Математичне моделювання оптимізованої рецептури низьколактозного синбіотичного йогуртового морозива
DOI:
https://doi.org/10.31548/animal2020.02.083Ключові слова:
низьколактозне синбіотичне йогуртове морозиво, оптимізація, метод спряжених градієнтів, рецептура.Анотація
Оптимізація рецептури низьколактозного синбіотичного йогуртового морозива з використанням безлактозного білкового концентрату маслянки і йогурту із зниженим вмістом лактози є метою роботи задля розширення асортименту низькоколактозної молочної продукції та поліпшення функціональних і оздоровчих властивостей морозива. Оптимізацію рецептури низьколактозного морозива проводили градієнтним чисельним методом, а саме - спряжених градієнтів (Conjugate Gradient). Алгоритм оптимізації реалізований в системі Mathcad. Наведено масив даних з набором показників щодо вибору раціонального співвідношення безлактозного білкового концентрату маслянки і йогуртової основи та вмісту інуліну для сумішей морозива. Досліджено вплив співвідношення головних складових сумішей на піноутворювальну здатність, що визначає якість готового продукту. Враховується важливий показник – фактор концентрування маслянки, яку додатково очищено від лактози методом діафільтрації. Графічний матеріал, що представлений в роботі, наочно демонструє, що раціональним співвідношенням йогуртної основи і безлактозного білкового концентрату маслянки, що отриманий ультрафільтрацією з діафільтраційним очищенням при факторі концентрування ФК=5 є 40,6:59,4. В роботі оптимізовано вміст додаткових компонентів, що входять до рецептури нового виду морозива, масові частки яких склали: інуліну – 3,69 %; лактулози – 1 %; імбиру – 0,3 %; лимонної кислоти – 0,15 %; стабілізаційної системи – 0,2 %. Визначено хімічний склад та показники якості суміші для низьколактозного синбіотичного йогуртового морозива, що складається з сировинних компонентів в оптимальному співвідношенні. Вміст лактози в дослідному зразку суміші морозива складає 0,99 % при антиоксидантній активності, вищій у 3,1 рази, ніж у суміші для традиційного молочного йогуртового морозива. Найбільш вірогідне число молочнокислих мікроорганізмів для отриманого продукту складає КУО/см3 – (2,8 ± 0,9)·108, кількість біфідобактерій, КУО/см3 – (2,5 ± 0,2)·109. Результати досліджень будуть впроваджені на молочних підприємствах при виробництві морозива.
Посилання
Analitychnyj oghljad rynku morozyva Ukrajiny [Analytical review of the ice cream market in Ukraine]. (2013). «Rurik» National Rating Agency. Ice cream market.
Pavljuk, R. Ju., Pogharsjka, V. V., Berestova, A. A., Maksymova, N. P., & Jurchenko, I. S. (2011). Innovacijni tekhnologhiji rozrobky novykh vydiv morozyva dlja ozdorovchogho kharchuvannja. [Innovative technologies for the development of new types of ice cream for health food]. Profesijna tekhnika ta tekhnologhiji kharchovykh vyrobnyctv restorannogho ghospodarstva i torghivli. 2 (7) 36-44.
Sharakhmatova, T., & Tanasova, Gh. (2015). Rozvytok ghaluzi morozyva v Ukrajini [Development of the ice cream industry in Ukraine]. Prodovoljcha industrija APK, (5).
Tomer, V., & Kumar, A. (2013). Development of high protein ice-cream using milk protein concentrate. IOSR Journal of Environmental Science, Toxicology and Food Technology (IOSR-JESTFT), 6, 71-74. https://doi.org/10.9790/2402-0657174
Olenev, Yu. A. (2003). Strukturnye elementy smesey i morozhenogo [Structural elements of mixes and ice cream]. Molochnaya promyshlennost, (5), 52-54.
Polishhuk, Gh. Je. (2013). Formation of complex dispersed systems of milk ice cream with natural components: dis. Dr. tech. Science. Kyiv. NUKhT.
Kononyuk, A.Ye. (2012). Osnovy teorii optimizatsii [Fundamentals of optimization theory]. Bezuslovnaya optimizatsiya. Kyiv. "OsvitaUkrajiny". 512.
Ostapchuk, M. V., Stankevych, Gh,M., (2006). Matematychne modeljuvannja na EOM [Mathematical modeling on a computer]. Odesa. Druk. 313.
Movchan, A. P., & Stepanecj, O. V. (2012). Metody statychnoji optymizaciji. Navch. posib [Methods of static optimization. Tutorial]. Kyiv. NTUU «KPI».
Larionova, Ye. I., Kozubaeva, L. A., & Larionova, I. A. (2017). Optimizatsiya retseptury sakharnogo pechenya s krasnoy i chernoplodnoy ryabinoy [Optimization of sugar cookie recipe with red and chokeberry]. Polzunovskiy vestnik, (2), 37-40.
Kolesnikova, N. V., & Mironov, K. M. (2009). Nauchnye printsipy konstruirovaniya kombinirovannykh produktov pitaniya [Scientific principles of designing combined food products]. Ulan-Ude. Izd-vo VSGTU. 80 s.
Borisenko, A. A., & Sarycheva, L. A. (2012). Modelirovanie, razrabotka i optimizatsiya produktov zdorovogo pitaniya: Monografiya [Modeling, development and optimization of healthy food products. Monograph]. Scientific magazine" Kontsep.
Senchurova, Ye. V. (2007). Optimizatsiya retseptury tvorozhnykh nachinok [Optimization of the recipe for curd fillings]. Fundamentalnye issledovaniya, (11), 48-48. https://doi.org/10.1111/j.1528-1167.2007.01336.x
Gholovko, M. P., Gholovko, T. M., Zherebkin, M. V., Ghelikh, A. O., Gholovko, N. P., Gholovko, T. N., ... & Ghelykh, A. A. (2018). Optimization of the recepture composition of the rolls "Anodonta" based on mussels of the genus Anodonta. Food Science and Technology. 12 (4).
Caniyilmaz, E., Uçarkuş, B., Karaman, S. (2016). Optimization of formulation ingredients and aging time for ice cream processing using combined design approach. Journal of food processing and preservation, 40(6), 1325-1338. https://doi.org/10.1111/jfpp.12718
Malozemov, V. N. (2015). Variants of the conjugate gradient method. Seminar "CNSA & NDO". Selected reports. 29. URL:http://www.apmath.spbu.ru/cnsa/reps15.shtml#1029.
Hager, W. W., & Zhang, H. (2006). A survey of nonlinear conjugate gradient methods. Pacific journal of Optimization, 2(1). 35-58.
Kireev, I. V. (2015). Inexpensive Stopping Criteria in the Conjugate Gradient Method. Computational technologies, 20(2). 44-55.
Patent 107506 S2 MPK G 01N 33/00 (2015.01). Method of determining the biological activity of objects of natural origin. U 201302626. 12.01.2015, Bul. 1.
Завантаження
Додаткові файли
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
