автореферат диссертации по технологии продовольственных продуктов, 05.18.04, диссертация на тему:Разработка способов контроля качества спредов на основе компьютерных технологий

На правах рукописи

Пприноо Дмитрии Борисович

РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СПРЕДОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 05.18.04 - «Технология мясных, молочных, рыбных и холодильных производств»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ставрополь 2009

003466310

Работа выполнена и ФГОУ В110 Воронежском государственном аграрном университете им. К.Д. Глинки

Научный руководитель: кандидат технических паук,

Пономарев Аркадий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Серов Александр Владимирович

доктор технических наук, доцент Садовой Владимир Всеволодович

Ведущая организация - ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт маслоделия и сыроделия г. Углич Ярославской области.

Защита диссертации состоится 28 апреля 2009 г. в 13:00 чае. на заседании диссертационного совета Д 212.245.05 при ГОУ ВПО «СевероКавказский государственный технический университет» по адресу: 355028, г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2, ауд. 308 К.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СевКавП'У.

Автореферат разослан 18 марта 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

В.И. Шипулип

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Контроль качества пищевых жнрои был, есп. и остается актуальной проблемой. Пол контролем качеепт понимается выявлении соответствия продукта заявленному сертификату, установление его аутентичности и безопасности. До сих пор не существует удовлетворительных алгоритмов экспертизы качества жиров, особенно комбинированных жиро» и спрсдов. Эта проблема связана с неопределенностью количества и характера параметров необходимых и достаточных для характеристики продукта. Многие интегральные физнко-химическис и химические характеристики жиро» носят непостоянным вариативный характер, не существует общепринятых критериев и алгоритмов, применяемых в экспертизе жировых продуктов. 15 первую очередь это связано со сложным составом объекта: в настоящее время в жирах обнаружено и идентифицировано несколько сот химических соединений относящихся к разным классам. Получение и сопоставление большого количества экспериментальных параметров превращает задачу идентификации и контроля качества п набор сложных аналитических процедур. Часто в экспертизе жировой продукции используктт экспертные оценки нескольких экспертов, вместе с тем отсутствует алгоритм автоматической обработки этих оценок и проверки их на достоверность. Применение компьютерных технологии существенно облегчает проведение процедуры экспертизы, если разработанные алгоритмы сопоставления многочисленных параметров, характеризующих качество и безопасность контролируемых жиров сведены в набор прикладных компьютерных программ. Актуальным является создание электронных баз данных по жирнокислотпому составу и свойствам индивидуальных и смешанных жиров и разработка алгоритмов идентификации жиров с применением этих баз данных. Компьютеризированный поиск оптимальных решений позволяет не только оцепить качество готовой продукции, но и разработать новые рецептуры спредов с заданными технико-эксплуатационными и потребительскими свойствами, что также имеет важное практическое значение. Таким образом, компьютерная поддержка экспертизы качества и разработки рецептур позволяет сокращать время и материальные расход:,I на данные процедуры, повысить достоверность и эффективность экспертизы.

Теоретические и практические исследования опирались па работы отечественных ученых Твердохлеб Г'.П., Вышемирского Ф.А., Гуляева-Зайцева С.С., Ивашкина Ю.Л., Протопопова И.И., Рудакова 0.1э., Панова В.Г1. и др.

Целыо работы являлось создание алгоритмов контроля качества и аутентичности масложирооой продукции и разработка математических моделей позволяющих прогнозировать технологические и потребительские свойства многокомпонентных продуктов и находить оптимальные технологические решения.

В соответствии с поставленной целью определены основные задачи:

1. Разработать алгоритм расчета пищевой ценности жиро» по обобщенному критерию, включающему содержание основных и эсеенциалъных жирных кислот, учитывающий их коэффициенты веса, определенные экспертным путем с использованием статистически, обоснованных методов..

2. Разработать алгоритм построения идентификационных зон, позволяющий по серии экспериментальных хроматографических и физико-химических данных проводить экспертизу на соответствие заявленному качеству или виду жировой продукции, обнаруживать се фальсификацию.

3. Создать базу хроматографических и физико-химических данных, необходимых для разработки алгоритмов оптимизации состава и свойств спредов.

4. Разработать обобщенную целевую функцию, позволяющую но набору целевых частых функций находить оптимальные решения по количественному составу, технологическим и потребительским свойствам спредов.

5. Разработать программные продукты, позволяющие реализовать алгоритмы и модели, применяемые при создании новых рецептур и оценки качества конечной жировой продукции.

6. Определить оптимальные составы спредов. содержащих молочный жир и типовые заменители молочного жира.

7. Разработать рецептуру сиреда и проект Н'ГД.

Методы исследовании. Алгоритмы и математические модели реализованы в пакетах прикладных программ Borland Delphi, Excel ХР, MailiCad. Статистическую обработку данных проводили с использованием программ Slalislica 6. Данные о жирпокислотном составе получены с помощью метода капилярной ГЖХ на приборах «Цвет 800» и «Шимадзу-GC14B». Теплофизичсские свойства изучали на приборе ДТА оригинальной конструкции, разработанным Яковлевым В.Ф., Полянским К.К., Снегиревым С.Л. и др.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработана оригинальная обобщенная целевая функция, позволяющая по серии частных целевых функций описывать изменение важнейших технологических и потребительских свойств спреда, прогнозировать его качество в зависимости от массовой доли смешиваемых компонентов и от жириокислотного состава.

2. Разработаны принципы построения и прототип экспертно-аиалитической системы, позволяющей по контрольным каргам проводить экспертизу жиров на соответствие заявленному сертификату или государственному стандарту. Система включает базу данных по жирпокнелотпому составу (16 жирных кислот), показателю преломления, температурам плавления и отвердевания.

3. Предложены программные комплексы для расчета пищевой ценности жиров, определения сорта жиров, определения цвета жировой

продукции с применением сканер-технологии и компьютерной обработки ц и ф рои ого и зображе 11 и я.

4. Исследованы многолетние статистические данные о жирпокислотпом состапе животных и растительных масел, обнаружено наличие дополнительных признаков натуральности продуктом, которые выражаются и существовании корреляционных зависимостей жирнокислотного состава при его варьировании от условий формирования продукции.

5. Разработаны принципы построения, построены па бумажных носителях и в электронном виде номограммы, позволяющие контролировать заданное качество енредов при варьировании жирнокиелотного состава смешиваемого молочного и пемолочиого жиров.

Положения, выносимые на защиту:

1. Электронная база данных но физико - химическим, технологическим и потребительским свойствам спрсдов, содержащих переменный состав молочного и частично гидрогенизировапиых и фракционированных растительных жиров и обобщенная нелепая функция, позволяющая рассчитан, соотношение жиров с произвольным заданным набором свойств.

2. Алгоритм построения контрольных карт и прототипы экенертпо -аналитических систем контроля качества и аутентичных жиров.

3. Бинарные составы спреда на основе жира «Союз 52Ь», «Эколакт» -1403-34Н и молочного жира, обладающего высокими потребительскими свойствами.

4. Номограммы на бумажных носителях и в электронном виде, позволяющие эффективно контролировать технологические параметры выработки спредоп.

5. Цифровая цветомстрия в оценке цвета жировой продукции.

6. Усовершенствованная технология производства спреда па основе разработанных критериев пищевой ценности жиров.

Практическая значимость. Созданы прикладные программы: «Расчет обобщенного критерия пищевой ценности Г<1,»; «Система идентификации жиров» включающие алгоритмы и модели, позволяющие сократить время и материальные расходы па контроль качества продукции, заметно повысить его эффективность, надежность и достоверность. Программы могут быть использованы на рабочем месте оператора, инженера-технолога, в учебном процессе.

Созданный алгоритм оптимизации жировой фазы спрсдов использован при разработке новой рецептуры спреда и апробировал па ОАО завод молочный "Верхнемамонский".

Получены зависимости физических свойств жиров от состава бинарных композиций, которые можно использовать при разработке рецептур жировой продукции с заданными свойствами.

АицоГпщчя работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

• Международных научно-практических конференциях: «И. В. Мичурин и агротехнические аспекты производства плодов и овощей на современном этапе» (Воронеж, 2005), «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2006), Областной научно-практической конференции «Шаг к профессионализму» (Воронеж, 2006), на совещании ассоциации «Черноземье» (Воронеж. 2005), на ежегодных отчетных научных впутривузовских конференциях ВГАУ.

Реализация и внедрение результатов работы.

Разработанный пакет прикладных программ внедрен в ОАО «Воронежский молочный комбинат» и применяется для контроля качества пищевых жиров. н лаборатории массовых анализов ВГАУим. К.Д. Глинки.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы из 118 наименований и приложения. Работа изложена на 162 страницах машинописного текста (основной текст занимает 149 страниц), содержит 60 рисунков и 27 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, описываются цели и задачи исследования, научная новизна и 11ракти чсскаи зиач и мость.

В первой главе проанализированы существующие математические и статистические методы оптимизации технологических процессов и рецептур пищевых продуктов, рассмотрены принципы построения экспертных систем для оптимизации многофакторного технологического процесса и многокомпонентного состава пищевых продуктов.

Существует несколько математических моделей поиска оптимального решения для многокомпонентных систем. Зачастую возникает необходимость в прогнозировании ситуации, а также поиск оптимального решения. При этом применение классических методов оптимизации сдерживается комплексным характером процессов, описываемых большим количеством выходных величин.

Рассмотрены достоинства и недостатки ряда обобщенных целевых функций и обобщенных критериев, условия и ограничения в применении этих методов многопараметрической оптимизации. Обсуждена возможность алгоритмизации определения весовых коэффициентов контролируемых параметров и определения достоверности экспертных оценок с помощью статистической обработки результатов оценок.

Например, алгоритм обобщенной целевой функции Fo6 затруднительно применять и чистом виде, без использования граничных условий.

