CC BY
30
УДК 65.011.56
Интеллектуальная экспертная автоматизированная система контроля
рисков микробиологической порчи мясного сырья
B. И. Фомушкин, аспирант, М. М. Благовещенская, д-р техн. наук, профессор Московский государственный университет пищевых производств
C. М. Носенко, д-р техн. наук, профессор Управляющая компания «Объединенные кондитеры»
И. Г. Благовещенский, д-р техн. наук, профессор Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Обеспечение продовольственной безопасности относится к категории глобальных мировых проблем [1]. По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (Food and Agriculture Organization - FAO) ежегодно в мире пропадает треть всех произведенных продуктов питания - около 1,3 млрд т. В развитых странах преобладают потери мясной продукции, достигающие 67% мировых потерь мясоперерабатывающих производств [2, 3].
Одной из основных причин микробиологической порчи мяса является несоблюдение установленного температурного режима его хранения [3-5] несмотря на наличие холодильников, хладокомбинатов, рефрижераторного транспорта, отвечающих современным техническим характеристикам и позволяющих обеспечивать непрерывность холодовой цепи и соответствие мяса регламентируемым критериям безопасности [2, 4-6].
Поддержание в холодильных камерах температурного режима в соответствии с установленными нормативно-технической документацией требованиями по хранению мяса нарушается вследствие ряда причин, среди которых неисправность оборудования, электрических сетей, а также человеческий фактор играют ведущую роль. В докладе генерального директора Национального союза свиноводов (НСС) Ю. И. Ковалева в рамках XI международной выставки «Молочная и мясная индустрия» отмечается, что из свиноводческих комплексов мясо поступает в основном в охлажденном виде, но с нарушениями: зачастую полутуши доставляются не специальным транспортом, без использования подвесов и соблюдения температурного режима. Поэтому в глубине замороженных мышц можно обнаружить признаки «загорания» и порчи [7].
На сегодняшний день актуальной проблемой в пищевой промышлен-
Получение мясного сырья Подготовка сырья к хранению Пф Хранение сырья в заготовительном холодильнике
♦
Розничная торговля Распределительный холодильник т Производственный холодильник
Рис. 1. Пример холодовой (холодильной) цепи
ности является своевременное выявление нарушений температурного режима в процессе мониторинга и получение данных в режиме реального времени [2, 4, 6, 8].
При этом далеко не всякий зарегистрированный в процессе мониторинга эпизод незапланированной изменчивости пороговой температуры вызывает развитие процессов микробиологической порчи [9].
Современный взгляд на проектирование системы контроля рисков микробиологической порчи предполагает разработку интеллектуальных экспертных автоматизированных программ мониторинга [10-12], основу которых составляют математические прогнозные модели [9].
Анализ доступной учебной и научной литературы, диссертационных работ показал недостаточность исследований в области разработки интеллектуальных экспертных автоматизированных программ контроля рисков при хранении мясного сырья.
При создании автоматизированных систем управления (АСУ) рисками микробиологической порчи температура и время хранения мясного сырья становятся основными автоматизируемыми параметрами [12, 13]. Мониторинг температурного режима предполагает измерение температуры как охлаждающего воздуха, так и непосредственно мяса в толще мышцы бедренной части на глубине не менее 6 см от поверхности [3]. Используют различные виды портативных приборов измерения температуры: термометры - переносные и стационарные (щитовые), логгеры (даталоггеры), электронные термоиндикаторы, терморегистраторы для автоматической регистрации температуры воздуха внутри холодильного обо-
рудования. Одновременный мониторинг температуры охлажденного мяса и температуры окружающего воздуха возможен с помощью тех портативных приборов, которые снабжены внешними и внутренними зондами [8]. Построение сети датчиков температуры производится в соответствии с критическими контрольными точками и недопустимыми рисками и определяется протяженностью и разветвленно-стью холодовой цепи (рис. 1).
Параметры температуры воздуха в помещении и внутри сырья при построении системы контроля имеют разный функционал (рис. 2). Параметры незапланированного изменения (повышения / понижения) пороговой температуры воздуха в помещении отражают риск возникновения (или возникновение) аварийной ситуации. Повышение температуры внутри мясного сырья - стимул, пусковой момент ускорения скорости роста микробных популяций (или начала их роста), а следовательно, повышение степени микробной обсемененно-сти мяса [9].
Параметр времени четко корре-лируется с местом нахождения мясного сырья, т. е. любое нарушение температурного режима хранения мяса имеет временную и адресную характеристики.
