Теоретические и практические аспекты нового подхода к созданию потребительских свойств продуктов питания специального назначения на основе поликомпонентных смесей натуральных ингредиентов
Скачать 0.71 Mb.
|
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на: ХХ Научной конференции МСХА им. К.А. Тимирязева (Москва, 2001), IХ Международной научно-практической конференции «Стратегия развития пищевой промышленности» (Москва, 2003), Международной конференции и выставки «Аналитические методы измерений и приборы в пищевой промышленности» (Москва, 2003), Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания» (Москва, 2004), Второй Международной конференции «Технологии и продукты здорового питания» (Москва, 2004), ХХII Научной конференции МСХА им. К.А.Тимирязева (Москва, 2004), VI Международном симпозиуме «Новые и нетрадиционные растения и перспективы их использования» (Пущино, М.О., 2005), Конференции молодых ученых МСХА им. К.А.Тимирязева (Москва, 2005), ХХШ Научной конференции МСХА им. К.А.Тимирязева (Москва, 2005), ХI Международной научно-практической конференции «Стратегия развития пищевой отрасли» (Москва, 2005), Российско-Корейской научно-практической конференции восток-запад - «Эколого-экономические проблемы ХХI века», VIII Международной научно-практической конференции «Технологии и продукты здорового питания. Функциональные пищевые продукты». Москва, октябрь 2010 г., МГУПП, расширенных заседаниях профильных кафедр МГУТУ, МСХА им. К.А. Тимирязева и МИТХТ им. М.В. Ломоносова, а также расширенных заседаниях ученых советов ФГУ АО «Биомаш», ВНИИ «Продуктов адекватного питания» и НПО «Биоиндустрия». Публикации. По материалам диссертации опубликованы 69 печатных работ, в том числе девять патентов Российской Федерации и три монографии. Публикации автора имеются в Трудах Международных, Всероссийских, региональных научных конференций, конгрессов, симпозиумов, в журналах «Пищевая промышленность», «Хранение и переработка сельхозсырья», «Пиво и напитки», «Рыбная промышленность», и других отечественных и зарубежных изданиях. Личное участие автора являлось основополагающим на всех стадиях работы и состояло в формировании научных направлений, постановке задач и целей исследований, разработке экспериментальных и теоретических подходов к проведению работ и исследований, проведению самостоятельных экспериментов и опытов, статистической обработке результатов, а также в формулировании выводов и заключений. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, общих выводов, терминов и определений, использованных в работе, а также списка литературы и нескольких приложений. Текст диссертации изложен на 387 страницах, содержит 45 таблиц, 28 рисунков и 34 формулы. Список использованной литературы включает 287 наименований, в том числе 143 публикации иностранных авторов. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении к диссертационной работе обоснована ее актуальность, сформулированы цель и задачи исследований, научная концепция, а также положения, выносимые на защиту. Большинство исследований проводились в соответствии с программно-целевой моделью, см. рисунок 1. В первой главе проведён литературный обзор имеющихся мировых данных по выбранной теме исследований, в том числе: по оценке структуры и задач функционального питания, как базовой основы государственной системы профилактического здравоохранения; анализу и характеристике  Рисунок 1 - Программно-целевая модель исследований существующих технологий и процессов производства аминосодержащих пищевых добавок и экстрактов растительных субстратов, позволяющих максимально сохранить в конечном пищевом продукте нативные свойства и биохимический состав исходных сырьевых компонентов. Дана оценка, технического уровня, эффективности и качества технологического оборудования, применяемого при производстве функциональных продуктов питания, а также оценены перспективы создания указанных продуктов на основе новых сырьевых компонентов. Во второй главе автором описаны объекты и методы исследований. Базовой основой всех видов исследований являются методы математического моделирования