Оценка экономической эффективности экспресс-способа идентификации растительных масел на основе метода ядерно-магнитной релаксации Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

отсутствующие при отдельном экстрагировании каждого из компонентов смеси.

На рис. 3 изображен выход экстрагируемых веществ при индивидуальном экстрагировании с последующим смешиванием и при соэкстракции жидким диоксидом углерода в зависимости от /.

Оценку адекватности математической модели соэкстракции осуществляли методами, принятыми для оценивания временных рядов, на 5%-м уровне значимости (таблица). Все смеси признаны адекватными.

Таблица

и мин

О из аниса О из перца черного

П после смешивания В из смеси в соотношении 2 : 1

Рис. 3

Длительность цикла различна для разных компонентов смесей и соотношений веществ в смесях. Так как продолжительность экстрагирования ограничена 160-180 мин, то на временном промежутке до момента насыщения удалось установить среднюю длительность цикла и уточнить построенную ранее модель с учетом цикличности. Вид рабочей модели

f $) = эЩЫ) + р эт2^,

где р - амплитуда колебаний; Т - период колебаний, зависящий от строения вещества.

Таким образом, при соэкстракции проявляются свойства, присущие только смесям и отсутствующие при экстрагировании ценных компонентов из каждого вещества в отдельности. Количество экстрагируемых веществ также увеличивается. Выделяются вещества,

Смесь Мо р а к ИЯ

Гвоздика и имбирь (1 : 1) 0 5 1,62522 - 3,509

Перец красный и перец душистый (1 : 2) 0 6 1,87179 — 3,890

Перец черный и кориандр (5 : 1) 0 6 1,10846 0,33 3,980

Перец черный и анис (1 : 2) 0 5 1,28249 0,19 3,905

Анализ полученной модели позволил рекомендовать способ повышения эффективности процесса извлечения ценных компонентов из смесей растительного сырья за счет двухступенчатого сброса давления. Ус -тановлено, что сливы мисцеллы с периодичностью 25 мин каждый позволяют сократить продолжительность процесса извлечения остаточных веществ в 1,2 раза.

ЛИТЕРАТУРА

1. Федоткин И.М. Математическое моделирование техно -логических процессов. - Киев: Вища школа, 1988. - 416 с.

2. Сагайдак Г.А., Касьянов Г.И. Теория и практика газожидкостной экстракции. - Краснодар: Сов. Кубань, 2004. - 160 с.

3. Сагайдак Г.А., Касьянов Г.И. Исследование процесса соэкстракции ценных компонентов из растительного сырья // Изв. вузов. Пищевая технология. - 2004. - № 2-3. - С. 192-193.

Кафедра технологии мясных и рыбных продуктов

Поступила 27.07.06 г.

665.3:539.1.08

ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКСПРЕСС-СПОСОБА ИДЕНТИФИКАЦИИ РА СТИТЕЛЬНЫХ МАСЕЛ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ЯДЕРНО-МАГНИТНОЙ РЕЛАКСАЦИИ

С.М. ПРУДНИКОВ, А.И. БЛЯГОЗ, Н.Н. НАУМОВ,

А.В. ЛОБАНОВ, Г.В. САКУН, Е.В. КАБАЛИНА

Кубанский государственный технологический университет

В настоящее время идентификацию растительных масел осуществляют арбитражным методом с применением газожидкостной хроматографии (ГЖХ) для определения жирнокислотного состава масел и выявления содержания характеристической - специфической для конкретного растительного масла - жирной кислоты [1].

Для реализации указанного метода необходимы дорогостоящие химические реактивы, в том числе и токсичные, а также большое количество химической посуды. Кроме этого, недостатком существующего метода является достаточно высокая продолжительность анализа - до 3 ч, что не позволяет оперативно осуществлять идентификацию.

Специалистами ВНИИ масличных культур им. В.С. Пустовойта и Кубанского государственного технологического университета разработан экспресс-способ идентификации растительных масел на основе

измерения ядерно-магнитных релаксационных (ЯМР) характеристик протонов триацилглицеринов масел [2].

Допускаемое относительное расхождение между результатами последовательных определений содержания характеристической жирной кислоты составляет не более 7% к среднему значению показателя, т. е. по указанной характеристике разработанный способ не уступает арбитражному.

