Адаптивное моделирование экспериментальных условий при обработке пищевых продуктов (рыбы охлажденной) потоком ускоренных электронов
https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-1-17-22
Аннотация
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.
Об авторе
Р. Т. ТимаковаРоссия
д.т.н., доцент, кафедра пищевой инженерии, ул. 8 Марта/Народной воли, 62/45, г. Екатеринбург, 620144, Россия
Список литературы
1. 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.
2. Arvanitoyannis I.S., Stratakos А., 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.
3. Erkan N., G?nl? А., Genс I. Alternative seafood preservation technologies: ionizing radiation and high pressure processing // Journal of Fisheries Sciences. com. 2014. V. 8(3). Р. 238–251.
4. ?zden ?.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. Р. 1169–1178.
5. 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.
6. Genс ?.Y., Diler А. 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.
7. 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.
8. 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.
9. Сундукова Т.О., Ваныкина Г.В. Математическое моделирование и моделирование компетенций // Парадигмы современной науки. 2017. № 2(4). С. 12–21.
10. Sriraman B. 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.
11. Суходолов А.П., Марченко В.А. Системный анализ, моделирование, математическое моделирование. Иркутск: Байкальский государственный университет, 2018. 144 с.
12. Тарасик В.П. Физические основы структурно-матричного метода математического моделирования технических систем // Вестник Белорусско-Российского университета. 2016. № 1(50). С. 87–99
13. 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.
14. Кретова Ю.И., Цирульниченко Л.А. 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.
15. 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. 19–23. doi: 10.20914/2310–1202–2020–3–19–23
16. 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. Р. 11–21. doi:10.1016/j.fluid.2017.09.009
17. Lambert C., Laulan В., Decloux М. 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
18. Onwude D.I., Hashim N., Abdan К. 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
Рецензия
Для цитирования:
Тимакова Р.Т. Адаптивное моделирование экспериментальных условий при обработке пищевых продуктов (рыбы охлажденной) потоком ускоренных электронов. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2021;83(1):17-22. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-1-17-22
For citation:
Timakova R.T. Adaptive modeling of experimental conditions in the processing of food products (chilled fish) by the flow of accelerated electrons. Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2021;83(1):17-22. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-1-17-22