CC BY
20
utechky ynformacyy, opysyvajushhaja metod VCh-navjazbivanyja». ONAS. Zbirnyk tez. Odesa: ONAS, 168.
7. Kyzljuk, A. I. (1998). Spravochnyk po ustrojstvu y remontu telefonnyh apparatov zarubezhnogo y otechest-vennogo proyzvodstva. Moscow: Antelekom, 98.
8. Inzhenernye metody otsenki emkosti pechatnoi platy. Available at: http://p-platy.ru/news/inzhenernye_metody_ ocenki_emkosti_pechatnoj_platy/2014-01-19-185.
9. Proektirovanie poloskovyh ustroistv SVCh. Available at: http://coil32.narod.ru/files/SVCH.pdf
Рекомендовано до публжацп д-р техн. наук, професор, академж Мгжнародно! академИ наук прикладнойрадюелектронжи Цопа О. I.
Дата надходження рукопису 19.06.2015
Лыков Юрий Владимирович, кандидат технических наук, доцент, кафедра основ радиотехники, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: yusik@3g.ua
Морозова Анна Дмитриевна, кафедра основ радиотехники, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: ancho.morozova.94@bk.ru
Кукуш Виталий Дмитриевич, кандидат технических наук, старший преподаватель, кафедра основ радиотехники, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: K.Vitalii@ymail.com
Парфёнов Александр Сергеевич, аспирант, кафедра основ радиотехники, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, пр. Ленина, 14, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: sania_parfynov@mail.ru
УДК 66.011:[637.52-021.632:663.26.061.3] DOI: 10.15587/2313-8416.2015.47202
МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПОЛ1ФЕНОЛЬНО1 ДОБАВКИ З ВИНОГРАДНОГО НАС1ННЯ ДЛЯ М'ЯСНИХ ПРОДУКТ1В
© I. О. Л^вшова, Г. М. Станкевич, О. М. Савшок
В статт1 визначенг оптимальн параметри отримання пол1фенольно1 добавки з виноградного насгння антиокиснювального призначення - «Мальтовин» методом математичного планування багатофактор-них експериментгв. Дослгдження проводились в1дпов1дно до матрицi D-оптимального квадратичного плану експериментiв. Отримаш результати процесу мкрохвильового екстрагування фенольних сполук з максимальною антиокиснювальною активнктю. Встановлено, що вибрана модель забезпечуе виявлення сукупностi значень, яю мiнiмiзують вiдхилення розрахункових та експериментальних даних Ключовi слова: математичне моделювання, багатофакторний експеримент, оптимiзацiя, комплексна добавка, антиокиснювач, полiфенольнi сполуки
In the article the optimal parameters are defined to obtain polyphenol additive made from grape stone of antioxidant purpose - "Maltovyn" by the method of mathematical planning of multifactor experiments. Research is conducted under the matrix of D-quadratic optimal plan of experiments. The results of microwave extraction process of phenolic compounds with maximum antioxidant activity are obtained. It was established that the selected model provides a set of detection values that minimize divergence of calculated and experimental data Keywords: mathematical modeling, multifactor experiment, optimization, complex additive, antioxidant, poly-phenolic compounds
1. Вступ
Одним iз перспективних способiв розробки м'ясних продукпв з гарантованою безпечшстю i про-лонгованими термшами збер^ання е застосування в рецептурах бюлопчно активних речовин (БАР) природного походження, яш забезпечують антиокислю-вальну та антимшробну дш. Як правило, основним джерелом БАР е рослинна сировина. Можливють застосування рослинних добавок вимагае розробки оптимальних параметрiв !х отримання та удоскона-лення технологш використання цих добавок в харчо-вих продуктах.
На виробництвах використовують рiзнi масоо-бмшш процеси для отримання БАР. Враховуючи особливосп будови i специфiчнi властивосп вилуча-емих речовин, для них необхщно тдбирати так! параметри обробки, щоб максимально зберегти функць ональшсть цшних iнгредiентiв.
