Компьютерное моделирование рецептуры фаршевой смеси для сыровяленой рыбной колбасы Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

УДК 664.952

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЦЕПТУРЫ ФАРШЕВОЙ СМЕСИ ДЛЯ СЫРОВЯЛЕНОЙ РЫБНОЙ КОЛБАСЫ

Д. Л. Альшевский, А. Г. Шибеко, М. М. Горностаева

COMPUTER SIMULATION OF FORCED MEAT RECIPES FOR RAW-CURED

FISH SAUSAGES

D. L. Alshevskiy, A. G. Shibeko, M. М. Gornostaeva

Развитие аквакультуры в Российской Федерации является одним из самых перспективных направлений рыбной промышленности, позволяющим значительно повысить качество питания населения страны. В мировом рыбном хозяйстве аквакультура признана одним из основных факторов, улучшающих состояние экономики, способствующих продовольственной безопасности, насыщению внутреннего рынка. Однако ассортимент продукции из рыбы ограничен. Актуальны разработка новых видов продукции и выпуск сыровяленых деликатесных изделий из рыбы с применением новых технологий и оригинальных ингредиентов. Ситуация, сложившаяся на сегодняшний день в мясоперерабатывающей отрасли с доступностью и качеством бокового и хребтового шпика, стимулирует производителей пищевых добавок на разработку технологий производства продуктов, имитирующих натуральный шпик. Имитационный шпик, представляющий собой высококонцентрированные эмульсии, имеет устойчивые органолептические и физико-химические показатели; его технология легко воспроизводима в заводских условиях; стоимость существенно ниже, чем у традиционного свиного. Выбраны наиболее часто востребованные компоненты, входящие в рацион человека, смоделированы рецептуры на основе метода профилограмм. Спроектированы рецептуры сыровяленых рыбных колбас из фарша карпа с использованием имитационного шпика, сбалансированные по пищевой ценности. Проведена оценка пищевой ценности и эффективности включения в рецептуры сыровяленых рыбных колбас с использованием имитационного шпика с добавлением ингредиентов растительного (подсолнечное, кукурузное, оливковое масла) и животного (свиной шпик, карп, пеламида, путассу, судак, тунец) происхождения. В ходе исследований выяснены оптимальные соотношения рыбного сырья по аминокислотному составу и имитационного шпика с добавлением растительных масел по жирно-кислотному составу. Определены коэффициенты значимости, представлены рецептуры фаршевых смесей и шпика.

компьютерное моделирование, рыбная колбаса, рецептура, рацион, насыщение, продукция

Aquaculture development in the Russian Federation is one of the most promising areas of the fishing industry which allows for a significant improvement of

the quality of nutrition. In the world fisheries, aquaculture is recognized as one of the main factors improving the state of the economy, contributing to food security and saturation of the domestic market. However, the range of fish is restricted. Development of new products and production of raw-cured fish delicacies using new technologies and original ingredients are of great interest today. Current state of affairs in meat-processing industry with availability and quality of mid-back and back fat encourage producers of food supplements to develop production technologies for the products imitating natural cured pork fat. Imitated cured pork fat representing highly concentrated emulsions has stable organoleptic, physical and chemical indicators; its technology is easy-to-follow in plant conditions; the price is significantly lower than traditional pork fat has. We have chosen the most commonly used components that make up a human diet, and also simulated the recipes using the method of profile record. Designed are recipes of raw-cured fish sausages from minced carp using imitated fat with well-balanced nutritional value. Evaluation of nutritional value and effectiveness of the inclusion in the recipes of fish sausages using ingredients of plant (sunflower, corn, olive oil) and animal (pig fat carp, horse mackerel, poutassou, perch, tuna) origin. The studies elucidated the optimal proportion of fish raw material by amino acid composition and imitated pork fat with vegetable oils by fatty acid composition. Determined is the coefficient of importance, submitted are recipes for stuffing mix and pork fat.

computer simulation, fish sausage, recipe, diet, saturation, products

ВВЕДЕНИЕ

Современный уровень развития науки о питании позволяет сделать вывод о том, что пища является одним из главных факторов, определяющих состояние здоровья населения.

