Введение
Роль инновационной составляющей в развитии
пищевой и перерабатывающей промышленности
крайне велика. Принципиальное значение имеет как
ассортимент используемого сырья, так и внедрение
новых технологий, обеспечивающих оптимизацию
производственного цикла, безопасность и
высокое качество выпускаемой продукции нового
поколения с заданными характеристиками, ее
конкурентоспособность на международном рынке.
На сегодняшний день потенциал, который надо
развивать, – это переход к ресурсосберегающим
технологиям, обеспечивающим безотходное
производство с минимальным воздействием на
окружающую среду, а также переработка новых
видов сырья, полученных с использованием иннова-
ционных решений [1].
Самый большой сегмент пищевой промышлен-
ности по переработке мяса приходится на
мясную промышленность. Параллельно с
переработкой основного сырья образуется
большое количество жиросодержащих продуктов.
Жиры сельскохозяйственных животных и птицы
представляют собой крайне необходимое для
перерабатывающих отраслей сырье, которое занимает
значительный объем в заготовках вторичной
продукции животного происхождения [2].
Жир страуса относительно новый для
отечественного потребительского рынка, но
востребованный в мировой практике, сырьевой
продукт для производства косметических, фарма-
цевтических и пищевых товаров [3]. В современной
России интерес к разведению страусов растет.
Выращивают страусов в небольших частных
хозяйствах, общее поголовье составляет более 4 тыс
голов. Однако специалисты отрасли сходятся во
мнении, что цифры несколько занижены [4, 5].
Все жиры и масла состоят из триацилглицеринов
и сопутствующих веществ (фосфолипидов,
стеринов, токоферолов, свободных жирных кислот
и др.). Причем триацилглицерины жиров содержат
в основном насыщенные жирные кислоты, а
триацилглицерины масел – ненасыщенные [6].
Благодаря превалированию в составе жира страуса
ненасыщенных жирных кислот и возможности
разделения его на легкоплавкую и тугоплавкую
фракции, он отличается от других видов жиров
животного происхождения.
Одним из актуальных направлений научной
косметологии является поиск эффективного нату-
рального сырья, к которым можно отнести жир
страуса, для создания новых косметических средств.
К настоящему времени разработаны многочисленные
варианты рецептурно-компонентных составов
косметических средств и биологически-активных
добавок на основе жира страуса как эмолента и
источника биологически-активных веществ [7].
Химические константы и физические показатели
© M.V. Gorbacheva, V.E. Tarasov, S.A. Kalmanovich, A.I. Sapozhnikova, 2020
Abstract.
Introduction. The fundamental competitiveness of all food industries is based on two key points. The first one is the effective use of
traditional and new raw materials. The second one is a constant upgrade of the technical base by introducing innovative technological
solutions and modern equipment. In this aspect, the fat processing industry is no exception. The development of a comprehensive and
sustainable processing of ostrich fat can help to obtain rendered fat with specufic properties that can be used in functional foods and
cosmetics. The research objective was to improve the parameters of ostrich fat rendering by using electrolyzed fluid in order to obtain
a functional fat product of high quality indicators.
Study objects and methods. The research featured ostrich fat obtained by wet melting in the aqueous phase of electrolyte (catholyte).
A saline solution of sodium chloride (4 g/100cm3) was subjected to electrochemical treatment in an electrolytic bath with a direct
current of 0.5–0.6 A and a voltage of 40–42 V. For fat extraction, we used catholyte with the following parameters: pH 9–11, redox
potential between –600 and –700 mV. A two-factor experiment helped to improve the technological parameters of fat rendering.
Catholyte hydrogen index X1 (Z1) and fat melting temperature X2 (Z2) were chosen as the primary technological parameters.
Results and discussion. The processing temperature of raw fat had a significant effect on the fat yield. When the catholyte hydrogen
index and the temperature were increased, it had a negative effect on fat extraction. The acid value of ostrich fat was significantly
affected by the pH of catholyte. The inactivating effect of catholytic action on the enzymatic processes resulted in low values of
peroxide fat.
