Адаптивное моделирование экспериментальных условий при обработке пищевых продуктов (рыбы охлажденной) потоком ускоренных электронов

Бесплатный доступ

Применение математического моделирования в разных отраслях пищевой промышленности, как действенный инструмент политики ресурсосбережения пищевых систем, является инновационным решением в области повышения эффективности существующих технологий производства пищевой продукции на основе установленных закономерностей в процессе производства. Вопросы контроля операционного качества при осуществлении обработки пищевых продуктов потоком ускоренных электронов при отсутствии регламентированных стандартами доз излучения, кроме некоторых видов пряностей, для обеспечения безопасности и качества пищевой продукции, в частности рыбы охлажденной, требуют конструктивного подхода при общей прогнозируемости технологических параметров в специализированных радиационных центрах - операторах облучателя. Установлено, что поглощенная образцами чешуи карпа обыкновенного доза с высокой степенью корреляции 0,94 зависит от собственно дозы излучения и увеличивается до 7,51±0,04 кГр при облучении дозой 12 кГр или в 25,9 раза по сравнению с образцами, обработанными потоком ускоренных электронов дозой излучения 1 кГр. Выявлено, что операционное качество определяется воспроизводимостью результатов в установленных условиях производственного процесса обработки. В результате опытных апробаций разработаны математические модели разного типа для прогнозирования поглощенной дозы от экспериментальных условий на примере образцов чешуи карпа охлажденного: полиномиальная, 3D-график и arccos. Практическая значимость определяется возможностью проектирования экспериментальных условий при обработке охлажденной рыбы потоком ускоренных электронов без осуществления пробной обработки небольших партий пищевой продукции в радиационных центрах и использованием в качестве макета при технологических прогонах излучателей.

Еще

Математическое моделирование, arccos, карп охлажденный, доза излучения, поглощенная доза, технологические параметры, чешуя

Короткий адрес: https://sciup.org/140257371

IDR: 140257371   |   DOI: 10.20914/2310-1202-2021-1-17-22

Текст научной статьи Адаптивное моделирование экспериментальных условий при обработке пищевых продуктов (рыбы охлажденной) потоком ускоренных электронов

Технология обработки пищевой продукции потоком ускоренных электронов определяется требованиями стандартов ГОСТ ISO 14470–2014 «Радиационная обработка пищевых продуктов. Требования к разработке, валидации и повседневному контролю процесса облучения пищевых продуктов ионизирующим излучением» и ГОСТ 34157–2017 «Руководство по дозиметрии при обработке пищевых продуктов электронными пучками и рентгеновским (тормозным) излучением», исходя из целей проведения обработки: уменьшение микробиологической обсемененности, уничтожение вредителей и патогенной микрофлоры, продление срока хранения и др.

Пищевая продукция относится к биологическим объектам живой природы, соответственно для сохранения качественных характеристик и обеспечения безопасности согласно требованиям технических регламентов параметры обработки ионизирующим излучением применяются, исходя

Исследования зарубежных и отечественных ученых направлены на установление оптимальных доз ионизирующего излучения для разных видов пищевой продукции. Так, например, только промысловых рыб известно более 700 видов, отличающихся размерно-массовыми характеристиками, технохимическими свойствами, морфометрическими и морфологическими характеристиками. При этом отмечается вариабельность диапазона доз в разных литературных источниках, что может быть обусловлено рядом причин: разные виды облучателей и технические параметры их работы, неоднородность пищевых продуктов в разных партиях товаров (термическое состояние продукта и его размер, органолептические показатели и др.) [1].

В разных странах определены различные оптимальные дозы излучения, используемые для обработки охлажденной рыбы. В настоящее время многочисленными исследованиями установлено, в результате облучения дозами от 1 кГр до 3 кГр увеличиваются сроки годности охлажденной рыбы: карпа охлажденного – до 30 суток при температуре хранения 0 + 4 °C; морского окуня – до 25–28 суток при температуре + 0,6 °C; сардины в вакуумной упаковке – до 24 суток при температуре + 4 °C; сельди – до 10–14 суток при температуре + 2 °C; скумбрии – до 30–35 суток при температуре + 0,6 °C. Для сига оптимальной дозой излучения является доза 0,83–1,22 кГр, что при температуре + 3 °C обеспечивает срок годности 17–21 день. Увеличение дозы излучения до 2,5–5,0 кГр приводит к сокращению сроков годности морского окуня до 15–17 суток [2–5]. Облучение дозами свыше 4,5 кГр может приводить к окислительной порче рыбы, что подтверждается результатами исследований [2, 3, 6]. При увеличении дозы до 9 кГр происходит повреждение ДНК [7].