Согласно Указу Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120 «Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации» [1], рациональные нормы потребления пищевых продуктов - это рацион, представленный в виде набора, включающего пищевые продукты в объемах и соотношениях, отвечающих современным научным принципам оптимального питания, учитывающий сложившуюся структуру и традиции питания большинства населения [2]. Следовательно, является особенно актуальным насыщение продовольственного рынка новыми продуктами с высокой пищевой ценностью.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ Для расширения ассортимента продуктов питания высокой пищевой ценности необходимо создавать рецептуры производства комбинированных продуктов, являющиеся сложными пищевыми системами. При этом приходится соблюдать целый ряд требований к свойствам исходных компонентов и их массовой доле в проектируемом продукте. Для решения такого рода задач оправдывают себя методы компьютерного моделирования.

Целью работы является компьютерное моделирование рецептур фаршевой смеси и шпика для сыровяленой рыбной колбасы с использованием имитационного шпика.

Мясо рыбы очень питательно, богато незаменимыми аминокислотами. По содержанию белка мясо рыбы превосходит мясо домашних животных [3].

Продукция из рыбы отличается приятным вкусом и большой питательной ценностью. Но разработанные рецептуры должны удовлетворять не только эстетическим и органолептическим характеристикам, но и быть полезными для человека.

Так как продукты из рыбы являются источником белка, то компьютерное моделирование рецептур сыровяленых рыбных колбас с использованием имитационного шпика будем проводить для аминокислотного состава продукта.

Основной задачей моделирования рецептур является определение количества ингредиентов, которые целесообразно включить в рецептуру по аминокислотному составу, обеспечивающих максимальную величину критерия моделирования.

Проектирование сыровяленых рыбных колбас с использованием имитационного шпика ведется посредством компьютерной программы Generik 2,0 моделирования продуктов с задаваемым составом [4]. С ее помощью был спроектирован оптимальный состав компонентов по ФАО/ВОЗ по рыбному сырью - карпу, путассу, пеламиде, судаку, тунецу.

Для нахождения частных критериев используется функция желательности Харрингтона, которая заранее программируется в соответствии с эталонным значением данного компонента, его разбросом и видом ограничения. В качестве эталона принят аминокислотный состав белка ФАО/ВОЗ согласно методическим рекомендациям МР 2.3.1.2432-08 «Нормы физиологических потребностей в энергии и пищевых веществах для различных групп населения Российской Федерации» [5].

Рецептурный состав фаршевой смеси представлен в табл. 1.

Аминокислотный состав белка смоделированных рецептур приведен в табл. 2.

Таблица 1. Рецептурный состав базовых композиций основного сырья, полученных при моделировании белкового модуля Table 1. Recipe structure of the basic compositions of main raw materials received when simulating the proteinaceous module

о 0

Рецептура Рецептура Рецептура Рецептура Рецептура

№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5

ингредиенты % ингредиенты % ингредиенты % ингредиенты % ингредиенты %

Карп 72 Путассу 19 Карп 65 Карп 68 Карп 72

Шпик с купажом 24 Карп 57 Пеламида 11 Судак 8 Тунец 4

масел Шпик с 20 Шпик с кукурузным 20 Шпик с оливковым 24 Шпик свиной 24

Соль 3 растительным маслом маслом Соль 3

Вкусоароматическая маслом 3 Соль 3 Соль 3 Вкусоароматическа

смесь 1 Соль Вкусоароматическа Вкусоароматическая я смесь 1

Вкусоароматическая 1 я смесь 1 смесь 1

смесь

Таблица 2. Аминокислотный состав оптимальных рецептурных композиций, г/100 г белка Table 2. Amino-acid structure of optimum recipe compositions, g/100 g of protein

Наименование аминокислот Рецептурные композиции

№ № 2 № 3 № № 5

содержание, г/100г функция желательности содержание, г/100г функция желательности содержание, г/100г функция желательности содержание, г/100г функция желательности содержание, г/100г функция желательности

