CC BY
28
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 идентификации 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; А[ — 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
Таблица 2
Показатель Хранение с обработкой 802 Хранение без обработки
Значения Аі Я2 Значения Аі Я2
і = 1 і = 2 і = 3 і = 4 і = 1 і = 2 і = 3 і = 4
Сухие вещества, % -0,0364 - - - 0,958 -0,0017 -0,0094 0,0085 - 0,951
Общие сахара, % -0,0146 -0,014 - - 0,991 -0,231 0,0973 -0,0147 - 0,997
Сахароза -0,1127 - - - 0,994 -0,33 0,12 -0,0167 - 1,000
Витамин С, мг% 0,0193 -0,0572 0,0075 - 0,999 -0,3187 0,0875 -0,0084 - 0,993
а) учитывать влияние различного уровня исходного качества через значение Х0 (масштабирование показателя);
б) вычислять особые (стационарные) точки для набора показателей, например, минимумы и максимумы, а также точки перегиба, отражающие переход из состояния покоя в состояние прорастания;
в) определять допустимое время хранения с целью достижения заданного значения показателей качества .
Для решения задачи (б) применяются необходимые и достаточные условия экстремума [5]. Для решения задачи (в) задается значение левой части уравнения (1) и ищется ближайший меньший корень уравнения
х5 - о $ 0.
(2)
Для проверки применимости предлагаемой схемы прогнозирования динамики показателей на первом этапе провели обработку данных по хранению лука раз-
личной крупности при одинаковых условиях. Это позволило проверить гипотезу о пригодности полиномиальной аппроксимации динамики для различных начальных уровней содержания веществ - показателей качества хранения (табл. 1).
Продолжительность хранения составила 4-5 мес. Можно констатировать, что независимо от уровня завершенности процессов, выраженных в различном содержании веществ на начало хранения, обеспечивается качество аппроксимации динамики веществ и подобие уравнений (по знакам соответствующих коэффициентов при одинаковых степенях членов уравнения (1)). Мерой качества аппроксимации являлся коэффициент детерминации Я2.
Возможность описания однотипными уравнениями вида (1) динамики веществ при различных способах обработки проверили в опытах по хранению лука с обработкой 802 и контрольном хранении.
Таблица 3
Хранение при і - 2° С и контролируемой В В О Хранение в нерегулируемых условиях і и ОВВ
Показатель Значения Аі Я2 Значения Аі Я2
і = 1 і = 2 і = 3 і = 4 і = 1 і = 2 і = 3 і = 4
Сорт Халцедон
Убыль массы, % 2,693 -1,102 0,159 - 0,976 0,9985 0,7266 - - 0,994
Сухие вещества, % -0,0295 - - - 0,979 -0,0836 0,0075 - - 0,999
Общие сахара, % -0,0765 0,0058 - - 0,994 -0,122 0,0083 - - 0,996
Редуцирующие сахара
Сахароза -0,0179 -0,0403 0,0044 - 0,979 -0,1653 0,0075 0,987
Белок -1,421 2,0341 -0,6965 0,0696 1,00 -1,329 1,9506 -0,6595 0,0647 1,00
Витамин С, мг% -0,0764 0,0322 -0,0064 0,995 -0,1516 0,0085 0,993
Пероксидаза
(опт. плотность) 2,357 -2,0983 0,5933 -0,0517 1,00 2,947 -2,7667 0,8133 -0,0733 1,00
Полиф енолоксидаза 0,124 0,5744 -0,098 - 1,00 0,952 0,1103 - 0,033 - 0,998
Эфирные масла, % -0,654 0,2153 -0,0201 - 0,973 -0,620 0,1818 -0,015 - 0,999
Сорт Эллан
Убыль массы, % 2,2263 -0,598 0,902 - 0,9976 0,309 2,480 - - 0,996
Сухие вещества, % -0,0515 -0,0174 0,0037 - 0,946 -0,1606 0,0182 - - 0,975
Общие сахара, % -0,0664 0,0234 -0,0033 - 0,997 -0,0711 0,0019 - - 0,985
Редуцирующие сахара
Сахароза -0,2507 0,115 -0,0166 - 0,999 -0,0922 - - - 0,952
Белок 0,3461 -0,1063 0,0082 - 0,965 0,0275 0,0773 -0,0141 - 0,971
Витамин С, мг% -0,1145 0,0434 -0,00734 - 0,960 -0,0696 -0,0302 0,0056 - 0,947
Пероксидаза
(опт. плотность) 1,368 -1,488 0,4637 -0,0433 1,00 1,806 -1,920 0,5937 -0,0552 1,00
Полифенолоксидаза 0,529 0,353 -0,0667 - 1,00 0,700 0,289 -0,0575 - 0,993
Эфирные масла, % -0,486 0,212 -0,0225 - 0,993 -0,394 0,1308 -0,0107 - 0,946
Как видно из табл. 2, и в этом случае сохраняется качество аппроксимации динамики и отражение тенденций изменения показателей (подобие структуры уравнений для различных пар показателей).
