Оптимізація процесу виробництва формованих картопляних чипсів

Abstract

Стаття присвячена розробці регресійної моделі оптимальних параметрів виробництва формованих картопляних чипсів, що відповідають вимогам нутриціології. Для розроблення технології формованих картопляних чипсів використовували картопляну крупку, висівки жита, ячменю, жмих гарбузового насіння. Обробку результатів здійснювали методом повного факторного експерименту, який дав можливість математично описати досліджуваний процес у певній локальній області факторного простору, що знаходиться навколо обраної точки. Для розроблення рівняння регресії було взято три фактори, що впливають на структурно-механічні показники (міцність) чипсів: X1 — ступінь подрібнення висівок, мкм; X2 — температура випікання-висушування, °С; X3 — кількість доданої води, мл. Для перевірки значущості коефіцієнтів регресії проводили додаткові паралельні досліди для визначення дисперсії відтворюваності, тому в кожній точці факторного простору проводилася серія із трьох дослідів. Однорідність дисперсії перевірялась за критерієм Кохрена та порівнювалась з табличним значенням. Статистична обробка експериментальних даних полягала в обчисленні коефіцієнтів рівняння регресії та перевірці їхньої значимості. Знайдені коефіцієнти рівняння регресії оцінювали на статистичну значимість. Оцінка проводилася за критерієм Стьюдента. Отримане рівняння регресії було перевірено на адекватність досліджуваного об’єкта, тобто спроможність його в достатній мірі описувати поверхню відгуку. Адекватність моделі перевіряли за критерієм Фішера. В результаті експерименту були отримані рівняння регресії в кодованому та натуральному вигляді. На підставі одержаних залежностей здійснена графічна інтерпретація математичної моделі у вигляді ізоповерхонь відгуку. Застосування методів математичного моделювання дало змогу отримати параметри виробництва формованих картопляних чипсів підвищеної харчової цінності із заданими структурно-механічними показниками, що впливають на міцність кінцевого продукту. The article is devoted to the development of a regression model of optimal parameters for the production of molded potato chips due to the requirements of nutritiology. Potato grits, rye bran, barley, squeezed pumpkin seeds were used to develop the technology of molded potato chips. The processing of the results was carried out by the method of a complete factor experiment, which gave the opportunity to describe mathematically the investigated process in some local area of the factor space, which lies around the selected point. Three factors were taken for the development of the regression equation: X1 — is the degree of cutting of bran, mr; X2 — temperature of baking-drying, °С; X3 — quantity of added water, ml. To verify the significance of the regression coefficients, additional parallel experiments were performed to determine the reproducibility variance. Therefore, in each point of the factor space a serie of three experiments was conducted. The homogeneity of the variance was checked by the Cochran criterion and compared to the table values. The statistical processing of experimental data consisted of calculating the coefficients of the regression equation and checking their significance. The founded coefficients of the regression equation were evaluated for statistical significance. The assessment was conducted according to Student’s criterion. The obtained regression equation was checked for the adequacy of the investigated object, that is, its ability to adequately describe the surface of the response. The adequacy of the model was checked by Fischer’s criterion. As a result of the experiment, regression equations were obtained in coded and natural form. On the basis of the obtained dependences graphic interpretation of mathematical model was carried out as isosurfaces of review. Application of methods of mathematical modeling allowed to obtain the parameters of production of molded potato chips with high nutritional value with given structural and mechanical parameters that will affect the strength of the final product.