Архив статей журнала
Применение технологий больших данных открывает новые возможности для оптимизации рецептур хлебобулочных изделий. Цель данного исследования - разработать методологию анализа больших данных для совершенствования рецептур хлеба и улучшения его потребительских свойств. В работе использованы методы интеллектуального анализа данных (data mining), машинного обучения и статистического моделирования. Эмпирическую базу составили структурированные данные о 2500 образцах хлеба, включающие подробную информацию об ингредиентах, режимах приготовления и результатах лабораторных испытаний. Применение алгоритмов кластеризации позволило выделить 5 устойчивых сочетаний ингредиентов, обеспечивающих оптимальные органолептические и физико- химические показатели готовой продукции. С помощью регрессионного анализа получены математические модели, описывающие влияние ключевых рецептурных факторов на объем и пористость хлеба. Метод опорных векторов использован для прогнозирования реологических характеристик теста в зависимости от состава смеси. Результаты исследования имеют значение для оперативной корректировки параметров технологического процесса и создания инновационных продуктов с заданными свойствами. В перспективе планируется масштабировать разработанную методологию на широкий спектр мучных изделий.
В статье представлены инновационные методы адаптивного скользящего режима управления вентильными двигателями, нацеленные на минимизацию энергопотребления и повышение производительности в хлебопекарной индустрии. В основе предложенных решений лежит динамическая корректировка параметров управления в зависимости от условий нагрузки и термодинамического состояния установок. Применение методов верифицировалось на репрезентативной выборке промышленного хлебопекарного оборудования (n=120) с фиксацией энергопотребления и ключевых показателей эффективности. Результаты демонстрируют снижение удельного расхода электроэнергии на 14,7% (p<0,01) при сохранении заданной производительности. Интегральный коэффициент эффективности использования установленной мощности повысился на 11,2% (р<0,05). Предложенные решения открывают перспективы масштабной оптимизации энергоэффективности в хлебопечении за счет интеллектуализации систем управления core-оборудованием. Дальнейшие исследования должны быть направлены на комплексное моделирование термодинамических процессов в печах с адаптивно- управляемыми вентильными двигателями.
Климатические изменения значительно влияют на распространение болезней и развитие эпизоотий в пищевых цепях. Цель исследования - проанализировать механизмы этого воздействия и оценить потенциальные риски для хлебопекарной отрасли в России. Методы. Применен комплексный подход, включающий анализ научной литературы, статистических данных, результатов полевых и лабораторных исследований. Использованы методы эпидемиологического анализа, математического моделирования, ГИС-картографирования. Проведены интервью с экспертами (n=25). Результаты. Установлено, что повышение температуры и изменение режима осадков способствуют расширению ареалов патогенных микроорганизмов и их переносчиков. Выявлены 3 ключевых механизма влияния: изменение условий среды обитания, ослабление иммунитета организмов, эволюция патогенов. Разработана прогнозная модель развития эпизоотий в зерновых агроэкосистемах. Обсуждение. Результаты исследования имеют важное значение для обеспечения биобезопасности и устойчивого развития хлебопекарной отрасли. Необходима разработка упреждающих адаптационных стратегий на основе научно обоснованного мониторинга и оценки рисков. Перспективные направления: создание климатически оптимизированных сортов зерновых, совершенствование методов интегрированной защиты растений.
Статья посвящена исследованию возможностей применения волоконно-оптических сенсоров для мониторинга температуры и влажности в процессе хлебопечения на автоматизированных производственных линиях. Актуальность темы обусловлена необходимостью обеспечения стабильно высокого качества хлебобулочных изделий в условиях интенсификации производства. Цель работы – изучить потенциал волоконно-оптических сенсоров как инструмента оптимизации технологических параметров выпечки хлеба. Методология исследования основана на сочетании аналитических и эмпирических подходов, включая анализ научной литературы, лабораторные эксперименты, статистическую обработку данных. Эмпирическая база охватывает результаты тестирования пяти типов волоконно-оптических сенсоров на трех моделях хлебопекарных печей. Обнаружено, что использование сенсоров позволяет снизить вариативность температуры выпечки на 24%, а влажности - на 19% (p<0.01). Это обеспечивает повышение выхода годной продукции на 3.6% при сокращении энергозатрат на 5.2%. Выявлено, что для достижения максимального эффекта необходимо оптимизировать размещение сенсоров в пекарной камере с учетом ее конфигурации. Полученные результаты имеют значение для совершенствования систем автоматизированного управления хлебопекарным производством и могут найти применение на предприятиях отрасли. В перспективе целесообразно расширить спектр контролируемых параметров, а также адаптировать предложенные решения для других видов продукции.