накладываемых на величину частых целевых функций, если псе частные функции имеют линейный характер.

Важным элементом при оптимизации является назначение коэффициентов веса каждого оптимизируемого параметра. Распространенный метод — определение коэффициентов веса с помощью экспертов, который представляет собой, по сущест ву, обычное обсуждение, с той лишь разницей, что свос мнение эксперты выражают не словами, а цифрами. Экспертная оценка может быть также успешно алгоритмизирована и подвержена математическому анализу. Предложено достаточно много методов определения экспертных оценок: метод парных сравнений связан с использованием нескольких матриц, которые заполняют- эксперты. Он не достаточно гибок, оценки жестко детерминированы попарным сравнением. Итоговые коэффициенты веса полученные при парном сравнении показателей, не могут принимать произвольные значения н зависят от числа показателей и числа экспертов. Важность некоторых показателей сложно сравнить между собой попарно.

Более топкую настройку коэффициентов веса и больший выбор для экспертов предоставляет метод оценки валеноенш параметров в (нишах. Этот метод требует меньшего числа таблиц и межтабличных операций. При помощи 4-5 экспертов десятибалльная система позволяет точнее оценить разницу в важности параметров, чем практически двухбалльная система парных сравнений. Метод непосредственного назначения коэффициентов веса - требует от каждого отдельного эксперта проводит!, сверку суммы коэффициентов веса "вручную", что несколько затрудняет процедуру алгоритмизации и автоматическую обработку результатов экспертизы.

Текущий предупредительный контроль технологических процессов может быть осуществлен в разных условиях, и с учетом их выбирают ту или иную его схему. Одной из разновидностей таких условий являются те, для которых характерен небольшой объем каждой выборки и (или) невозможность постулировать заранее вид распределения значений контролируемых показателей (или имеют место изменения параметров распределения, которые трудно учитывать оперативно). Такие условия характерны и для контроля аналитических процессов. В подобных условиях могут быть использованы несколько разновидностей контрольных карт (КК). К настоящему времени разработано большое количество контрольных карт, которые делятся на три вида: КК Шухарта, приемочные и адаптивные. КК представляют простой графический метод оценки управляемости процесса по результатам сравнения измерений с заданным» контрольными границами.

Во второй главе описаны методы исследования, приведены данные о свойствах объектов исследования, дана характеристика используемых пpot раммных продуктов.

Липиды из пищевых продуктов вначале выделяли экстракционным методом, предложенным для данной группы продуктов, исключающим термическое воздействие на объект. Затем жирные кислоты переводили в

летучие метиловые или этиловые сложные эфирм. Получение метиловых эфиров жирных кислот производили метанолнзом и щелочной среде нейтральных масел и жиров (кислотное число менее 2). Затем проводили реакцию тарификации. В качестве эталонного стандарта применяли смесь, метиловых эфиров известного состава, а тшоке смеси метиловых (этиловых) эфиров жирных кислот подсолнечного, льняного и кунжутного масел и молочного жира, состав которых хорошо известен и легко идентифицируется. Газохроматографичсский анализ выполняли па газовых хроматографах «Цвет 800» (Россия) и «Шимадзу-СС14В» (Япония), оснащенных пламенно-ионизационными детекторами. Для хроматографи-ровапия применяли кварцевые капиллярные колонки длиной 50 м, внутренний диаметр 0,25 мм (неподвижная фаза 1-ТАГ') или 30 м, внутренний диаметр 0,25 мм (50% фенил - 50% диметилполисилоксан, ZB-50). Газ-носитель гелий или азот марки о.с.ч., расход газа-носителя 90 см'/ми'И, расход водорода 32 см3/мин. Программировали температуру Т| колонки 70 °С (600 с), 'IV-180 "С (600 с), скорость нагрею 2 град/мин, Т3=190 °С (для ZB-50) или 220 °С (для П'ЛР), время экспонирования до 3600 с. Т.,™ = 250 °С, ТД1Ш = 250 °С.

Для калибровки хроматограмм строили отдельные графики для метиловых эфиров насыщенных и ненасыщенных жирных кислот. С учетом того, что такие графики имеют линейный вид и параллельны но 2 точкам.

В третьей главе рассматриваются способы оптимизации технологической схемы оценки качества спредов.

Одной из задач данной работы является определение наиболее перспективного заменителя молочного жира для создания новых рецептур спредов.

Для научного обоснования выбора жировой системы и степени замены молочного жира при производстве епреда, был проведен сравнительный анализ содержания ряда наиболее важных жирных кислот и молочном жире, гипотетически идеальном жире, жирах «Союз», «Эколакт» и спредах с заменой молочного жира на 20, 30, 50 и 70%. Жировая система «Союз 52L», а также «Эколакт» 1403-3411 по содержанию ненасыщенных жирных кислот располагается на графике между молочным и идеальным жирами, причем гораздо ближе к идеальному.

Полученные данные позволяют говорить о том, что использование жиров «Союз 52L» и «Эколакт» I403-34H в качестве заменителя молочного жира в производстве спредов позволяет снизить содержание насыщенных жирных кислот и увеличить содержание ненасыщенных, а 20-40% замена, привела к пропорциональному смещению данной величины в область характерную для гипотетически идеального жира.

Выполненный нами теоретический анализ и экспериментальные исследования триглицеридного и жирпокиелотного состава жировой фазы коровьего жира, растительных жиров серии «Союз«, «Эколакт» были положены в основу разработки технологии производства спреда с частичной заменой молочного жира жирами немолочного происхождения.

Первоочередной задачей было определение оптимального соотношения молочного и немолочного жира в жировой фазе масла. Данную задачу решали с помощью исследования процесса плавления жировой фазы модельных масел, па специализированном приборе для дифференциального термического анализа пищевых жиров (рис. 1).

Д1,°С

Рис. 1. Термограммы модельных образцов смешанных жиров: 1 - 50 % немолочпого жира в жировой фазе; 2 - 40 % пемолочлого жира в жировой фазе; 3-30 % немолочпого жира в жировой фазе; 4 - 100 % молочного жира в жировой фазе.

Были определены зависимости между наблюдаемыми термическими эффектами и массовой долей немолочного жира в жировой фазе масла. Из полученных зависимостей, можно сделать вывод о том, что наблюдаемые термические эффекты, а именно изменение площади характеристичных эндотермических пиков, величина и смещение максимумов этих пиков в область более низких температур находятся в тесной корреляции с массовой долей немолочного жира. Положение максимумов эндотермических пиков обратно пропорционально величине его массовой доли. Изменение величины площади пиков имеет также обратно пропорциональную зависимость от массовой доли «Союз 52Ь».

В результате проведенных исследований установлено, что увеличение массовой доли немолочпого жира на каждые 10 % приводит к снижению температуры плавления основной фракции жировой фазы в среднем па 1 °С и что, по всей видимости, так же влияет на температуру массовой кристаллизации глицеридов.

Нами предлагается использовать для оценки пищевой ценности жиров обобщенный критерий пищевой ценности Ш,:

Ш. = £ / л-,")

где /?А - значение обобщенного критерия пищевой ценности для э-го жирнокислотного состава; а, - коэффициент веса для ¿-й жирной кислоты; х? - содержание /-й жирной кислоты для в-го варианта жирпо-кислотиого состава; х? - нормирующее значение для /-й жирной кислоты;. т -количество жирных кислот.

В качестве нормы (идеального состава) взяли содержание данной выборки жирных кислот в женском молочном жире. Этот выбор логичен и неоспорим в первую очередь с точки зрения детского питания, однако нет серьезных оснований отказываться от распространения этой нормы на все возрастные категории.

Коэффициенты веса для жирных кислот находили экспертным путем. Для чего использовали метод непосредственного назначения а, пятью экспертами, которые оценивали сравнительную важность рассматриваемых жирных кислот, включенных в обобщенный критерий. В этом методе оценки каждый /-ый эксперт для каждой жирной кислоты должен был назначить коэффициент веса я, таким образом, чтобы сумма всех коэффициентов веса, назначенных одним экспертом для различных кислот, равнялась единице. Математически это требование можно записать так:

л

1=1,(1,

»=1

где п - число экспертов. Усредненные значения а, применяли в дальнейших расчетах. Чтобы определить, насколько согласованы опенки экспертов, находили коэффициент вариабельности, равный отношению величины стандартного отклонения к среднему :

Г = 5,/а ;

?»/2 -

(Г.«,)2

Л

п(п-\)

Значения коэффициента вариабельности показывает величину разброса экспертных оценок. При К<0,2 оценки экспертов можно считать согласованными. В случае 1^>0,2 целесообразно провести с экспертами содержательное обсуждение важности оцениваемых параметров, после чего повторить экспертизу. При сохранении величины разброса целесообразно учитывать вероятностный характер экспертных оценок. Вторым способом оценки согласованности мнений экспертов использовали коэффициент конкордации

¡г „

ш"(и -л)

где Я - сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения; п - число экспертов; т - число объектов экспертизы.