изучаемых процессов, адаптированные к реальным процессам создаваемых пищевых производств. Экспериментальные исследования проводились по двум направлениям: 1). определение ряда производственных параметров и физико-химических характеристик исходных сырьевых компонентов, необходимых для адаптации выше указанным моделей и проведения практических расчетов по оптимизации параметров технологических процессов и состава рецептур функциональных продуктов питания; 2). проведение лабораторных, опытно-промышленных и промышленных экспериментов с целью масштабирования вновь разрабатываемых технологий и уточнения их технологических параметров и аппаратных схем. В качестве объектов изучения использованы различные виды натурального природного сырья, в том числе: мед пчелиный, сухой концентрат зеленого чая, картофельный крахмал, сухой ферментативный аминокислотный гидролизат, масло льняное, какао, сыворотка сухая творожная, экстракт боярышника, экстракт черники, экстракт пустырника, концентрированный яблочный сок, экстракт свеклы, экстракт корицы, экстракт мускатного ареха, томатная паста, экстракт эстрагона и левзеи сафлоровидной и др. Основные показатели качества и безопасности исходных сырьевых компонентов определялись общепринятыми и стандартными методами. При проведении аналитических исследований использовались современные методы физико-химического анализа, высокоэффективной газожидкостной и тонкослойной хроматографии. Количественный аминокислотный анализ проведен на жидкостном хроматографе модель L-8800 фирмы «Hitachi» (Япония). Анализы проводились в стандартном режиме анализа белковых гидролизатов, с использованием высокоэффективных ионообменных хроматографических колонок и специального нингидринового реагента для детектирования элюирующихся аминокислот. Концентрация танино-катехиновой смеси (т.н. ТКС) в растительном сырье определялась спектрофотометрически и методом Левенталя по ГОСТ 19885-74. Для объективной и достоверной оценки количественных показателей экспериментов использовались методы вариационного статистического и функционального анализа. В основу исследования положены методы математического моделирования изменчивости многопараметрических функционально-технологических свойств и технологических характеристик рецептурных смесей. В процессе исследований разработаны: математические модели взаимодействия компонентов в сложных многофункциональных системах; рассмотрена физика сплошных сред, формирующих эти системы, а также выполнен регрессионный статистический анализ их состояний. Значительное внимание уделено моделированию взаимодействий компонентов рецептурных смесей на основе учёта законов равновесной статистической термодинамики. Оптимизация функционально-технологических свойств гетерогенных рецептурных смесей на основе нечётких композиционных функций принадлежности. На первом этапе проведенных исследований изучены условия формирования и оптимизации функционально-технологических свойств (ФТС) смесей, состоящих из двух компонентов. В этом случае модель ФТС Y которой представляет собой линейную (по массовым долям M1 и M2) зависимость вида: Y = S1M1X1 + S2M2X2, M1 + M2 = 1, (1) где: X1 и X2 - значения свойства Y ингредиентов, а S1 и S2 - структурные факторы, опре-деляемые структурной неоднородностью смеси. Структурные факторы мультипликативно входят в каждое из слагаемых (1). При этом случайные распределения значений их величин не известны. Однако можно считать, что массовые доли M1 и M2 имеют нечёткие функции принадлежности m1(M1) и m2(M2), а ФТС ингредиентов имеют нечёткие функции принадлежности m1(X1) и m2(X2). Нечёткая функция принадлежности m(X) для смеси была определена в два этапа. На первом этапе определены нечёткие функции принадлежности для каждого из слагаемых (1):  , (2) ;Затем определена результирующая нечёткая функция принадлежности для смеси:  . (3)С учетом того, что массовые доли компонентов заданы чётко: M1 = 0.5 и M2 = 0.5 - нечёткие функции принадлежности m1(X1) и m2(X2) были заданы конечными множествами, см. рисунок 2: m1(X1) = {0; 0,25; 1; 1,00; 2; 0,25}; m2(X2) = {2; 0,25; 3; 0,50; 4; 0,75; 5; 1,00; 6; 0,75; 7; 0,50; 8; 0,25}. Тогда в соответствии с (2) и (3) результирующая нечёткая функция принадлежности для смеси определяется множеством:   .