Многокритериальная оптимизация процессов тепловой обработки мясных полуфабрикатов при ик-энергоподводе

Вид материала

Автореферат

Содержание 4. Критерий минимального отклонения от заданной структуры витамин-ного состава, минеральных веществ, углеводов Рис. 13. Результаты оптимизации температуры в процессе нагрева кускового полуфабриката из говяжьей вырезки Показатели сырья, свойства термически обработанных продуктов Группы свойств

Подобный материал:

• Optimization Toolbox – Оптимизация, 780.37kb.
• «Многокритериальная оптимизация в ио», 232.16kb.
• Август октябрь Результаты исследования мясных полуфабрикатов, 252.04kb.
• Тематика курсовых работ по курсу «Проектирование автоматизированных систем», 23.01kb.
• Моделирование и оптимизация систем с распределенными параметрами, 14.61kb.
• Рабочая программа по дисциплине опд. Ф. 08 Моделирование и оптимизация, 200.55kb.
• Исследование потребительских свойств мясных полуфабрикатов из мяса уток и конины, 477.43kb.
• Моделирование и прогнозирование поврежденности объемных заготовок при осадке, 60.97kb.
• Задачи обследования: -определение уровня технической оснащенности как источников тепловой, 380.71kb.
• Программа вступительного экзамена в магистратуру по специальности 1-49 80 04 технология, 305.31kb.

Примечание: микроструктурные исследования были проведены в ГНУ ВНИИМП им. В.М. Горбатова в лаборатории «Микроструктурный анализ». Физико-химические исследования – в лаборатории «Биотест» МГУПБ и в «Лаборатории белка» института химии растительных веществ Академии Наук Республики Узбекистан.


Для обоснования режимов тепловой ИК-обработки необходимо иметь четкое представление о внутренних явлениях тепломассопереноса, характере их взаимодействия, кинетике процесса нагрева и обезвоживания. С этой целью исследованы поля температур, влаги. При сравнении расчетных и экспериментальных данных по температуре и влаге с вычислением дисперсии и критерия Фишера подтверждается адекватность предложенной модели ИК-обработки мясопродуктов, что дает возможность прогнозировать режимы тепловой обработки, проводить процесс в заданном направлении, диапазоне длин волн, плотностей тепловых потоков, свойственных данному виду нагрева и получить продукт требуемого качества.

Таким образом, проведенные исследования физико-химических показателей, микроструктуры и тепломассопереноса позволяют определить оптимальные параметры и возможности интенсификации ИК-нагрева мясных полуфабрикатов.

В шестой главе на основе разработанных обобщенных моделей тепломассопереноса решается задача многоуровневой оптимизации денатурационных изменений белковых фракций, фракций липидов и их скоров по критериям минимизации потерь пищевой и биологической ценности мясных продуктов в процессе тепловой обработки.

1. Критерий оптимизации по элементам пищевой ценности (содержание белка, жира, влаги и т.д.) продукта:


( 19 )


где bº_ij – удельное содержание i-го элемента химического состава (белка, жира, влаги и т.д.) в j-м рецептурном компоненте до ИК-обработки; x_j⁰ – содержание i-го элемента пищевой ценности до ИК-обработки; b_ij – удельное содержание i-го элемента химического состава (белка, жира, влаги и т.д.) в j-м рецептурном компоненте после ИК-обработки; х_j – массовая доля j-го компонента рецептуры после ИК-обработки.


2. Критерий минимального отклонения исходного содержания массовых долей белковых фракций и фракций липидов от показателей массовых долей после тепловой обработки можно записать в виде:

B_i (x) ; i = 1_, p ( 20 )

где B_i (x) – i-я фракция белков; a^о_ki , a_ki – массовая доля k-го фракционного белка в i-й белковой фракции в мясе до и после ИК-обработки.

L_i (x) ; i = 1_, p ( 21 )

где L_i (x) – i-я фракция липидов в жире; a^о_ki , a_ki – массовая доля k-го фракционного липида в i-й липидной фракции жира до и после ИК-обработки.

