Аннотация

Исследование, посвященное комплексной оценке показателей качества экстракта петрушки, проведено путем математической обработки, которая базируется на методе кластерного анализа. Применение электроконтакной обработки позволяет в несколько раз повысить выход фторид-ионов из сырой массы листьев петрушки.Сырье обрабатывали переменным током промышленной частоты при напряжении 50-150 В. Длительность обработки не превышала 15 мин. При сопоставлении данных иерархического распределения, представленных в виде графиков по приоритетной характеристике, установлено, что наиболее эффективным режимом электроконтакной обработки сырой массы листьев петрушки является пропускание электрического тока при напряжении 100В в течение 10 мин.

Ключевые слова

Комплексная оценка, метод кластеризации, электроконтаная обрабоэлектроконтаная обработкатка, экстракция фторида, петрушка

ВВЕДЕНИЕ

Введение Разработка продуктов функционального питания является перспективным направлением развития пищевой промышленности. Коррекция рациона питания за счет включения продуктов функционального назначения имеет положительный эффект при профилактике и лечении многих заболеваний. В настоящее время особое место занимают болезни, связанные с нарушением минерального состава организма человека. Одной из острых проблем является дефицит фтора, так как низкое содержание в питьевой воде фторид-ионов приводит к высокому уровню заболеваемости кариесом. Петрушка выделяется среди пряно-вкусовых растений как уникальный источник фтора.Она полезна в детском питании для профилактики развития кариеса иукрепления зубной эмали. Этот факт представляет большой интерес в плане разработки продуктов питания, обогащенных фтором, так как природные компоненты обладают значительно более высокой биодоступностью по сравнению с искусственными препаратами, что значительно усиливает положительный эффект от их применения. Экстрагирование является широко используемым в пищевой промышленности способом выделения ценных компонентов из растительного сырья. Однако из-за волокнистой структуры материала скорость массообменых жидкофазных процессов в такой среде низкая и зависит от степени проницаемости мембраны растительной клетки. В связи с этим в последнее время возрос интерес к изучению способов комплексной переработки сырья. Одним из эффективных способов повышения степени экстракции ценных компонентов из растительного сырья является электроконтактная (ЭК) обработка. При воздействии электрического тока на растительную ткань протекают изменения комплексного характера (размягчение нативной структуры, повышение проницаемости клеточной мембраны с выделением растительного сока, конформационные изменения клеточной стенки и др.) [1, 2]. В наших работах показано, что применение ЭК обработки оказывает значительное влияние на степень извлечения фторид-ионов из измельченной массы листовой петрушки [3, 4]. При определенных режимах ЭК обработкинаблюдалось практически двукратное увеличение концентрации фторид-ионов в экстрактах. В связи с изложенным выше большое значение имеет поиск и подбор оптимальных режимов ЭК обработки. В этих целях была проведена кластеризация экспериментальных данных с использованием программы «Комплексная оценка качества и классификация многомерных объектов» [5]. Применение комплексной оценки качества экстрактов путем обработки результатов многофакторного эксперимента, базирующейся на элементах ранжирования и принципах целевой иерархии, позволяет, по сути, обосновать оптимальные режимы воздействия на макро- и микроуровне и выбрать превалирующий кластер значений, что особо актуально для биологических объектов, представляющих собой нестабильную систему для однозначной экспертной оценки. Объекты и методы исследования Предварительно подготовленные листья петрушки измельчали до размера частиц 2-5 мм, в полученную измельченную массу добавляли воду (10 % от массы сырья) и подвергали ЭК обработке в устройстве [6]. Сырье обрабатывали переменным током промышленной частоты при напряжении 50-150 В. Длительность обработки не превышала 15 мин. После ЭК обработки листовую массу вынимали из ячейки,помещали в дистиллированную воду на 24 ч.