В большинстве случаев модель функционально-технологических свойств поликомпонентных смесей не может быть описана простой линейной зависимостью (1). Для таких случаев разработана модель функционально-технологических свойств гетерогенных рецептурных смесей на основе нечёткого регрессионно-факторного анализа. Оптимизация функционально-технологических свойств гетерогенных рецептурных смесей на основе нечёткого регрессионно-факторного анализа. Математическая модель представляет собой зависимость каких-либо функционально-технологических свойств Y рецептурной смеси от N-мерного вектора X = (X1, X2, …, XN) различных факторов при известных экспериментальных данных Yr = F (X = Sr). Вводя нечёткие композиционные функции принадлежности для R узлов интерполяции имеем:  (4)где: r = 1, 2, ..., R, а f(X - Sr) - некоторые парциальные функции принадлежности.  Рисунок 2 - Нечёткие функции принадлежности компонентов и результирующая нечёткая функция принадлежности смеси В качестве парциальных функций принадлежности f (X - Sr) использована зависимость вида:  , (5)где: параметр h2 = 22 определяет ширину парциальных функций принадлежности; 2 -дисперсия. Оценка Yоц ( X ) произвольной зависимости Y = F ( X ) формируется как совокупность значений { Yr } в виде нечёткой регрессионно-факторной зависимости вида:  , (6)где: H(X) - случайная функция с нулевым средним (H(X) = 0) и конечной дисперсией 2 = H2. Среднеквадратичная ошибка (СКО) аппроксимации (6) имеет вид:   (7)где: M - количество отсчётов Ym зависимости Y = Y(X) для m = 1, 2, …, M (M R). Применяя к (7) неравенство Коши Буняковского из функционального ана-лиза, определена верхняя граница СКО (СКО < sup СКО):  . (8)В качестве верхней оценки суммы  в выражении (8) можно взять величину: , (9)где:  - шаг разбиения шкалы Y на R значений.В качестве верхней оценки суммы  берется величина  . В этом случае верхняя оценка СКО восстановления значений зависимости Y = Y ( X ) определяется выражением вида:  . (10)Отсюда получим верхнюю оценку относительной СКО восстановления значений зависимости Y = Y ( X ):  . (11)Так, например, для функции Y = sin X получим (Ymax - Ymin) = 2, Y 2 = 0.5. При аппроксимации данной функции по R = 12 узлам интерполяции определяем, что верхняя граница точности восстановления M = 31 значения составляет  или sup СКОотн 4.52% для h = 0.45, 2 = 0.01. В процессе исследований применялась скорректированная оценка Yоц ( X ) произвольной зависимости Y = F ( X ) (6), как средне взвешенная величина совокупности значений { Yr } в виде нечёткой регрессионно-факторной зависимости: , r 1. (12)Определение входных параметров (12) производилась, путем минимиза-ции СКО:  ,  . (13)Минимальное значение h* параметра h определялось по оптимальному значению  параметра r с помощью зависимости: ,а верхняя граница СКО снова определяется выражением (10). В качестве частного случая получена регрессионно-факторная зависимость вида:  (14)некоторого функционально-технологического свойства Y ( M ) композита от вектора массовых долей M ингредиентов, входящих в состав компонентов композита. Например, если композитом является простая смесь из R ингредиентов с массовыми долями Mr (  ), имеющих ФТС Xr , то: (15) Описанный выше подход позволил: разработать методологию и алгоритмы моделирования состава поликомпонентных смесей на основе стохастического и нечёткого математического программирования, разработать методологию экспертного подхода для определения технологических характеристик готовых функциональных продуктов, создать модели численных методов расчёта важнейших реологических характеристик рецептурных смесей пищевых продуктов с учётом взаимодействия их компонентов. Методы оптимизации технологии промышленного производства. Для анализа и оптимизации кинетики технологического процесса производства функциональных сырьевых ингредиентов использована модифицированная математическая модель, стандарта IDFM (Integrated Definition Function Modeling), широко