В прогностической микробиологии реакция микроорганизмов измеряется в определенных и регулируемых условиях, в нашем случае -температуры и времени с учетом различной начальной обсемененнос-ти мясного сырья. Прогнозная математическая модель развития микробиологических процессов в мясе при изменяющейся температуре его хранения, записанная в безразмерных переменных, имеет вид [14]
м
где т м - .у« " безразмерная концентрация микроорганизмов; S0, N - начальные концентрации субстрата и микроорганизмов; ''./ - предельная концентрация микроорганизмов; М - текущая концентрация микроорганизмов; К- константа сродства субстрата к микроорганизму; г = д,/ ~ безразмерное время; /',„ ~ предельная скорость микроорганизмов.
База данных Расчетные данные Мониторинг рисков
Вид микроорганизмов Скорость роста Увеличение угла
Начальная и предельная микробных популяций наклона кривой роста
концентрации Кривые роста микробных микроорганизмов
микроорганизмов популяций Сигнальные средства
Параметры температуры Предельная скорость Документированные
и времени роста микробных процедуры
Предельные значения популяций Отчетность
скорости роста Предельная
и концентрации различных концентрация
микробных популяций микробных популяций
Список подключенных
датчиков
Рис. 3. Структурные модули компьютерной программы
Для определения риска возникновения микробиологической порчи мясного сырья прогнозные модели являются альтернативой многочисленным и дорогостоящим лабораторным исследованиям.
Прогнозная математическая модель, положенная в основу разработки компьютерной программы контроля, позволяет с достаточной достоверностью выявлять риски предельной скорости роста популяций микроорганизмов и пре-
дельной концентрации микробной обсемененности, вызванные нарушением температурного режима, а также вести визуальный мониторинг кинетической кривой роста популяции микроорганизмов [15]. Компьютерная программа включает в себя следующие модули: база данных, расчетные данные, мониторинг рисков (рис. 3).
В основу автоматизированной интеллектуальной экспертной системы (далее - АИС) прогнозирования
рисков положены эмпирическая прогнозная компьютерная модель для широкого спектра микроорганизмов, температур, различных условий хранения и различной начальной обсемененности мясного сырья. АИС представляет собой распределенную клиент-серверную систему, использующую современные шеЬ-технологии для управления и визуализации данных. Посредством АИС обеспечивается автоматизация контроля параметров температуры рабочего пространства в одной или нескольких точках, а также в толще мясного сырья, времени хранения, места хранения, а также расчетных данных о росте микробных популяций (скорости роста, кинетической кривой роста). При выявлении параметров, близких к предельным значениям (предельной скорости роста и предельной концентрации микробных популяций), программа выдает соответствующее нотификационное сообщение [16, 17].
Автоматизация контроля в целом осуществляется благодаря автоматизации отдельных операций процесса (рис. 4):
• считывание параметров температуры с датчиков в критических контрольных точках (ККТ);
• изображение графика температурного режима;
• выдача управляющих или информационных сигналов;
• изображение кинетической кривой роста популяции микроорганизмов;
• обработка полученной цифровой и наглядной информации, математических расчетов;
• анализ соответствия измерений в ККТ установленным критическим пределам;
• экстренное оповещение ответственных лиц;
• документирование процедур;
• составление и анализ отчетных форм, отправление отчетов;
• архивирование и хранение информации.
Программа обеспечивает возможность ввода, обработки и хранения в базе данных полученной при измерениях информации, а также вывод результатов исследования в виде отчета. База данных позволяет:
• сформировать электронный справочник показателей, содержа-
щий характеристику видов микроорганизмов порчи, границы допустимых значений и другие параметры. Для быстрого заполнения справочника предусмотрен импорт данных;
• вести электронный журнал показателей микробного обсеменения (журнал замеров). В нем хранятся все внесённые замеры показателей с разбивкой по видам микроорганизмов. У числовых показателей автоматически рассчитывается среднее, максимальное и минимальное значение. Если показатель выходит за границы допустимых значений, срабатывают сигнальные механизмы, высылается уведомление оператору в виде нотификационного сообщения об увеличении степени микробной обсемененности и возникновении рисков микробиологической порчи мясного сырья с целью оперативной корректировки производственного процесса;
• просматривать и анализировать значения показателей микробного обсеменения в режиме реального времени;
• автоматизировать построение графиков и отчетов по микробиологическим показателям качества мясного сырья. В модуле можно построить графики показателей за установленный период времени. Отчётность содержит информацию об аварийных ситуациях.
