Мг/м3) оценена чувствительность пленок 15 модификаторов элек-

10 мг/м3) оценена чувствительность пленок 15 модификаторов элек-

тродов пьезосенсоров (Sm, Гц∙м3/моль) по отношению к 8 идентифицированным легколетучим соединениям. Полученные результаты иллюстрируют гистограммы мольной чувствительности некоторых модификаторов к ароматобразующим веществам (рис. 1).

Изученные модификаторы электродов пьезокварцевых резонаторов характеризуются перекрестной чувствительностью к

парам ароматобразующих веществ. Высокие аналитические сиг-

налы (ΔFc, Гц) и максимальная мольная чувствительность при экспонировании модифицированных пьезокварцевых резонаторов в парах равновесной газовой фазы масляной кислоты характерны для β-аланина; в парах ацетальдегида – для tween-40; этилацетата, ацетона, метилэтилкетона, бутанола-1 и бутанола-2 – для ПЭГСб; этанола – для ТХ-100. Кроме того, повышенное сорбционное сродство к этилацетату и кетонам проявляют пленки ПЭГФ, ТБПЭ; масляной кислоте – ПЭГ-2000, ТХ-100; ацетальдегиду – β-аланин, ТХ-100, ПВП; спиртам – ТХ-100, ПЭГ-2000, ПЭГСб.

Рис. 1. Гистограммы мольной чувствительности b-аланина (а), tween-40 (б),

ПЭГСб (в), ТБПЭ (г) к парам этанола [1], бутанола-1 [2], бутанола-2 [3],

масляной кислоты [4], ацетальдегида [5], ацетона [6], метилэтилкетона [7],

этилацетата [8].

Изучена кинетика сорбции – десорбции ароматобразующих веществ на тонких пленках модификаторов пьезосенсоров. В оптимальных условиях при постоянных температуре и концентрации аналитов в равновесной газовой фазе построены выходные кривые сорбции ароматобразующих веществ на пленках модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов (рис. 2).

Сорбция, как правило, характеризуется высокой скоростью в первые несколько секунд. После достижения максимального аналитического сигнала для систем ацетальдегид – пленка модификатора, отличающихся максимальной эффективностью сорбции

Рис. 2. Выходные кривые сорбции масляной кислоты [1], ацетальдегида

[2], этилацетата [3], ацетона [4], метилэтилкетона [5], этанола [6], бутанола-1 [7], бутанола-2 [8] на пленках β-аланин (а) и ПЭГСб (б).

(tween-40, β-аланин) (рис. 2а), отмечена высокая скорость десорбции. С пленок других полярных и среднеполярных модификаторов скорость самопроизвольной десорбции значительно ниже (рис. 2б). Высокая скорость самопроизвольной десорбции после достижения максимального аналитического сигнала характерна также для системы масляная кислота – β-аланин (рис. 2а). Для других ароматобразующих соединений после достижения максимального аналитического сигнала отклик пьезосенсора изменяется незначительно (рис. 2).

По выходным кривым устанавливали время максимальной сорбции ароматобразующих веществ на пленках модификаторов электродов пьезокварцевого резонатора. Наибольшая продолжительность сорбции газовой фазы спиртов, этилацетата и кетонов зафиксирована на пленках полярных (ПВП, ПЭГ-2000) и слабополярных (ПС) сорбентов; для ацетальдегида и масляной кислоты – на пленках ПВП и ПС. Минимальным временем сорбции характеризуется сквалан. Для систем ароматобразующее вещество – пленка модификатора, отличающихся наибольшей эффективностью сорбции (например, ацетальдегид – tween-40, β-аланин) сорбция интенсивна в начальный момент времени, максимальный аналитический сигнал устанавливается через 5 – 10 с сорбции (рис. 2).

Полное восстановление начальной частоты модифицированного пьезокварцевого резонатора для всех изученных систем происходит после регенерации пленки сорбента осушенным лабораторным воздухом (принудительная десорбция). Это доказывает обратимый характер взаимодействий паров равновесных газовых фаз ароматобразующих веществ с пленками сорбентов на электродах, обусловленный силами физической сорбции.