применяемого для моделирования многофункциональных процессов, в том числе, для описания различных видов биотехнологических процессов. В обобщенном виде данный подход можно охарактеризовать следующим образом. Технология промышленного производства «СФАГ-2» (сокращенно - ТЕХ) состоит из функционально связанных совокупностей и чередующихся во времени технологических операций (сокращенно - ТОП), рассматриваемых в их хронологической последовательности. Каждой предшествующей ТОП ставится в соответствие вектор St-1, предшествующего состояния ТЕХ, а текущей ТОП вектор St текущего состояния ТЕХ. В этом случае уместно предположить, что вектор состояния ТЕХ в текущий момент времени функционально (причинно или хронологически) связан с вектором состояния, определенным в предшествующий момент времени, что можно записать в виде функциональной зависимости: St = F(St-1;Ct; Pt; tHt), (16) В общем случае необходимо учитывать более глубокую хронологическую зависимость векторов состояний ТЕХ. Такая зависимость образуется благодаря обратной связи, существующей либо из-за повторяемости самих ТОП, либо организованной через внешнюю по отношению к рассматриваемой ТЕХ среду (продуктовый рынок). Например, если скалярная динамическая переменная st обозначает объем выпускаемой продукции в « t » - ый период времени, то в условиях ее реализации и расширенного воспроизводства данный объем будет через накопление зависеть от объемов продукции st-1, st-2, … st-r, выпущенной в « r » предшествующих периодов. Возможно также учесть эффект временного запаздывания и у других введенных выше величин - аргументов функции F. Поэтому в общем случае, как правило, получают многомерное динамическое уравнение состояния ТЕХ в виде разностной зависимости с соответствующими начальными условиями S0, C0, P0 : St = F (St-1, St-2, …St-r1; Ct, Сt-1, Сt-2, …Ct-r2; Pt, Pt-1, Pt-2, …Pt-r3; t / Ht), St=0=S0, Ct=0 = C0, Pt=0 = P0 , (17) Зависимость или оператор F задается с помощью ряда формул, в том числе: полиномиальных, тригонометрических, показательных или иных аналитических функций, а также графиков или таблиц. Так, например, одномерное динамическое уравнение состояний линейных ТОП в самом общем случае представлялось линейным разностным уравнением: st =  m st-m +  m ct-m + ht, (18)где: скалярные параметры m и m являются компонентами вектора Pm структурных параметров ТО. Параметры ТОП, описываемые приведенными уравнениями, представляют регрессионно - авторегрессионные объекты, или, кратко, РАР - объекты, описываемые уравнениями частного вида: st =  m ct-m + ht , st = m ct,m + ht, (19)называют регрессионными объектами, или, сокращенно, Р - объектами. Второе уравнение описывает статический объект с r + 1 входами и одним выходом. Объекты, описываемые уравнением: st =  m st-m + ht, (20)называют авто регрессиоными объектами, или, кратко, АР - объектами. При оптимизации задач по исследованию зависимости состояний ТЕХ от непрерывного значения времени « t » и аналитическом задании функции F - динамическое уравнение состояния задается в виде дифференциального уравнения: dS (t) / dt = F [S(t); C (t); P (t); tH (t)], (21) эквивалентного уже рассмотренному ранее разностному уравнению частного вида (первого порядка) St = F (St-1; Ct; Pt; t / Ht) при дискретном времени. С учетом принятых обозначений любые ТОП и ТЕХ рассматривались как функциональные или операционные элементы - операторы, с определенной Pt динамической структурой, рекуррентно (по шагам) преобразующие по закону F поток входных данных St-1, St-2, …, St-r в поток выходных данных St при наличии управляющего потока Ct и сопутствующих помех Ht . На основании описанных теоретических выкладок была разработана операторная оптимизационная математическая модель технологических стадий производства «СФАГ- 2». В соответствии с рассмотренной формализацией технологии - каждая стадия ТОП имеет следующие компоненты: вход, выход, контур операционной обратной связи и контур управления. В разработанных моделях количественный рост массы белка S в процессе производства «СФАГ- 2» описывался уравнением: dS(t)/dt = P1 S(t) + P2 C(t) + P3 