ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ФЕРМЕНТОЛИЗА МЕЗГИ ИЗ МЕЛКОПЛОДНОГО СОРТА ЯБЛОНИ: MZKPIQ

Наталья Петровна Супрун; Галина Семеновна Гусакова; Никита Дмитриевич Лукьянов

doi:10.25712/ASTU.2072-8921.2025.03.008

Авторы

Наталья Петровна Супрун Иркутский национальный исследовательский технический университет https://orcid.org/0000-0001-6010-4221
Галина Семеновна Гусакова Иркутский национальный исследовательский технический университет https://orcid.org/0000-0002-9222-5295
Никита Дмитриевич Лукьянов Иркутский национальный исследовательский технический университет https://orcid.org/0000-0002-8826-3424

DOI:

https://doi.org/10.25712/ASTU.2072-8921.2025.03.008

Ключевые слова:

Плоды яблони, мелкоплодная полукультурка, мезга, ферментолиз, выход сока, ферментный препарат, математическое моделирование, apple fruits, small-fruited varieties, pulp, enzymatic rpe-treatment, juice yield, enzyme preparation, mathematical modeling, regression analysis, регрессионный анализ

Аннотация

Аннотация. Настоящая работа посвящена математическому моделированию процесса ферментолиза яблочной мезги из мелкоплодной полукультурки – Уральское наливное. Изучалось совокупное влияние параметров: концентрации ферментного препарата, продолжительности и температуры ферментолиза на выход яблочного сока. Путем полного факторного эксперимента установлено, что определяющими параметрами в рассмотренном процессе получения сока являются продолжительность и температура ферментолиза. Функция, учитывающая комбинации факторов (X₁ · X₂ и X₂ · X₃) наиболее достоверно описывает изученный процесс. Результаты регрессионного анализа, в частности высокий коэффициент детерминации R² и согласованность фактических и прогнозируемых значений указывают на высокое качество построенной модели. Достоверность влияния исследованных факторов на результативный признак полученной модели подтвердила величина P-значимости коэффициентов регрессии b_i (i = 1(1)5). Стандартное исследование функции показало, что продолжительность ферментолиза мезги должна составлять 94,2 минуты (в исследованном диапазоне температур и концентраций ферментного препарата). Полученные уравнения регрессии позволили задавать и рассчитывать взаимозависимые переменные факторы (концентрацию препарата и температуру ферментолиза). Матрица Гессе показала, что линия координат (X₁, X₂, X₃) является линией перегиба модели, а экстремум функции не существует. Проверка представленной математической модели, подтвердила, возможность и адекватность ее применения для описания процесса ферментолиза яблочной мезги и прогнозирования выхода сока из полукультурки Уральское наливное.

Библиографические ссылки

Fruit and Vegetable Juice Market Size & Share Analysis – Growth Trends & Forecasts (2024–2029) : Mordor Intelligence. – URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/fruit-and-vegetable-juice-market-industry. (дата обращения: 20.08.2024).

Functional properties of the ferment-ed alcoholic beverages: apple cider and beer / A. Tsoupras [et al.] // Functional foods and their implications for health promotion. Academic Press, 2023. P. 319–339. DOI: 10.1016/B978-0-12-823811-0.00013-4.

Технологические показатели пло-дов гибридных подвоев яблони и перспекти-вы их использования в производстве сидра / Н.С. Левгерова [и др.]. // Современное садо-водство. 2021. № 3. С. 1–10. DOI: 10.52415/ 23126701_2021_0301.

Причко Т.Г., Чалая Л.Д. Технические и биохимические особенности плодов новых перспективных сортов яблони как сырье для переработки // Научные труды Государствен-ного научного учреждения Северо-Кавказского зонального научно-исследовательского института садоводства и виноградарства Российской академии сель-скохозяйственных наук. 2014. Т. 5. С. 190–195.

Weide J.V., van Nocker S., Gottschalk C. Metaanalysis of apple (Malus × domestica Borkh.) fruit and juice quality traits for potential use in hard cider production // Plants, People, Planet. 2022. V. 4, N 5. Р. 463–475. DOI: 10.1002/ppp3.10262.

An overview of thefactors influencing apple cider sensory and microbial quality from raw materials to emerging processing technolo-gies / Calugar P.C. [et al.] // Processes. 2021. V. 9, N 3. P. 502. DOI: 10.3390/pr9030502.

Delgado Á. García-Fernández B., Gómez-Cortecero A., Dapena E. Susceptibility of cider apple accessions to European canker – comparison between evaluations in field planted trees and rapid screening tests // Plants. 2022. V. 11, N 9. P. 1145. DOI: 10.3390/plants11091145.

A multimodal and multiscale investi-gation of factors affecting the juice yield of cider apples / Lahaye M. [et al.] // Food Chemis-try. 2023. V. 420. P. 135649. DOI: 10.1016/j.food chem. 2023.135649.

Влияние ферментов с различной субстратной специфичностью на степень биокаталитической деструкции плодово-ягодного сырья / Е.М. Серба [и др.]. // Пищевая промышленность. 2018. № 7. С. 68–73.

Рожнов Е.Д., Неклюдов А.А., Школь-никова М.Н. Применение пектолитиче-ских ферментных препаратов в производстве напитков из плодов облепихи // Все о мясе. 2020. № 5. С. 300–303. DOI: 10.21323/2071-2499-2020-5S-300-303.

Макаров С. С., Макаров С. Ю., Па-на-сюк А. Л. Влияние различных технологических факторов на состав антоцианов при производстве вина из черной смородины // Техника и технология пищевых производств. 2018. Т. 48, № 3. С. 72–80. DOI: 10.21603/2074–9414–2018–3–72–80.

Дышлюк Л.С., Просеков А.Ю. Оп-тимизация с использованием регрессионного анализа технологических параметров про-цесса экструзии с раздувом // Известия СПбГТИ(ТУ). 2018. № 45(71). С. 123–126.

Многофакторное планирование экспериментов при разработке новых мясных продуктов / М.А. Никитина [и др.]. // Все о мясе. 2017. № 4. С. 54–58. DOI: 10.21323/20/1-2499-2022-5-32-37.

Табакаев А.В., Табакаева О.В., Приходько Ю.В. Математическое моделирование экстракции каротиноидов из бурой во-доросли S. miyabei // Индустрия питания. 2022. Т. 7, № 3. С. 50-58. DOI: 10.29141/2500-1922-2022-7-3-6.

Биохимический состав фруктового сусла из мелкоплодных сортов яблони Южного Прибайкалья / Н.П. Супрун [и др.]. // Из-вестия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2023. Т. 13, № 4. С. 611–620. DOI: 10.21285/2227-2925-2023-13-4-611-620.

Супрун Н.П., Гусакова Г.С., Раченко М.А. Ферментативный катализ яблочной мезги // Химия растительного сырья. 2023. № 1. С. 307–312. DOI: 10.14258/jcpim.20230111067.

Крамер Г. Математические методы статистики : Монография / пер. с англ. А.С. Монина, А.А. Петрова; под ред. А.Н. Колмо-горова. 2-е изд. Москва : Издательство «Мир», 1975. 648 с.

Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пере-сецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс : учебник 9-е изд., испр. Москва : Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2021. 504 с.