При формировании мультисенсорной системы для тестирования многокомпонентной смеси ароматобразующих веществ сыворотки модификаторы выбирали с учетом наибольшей чувствительности к индивидуальным ароматобразующим веществам, стабильности нулевого сигнала и воспроизводимости откликов пьезосенсоров. Надежная воспроизводимость аналитических сигналов пьезосенсоров при их экспонировании в парах ароматобразующих веществ характерна для всех изученных систем аналит – пленка модификатора, погрешность определения 2 – 10 %. Исключение составляют пьезосенсоры, модифицированные растворами сквалана, бис(2-цианэтилового) эфира и ПЭГФ, погрешность определения более 15 %. В качестве модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов применяли ПЭГ-2000 [8] и его эфиры (ПЭГСб [2], ПЭГА [5], ПЭГС [1]), tween-40 [4], ТБПЭ [6], ТХ-100 [3], β-аланин [9], а также апиезон-L [7]. Цифры в скобках указывают последовательность расположения сенсоров в мультисенсорной ячейке детектирования. Кинетические параметры сорбции ароматобразующих веществ на пленках модификаторов электродов пьезокварцевых резонаторов позволили установить время фиксирования интегрального аналитического сигнала датчиков мультисенсорной системы, оптимальный интервал регистрации откликов пьезосенсоров – 5 – 10 с сорбции.

Глава 4 посвящена анализу пищевых компонентов экстракта стевии. Получена информация о факторах, влияющих на экстрагирование пищевых компонентов из листьев стевии, построена математическая модель процесса, оптимизированы условия экстрагирования, проведен анализ пищевых компонентов экстракта.

В качестве основных факторов, влияющих на процесс экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии, изучены: X1 – температура, 0С; Х2 – продолжительность экстрагирования, мин; Х3 – соотношение объемов твердой (высушенные и измельченные листья стевии) и жидкой (ультрафильтрат сыворотки) фаз; Х4 – рН экстрагента.

Все факторы совместимы и некоррелируемы между собой. Критерий оценки оптимизации процесса экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии – общее содержание сухих веществ в экстракте (Y). Пределы изменения влияющих факторов приведены в табл. 2.

Таблица 2

Пределы изменения входных факторов

Для построения математической модели применены центральное композиционное ротатабельное униформ-планирование и полный факторный эксперимент 24 (ПФЭ24).

Получено уравнение регрессии, адекватно описывающее процесс экстрагирования под влиянием исследуемых факторов:

Y = 7,565 + 0,131X1 + 0,056X2 + 0,103X3 – 0,198 X4 +

+ 0,065X1X2 + 0,079X2X3 + 0,274X3X4 – 0,157X12 .

Анализ уравнения регрессии позволяет сделать вывод, что на экстрагирование в большей степени влияют рН экстрагента и температура. Знаки « – » и «+» перед соответствующими коэффициентами означают, что снижение рН и повышение температуры приводят к возрастанию общего содержания сухих веществ в экстракте (Y).

Для установления оптимальных условий экстрагирования применяли «ридж-анализ», основанный на методе неопределенных множителей Лагранжа.

Оптимальные параметры экстрагирования пищевых компонентов стевии ультрафильтратом сыворотки: температура – 40 0С; продолжительность экстрагирования – 40 мин; соотношение объемов твердой и жидкой фаз – 1 : 10; рН экстрагента – 4,4 .

В экстракте методом ВЭЖХ идентифицированы 4 дитерпеновых гликозида. Результаты определения дитерпеновых гликозидов и других пищевых компонентов стевии в экстракте, а также в ультрафильтрате сыворотки приведены в табл. 3.

Таблица 3

Содержание дитерпеновых гликозидов и других пищевых

компонентов в экстракте стевии

Применение ультрафильтрата сыворотки в качестве экстрагента дитерпеновых гликозидов и других пищевых компонентов стевии позволяет получить экстракт, содержащий ценные вещества сыворотки и стевии (табл. 3). В экстракте повышается содержание всех аминокислот, кроме гистидина и триптофана (рис. 3), в бóльшей степени в экстракт переходит глутаминовая кислота (кратность увеличения содержания – более 400 %), поэтому можно заключить, что ее содержание максимально среди 17 аминокислот, входящих в состав листьев стевии; содержание кальция и фосфора остается постоянным, витаминов В1, В2 и Е – снижается на 33,3, 40,5 и 29,4 % вследствие их частичного перехода в твердую фазу, оставшуюся после экстрагирования.

