Сортовой способ получения пшенично-льняной муки (2024)
В статье рассмотрены технологии производства пищевых продуктов. Проведен анализ размола пшенично-льняной смеси для получения высокобелковой муки путем смешивания потоков муки отдельных систем сортового хлебопекарного помола с формированием трех сортов, их энергетической ценности. Проведен анализ химического состава сформированных видов сортовой муки. Материалами исследования стали продукты из зерна диетического и профилактического назначения на основе полизерновых смесей. В статье показана возможность проведения совместного размола пшенично- льняной смеси с целью получения высокобелковой муки, обогащенной незаменимыми жирными кислотами. Указаны недостатки многосортного помола благодаря проведенному хлебопекарному анализу свойств муки различных сортов. Поставлен вопрос целесообразности проведения многосортовых помолов с добавлением льняной муки. Результатом исследования стала разработка новой схемы размола зерновой смеси, состоящей из круп и семян льна различного типа и процентного содержания жира.
Идентификаторы и классификаторы
Технологии производства пищевых продуктов постоянно развиваются, что связано с
изменяющимися требованиями, обновлением ассортимента, появлением новых источников сырья. Информационный анализ показывает, что в настоящее время наибольший интерес представляютпродукты с высоким содержанием пищевой ценности, обогащенные эссенциальными веществами, которые сбалансированы по составу, являющиеся продуктами питания функционального назначения (Кечкин, 2022). Одним из направлений создания таких продуктов питания является разработка решений формирования свойств сырья в заданном направлении (Кечкин, 2022).
Список литературы
- Кечкин И.А. Получение поликомпозитной муки из продуктов переработки зерна //
Хлебопродукты. 2022. № 11. С. 40-42. - Кечкин И.А., Панкратов Г.Н., Витол И.С. Формирование новых видов муки, обогащенных
незаменимыми жирными кислотами // Пищевая промышленность. 2021. № 10. С. 8-12. - Мелешкина Е.П., Панкратов Г.Н., Витол И.С., Кандроков Р.Х. Новые функциональные
продукты из двухкомпонентной зерновой смеси пшеницы и льна // Вестник российской
сельскохозяйственной науки. 2019. № 2. С. 54-58. - Панкратов Г.Н., Мелешкина Е.П., Витол И.С., Кечкин И.А., Коломиец С.Н.
Альтернативный способ получения пшенично-льняной муки // Хлебопродукты. 2021. № 4. С. 51-55. - Панкратов Г.Н., Кечкин И.А., Витол И.С., Коломиец С.Н. Получение пшенично-льняной
муки из продуктов переработки зерна // Пищевая промышленность. 2022. № 6. С. 47-50. - Панкратов Г.Н., Мелешкина Е.П., Витол И.С., Кечкин И.А., Нагайникова Ю.Р., Коломиец
С.Н. Пшенично-льняная мука: условия получения и биохимические особенности // Российская сельскохозяйственная наука. 2020. № 3. С. 65-70. - Панкратов Г.Н., Мелешкина Е.П., Витол И.С., Кандроков Р.Х., Жильцова Н.С.
Особенности продуктов переработки двухкомпонентных смесей пшеницы и льна // Хлебопродукты. 2018. № 12. С. 42 -46. - Bhatta M., Belamkar V., Baenziger P.S., Morgounov A. Genome-wide association study reveals
novel genomic regions for grain yield and yield-related traits in drought-stressed synthetic hexaploid wheat // Molecular science. 2018. № 19(10). - Gilmore C., Asefi M., LoVetri J., Paliwal J. Industrial scale electromagnetic grain bin monitoring
computers // Computers and Electron in Agriculture. Vol. 136. 2017. рр. 210-220. - García Nieto P.J., García-Gonzalo E., Bové J., Duran-Ros M., Puig-Bargués J. Modeling
pressure drop produced by different filtering media in microirrigation sand filters using the hybrid ABC-MARSbased approach, MLP neural network and M5 model tree // Computers and Electron in Agriculture. Vol. 139. 2017. pp. 65-74. - Huang Y., Li C. Real-time monitoring system for paddy environmental information based on DC powerline communication technology // Computers and Electron in Agriculture. Vol. 139. 2017. pp. 51-62.
- Kechkin I., Ermolaev V., Romanenko A., Ivanov M., Gurkovskaya E. Dependence of fat acidity
value on wheat grain storage conditions International Conference on Food Industry // Economy and Security. 2020. рр. 34-39. - Pankratov G N, Meleshkina E P, Vitol I S, Kechkin I.A, Nagainikova Yu.R., Kolomiets S.N.