Для идентификации степени р и значений параметров уравнения (1) использовали данные по хранению сортов лука Халцедон и Эллан в контролируемых и неконтролируемых по температуре и ОВВ условиях. Результаты (хранение 5 мес) приведены в табл. 3. Все зависимости имеют значимый на уровне Р = 0,95 коэффициент детерминации [6].
Для аппроксимации динамики изменения большинства показателей для выбранных условий масштабирования достаточна степень аппроксимирующего полинома I = 2 ... 3. Только для отдельных показателей, имеющих несколько точек перегиба (пероксидаза, белок), потребовалось довести степень полинома до максимальной при имеющемся числе экспериментальных данных по времени (/ = 4).
Коэффициенты при I = 1 можно трактовать как скорости изменения показателя, а коэффициенты при / = 2 - как соответствующие ускорения [6].
Анализ данных табл. 3 свидетельствует, что в подавляющем большинстве случаев и скорости, и ускорения процессов изменения качественных показателей
выше при неконтролируемых условиях хранения. Поскольку содержание редуцирующих сахаров можно вычислить через содержания общего сахара и сахарозы, аппроксимации подвергались эти два показателя, как требующие меньших степеней полиномов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Березин И.В., Клесов А. А. Практический курс химической и ферментативной кинетики. - М.: МГУ, 1976. - 321 с.
2. Seok-In Hong, Dong-Man Kim. Influence of oxygen concentration and temperature on respiratory characteristics of fresh-cut green onion // Int. Journal of Food Science and Technology. - 2001. - 36. - P. 283-289.
3. Колту нов В .А., Струневич Л. Н. Не которы е аспе кты построения линейных моделей оценки качества при хранении ово -щей и картофеля // Хранение и переработка сельхозсырья. - 1999. -№ 8.
4. Bert E. Verlinden, Anton de Jager, Jeroen Lammertyn, Wendy Schotsmans1, Bart M. Nicola. Effect of Harvest and delaying Controlled Atmosphere Storage Conditions on Core Breakdown Incidence in ‘Conference’ Pears.Biosystems Engineering. - 2002. - 83 (3). - P. 339-347.
5. Акулич И.Л. Математическое программирование в при -мерах и задачах. - М.: Высш. шк., 1986. - 319 с.
6. Вознесенский В.А. Статистические методы планирова -ния эксперимента в технико-экономических исследованиях. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1981. - 263 с.
Кафедра технологии и организации питания
Поступила 18.09.06 г.
517.18(470.62)
МА ТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОСЛЕДСТВИЙ ОКУЛЬТУРИВАНИЯ ПОЧВ КУБАНИ
М.Д. НАЗАРЬКО, В.Г. ЩЕРБАКОВ, И.И. НАЗАРЬКО
Кубанский государственный технологический университет
Сравнительное изучение северных районов Краснодарского края по комплексу из четырнадцати показателей, характеризующих микрофлору и плодородие почв, позволило классифицировать районы с использованием кластерного анализа [1, 2]. Кластеризация пахотных горизонтов почв по комплексу микробиологических и агрохимических показателей представлена на рис. 1.
Разрезание кластерного иерархического дендрита по уровню сходства в 4000 усл ед. привело к выделению четырех групп районов - кластеров. В первый вошли Славянский (20), Красноармейский (19) и Приморско-Ахтарский (9) районы; во второй Кореновский (14), Белоглинский (17), Усть-Лабинский (7), Динской (6) и Новопокровский (5). Третий кластер образовали Калининский (12) и Староминской (3) районы. Остальные исследованные районы края составили самый многочисленный четвертый кластер: Кущевский (4), Брюховецкий (11), Тбилисский (8), Щербиновский (2),
Выселковский (15), Ленинградский (10), Кавказский (18), Тимашевский (13), Тихорецкий (16) и Ейский (1).
Доказательство существования межкластерных различий выполнено с использованием дискриминантного анализа [3, 4]. Основные статистики дискриминантного анализа результатов классификации северных районов края, описанных по комплексу показателей микрофлоры почв и плодородия, представлены в табл. 1.
16000 14000 12000 С 10000
Я
^ 8000
8> 6000 5
3 4000
2000 0
1
гЦ 1 1 1 1—.
20 19 9 1417 7 6 5 12 3 4 11 8 2 15 10 1813 16 1 Рис. 1