Складна проблема оптишзаци технолопчних процеав може бути виршена шляхом застосування математичних методiв рацюналiзацп дослщжень. Важливою перевагою математичного моделювання технолопчних процеав на основi фундаментальних фiзико-хiмiчних закошв природи е iх ушверсальшсть
i можливiсть використання в широкому дiапазонi параметрiв. При розробцi моделi технологiчного процесу можуть бути враховаш ключовi параметри, якi регламентують вимоги до отримання рослинних добавок задано! якосп. А система рiвнянь, яка описуе модель, дозволяе спрогнозувати вщхилення значень вихiдних параметрiв. Тому математичне моделюван-ня доцiльно використовувати при оптимшци техно-логiчних режимiв отримання БАР, до яких вщносять-ся i полiфеноли виноградного насiння.
2. Постановка проблеми
Устшне вирiшення технолопчних задач бага-то в чому залежить вiд iнтенсивностi виробничих процеав. Визначення ефективностi функцiонування технологiчних об'екпв будь-якого виробництва, оп-тимальних режимних параметрiв, вибiр рацюнально! структури i алгоритмiв поведiнки, вiдповiдно до поставлено! мети - основш проблеми при управлшш функцiонуючими об'ектами i проектуваннi сучасного виробництва. Багатокомпонентнiсть, велика розмiр-нiсть, багатопараметрiчнiсть i невизначенють у виробничих умовах ускладнюють вирiшення зазначених проблем. Методи математичного моделювання та прийняття рiшень е науково обгрунтованими ефекти-вними подходами до вирiшення цих складних проблем виробництва.
В рiзних галузях харчово! промисловосп для скорочення кiлькостi дослвджень i отримання досто-вiрно! iнформацi! по впливу режимних факторiв на показники якостi продукцi! використовують рiзнi методи математичного планування. Це здебiльшого стосуеться оптимiзацi! параметрiв технологiчних процесiв при переробщ харчово! сировини, властиво-сп яко! лабiльнi i в значнш мiрi залежать ввд зовшш-шх чинник1в. Саме тому при вдалому поеднаннi ме-тодiв математичного моделювання з сучасними об-числювальними засобами з'являеться можливiсть з високою точшстю швидко дослвджувати рiзнi варiан-ти функцюнування виробничо! системи, вивчати !! основнi особливостi та розкривати резерви для удо-сконалення.
При математичному моделювант процес досль джують, змшюючи рiзнi параметри, зв'язанi м1ж собою у виглядi моделi. Такий щдхвд дозволяе комбшувати рiзнi варiанти дослвджуваного процесу i визначати оп-тимальнi умови його протшання, керувати ним на осно-вi математично! моделi, отримувати достовiрнi резуль-тати i переносити !х на реальний об'ект.
Методи планування багатофакторних експе-рименпв, прикладно! математично! статистики i ре-гресiйного аналiзу отримали широке застосування в наукових i прикладних дослвдженнях. Статистичнi моделi, зокрема, е шформацшним ресурсом i необ-хiднi при розробщ i удосконаленнi наукомiстких технологш.
Враховуючи, те, що дослвджуваний об'ект -виноградне насiння, мiстить комплекс полiфенолiв iз рiзними властивостями i рiзним ступенем прояву антиокислювально! активносп, метою даного етапу наукових дослщжень було використання математич-
но! модел1 для оптишзацд параметр1в екстракцп БАР в мжрохвильовому пол1.
3. Лггературний огляд
Тенденщя використання математичного планування будь-яких технолопчних процеав е досить поширеною. Це стосуеться i розробки складу багато-компонентних продукпв i3 заданим комплексом яш-сних показнишв i властивостей. Денисович Ю. Ю., Борозда А. В., Мандро Н. М. [1] застосовували мате-матичну обробку експериментальних даних з вико-ристанням кореляцшно! залежностi i плану оптимiза-цiï багатофакторного аналiзу для видшення значимих факторiв, як1 вагомо впливають на якiснi показники м'ясних напiвфабрикатiв iз м'яса косулi: ввдсотковий вмiст м'яса косулi; к1льк1сть введено! добавки «Лавггол» i термiни !х зберiгання. На основi розрахункових даних вченими встановлено оптимальнi параметри фактор1в: к1льк1сть харчово! добавки «Лавiтол^» - 0,049-0,052 %; вмют м'яса косулi до к1лькост1 м'яса в продукп - 38,257,4 %; термш зберiгання - 30-45 дiб.