Используя разработанный экспресс-способ можно достаточно точно идентифицировать, например, оливковое или высокоолеиновое подсолнечное масла, льняное масло на предмет его принадлежности к высоколи-ноленовому типу, а также рапсовое масло на предмет его принадлежности к безэруковому, средне- или высо-коэруковому.

Продолжительность реализации способа идентификации растительных масел на ЯМР-анализаторе составляет 3 мин, поэтому численность лаборантов, выполняющих анализы, сокращается. Проведение анализа разработанным экспресс-способом не требует использования химических реактивов и химической посуды. Кроме этого, стоимость ЯМР-анализатора составляет 605 тыс. р., что на 245 тыс. р. ниже стоимости газожидкостного хроматографа.

Экономический эффект от внедрения предлагаемого экспресс-способа идентификации растительных масел может быть получен за счет снижения затрат на проведение анализа и затрат на приобретение прибора.

Исходные данные для расчета экономической эффективности приведены в табл. 1, 2.

Таблица 1

Таблица 2

Расходные материалы Норма расхода Цена за единицу, р. Затраты, р.

Химические реактивы

Метанол, л 0,0001 55,00 0,0055

Окись кальция, г 0,01 0,15 0,0015

Гексан, л 0,002 221,00 0,442

Натрий металлический, г 0,05 0,80 0,040

Сернокислый натрий, г 1,5 0,05 0,075

Азот газообразный, л 1,5 0,14 0,210

Водород, л 1,5 0,20 0,300

Наполнитель - хроматон Ы-ЛШ, г 0,05 105,72 5,286

Фильтровальная бумага, г 15 0,10 1,500

Вата, г 5 0,15 0,750

Итого - - 8,610

Химическая посуда

Стаканчик с палочкой 4 25 100

Пипетка на 10 см3 4 79 316

Пипетка на 2 см3 4 95 380

Пробирка 4 20 80

Воронка 4 20 80

Микрошприц 1 1500 1500

Бюкс с пробкой 4 142 568

Итого - - 3152

В табл. 3 представлен сводный расчет годовых затрат на проведение идентификации растительного масла разными способами.

Таблица 3

Показатель

Затраты, тыс. р.

ГЖХ

ЯМР

Показатель ГЖХ ЯМР Стоимость реактивов 43,050 -

Время проведения одного анализа, мин 70 3 Стоимость химической посуды 3,152 0,120

Количество анализов в год, необходимых Заработная плата лаборантов 54,000 3,240

для идентификации растительных масел 5000 5000 Отчисления на социальные нужды 12,015 0,721

Численность лаборантов, необходимых Амортизация оборудования 85,000 60,500

для проведения одного анализа, чел. 1 0,06 Содержание приборов 15,000 0,750

Заработная плата одного лаборанта в месяц, р. 4500 4500 Итого 212,217 65,331

Расчет затрат на реактивы и химическую посуду при идентификации растительных масел методом ГЖХ для проведения одного анализа представлен в табл. 2.

Затраты на химические реактивы для проведения одного анализа с целью идентификации растительного масла методом ГЖХ составляют 8,61 р., в год 43,05 тыс. р. Затраты на химическую посуду - 3152 р.

Идентификация растительных масел с применением ЯМР-анализатора не требует такого количества химической посуды, достаточно четырех пробирок стоимостью каждая 30 р.

Использование оборудования требует затрат на его содержание. Кроме того, в издержки должна быть включена амортизация оборудования. При сроке полезного использования 10 лет норма амортизации составляет 10% в год.

Экономический эффект от внедрения разработанного экспресс-способа идентификации растительных масел Э, тыс. р., определяем по формуле

Э = Р - З,

где Р - результат от применения разработанного способа, тыс. р.; З -затраты на осуществление разработанного способа, тыс. р.

При расчете эффекта учитываем коэффициент эффективности капитальных вложений, который равен 0,15.

Результат от применения разработанного экспресс-способа идентификации растительных масел в год определяется по разности стоимости проведения анализов, тыс. р.:

Р = 212,217 - 65,331 = 146,886.

Снижение капитальных затрат составляет, тыс. р.: 850,0 - 605,0 = 245,0.