Лейцин 11,25 0,99 10,34 0,99 11,04 0,99 10,84 0,99 10,53 0,99

Изолейцин 5,00 0,93 5,06 0,94 4,96 0,92 5,01 0,93 4,93 0,92

Лизин 11,88 0,999 11,07 0,999 11,71 0,999 11,53 0,999 11,19 0,999

Метионин + цистин 4,10 0,88 4,12 0,89 4,11 0,88 4,12 0,89 4,00 0,86

Фенилаланин + тирозин 8,10 0,96 7,68 0,94 8,02 0,96 7,91 0,95 7,72 0,94

Треонин 5,63 0,98 5,50 0,97 5,58 0,97 5,48 0,97 5,43 0,97

Триптофан 1,13 0,84 1,14 0,86 1,14 0,85 1,12 0,83 1,15 0,86

Валин 6,88 0,97 6,492 0,95 6,71 0,96 6,70 0,96 6,54 0,95

ш

s

-с

^

С(

*

is

TD

ш

Я;

^

з

а

е

с

т

и

я

К

Г

ч »

¡о^

О

Çl>

Графическое отображение мультипликативной модели сбалансированности аминокислотного состава рецептурных композиций, полученных в результате моделирования, представлено на рис. 1.

Q.Q.Q.Q.Q.Q.Q.Q.C1 ^ЮСО-^СГлОЭ-^СОо

а

Q.Q.Q.Q.Q.Q.Q.Q.C1 ^fOQJ^Lnen-JOdo

б

Рис. 1. Мультипликативная модель частных функций желательности

аминокислотного состава: а - рецептура № 1; б - рецептура № 2

Fig. 1. Multiplicative model of the particular desirability functions of amino-acid

structure: а - recipe № 1; б - recipe № 2

г

Рис. 1. Продолжение: в - рецептура № 3; г - рецептура № 4 Fig. 1. Continued: в - recipe № 3; г - recipe № 4

а.а.а.о.а.а.а.а.'Э

^hOLO-^LTlOl-JOOo

oi

д

Рис. 1. Окончание:

d — частные функции желательности: di — лейцина; d2 — изолейцина; d3 — лизина; d4 — метионина + цистина; d5 — фенилаланина+тирозина; d6 — треонина; d7 — триптофана; d8 — валина Fig. 1. The end:

d—particular desirability functions: di — leucine; d2 — isoleucine; d3 — lysine; d4 — methionine + cystine; d5 — phenylalanine + tyrosine; d6 — threonine; d7 — tryptophan; d8 — valin

Учитывая значения частных функций желательности каждой из аминокислот, получили обобщенный критерий сбалансированности аминокислотного состава (D) для данных рецептур, который составил для первой - 0,95; для второй -0,94; для третьей - 0,94; для четвертой - 0,93; пятой - 0,93 и разный для каждой из них.

На втором этапе моделирования оценивается жирно-кислотный состав проектируемых рецептур.

Рецептурный состав шпика имеет вид, представленный в табл. 3.

Расчетный жирно-кислотный состав рецептурных композиций приведен в табл. 4.

Таблица 3. Рецептурный состав имитационного шпика, полученных при моделировании жирно-кислотного состава г/100 г Table 3. Recipe structure of imitated salted pork fat, received when simulating fatty acid structure of g/ 100 g

Рецептура № 1 Рецептура № 2 Рецептура № 3 Рецептура № 4 Рецептура № 5

ингредиенты г ингредиенты г ингредиенты г ингредиенты г ингредиенты г

Вода Многофункциона ль-ная смесь Купаж масел: Кукурузное масло Растительное масло Оливковое масло 62, 5 6,2 5 10, 5 5,2 5 15, 5 Вода Многофункциона ль-ная смесь Растительное масло 62,5 6,25 31,2 5 Вода Многофункциона ль-ная смесь Кукурузное масло 62,5 6,25 31,2 5 Вода Многофункциона ль-ная смесь Оливковое масло 62,5 6,25 31,2 5 Вода Многофункциона ль-ная смесь Шпик свиной 62,5 6,25 31,2 5

о 4

Ш

S ^

C(

s

Ш ^

Л; ?