Золотокопова С.В. зi спiвробiтниками [2] вико-ристовували метод посл1довного симплекс-пла-нування з метою моделювання рецептурного складу композицш рибоовочевих фаршевих виробiв з заданими як1сними характеристиками. Цей метод передбачае економний багатокроковий процес руху до екстремального значен-ня цiльово! функцi! у ввдповщнш областi багатофактор-но! залежносп. В результат1 такого моделювання вченими визначено оптимальне спiввiдношення кшькосп м'яса риби, овочiв та коптильних екстракт1в в полiком-понентних продуктах, а також !х вплив на органолепти-чнi показники рибоовочевих паштет1в, виготовлених з малощнно! рибно! сировини.
Цибiзова М. £., Кiльмаев О. О. [3] працювали над пiдбором математично! моделi, яка найбшьш повно вiдповiдае проблемi проектування продуктiв харчування з гiдробiонтiв заданого складу функцiо-нального призначення. Математична постановка екс-перименту полягала у визначенш найбiльшого або найменшого значения цшьово! функцiï при певних умовах методом лшшного програмування, для вирь шення завдань якого розроблено цший комплекс ефе-ктивних методiв, алгортмв i завдань. Досл;дники про-понують проводити розробку рецептур нових комбшо-ваних продукт1в iз сировини тваринного походження на основi методу математичного моделювання за критерь ем мiнiмiзацiï енергетично! цiнностi, п;дбираючи сиро-винш компоненти з заданими обмеженнями величини функцiï i показникiв, якi регулюються.
Максiмов I. В. [4] використовував метод планування багатофакторних експерименпв для оптимi-зацiï масових часток рецептурних компонентiв м'ясних фаршiв, яш б забезпечували висок1 функцiо-нально-технолопчш властивостi. Основними змiн-ними факторами були - масова частка м'яса кроля та масова частка композицшно! сумiшi - продукти пе-реробки глоду, тваринного бiлка i бульбових культур топiнамбура, як1 характеризуються збалансованим складом основних харчових речовин i пребютично-сорбцiйними властивостями.
4. Розробка технологи отримання добавки «Мальтовин»
Основным завданням дослвджень було отримання екстракту пол1фенольних сполук в умовах МХ-поля з виноградного насшня Vitis vinifera сорту «1забелла» з максимальною антиоксидантною актившстю.
На основ1 апр1орно1 шформаци, процес екстракци фенольного комплексу можна подати у вигляд1 параметрично1 схеми (рис. 1), яка наочно демонструе, що на вилучення фенольних сполук i3 виноградного насшня впливають такi фактори, як концентрацiя спирту водно-спиртового екстрагенту (С, %), ступiнь подрiбнення сировини (d, мм) та тривалiсть екстрак-цй' (т, с).
С, %
Рис. 1. Параметрична схема процесу екстракцii
На основi попереднiх дослвджень було встано-влено, що найкращим екстрагентом е водно-спиртовий розчин з масовою концентращею спирту у межах 35-65 %.
Вщомо, що значний вплив на внутршнш ди-фузiйний опiр чинить розмiр частинок подрiбненоi сировини. В неподрiбненому матерiалi, внаслiдок наявностi оболонок i клггинних мембран, що чинять опiр проникненню цiльових компонентiв, процес вщ-буваеться за внутрiшньомолекулярним механiзмом. Пiд впливом подрiбнення руйнуються бар'ери на шляху проникнення цiльових компонентiв i в результата цього швидк1сть процесу зб№шуеться. Змен-шення розмiру частинок е одним з найвагомших чиннишв для зменшення внутрiшнього опору. Зi збь льшенням ступеня подрiбнення сировини збшьшу-еться загальна поверхня подрiбнених частинок i шд-вищуеться молекулярна дифузiя. Слiдом за пвдви-щенням молекулярно1' дифузii збiльшуеться i зовшш-ня (конвективна) дифузiя, тобто дифузiя ввд поверхнi частинок сировини в екстрагент, вiдповiдно пвдви-щуеться кшьшсть проекстрагованих речовин. Для кожного виду сировини i умов протiкання процесу юнуе мiнiмальний розмiр часток. В наших досль дженнях процес екстракци проводили як на неподрь бнених (цших) ядрах сировини з розмiрами 3,53 мм, так i на подрiбнених частинках з середньозваженими розмiрами 0,25 мм.
