использования монохромной камеры с цветными светодиодами. Сравнение сигналов и обоснованный выбор между HSB и RGB пространствами для цифрового анализа цвета по параметру robustness. Оценка по точности проводимого анализа возможности использования смартфона для регистрации оптического сигнала.
Оптимизация (по полноте извлечения, времени проведения анализа протокола и воспроизводимости результатов анализа) селективной экстракции: обоснованный выбор времени проведения экстракции на УЗ-бане (2–10 мин), объёма экстрагентов (500-1500 мкл), времени испарения растворителей (2–15 мин). Проведение селективной экстракции с использованием 9 различных экстрагирующих систем и 16 синих шариковых ручек.
Проведение факторного анализа методом PCA с целью сокращения необходимого числа экстрагентов и микровырезок для упрощения анализа.
Проведение кластерного анализа методом HCA (без и с использованием PCA) для кластеризации пишущих составов 16 синих шариковых ручек, определение положения кластеров и расстояний между ними. Обоснованный выбор на основе определяемых расстояний набора наиболее значимых аналитических сигналов: абсолютных интенсивностей компонент цвета штрихов или их разностей до и после экстракции. Проверка воспроизводимости кластеризации и оценка влияния внешних факторов на примере температуры хранения штрихов на результаты кластеризации. Оценка влияния природы бумажного носителя на результаты и эффективность предлагаемой кластеризации. Верификация результатов анализа методом спектроскопии комбинационного рассеяния.

Второй год выполнения проекта
Оптимизация методики для определения качественного и количественного состава как триарилметановых, так и фталоцианиновых красителей, методом ВЭЖХ с диодно-матричным детектированием для дальнейшего использования в качестве метода сравнения на различных этапах исследования (оценка селективности экстракции, качественного и количественного изменения состава при хранении) и верификации предложенного метода классификации.
Выявление степени селективности каждого используемого экстрагента к красителям определённой структуры путем сопоставления качественного состава экстракта с общим составом красящих компонентов чернил.
Оценка влияния срока хранения документа при его естественном или искусственном старении на эффективность предлагаемой классификации с параллельным проведением качественного и количественного определения состава чернил шариковых ручек методами ВЭЖХ и ГХ для одновременной оценки изменений цвета и состава штриха в динамике старения документа, т.е. будет изучено влияние процесса старения пишущих составов на изменение их цвета, а, следовательно, и на результаты их классификации.


Имеющийся у научного коллектива научный задел по проекту, наличие опыта совместной реализации проектов (указываются полученные ранее результаты, разработанные программы и методы)