Wheat-linen flour: conditions for producing and biochemical features russian agricultural sciences // Food industry. 2020. № 46(4). pp. 404-409. - Pankratov G.N., Vitol I.S., Meleshkina E.P., Nagainikova Yu.R., Kechkin I.A. Development of
technological schemes for the processes of preparation and milling of two-component grain mixtures IOP Conference Series // Earth and environmental science. 2021. № 640(3). рр. 22-49. - Stone G.D., Glover D. Disembedding grain: golden rice, the green revolution and heirloom
seeds // Philippines Agriculture and Human Values. 2017. pp. 87-102
Выпуск
Другие статьи выпуска
Динамические препятствия представляют собой значительную проблему в области автономной мобильной робототехники, поскольку они могут существенно повлиять на точность и надежность методов локализации. Данное исследование направлено на изучение влияния различных типов динамических препятствий на эффективность алгоритмов локализации в сложных средах. В данной работе были использованы симуляционные среды Gazebo и Webots для моделирования поведения автономных мобильных роботов в присутствии динамических препятствий различной природы, таких как движущиеся объекты, пешеходы и другие роботы. Исследовались алгоритмы локализации, основанные на фильтрах частиц (particle filters), расширенном фильтре Калмана (EKF) и graph-based методах. Эксперименты проводились в 5 различных сценариях, варьирующих по количеству и типу динамических препятствий. Оценка точности локализации производилась путем сравнения оцененной траектории робота с ground truth данными, полученными из симуляционной среды. Использовались метрики абсолютной траекторной ошибки (ATE) и относительной позиционной ошибки (RPE). Результаты экспериментов показали, что наличие динамических препятствий приводит к значительному снижению точности локализации для всех исследованных алгоритмов. Так, в сценариях с высокой плотностью движущихся объектов средняя ATE ошибка для методов на основе фильтра частиц возросла на 38.5% по сравнению со статической средой, а для graph-based подходов - на 29.3%. Использование дополнительной сенсорной информации, такой как данные лидаров и камер глубины, позволило частично компенсировать негативный эффект динамических помех и повысить точность локализации в среднем на 14.7%. Тем не менее ни один из рассмотренных алгоритмов не продемонстрировал полной робастности к динамике среды.
В последние годы на потребительском рынке наблюдается положительная динамика продаж круп быстрого приготовления и концентратов на их основе, в том числе и инстантных (не требующих варки), что свидетельствует об их востребованности. Производитель, основываясь на вкусовых предпочтениях потребителя, в структуру продукта вносит новые ингредиенты – фрукты, смеси ягод, трав, тем самым, расширяет их ассортимент. Экспертной комиссией ВНИИЗ – филиале ФГБНУ «Федеральный научный центр пищевых систем им. В. М. Горбатова» РАН проведена оценка качества 6 образцов овсяной каши с различными добавками от разных отечественных производителей для разных торговых сетей. Для исследований были отобраны образцы овсяной каши в пакетиках, выработанные в соответствии со стандартами организации (СТО) и ТУ. Образцы каш расфасованы в индивидуальные пакетики, на которых нанесена информация, содержащая все необходимые сведения для потребителя. Экспертиза качества образцов овсяной каши проведена по органолептическим показателям с обоснованием и характеристикой каждой оценки. Оценки выставляли по пятибалльной шкале, которые потом суммировали и определяли их усредненные значения за внешний вид, цвет, запах, консистенцию и вкус балльным методом. Произведен расчет комплексной органолептической оценки (КОО) исследуемой продукции. Целью данной работы являлось проведение органолептической оценки овсяных каш быстрого приготовления и установление соответствия качества исследуемых образцов требованиям принятых нормативных документов. Для исключения предпочтения членов комиссии к тому или иному производителю и торговой марке, каждому образцу были присвоены номера. По результатам дегустации установлено, что исследуемая овсяная каша по всем показателям соответствовала требованиям нормативных документов. Один образец (№1) из шести был непригоден для употребления (КОО менее 60). Два образца (№2 и №3) имели хорошее качество (КОО свыше 60) и отличное (КОО свыше 80) качество у трех образцов (№4-6). При этом у пробы № 6 был наивысший уровень качества (100 баллов).
В контексте российской аграрной сферы, перспективы прогресса в секторе животноводства обусловлены сложным взаимодействием экономических, логистических и экологических факторов. Эти элементы определяют траектории усовершенствования и укрепления позиций продукции на международных рынках. Достижение указанных целей подразумевает ориентацию на ключевые тенденции, направленные на увеличение производительности и эффективности операций в животноводческих хозяйствах. В дискурсе данной статьи акцентируется внимание на стратегиях повышения производительности в отрасли скотоводства через применение методов математического моделирования и экономические оценки критериев эффективности. Исследователи предпочли параметры, утвердившиеся в международной практике, включая критерии, связанные с оптимизацией энергопотребления предприятий, и разработали комплексную экономическую модель, основанную на необходимости улучшения функциональных характеристик предприятий. Специфически, объектом анализа выступает сфера производства молока, которая сталкивается с острой конкуренцией, эманацирующей не только от классических производителей молочных продуктов, но и от производителей альтернативных продуктов. В контексте исследования представлены данные по производственным объемам, энергетическим и массовым характеристикам продукции, а также анализируется влияние сокращения энергозатрат на эффективность молоководческих предприятий в агрегате. Исследование включает модель, демонстрирующую экономическую выгоду от снижения энергетических затрат через модернизацию, а не полную реконструкцию производственных комплексов.