Змiнним фактором процесу екстракци була та-кож и тривалiсть, яку у дослвдах варiювали у межах 25...85 с.
Екстракцш у мiкрохвильовому полi проводили на експериментальнш установцi з такими параметрами: потужшсть магнетрону Р=0,15±0,10 кВт, пд-ромодуль 1:4.
Ефектившсть процесу екстракци оцiнювали за вихщними параметрами: масова частка вивiльнених фенольних сполук (ФС, %) та iх антиоксидантна ак-
тивнiсть (АОА, %). Осшльки у ходi екстрагування за рахунок поглинання мiкрохвильовоï енергiï тдвищу-еться температура екстрагенту t, то контролювали ïï значення, оск1льки вона не повинна перевищувати гранично припустимих величин (50-55 °С).
Таким чином, для визначення оптимальних режимiв вившьнення фенольних сполук у процесi екстракци в умовах МХ-поля необхвдно встановити сумiсний вплив концентраци розчинника, ступеня подрiбнення сировини та тривалостi екстракци на вихвд фенольних сполук у розчин. Для цього, насам-перед, необхвдно скласти математичне описання процесу екстракци фенольних сполук на основi експери-ментальних дослвджень.
З метою скорочення кiлькостi дослiдiв i отримання достовiрних даних про закономiрностi прохо-дження процесу екстракци найбшьш доцiльним е застосування методiв математичного планування ба-гатофакторних експерименпв [5, 6].
Для отримання найбшьш точного математичного опису процесу екстракци був обраний D-оптимальний квадратичний план експериментiв з додатковим досл1дом в центрi експерименту, що до-зволяе отримати оцiнки коефщенпв регресiï з мiнi-мально можливим розсiюванням в1дносно центру розподiлення.
Дослвди проводили у трьох паралелях, однорь днiсть результатiв дослiдiв оцiнювали за критерiем Кохрена. Щоб виключити вплив можливих система-тичних похибок та зменшити випадковi похибки, дослiди рандомiзували [5, 6].
Виходячи з необхщносп отримання добавки для м'ясних продукпв з високою антиокиснюючою дiею, а також спираючись на результати наших попе-реднiх дослiдiв, експерименти були проведет у таких штервалах змши досл1джуваних факторiв: кон-центращя спирту водно-спиртового екстрагенту С=35_65 %, стутнь подрiбнення сировини d= =0,25.. .3,53 мм та тривалiсть екстракцй' т=25.. .85 с.
Прийнята у досл1дженнях матриця D-оптимального квадратичного плану експерименпв, а також отримаш результати процесу мшрохвильового екстрагування фенольних сполук наведет в табл. 1.
Результати експерименпв були опрацьоваш з використанням комп'ютерно1' програми PLAN, розроб-лено1' в ОНАХТ для реал1зацй' послвдовного регрес1йно-го анал1зу багатофакторних експерименпв [6].
На основi отриманих експериментальних даних методом найменших квадрапв та послвдовного регресiйного аналiзу були отримаш рiвняння залеж-ностi дослщжених критерiïв оцiнки процесу екстрак-ци в умовах мiкрохвильового поля - масовоï частки вивiльнених фенольних сполук ФС (y1, %), антиокси-дантноï активностi фенольних сполук АОА (y2, %) та температури екстрагенту t (y3, °С) - вiд фаш^в, що визначають режим (умови) проведення процесу екст-ракцiï - концентрацiï екстрагенту (водно-спиртових розчишв) С, середньозваженого дiаметру частинок подрiбненоï сировини d та тривалосп процесу екст-ракцiï т. Для спрощення розрахунк1в та наступного аналiзу отриманих рiвнянь регресiï обробку проводили у кодованих змшних.