Ш Ф

с

т §

H

s

¡о" О

■Ni

w

Таблица 4. Жирно-кислотный состав оптимальных рецептурных композиций, г/100 липидов Table 4. Fatty acid structure of optimum recipe compositions, g/ 100 lipids

Наименование жирных кислот Рецептурные композиции

№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5

МНЖК (мононенасыщенные жирные кислоты) 61,79 23,8 24,0 67,0 45,1

ПНЖК (полиненасыщенные жирные кислоты) 17,66 59,8 57,6 12,1 11,2

Графический номограммный аналог мультипликативной модели жирового модуля представлен на рис. 2.

г д

Рис. 2. Мультипликативная модель частных функций желательности жирового

модуля моделируемых рецептурных композиций: а - рецептура № 1; б - рецептура № 2; в - рецептура № 3; г - рецептура № 4; д - рецептура № 5; di — частные функции желательности: d1 — насыщенных жирных кислот, d2 — мононенасыщенных жирных кислот; d3 — полиненасыщенных жирных кислот Fig. 2. Multiplicative model of the particular desirability functions of the fat module

of the simulated recipes: а - recipe № 1; б - recipe № 2; в - recipe № 3; г - recipe № 4; д - recipe № 5; di — particular desirability functions: d1 — saturated fatty acids, d2 — monounsaturated fatty acids; d3 — polyunsaturated fatty acids

Из рис. 2 видно, что обобщенный критерий желательности полиненасыщенных (ПНЖК) и мононенасыщенных (МНЖК) жирных кислот [6], характеризующий степень сбалансированности жирового модуля моделируемых композиций, равен:

• для первой: МНЖК - 0,82; ПНЖК - 1,02

• для второй: МНЖК - 0; ПНЖК - 1,02

• для третьей: МНЖК - 0; ПНЖК - 1,02

• для четвертой: МНЖК - 0,82; ПНЖК - 0,92

• для пятого: МНЖК - 0,12; ПНЖК - 0,82

На основании приведенных данных можно сделать вывод, что наилучшие рецептуры имитационного шпика с использованием различных масел - № 1 и 4.

Таким образом, нами были смоделированы рецептуры фаршевой смеси для сыровяленых рыбных колбас с использованием имитационного шпика, сбалансированные по аминокислотному составу. При этом потребление 100 г сбалансированного продукта компенсирует примерно 1/5 часть суточной потребности взрослого «условного» человека в полноценном по аминокислотному составу белка [7].

ВЫВОДЫ

С помощью компьютерной программы Generic 2.0 разработаны рецептуры фаршевой смеси сыровяленых рыбных колбас на основе рыбного сырья с добавлением имитационного шпика. При этом функция желательности Харрингтона по аминокислотному составу достигает 0,95 (для карпа); 0,94 (для карпа и путассу); 0,94 (для карпа и пиламиды); 0,93 (для карпа и судака); 0,93 (для карпа и тунца), по сбалансированности жирно-кислотному составу - МНЖК -0,82; ПНЖК - 1,02 (рецептура № 1); МНЖК - 0,82; ПНЖК - 0,92 (рецептура № 4)

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ЛИТЕРАТУРЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Указ Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120 «Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации» [Электронный ресурс]. - URL: [http://www.rg.ru/2010/02/03/].

2. Продукты из мышечной ткани: технология продуктов из мяса, мясо птицы, морепродуктов / Дональд М. Кинсман [и др]. - Лондон: Изд-во Чепмен и Холл, 1994. - 585 с.

3. Мезенова, О. Я. Проектирование комбинированных продуктов питания / О. Я. Мезенова. - Калининград: Изд-во ФГБОУ ВПО «КГТУ», 2012. - 172 с.