H(t), (22) S(0) = 0, где: P1 , P2 и P3 - обобщенные параметры технологического процесса; С - управление в виде концентрации щелочно-кислотного ингибитора; H помеха. Дискретным аналогом данного уравнения является РАР модель: St+1 = (1 + P1 t) St + P2 t Сt + P3 t Нt , (23) S0 = 0. Управление было задано в виде пропорционального регулятора: Сt = - С0 ( St – S* ), (24) где: С0 - коэффициент отрицательной обратной связи; S* установка по управлению технологическим процессом. Таким образом, уравнение 23 получило окончательный вид: St+1 = (1 + P1 t - P2 t С0) St + P2 t С0 S*+ P3 t Нt , (25) Для проведения реальных технологических расчетов по оптимизации технологии производства функциональных сырьевых компонентов на базе модели была разработана специальная программа, реализованная в среде Excel. Указанные модели предусматривают формализацию содержательного описания технологий, в объеме достаточном для применения современного математического аппарата. Особое внимание было уделено системно-информационному обеспечению процессов моделирования: методологии моделирования; методам моделирования, включая численные методы; алгоритмам решения конкретных задач и их программной реализации. В третьей главе приведены обобщенные результаты теоретических и экспериментальных исследований по созданию новой ресурсосберегающей технологии промышленного производства «СФАГ-2» на основе натурального экологически чистого рыбного сырья, а также данные по экспериментальному обоснованию выбора и способов применения различных видов ферментов для оптимизации промышленного процесса ферментолиза. Технология и аппаратная схема промышленного производства «СФАГ-2» разработаны на основе процесса ферментативного гидролиза (аутолиза) белковосодержащих субстратов, преимуществом которого является то, что аминокислоты в ходе процесса производства практически не разрушаются. Кроме этого, целенаправленный гидролиз белков животного происхождения протеолитическими ферментами позволяет получать нутриенты с большим процентным содержанием и ассортиментом свободных аминокислот. На первом этапе исследований изучен биохимический состав исходного сырья. Результаты исследований исходного сырья. Для разработки технологии в качестве сырья были использованы живые тушки пресноводной рыбы «белый толстолобик пестрый» (Aristichthis nobilis), семейства карповых («Cyprinidae») и т.н. «субпродукты» - отходы переработки рыбы. Выбор толстолобика в качестве сырья был во многом обоснован тем, что в его тушке содержится очень мало жира, что гарантирует отсутствие токсинов в конечной продукции и существенно упрощает разработку технологического процесса. В таблице 1 представлены результаты исследований биохимического состава различных рыб внутренних водоемов Провинции Хубэй (КНР) в зависимости от вида рыбы и сезона вылова. Таблица 1- Биоимический состав тушки пресноводных рыб внутренних водоемов Провинции Хубэй, КНР в зависимости от вида и сезона вылова
Исследования биохимического состава различных тканей толстолобика показали, что основными соединениями, из которых построены его ткани и органы, являются вода, белки, липиды, минеральные вещества. Кроме них, в состав тушки входят продукты белкового и липидного обмена, углеводы и продукты их обмена, витамины, гормоны, ферменты, красящие вещества, см. таблицу 2. Таблица 2 - Содержание веществ в различных частях тела рыбы, %
Для характеристики состояния воды в тканях был использован показатель влагоудерживающей способности («ВУС»), который определялся как количество клеточного сока, выделенного тканью при механическом воздействии и выражался в единицах объема или массы сока на 100.0 г ткани или в процентах. Величина ВУС толстолобика колебалась в значительных пределах (23.0 - 25.0 %) и зависела от возраста особи, степени его сытости, температуры воды, мест и глубины обитания и других факторов. ВУС сырья была учтена при расчете величины гидромодуля рабочего раствора в реакторе на начальной стадии ферментолиза. Оптимизация процесса ферментативного гидролиза. При выборе протеаз для производства «СФАГ-2» основное внимание уделялось их