Россия
Красноярский край, Россия
Россия
Россия
Цель исследований – раскрыть закономерности изменения содержания белка в смеси текс-турата из нативного и пророщенного зерна и муки в зависимости от вклада составляющих компонентов для прогнозирования функциональных свойств полуфабриката. Задачи: разработать математическую модель для прогнозирования содержания белка в полуфабрикате. В Инжиниринговом центре Красноярского ГАУ была разработана технологическая линия, запатентована конструкция для проращивания зерна, обоснованы режимы и выявлены особенности функционирования. В качестве основного сырья применялась нативная пшеница, а дополнительными компонентами служили пророщенные зерна сои, кукурузы, овса и др. Подготовительный этап исследований включал в себя: проращивание зерна, смешивание с нативным зерном пшеницы в соотношениях 10; 15; 20; 25 % соответственно. На основном уровне исследования выполнено экструдирование смеси, получение текстурированной муки и ее внесение в соотношениях 3; 5; 7; 10 % в состав мучных смесей на основе муки высшего, 1-го, 2-го сортов и обойной муки. Предложена математическая модель, раскрывающая закономерности изменения содержания белка в смеси текстурата из нативного и пророщенного зерна и муки в зависимости от вклада составляющих компонентов для прогнозирования функциональных свойств полуфабриката. Окончательная модель адаптирована для получения смесей муки соответственно из текстурата с пророщенным зерном сои, кукурузы, овса и другого в соотношениях 10; 15; 20; 25 % и мукой высшего сорта, 1-го, 2-го сорта, обойной мукой – 3; 5; 7; 10 %.
пшеница, пророщенное зерно, экструзия, текстурат, мука, смесь, белок, технология, детерминация, моделирование
Введение. Совершенствование технологий переработки зерновых культур за счет целенаправленного изменения физико-механических и биохимических свойств зерна является актуальной задачей. В связи с этим перспективным решением данной задачи является применение экструзионных технологий трансформации растительного сырья [1]. Для улучшения качественных характеристик экструдата или текстурированной муки, помимо основного компонента (пшеница, ячмень, овес), используют различные добавочные ингредиенты [2, 3], позволяющие повысить пищевую и энергетическую ценность готового продукта.
Известны исследования по использованию двух- и многокомпонентных смесей в пищевых системах (кормопроизводстве и продуктах питания) [4, 5].
В дополнение к основному сырью в зависимости от назначения используется измельченный картофель, белково-витаминный коагулят, жимолость, брусника, малина, чеснок, торф, вермикулит и др. В пищевых системах также целесообразно обогащать сырье и продукты питания биологически активными веществами путем использования биоактивированного (пророщенного) зерна [6–8].
Например, ранее авторами [9] проведена оценка энергетического дохода технологии
производства текстурированной муки на основе пшеницы и пророщенной кукурузы. Исследования показали, что увеличение доли пророщенной кукурузы в смеси приводит к росту количества содержащихся в готовой продукции сахаров, крахмала, биологически активных веществ и каротина. Энергетический доход по сравнению с технологией получения текстурированной муки из пшеницы возрастает на 0,16 МДж/кг сухого вещества.
Для устранения недостатков при проращивании зерна (высокие энергетические затраты, продолжительность и материалоемкость оборудования) учеными Красноярского ГАУ было разработано, запатентовано и изготовлено устройство для проращивания зерна [10].
Разработанное устройство способствует более широкому использованию экструзионных технологий для модификации существующих и разработке новых продуктов с высоким содержанием белка.
Задачи: разработать математическую модель для прогнозирования содержания белка в полуфабрикатах; адаптировать модель для муки из высшего, 1-го и 2-го сортов и обойной муки с использованием корректирующих экспериментов.
Материалы и методы. В Инжиниринговом центре Красноярского ГАУ разработана технологическая линия, запатентована конструкция установки для проращивания зерна, обоснованы режимы и выявлены особенности функционирования.
Анализ исходного сырья, промежуточных продуктов и готовых полуфабрикатов проводился с использованием утвержденных методик в научно-исследовательском испытательном центре Красноярского ГАУ. В качестве основного сырья применялась нативная пшеница, а дополнительными компонентами служили пророщенные зерна сои, кукурузы, овса и других культур. Проведено комбинирование основных (мука высшего, 1-го и 2-го сортов, обойная мука) и дополнительных компонентов (текстурат с пророщенным зерном) в соотношениях 3; 5; 7; 10 % по массе соответственно для получения мучных смесей.
Для выявления закономерностей изменения свойств зерна на всех стадиях технологического процесса проведен анализ содержания белка (рис. 1).
* Этапы биохимического анализа компонентов сырья.
