Сүтқышқылды өнімдердің сапа параметрлерін математикалық модельдеу

Сүтқышқылды өнімдерінің оңтайлы сапа параметрлерін модельдеуге байланысты ғылыми тақырып аса өзекті болып табылады және халықты ағзаның пайдалы заттарға қажеттілігін қанағаттандыратын жоғары сапалы өнімдермен қамтамасыз ету бойынша қолданыстағы мемлекеттік бағдарламалар мен ұлттық жобалар жазықтығында ерекше орын алады. Компьютерлік математиканың сандық жүйелеріне негізделген есептеу әдістері рецептуралар мен параметрлерді модельдеуде ерекше мәнге ие, бұл арнайы және жаппай тамақтануға арналған сүтқышқылды өнімдерді өндіру процесіне барынша негізделген көзқараспен қарауға мүмкіндік береді. Бұл ғылыми мақалада пробиотикалық ашытқыларды қолдана отырып, түйе сүті негізінде әзірленген сүтқышқылды өнімдердің рецептурасы мен сапа көрсеткіштерін математикалық модельдеу нәтижелері келтірілген. Модельдеу зерттелетін процестің математикалық моделін құрастыруда жиі қолданылатын «қара жәшік» тұжырымдамасын қолдану арқылы жүзеге асырылады. Зерттеуді жоспарлау матрицасы 30 қайталанымнан тұрды және 100 л сүтті ашытуға қажетті барлық өзгермелі параметрлерді қамтыды (енгізілген пробиотикалық ашытқы мөлшері (0,1-0,3 кг), ашыту уақыты (4-12 сағат) және температурасы (30-34°С), қышқылдық (104-121°Т). Кіріс деректерін ескере отырып, сүтқышқылды өнім үшін әсер ету беті мен тең деңгейлі сызықтар анықталды, жеке көрсеткіштер үшін регрессия теңдеулері құрастырылды. Жүргізілген ғылыми жұмыстың нәтижесінде түйе сүті негізінде сүтқышқылды өнімдер өндіру үшін сапаның оңтайлы параметрлері анықталды: ашыту уақыты – 12 сағат, ашыту температурасы – 32 °С, сақтау мерзімі – 45 тәулік, бұл ретте қол жеткізілген қышқылдық – 116 °Т болды, нәтижесінде сүтқышқылды өнімнің ең жақсы органолептикалық көрсеткіштері сақталды, олар мүмкін 5 баллдың 4,8-іне бағаланды. Осылайша, модельдеудің бұл әдісі белгілі қасиеттерге ие тамақ өнімдерін өндіруге зерттеу жүргізу үшін жәнеғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелерін енгізу үшін ең тиімді құрал болып табылады.

1. Tasturganova E., Dikhanbaeva F., Prosekov A., Zhunusova G., Dzhetpisbaeva B., Matibaeva A. “Research of Fatty Acid Composition of Samples of Bio-Drink Made of Camel Milk”. Current Research in Nutrition and Food Science 6 (2), (2018): 491-499. doi: http://dx.doi.org/10.12944/CRNFSJ.6.2.23

2. Dikhanbayeva, F., Zhaxybayeva, E., Dimitrov, Z., Baiysbayeva, M., Yessirkep, G., & Bansal, N. “Studying the effect of the developed technology on the chemical composition of yogurt made from camel milk”. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies3(11 (111), (2021): 36–48. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.235831

3. Aralbayev, N., Dikhanbayeva, F., Yusof, Y. A. B., Tayeva, A., Smailova, Z. “Devising optimal technological parameters for spray drying to produce whole camel milk powder”. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 4(11(112), (2021):82–91. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238686

4. Subbaiyan, R., Ganesan, A., Varadharajan, V. et al. “Formulation and validation of probioticated foxtail millet laddu as a source of antioxidant for biological system using response surface methodology”. Brazilian Journal of Microbiology (2023). https://doi.org/10.1007/s42770-023-01188-8

5. Rashid, A.A., Saeed, S., Ahmad, I. et al. “Development of ricotta cheese from concentrated buffalo cheese whey by optimization of processing conditions using RSM”. Food Measure 17, (2023): 4739–4746. https://doi.org/10.1007/s11694-023-02004-5

6. Shojaeimeher, S., Babashahi, M., Shokri, S. et al. “Optimizing the Production of Probiotic Yogurt as a New Functional Food for Diabetics with Favorable Sensory Properties Using the Response Surface Methodology”. Probiotics and Antimicrobial Proteins (2023). https://doi.org/10.1007/s12602-023-10051-z

7. Tahmasebi, M., Mofid, V. “Innovative synbiotic fat-free yogurts enriched with bioactive extracts of the red macroalgae Laurencia caspica: formulation optimization, probiotic viability, and critical quality characteristics”. Food Measure 15, (2021): 4876–4887. https://doi.org/10.1007/s11694-021-01061-y

8. Khodashenas, M., Jouki, M. “Optimization of stabilized probiotic Doogh formulation by edible gums and response surface methodology: assessment of stability, viability and organoleptic attributes”. Journal of Food Science and Technology 57, (2020): 3201– 3210. https://doi.org/10.1007/s13197-020-04351-3

9. Музыка М.Ю., Благовещенский И.Г., Благовещенский В.Г., Мокрушин С.А., Благовещенская М.М. Использование методов имитационного моделирования для анализа функционирования процессов производства кефира//Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий, 83(4) (2021):17-24. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-4-17-24

10. Юрк Н.А., Динер Ю.А. Моделирование состава кисломолочного продукта.Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК – продукты здорового питания, 2021: 32-37. doi:10.24412/2311-6447-2021-4-32-37

11. Vukić, D.V., Vukić, V.R., Milanović, S.D. etal. “Modeling of rheological characteristics of the fermented dairy products obtained by novel and traditional starter cultures”. Journal of Food Science and Technology 55, (2018): 2180–2188. https://doi.org/10.1007/s13197-018-3135-9

12. Koh, W.Y., Utra, U., Rosma, A. et al. “Development of a novel fermented pumpkin-based beverage inoculated with water kefir grains: a response surface methodology approach”. Food Science and Biotechnology 27, (2018): 525–535. https://doi.org/10.1007/s10068-017-0245-5

13. Dorota, Z., Danuta, KK., Antoni, G. et al. “Predictive modelling of Lactobacillus casei KN291 survival in fermented soy beverage”. Journal of Microbiology 52, (2014): 169–178. https://doi.org/10.1007/s12275-014-3045-0

14. Habibi Najafi, M.B., Pourfarzad, A., Zahedi, H. et al. “Development of sourdough fermented date seed for improving the quality and shelf life of flat bread: study with univariate and multivariate analyses”. Journal of Food Science and Technology, 53, (2016): 209–220. https://doi.org/10.1007/s13197-015-1956-3

15. Вуколов Э., Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и Excel: учебное пособие. -М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2008. – 464с.

16. Красуля О. Н., Николаева С. В., Токарев А. В., Краснов А. Е., Панин И. Г., Моделирование рецептур пищевых продуктов и технологий их производства: теория и практика: учебное пособие. Санк-Петербург.: ГИОРД, 2015. – 320 с.