Conclusion. The research provided the following optimal range for producing ostrich fat with improved consumer properties:
hydrogen index = 10.5–11.0, melting temperature = 60.0–100.00°С.
Keywords. Fat extraction, electrolysis, catholyte, ostrich farming, food production
Funding. The research was performed as part of the Agreement with the Ministry of Education and Science of Russia,
No. 14.607.21.0161.
For citation: Gorbacheva MV, Tarasov VE, Kalmanovich SA, Sapozhnikova AI. Ostrich Fat Production Using Electrolyzed Fluid.
Food Processing: Techniques and Technology. 2020;50(1):21–31. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.21603/2074-9414-2020-1-21-31.
23
Горбачева М. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2020. Т. 50. № 1 С. 21–31
жира страуса свидетельствуют о возможности его
использования для производства пищевых продуктов
функционального назначения [8, 9]. Большое
внимание в работах зарубежных авторов уделено
изучению жирно-кислотного и фракционного состава
масла страуса, его влиянию на физиологическое
состояние организма человека [10–13].
Для обработки мягкого жиросырья наибольшее
распространение получил тепловой метод – вытопка,
которая осуществляется мокрым и сухим способами.
Однако при применении традиционных подходов, а
также химического способа в растворе гидроксида
натрия для получения жира страуса с регулируемой
температурой вытапливания не удалось достигнуть
положительных результатов.
Создание комплексной и экологически безопасной
переработки жира страуса, которая позволит
получать топленый жир с заданными свойствами для
производства нового поколения товаров пищевого,
косметического и иного назначения, является весьма
актуальным. В основе предлагаемой технологии
лежит принцип электрохимической активации
процесса жироизвлечения, что обуславливает
научную новизну настоящих исследований. Способ
вытопки заключается в том, что жировое сырье
смешивают с водной фазой – электроактивированной
жидкостью 1:4 к массе жировой ткани. Жировое
сырье также подвергают термической обработке
и постоянному перемешиванию с последующим
обезвоживанием [14]. Преимущества применения
электроактивированных растворов в пищевой и
других отраслях промышленности подтверждены
отечественными и зарубежными исследованиями
[15–21].
Цель работы – оптимизировать условия и па-
раметры вытапливания жира страуса в присутствии
электроактивированной жидкости для получения
топленого продукта направленного целевого
назначения с высокими показателями качества и
выходом.
Объекты и методы исследования
Объектом исследований служил жир страуса,
полученный мокрым вытапливанием в водной фазе
электролита (католита) с заданными параметрами.
Предварительно готовили солевой раствор хло-
рида натрия (4 г/100 см3), который насыщали
перемешиванием острым паром температурой
140–160 °С, что позволило получить данную
концентрацию раствора. Далее подвергали его
электрохимической обработке при силе постоянного
тока 0,5–0,6 А и напряжении 40–42 В. Процесс
электролиза водного раствора NaСl сопровождается
выделением газообразного хлора. С целью
обеспечения его отделения в верхней части аппарата
и отвод через патрубок во внешнюю среду на
безопасную для окружающей среды высоту, а также
минимизации образования побочных продуктов был
использован электролизер, конструкция которого
в отличие от стандартных аппаратов, состоящих из
двух зон, разделена на три [22]. Для жироизвлечения
был применен католит с параметрами: рН 9–11,
окислительно-восстановительный потенциал от –600
до –700 мВ [14].
В ходе исследований были использованы
общепринятые методы. Отбор проб жира
осуществляли по ГОСТ Р ИСО 5555-2010. Опре-
деление кислотного и перекисного чисел по –
ГОСТ Р ИСО 27107-2010. Контроль качества
топленого жира проводили по ГОСТ Р 54676-2011.
Исследования проводили в 3-кратной повторности.
Оптимизацию технологических параметров
вытапливания проводили с помощью полного
факторного эксперимента для двухфакторной
модели. В качестве первостепенных технологических
параметров выбраны водородный показатель
электроактивированной жидкости X1(Z1) и темпе-
ратура вытапливания жира X2 (Z2) (табл. 1).