Целью данной работы явились экспериментальные исследования параметров процесса быстрого замораживания тестовых заготовок из пшеничной муки и ржано-пшенично смеси, обогащенных ягелем. В статье проведены экспериментальные исследования параметров процесса быстрого замораживания тестовых заготовок из пшеничной муки и ржано-пшенично смеси, обогащенных ягелем. Определены теплофизические характеристики тестовых заготовок и полуфабрикатов хлеба высокой степени готовности. Исследования выполнены на лабораторной экспериментальной установке на базе аппарата шокового замораживания Polair СR-5G. В процессе исследований получены значения температурного поля, теплового потока замораживаемых образцов, температуры и скорости циркуляции охлаждающего воздуха, средней скорости и продолжительности замораживания. Выполнена оценка достоверности полученных результатов. Исследование теплофизических процессов, происходящих при замораживании, крио хранении и размораживании теста и полуфабрикатов хлебобулочных изделий высокой степени готовности имеет теоретическую практическую значимость разработки технологии приготовления хлебобулочных изделий с использованием шоковой заморозки. Полученные результаты исследований использовали для определения рациональных режимов проведения технологических процессов, разработку научно обоснованных технологических решений при создании технологии приготовления хлебобулочных изделий из замороженных полуфабрикатов.
В эпоху цифровизации экономических процессов перед компаниями встает задача глубокой трансформации существующих стратегий распределения производственных ресурсов и методов прогнозирования спроса. Такое преобразование подразумевает переход к интеграции в единое информационное пространство, что, в свою очередь, позволяет существенно повысить точность и эффективность прогнозирования бизнес-активности. Данная трансформация становится краеугольным камнем в формировании устойчивого развития на уровне отдельных государств. Научная новизна данного исследования заключается в разработке методологии для создания унифицированной системы прогнозирования спроса на компоненты продукции в энергетической отрасли, включенной в общую энергетическую информационную систему. Авторы выделяют потенциал для оптимизации отдельных элементов и структур с целью усовершенствования передачи и обработки данных на множественных уровнях. Основной фокус исследования направлен на адаптацию энергетического сектора к условиям цифровой экономики через применение предиктивных алгоритмов потребления продукции. Значение исследования для практического применения обусловлено возможностью интеграции разработанных решений в процесс модернизации предприятий, участвующих в национальной производственной системе, в контексте широкомасштабной цифровизации экономических процессов. Как пример успешной реализации такого подхода приводится опыт, демонстрирующий практическую применимость и эффективность внедрения инновационных цифровых технологий в стандартные процедуры управления и прогнозирования в энергетической отрасли
В данной статье представлен обзор основных методов определения кислотного числа жира в зерне и продуктах его переработки, которые применяются в нашей стране – от известных общепринятых до новейших. Проведен их анализ и систематизация, выделены главные преимущества и недостатки, основанные на экономической рентабельности, простоте использования и объективности получаемых результатов. В статье рассматриваются различные методы определения кислотного числа жира, содержащегося в зерне и продуктах его переработки. Кислотное число является важным показателем качества жиров, так как отражает степень их окисления и, соответственно, свежесть и пригодность к употреблению. Авторы подробно анализируют классические и современные подходы к измерению этого параметра, включая титриметрические, спектрофотометрические и хроматографические методы. Особое внимание уделяется сравнению точности, чувствительности и удобства применения различных методик. В статье подчёркивается, что выбор метода определения кислотного числа зависит от специфики образца, требуемой точности измерений и доступного оборудования. Авторы также обсуждают влияние условий хранения зерна и продуктов его переработки на изменение кислотного числа, подчеркивая важность этого параметра для оценки качества пищевых продуктов. В заключение статьи представлены рекомендации по оптимальному выбору методов анализа для различных типов продукции. Также описываются перспективные направления развития методик определения кислотного числа, в том числе с использованием автоматизированных и высокопроизводительных технологий. Исследование предоставляет ценные сведения для специалистов в области агрохимии и пищевой промышленности, стремящихся повысить качество и безопасность своей продукции.