Концентрацию фторид-ионов в приготовленном водном экстракте измеряли согласно методике определения фторид-ионов потенциометрическим методом с использованием ионоселективного фторид-элек-трода ЭЛИТ F11. В качестве контрольных образцов выбраны необработанные измельченные листья петрушки. Концентрация фторидов в водном экстракте из контрольного образца составляла 4,5 мг/кг, а в обработанных образцах - от 8,2 до 27,2 мг/кг в зависимости от параметров ЭК обработки. В условиях многофакторного эксперимента, когда происходит интеграция массообменных и диффузионных процессов, сопряженных с изменениями основных и минорных характеристик структурных единиц растительного сырья, для обоснования оптимальных режимов физической обработки целесообразно решение задачи кластеризации многомерных объектов. Обработка массива экспериментальных данных осуществляласьс помощью комплекта прикладных программ на базе персонального компьютера, который позволяет работать с наборами характеристик качества любого уровня декомпозиции и учитывать влияние каждой характеристики на итоговую оценку качества с помощью значений весовых коэффициентов. Исходное множество выбора режимов обработки сырой массы листовой петрушки рассматривается в виде множества многомерных объектов S: (1) где Sn - результаты n-го эксперимента; n - номер эксперимента; N - количество объектов. Характеристики экспериментальных данных, показателей представлены в виде матрицы характеристик X, именуемой также матрицей «объект - свойство»: (2) где Хmn - m-ая характеристика n-го объекта; X - матрица характеристик заданного множества объектов; m - номер характеристики; M-общее количество характеристик (в нашей работе M=5); X1 - потребляемая мощность (P0); X2 - мощность полезная (P1); X3- реактивная мощность (Pа); X6 - экстрактивность (C); X7 - температура обработанной массы (Т). Задача кластеризации заключается в разбиении исходного массива данных на множество однород-ных классов Co таким образом, чтобы объекты каждого класса были в определенном смысле сходны между собой, а сами классы объектов отличались бы друг от друга [5]: (3) (4) где Ck- множество объектов k-го класса; k - номер класса; Ko- оптимальное количество классов объектов; Nk- количество объектов k-го класса. Для разбиения исходной совокупности объектов на оптимальное количество классов, т.е. для определения оптимальной классификации, на каждом ее шаге проводится расчет критерия качества классификации, принимающего максимальное значение при оптималь-ной классификации. В данной работе ранжирование показателей представлено совокупностью 5 классов: (5) где U(Kо) - оптимальное значение критерия качества классификации; U1(K) - компактность классов; U2(K)- мера близости классов. Мера сходства между двумя объектами (програм-мными средствами) определяется на основании потенциальной функции f (Si,Sj). (6) где f (Si,Sj) - потенциальная функция объектов Si∈S и Sj∈S; - евклидово расстояние между объек-тамиSi и Sj в пространстве характеристик X. Результаты и их обсуждение Изучали массив данных, полученных в серии многократных экспериментов по ЭК обработке различной длительности и при различных величинах напряжения электрического тока. Для разделения объектов на классы былиспользованодин из извест-ных методов кластерного анализа - метод средней связи, что позволило разбить объекты на группы с учетом всех их характеристик одновременно без создания каких-либо обучающих выборок. Далее для оценки режимов обработки сырой массы петрушки была проведена расстановка весовых коэффициен-тов. При работе с весовыми коэффициентами ха-рактеристик качества их значения вводили с учетом экспертной оценки. Информацию об экспертной оценке вносили в базу данных по трем вариантам: вариант 1 - наиболее важная характеристика - сте-пень экстракции; вариант 2 - наиболее важная харак-теристика - затраты потребляемой мощности; вари-ант 3 - равнозначимые по важности величины степе-ни экстракции и затрат потребляемой мощности. Результаты расстановки весовых коэффициентов приведены в табл. 1-3, где К - значение весового коэффициента, P0 - потребляемая мощность, P1- полезная мощность, Pа- реактивная мощность, C - экстрактивность, Т - температура обработанной массы. Таблица 1 Расстановка весовых коэффициентов для варианта 1 КритерийP0P1PаCTΣ( Po, P1, Pa, C, T) К0,10,10,050,50,251,0 Таблица 2 Расстановка весовых коэффициентов для варианта 2 КритерийP0P1PаCTΣ(P0, P1, Pa, C, T) К0,30,30,050,20,151,0 Таблица 3 Расстановка весовых коэффициентов для варианта 3 КритерийP0P1PаCTΣ( P0, P1, Pa, C, T) К0,40,050,050,40,11,0 