Рис. 3. Содержание аминокислот в ультрафильтрате и экстракте из листьев стевии: аргинин (1), лизин (2), тирозин (3), фенилаланин (4), гистидин (5), лейцин (6), изолейцин (7), метионин (8), валин (9), пролин (10), треонин (11), серин (12), аланин (13), глицин (14), глутаминовая кислота (15), аспарагиновая кислота (16), цистин (17).

В главе 5 приведены экспрессные и легковыполнимые методики оценки качества некоторых молокосодержащих продуктов (творожная сыворотка, ультрафильтрат, экстракт стевии). Для оценки органолептических характеристик сыворотки, ультрафильтрата и экстракта стевии применяли разработанную мультисенсорную систему на основе 9 модифицированных пьезокварцевых резонаторов.

Аналитические сигналы пьезосенсоров матрицы при их одновременном экспонировании в парах равновесной газовой фазы анализируемого продукта фиксируются 9-канальным цифровым измерительным комплексом с интервалом 1 с, группируются в

общий (интегральный) выходной сигнал мультисенсорной системы, который формирует узнаваемый «визуальный образ» запаха

– «лепестковую» диаграмму с осями DF, Гц. Для расчета площади «визуального образа» применяли специально разработанное программное обеспечение «Анализ потока данных».

В идентичных условиях (20 ± 1 0С) через 2 ч после выработки по результатам анализа получены «визуальные образы» аромата сыворотки, ультрафильтрата и экстракта (рис. 4).

Рис. 4. «Визуальные образы» аромата сыворотки (а), ультрафильтрата (б)

и экстракта стевии (в) после 5 с сорбции

«Визуальные образы» аромата сыворотки и ультрафильтрата идентичны по форме, что подтверждает единую природу запаха, но различаются по площади. Площадь «визуального образа» сыворотки 3450 ± 150 усл.ед., ультрафильтрата – 1866 ± 80 усл.ед., т.е. запах ультрафильтрата менее интенсивен по сравнению с сывороткой. Аромат экстракта стевии формируют как легколетучие вещества сыворотки – полярные соединения, так и ароматобразующие компоненты листьев стевии – полярные (например, производные коричной кислоты) и неполярные (сексвитерпеновые углеводороды) соединения, что приводит к ослаблению, маскированию и модификации специфического сывороточного запаха. «Визуальный образ» аромата экстракта из листьев стевии (рис. 4) резко отличается по форме от «визуальных образов» ароматов сыворотки и ультрафильтрата.

Качество пищевых продуктов меняется непрерывно, для каждого из них установлено время, в течение которого сохраняются на допустимом уровне органолептические и физико-химические показатели, определяющие качество продуктов. Динамику изменения качества оценивают с применением органолептических, титриметрических, физико-химических и микробиологических методов, а также математического моделирования.

Для оценки динамики изменения качества и установления сроков хранения пробы сыворотки, ультрафильтрата и экстракта стевии хранили при 6 ± 2 оC. Через 12 ч анализировали многокомпонентную парогазовую смесь ароматобразующих веществ, строили «визуальные образы» запаха каждого продукта и рассчитывали их площади. Содержание ароматобразующих веществ при хранении продуктов повышается, их количественные соотношения изменяются, что существенно влияет на площадь «визуальных образов» (рис. 5).

Рис. 5. Зависимость площадей «визуальных образов»

аромата сыворотки (а) и экстракта стевии (б)

от продолжительности хранения продуктов

Установленная зависимость изменения площади «визуаль-

ного образа» многокомпонентной парогазовой смеси ароматобра-

зующих веществ анализируемых продуктов (рис. 5) от продолжительности хранения позволяет сделать вывод о динамике измене-

ния их качества, сроках хранения и пригодности продуктов к потреблению. Для анализируемых продуктов характерны аналогич-

ные зависимости изменения площади «визуального образа» аромата от продолжительности хранения: резкое возрастание пло-

щади «визуального образа» отмечается на 3-ьи сутки хранения сыворотки, 6-ые сутки – ультрафильтрата и 10-ые сутки – экстракта стевии (рис. 5). Затем площади «визуальных образов» изменяются значительно медленнее (продукт непригоден к потреблению).