На основании проведенной работы можно прийти к следующим выводам:
1. Компьютерная программа обработки данных в реальных условиях производства и транспортировки позволяет с достаточной степенью достоверности прогнозировать риск микробного обсеменения мясного сырья широким спектром микроорганизмов с учетом оптимального сочетания температурных и временных характеристик.
2. Эффективность внедрения автоматизированной интеллектуальной экспертной системы обусловлена ранним выявлением рисков микробного обсеменения мясного сырья, а также преимуществами во времени и затратах при обеспечении безопасности продукции.
ЛИТЕРАТУРА
1. Доктрина продовольственной безопасности Российской Федера-
ции (утверждена Указом Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120).
2. Ильина, З./З. Ильина, С. Кондратенко, Л. Ёнчик // Белорусское сельское хозяйство. - 2014. - № 8 (148).
3. Криштафович, В.И. Холодильная обработка и сохраняемость мяса и мясных продуктов/В. И. Криштафович, И. А. Жебелева, Н. Н. Толкунова / под общ. ред. В. И. Криштафович. -М., 2006. - 172 с.
4. Ческотти, О. Роль холода в мировых продовольственных ресурсах/ О. Ческотти // Информационный бюллетень Международного института холода от 09.09.2009 г.
5. Юлдашев, Р. С. Особенности холодильной обработки и хранения мяса /Р. С. Юлдашев // Мясные технологии. - 2010. - № 5. - С. 42-45.
6. Рогов, И. А. Перспективы использования мороженого мясного сырья/ И. А. Рогов, В. В. Миклашевский, Т. Н. Данильчук // Мясные технологии. -
2010. - № 5. - С. 38-41.
7. Казаков, В. И. Практические решения для идеального мясокомбината/В. И. Казаков // Мясные технологии. - 2014. - № 6 (138).
8. Шевченко, В. В. Измерительные методы контроля показателей качества и безопасности продуктов питания. Ч. 2. Продукты животного происхождения/ В. В. Шевченко [и др.] - СПб.: Троицкий мост, 2009. - 200 с.
9. Блэкберн, К. де В. Микробиологическая порча пищевых продуктов/К. де В. Блэкберн. - СПб.: Профессия, 2008. -781 с.
10. Рубанов, В. Г. Интеллектуальные системы автоматического управления. Нечеткое управление в технических системах: учеб. пособие/В. Г. Рубанов, А. Г. Филатов. - Белгород: Изд-во БГТУ им. В. Г. Шухова, 2010. - 170 с.
11. Рубанов, В. Г. Теория автоматического управления (математические модели, анализ и синтез линейных систем): учеб. пособие. - Белгород: Изд-во БГТУ им. В. Г. Шухова, 2009. -Ч. 1. - 199 с.
12. Селевцов, Л. И. Автоматизация технологических процессов/ Л. И. Селевцов, А. Л. Селевцов. - М.: Академия, 2014. - 352 с.
13. Афонин, А. М. Теоретические основы разработки и моделирования систем автоматизации: учеб. пособие /А. М. Афонин [и др.] - М.: Форум,
2011. - 192 с.
14. Ибраев, А. М. Холодильная технология пищевой промышлен-
ности/А. М. Ибраев [и др.] - Казань: КГТУ, 2010. - 125 с.
15. Митин, В. В. Исследование и разработка компьютерной системы управления микробиологическими процессами при производстве сыровяленых мясопродуктов: дис. ... канд. техн. наук/В. В. Митин. - М.: МГУПБ, 2002. - 60 с.
16. Егоров, Г. А. Управляющие вычислительные комплексы для промышленной автоматизации: учеб. пособие / под ред. Н. Л. Прохорова, В. В. Сюзева. /Г. А. Егоров, Н. Л. Прохоров, В. Е. Красовский; - М.: МГТУ им. Баумана, 2012. - 372 с.
17. Ефремов, Д. Н. Исследование и разработка моделей, алгоритмов и компьютерной системы мониторинга и управления производством биологически безопасных молочных продуктов: дис. ... канд. техн. наук/Д. Н. Ефремов. - М.: МГУПБ, 2002. - 115 с.