Нахождение точки центра плана или уровня
находили по уравнению:
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 |𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045F < F1–p (0,50 < 9,28)
(1)
где
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = |𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; F < F1–p (0,50 < 9,28)
– максимальное значение j фактора;
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0
𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост F < F1–p (0,50 < 9,28)
– минимальное значение j фактора;
j = 1, 2……k – номер фактора.
Уровни варьирования факторов рассчитывали по
формуле:
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(2)
Необходимое количество опытов в полном
факторном эксперименте (ПФЭ) определяли по
уравнению:
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(3)
где k – число факторов;
n – количество уровней (три уровня «+», «0», «–»).
В безмерной системе координат верхний уровень
равен +1, нижний уровень равен –1, координаты
центра плана равны нулю и совпадают с началом
координат.
С помощью программного обеспечения Statistika
6,0 в кодированных величинах находили уравнение
регрессии, которое имеет следующий вид:
Таблица 1. Уровни варьирования технологического
вытапливания жира страуса в электролите (католите)
Table 1. The technological levels of ostrich fat rendering
in an electrolyte (catholyte)
Факторы 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝑏𝑏11𝜒𝜒1
+ 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
+ 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
рН X1 (Z1) 9 10 11
Температура X2 (Z2), °С 45,0 75,0 100,0
24
Gorbacheva M.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2020, vol. 50, no. 1, pp. 21–31
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,6552
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(4)
где b0 – свободный член уравнения;
x1, x2…xn – факторы, определяющие уровень
изучаемого результативного параметра;
b1, b2…bn – коэффициенты регрессии при
факторных показателях, характеризующие уровень
влияния каждого фактора на результативный
параметр в абсолютном выражении.
С целью проверки адекватности полученных
данных были поставлены опыты в 4 дополнительных
контрольных точках. Число контрольных точек и
их координаты были обусловлены особенностями
эксперимента и прогнозированием возможности
использования дополнительных точек для улучшения
модели в случае неадекватности уравнения.
Оценку значимости коэффициентов уравнения
проводили путем сопоставления абсолютной
величины коэффициента
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
𝑛𝑛 𝑢𝑢=
𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒12 − 2,43332 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 F1–p (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,00670,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = F < F1–p (0,50 < 9,28)
c его доверительным
интервалом по формуле (5), используя критерий
Стьюдента при уровне значимости Р = 0,05:
𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝐽𝐽𝐽𝐽
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
ост
= Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
9,28)
(5)
где ta – значение критерия Стьюдента при уровне
значимости Р = 0,05 и числе степеней свободы f1 = u–1
(где u – число опытов в центре плана).
Среднеквадратическую ошибку
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
воспр
F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
0,50 < 9,28)
находили с
помощью дисперсии воспроизводимости (
𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
(𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 =𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
+ 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
+ 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
) по
следующей формуле:
𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
+ 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
(6)
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
+ 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
(7)
где n – число опытов в центре плана.
Коэффициент считается статистически значимым,
когда выполняется условие
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост F < F1–p (0,50 < 9,28)
.
Адекватность полученного уравнения проверяли
по критерию Фишера (9) исходя из однородности
дисперсии воспроизведения и остаточной
(адекватности) дисперсии по формуле:
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(8)
где l – количество значимых коэффициентов в
уравнении.
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(9)
По таблице для уровня значимости Р = 0,05
находили табулированное значение критерия
Фишера: F1–p = (f1, f2).
Если F < F1–p (f1, f2), то модель адекватно
описывает эксперимент.
Результаты и их обсуждение
План проведения эксперимента (матрицу экспе-
римента) записывали в виде таблицы, которая
включала «собственно план» и вспомогательные
столбцы, служащие для обработки результатов уже
проведённого эксперимента (табл. 2).