Одновременно оценивали динамику изменения качества продуктов с применением титриметрического, потенциометрического и микробиологического методов. При этом определяли титруемую (К, 0Т) и активную (рН) кислотность проб продуктов, а также общую микробиологическую обсемененность (количество мезофильных анаэробных и факультативно анаэробных микроорганизмов, колоний образующих единиц/г; КМАФАнМ, КОЕ/г·10 – 4). Эти показатели обусловливают качество анализируемых продуктов; как пример приводим данные для творожной сыворотки (рис. 6 и 7). Для творожной сыворотки, пригодной к потреблению, титруемая кислотность не должна превышать

75 0Т, общая микробиологическая обсемененность – 1×105 КОЕ/г, рН не менее 3,7. Этим требованиям удовлетворяет сыворотка со сроком хранения до 3-х суток (рис. 6 и 7).

Рис. 6. Изменение активной (а) и титруемой (б) кислотности

при хранении сыворотки

Рис. 7. Количественный состав микрофлоры сыворотки

Результаты сенсорометрического анализа многокомпонентной смеси ароматобразующих соединений анализируемых продуктов коррелируют с данными микробиологических исследований, а также изменением титруемой и активной кислотности при хранении.

С применением разработанной методики установлены следующие оптимальные сроки хранения при 6 ± 2 оC: сыворотки – до 3-х суток, ультрафильтрата – до 6-ти суток, экстракта пищевых компонентов стевии – до 10-ти суток.

Для прогнозирования показателей качества сыворотки применяли мультисенсорную систему в сочетании с компьютерной обработкой сигналов сенсоров методом искусственных нейронных сетей.

Работа по прогнозированию показателей качества сыворотки включает: получение аналитических сигналов матрицы сенсоров при их одновременном экспонировании в многокомпонентной парогазовой смеси ароматобразующих веществ 3-х проб сыворотки (производители – ООО «Малыш», ЗАО «Рикон» г. Воронеж, молкомбинат «Воронежский»); обучение нейронной сети; проверку полученной модели по тестовой выборке.

Для получения корректных выходных сигналов необходимо предварительное обучение нейронной сети, которое осуществляли по величинам аналитических сигналов матрицы пьезосенсоров с пленками сорбентов на электродах, полученным при одновременном экспонировании в парах равновесной газовой фазы сыворотки. Мультисенсорный анализ трех проб сыворотки проводили каждые сутки в течение 6 дней с интервалом измерений 12 ч, сыворотку хранили при 6 ± 2 оC.

Одновременно определяли титруемую и активную кислотность проб сыворотки, показатель преломления, а также общую микробиологическую обсемененность. Значения этих показателей служили выходными параметрами для обучения нейронной сети.

Применяли трехслойную нейронную сеть с 9 нейронами во входном слое (по числу сенсоров в массиве), 22 нейронами во внутреннем слое и 4 нейронами в выходном слое (по числу выходных параметров). Для обучения сети применяли алгоритм обратного распространения ошибки.

Оценка значимости входных сигналов сети показала, что все 9 входных сигналов являются значимыми и влияют на точность прогноза. Прогнозирование показателей качества сыворотки проведено по 9 исходным признакам.

Полученная сеть прогнозирует показатели качества сыворотки практически безошибочно, относительная погрешность не превышает 1 % при прогнозировании активной и титруемой кислотности и показателя преломления, 3 % - при прогнозировании общей микробиологической обсемененности. Для проверки соответствия сети поставленной задаче нейронную сеть тестировали с применением проб сыворотки, не входивших в обучающую выборку (табл. 4).

Таблица 4

Прогнозирование показателей качества творожной сыворотки

* КМАФАнМ, КОЕ/г·10 – 4 – количество мезофильных анаэробных и факультативно анаэробных микроорганизмов, колоний образующих единиц/г.

Разработанная нейронная сеть способна прогнозировать показатели качества сыворотки с относительной погрешностью, не превышающей 4 %. Анализ спрогнозированных с применением нейронных сетей показателей позволяет сделать вывод о качестве, свежести сыворотки и ее пригодности к потреблению.

В Ы В О Д Ы

1. Разработана аналитическая схема экспресс-оценки органолептических характеристик, динамики изменения качества, установления сроков хранения и прогнозирования показателей качества (титруемая, активная кислотность, показатель преломления, общая микробиологическая обсемененность) некоторых молокосодержащих продуктов с применением мультисенсорной системы на основе 9 модифицированных пьезокварцевых резонаторов. Относительная погрешность прогноза не превышает 4 %.