Исходя из этого, экономический эффект от внедрения разработанного экспресс-способа идентификации растительных масел составит в год, тыс. р.:

Э = 146,886 - (-245,0) ■ 0,15 = 183,636.

Наряду с экономическим эффектом, следует отметить, что разработанный способ является экологически чистым, так как исключается применение токсичных веществ, например, метанола, а также органических растворителей.

ЛИТЕРАТУРА

1. ГОСТ Р 51483-99. Масла растительные и жиры животные. Определение методом газовой хроматографии массовой доли метиловых эфиров индивидуальных жирных кислот к их сумме. -М.: Госстандарт России: Изд-во стандартов, 1999.

2. Научно-практическое обоснование способов идентифи -кации и оценка качества масличных семян и продуктов их переработки на основе метода ЯМР / С.М. Прудников, Б.Я. Витюк, Е.П. Корнена и др. // Современные приоритеты питания, пищевой про -мышленности и торговли: Сб. науч. тр., посвященных Юбилею кафедры биотехнологии, товароведения и управления качеством Ке -меровского технологического ин-та пищевой пром-сти / Под ред.

В.М. Позняковского. - М.; Кемерово: Российские ун-ты, АСТШ. -Кузбассвузиздат, 2006. - С. 124-137.

Кафедра экономики и управления производством

Поступила 26.07.06 г.

635.25:631.563

РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ ПОКАЗА ТЕЛЕЙ КА ЧЕСТВА ЛУКА ПРИ ХРАНЕНИИ

Т.А. ДЖУМ, Э.А. ИСАГУЛЯН, А.Б. БОРОВСКИЙ

Краснодарский филиал Российского государственного

торгово-экономического университета

Кубанский государственный технологический университет

Изменения качества хранящегося лука обусловлено рядом факторов, среди которых можно выделить следующие:

состояние закладываемого на хранение сырья, отражающее влияние сорта, агротехнологии и послеуборочных операций;

условия (режимы) хранения, из которых важнейшими являются температура в хранилище, относительная влажность воздуха, продолжительность хранения, состав атмосферы хранилища и периодические воздействия на сырье (например, фумигация газообразными и аэрозольными веществами);

воздействия на режимные параметры, как целенаправленные (управляющие) со стороны персонала, так и стохастические изменения окружающей среды.

Поскольку отражаемые в показателях качества сырья изменения его состояния происходят вследствие достаточно сложных и трудно формализуемых химических, биологических и физико-химических процессов, формой представления этих изменений будут являться экспериментально-статистические модели. Структура моделей может иметь некоторое обоснова-

ние в зависимости от достаточности информации о механизмах формирования показателей качества хранения, а параметры идентифицируются по результатам экспериментов. В модели должно отражаться исходное качество сырья, так как темп изменения показателей существенно зависит от концентрации субстратов (биохимический формализм) и степени завершенности процессов созревания (отражение предыстории объекта хранения). Модели должны включать в себя фактор времени с возможной нелинейностью.

Примером таких моделей могут быть модели биохимической (ферментативной) кинетики, формально-кинетические модели [1, 2] и вероятностно-статистические модели [3, 4].

С учетом этого предлагается представлять динамику показателей качества хранящегося лука в виде зависимостей

^р. = ^ /) = 1+" А, (1)

Х 0 1 = 1

где Х(Х) - текущее значение показателя качества; Х0 - исходное (при закладке на хранение) значение показателя;р - принятая для данного показателя степень полинома; Л[ — параметры уравнения, зависящие в общем случае от качества сырья и условий хранения; X - время.

Представление динамики показателей качества хранящегося лука в виде зависимостей (1) позволяет:

Таблица 1

Показатель Лук мелкий Лук крупный

Значения А1 Я2 Значения А1 Я2

1 = 1 1 = 2 1 = 3 1 = 4 1 = 1 1 = 2 1 = 3 1 = 4

Сухие вещества, % -0,0765 - - - 0,960 0,101 -0,0702 0,0085 - 0,986

Общие сахара, % -0,259 0,0976 -0,0162 - 0,962 -0,162 0,0109 - - 0,993

Сахароза -0,481 0,1782 -0,0236 - 0,999 -0,301 0,0317 - - 0,987

Витамин С, мг% -0,230 -0,0347 0,0121 - 0,998 -0,236 0,0425 -0,0036 - 0,945