Таблица 1. Пищевая цечпосч i> различных жирок, выраженная обобщенным критерием RL_____ ___ _ _

Жирная кислота Смо 0 С |80 C|8 1 С| 8:2 R1,

Коэффициент веса а, 0,02 Jus; 0,03 0.5 0.1

Женский

молочный жир 6 20,2 9,4 29,2 7,2 1,2 1,00

Коровий

молочный жир 11,1 28 9 26 3,5 1,3 1,01

Козий

молочный жир 10,3 25 12,5 29 3 0,1 0,93

Лошадиный

молочный жир 5,6 20,6 1,3 23 16,2 7,6 1,53

Овечий

молочный жир 6,8 20 12,7 31,6 2,9 1,9 1,05

Олений

молочный жир 10,1 21,8 18,8 22,4 4,1 3,1 1,06

Бараний жир 3 25 21 37 3 0,9 1,14

Говяжий жир 3,4 24,7 20 35,5 2,5 0,6 1,07

Кокосовый жир 18,5 9 3,5 7,5 2 0,5 0,38

Кукурузное

масло 0,3 12 2 40 45 0 1,47

Оливковое масло 0 14 60 12 1 1,46

Пальмовое масло 1,3 43 5 39 9 0,5 1,39

Пальмоядровый жир 16,3 8 2 16 2 1 0,54

Подсолнечное масло 0,2 7 5 26 46 0,2 1,20

Свиной жир 1,4 24,3 12,5 43 9,4 0,7 1,27

Соевое масло 0,2 11 3,9 22 53 7,5 1,89

«Союз 521.» 3,1 41,7 3,7 37,2 8,1 0 1,29

«Эколакт» 1403-34М 1,8 36,2 4,0 41,3 11,9 0,3 1,38

Применение критерия RL позволяет количественно сопоставлять пищевую ценность индивидуальных и комбинированных жиров, в том числе спредов. Пользуясь этим критерием можно разрабатывать рецептуры жировых продуктов из комбинации растительных жиров, которые по своему составу и ценности будут близки к животным и молочным жирам.

В четвертой главе рассматриваются вопросы, связанные с реализацией предложенных алгоритмов расчета пищевой ценности жиров, определения сорта жиров и программной реализацией экспертно-аналитической системы, позволяющей проводить экспертизу жиров.

Программа расчета пищевой ценности жира Данный програмпый продукт реализован с использованием специализированной среды Borland Delphi 7.0. Программа имеет многооконный интерфейс, позволяющий в удобной для пользователя форме осуществлять ввод исходных данных и вывод конечных результатов. Программа позволяет экспертам выбирать

способ расчета коэффициентов веса и контролировать согласованность принят ого решения по коэффициенту вариабельности.

Па рис. 2 в качестве примера приведен внешний вид формы для

ШШй Ш к I íüs Ш1МШВШЖ ЙШШИ 1

ТаблиылшО гоэг спирта i Tj6i*va Л '« aniiepi л . Таблица кмиртаТайгицадпя 0 гоамтюрга -,

i Кис лог л МиристниоплЛ Г! пльмигмнов jcre ¡Ьммолснооая^умма j

:МН|Ш<ЛШтпл. -Г...........-vjl ".....п Я ( t

:ПаяьММТ1«100 и Н - ''0 й 1 t

:Ст^орнмооая ' ' Ш \ t 1 Шй \ l 0

;Лимолоилн ;П««опкиопая ООО 0 п 0 i (1

I » :.»«--«(••«:.,«.»•» Базоваятаблице

: Эксперт Миристинипп« П аяьмнгниоо) С те лрнмопая (Олнмиовая jЛимоновая |llwmi\enMií»|CjMMa

Экспорт 1 шшт "

Эксперт 2 : Экспорт 3 !Эксперт 4

■Як[:пир| 5

осе а

. Кл»Ф плрмпЛ

ЗнАЧШМС Кч1 »кМмргоп мок обсуждение doxchoctm оцсниоас ТЛМПЛСТ ИПЖЧИИу р.пброЛД ЭКСППр! ¡j*ne V>0.2 чвлпе.мПрдлнп пронести ми* параметров. после чего лоитор na» оценок При V<-fl.2 оценки i.ojnvpumiiinroB ;• jjX Закрыть

Сазооая табп»4в

Рис. 2 Определение коэффициен тов веса методом парных сравнений

При определении коэффициентов веса пользователь может просмотреть и отредактировать таблицу, содержащую оценку экспертов для 6 наиболее распространенных жирных кислот (миристиновой, пальмитиновой, стеариновой, олеиновой, л тюлевой и линоленовой). На рис. 3 приведено окно, в котором выводятся итоги оценки ЯЬ.

Ш

¡Кислота Миристимовэ^ Пальмитинов] Стеариновая Олеиновая [Пинопевая |лнкопе«опа^|

¡Значения бШУЙк" 0-24 0.27 0.09 0.0G

Сумма коэф. а еса П.0000

;íí3t аеобхмт ост« дошю лрдоесхк ищ^шг- иров?.;1 ада«- 'мьндочде r:-;t¡ fífÜJ !Н<:Ч>

Идеальный состав:1Же,,см,й мо"очный жир

Кислота Миристнноо^11г^ьмитииов|Стеармноиая Олеиновая [Лнмолевая ¡Линояековзя(

[Значения 9.4 29.2 7.2 1.2

Исследуемый образец жира; =

(Кислота М ириетинойЭ^П альммт инов| Стеариновая 0 леиноеая ]/1инояевая ]Линолекоиая]

Значение обобщенного критерия RL:

Печать

!:v£' расчет критерия)! ^ Закрыть окно

Рис. 3 Расчет обобщенного критерия пищевой ценности жира RL

Экспсртио-аиалитическая система (Система идентификации жиров). Программа предназначена для экспертизы качества и идентификации растительных, животных и комбинированных жиро» но ГОСТ 30623-98 и Р 52253-2004. Система содержит пополняемую и редактируемую базу данных (для 40 растительных, животных жиров, маргаринов, заменителей жиров) в которую включены диапазоны содержания наиболее распространенных 16 жирных кислот: масляной (С4:0), каприновой (Ci 0:0), лауримовой (С 12:0), миристииовои (С 14:0), пальмитиновой (С16:0), стеариновой (С 18:0), олеиновой (С 18:1), лииолевой (С18:2), линоленовая (С 18:3), эруковой (С22:1) и додекадиеновой (С22:2), (CJ6:I), (С20.0). (С22:0), (С24:0), а также температуры плавления и температуры отвердевания, коэффициента преломления.

Па рис. 4 приведена форма в которую оператор вводит в соответствующее поле экспериментальные данные по жирпокислотному составу пробы.

- < V щ, < i' „ч ашшшшйш - Шп

Baa!iorcho«i-pjirDöJxi

NORM

WIN MAX

С 4.4) í......О ... fó............... мтт i

с i О: о Г ° О ¡(j

С 170 j.........с .......О js................. авш

С 14:0 г......ó í tu' Ja ..... V.»

П IG.D Г.....¿3 "*"Í4 ti?"............. МЙШ ;

С1С1 Г "о 1 "o¿ ftíí............ нж

Í С 1В.0 ""' Т.э ' 4. 4 |'э................ ■Ш i

С 10-1 .....ж.» Г ¿7.1 ........."" ШСШ!

с )в г .......14 "/3 féc'............ ЯвЯ

\ С 18:3 ■ О [ 0.1 Шп ■ ив

$ С. 70.-D С tí" i fi'S....... «•да ?

-Л С 20:1 Í ""Ö.7 : " i J mm

С 22:0 ' 2 Л ; *A «3........ i» а

С 22. Т .....""о "S3 40?2 »ss* ;

С 22:2 !.......0 1 ■ "O |o............. мин

С 24:0 [......i?i ! "'¿У .............. тала

. , OIB . .... Í2~........... ■■ [

Г пя ! 0 o $r..... щшш

м "i'.'i'cä ¡i:m....... ятя j

■ - fcl 4- — - с

i ___ J. ij? C^^alton

Рис. 4. Построение контрольной карты

Форма содержит нормируемые диапазоны контролируемых показателей (минимальные и максимальные допустимые значения по ГОСТ, содержание жирных кислот и физические показатели). В случае, если экспериментальные данные соответствуют нормативам, в столбце появляется результат расчета соответствия декларируемому продукту - «Yes» на голубом или синем фоне или «No» на красном фоне. «Yes» па синем фоне указывает на то, что показатель находится в коридоре допустимых значений, «Yes» на темно-синем фоне указывает на то,' что показатель находится на границе допустимого диапазона, с учетом погрешности определения. «No» указывает на то, что по данному показателю исследуемый образец жира не

соответствует нормативу, что дает основания сделать заключение, что жир не идентичен заявленному сорту или фальсифицирован.

Оператор имеет- возможность просмотреть контрольную карту жира по нормализованным показателям. На этой карте представлен коридор допустимых значений (голубой цвет), все допустимые значения контролируемых показателей варьируют от 0 до 100. Синим и темно-синим цветом обозначены отклонения на 10 и 20% от нормы. Экспериментальные точки представлены в черных кружках, если они выходят из коридора допустимых погрешностей активируется окно «\Varmng», в котором указаны показатели, выходящие за пределы коридора.

Под контрольной картой приведены нормированные значения контрольных показателей, чем они ближе к 50, тем ближе показатель к идеальному значению. Для сопоставления нормированных показателей с исходными ниже приведены минимальные и максимальные значения идентификационных критериев (рис. 5).

панппяннннннн......

• - .: "' ; Л.. ' .•'•• л. -,— —!-......1 - --»-- *

ь

ЯмНН ' ятштШаШШя

'■>. . }>',! ;Н2 Г-I М 115 »56 М ГЛ М «О Ш т т Г,« Ш К?? т ш

!и5 и 5 с а и с |.з ^ £ н I! !.1 с,- V. в о и г:л : а

Рис. 5. Контрольная карга жира но нормализованным показателям

Для облегчения идентификации используется дополнительный прием — контрольная карта в которой па оси ординат приведена шкала содержания жирных кислот в % от общего содержания кислот, а на оси абсцисс даны обозначения 16 контролируемых кислот. Синими линиями ограничен коридор допустимых значений, красной линией соединены точки с экспериментальными значениями. Если красная линия выходит за пределы допустимого диапазона, следует заключение о неаутентичности данного жира декларируемому сорту. По профилю красной линии можно оценить качественное соответствие исследуемого образца тому или иному жиру, сопоставив его с идентификационными картами индивидуальных жиров (рис. 6.).