Таблиця 1
Матриця плану експерименту i результаты оцшки процесу екстракцп фенольних сполук за р1зних умов
№ з/п Умови дослщв Результати дослвдв
в натуральних змшних в кодованих змшних У1 У2 У3
С, % d, мм т, с х1 х2 х3 (ФС, %) (АОА, %) (t, °C)
1 35 0,25 25 - - - 3,55 25,77 45
2 65 0,25 25 + - - 4,62 33,83 45
3 35 3,53 25 - + - 2,03 12,39 46
4 65 3,53 25 + + - 3,14 22,76 47
5 35 0,25 85 - - + 4,80 29,69 55
6 65 0,25 85 + - + 5,95 39,48 55
7 35 3,53 85 - + + 1,03 17,83 57
8 65 3,53 85 + + + 2,23 25,29 56
9 35 1,89 55 - 0 0 4,50 41,69 53
10 65 1,89 55 + 0 0 5,60 49,66 54
11 50 0,25 55 0 - 0 4,86 41,94 53
12 50 3,53 55 0 + 0 2,28 30,06 54
13 50 1,89 25 0 0 - 5,10 39,76 46
14 50 1,89 85 0 0 + 5,22 44,29 57
15 50 1,89 55 0 0 0 5,25 51,88 52
В результатi отриманi такi рiвняння регресп:
- для масово! частки вившьнених фенольних сполук ФС (y1, %)
у1=5,134+0,563-х1-1,307-х2-1,685-х22+0,562-х2х3, (1)
- для антиоксидантно! активностi фенольних сполук АОА
у2=49,768+4,365х1-6,238х2+2,207хэ-3,565х11-
-13,240х22-7,215х33, (2)
- для температури екстрагенту t у3=51,67+5,10-х3,
(3)
, х3 - кодованi значення факторiв вiдповiдно С, d та т, якi визначаються за спiввiдношеннями:
х1=(С-50)/15; х2=(d-1,89)/1,64, х3=(т-55)/30.
Перевiрка адекватностi отриманих рiвнянь регресп за крш^ем Фiшера F показала, що ва вони з 95 % надшшстю адекватно описують процес екстра-кци, оск1льки для них виконуеться умова F^F^.
Аналiз отриманого рiвняння (1) показуе, що С та т спричиняють лшшну змiну виходу ФС, причому С однозначно пвдвищуе вихвд ФС, а змiна т може як пвдвищувати, так i знижувати вих1д ФС в залежностi ввд значення d. Так, збiльшення т за максимальних значень d призводить до зменшення ФС, а за мшма-льних, навпаки, до зростання виходу ФС, що можна пояснити збшьшенням поверхнi масообмiну при под-рiбненнi сировини. Можна зазначити також, що е певний дiапазон розмiрiв d, за яких т не впливае на вихвд ФС.
Що стосуеться впливу d на вихвд ФС, то можна ввдмггити, що ця залежнiсть носить нелшшний (парабол1чний) характер. Незалежно вiд С зменшення d призводить спочатку до зростання виходу ФС, а
попм до його поступового падiння. Однак дещо 6i-льший вихiд ФС можна отримати при пвдвищених значеннях С. Аналoгiчний характер мае вплив d за рiзних значень т, тобто 3i зменшенням d вихвд ФС спочатку зростае, а попм зменшуеться, причому зi зростанням т стушнь вилучення ФС також зростае i в кiнцi екстракцп досягае найбшьшо! величини.
Вплив т на стушнь вилучення ФС залежить також i вiд С та d - бiльшoгo виходу ФС можна досягти при зрoстаннi С та зменшенш d до певних (оптима-льних) меж.
Аналiз рiвняння (2) показуе, що залежнiсть АОА ввд розглянутих факгoрiв С, d та т носить парабoлiчний характер i мае для вс1х фашщив oпгимальнi значення (максимум, на що вказують знаки квадратичних коефь щенпв). Однак можна ввдштити бiльш суттевий вплив на АОА ступiнь подабнення сировини d.
Що стосуеться температури, до яко! на^ва-еться екстрагент у кiнцi процесу екстракцп, то з рiв-няння (3) видно, що вона залежить лише ввд тривало-CTi процесу - чим вона бвдьша, тим до вищо! температури нагрiваеться екстрагент.
Наочний вигляд функцiй вiдгукiв, що опису-ються отриманими рiвняннями (1)-(3), а також характер впливу умов проведення екстракцп на вихiд фенольних сполук (ФС) та 1х антиоксидантну актив-нiсть (АОА), показано на рис. 2, 3.
