CC BY
68
664.38.:665.117.4
МА ТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ОПТИМАЛЬНЫХ РЕЖИМОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ БЕЛКОВЫХ ВЕЩЕСТВ ИЗ ПОДСОЛНЕЧНОГО ШРОТА
ТВ. ЩЕКОЛДИНА, ПИ. КУДИНОВ, Л.К. БОЧКОВА, ГГ. СОЧИЯНЦ
Кубанский государственный технологический университет,
350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2; электронная почта: ^tpop@^bstu.ru
Разработаны новый способ и оптимальные условия для извлечения белковых веществ из подсолнечного шрота с максимальным выходом сырого протеина. Представлена адекватная линейная модель зависимости содержания сырого протеина от параметров извлечения его из подсолнечного шрота.
Ключевые слова: экстракция, белок, режимы обработки, регрессионный анализ.
Одним из путей решения проблемы восполнения недостатка белка в пищевом рационе населения России является использование вторичных белоксодержащих продуктов, полученных при переработке семян подсолнечника. Масложировая промышленность, перерабатывая семена подсолнечника, получает из них растительное масло, а также подсолнечный шрот, который пока используется для сельскохозяйственных нужд.
Целесообразность использования подсолнечного шрота как источника белка обусловлена высоким содержанием в его составе сырого протеина (более 39% на сухое вещество) и незаменимых аминокислот при экологической безвредности шрота и низкой стоимости.
Нами разработан способ получения из промышленного подсолнечного шрота светлого белкового изолята с низким содержанием фенольных соединений путем использования в качестве экстрагента белка водного раствора янтарной кислоты (ЯК) [1].
Исследования показали, что экстрагирование белка из подсолнечного шрота осложняется, с одной стороны, тем, что используемая система многокомпонентна и включает помимо белков липиды, углеводы, минеральные вещества, с другой - природой белков подсолнечника. Поэтому режимы обработки таких сложных по составу и структуре биологических систем, как подсолнечный шрот, в настоящее время можно подбирать эмпирически и оптимизировать по максимальному выделению белка.
Цель наших исследований - разработка оптимальных условий экстрагирования белковых веществ из подсолнечного шрота таким образом, чтобы содержание сырого протеина в них было максимальным.
Для анализа полученных данных был выбран модуль множественной регрессии (Multiple Regression), позволяющий определить характер односторонней зависимости случайной зависимой переменной от нескольких независимых переменных и оценить ее адекватность [2]. После проведения ряда экспериментов выбор параметров для извлечения белковых веществ из подсолнечного шрота осуществляли с помощью пакета документов статистических процедур Statistica 8.0 [3].
Для решения данной задачи использовали следующие значения параметров производства (независимые переменные): X1 - концентрация поваренной соли, %; X2 - концентрация ЯК, %; X3 - гидромодуль ЯК; X4 -продолжительность обработки, мин; X5 - температура обработки, °С; Y - содержание сырого протеина (зави -симая переменная), %.
Результаты регрессионного анализа представлены в табл. 1.
Установлено, что для Y коэффициент множественной регрессии R = 0,99977495 (~1), что свидетельствует о прямой зависимости между анализируемыми переменными. Коэффициент детерминации R2 =
= 0,99954994. Это означает, что построенная регрессия объясняет 99,9% (~100%) разброса значений Protein относительно среднего. Скорректированный коэффициент детерминации Adjusted R2 также очень высок -0,99929991.
Стандартная ошибка оценки Std. Error of estimate, определяющая меру рассеяния наблюдаемых значений относительно прямой, очень низкая - 0,01183.
Стандартизованный регрессионный коэффициент ВЕТА, позволяющий сравнивать вклады каждого параметра производства, и нестандартизованный регресси-
Таблица 1
n = 15 Regression Summary for Dependent Variable: Var1 (Spreadsheet1) R = 0,99977495; R2 = 0,99954994; Adjusted R2 = 0,99929991; F(5,9) = 3997,7; p < 0,00000; Std. Error of estimate: 0,01183
BETA Std. Err. of BETA B Std. Err. of B t (11) p-level
Intercept - - 81,96304 1,672118 49,01749 0,000000
X1 -0,125863 0,203439 -0,06132 0,099111 -0,61868 0,551465
X2 -0,256074 0,335799 -0,18354 0,240679 -0,76258 0,465230
X3 0,080274 0,260955 0,05841 0,189865 0,30761 0,765375
X4 0,787368 0,306613 0,11220 0,043694 2,56795 0,030289
X5 0,513869 0,238530 0,07297 0,033872 2,15431 0,059617
Рис. 1 Рис. 2
онный коэффициент В, проводящий ранжирование независимых переменных по степени их влияния на зависимую переменную, указывают, что в Y наибольший вклад вносят переменные X3, X4 и X5. Стандартная ошибка оценки сравнения в данном случае весьма низкая.