аандартизованиым диапазонам содержания 16 жирных кислот ( Ось ординат- численные значения контролируемых показателей

Для управления набором данных предусмотрена навигация базы данных, просмотр, редактирование, добавление записей. Предложенная структура экранов обеспечивает дружественный пользователю диалоговый графический ХУтс^в-интерфейс, обеспечивающий проведение экспертизы качества жиров.

Алгоритм определения обобщенной-целевой функции. Зачастую оптимизация состава осуществляется опытным путем перебором вариантов с их оценкой экспертами, в первую очередь, по консистенции и органолептике. Уже на конечной стадии констатируются полученные результаты (жирнокислотный состав, теплофизические характеристики и показатели, нормируемые ГОСТами), дается сравнительная характеристика продукта. Нами предлагается новый алгоритм оптимизации состава жировой фазы. Он основан на поиске максимума обобщенной целевой функции, построенной из частных целевых функций, характеризующих изменение важнейших характеристик комбинированного жира, в котором массовая доля ш2 (%) немолочного жира изменяется от 0 до 100%. Математически обобщенную целевую функцию можно выразить в следующем виде:

У 1Гша, ——--> тах . (1)

£ * Г" 1101771 ' ' >

к'1 к

Ре - обобщенная целевая функция для бинарной смеси жиров; а,„ -фактор желательности, изменяется от 0 до 100, если частная целевая функция растет с увеличением массовой доли жира-заменителя аК-тз, если она

уменьшается а„г~ 1 OQ-my, ак - фактор веса частной целевой функции, о* изменяе тся в пределах от 0 до 1, сумма всех at должна быть равна 1. F¿""~"' _ нормализирующее значение для частной целевой функции Fk. При максимизации частной целевой функции fk"om=fkn"vcJ а при се минимизации

f mrm p. min

~ ' к -r¡, ■

Предложенный нами новый фактор желательности а„, вносит мри суммировании элемент нелинейиости, позволяющий обнаружить, при каком составе одна функция начинает превалировать над другой. Фактор веса а* позволяет экспертным путем учитывать важность каждого частного оптимизируемого параметра. Для его определения используют ту или иную систему назначения веса (методом парных сравнений или по балльной системе оценок). Компьютеризированная обработка результатов экспертизы позволяет заметно ускорить работу экспертов. Статистическая обоснованность, согласованность экспертных оценок автоматически проверяется коэффициентом вариабельности.

Созданный алгоритм поиска максимума обобщенной функции осуществлен нами в виде программных продуктов в среде самых распространенных расчетных программ MS Excel ХР и Mathcad. Он дает возможность в считанные минуты по серии аддитивных или неаддитивных функций количественно сравнить априори или апостериори технико-эксплуатационную или потребительскую оптимальность того или иного жирового состава спреда, если известны, как минимум, характеристики исходных молочного и немолочного жира и их соотношение в готовом продукте. По рассчитанной величине Fg можно сравнивать качество разных партий и наименований спредов, корректировать пропорции при смешивании, если в этом есть необходимость.

При смешивании жиров жирнокислотный состав изменяется по аддитивной схеме и рассчитывается по правилу смешения (правило креста):

mjm \=(с-с\)1(с2-с)

где пц и т2 - массы молочного жира и жира-заменителя; С| и с2 - содержание в них соответствующей жирной кислоты, с - заданная концентрация кислоты в спреде. Разницы концентраций кислот всегда должны быть положительными. При компьютерном анализе автоматически строится линейная зависимость по двум точкам С| и с2 (с= c¡+bm2), где b -эмпирический коэффициент. Аналогично рассчитывается функция стоимости по двум точкам S\ и Sz (S=S¡+dm2), где d - эмпирический коэффициент, S, S¡, S2 - стоимость I кг спреда, молочного и немолочного жиров (значения S¡, S2 вводятся оператором). Система предусматривает граничные условия. Например, значения температуры плавления индивидуальных и смешанных жиров не должны быть выше 35-36 °С, а содержание твердых триглицеркдои при 35 °С (ТГГ) - не больше 5%. Как известно, более тугоплавкие жиры имеют нежелательный салистый, обволакивающий привкус. Температура плавления и содержание твердых жиров имеют определенные отклонения от

аддитивности, которые можно учитывать построением по экспериментальным данным полинома 2-й или более высокой степени. Г[ри отсутствии экспериментальных данных для промежуточных смесей в первом приближении применяют линейные зависимости этих величии, полученные поданным для исходных жиров: Т=Т)+/т2; 2,+/1ль, где /', М и

X - температура плавления, содержание твердых жиров и транс-изомерных кислот в спреде, а Ч\, Л/, и Z| - температура плавления, содержание твердых жиров и суммы ягринс-изомерных кислот в молочном жире соответственно,/ 8 и И - эмпирические коэффициент!,I для соответствующих показателей. Формируется таблица, в которую вносят оценки всех параметров в баллах, сделанные каждым экспертом. Табличный процессор рассчитывает отношение балла к сумме баллов /УДЛ1,- для каждого параметра и эксперта, что обеспечивает переход от опенок параметров в баллах к нормализованным значениям фактора веса, сумма которых для всех параметров равна 1,0 у любого эксперта. В итоге получают среднее значения я*, которое проверяют на вариабельность. .

Приглашенные для эксперимента 5 экспертов при проведении экспертизы наибольший вес назначили пищевой ценности спреда (а4=0,30), 2-й но значимости параметр - стоимость готового спреда — (а/,-0,23), 3-й параметр, характеризующий безопасность потребления - сумма трансизомерных кислот (й4=0,20), 4-й и 5-й - температура плавления и содержание твердого жира при 35 °С (о<=0,14 и 0,12 соответственно).

В табл. 2-3 представлены усредненные данные для анализируемых бинарных смесей «молочный жир-жир-заментель».

Таблица 2. Усредненные данные для бинарных смесей молочный жир - Эко.'ткт1403-34Н

пъ т„. ттг при 35 "С, % Цепа, руб/кг ш. I транс-мзомер ов См II с„,„ Сии С.,., Сщ-2 Сиз

0 33,0 2,0 87.0 1,01 0 10,5 27,5 11,0 27,0 4,2 1,0

¡0 33.2 2,3 83,6 1,05 0,5 9,6 28,4 10,3 28,4 5,0 0,9

20 33,5 2,5 80,2 1,08 1,1 8,8 29,2 9,6 29,9 5,7 0,9

30 33,7 2,8 76,8 1,12 1,6 7.9 30,1 8,9 31,3 6,5 0,8

40 34,0 3,1 73,4 1,16 2,1 7,0 31,0 8,2 32,7 7,3 0,7

50 34,2 3,4 70,0 1.20 2,7 6,2 31,9 7,5 34.2 8,1 0,7

60 34,4 3.6 66,6 1,23 3,2 5,3 32,7 6,8 35,6 8,8 0,6

70 34,7 3,9 63.2 1,27 3,7 4.4 33,6 6,1 37,0 9,6 0,5

80 34,9 4,2 59,8 1,31 4,2 3,5 34,5 5,4 3 8.4 ПоТ 0,4

90 35,2 4.4 56,4 1,34 4,8 2,7 35,3 4.7 39,9 и,1 0,4

100 35.4 4,7 53,0 1.38 5,3 1,8 36,2 4.0 41,3 11,9 0,3

Таблица 3. Усредненные данные для бинарных смесей молочный жир - Союз 521»

1"2 т,„ ТГГ при 35 Цена, руб/кг т. х трансизомер ов С..,« С, 6 0 С,«,-, С|Ц:Г С!»!

0 33,0 2 87,0 1,01 0 10,5 27,5 11 27 4,2 1

10 33,4 2,5 82,7 1,04 0,5 9,6 29,1 10,3 28,3 4,7 0,9

20 33,8 3,0 78,4 1,07 1,0 8,7 30.6 9,6 29,6 5,2 0,9

30 34,2 3,5 74,1 1,10 1,5 7,9 32,2 9,0 31,0 5,7 0,8

40 34,6 4,0 69,8 1,13 2,0 7,0 33,7 8,3 32,3 6,2 0,7

50 35,0 4,5 65,5 1,15 2,6 6,1 35,3 7,6 33,6 6,7 0,7

60 •35,4 5,0 61,2 1,18 3,1 5,2 36.9 6,9 34,9 7,2 0,6

70 35,8 5,5 56,9 1,21 3,6 4,3 38,4 6.2 36,2 7,7 0.5

80 36,2 6,0 52,6 1,24 4,1 3.5 40,0 5,6 37.6 8,2 0,4

90 36,6 6,5 48,3 1,27 4,6 2,6 41,5 4,9 38.9 8,7 0,4

100 37 7,0 44,0 1,29 5,1 1,7 43,1 4,2 40,2 9,2 0,3

На рис. 7 даны частные и обобщенные целевые функции для этих систем. Для того чтобы представить частные и обобщенную функцию в сопоставимом масштабе, значения некоторых функций помножены на 10, а для того, чтобы при оптимизационных процедурах избежать деления на ноль, при нахождении обобщенной функции для содержания транс-изомеров использовали значения 2+1.

шг

Рис. 7 Целевые функции для определения оптимальных соотношений в енреде молочного и немолочного жиров (а - Эколакт 1403-34Н; б - Союз 521.).

I [слепые функции: I - обобщенная; 2 - стоимости, 3 - температуры плавления;

4 - ншцевои ценности; 5 - содержания твердых жиров, 6 - содержания т/мне-нзомерных кислот

Результаты исследований следующие: максимальную обобщенную функцию имеет смесь молочного жира с Эколакгом 1403-34Н при концентрации последнего т2=30% (7^=91,4). Практически такое же решение найдено для смеси молочного жира с Союзом 52Ь (т2=30%, /:'й-90.0). Так как в обоих случаях значения обобщенной функции Г'я в диапазоне ш2=20-40% изменяются плавно (/^=88,0-90,0), имеется резон говорить не столько о точечном максимуме, сколько о диапазоне, в котором спред имеет оптимальные потребительские и технологические свойства. Таким образом, оптимальный состав качественного спреда может быть получен при смешивании 20-40% специализированного пемолочного жира и 80-60% молочного жира. Расчеты хорошо согласуются с органолептическими оценками.