Итоговая классификация данных по ЭК обработке сырой массы петрушки представлена на рис. 1-3, где по оси X отложены объекты оценки (режимы ЭК обработки), а по оси Y - значения эффективности рассматриваемых режимов ЭК обработки. Во всех трех обработках исходное множество объектов было распределено по четырем кластерам. Использованы следующие обозначения: Объекты, попавшие в «Класс № 4», обладают максимальным средним интегральным показателем. Было выявлено (см. рис. 1), что для увеличения степени экстракции фторид-ионов предпочтительным режимом обработки сырой массы листьев петрушки является 100 В в течение 10 мин при заданныхусловиях оценки («Класс № 4»). Высокие значения эффективности у объектов, попавших в «Класс № 3» (150В в течение 10 мин и 100 В в течение 15 мин), обусловлены влиянием других показателей, которые отличаются от показателей класса № 4. Наиболее низкая степень экстракции фторид-ионов характерна для объектов, обработанных при 50 В и 150 В, попавших в «Класс № 1». Наличие в «Классе № 1» точки,соответствующей обработке 100 В в течение 15 мин, можно объяснить неравномерным прохождением электрического тока и наблюдавшимся в эксперименте точечным выгоранием растительной ткани, что привело к понижению степени экстракции фторид-ионов. Рис.1. Результаты классификации «Показатели электроконтактной обработки с приоритетной характеристикой экстракция» Данные, приведенные на рис. 2, позволяют обозначитьдва лучших объекта кластеризации, относящихся к режимам обработки 50 В в течение 10и 15 мин, которые характеризуются минимальными затратами потребляемой мощности. При этом объекты, cоответствующие режимам 100 В в течение 15 мин и 150 В в течение 10 мин и имеющие наиболее высокую интегральную оценку, попадают в менее предпочтительный «Класс № 3», поскольку их средние показатели ниже, чем у «Класса № 4». ЭК обработка в режиме 150 В в течение 15 мин приводит к неэффективному расходованию потребляемой мощности: наблюдается сильный нагрев ячейки с образцом и интенсивное испарение влаги, что приводит к потере фторид-ионов. Рис. 2. Результаты классификации «Показатели электроконтактной обработки с приоритетной характеристикой затраты потребляемой мощности» Ранжированиеклассов экспериментальных данных с использованием ЭК обработки сырой массы листьев петрушки по совокупной важности представлено равномерно (рис. 3). При условии равноценности критериев оценки по степени экстракции и затратам потребляемой мощности максимальные значения эффективности имеют режимы 100 В в течение 10 и 15 мин. Рис. 3. Результаты классификации «Показатели электроконтактной обработки по совокупной важности экстракция и экономия потребляемой мощности» Таким образом, комплексная оценка позволяет с высокой степенью достоверности выделить оптимальные режимы ЭК обработки с учетом приоритетных качественных показателей - степени экстракции и экономичности. На основании полученных данных можно рекомендовать обработку сырой массы листьев петрушки переменным током промышленной частоты ЭК способом в течение 10 минпри напряжении 100 В как наиболее эффективный технологический режим.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гордеев, А.М. Электричество в жизни растений / А.М. Гордеев, В.Б. Шершнев. − М.: Наука, 1991.
2. Рогов, И.А. Электрофизические методы в холодильной технике и технологии / И.А. Рогов, Б.С. Бабакин, В.А. Выгодин. − М.:Колос, 1996.
3. Токаев, Э.С. Электроконтактная обработка растительного сырья при экстракции фторид-ионов из сырой массы петрушки / Э.С. Токаев, М.С. Погорелов, Т.Н. Данильчук, Ю.Р. Гатаулина // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2010. -№2. - С.24-25.
4. Токаев, Э.С. Влияние электроконтактной обработки на микроструктуру листьев петрушки / Э.С. Токаев, М.С. Погорелов, Т.Н. Данильчук, Ю.Р. Гатаулина // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2011. -№1. - С.11-14.
5. Гетьман, В.В. Комплексная оценка качества и классификация многомерных объектов (Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ), Свид. об офиц. регистр.прогр. для ЭВМ № 2006613936 РФ; К.С.Мышенков, В.И.Карпов, В.В. Гетьман- № 2006613704; Заяв. 02.11.2006; Зарегистр. 16.11.2006.
6. Данильчук, Т.Н. Устройство для проращивания зерна / Т.Н. Данильчук. Патент RU 2 389 169 C1. 19.12.2008 г. Опубликовано: 20.05.2010 Бюл. № 14. - 5 с.