Из приведенных результатов анализа следует; что зависимость между Y и параметрами производства очень сильная (R2 > 0,75).
Регрессионный анализ остатков Residuals осуществляли с помощью статистики Дарбина-Уотсона (Durbin-Watson statistics), позволяющей определить наличие или отсутствие сериальной корреляции (зависимости) между остатками для соседних наблюдений.
Таблица 2
Index Durbin-Watson d (Spreadsheet 1) and serial correlation of residuals
Durbin-Watson d Serial cor
Estimate 1,490617 0,208243
Из табл. 2 видно, что статистика Дарбина-Уотсона имеет небольшое значение при малой сериальной корреляции, а следовательно, наблюдения независимы, и можно говорить об относительной устойчивости значений коэффициентов регрессии.
Уравнение линейной зависимости для переменной У имеет вид
У = 81,96 - 0,06Х - 0,18Х2 + 0,06Х3+ 0,11Х4+ 0,07Х5.
Анализ уравнения регрессии позволяет сделать вывод, что на содержание сырого протеина в большей степени оказывают влияние гидромодуль, продолжительность и температура обработки ЯК. При этом знак «+» перед коэффициентом при линейном члене уравнения указывает на возрастание значения У, а знак «-» -на убывание.
Методом центрального композиционного планирования получены регрессионные уравнения, позволяю-
щие определить гидромодуль Х3, оптимальную продолжительность Х4 и температуру Х5 обработки янтарной кислотой внутри выбранных интервалов факторов 1 : 10 < Х3 < 1 : 12; 20 мин < Х4 < 30 мин; 45°С < Х5 < 55°С; 68,1% < 2! < 72,1%; 1,3% < 22 < 1,5%; 1,4% < 23 < 3%; 1,3% < 2, < 3%; 91% < 2 5 < 94,9%; 0,01% < 26 < 0,022%.
В качестве основных факторов, влияющих на гидромодуль, оптимальную продолжительность и температуру обработки ЯК, рассматривались массовые доли входящих в состав белковых веществ компонентов: 2\ - влаги, %; 22 - сырого жира, % на а. с. в.; 23- общей золы, % на а. с. в.; 24 - соли поваренной, % на а. с. в.; 25 - растворимого протеина, % к общему содержанию протеина; 26 - фенольных соединений, % на а. с. в.
В результате статистической обработки экспериментальных данных получены уравнения регрессии, описывающие влияние исследуемых факторов на гидромодуль, оптимальную продолжительность и температуру обработки ЯК.
Х3 = 3,31 + 4,5122+ 85,8726;
Х4 = 30,85 + 0,392! + 0,2925;
Х5 = 21,58 + 0,42 2! - 7,5822 + 1,9023 + 1,53 24.
Построены графики зависимости гидромодуля ЯК от массовых долей сырого жира и фенольных соединений (рис. 1) и продолжительности обработки ЯК от массовых долей влаги и растворимого протеина (рис. 2), имеющие вид 3-мерных листовидных поверхностей.
Полученные зависимости наглядно показывают, что гидромодуль ЯК повышается при одновременном увеличении массовых долей сырого жира и фенольных соединений (рис. 1), а продолжительность обработки ЯК увеличивается при одновременном возрастании массовых долей влаги и растворимого протеина (рис. 2).
В результате расчетов установлены следующие оптимальные параметры процесса извлечения белковых веществ из подсолнечного шрота:
гидромодуль 1 : 11;
оптимальная продолжительность обработки ЯК 25 мин;
температура обработки ЯК 50°С.