Використовуючи отримаш рiвняння (1)-(3) та процедуру пошуку оптимальних рiшень пакету Microsoft Excel, були визначеш оптимальш режими (умови) процесу екстракцп, яш забезпечують макси-мальну антиоксидантну актившсть фенольних сполук (АОА):
С=59,2 %; d=1,5 мм; т=59,6 с.
За цих оптимальних умов антиоксидантна актившсть фенольних сполук АОА складае 52,01 %, масова частка виввдьнених фенольних сполук ФС дoрiвнюе 5,71 %, температура екстрагенту не пере-вищуе 52,4 °С [7].
а
□ 5-- П--2 П2-3 DM □ ■ иб-т
б
Рис. 2. Залежнiсть виходу фенольних сполук ввд факторiв С, d, т: а - залежшсть ФС=Д(С, d), т=59,6 c; б - залежшсть ФС=:(С, т), d=1,5 мм; в - залежнiсть ФС=ВД т), С=59,2 %
Рис. 3 Залежнiсть антиоксидантноï активностi ФС вщ факторiв С, d, т: а - залежшсть АОА=ДС, d), т=59,6 c; б - залежнiсть АОА=:(С, т), d=1,5 мм; в - залежшсть АОА=ед т), С=59,2 %
в
в
5. Амробащя результат дослiджень
На основi отриманих результапв встановленi оп-тимальнi умови, що лягли в основу технологи отримання комплексноï добавки «Мальтовин» антиокиснюва-льноï до: стушнь подрiбнення сировини - 1,5 мм; температура - в межах 50-53 °С; час екстракци - 60 сек.; пдромодуль - 1:4; концентращя розчинника - 60 %.
6. Висновки
Використання математичноï модел1 для оптимь зацü' параметрiв екстракцiï пол1фенол1в з виноградного насшня в мжрохвильовому пол1 дозволило оптишзува-
ти режимнi параметри. Розрахованi коефщенти регреси показують наслвдки вщ можливих взаемодiй м1ж вхвд-ними параметрами. Оптишзоваш режими дозволяють забезпечити максимальну АОА екстракту при масовiй частщ полi фенольних сполук 5,71 %.
Лггература
1. Денисович, Ю. Ю. Разработка технологии обогащенных мясных продуктов функциональной направленности [Текст] / Ю. Ю. Денисович, А. В. Борозда, Н. М. Манд-ро // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2012. - Т. 92. - № 6. - С. 83-87.
2. Золотокопова, С. В. Математическое моделирование рецептур нових поликомпонентных продуктов из малоценных видов рыб [Текст] / С. В. Золотокопова, О. М. Про-талинский, И. С. Лучшева, Е. Ю. Лебедева // Вестник АГ-ТУ. Сер.: Рыбное хозяйство. - 2011. - № 1. - С. 110-115.
3. Цибизова, М. Е., Кильмаев, А. А. Концепция рационального питания и проектирование функциональных продуктов из гидробионтов [Текст] / М. Е. Цибизова,
A. А. Кильмаев // Вестник АГТУ. Сер.: Рыбное хозяйство. -2013. - Т. 26. - № 3. - С. 173-178.
4. Максимов, И. В. Разработка функциональных мясных изделий с использованием комплексных добавок пребио-тически-сорбционной направленности [Текст] / И. В. Максимов и др. // Молодой ученый. - 2013. - №10. - С. 251-256.
5. Хартман, К. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов [Текст] / К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер. - М.: Мир, 1977. - 655 с.
6. Остапчук, Н. В. Математическое планирование процессов пищевых производств: Сб. задач: Учеб. пособие [Текст] / Н. В. Остапчук, В. Д. Каминский, Г. Н. Станкевич,
B. П. Чучуй, под ред. Н. В. Остапчука. - К.: Вища школа, 1992. - 175 с.
7. Савшок, О. М. Пат. 79379 Укра!на, МПК 51 С 11 В 1/10 (2006.01). Споаб одержання екстракту з виноградного насшня [Текст] / Савшок О. М., Штвшова I. О., Бур-до О. Г., Капетула С. М. - заявник i патентовласник Одесь-ка нацюнальна академ1я харчових технологш. -№ 201210165; заявл. 27.08.2012; опубл. 25.04.2013, Бюл. № 8.
