Статистическое описание развития динамических процессов во времени осуществляется с помощью временных рядов. Для устранения случайных колебаний и построения аналитической функции тренда временного ряда применяется процедура аналитического выравнивания. Выбор вида функции тренда осуществляется методом конечных разностей, расчет параметров тренда ‒ методом наименьших квадратов. Целью данной работы явилось аналитическое выравнивание временного ряда числа разжижения кукурузной крахмальной смеси, полученного в опыте на приборе ПЧП-99. Механизм протекания клейстеризации крахмала с заданной скоростью разжижения в подобных условиях требует дополнительного теоретического и экспериментального изучения. Экспериментально установлено, что в кукурузной крахмальной смеси увеличение доли амилопектинового крахмала приводит при прогреве набухающей водно-крахмальной суспензии к повышению максимальной вязкости образующегося геля. В процессе дальнейшей клейстеризации кукурузной крахмальной смеси с повышением доли амилопектинового крахмала сила геля уменьшается за счет сохранения подвижности молекул воды при переходе в системе золь-гель, что способствует повышению числа разжижения. Расчеты показали, что процесс разжижения крахмального геля можно описать экспоненциальным уравнением тренда: y = a · ebt, являющимся частным случаем показательного тренда. Опытные данные не содержат аномальные значения, ошибка аппроксимации регрессионного уравнения тренда временного ряда составляет менее 5 %. Статистическая значимость коэффициентов линеаризованного уравнения тренда доказана в пользу гипотезы существования временного ряда. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его в прогнозных целях, обеспечивая точность до 95,42 % от общей вариабельности числа разжижения при отсутствии автокорреляции остатков первого порядка. Проверка нормальности распределения остаточной компоненты по RS-критерию показала адекватность трендовой модели, гипотеза об отсутствии гетероскедастичности по тестам Спирмена и Голдфелда-Квандта принимается.

1. Aue A. Time series: a first course with bootstrap starter. // Journal of Time Series Analysis. 2022. V. 43. P. 341–342. doi: 10.1111/jtsa.12606

2. Кизбикенов К.О. Прогнозирование и временные ряды. Барнаул: АлтГПУ, 2017.

3. Трофимец А.А., Трофимец Е.Н. Аналитическое выравнивание временных рядов: теоретические аспекты // Актуальные научные исследования в современном мире. 2021. № 11–3 (79). С. 262–267.

4. Низамитдинов А.И., Лашена Т.В. Моделирование временных рядов с помощью метода наименьших квадратов // Вестник ПИТТУ имени академика М.С. Осими. 2019. № 4(13). С. 17–27.

5. Трофимец А.А., Трофимец Е.Н. Аналитическое выравнивание временных рядов: прикладные аспекты // Актуальные научные исследования в современном мире. 2021. № 11–3 (79). С. 256–261.

6. Веревкин А.П., Муртазин Т.М. Моделирование производственных процессов на основе когнитивной информации и временных рядов // Системная инженерия и информационные технологии. 2022. Т. 4. № 1(8). С. 12–19.

7. Fu Z. – Q., Wang L. – J., Zou H., Li D. et al. Studies on the starch–water interactions between partially gelatinized corn starch and water during gelatinization // Carbohydrate Polymers, 2014. V. 101. P. 727–732. doi: 10.1016/j.carbpol.2013.09.098

8. Xing J. – J., Li D., L. – J. Wang, Adhikari B. Relationship between biphasic endotherms and multi-stage gelatinization of corn starch in excess water // LWT – Food Science and Technology, 2017. V. 81. P. 335–342. doi:10.1016/j.lwt.2017.04.012

9. Ai Y., Jane J. – I. Gelatinization and rheological properties of starch // Starch – Stärke. 2014. V. 67. №. 3–4. P. 213–224. doi:10.1002/star.201400201

10. Wang S., Copelan L. Molecular disassembly of starch granules during gelatinization and its effect on starch digestibility: a review // Food & Function. 2013. V. 4. P. 1564–1580.

11. Yang W.H., Rao M.A. Transient natural convection heat transfer to starch dispersion in a cylindrical container: numerical solution and experiment // Journal of Food Engineering, 1998. V. 36. № 4. P. 395–415. doi:10.1016/S0260–8774(98)00069–7

12. Xing J. – J., Li D., Wang L. – J., Adhikari B. Temperature thresholds and time-temperature dependence of gelatinization for heat-moisture treated corn starch // Journal of Food Engineering. 2018. V. 217. P. 43–49. doi: 10.1016/j.jfoodeng.2017.08.019

13. Pérez-Santos D. – M., Velazquez G., Canonico-Franco M., Morales-Sanchez E. et al. Modeling the limited degree of starch gelatinization // Starch – Stärke. 2016. V. 68. P. 727–733. doi:10.1002/star.201500220

14. Shang M., Chen H., Wang Yu., Li Q. Effect of single and dual heat–moisture treatments on the gelatinization properties and crystalline structure of normal corn starch // Starch – Stärke. 2016. V. 68. №. 11–12. P. 1196–1202. doi:10.1002/star.201500350

15. Jin N., Kong D., Wang H. Effects of temperature and time on gelatinization of corn starch employing gradient isothermal heating program of rapid visco analyzer // Journal of Food Process Engineering. 2019. V. 42. №. 7. P. e13264. doi:10.1111/jfpe.13264

16. ГОСТ 32159–2013. Крахмал кукурузный. Общие технические условия. М.: Стандартинформ, 2019. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200104210

17. ГОСТ ISO 3093–2016. Зерно и продукты его переработки. Определение числа падения методом Хагберга-Пертена. М.: Стандартинформ, 2019. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200140380

18. He Y., Lin Y. – L., Chen C., Tsai M. – H. et al. Impacts of Starch and the Interactions Between Starch and Other Macromolecules on Wheat Falling Number // Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2019. V. 18. P. 641–654. doi:10.1111/1541–4337.12430

19. Yousefi A., Razavi S.M. Dynamic rheological properties of wheat starch gels as affected by chemical modification and concentration // Starch – Stärke. 2015. V. 67. P. 567–576. doi:10.1002/star.201500005

20. Коптелова Е.К., Кузьмина Л.Г., Лукин Н.Д. Влияние влаготермической и экструзионной обработки кукурузного крахмала на его резистентность // Хранение и переработка сельхозсырья. 2018. № 1. С. 11–14.

21. Genkina N.K., Kozlov S.S., Martirosyan V.V., Kiseleva V.I. Thermal behavior of maize starches with different amylose/amylopectin ratio studied by DSC analysis // Starch – Stärke. 2014. V. 66. P. 700–706. doi:10.1002/star.201300220

22. Katyal M., Singh N., Chopra N., Kaur A. Hard, medium-hard and extraordinarily soft wheat varieties: Comparison and relationship between various starch properties // International Journal of Biological Macromolecules. 2019. V. 123. P. 1143–1149. doi: 10.1016/j.ijbiomac.2018.11.192