Математическое моделирование параметров качества кисломолочной продукции

Научная тематика, связанная с моделированием оптимальных параметров качества кисломолочных продуктов, не теряет своей актуальности и находится в плоскости действующих государственных программ и национальных проектов по обеспечению населения доступными продуктами высокого качества, удовлетворяющими потребности организма в полезных веществах. Особое значение при моделировании рецептур играют вычислительные методы на основе цифровых систем компьютерной математики, что позволяет максимально обоснованно подойти к процессу производства кисломолочных продуктов для специализированного и массового питания. В данной научной статье отражены результаты математического моделирования рецептуры и показателей качества кисломолочных продуктов на основе верблюжьего молока с использованием пробиотических заквасок. Моделирование выполнено с использованием концепции «черного ящика», часто применяемого при создании математической модели исследуемого процесса. Матрица планирования исследования включала 30 повторений, при которых охватывались все варьируемые параметры для ферментации 100 л молока (количество вносимой пробиотической закваски (0,1-0,3 кг), время (4-12 часов) и температура (30-34°С) сквашивания, кислотность (104-121°Т). С учетом входных данных была определена поверхность отклика и линии равного уровня для кисломолочного продукта, составлены уравнения регрессии для отдельных показателей. В результате проведенной научной работы были определены оптимальные параметры качества для производства кисломолочных продуктов на основе верблюжьего молока: время ферментации – 12 часов, температура – 32°С, срок хранения – 45 суток, при этом достигаемая кислотность – 116°Т, в результате чего сохранились наилучшие органолептические показатели кисломолочного продукта, которые были оценены на 4,8 балла из возможных 5. Таким образом, данный метод моделирования является наиболее эффективным инструментом для исследования и внедрения результатов научноисследовательских работ в производство пищевых продуктов с заданными свойствами.

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.