3. Критерий минимального отклонения от заданной структуры показателей биологической ценности, например моноструктуры амино- и жирных кислот:

; i = 1,2 ( 22 )

где a^о_ki , a_ki – удельное содержание k-го моноструктурного компонента в i-м элементе химического состава до и после ИК-обработки.

4. Критерий минимального отклонения от заданной структуры витамин-ного состава, минеральных веществ, углеводов:

; i =1,3 ( 23 )

где b^о_kj , b_kj – удельное содержание k-го элемента химического состава в j-м рецептурном компоненте до и после ИК-обработки.


Для решения оптимизационной задачи на разных уровнях анализа в различных постановках должны быть известны функциональные зависимости массовых долей ингредиентов пищевой и биологической ценности от температуры, времени и других параметров теплового режима. общий алгоритм оптимизации тепловой обработки многокомпонентного продукта заключается в минимизации отклонения от заданной структуры показателей по критериям (19) ÷ (23) при ограничениях по:

• массовой доле j-го компонента рецептуры:
  

• x_j^min ≤ x_j ≤ x_j ^max ; x_j = φ_j (τ, t,…); j = 1,m ;
  

• интенсивности теплового потока Q_min <= q < = Q_max ; ( 24 )
  
• расстоянию до излучателя d_min <= d <= d_max ;
  
• температуре нагрева t_min <= t <= t_max ;
  
• по времени процесса τ_min <= τ <= τ_{max .}
  

Моделируя изменение температурных и влажностных полей внутри продукта в зависимости от параметров и времени ИК-нагрева, варьируемых в заданных ограничениях (24), и определяя по уравнениям регрессии (табл. 1) величины массовых долей ингредиентов пищевой и биологической ценности продукта в каждой точке, можно найти минимальные значения критериев (19) ÷ (23) и соответствующие им оптимальные режимы инфракрасной обработки многокомпонентного продукта.

Предложенная многокритериальная модель может быть использована в различных постановках задач для анализа массопереноса амино- и жирокислотного, углеводного, макро- и микроэлементного, витаминного составов многокомпонентных мясных продуктов по любому частному критерию.

Для выбора наилучшей альтернативы из множества локально-оптимальных решений может быть использован критерий оценки качества продукта после его термообработки, выражаемый многомерной суммой взвешенных нормированных отклонений параметров состояния продукта от их значений до ИК-нагрева:

, ( 25 )


где a_i – коэффициент значимости i-й группы факторов; b_ij – весовой коэффициент отклонения j-го фактора i-й группы; – значение параметра состояния j-го фактора i-й группы до и после термообработки; –допустимое отклонение параметра от желаемого значения;


По критериям (19) ÷(23) минимального отклонения от исходной структуры массовых долей аминокислот, жирных кислот, витаминов, показателей пищевой ценности продукта и других из множества локально-оптимальных решений определяется оптимальное значение температуры нагрева продукта.

На базе имеющихся экспериментальных данных и уравнений регрессии, описывающих изменение массовых долей белка, жира, витаминов, амино- и жирных кислот рассматривается алгоритм многокритериальной оптимизации теплового режима ИК-обработки по критериям минимума потерь пищевой и биологической ценности мясопродукта в результате его тепловой обработки.

Оптимальная температура по каждому критерию определяется методом дробного шага на унимодальном участке изменения критерия в интервале t₀, t_max или методом прямого перебора от 0 до t_max с нахождением всех локальных экстремумов и выделением унимодальных участков функции. Из совокупности локально-оптимальных решений лучшая альтернатива определялась по функционалу качества (25), преобразованному в функцию полезности Φ_к с минимальной суммой квадратов отклонений получаемых значений критериев Ψ_kl от их локальных экстремумов Ψ_k^opt :


; k = 1,n , ( 26 )

где Ψ_k^opt – оптимальная величина к-го критерия; Ψ_kl – значение к-го критерия в l-й альтер-нативе.

На рис. 13 в экранной форме отражены найденные оптимальные значения температуры нагрева полуфабриката из говяжьей вырезки и критериев минимизации потерь (11)÷(14) в заданных границах варьирования технологических факторов (24).