Рис. 1. Схема исследований полуфабрикатов
При разработке математической модели использован математический аппарат корреляционно-регрессивного анализа, а также инструменты компьютерной статистики [11–13]. Для проверки адекватности (достоверности) использован критерий Пирсона, а значимость коэффициентов регрессии определена с использованием критерия Стьюдента. Независимость остатков регрессии установлена по критерию Дурбина – Ватсона [14].
Результаты и их обсуждение. Подготовительный этап исследований включал в себя проращивание зерна, смешивание с нативным зерном пшеницы в соотношениях 10; 15; 20; 25 % соответственно.
На основном уровне исследования выполнено экструдирование смеси и получение текстурированной муки, которую смешивали с мукой высшего, 1-го и 2-го сортов, обойной мукой в соотношениях 3; 5; 7; 10 % соответственно с получением различных комбинаций мучных смесей.
Предложена математическая модель определения количества белка в смеси текстурата и муки (y, %) в зависимости от количества белка в основном компоненте текстурата (x1, %), доли проращиваемого зерна в смеси для экструзии (x2, ед.), количества белка в пророщенном зерне (x3, %), количества белка в текстурате (x4, %), доли текстурата в мучной смеси (x5, %), количества белка в муке (x6, %), которая представляется следующими функциями (рис. 2, табл.):
,
,
,
,
где b1 = –6,519586617; b2 = –7,272404764; b3 = –7,239885532; b4 = –7,223109385;
b5 = 2,099945659; b6 = –8,756220475; b12 = 0,4550644959; b13 = 0,4677059963; b14 = 0,4687906048;
b15 = 1,085483801; b16 = 0,3697526956; b23 = –0,0006426297176; b24 = –0,003328450891;
b25 = –0,4085815146; b26 = 0,02471554207; b34 = 0,0; b35 = –0,001457066561; b36 = 0,0;
b45 = 1,015414972; b46 = –0,003015036311; b56 = –2,375174692, b11 = 0,5142376341,
b22 = 0,1075735234, b33 = 0,0; b44=0,0; b55 = –18,89182986, b66 = 0,1810442415.
Рис. 2. Закономерность изменения количества белка в смеси
текстурата и муки (y, %) в серии 92 опытов
Качество сглаживания экспериментальных данных определяется уровнем детерминации и относительной погрешностью приближения. В данной предметной области коэффициент детерминации R2 = 96,9951 % оказался выше 95 %, а максимальная относительная погрешность в опытных точках maxΙδΙ = 3,0270 % не превосходит 5 % (табл.).
При анализе серии 92 опытов установлено, что среднее значение результатного показателя количества белка в смеси текстурата и муки оценивается в 11,47 % при стандартном отклонении 0,39 и при вариации показателя 3,44 % (вариация не превышает 5 %). Аналогичный вычисленный показатель имеет среднее значение 11,4697, стандартное отклонение 0,39 и вариацию 3,4383, что свидетельствует о его большей устойчивости по вариабельности.
|
219 |
с оценкой отклонений теоретически предсказанных данных от фактических данных, полученных в серии опытов
|
Характеристика мучная смесь |
Номер опыта* |
Кол-во белка в основном компоненте текстурата, % |
Доля проращиваемого зерна в смеси для экструзии, ед. |
Кол-во белка в пророщенном зерне, % |
Кол-во белка в текстурате, % |
Доля текстурата в мучной смеси, ед. |
Кол-во белка в муке, % |
Кол-во белка в смеси текстурата и муки, % |
Расчетное кол-во белка в смеси текстурата и муки, % |
Отклонение f(x) от y, ед. |
Относительное отклонение f(x) от y, % |
|
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
y |
f(x) |
e |
d |
||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенный горох 15 %) + мука ВС** |
10 |
15,48 |
0,15 |
26,79 |
14,95 |
0,03 |
10,80 |
10,92 |
10,9250 |
0,0005 |
0,0048 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенная кукуруза 10 %) + мука ВС |
20 |
15,48 |
0,10 |
13,20 |
14,29 |
0,03 |
10,80 |
10,90 |
10,9037 |
–0,0009 |
–0,0084 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенный рапс 20 %) + мука 1С |
30 |
15,48 |
0,20 |
13,10 |
15,82 |
0,05 |
11,10 |
11,34 |
11,3367 |
0,0006 |
0,0057 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенная соя 15 %) + мука 1С |
40 |
15,48 |
0,15 |
12,10 |
15,22 |
0,05 |
11,10 |
11,31 |
11,3062 |
0,0002 |
0,0019 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенная пшеница 25 %) + мука 2С |
50 |
15,48 |
0,25 |
13,99 |
15,01 |
0,07 |
11,60 |
11,84 |
11,8404 |
0,0020 |
0,0170 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенный овес 15%) + мука 2С |
60 |
15,48 |
0,15 |
9,94 |
13,56 |
0,07 |
11,60 |
11,74 |
11,7384 |
0,0014 |
0,0117 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенная пшеница 15 %) + мука ОБ |
70 |
15,48 |
0,10 |
13,99 |
14,98 |
0,10 |
11,50 |
11,85 |
11,8488 |
0,0005 |
0,0038 |
|
Экструдат (пшеница : пророщенная кукуруза 15 %) + мука ОБ |
90 |
15,48 |
0,15 |
13,20 |
13,75 |
0,10 |
11,50 |
11,73 |
11,7248 |
–0,0002 |
–0,0019 |
Заключение. Предложенная математическая модель, раскрывающая закономерности изменения содержания белка в смеси текстурата из нативного и пророщенного зерна и муки в зависимости от вклада составляющих компонентов, использована для исследования и прогнозирования функциональных свойств группы полуфабрикатов.