Разработка технических номограмм. Этот метод оперативного поиска оптимального решения позволяет найти ответы по заданным значениям переменных но графикам без вычислений. На номограммах вычислительная работа заменяется выполнением геометрических операций, указанных в ключе пользования номограммой и считыванием ответов.

Для работы с номограммой необходимо знать жирнокислотный состав смешиваемой партии жира-заменителя и партии молочного жира и контролировать но номограмме, чтобы жирнокислотный состав готовой смеси был близок к диапазонам, характерным для натурального молочного жира.

На рис. 9 представлена номограмма, в которой приведены нормируемые (допустимые) для натурального молочного жира диапазоны, в границах которых возможны колебания содержания 6 наиболее распространенных в животных и растительных жирах высших карбоновых кислот: лауриновой (С12:0), миристиновой (С14:0), пальмитиновой (С16:0), стеариновой (С 18:0), олеиновой (С18:1), и линолевой (С18:2). Для молочного жира характерно большое содержание пальмитиновой и олеиновой кислот (~22-34%) и большой разброс допустимых для них значений содержания в триглицеридах (около 10%). В два раза более узкие коридоры и примерно одинаковое содержание характерно для миристиновой и стеариновой кислот (~8-13%), еще уже коридор (2-3%) и меньше содержание в молочном жире у лауриновой и линолевой кислот. На оси Л откладывали содержание жирных кислот (в % от суммы всех жирных кислот) в чистом молочном жире, на оси Б - содержание этих кислот в жире-заменителе. На оси абсцисс откладывали массовую долю т2 жира-эрзаца в % (от 0 до 100). Горизонтальными линиями обозначены верхние и нижние границы нормируемых диапазонов содержания жирных кислот в натуральном молочном жире.

В табл.4 приведены хроматографические данные о количественном содержании контролируемых жирных кислот в данной партии жира «Союз 521.» и в партии молочного жира, выработанного в п. Верхняя Хава Воронежской обл. Поочередно отметили экспериментальные точки на шкале А и шкале Б, провели отрезки соединяющие эти точки для каждой кислоты. В точке пересечения данных отрезков с верхней или нижней границей допустимого диапазона для каждой кислоты опустили перпендикуляр на ось абсцисс. Он указывает на состав смеси молочного и немолочного жира, при котором наблюдается экстремально допустимое содержание контролируемых кислот в натуральном молочном жире.

Таблица 4. Содержание основных жирных кислот в смешиваемых образцах молочного и немолочного жиров в % от суммы всех кислот,

Жирные кислоты С12:0 С14:0 С16:0 С18:0 С18:1 С18:2

Образец молочного жира 3,1 10,5 27,5 11,2 26,9 4,2

Образец жира «Союз 52Ь» 6,3 3,1 41,7 3,7 37,2 8.1

При соотношении жиров, близких к 1:1 уже ни по одной жирной кислоте комбинированный жир не соответствует молочному. Учитывая, что температура плавления и отвердения жиров определяется в первую очередь относительным содержанием в триглицеридах пальмитиновой и олеиновой кислот, и что незначительное превышение содержания эссеициалыюй линолевой кислоты даже полезно с точки зрения пищевой ценности, по номограмме 8 можно заключить, что при соотношении 20-40/80-60 жира

«Союз 52Ь» к молочному жиру мы можем ожидать оптимальных технико-жеплуатациопных и потребительских свойств комбинированного жира, выработанного изданных партий жиров

Рис. 8. Номограмма с данными по изменению содержания миристиповой кислоты (С14:0) в смеси молочный жир - жир «Союз 52L»

На рис. 9 приведена полностью заполненная номограмма. Из псе следует, что при добавлении до 22% заменителя (перпендикуляр 1) комбинированный жир соответствует молочному жиру по нормативам жирнокислотпого состава для всех 6-ти контролируемых кислот, т.е. является, по сути, искусственным молочным жиром. Перпендикуляр 2 указывает соотношение жиров, при которых уже не по одной, а по 2-м кислотам наблюдаются отклонения от норматива.

Рис. 9. Номограмма с данными по изменению содержания 6-ти жирных кислот (С 12:0, С14:0, С16:0, С18:0, С18:1 и С18:2)) в смеси молочный жир-жнр «Союз 52». Перпендикулярные стрелки указывают на предельное нормативное содержание: 1 -стеариновой кислоты; 2 - лауриновой кислоты; 3 - пальмитиновой кислоты; 4 - линолевой кислоты; 5 - миристиповой кислоты; 6 - олеиновой кислоты.

Следует отметить, что органолептический контроль подтверждает данные, полученные из номограммы, при добавке немолочного жира выше 47% наблюдали нежелательный салистый, обволакивающий привкус и запах, не характерный для молочного жира.

Рассмотрены вопросы применения сканер-технологий в оценке качества спредов и животных жиров но цветности и морфологии.

Для анализа цветности создан пакет программ в среде Mathcad II, состоящий из двух утилит. Первая позволяет быстро получить в условиях заводской лаборатории цветовое число продукта иа основе данных калибровки. Вторая служит для калибровки и позволяет построить калибровочную кривую по данным цифровых изображений, используя полиномиальную регрессию. Предусмотрена возможность выбора степени полинома и интервала точек для калибровки.

Определение цветовых параметров окраски выполняли с применением программы, разработанной в среде математического пакета MalhCAD. В оболочке MathCAD строился калибровочный график, который при необходимости легко преобразовать в файл данных в формате MS Excel, что позволяет анализировать данные и строить зависимости в среде привычного типового табличного процессора.

Показана возможность использования компьютерного колориметрического метода для экспресс-анализа цветности продукта или концентрации красителя в нём в условиях лаборатории пищевого предприятия. По изменению RGB-характеристик можно судить о сохранности пищевых продуктов, так как натуральные красители весьма чувствительны к процессам окислительной и биологической порчи.

В пятой главе на основании результатов теоретических и экспериментальных исследований, представленных в главах 2,3,4 были обоснованы основные параметры технологических операций производства молочно-растителыюго спреда.

Основное отличие в производстве спреда - это добавление в технологическую схему операции плавления выбранного растительного жира и смешивание с молочным жиром в определенном соотношении на основе разработанных критериев пищевой ценности жиров. Второе - подбор условий отвердевания жировых, основ спреда. Режимы работы маслообразователя устанавливают с учетом состава сырья (жириокислотного и др. физико-химических показателей) и результатов контроля консистенции продукта предыдущих выработок конкретно для данного предприятия.

Остальные технологические операции осуществляются по той же схеме и при тех же технологических режимах, что и при выработке традиционных видов масла.

Возможна выработка спреда методом сбивания сливок. В промышленности предпочтение отдается методу преобразования высокожирных сливок.

Технологический процесс производства спреда реализуется по схеме, приведенной на рис. 10

ВЫВОДЫ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Разработана обобщенная целевая функция с новым критерием желательности, позволяющая по серии частных функций линейного и нелинейного вида, характеризующих изменение технологических и потребительских свойств спредов, прогнозировать оптимум но качеству конечного продукта в зависимости от массовой доли смешиваемых компонентов.

2. Разработаны прототипы экспертно-аналитических систем контроля качества и аутентичности жиров, включающие алгоритмы построения контрольных карт и базы данных по химическому составу и физико-химическим и теплофизическим свойствам жиров.

3. Получены зависимости технологических и потребительских свойств бинарных жировых композиций на основе молочного жира и заменителя молочного жира «Союз 52L», «Эколакт» 1403-34Н компьютерный анализ которых позволил оптимизировать технологическую схему получения епреда и его рецептуру. Найдено, что наилучшие свойства имеют епреды и которых 20-40% молочног о жира заменены па жир «Союз 52L», «Эколакт» 1403-34Н.

4. Разработан новый тип номограмм, по которым можно учитывая вариабельность состава смешиваемых жиров, воспроизводить рецептуру спреда с заданными потребительскими свойствами.

5. Показано, что совмещение компьютерных технологий с цифровыми методами обработки изображений продукции позволяет контролировать по цветности и морфологии качество спредов.

6. Усовершенствована технология производства спреда на основе разработанных критериев пищевой ценности жиров. Разработана НТД на молочно-раститсльиый снред (проект) и апробирована на ОАО завод молочный "Верхнемамонский".

Основные положении диссертационной работы изложены в публикациях:

1. Рудаков О.Б., Пономарев А.Н., Парннов Д.Б., Полянский К.К. Применение номограмм и оптимизации состава жировой фазы снредов//Масложировая промышленность, №4, 2006. -- с. 24-25

2. Рудаков О.Б., Хрипушин П.В., Парннов Д.Б., Пономарев А.Н., Полянский К.К. Алгоритм оптимизации состава жировой фазы сиредов//Масложировая промышленность, №3, 2006. - с. 40-43.

3. Парипон Д.Б., Снегирев С.А. Дифференциально-термический анализ и контроле качества спредов. Мат. областной научно-практической конференции 26 мая 2006 г.//Воропеж/Воронежский энергетический техникум. -Воропеж.ВЭД.- 2006. - с. 146-147.

4. Рудаков O.K., Парипов Д.Б., Пономарев А.H., Полянский К.К. Экспертная система обнаружения фальсифицированных жиров// Современные проблемы борьбы с преступностью: Mai. междунар. НПК 1- 2 июня 2006. - Воронеж: институт МВД. - с. 50.

5. Хрипушии В.В., Парипов Д.Б., Рудаков О.Б. Методика компьютерного контроля характеристик окраски продукции//Современные проблемы борьбы с преступностыо:Мат. междунар. НПК I- 2 июня 2006. - Воронеж: институт МВД. - с. 67-68.