В настоящее время ввиду отсутствия регламентированных стандартами доз излучения в специализированных радиационных центрах – операторах облучателя предлагается осуществление пробной обработки минимальной партии пищевой продукции, исходя из достижения установленных целей.

Основополагающим вопросом в методологии построения СМК в радиационных центрах согласно требований ГОСТ Р ИСО 9001–2015 «Системы менеджмента качества. Требования» является структура документации системы,

Одним из важнейших решений для подбора технологических параметров без многочисленных экспериментальных апробаций при осуществлении обработки пищевой продукции потоком ускоренных электронов для достижения установленных целей является математическое моделирование, которое, по мнению [9,10] позволяет изучить реальный процесс и / или, продукт с помощью современных информационных технологий в результате создания физической, символической или абстрактной модели ситуации. При этом математическая модель, как некоторый набор формальных соотношений между показателями объекта исследования, разделяемыми на параметры и переменные, должна обеспечить адекватное описание процессов функционирования объекта и получить оптимальный вариант искомого решения [11, 12].

Математическое моделирование позволяет исследовать оптимальным образом и описывать разные технологические процессы с использованием инновационных приемов обработки сырьевых компонентов пищевой продукции, которые способствуют установлению требуемого значения уровня качества исследуемых видов продукции, а также осуществлять прогнозирование любых процессов, например теплообменных, и оптимальных условий ведения этих процессов, результат которых выражается в математической и графической формах, и обосновывать оптимальные условия ведения этих процессов [13–18].

Вопросы унификации и нивелирования отдельных стандартизированных процессов для обеспечения операционного качества при осуществлении процедуры облучения имеют важное значение для обеспечения безопасности и качества пищевой продукции, в частности рыбы охлажденной, обработанной потоком ускоренных электронов.

Цель работы – разработка математических моделей зависимости поглощенной дозы обработанного разными дозами ионизирующего излучения карпа обыкновенного охлажденного от экспериментальных условий.

Материалы и методы

Обработка карпа обыкновенного охлажденного прудового хозяйства осуществлялась дозами до 12 кГр линейным ускорителем электронов модели УЭЛР-10–10С2 с энергией до 10 МэВ в ЦРС УрФУ им. первого Президента России Б.Н. Ельцина в соответствии с требованиями ГОСТ 34154–2017 «Руководство по облучению рыбы и морепродуктов с целью подавления патогенных и вызывающих порчу микроорганизмов» и последующей оценкой операционного

Тимакова Р.Т.Вестник ВГУИТ, 2021, Т. 83, №. 1, С. 17-22 качества (OQ) для определения базовых данных при проведении оценки прогнозируемости работы линейного ускорителя и воспроизводимости результатов в планируемом диапазоне условий работы с точки зрения ключевых рабочих параметров, оказывающих влияние на поглощенную в продукте дозу. Характеристика электронного пучка и его рассеивания и способ транспортирования пищевых продуктов, характеризующие облучательное оборудование и не зависящие от вида пищевой продукции, относятся к рабочими параметрами согласно п. 8.3 ГОСТ Р ИСО/АСТМ 51431–2012 «Руководство по дозиметрии при обработке пищевых продуктов электронными пучками и рентгеновским (тормозным) излучением». Основными характеристиками пучка электронов и его рассеивания, относящиеся к технологическим параметрам самой установки, являются:

  •    максимальная энергия ускоренных электронов – 10 МэВ;

  •    максимальный размер поля облучения на расстоянии 10,0 см от выпускной фольги – 60,0 x 2,0 см;

  •    равномерность поля облучения - ±5%;

  •    частота сканирования электронного пучка – 1–3 Гц.

Транспортировка карпа охлажденного, размещенного в один слой в технологической загрузке, осуществлялась на конвейере со скоростью движения (5 ± 0,1) м/мин, геометрия облучения – двухсторонняя при однократном прохождении (рисунок 1).

Длина

Рисунок 1. Зона облучения технологической загрузки сканирующим пучком по ГОСТ 34154–2017

Figure 1. Irradiation zone of technological loading by scanning beam according to GOST 34154–2017

До и после процедуры облучения осуществлялся температурный контроль карпа – 0 ± 2 °С. Плотность рыбы составляла 0,987 ± 0,004 кг/м 3 .