Интеллектуальная экспертная автоматизированная система контроля рисков микробиологической порчи мясного сырья
Ключевые слова
микробиологическая безопасность; мониторинг; мясо; незапланированная изменчивость температуры; порча; прогнозная модель; риски; хранение
Реферат
Одной из основных причин микробиологической порчи мясного сырья является как несоблюдение установленного температурного режима его хранения в звеньях холодовой цепи, так и незапланированная изменчивость температуры, что связано с неисправностью оборудования и электрических сетей, а также с человеческим фактором. В работе рассмотрены возможности автоматизации контроля температуры как условия изменения микробиологического статуса мясного сырья и технологии прогнозирования рисков микробиологической порчи мяса в процессе хранения. Проведен анализ автоматизируемых параметров: температуры и времени с учетом различной начальной обсеменен-ности мясного сырья. Показана роль прогнозной эмпирической математической модели в осуществлении мониторинга и оценке в реальном времени условий хранения мяса в выявлении недопустимых рисков и критических контрольных точек (ККТ). Автоматизация контроля в целом осуществляется благодаря автоматизации отдельных операций, в том числе процесса изображения кинетической кривой роста популяции микроорганизмов, обработки полученной цифровой и наглядной информации, математических расчетов, анализа соответствия измерений в ККТ базам данных и установленным критическим пределам. Представлены основные принципы работы и структура компьютерной программы обработки экспериментальных данных и построения прогнозных эмпирических моделей бактериального обсеменения с целью управления процессами микробиологической порчи. В настоящее время для определения начала порчи мясного сырья прогнозные модели являются альтернативой многочисленным и дорогостоящим микробиологическим исследованиям. Эффективность от внедрения АИС (автоматизированной интеллектуальной системы) обусловлена снижением ошибок, а также преимуществами во времени и затратах при обеспечении безопасности мясного сырья при хранении.
Авторы
Фомушкин Владимир Игоревич, аспирант, Благовещенская Маргарита Михайловна, д-р техн. наук, профессор, Московский государственный университет пищевых производств, 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11, mmb@mgupp.ru Носенко Сергей Михайлович, д-р техн. наук, профессор, Управляющая компания «Объединенные кондитеры», 115184, Москва, 2-й Новокузнецкий пер., д. 13/15, стр. 1, Aleksandr.Nenilin@uniconf.ru
Благовещенский Иван Германович, д-р техн. наук, профессор, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, drbl@bk.ru
The automated expert system for raw meat microbiological spoilage risks monitoring
Key words
microbiological safety; spoilage; storage; risks; meat; unplanned temperaturevariability; predictive model; monitoring
Abstracts
One of the mainreasons forthe microbiologicalspoilageof meatisnon-compliance withthe establishedtemperature conditions in the links ofthe cold chain, as well as unplannedtemperature variability cased byequipment malfunctionsor electrical networks failure, as well as with the human factor. This paper discusses thepossibilitiesof automationto control and predict the microbiologicalspoilagerisk for raw meatduring storage using the temperature as the main parameter for changing microbiological statusof raw meat. The analysis of the automated parameters has been performed. Among them: temperature and respecting time todifferent initialcontaminationof raw meat. The role of predictive mathematical model has been shown in the implementation and evaluation of the data got from monitoring meat storage conditions and in the identifying unacceptable risks and critical control points (CCP). Automationcontrolis carried by automatingoperations as part of the kinetic curveimage for microorganism population growth, processing the digitalandvisual information, mathematical calculations andconsistencyanalysis of the CCP measurements toestablishedcritical limits. A computerprogram (basicprinciples andstructure) has been implementedfor processing experimental dataandconstructingpredi ctedempirical models of bacterial contamination in order to manage the processes of microbiologicalspoilage. To determine thestart ofraw meatspoilage, predictive modelsare an alternative tothe numerousand costlymicrobiological researches. The effectivenessof computer system implementationis the errors reduction, as well as the benefitsin time andcostin securingraw meatduring storage.
Authors
Fomushkin Vladimir Igorevichgraduate,
BlagoveshchenskaijMargarita Mihailovna, doctor of technical Sciences, Professor,
Moscow State University of Food Production, department of information technology and automated sustems, 125080, Moscow, Volokolamskoeshosse, 11.
NosenkoSergei Mikhailovich, doctor of technical Sciences, Professor, Management Company «United Confectioners», 115184, Moscow, Novokuznetskaya 2 nd per., 13/15, p. 1.
Blagoveshchenskiilvan Germanovich, doctor of technical Sciences, Professor,
Moscow state technical University. N. Uh. Bauman,,department «The Theoretical Mechanics» named after professor N. E. Zhukovsky, 105005, Moscow, 2-nd Baumanskaya, 5, p. 1.