6. Парипов Д.Б., Рудаков О.Б., Полянский К.К. Компьютерная программа для экспертизы аутентичности ссльхозсырья.//И.В. Мичурин и агротехнические аспекты производства плодов и овощей на современном этане: Мат. международной НПК 28-30 сентября 2005 г.// Воронеж: ВГАУ, 2005.-е. 201-202.

7. Востроилов С.А., Рудаков О.Б., Пономарев А.Н., Парипов Д.Б., Полянский К.К. Экспесс-анализ триглицеридов методом микроколопочной ВЭЖХ с УФ-детектором//Молочная промышленность, Февраль, 2007.-е. 38-39.

8. Рудаков О.Б., Беляев Д.С., Париков Д.Б. Обобщенный критерий химической и пожарной безопасности сольвентоп//Пожарная безопасность, №6,2005.-е. 81-85.

9. Парипов Д.Б., Рудакова Л.В., Полянский К.К., Рудаков О.Б. Компьютерная оптимизация рецептуры спредов с применением жира «Эколакт» 1403-34Н.//Маслоделие и сыроделие, № 1, 2009.-е. 54-55.

10. Рудаков О.Б., Рудакова Л.В., Париков Д.Б., Снегирев С.А., Полянский К.К. Экспертная система по оптимизации рецептур),i спредов.//Информациониый бюллетень "Масла и жиры», №3,2009. - с. 20-21

Отпечатано в авторской редакции

Подписано в печать 16.03.2009 г. Формат 60x84 1/16 Усл. чеч. л. - 1,6 Уч.-изд. л. - 1,2 Бумага офсетная. Печать офсетная. Заказ №128 Тираж 100 зв. ГОУ ВПО «Сезсро-Кавклзским государственный технический университет» 355028, г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2

Издательство Северо-Кавказского государственного технического университета Отпечатано в типографии СевКапГТУ

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ И СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И РЕЦЕПТУР ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ.

1.1 Критерий желательности Харрингтона.

1.2 Обобщенный критерий.

1.3 Обобщеннаяцелевая функция.

1.4 Методы математической обработки и учета разброса экспертных оценок.:.

1.4.1 Метод парных сравнений.

1.4.2 Метод оценки важности параметров в баллах.

1.4.3 Метод непосредственного назначения коэффициентов веса.20'

1.4.4 Определение коэффициента вариабельности.

1.4.5 Определение коэффициента конкордации.

1.5 Принципы построения экспертных систем для оптимизации многофакторного технологического процесса и многокомпонентного состава пищевых продуктов.

1.6 Контроль производства с помощью контрольных карт. .*.

1.6.1 Контрольные карты.

ГЛАВА 2. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ.

2.1. Методы исследований.

2.1.1 Газохроматографический анализ жирнокислотного состава.

2.1.2 Получение данных по термофизическим свойствам.

2.2 Объекты исследований.

2.2.1 Характеристика молочного жира.46«

2.2.2 Характеристика заменителя молочного жира «Союз 52L».

2.3 Характеристика прикладных программ Microsoft Office Ecxel ХР, Borland Delphi, MathCAD.

ГЛАВА 3. СПОСОБЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СПРЕДОВ.

3.1. Химический состав и технологические свойства молочного жира и его заменителей.

3.2. Теоретическое обоснование применения растительных жиров «Союз» в производстве спредов.

3.3. Оптимизация технологической схемы получения спредов.

3.4. Способ определения пищевой ценности жиров.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА И ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ ДЛЯ ИНЖЕНЕРОВ-ТЕХНОЛОГОВ МАСЛОЖИРОВЫХ ПРОИЗВОДСТВ.

4.1 Программное обеспечение по расчету пищевой < ценности жиров произвольного состава.

4.2 Прототип, экспертно-аналитической системы скрининга' качества-жиров.

4.3 Прототип экспертно-аналитической» системы контроля термофизических свойств жиров.

4.4 Алгоритм оптимизации состава жировой фазы спредов.

4.5 Применение номограмм в оптимизации состава жировой фазы спредов.

4.6 Применение сканер-технологии в контроле качества спредов.

ГЛАВА 5. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА СПРЕДА НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТАННЫХ КРИТЕРИЕВ ПИЩЕВОЙ

ЦЕННОСТИ ЖИРОВ.

ВЫВОДЫ.

Пусть пища будет твоимшекарством».

Гиппократ.

Изречение Гиппократа, ,как никогда актуально для России, в настоящее время. Одной из стратегических целей Минсельхоза РФ (заявление министра А. Гордеева 10.02.2006 г.)' — создание условий для повышения-конкурентоспособности и качества отечественного питания, особенно с учетом наступления импорта продуктов питания.

Если в 90-е годы душевое потребление продуктов питания'подходило к установленным, медицинским нормам, то сегодня достигнутые рубежи остались далеко позади. Если все перевести.в калорийность, то1 от 3350 ккал-мы. опустились до 2200 ккал. Кроме-того, остро стоит вопрос с качеством выпускаемых продуктов1 отечественными ■ и зарубежными производителями: Качество потребляемых продуктов питания? - одно из основных условий' сохранения здоровья населения. В настоящее время наметилась тенденция, фальсификации пищевых продуктов (алкогольные напитки, соки, кофе, особенно растворимый, масложировые продукты, кондитерские и даже хлебобулочные изделия), реализация продуктов не соответствует заявленному качеству и ценности.

Имеется тенденция по денатурализации продуктов. Натуральные пищевые добавки имеют высокую стоимость, поэтому используют вещества искусственного происхождения, многие из которых за рубежом запрещены к применению- в производстве пищевых продуктов. Комбинированные жиры -новое направление в производстве масложировых продуктов. В технологии молочных, мясных, кондитерских и других продуктов часть молочного жира допускается заменять на растительные жиры полученные с применением процесса гидрогенизации, в результате-которого содержание трансизомеров резко возрастает, что не безопасно* для живого организма. Кроме того, необходимо отметить, что не все растительные масла обладают необходимыми потребительскими свойствами, хотя нашли широкое применение при производстве продуктов. Это прежде всего пальмовое, кокосовое и пальмоядровое масла.

По данным института питания РАМН, выявлено нарушение пищевого статуса населения РФ, в первую очередь недостаток витаминов, макро- и микроэлементов, полноценных белков и нерационального их соотношения.

На устранение этих недостатков направлен закон РФ «О качестве и безопасности пищевых продуктов,- 2000г» и особенно, разработанная ранее, концепция государственной политики в области здорового питания населения РФ на период до 2005г (от 10 августа 1998, №917). Концепция предусматривает поэтапное решение основных задач по обеспечению населения высококачественной продукцией. Сейчас реализуется третий и основной этап - совершенствования контроля качества с.-х. сырья и пищевых продуктов по технологической цепочке (почва — растение - животное — продукт - человек), улучшение структуры потребления пищевых продуктов в том числе обогащенных витаминами, БАД, пищевыми добавками (ЦД). Особое внимание уделено изучению посторонних веществ (тяжелых металлов, пестицидов, антибиотики, радионуклиидов), применению новых методов (высоких технологий) воздействия на сырье и полуфабрикаты, предотвращающих образование контаминантов в процессе переработки сырья. Эффективность и надежность методов исследования, их трудоемкость во многом определяют безопасность продуктов.

Основными причинами снижения показателей работы предприятий пищевой промышленности являются: недостаток высококачественного сырья (количество и качество), отсутствие оборотных средств, повышение цен на энергозатраты и энергонасители, транспортную службу, снижение финансовой поддержки со стороны государства.

В настоящее время проблема оценки качества и безопасности пищевой продукции значительно возросла в связи с предстоящим вступлением РФ в ВТО, необходимостью «гармонизации» критериев и методов качественной оценки, существующих в нашей стране с международными требованиями. В России, в отличие от стран ЕС, контроль за безопасностью пищевых продуктов проводится на конечной стадии их производства. Поэтому, как никогда остро, стоит вопрос о переходе контроля по технологической цепочке производства и переработки растительного и животного сырья, который в конечном итоге будет способствовать улучшению здоровья населению.

Теоретические и практические исследования опирались на работы отечественных ученых Твердохлеб Г.В., Вышемирского Ф.А., Гуляева-Зайцева С.С., Ивашкина Ю.А., Протопопова И.И., Рудакова О.Б., Панова В.П. и др.

Целью работы являлось создание алгоритмов контроля качества и аутентичности масложировой продукции и разработка математических моделей, позволяющих прогнозировать технологические и потребительские свойства многокомпонентных продуктов и находить оптимальные технологические решения.

В соответствии с поставленной целью определены основные задачи:

1. Разработать алгоритм расчета пищевой ценности жиров по обобщенному критерию, включающему содержание основных и эссенциальных жирных кислот, учитывающий их коэффициенты веса, определенные экспертным путем с использованием статистически обоснованных методов.

2. Разработать алгоритм построения идентификационных зон, позволяющий по серии экспериментальных хроматографических и физико-химических данных проводить экспертизу на соответствие заявленному качеству или виду жировой продукции, обнаруживать ее фальсификацию.

3. Создать базу хроматографических и физико-химических данных, необходимых для разработки алгоритмов оптимизации состава и свойств спредов.

4. Разработать обобщенную целевую функцию, позволяющую по набору целевых частных функций находить оптимальные решения по количественному составу, технологическим и потребительским свойствам.

5. Разработать программные продукты, позволяющие реализовать алгоритмы и модели, применяемые при создании новых рецептур и оценки качества конечной жировой продукции.

6. Определить оптимальные составы спредов, содержащих молочный жир и типовые заменители молочного жира.

7. Разработать рецептуру спреда и проект НТД.