Определены параметры факторов, влияющих на гидромодуль, оптимальную продолжительность и температуру обработки ЯК: массовые доли: влаги - 71,1%; сырого жира - 1,4% на а. с. в.; общей золы - 2,2% на а. с. в.; соли поваренной - 2,1% на а. с. в.; растворимого протеина - 94,2% к общему содержанию протеина; фенольных соединений - 0,0164% на а. с. в.
Таким образом, с помощью методов математического планирования разработан новый способ экстрагирования белковых веществ из подсолнечного шрота,
построена адекватная линейная модель зависимости содержания сырого протеина от параметров извлечения его из шрота, установлены экспериментально и статически подтверждены оптимальные режимы экстрагирования белковых веществ из подсолнечного шрота.
ЛИТЕРАТУРА
1. Пат. 2340203, A23J 3/14, 1/14 РФ. Способ получения пищевого белкового изолята из подсолнечного шрота / В.Г. Лобанов, П.И. Кудинов, Л.К. Бочкова и др. // БИМП. - 2008. - № 34.
2. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. - 3-е изд. - М.: Бином-Пресс, 2007. - 512 с.
3. Исследовано в России: Демо-версия STATISTICA 8.0 for Windows // http: //www. statsoft.ru (дата посещения 20.06.09 г.).
Поступила 21.09.09 г.
MA THEMATIC MODELLING AND WORKING OUT OF OPTIMUM MODES OF PROTEIN EXTRACTION FROM SUNFLOWER SHROT
TV. SHOTEKOLDINA, PI. KUDINOV, L.K. BOCHKOVA, G.G. SOCHIYANTS
Kuban State Technological University,
2, Moskovskaya st., Krasnodar, 350072; e-mail: [email protected]
The new way and optimum conditions are developed for extraction of protein from sunflower shrot with the maximum exit of a crude protein. The adequate linear model of dependence of the maintenance of a crude protein from parameters of its extraction from sunflower shrot is presented.
Key words: extraction, protein, processing modes, the regression analysis.
664.1.037.1
ПОДГОТОВКА ВОДЫ ДЛЯ ПРОМЫВКИ ФИЛЬТРАЦИОННОГО ОСАДКА
А.В. САВОСТИН, Р.С. РЕШЕТОВА, М.С. ЗЕМЛЯНАЯ, М М. ОСМАН
Кубанский государственный технологический университет,
350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2; тел. : (861) 255-84-11, электронная почта: [email protected]
Приведены результаты исследования влияния рН воды для промывки фильтрационного осадка на качество промоев. Ключевые слова: фильтрационный осадок, вода для промывки осадка в сахарной промышленности.
Одной из причин снижения эффективности очистки сахарсодержащих растворов (диффузионных соков и клеровок сахара-сырца) является недостаточное осаждение или пептизация коагулята высокомолекулярных соединений (ВМС) и веществ коллоидной степени дисперсности (ВКД) в технологических процессах. В свою очередь, эффективность удаления ВМС и ВКД зависит не только от соблюдения технологических режимов на дефекосатурации, но и от обработки сатураци-онных осадков.
По существующей технологической схеме окончательное высолаживание фильтрационного осадка (ФО) производится на вакуум-фильтрах или
фильтр-прессах, для чего используется аммиачная вода (при переработке сахарной свеклы) и артезианская или оборотная вода (при переработке сахара-сырца). При этом происходит вымывание ВКД и ВМС, которые с промоями снова попадают в соки или клеровки и на последующих стадиях очистки удаляются не полно-
стью. Это обусловливает повышенную цветность очищенных соков и сиропов, затруднение фильтрации, интенсивное накипеобразование на выпарной станции, повышенный выход мелассы и содержания сахара в ней (при переработке сахарной свеклы). При переработке сахара-сырца промои используются для клерова-ния сахаров, вымытые из осадка ВМС и ВКД снова попадают в очищаемые клеровки, снижая эффективность их очистки. Поэтому вопрос подготовки воды для промывки ФО актуален для сахарных заводов.
На кафедре технологии сахаристых продуктов Куб-ГТУ были проведены исследования по изучению влияния подготовки воды для промывки ФО на качество промоев. Методика исследований состояла в следующем. Диффузионный сок в количестве 1300 см3 очиша-ли по типовой технологической схеме, включающей холодную предварительную, холодно-горячую основную дефекации и I сатурацию. После чего отсатуриро-ванный сок делили на три равные части, каждую из ко-