Хлебопекарная промышленность является одной из важнейших отраслей пищевой индустрии, обеспечивающей население ценными продуктами питания. Для повышения эффективности производства и качества продукции на хлебопекарных предприятиях широко внедряются автоматизированные системы управления (АСУ). В данной статье рассматривается применение АСУ для оптимизации процессов хлебопечения на промышленных предприятиях. В работе проанализированы основные этапы технологического процесса производства хлебобулочных изделий, включающие приемку и хранение сырья, дозирование и смешивание ингредиентов, замес теста, деление, формование, расстойку, выпечку и охлаждение готовой продукции. Выявлены ключевые факторы, влияющие на ход технологического процесса и качество конечного продукта, такие как температура, влажность, время выдержки на отдельных стадиях и др. Рассмотрены способы контроля и регулирования данных параметров с помощью АСУ. Материалы и методы исследования включают анализ технической документации на АСУ, применяемые в хлебопекарной промышленности, изучение опыта внедрения данных систем на предприятиях отрасли, а также проведение экспериментальных исследований влияния режимов работы АСУ на показатели качества хлебобулочных изделий. В частности, проведены исследования по оптимизации дозирования основного сырья с помощью автоматических дозаторов с погрешностью ±1-2%, регулированию температурно-влажностных режимов в расстойных и печных агрегатах с точностью ±0,5°С и ±2% соответственно, а также контролю времени выдержки тестовых заготовок на отдельных технологических стадиях с точностью ±1-3 мин. Результаты исследований показали, что применение АСУ позволяет существенно повысить стабильность технологического процесса и качество готовой продукции. Так, снижение погрешности дозирования муки до ±1% обеспечивает уменьшение отклонений влажности теста от заданных значений в среднем на 0,3- 0,5%, а оптимизация параметров расстойки и выпечки хлеба приводит к повышению удельного объема изделий на 10-15% и улучшению структурно-механических свойств мякиша. Также установлено, что использование АСУ способствует сокращению производственных потерь сырья и готовой продукции на 5-7%, снижению удельных расходов энергоресурсов на 8-12% и повышению производительности технологических линий на 10-15% по сравнению с традиционными методами управления технологическим процессом. Таким образом, результаты проведенных исследований свидетельствуют о высокой эффективности применения АСУ для оптимизации процессов хлебопечения на промышленных предприятиях. Разработанные рекомендации по внедрению и эксплуатации данных систем могут быть использованы для повышения качества и конкурентоспособности продукции хлебопекарной отрасли.
Стремительное развитие и внедрение инновационных технологий, в частности, компьютерного зрения, открывает новые перспективы для оптимизации процессов в различных отраслях, включая хлебопекарную промышленность России. Данное исследование посвящено изучению возможностей применения систем компьютерного зрения для контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов в режиме реального времени. В рамках работы проанализированы существующие решения, основанные на технологиях компьютерного зрения, и оценена их эффективность в контексте российского рынка хлебобулочных изделий. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научных публикаций, патентов и практических кейсов, связанных с применением компьютерного зрения в ритейле, а также проведение серии экспериментов в условиях реальных магазинов. В ходе экспериментов использовались системы видеонаблюдения с разрешением 1080p и частотой кадров 30 fps, а также специализированное программное обеспечение для обработки и анализа изображений, основанное на алгоритмах глубокого обучения (deep learning) и сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN). Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий компьютерного зрения позволяет повысить эффективность контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов на 25-30% по сравнению с традиционными методами, основанными на ручном мониторинге. Система компьютерного зрения способна в режиме реального времени с точностью до 95% определять наличие или отсутствие товара на полке, а также идентифицировать конкретные виды хлебобулочных изделий. Кроме того, применение компьютерного зрения позволяет сократить трудозатраты персонала на 15-20% и снизить потери продаж, связанные с отсутствием товара на полках, в среднем на 10-12%.
Статья посвящена исследованию шаблонов, лежащих в основе java, kubernetes и современных распределенных систем. Автором обосновывается актуальность и значимость темы исследования. Постулируется о том, что в настоящее время, шаблоны, лежащие в основе java, kubernetes и современных распределенных систем представляет собой широко распространенную платформу управления контейнерами, которая упрощает развертывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями. Анализ научной литературы позволил заключить о том, что шаблоны – это один из самых популярных архитектурных стилей для создания облачных приложений. Они решают проблему сложности программного обеспечения за счет модульности бизнес-возможностей и замены сложности разработки эксплуатации. Вот почему ключевым условием успешного использования микросервисов является создание приложений, которые могут масштабироваться с помощью Kubernetes. Заключается о необходимости дальнейшего изучения вопроса.
Издательство
- Издательство
- РСП
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 109004, г. Москва, ул. Земляной вал, д.50А, стр.3, офис 801.
- Юр. адрес
- 107553, г Москва, Преображенское р-н, ул Большая Черкизовская, д 26А
- ФИО
- Семенов Дмитрий Владимирович (ПРЕЗИДЕНТ)
- Сайт
- https://roshleb.com/