ЭПР-спектроскопия осуществлялась по образцам циклоидной чешуи карпа, представленной костными образованиями в виде крупных «лепестков» и являющейся защитным барьером, в том числе от проникновения ионизирующего излучения, при этом аккумулирующей и поглощающей излучение, в соответствии с требованиями ГОСТ Р 52529–2016 «Мясо и мясные продукты. Метод электронного парамагнитного резонанса для выявления радиационно-обработанных мяса и мясопродуктов, содержащих костную ткань», согласно адаптированной автором методики пробоподготовки для последующей качественной и количественной идентификации методом электронного парамагнитного резонанса (ЭПР) согласно расчетной формулы определения поглощенных доз [5].

Исследования проводились в 10-кратной повторности. Полученные экспериментальные результаты обработаны с использованием стандартных статистических методов анализа с использованием пакета прикладных программ Microsoft Office Excel и Stat Soft Statistica.

Результаты и обсуждение

Проектирование ресурсосберегающих дифференцированных технологий, к которым можно отнести радиационные технологии, возможно при целенаправленном использовании математических моделей на основе первичных опытных данных. В результате проведенных экспериментальных исследований установлено, что после обработки карпа охлажденного разными дозами ионизирующего излучения наблюдается изменение основных параметров ЭПР-сигнала: амплитуды, ширины и площади в образцах чешуи карпа. С увеличением дозы излучения происходит усиление цепной реакции возбуждения свободных радикалов и интенсивности регистрируемого ЭПР-сигнала, при этом выявлено увеличение величины поглощенной дозы в образцах чешуи в 25,9 раза: с 0,29 ± 0,01 кГр при облучении дозой 1,0 кГр до 7,51 ± 0,04 кГр при облучении дозой 12 кГр с высокой степенью корреляции 0,94 (рисунок 2)

Доза излучения, кГр | Radiation dose, kGy

Рисунок 2. Динамика изменения поглощенной дозы в образцах чешуи карпа обыкновенного, обработанного разными дозами излучения, кГр

Figure 2. Dynamics of changes in the absorbed dose in samples of common carp scales treated with different radiation doses, kGу

Математическая модель зависимости поглощенной дозы от дозы излучения вобразцах чешуи карпа обыкновенного после обработки разными дозами ионизирующего излучения представлена в виде аппроксимирующего полинома третьего порядка с высоким коэффициентом аппроксимации R 2 = 0,997:

Y = 0,9 х 10-2 X 3 - 1,2 х 10-1 X 2+ 0,7625 X - 0,3 83 (1)

Для обоснования зависимости поглощенной дозы от дозы излучения и площади ЭПР-сигнала, как обобщающего параметра ЭПР-сигнала, использован метод матричного структурирования с построением исходной матрицы и представленной математической моделью в виде трехмерного графика поверхности (рисунок 3).

Рисунок 3. Поверхность отклика

Figure 3. Surface plot

Проведенные исследования позволили установить регрессионную зависимость изменения поглощенной дозы (Z) от дозы облучения (X) и площади ЭПР-сигнала (Y) для образцов чешуи рыбы, представленную уравнением ( R 2 = 0,87) : Z = 8,386-0,2246 X + 11522,34 Y + 8301,42 XY (2)

Используя разработанные модели зависимости поглощенной дозы (полиномиальная модель, модель: 3D-график) от отдельных параметров и численные массивы поглощенной дозы в разных точках технологической загрузки, построена математическая модель нелинейного типа следующего вида (коэффициент корреляции 0,901): arccos = 0,2481 + 0,00411 - V 5 х 2 + 2 , (3)

где δ x и δ y – изменение размерных характеристик объекта исследования.

Выбор нелинейной функции (arccos) для моделирования зависимой переменной (доза) был выполнен на основе анализа реальных значений исследуемого показателя в сопоставлении с картиной поведения массива нелинейных функций. Построенная модель является качественной и может быть использована для прогнозирования поглощенной дозы.

Заключение

Применение в радиационных центрах пробной обработки потоком ускоренных электронов минимальной партии пищевых продуктов является частным случаем для установления рациональных доз ионизирующего излучения, что не всегда целесообразно с точки зрения формирования логистических потоков и ограниченности сроков хранения непереработанного пищевого сырья ввиду удаленности производственных объектов от радиационных центров. При соблюдении установленных и закрепленных в Технических соглашениях технологических параметров: параметров излучателя и параметров процесса облучения, а также при предоставлении характеристик каждого конкретного вида продуктов, его размеров, плотности, насыпной плотности в технологической загрузке, термического состояния и целей обработки целесообразно осуществление математического моделирования, исходя из относительно неизменных экспериментальных условий. Разработанные в результате апробаций прогностические математические модели разного типа могут быть применены в практических целях для расчета рациональных поглощенных доз ионизирующего излучения и обеспечения безопасности и качества обработанного потоком ускоренных электронов карпа охлажденного, а также для моделирования продукта (макета, имитатора) в качестве замены реального продукта, используемого в технологических прогонах при изучении характеристик излучателя.

