ВЗАИМОСВЯЗЬ ОТДЕЛЬНЫХ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ СВЕКЛОВИЧНОЙ МЕЛАССЫ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Свекловичная меласса - ценный возобновляемый сырьевой ресурс, вовлечение в оборот которого позволяет создавать новые источники доходов. Вязкость и плотность мелассы имеют большое значение при хранении и транспортировке, в производстве сахара при центрифугировании утфеля последней ступени кристаллизации, для технологических операций в смежных отраслях. Изменения в технологии возделывания сахарной свеклы, модернизация пищевой технологии привели к изменению физико-химических свойств мелассы. Цель исследования - прогнозирование вязкости свекловичной мелассы на основе корреляционной зависимости от ее плотности и основных химических показателей. Мониторинговые физико-химические данные мелассы с 2021 по 2024 год проверяли при помощи параметрических критериев Граббса и Диксона. Степень согласованности с законом нормального распределения устанавливали с использованием параметрических тестов центральных моментов третьего и четвертого порядков (асимметрия и эксцесс), а также непараметрических тестов Колмогорова-Смирнова и Пирсона. Значения и оценки коэффициентов регрессии получали методом наименьших квадратов. Качество уравнения регрессии и значимости коэффициентов определяли по уровню детерминации, критерию Фишера, t-статистике и p-значению. На вероятностной основе изучили показатели свойств и состава свекловичной мелассы, представленные в виде адекватных регрессионных уравнений. Динамическую вязкость мелассы можно устанавливать полученными зависимостями. Приведенные регрессионные уравнения могут быть доработаны при дополнительных данных о содержании в мелассе других химических веществ, влияющих на ее реологические свойства.

Об авторах

Л. И Беляева

ФГБНУ Курский федеральный аграрный научный центр

Email: belyaeva_li@mail.ru
кандидат технических наук, доцент Курск, Россия

М. К Пружин

ФГБНУ Курский федеральный аграрный научный центр

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Курск, Россия

А. В Остапенко

ФГБНУ Курский федеральный аграрный научный центр

Курск, Россия

Т. И Сысоева

ФГБНУ Курский федеральный аграрный научный центр

Курск, Россия

Список литературы

  1. Александровская Л.Н., Кириллин А.В., Кербер О.Б. Выбор ряда критериев проверки отклонения распределения вероятностей от нормального закона в практике инженерного статистического анализа // Труды ФГУП «НПЦАП». Системы и приборы управления. 2017. № 1. С. 42-52.
  2. Беляева Л.И., Пружин М.К., Пузанова Л.Н. и др. Анализ качества свекловичной мелассы на основе референтных значений ее показателей // Достижения науки и техники. 2024. № 6. С. 63-68. https://doi.org/10.53859/02352451_2024_38_6_63
  3. Дворянкин Е.А. Современные технологии возделывания сахарной свеклы и основная обработка почвы (краткий обзор) // Сахар. 2018. № 10. С. 38-42.
  4. Егорова М.И., Пузанова Л.Н., Михалева И.С. и др. Технологическая адекватность продукции свеклосахарного производства, используемой в пищевой промышленности // Пищевые системы. 2023. Т. 6. № 3. С. 298-307. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-3-298-307
  5. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. Проблемы применения непараметрических критериев согласия в задачах обработки результатов измерений // Системы анализа и обработки данных. 2021. № 2 (82). С. 47-66. https://doi.org/10.17212/2782-2001-2021-2-47-66
  6. Никулин С.С., Вережников В.Н., Никулина Н.С. и др. Применение в технологии выделения эмульсионных каучуков бинарного коагулянта меласса - хлорид натрия // Вестник ВГУ, серия: Химия, Биология, Фармация. 2017. № 1. С. 11-15.
  7. Пономарев Н.В., Беляков Д.В., Кривуца З.Ф. и др. Повышение эффективности использования грузовых транспортных средств при перевозке наливных грузов // Дальневосточный аграрный вестник. 2022. Т. 16. № 4. C. 108-113. https://doi.org/10.22450/199996837_2022_4_108
  8. Семенихин С.О., Федосеева О.В., Бабакина М.В., Городецкий В.О. Анализ способов микробиологической обработки мелассы для получения альтернативных видов топлива // Известия вузов. Пищевая технология. 2019. № 5-6. C. 6-9. https://doi.org/10.26297/0579-3009.2019.5-6.1
  9. Скорик К.Д. Оптимизация работы кристаллизационных отделений с учетом чистоты нормальной мелассы // Сахар. 2008. № 12. С. 52-53.
  10. Сорокин С.А., Баранов И.В., Новоселов А.Г. и др. Исследование теплофизических свойств водных растворов свекловичной мелассы // Низкотемпературные и пищевые технологии в XXI веке: Сб. мат. Х Межд. науч.-технич. конф., Санкт-Петербург, 27-29 октября 2021 года. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2021. С. 233-238.
  11. Сотников В.А., Мустафин Т.Р. Утфель и меласса: вязкость и пенение неньютоновских жидкостей // Сахар. 2021. № 8. С. 24-27. https://doi.org/10.24412/2413-5518-2021-8-24-27
  12. Шарка Э., Бубник З., Хинкова А. и др. Свекловичная меласса - обессахаривание, состав, свойства и возможности практического использования // Сахар и свекла. 2013. № 2. С. 26-38.
  13. Шердани А.Д. Электромеханическое пеногашение мелассы // Сахар. 2022. № 4. С. 36-43. https://doi.org/10.24412/2413-5518-2022-4-36-43
  14. Штерман С.В., Вовк Г.А. Вязкость технических сахарных сиропов и меласс // Сахар. 2006. № 3. С. 30-34.
  15. Durakovic Benjamin. Design of Experiments: Application, Concepts, Examples: State of the Art // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2017. Vol. 5. No. 3. Р. 421-439. https://doi.org/10.21533/pen.v5i3.145
  16. Leblanc R., Gauche A., Sharuda I.V. Tekhniko-ekonomicheskoe sravnenie razlichnyh skhem kristallizacii // Sahar. 2019. № 4. S. 26-34.
  17. Mordenti A.L., Giaretta E., Campidonico L. et al. A review regarding the use of molasses in animal nutrition // Animals. 2021. Vol. 11 (1). No. 115. P. 1-17. https://doi.org/10.3390/ani11010115
  18. Palmonari A., Cavallini D., Sniffen C.J. et al. Short communication: Characterization of molasses chemical composition // Jurnal of Dairy Science. 2020. Vol. 103. No. 7. P. 6244-6249. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17644

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».