Рис. 13. Результаты оптимизации температуры в процессе нагрева кускового полуфабриката из говяжьей вырезки


Полученные уравнения множественной регрессии дают возможность с достаточной точностью определить оптимальные технологические параметры ИК-обработки мясопродуктов – расстояние образца до излучателей x₁, см; толщина образца x₂, мм; плотность теплового потока x₃ , кВт/м²; начальной температуры в камере x₄ , ⁰C, обеспечивающие максимальное значение показателя качества y₁ = A,балл; минимум затрат электроэнергии y₂=Q, кВт·ч/кг ; минимум времени тепловой обработки y₃ = τ, мин; минимум потерь массы, y₄ = П, %.

Экстремальные значения критериев, представляемых сепарабельными функциями (11) ÷ (14) и (15) ÷ (18), в заданных границах варьирования параметров x₁÷x₄, находились методом покоординатного поиска локально-оптимальных решений по каждому критерию (блок-схема приведена в диссертации).

Результаты локально-оптимального решения по одному из критериев (15) ÷ (18) для бифштекса рубленого приводятся на экране (рис. 14) в диагональных элементах поля «Значение критериев оценки».

В результате многокритериальной оптимизации процесса получено:

– для кусковых полуфабрикатов из говяжьей вырезки температуру в камере рекомендуется поддерживать 166 ⁰C, до доведения температуры в центре мясного полуфабриката 80 ⁰C, время тепловой обработки 9 мин, при этом минимальные потери нутриентов составляют 0,08 % и функционал качества (25) равен 0,84;

• для модельных фаршевых систем, включающих компоненты растительного происхождения (на примере котлет с растительными добавками ) рекомендуется поддерживать температуру в камере ИК-печи 179–180 ⁰C и доведение температуры в центре продукте 80 ⁰C, время тепловой обработки 10 мин, потери нутриентов при этом составляет 0,004 %, функционал качества имеет максимальное значение 0,96;
  

– для модельных фаршевых систем (на примере бифштекса рубленого) рекомендуется двухстадийный инфракрасный нагрев с двухсторонним обогревом, плотность лучистых потоков 1 стадии 3,5 кВт/м², 2 стадии 7,8 кВт/м ² и доведение температуры в центре продукта до 80 ⁰C, время тепловой обработки 12,8 мин, потери нутриентов составляют 0,04 %, функционал качества 0,84.





Рис. 14. Результаты многокритериальной оптимизации процесса тепловой ИК-обработки на примере бифштекса рубленого (реализация переменного режима с двухсторонним нагревом)

В седьмой главе описываются структурно-параметрические модели идентификации и прогнозирования состояния процесса и продукта тепловой обработки, на основе структурированного в матричной форме множества параметров технологической системы и функциональных связей процесса и внешней среды с выделением показателей качества сырья и продукта, технологических режимов и оборудования, функционалов и критериев эффективности процесса. Множество показателей и свойств сырья, термически обрабатываемых мясных изделий с использованием технологических регламентов и характеристик инфракрасного энергоподвода представлено в табл. 5.

Таблица 5

Показатели сырья, свойства термически обработанных продуктов,

технологические регламенты и характеристики ИК-энергоподвода

Группы свойств	№	Переменная состояния
Показатели поступающего биологического сырья	1	Бактериальная обсемененность
	2	Содержание белка
	3	Содержание жира
	4	Консистенция
	5	Запах
	6	Цвет
	7	рН
	8	Температура
Характеристики ИК-энергоподвода	9	Мощность установки
	10	Условия подвода
	11	Частотные характеристики инфракрасного нагрева
Параметры термообработки	12	Температура греющей среды
	13	Теплофизические характеристики продукта
	14	Температура поверхности продукта
	15	Температура в центре продукта
	16	Продолжительность тепловой обработки
	17	Геометрические размеры продукта
Физико-химические показатели и свойства продукта	18	Общее количество бактерий в 1 мл
	19	Температура хранения
	20	Длительность хранения
	21	Содержание белка (аминокислотный состав)
	22	Содержание жира (жирнокислотный состав)
	23	Витаминный состав
	24	Минеральные вещества
	25	Содержание влаги
	26	Оптические свойства
Органолептиче- ские показатели продукта	27	Вкус
	28	Запах
	29	Цвет
	30	Внешний вид
	31	Плотность
	32	Консистенция