2. Проведена оптимизация условий микровзвешивания паров равновесных газовых фаз ароматобразующих веществ сыворотки (масса пленки модификаторов электродов пьезосенсоров, выбранные модификаторы матрицы, время фиксирования интегрального аналитического сигнала датчиков).

3. Разработана мультисенсорная система (типа «электронный нос») для тестирования многокомпонентной смеси ароматобразующих веществ, предложен алгоритм и реализована автоматическая обработка интегрального выходного сигнала датчиков и визуализация «образов» ароматобразующих соединений.

4. Предложена математическая модель процесса экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии. Установлены и оптимизированы основные доминирующие факторы – температура (40 0С), продолжительность (40 мин), соотношение объемов твердой (высушенные и измельченные листья стевии) и жидкой (ультрафильтрат сыворотки) фаз (1 : 10), рН экстрагента (4,4) методами математического планирования эксперимента. Установлено содержание дитерпеновых гликозидов, аминокислот, свободных сахаров, флавоноидов, витаминов – В1, В2, Е, макроэлементов – Са, Р в экстракте.

5. По результатам проведенных исследований установлены оптимальные сроки хранения продуктов при 6 ± 2 оC (сыворотка – до 3-х суток, ультрафильтрат – до 6-ти суток, экстракт пищевых компонентов стевии – до 10-ти суток), а также визуально и инструментально оценены органолептические характеристики продуктов без участия дегустатора.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах.

1. Пат. 2288468 Россия, МПК7 G 01 N 27/12. Универсальная пьезосорбционная ячейка детектирования / Киселев А.А., Нифталиев С.И., Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Светолунова С.Е. - № 200512176228; Заявл. 11.07.05; Опубл. 27.11.06, Бюл. № 33, ч. I, 2006. - С. 318.

2. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Чубирко М.И., Нифталиев С.И., Светолунова С.Е. Газохроматографический и микрогравиметрический анализ ароматобразующих компонентов молочной сыворотки // Изв. вузов. Химия и хим. технология. - 2004. - Т. 47, № 10. - С. 140 - 142.

3. Светолунова С.Е., Мельникова Е.И., Коренман Я.И., Нифталиев С.И. Сенсорометрический анализ индивидуальных компонентов молочной сыворотки // Сенсор. - 2004. - № 4. - С. 38 - 40.

4. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Светолунова С.Е. Применение ультрафильтрата творожной сыворотки для экстрагирования пищевых компонентов из листьев стевии // Изв. вузов. Пищевая технология. - 2005. - № 5 - 6. - С. 70 - 72.

5. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Светолунова С.Е., Нифталиев С.И. Определение летучих органических соединений в воздухе методом пьезокварцевого микровзвешивания // Хим. технология. - 2006. - № 2. - С. 41 - 45.

6. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Светолунова С.Е. Определение дитерпеновых гликозидов в экстракте на основе ультрафильтрата творожной сыворотки методом ВЭЖХ // Сорбц. и хроматогр. процессы. - 2006. - Т. 6, № 2. - С. 227 - 232.

7. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Светолунова С.Е. Мультисенсорная система в анализе ароматобразующих компонентов творожной сыворотки // Изв. вузов. Химия и хим. технология. - 2006. - Т. 49, № 5 - С. 35 - 37.

8. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Светолунова С.Е. Определение пищевых компонентов стевии в экстракте на основе ультрафильтрата творожной сыворотки // Изв. вузов. Пищевая технология. - 2006. - № 1. - С. 16 - 18.

9. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Боева С.Е. Изучение сенсорных характеристик творожной сыворотки для оптимизации рецептуры напитка на ее основе // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2006. - № 6. - С. 77 - 80.

10. Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Боева С.Е. Определение органических ароматобразующих веществ с применением мультисенсорной системы // Журн. аналит. химии. - 2007. - Т. 62, № 6. - С. 655 - 660.

11. Коренман Я.И., Нифталиев С.И., Мельникова Е.И. , Боева С.Е., Дубовской И.И. Сенсорометрический анализ творожной сыворотки и продуктов ее фракционирования // Вестник РАСХН. - 2007. - № 1. - С. 94 - 96.

12. Korenman Ya.I., Melnikova E.I., Perov S.N., Svetolоunova S.E. Sensorometric analysis of milk drink based // XLVII Zjard Ptchem I SITPChem. - Wroclaw, Poland, 2004. - V. I. - P. 370.