Список литературы Адаптивное моделирование экспериментальных условий при обработке пищевых продуктов (рыбы охлажденной) потоком ускоренных электронов

  • Тимакова Р.Т. SOPs: формализованный подход к применению радиационных технологий // Пища. Экология. Качество: тр. XVII Междунар. науч.-практ. конф. Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2020. С. 638-641.
  • Arvanitoyannis I.S., Stratakos A., Mente Е. Impact of irradiation on fish and sea food shelf life: A comprehensive review of applications and irradiation detection // Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2009. V. 49(1). Р. 68-112.
  • Erkan N, Giinlii A., Gene I. Alternative seafood preservation technologies: ionizing radiation and high pressure processing // Journal of Fisheries Sciences. com. 2014. V. 8(3). Р. 238-251.
  • Ozden O.M., Erkan N. Effect of different dose gamma radiation and refrigeration on the chemical and sensory properties and microbiological status of aqua cultured sea bass (Dicentrarchuslabrax) // Radiation Physics and Chemistry. 2007. V. 76. P. 1169-1178.
  • Timakova R.T., Tikhonov S.L., Tikhonova N.V. Ionizing radiation treatment as an innovative process approach in food storage technology for modern agriculture // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science conference proceedings. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Krasnoyarsk, Russia. 2020. С. 22015.
  • Gene I. Y., Diler A. Elimination of foodborne pathogens in seafoods by irradiation: Effects on quality and shelf-life // Journal of Food Science and Engineering. 2013. V 3. Р. 99-106.
  • Sakalar E., Mol S. Determination of irradiation dose and distinguishing between irradiated and non irradiated fish meat by real-time PCR // Food chemistry. 2015. V. 182. Р. 150-155.
  • Тихонов Б.Б., Тихонова Н.А. Особенности документирования систем менеджмента качества в пищевой промышленности // В сб. научных трудов II Международной научной конференции: Современное состояние экономических систем: экономика и управление. 2020. С. 332-336.
  • Суидукова Т.О., Ваиыкииа Г.В. Математическое моделирование и моделирование компетенций //Парадигмы современной науки. 2017. № 2(4). С. 12-21.
  • Sriraman В. Conceptualizing the model-eliciting perspective of mathematical problem solving // Proceedings of the Fourth Congress of the European Society for research in Mathematics Education (CERME 4). 2006. Р. 1686-1695.
  • Суходолов А.П., Марченко В.А. Системный анализ, моделирование, математическое моделирование. Иркутск: Байкальский государственный университет, 2018. 144 с.
  • Тарасик В.П. Физические основы структурно-матричного метода математического моделирования технических систем // Вестник Белорусско-Российского университета. 2016. № 1(50). С. 87-99
  • Кокарев М.А., Бутерус Н.С. Моделирование процессов тепломассообмена и их математическое описание // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2018. № 6(42). С. 179-181.
  • Кретова Ю.И., Цирульниченко JI.A. Математическое моделирование как эффективный инструмент прогнозирования и управления производственными процессами // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Пищевые и биотехнологии. 2018. Т. 6. № 1. С. 5-13.
  • Остриков А.Н., Богомолов И.С., Филипцов П.В. Математическое моделирование процесса диффузии жидких добавок внутрь экструдированных гранул комбикорма для рыб ценных пород // Вестник ВГУИТ. 2020. № 82(3). С. 1923. doi: 10.20914/2310-1202-2020-3-19-23
  • Dehdari L., Amani M.J., Parsaei R. Prediction of water solubility in ill-defined hydrocarbons at high temperatures: Modeling with the CPA-EoS//Fluid Phase Equilibria. 2017. V. 454. P. 11-21. doi:10.1016/j.fluid.2017.09.009
  • Lambert C., Laulan В., Decloux M. Simulation of a sugar beet factory using a chemical engineering software (ProSimPlus® ) to perform Pinch and exergy analysis // Journal of Food Engineering. 2018. V. 225. Р. 1-11. doi: 10.1016/j.jfoodeng.2018.01.004
  • Onwude D.I., Hashim N., Abdan K. Modelling of coupled heat and mass transfer for combined infrared and hotairdrying of sweet potato // Journal of Food Engineering. 2018. V. 228. Р. 12-24. doi:10.1016/j.jfoodeng.2018.02.006
Еще
Статья научная