4. Компьютерное моделирование белково-витаминных композитов, сбалансированных по содержанию незаменимых аминокислот / Р. И. Шаззо [и др.] // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2007.- №6. - С. 62-64.

5. МР 2.3.1.2432-08 Нормы физиологических потребностей в энергии и пищевых веществах для различных групп населения Российской Федерации. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.bestpravo.ru/federalnoje/bz-dokumenty.

6. Рогов, И. А. Химия пищи / И. А. Рогов, Л. В. Антипова, Н. И. Дунченко. -Москва: КолосС, 2007. - 853 с.

7. Теплов, В. И. Физиология питания: учеб. пособие / В. И. Теплов, В. Е. Боряев. - Москва: Дашков и К, 2017. - 456 с.

REFERENCES

1. Ukaz Prezidenta Rossiyskoy Federatsii ot 30 yanvarya 2010 g. № 120 «Ob utverzhdenii Doktriny prodovol'stvennoy bezopasnosti Rossiyskoy Federatsii» [The decree of the President of the Russian Federation of January 30, 2010, no. 120 "On the approval of the Doctrine of food security of the Russian Federation"]. Available at: http://www.rg.ru/ (Accessed 3 March 2010).

2. Donald M. Kinsman [and etc.] Produkty iz myshechnoy tkani: tekhnologiya produktov iz myasa, myaso ptitsy, moreproduktov [Muscle foods: meat, poultry and seafood technology]. Originally published by Chapman & Hall, 1994, 585 p.

3. Mezenova O. Ya. Proektirovanie kombinirovannykh produktov pitaniya [Combined food products design]. Kaliningrad, FGBOU VPO'S publishing house of "KGTU", 2012, 172 p.

4. Shazzo R. I. Komp'yuternoe modelirovanie belkovo-vitaminnykh kompozitov, sbalansirovannykh po soderzhaniyu nezamenimykh aminokislot [Computer simulation of protein and vitamin composites balanced on the content of irreplaceable amino acids]. Storage and processing of agricultural raw materials, 2007, no. 6, pp. 62-64.

5. MR 2.3.1.2432-08 Normy fiziologicheskikh potrebnostey v energii i pishchevykh veshchestvakh dlya razlichnykh grupp naseleniya Rossiyskoy Federatsii» MR 2.3.1.2432-08 [Norms of physiological needs in energy and feedstuffs for various groups of the population of the Russian Federation"]. Available at: http://www.bestpravo.ru/federalnoje/bz-dokumenty.

6. Rogov I. A., Antipova L. V., Dunchenko N. I. Khimiya pishchi [Food chemistry]. Moscow, KolosS, 2007, 853 p.

7. Teplov V. I., Boryaee V. E. Fiziologiya pitaniya: uchebnoe posobie [Physiology of nutrition: student's book]. Moskow, Dashkov i K, 2017, 456 p.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Альшевский Дмитрий Леонидович - Калининградский государственный технический университет; доцент, кандидат технических наук; доцент кафедры технологии продуктов питания; начальник управления профориентационной работы и содействия трудоустройству; E-mail: alshevsky@klgtu.ru

Alshevsky Dmitry Leonidovich - Kaliningrad State Technical University; Associate Professor, PhD in Engineering; Associate Professor, Department of food

technology; Head of the Department of career and employment assistance;

E-mail: alshevsky@klgtu.ru

Шибеко Анна Геннадьевна - Калининградский государственный технический университет; аспирант; коммерческий директор ООО «Евроспецпродукт»;

E-mail: anya-shibeko@yandex.ru

Shibeko Anna Gennadyevna - Kaliningrad State Technical University; graduate student;

Commercial director of «Evrospetsprodukt» Ltd; E-mail: a.shibeko@protein.ru

Горностаева Марина Михайловна - Калининградский государственный технический университет; студент; E-mail: marina111292@mail.ru

Gornostaeva Marina Mikhailovna - Kaliningrad State Technical University; student;

E-mail: marina111292@mail.ru