References
1. Denisovich, Y. Y., Furrow, A. V., Mandro, N. M. (2012). Development of techno logy-enriched meat products functional orientation: Bulletin of the Altai State Agrarian University, 92 (6), 83-87.
2. Zolotokopova, S. V., Protalinskiy, O. M., Luchsheva, I. S. (2011). Mathematical modeling of multicomponent formulations new products from low-value fish species: Herald AS-TU. Ser.: Fisheries., 1, 110-115.
3. Tsibizova, M. E., Kilmann, A. A. (2013). The concept of a balanced diet and designing functional products of aquatic organisms: Herald ASTU. Ser.: Fisheries, 26 (3), 173-178.
4. Maksimov, I. V. (2013). Development of functional meat products with complex prebiotic supplements sorption orientation: The young scientist, 10, 251-256.
5. Hartman, K., Letsky, E., Schaefer, B. (1977). Planning for the experiment in the study of processes. Moscow.: Mir., 655.
6. Ostapchuk, N. V., Kaminsky, V. D., Stankevich, G. N., et. al (1992). Mathematical planning processes of food production: Sat. tasks: Proc. Benefit. K.: High school., 175.
7. Savinok, O. M., Litvinova, I. O., Burdo, O. G., Kapetula, S. M. (2013). Pat. 79379 UA, MPK 51 C 11 B 1/10 (2006.01). Method of obsession the extract from grape seeds -applicant and patent holder Odessa national academy of food technologies. - № 201210165; appl. 27.08.2012; publ. 25.04.2013, Bull., 8.
Рекомендовано до публгкацИ д-р техн. наук, професор Станкевич Г. М.
Дата надходження рукопису 18.06.2015.
Л^вшова 1нна Олександрiвна,аспiрант. кафедра технологи м'яса, риби та морепродукпв, Одеська нацюнальна академiя харчових технологш. вул. Канатна, 112, м. Одеса, Укра!на, 65039 E-mail: Litvinnalex@ukr.net
Станкевич Георгш Миколаевич, доктор техшчних наук, професор, кафедра технологи збертання зерна, Одеська нацюнальна академiя харчових технологш, вул. Канатна, 112, м. Одеса, Укра!на, 65039 E-mail: georg-st@mail.ru
Савшок Оксана Миколш'вна, кандидат техшчних наук, доцент, кафедра технологи м'яса, риби та морепродукпв, Одеська нацюнальна академгя харчових технологш, вул. Канатна, 112, м. Одеса, Укра!на, 65039 E-mail: savoksamit@mail.ru
УДК 504.054
DOI: 10.15587/2313-8416.2015.47203
МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ГЕОЭКОСИСТЕМ В ЗОНАХ НАБЛЮДЕНИЯ АЭС
© А. А. Попов, В. Е. Ковач, О. В. Бляшенко, В. Е. Ковач, К. В. Сметанин
В работе представлен математический аппарат и методология исследований задач оценки устойчивости геологических и экологических систем в зонах наблюдения АЭС. Рассмотрены известные методы определения таких показателей внутренней саморегуляции геоэкосистем, как инертность, восстанавливаемость и пластичность. Представлена принципиальная схема алгоритма получения интегрированной информации по оценке риска экологического состояния для территории и здоровья населения. Выполнен анализ составляющих оценки экологического риска
Ключевые слова: устойчивость геоэкосистемы, отказ системы, показатели устойчивости, саморегуляция, инертность, восстанавливаемость, пластичность, экологический риск
This paper presents a mathematical apparatus and methodology of tasks research in assessing the sustainability of geological and ecological systems in the areas of NPP. The known methods for the determination of indicators of internal self-regulation geoecosystems as inertness, renewability and plasticity are considered. In the article a schematic diagram of obtaining integrated information on risk assessment for the territory of the state of environmental and human health is given. The analysis of the components of the environmental risk assessment is done Keywords: geoecosystem stability, system failure, sustainability indicators, self-regulation, inertness, renewabil-ity, plasticity, environmental risk