13. Коренман Я.И., Нифталиев С.И., Светолунова С.Е. Определение аминокислот в экстракте стевии на основе ультрафильтрата творожной сыворотки // II Межд. симп. «Разделение и концентрирование в аналитической химии и радиохимии». - Краснодар, 2005. - С. 187 - 188.

14. Светолунова С.Е., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И., Коренман Я.И. Оптимизация условий экстрагирования пищевых компонентов из нетрадиционного растительного сырья // III Межд. конф. «Экстракция органических соединений». - Воронеж, 2005. - С. 202.

15. Korenman Ya.I., Melnikowa E.I., Niftaliew S.I., Dubovskoy I.I., Boeva S.E. Extraction of physiologically valuable Stevia Rebaudiana components and analyses of extracts by the capillary electrophoreses and HPLC methods // International Congress on Analytical Sciences. - Moscow, 2006. - V. 2. - P. 426 - 427.

16. Korenman Ya.I., Melnikowa E.I., Niftaliew S.I., Boeva S.E., Dunchenko N.I. The multisensor system based on feeble selective sensors in the analysis of aroma forming milk compounds // International Congress on Analytical Sciences. - Moscow, 2006. - V. 2. - P. 422 - 423.

17. Боева С.Е., Селиванова А.А., Богданова Е.В., Коренман Я.И., Мельникова Е.И., Нифталиев С.И. Мультисенсорный анализ аромата экстракта из листьев стевии // 72 конф. «Научные достижения молодежи - решению проблем питания человечества в XXI веке». - Киев, 2006. - Ч. 1. - С. 86.

18. Korenman Ya.I., Melnikowa E.I., Niftaliew S.I., Boeva S.E., Kopacz S., Sitarz-Palczak E., Kopacz M. Chromatographic definition of diterpen glycosides and amino acids in the extract of natural sweetener Stevia Rebaudiana B. // XLIX Zjard Ptchem I SITPChem. - Gdansk, Poland, 2006. - S. 8. - P. 120.

Соискатель благодарит доктора химических наук, профессора кафедры аналитической химии Воронежской государственной технологической академии Нифталиева С.И. и кандидата технических наук, доцента кафедры технологии молока и молочных продуктов ВГТА Мельникову Е.И. за консульта

Похожие работы

Ассортимент, условия хранения и показатели качества круп, молочных продуктов

Скачать

43005

3

0

... натуральных жировых продуктов не является биологически полноценным во всех отношениях. Вопрос № 57. Майонез. Классификация и ассортимент. Сравнительная характеристика 2-3 групп майонеза по пищевой ценности, химическому составу, сырью, структуре, назначению, показателям качества, условиям и срокам хранения Россияне — самые майонезолюбивые люди в Европе. Каждый из нас за год съедает его более ...

Пищевая и биологическая ценность пищевых продуктов животного и растительного происхождения

Скачать

71458

0

0

... 2 800 ккал ежедневно необходимо включать в рацион 30 г (2 столовые ложки) любого растительного масла. Использовать его желательно без длительного теплового воздействия, добавляя в готовые салаты и блюда. Пищевая и биологическая ценность продуктов животного происхождения Продукты животного происхождения относятся к высокоценным компонентам рациона, обеспечивая организм качественным белком, ...

Химический состав и пищевая ценность кисломолочных товаров

Скачать

76972

4

3

... и способствует лучшему усвоению всех компонентов. На основании этого объектом данной работы являются кисломолочные продукты. Цель данной работы – изучить химический состав и пищевую ценность, кисломолочных товаров. Задачи, которые необходимо решить для достижения поставленной цели: 1.  изучение учебной, научной литературы, изучение состояния и перспективы развития рынка молочных товаров; 2.  ...

Технический проект цеха по производству мороженого мощностью 6 тонн готового продукта в смену

Скачать

27707

11

1

... рабочих Бактерии группы кишечных палочек Йодкрахмальная проба С рук рабочих Не реже 1 раза в декаду 1 раз в месяц 7. Расчет производственных площадей 1) Рассчитываем площадь цеха по производству мороженого по суммарной площади технологического оборудования (м²)с учетом коэффициента запаса площади (К) на обслуживание оборудования по формуле F=K∑Fоб.+Fлин., (16) ...