Калиничев А. В. и Кравченко А. В. совместно участвовали в ноябрьской химической образовательной программе Образовательного центра «Сириус» в 2019 году, где в рамках исследовательского проекта для школьников впервые была осуществлена интеграция двух областей: анализа чернил синих шариковых ручек и цифрового анализа цвета, в результате которой была проведена первая попытка использования цвета чернил как аналитического сигнала.
Руководитель проекта, Калиничев А. В., является разработчиком пилотного подхода к использованию DCA для решения задачи кластеризации чернил синих шариковых ручек с использованием параметров кинетических кривых их искусственной УФ-фотодеградации [31]: было показано, что, действительно, цвет может выступать аналитическим сигналом для решения задач кластеризации пишущих составов. Далее это исследование в рамках курсовой работы «Применение цифрового анализа цвета для изучения кинетических процессов искусственного старения чернил шариковых синих ручек под воздействием УФ-излучения» продолжил Грязев И. П. под руководством Калиничева А. В, где были изучены кинетические кривые старения, а также исследовано влияние бумаги, на которую были нанесены чернила.
Калиничев А. В. обладает большим опытом в применении, апробации и создании новых методик цифрового анализа цвета оптических сенсоров. Автором были разработан новый подход к созданию стандартов цвета для проведения цветокоррекции на примере пластифицированных полимерных сенсоров, содержащих окрашенные компоненты: было показано, что проведение цифрового анализа цвета с использованием таких стандартов повышает точность проводимого анализа [35].
Калиничев А. В. с 2018 года занимается исследованием роли типа камеры и цветового пространства в цифровом цветовом анализе: после одной из основных международных научных конференций «Eurosensors 2018», посвящённым сенсорам, в том числе и оптическим колориметрическим сенсорам, была опубликована одна из первых работ в мире, в которой поднимается вопрос о создании объективного критерия для обоснованного выбора как устройства и типа освещения для считывания аналитического сигнала, так и цветового пространства для проведения DCA [36]. На данный момент принята к печати статья (DOI: 10.1016/j.snb.2021.130274), соавтором которой является Калиничев А. В., «Digital color analysis for colorimetric signal processing: towards an analytically justified choice of acquisition technique and color space», посвящённая этой теме, где в качестве такого критерия используется параметр robustness, в Sensors and Actuators B: Chemical (IF = 7.10).
Калиничев А. В. имеет опыт в теоретическом и модельном описании кинетических процессов, происходящих с окрашенными компонентами оптических сенсоров [37]: на основании решений уравнений диффузии Фика в применении к сенсорной фазе были продемонстрированы возможности сокращения времени анализа и оптимизации аналитических характеристик отклика сенсоров с течением времени.
Кравченко А. В. имеет большой опыт в области хроматографических и электрофоретических методов разделения и концентрирования, а также в области пробоподготовки образцов со сложной матрицей для последующего анализа. В 2019-2020 гг. работала в ресурсном центре методов анализа состава вещества научного парка СПбГУ, где решала широкий спектр задач методом ВЭЖХ: оценка протекания полноты химических реакций на основе количественного определения исходных соединений и продуктов, определение чистоты лекарственных препаратов, оценка молекулярно-массового распределения полимеров, качественный и количественный анализ сложных смесей и т.д. Основным направлением, которое лежит в основе её диссертационного исследования, является применение модификаторов на основе имидазолиевого катиона для расширения возможностей капиллярного электрофореза при определении биологически активных соединений. Имеется опыт разработки методик определения целевых аналитов: в рамках бакалаврской работы (2017 г.) найден метод определения биогенных аминов с совместным использованием ковалентных покрытий и онлайн концентрирования (пределы обнаружения снижены до 0.6–2.0 нг/мл) [38], а одним из главных результатов магистерской работы (2019 г.) является разработанный подход к определению гидрофобных и гидрофильных аналитов в одном цикле анализа с использованием ковалентных покрытий на основе β-циклодекстрина методом капиллярной электрохроматографии [39]. Кечин А. А. выполняет бакалаврскую работу, посвященную получению профилей синих шариковых ручек методом ВЭЖХ, соруководителем которой является Кравченко А. В.

[35] Kalinichev A. V., Pokhvishcheva N. V., Peshkova M.A. Novel color standards for digital color analysis of optochemical sensor arrays // Talanta. 2019. Vol. 197. P. 638–644.
[36] Kalinichev A. V. et al. Ion-Selective Optical Sensors: A New Look at Well-Established Techniques of Signal Acquisition // Proceedings. 2018. Vol. 2, № 13. P. 825.
[37] Kalinichev A. V., Pokhvishcheva N. V., Peshkova M.A. Significant Reduction of Analysis Time with Bulk Sensors Operating in Nonequilibrium Mode // Anal. Chem. 2019. Vol. 91, № 8. P. 5362–5370.
[38] Kolobova E. et al. Imidazolium ionic liquids as dynamic and covalent modifiers of electrophoretic systems for determination of catecholamines // Talanta. 2018. Vol. 188. P. 183–191.
[39] Kravchenko A., Kolobova E., Kartsova L. Multifunction covalent coatings for separation of amino acids, biogenic amines, steroid hormones, and ketoprofen enantiomers by capillary electrophoresis and capillary electrochromatography // Sep. Sci. PLUS. 2020. Vol. 3, № 4. P. 102–111.