Адаптивное моделирование экспериментальных условий при обработке пищевых продуктов (рыбы охлажденной) потоком ускоренных электронов
Автор: Тимакова Р.Т.
Журнал: Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий @vestnik-vsuet
Рубрика: Процессы и аппараты пищевых производств
Статья в выпуске: 1 (87), 2021 года.
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.
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
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