Методы исследования: Алгоритмы и математические модели, реализованы в пакетах прикладных программ Borland, Delphi, Excel ХР, MathCad. Статистическую - обработку данных проводили* с использованием программ1 Statistica 6. Данные о жирнокислотном составе получены, с помощью метода капилярной ЕЖХ на приборах «Цвет 800» и «Шимадзу-GC14B». Теплофизические свойства изучали на1 приборе ДТА оригинальной конструкции, разработанным Яковлевым В.Ф., Полянским К.К., Снегиревым С.А. и др.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработана оригинальная обобщенная целевая функция, позволяющая по серии частных целевых функций описывать изменение важнейших технологических и потребительских свойств спреда, прогнозировать его качество в зависимости от массовой доли смешиваемых компонентов и от жирнокислотного состава.

2. Разработаны принципы построения и прототип экспертно-аналитической системы, позволяющей по контрольным картам проводить экспертизу жиров на соответствие заявленному сертификату или государственному стандарту. Система включает базу данных по жирнокислотному составу (16, жирных кислот), показателю преломления, температурам плавления и отвердевания.

3. Предложены программные комплексы для расчета пищевой ценности жиров; определения: сорта жиров;. определения цвета жировой продукции с применением сканер-технологии и компьютерной обработки цифрового изображения.

4. Исследованы: многолетние статистические данные о жирнокислотном составе животных и растительных масел, обнаружено наличие дополнительных признаков натуральности продуктов, которые выражаются в существовании: корреляционных зависимостей жирнокислотного состава при его варьировании от условий формирования продукции.

5. Разработаны принципы,построения, построены,на бумажных носителях и в электронном: виде номограммы, позволяющие контролировать заданное качество спредов при: варьировании: жирно-кислотного? состава смешиваемого молочного и немолочного жиров.

Положения; выносимые на защиту:

1. Электронная база данных.по физико — химическим, технологическим.и потребительским' свойствам спредов; содержащих переменный'; состав молочного и частично гидрогенизированных и фракционированных растительных жировш обобщенная целевая функция, позволяющая рассчитать соотношение жиров с произвольным заданным набором свойств.

2. Алгоритм построения, контрольных карт и прототипы экспертно -аналитических систем: контроля качества и аутентичных жиров.

3. Бинарные составы спреда на основе жира «Союз 52L», «Эколакт» -1403-34Н и молочного жира, обладающего высокими потребительскими свойствами:

4. Номограммы на бумажных носителях и в электронном виде, позволяющие: эффективно контролировать, технологические: параметры выработки спредов.

5. Цифровая цветометрия в оценке цвета жировой продукции.

6. Усовершенствованная технология» производства спреда на основе разработанных критериев пищевой ценности жиров.

Практическая значимость. Создан набор прикладных программ, включающий алгоритмы и модели, позволяющие сократить время и материальные расходы на контроль качества продукции, заметно повысить его эффективность, надежность и достоверность.

Созданный алгоритм оптимизации жировой фазы спредов использован при разработке новой рецептуры спреда и апробирован на ОАО завод молочный "Верхнемамонский".

Получены зависимости физических свойств жиров от состава бинарных композиций, которые можно использовать при разработке рецептур жировой продукции с заданными свойствами.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и, обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

Международных научно-практических конференциях: «И. В. Мичурин и агротехнические аспекты производства плодовш овощей'на современном этапе» (Воронеж, 2005),,«Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2006), областной научно-практической конференции «Шаг к профессионализму» (Воронеж, 2006), на совещании ассоциации «Черноземье» (Воронеж. 2005), на ежегодных отчетных научных внутривузовских конференциях ВГАУ.

По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы из 118 наименований и приложения. Работа изложена на 162 страницах машинописного текста (основной текст занимает 149 страниц), содержит 60 рисунков и 27 таблиц.

ВЫВОДЫ

1. Разработана обобщенная целевая функция с новым критерием желательности, позволяющая по серии частных функций линейного и нелинейного вида, характеризующих изменение технологических и потребительских свойств спредов, прогнозировать оптимум по качеству конечного продукта в зависимости от массовой доли смешиваемых компонентов.

2. Разработаны прототипы экспертно-аналитических систем контроля качества и аутентичности жиров, включающие алгоритмы построения контрольных карт и базы данных по химическому составу и физико-химическим и теплофизическим свойствам жиров.

3. Получены зависимости технологических и потребительских свойств бинарных жировых композиций на основе молочного жира и заменителя молочного жира «Союз 52L», «Эколакт» 1403-34Н компьютерный анализ которых позволил оптимизировать технологическую схему получения спреда и его рецептуру. Найдено, что наилучшие свойства имеют спреды в которых 2040% молочного жира заменены на жир «Союз 52L», «Эколакт» 1403-34Н.

4. Разработан новый тип номограмм, по которым можно учитывая вариабельность состава смешиваемых жиров, воспроизводить рецептуру спреда с заданными потребительскими свойствами.

5. Показано, что совмещение компьютерных технологий с цифровыми методами обработки изображений продукции позволяет контролировать по цветности и морфологии качество спредов.

6. Усовершенствована технология производства спреда на основе разработанных критериев пищевой ценности жиров. Разработана НТД на молочно-растительный спред (проект) и апробирована на ОАО завод молочный "Верхнемамонский".

1. Возможности пиролитической хроматографии в идентификации молочного жира / О.Б. Рудаков, А.И. Боев, С Ю . Никитина, К.К. Полянский, О.В. Плотникова // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2002. - № 3. — 49-52.

2. Вышемирский Ф.А. Комбинированное масло: за и против / Ф. А. Вышемирский, Ю. Я. Свидеренко // Сыроделие и маслоделие. — 2001. - № 2 . - С . 28-33.

3. Вышемирский Ф.А. Консистенция и термоустойчивость комбинированного масла // Сыроделие и маслоделие. — 2002. - № 2. — 16-18.

4. Вышемирский Ф.А. Масло комбинированное. Отраслевой стандарт / Ф. А. Вышемирский, Ю.Я. Свидеренко, А. В. Дунаев, В. М. Силин // Молочная промышленность. - 2000. - № 6. - 36-39.

5. Герасимов А.В. Метод определения цветовых параметров растительного сырья при получении пищевых красителей. Химия растительного сырья, 2000, Том 4, № 4

6. ГОСТ 3 0418-96. Масла растительные. Метод определения жирнокислотного состава. — М: ИПК Издательство стандартов, 1997. -8 с.

7. Ивашкин Ю.А., Бородин А.В. «Структурно-параметрическое моделирование технологических систем» // Мясная индустрия, № 2 2001, с. 46-48.

8. Ивашкин Ю.А., Бородин А.В. Решение некоторых задач по моделированию и оптимизации в> биотехнологии //РАН «Теоретические основы химических технологий, том 30, № 4 (июль-август), М., Издательство «Наука», 1996, с. 440-446.

9. Ивашкин Ю.А., Гордеева Ю.Л., Никитина М.А. Экспертная система проектирования и контроля качества многокомпонентных продуктов питания // Материалы Международной научно-технической конференции "Пищевой белок и экология" - М., 2000.

10. Ивашкин Ю.А., Никитина М.А. «Экспертная система адекватного питания» //Доклады 4-й Международной научно-технической конференции «Пища. Экология. Человек», 2001, с. 332-336.

11. Ивашкин Ю.А., Никитина М.А, Экспертная система проектирования иоптимизации многокомпонентных продуктов питания с заданнымисвойствами // Интеллектуальные системы: Труды Четвертогомеждународного симпозиума "INTEL'S 2000"- М., 2000, с. 264-266.

12. Ивашкин Ю.А., Юдина СБ., Никитина М.А. Информационные технологии проектирования пищевых продуктов // Мясная индустрия, № 5, 2000, с. 40-41.

13. Искусственный интеллект: применение в химии / Под ред. Т. Пирса, Б. Хони. - М.: Мир, 1988. - 430 с.

14. Панов В.П., Смурыгина Н.В., Краюшкина И.В. и др. Критерии, натуральности молочного жира /Труды Всеросс. НИИ маслоделия и сыроделия РАСХН. - Углич, 1997. - Вып. 60. - с. 60-66.

15. Панов В.П., Смурыгина Н.В., Краюшкина И.В., Гордеева Е.Ю., Силин В.М., Витушкина Л.П. Критерии натуральности молочного жира //Труды Всеросс. НИИ маслоделия и сыроделия РАСХН. 1997. вып. 60. 60

16. Персон P. Microsoft Excel 97 в подлиннике/Р. Персон. - -П.: BHV - Санкт-Петербург, 1997. -Т. 1, 2. 1312 с.

17. Пищевая химия/Нечаев А.П., Траутенберг Е., Кочеткова А.А. и др. Издание 2-е. - СПб.: ГИОРД, 2003. - 640 с.

18. Полянский К.К. Дифференциальный термический анализ пищевых жиров / К.К. Полянский, А.Снегирев, О.Б. Рудаков. — М.: ДеЛи принт, 2004. - 86 с.

19. Полянский К.К., Яковлев В. Ф., Снегирев А. Устройство термографического блока для термического анализа пищевых жиров. Патент. Свидетельство №2003132737/28 (035053)

20. Померанцев А.Л. Компьютерная система FITTER для регрессионного анализа данных. Учебное пособие/ А.Л. Померанцев, О.Е. Родионова. -М.:Изд-воИХФРАН,2001.-31 с.

21. Рабинович В.А.,Хавин З.Я.Краткий химический справочник.- Л.:Химия. 1991.-432с.

22. Рейтинг бинарных подвижных фаз для ВЭЖХ / О.Б. Рудаков, В.В. Хрипушин, О.Н. Бочарова, В.Ф. Селеменев // Всерос. Симп. по химии поверхности, адсорбции и хроматографии, Москва, 1999 г.: Тез. докл. - М . , 1999.-С. 115.

23. Рейтинг растворителей для микроколоночной ВЭЖХ / О.Б. Рудаков, В.В. Хрипушин, В.Ф. Селеменев, В.В: Коновалов, Л.В. Рудакова, О.Н. Бочарова // Теория и практика сорбционных процессов. -Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1999. - Вып. 24. - 45-47.