специфичности, активности и стабильности в зависимости от значений рН, температуры, присутствия активаторов и ингибиторов. В исследованиях использовались: протосубтилин Г10х, коллагеназа, мегатерин Г10х, протеаза «С», амилопротооризин Г10х и «Савиназа». Характеристика параметров гидролиза сырья различными ферментными препаратами приведена на рисунке 3. Из приведенных на рисунке данных следует, что лучшими технологическими параметрами характеризуется фермент Флавозим 1000Л. В процессе исследований была изучена протеолитическая активность «субпродуктов», полученных из тушек ряда различных рыб, в том числе: скумбрии, толстолобика, берша, леща и карпа - была проведена серия экспериментов по определению активности комплекса кислых пептидгидролаз («КПГ») мышечной ткани рыб при рН мышечного сока 6.6 - 6.7. Активность комплекса пептидгидролаз (КПГ) мышечной ткани таких рыб, как карп, лещ, толстолобик пестрый при рН мышечного сока (6.6 - 6.7), как в весенний, так и в осенний периоды лова имеют низкие значения 0.02 - 0.06 ед / г. Низкую активность протеолитических ферментов мышечной ткани подтверждают и результаты исследований динамики буферной емкости азотсодержащих веществ в процессе посола.    | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Научное обоснование и практические аспекты разработки и оценки потребительских... Специальность 05. 18. 15 – товароведение пищевых продуктов и технология продуктов общественного питания |  | Формирование и оценка потребительских свойств эмульсионных соусов специализированного назначения Специальность: 05. 18. 15 – Технология и товароведение пищевых продуктов и функционального и специализированного назначения и общественного... |
| Научное обоснование принципов проектирования состава и потребительских... Технология и товароведение пищевых продуктов и функционального и специализированного назначения и общественного питания | | Методические указания по выполнению самостоятельной работы по дисциплине... «Технология продовольственных продуктов специального назначения и общественного питания» |
| Методические указания для выполнения самостоятельной работы по дисциплине... «Технология продуктов общественного питания» направления 260500 «Технология продовольственных продуктов специального назначения и... | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Технология продовольственных продуктов специального назначения и общественного питания |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... «Технология продовольственных продуктов специального назначения и общественного питания» | | Программа кандидатского экзамена по специальности 05. 18. 15 «Технология... Научная специальность 05. 18. 15 «Технология и товароведение пищевых продуктов, и функционального, и специализированного назначения... |
| Шаззо Азамат Айдомирович Разработка технологии получения и изучение... Обучающая цель – совершенствовать навык работы в группе при выборе правильного ответа | | Основная образовательная программа (ооп) магистратуры, реализуемая... Аннотация основной образовательной программы по направлению подготовки 260800. 68 «Технология продукции и организация общественного... |
| Рабочая программа учебной дисциплины химия 2012г Спо 260201 «Технология молока и молочных продуктов» входящей в состав укрупненной группы специальностей 26000 Технология продовольственных... | | Рабочая программа дисциплины рабочая программа дисциплины «введение... Профильная направленность: Производство продовольственных продуктов и потребительских товаров |
| Программа по дисциплине «пищевая химия» Технология продуктов питания” и 655600 “Производство продуктов питания из растительного сырья”, включающая определенный объем знаний,... | | Дисциплина: «Методы оценки свойств сырья и продуктов питания» |
| Основная профессиональная образовательная программа Технология продукции общественного питания (базовая подготовка), входящей в состав укрупненной группы специальностей 260000 Технология... | | Тема: загрязнение продуктов питания Цель занятия: познакомиться с проблемой загрязнения продуктов питания различными веществами извне |