Методом корректирующих экспериментов доказана устойчивость по вариабельности содержания белка в смеси. Модельное представление результатного показателя адаптировано для получения смесей для муки соответственно из текстурата с пророщенным зерном сои, кукурузы, овса и других культур в соотношениях 10; 15; 20; 25 % и различными сортами муки с долей текстурата 3; 5; 7; 10 % в общем объеме.
1. Остриков А.Н., Абрамов О.В., Рудомет-кин А.С. Экструзия в пищевых технологиях. СПб.: ГИОРД, 2004. 288 с.
2. Швецов Н., Походня Г., Саламахин С. Новые комбикорма с экструдированным зерном // Животноводство России. 2009. № 10. С. 43–44.
3. Оценка эффективности производства экструдированных кормов на основе смеси зерна и растительных компонентов / В.В. Матюшев [и др.] // Вестник КрасГАУ. 2015. № 11. С. 140–145.
4. Чаплыгина И.А., Матюшев В.В., Семенов А.В. Влияние массовой доли пророщенных семян рапса в смеси на питательную ценность экструдатов // Вестник КрасГАУ. 2021. № 5 (170). С. 161–167.
5. Матюшев В.В., Чаплыгина И.А., Семенов А.В. Использование четырехкомпонен¬тных смесей, с предварительным проращиванием рапса, в экструзионных техноло¬гиях // Вестник КрасГАУ. 2021. № 6 (171). С. 130–135.
6. Околелова Т., Раздуев В. Повышение ценности зерна проращиванием // Комбикорма. 1999. № 2. С. 36–37.
7. Матюшев В.В., Чаплыгина И.А., Семенов А.В. Использование пророщенного зерна пшеницы в экструзионных технологиях // Вестник КрасГАУ. 2020. № 11(164). С. 184–189.
8. Пономарева Е.И., Алехина Н.Н., Бакаева И.А. Хлеб из биоактивированного зерна пшеницы повышенной пищевой ценности // Воп¬росы питания. 2016. Т. 85, № 2. С. 116–121.
9. Матюшев В.В., Чаплыгина И.А., Семенов А.В. Оценка энергетического дохода технологии производства текстурированной муки // Вестник КрасГАУ. 2024. № 4 (205). С. 209–215.
10. Пат. 2769803 C2 Российская Федерация, МПК A01C 1/02. Устройство для проращивания зерна / В.В. Матюшев, В.Н. Невзоров, А.В. Семенов [и др.]; заявитель Краснояр. гос. аграр. ун-т. № 2020131218; заявл. 21.09.2020; опубл. 06.04.2022.
11. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022660431 РФ. Экспертно-аналитическая модель получения хлебобулочных изделий с использованием текстурированной муки из растительных смесей на основе зерна / И.А. Чаплыгина, В.В. Матюшев, А.А. Беляков; заявитель Краснояр. гос. аграр. ун-т. № 2022619750; заявл. 25.05.2022; опубл. 03.06.2022.
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022613485 РФ. Экспертно-аналитическая модель получения энергонасыщенных экструдатов из питательных смесей на основе зерна / И.А. Чаплыгина, В.В. Матюшев, А.В. Семенов, А.А. Беляков; заявитель Краснояр. гос. аграр. ун-т. № 2022612862; заявл. 02.03.2022; опубл. 14.03.2022.
13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665188 РФ. Имитационная модель получения экструдированного продукта из двухкомпонентной растительной смеси / В.В. Матюшев, А.С. Аветисян, И.А. Чаплыгина [и др.]; заявитель Краснояр. гос. аграр. ун-т. № 2023663618; заявл. 29.06.2023; опубл. 12.07.2023.
14. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