24. РудаковЮ. Б. Растворитель как средство-управления' хроматографическим процессом в жидкостной хроматографии. Воронеж: ВГУ, 2003. 300 с

25. Рудаков О. Б., Полянский К.К.//Журнал аналитической химии..2002. том 57. №12, с. 1267

26. Рудаков О.Б. Алгоритм идентификации жиров по жирно-кислотному составу/О.Б. Рудаков// Масла и жиры. Инф. бюл. -2003. - №3. -С. Г-5.

27. Рудаков О.Б. Качественная идентификация молочного жира по хроматографическим данным / О.Б. Рудаков, К.К. Полянский, М.П. Алексюк // Журн. аналитич. химии. — 2002. - Т. 57, № 12. - 1081-1088.

28. Рудаков О.Б. Количественные критерии выбора оптимальных растворителей для ВЭЖХ / О.Б. Рудаков, Л.В. Рудакова, В.Ф. Селеменев // Теория и практика сорбционных процессов. - Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1998. - Вып. 23. - 251-258.

29. Рудаков О.Б. Комплексный- анализ жиров хроматографическими методами/О.Б. Рудаков, К.К. Полянский //Масло. Сыр. Состояние, проблемы, перспективы развития. Материалы докладовнаучно-практ. конф., 14-16 окт. 2003 г., Углич. - Углич, 2003. - 127-128.

30. Рудаков О.Б. Проверка натуральности молочного жира по многокритериальной идентификационной зоне / О.Б. Рудаков, К.К. Полянский // Сыроделие и маслоделие. — 2002. - № 1. — 10-11.

31. Рудаков О.Б. Развитие метода интерпретации хроматограмм животных жиров / О.Б. Рудаков, К.К. Полянский // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2001. - № 10. - С 40-42.

32. Рудаков О.Б. Развитие метода интерпретации хроматограмм при идентификации растительных масел / О.Б. Рудаков // Химия растительного сырья. — 2001. - № 4. - 77-82.

33. Рудаков О.Б. Физико-химические системы сорбат - сорбент - элюент в жидкостной хроматографии / О.Б. Рудаков, В.Ф. Селеменев. -Воронеж: Изд-во ВорГУ, 2003. - 300 с.

34. Рудаков О.Б. Хроматографическая идентификация растительных масел / О.Б. Рудаков, К.К. Полянский // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2001. - № 10. - 37-40.

35. Рудаков О.Б., Беляев Д.С., Паринов Д.Б. Обобщенный критерий химической и пожарной безопасности сольвентов/ТПожарная безопасность, №6. — с. 81-85.

36. Рудаков О.Б., Пономарев А.Н., Паринов Д.Б., Полянский К.К. Применение номограмм в оптимизации состава жировой фазы спредов/УЖурнал: Масложировая промышленность, №4. - с. 24-25

37. Рудаков О.Б., Пономарев А.Н., Полянский К.К. Обобщенный критерий пищевой ценности жиров// Молочная промышленность. -2004. - №9. с. 55-56

38. Рудаков О.Б., Пономарев А.Н., Полянский К.К., Любарь А.В. Жиры. « Химический состав и экспертиза качества -М.: ДелиПринт. 2005. 39. Рудаков О.Б., Селеменев В. Ф., Рудакова Л.В. Рациональная шкала полярности растворителей для жидкостной хроматографии // Теория и практика сорбционных процессов. Воронеж: ВГУ, 1998. Вып. 23. с. 242-251.

40. Рудаков О.Б., Хрипушин В.В., Паринов Д.Б., Пономарев А.Н., Полянский К.К. Алгоритм оптимизации состава жировой фазы спредов//Журнал: Масложировая промышленность, №3. — с. 40-43.

41. Спутник хроматографиста/Методы жидкостной хроматографии//Рудаков,0:Б., Востров И.А., Федоров СВ., Филипов^ А.А., Селеменев В.Ф., Приданцев А.А. - Воронеж. Изд-во «Водолей». - 2004. - 528 с.

42. Статистический контроль качества продукции на основе npnmninaL распределения приоритетов / BiA. Лапидус, М.И: Розно, А.В. Глазунов и др. — М.: Финансы и статистика, 1991'. — 224 с , ил.

43. Статистический подход в определении натуральности жиров по хроматографическим данным/О.Б. Рудаков, В.Ф. Селеменев, О.В. Плотникова, И.М. Сезин, Т.В. Дубинина//Сорбционньте и хроматографические процессы. - 2002. - Т. 2, - № 3. - 295-303.

44. Степанова Л.И. Производство масла - бизнес без проблем // Переработка молока. — 2002. — № 11. - 1-2.

45. Степанова Л.И. Растительные масла и жировые системы в структуре питания России // Молочная промышленность. - 2002. - № 7. - 27— 28.

46. Степанова Л'.И: Технологическая-практика производства масла // Сыроделие и маслоделие..—2003: —№ 2. — 10-11.

47. Степанова Л.И., Зуева Е.В., Мельников Е.М., Почерников С В . Сбалансированный жирнокислотный состав — основа получения высококачественных спредовУМасла и Жиры, 2006 , №8, с. 16

48. Схунмакерс П. Оптимизация селективности в хроматографии. М.:Мир, 1989. 399 с.

49. Твердохлеб Г.В., Шемякин В.О., Сажинов Г.Ю., Никифоров П.В. Вологодское маслоделие. -П., 2002. - 200 с.

50. Технология переработки жиров. Под ред. Н.С.Арутюняна. М.гПищепромиздат, 1998. 452 с.

51. Химическая энциклопедия. Т 2. М.: Советская энциклопедия, 1990. 671с.

52. Химия. Большой энциклопедический словарь. М.: Большая Российская энциклопедия. 1998. 792 с.

53. Хомоненко А.Д., Гофман В.Э. Самоучитель Delphi. - СПб.: БХВ- Петербург, 2005. — 576 с : ил.

54. Хроматографическая идентификация молочного жира по запаху / О.Б. Рудаков, А.И. Боев, С Ю . Никитина, К.К. Полянский, О.В. Плотникова // Хранение и переработка сельхозсырья. — 2002. - № 2. -С. 53-56.

55. Шаевич А.Б. - Измерительная техника, 1971, №6, 186. *

56. Шаевич А.Б. Аналитическая служба как система. - М.: Химия, 1981. - 264 с , ил.

57. Шаевич А.Б., Соловьев В.М.б Топалов Л.И. — Зав. лаб., 1963, т. 29, №8, с 1025.

58. Яковлев B.C., Куликовская Т.С., Крапивкин Б.А. Газохроматографический анализ жирно-кислотного состава сливочного масла/УМолочная промышленность. - 2000. - №1. - с. 39-43.

59. Baltes W. Lebensmittelchemie. 4 Aufl.1995. Berlin. Heidelberg. New York: Springer-Verlag. 474 p.

60. Beinert W.-D., JackR., Eckert V, Galushko S., Tanchuk V. and Shishkina I. A program for automated HPLC method development //American 1.aboratory News. 2001. V.33,N 15. p. 14-15.

61. Buydens L, Schoenmakers P., Maris F, Hindriks H. Expert system in chromatography. Results of the ESCA project//Analytica chim. acta. 1993. Т.272.Ш.Р.41-51.

62. Design and Analysis in Chemical Research / Ed. Roy Tranter. - Sheffield: Analytical Chemistry, 2000. - 576 p.

63. Downham A, Collins P. Colouring our foods in the last and next millennium. International Journal of Food Science and Technology 2000, Vol. 35, № 1

64. Eluex 3.0: http://www.compudrug.com/hlpc.html

65. Harington E. C. The desirability function, Industrial Quality Control, 21 №10, 1965,p.494-498.

66. Hayes-Roth, F.: "The Knowledge-Based Expert System: A Tutorial" IEEE COMPUTER, vol. 17, no 9, September 1984, pp, 328 105. http://www.cadmaster.ru/articles/15 technologisc and iso9Q00.cfm 106. http://www.sovuzcoф•corn/main•htm

67. LC Resourses Inc.: Innovative resourses for chromatographi (HPLC and

68. C-MS): (http://www.lcresurses.com")

69. Lu P.C., Zhang Y.K.Liang X.M. HPLC and its Expert System, Liaoning Press of Science and Technology, Shenyang, P.R. China, 1993, 654 p.

70. Merk KGaA-Home: http://www.ChromSword.com

71. Molnar I. Computerized design of separation strategies by reversed-phase liquid chromatography: development of DryLab software//.!. Chromatogr. A. 2002.V.965, p. 175-194.

72. Molnar I. Validation of Robust Chromatography Methods Using Computer-Assisted Method Development for Quality Control /1. Molnar // LC and GC Internat. - 1996. - V. 9, N. 12. - P. 800-811.

73. Optimization using Excel Solver - Frontline Systems. - (http: //www. frontsys.com).

74. Software for Chromatographic MethodDevelopment / A. Drouen, J:W. Dolan, L.R. Snyder, A. Poile, P. Schoenmakers // LC and GC: Magazine of Liquid and Gas Chromatography. - 1991. - N . 9. - P. 714-721.

75. StatSoft Russia - Статистическое ПО. - (http://www.statsoft.ru/home /default, htm)

76. Wennberg Т., Rauha J.P., and Vuorela H. Computer-Assisted Scale- Upfrom Analytical HPLC to Preparative MPLC for the Separation of Phenolic Compounds //Chromatographia, 2001. V.53 (SuppL), p. S240-S245.

77. Xcalibur™ - Универсальное программное обеспечение для масс спектрометрии: (http://www.textronica.com/lcline/xcalibur/xcalibur.htm)

78. Zadeh, L.A. "Making Computer Think Like People" IEEE SPECTRUM vol. 21, no 8, August 1984, s. 286. ( t y