Математическая модель параметров вытапливания
жира страуса в кодированных единицах для подбора
оптимальных значений по выходу представлена в
виде формулы Тейлора:
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1F < F1–p (0,50 < 9,28)
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост F < F1–p (0,50 < 9,28)
(10)
Расчётным путем определено, что только
1 коэффициент, а именно водородный показатель
водной фазы католита незначим, и уравнение (11)
адекватно описывает эксперимент: Sвоспр
2
= 0,25;
S2
ост = 0,95. Критерий Фишера составил 3,80;
F1–p = (f5, f3) = 9,01. Соответственно выполняется
условие при уровне вероятности 0,05 F < F1–p.
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑦𝑦̅ 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2
− 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1F < F1–p (0,50 < 9,28)
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0
𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост F < F1–p (0,50 < 9,28)
(11)
Как видно из коэффициентов уравнения, весомое
влияние на выход жира оказывает температура
обработки жира-сырца. Следует отметить, что
значительное увеличение водородного показателя
католита в совокупности с температурным факто-
ром оказывает отрицательное воздействие на
жироизвлечение. Зависимость выхода жира-сырца
страуса от исследуемых факторов приведена на
рисунке 1.
Как видно из данных рисунка 1а, центр плана
эксперимента находятся в верхней границе
трехмерной выстроенной объемной модели, что
Таблица 2. Полный факторный эксперимент оптимизации
условий вытапливания жира по величине выхода продукта
Table 2. Complete factorial experiment in improving the conditions
of fat rendering according to the yield Номер опыта
Факторы в
натуральном
масштабе*
Факторы в
безразмерной
системе
координат
yi экс,
%
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
,
%
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655F < F1–p (0,50 < 9,28)
Z1, рН Z2,
°С x1 x2
1 11 75 +1 0 84 85,37 1,880
2 10 100 0 +1 95 94,79 0,044
3 9 75 –1 0 86,2 85,37 0,68
4 10 45 0 –1 76,5 77,25 0,57
5 11 100 +1 +1 92,3 92,33 0,0009
6 9 100 –1 +1 90,9 91,08 0,03
7 9 45 –1 –1 75,1 74,80 0,092
8 11 45 +1 –1 74,0 73,55 0,20
9 10 75 0 0 89,0 88,46 0,30
10 10 75 0 0 88,9 88,46 0,20
11 10 75 0 0 90,0 88,46 2,38
12 10 75 0 0 90,1 88,46 2,7
* Z1 – водородный показатель (рН), Z2 – температура, °С;
* Z1 – hydrogen index (pH), Z2 – temperature, °С.
25
Горбачева М. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2020. Т. 50. № 1 С. 21–31
подтверждает гипотезу о получении наибольшего
выхода жира при максимально установленных
технологических параметрах. Вместе с тем цветовой
тон, характерный для выхода от 90 % и выше,
распространяется на значительной графической
части рисунка. Это указывает на широкий диапазон
варьирования температур и водородного показателя
водной среды для положительного технического
решения по выходу жира.
Для подбора оптимальных режимов вытапливания
математическая модель (11) была представлена
в виде линий Тора (рис. 1б). Анализ полученных
результатов показал, что благоприятными зонами для
получения жира с высокой производительностью по
выходу можно считать интервалы в кодированных
единицах для рН водной фазы католита –0,4–0,65 и
температуры вытапливания 0,5–1,0.
Кислотное и перекисное числа – нормируемые
показатели качества жиров – позволяют судить
о степени протекающих в них изменений. Было
рассчитано уравнение регрессии для кислотного (12)
и перекисного (13) чисел жира страуса, вытопленного
(а) (б)
Рисунок 1. Графическая модель: (а) влияние температуры и рН католита на выход жира страуса;
(б) области факторного пространства жироизвлечения по выходу продукта
Figure 1. Graphical model: (a) effect of temperature and pH of catholyte on ostrich fat yield;
(b) area of the factor space of fat extraction according to yield
Таблица 3. Полный факторный эксперимент оптимизации условий вытапливания жира по величине кислотного числа
Table 3. Complete factorial experiment in improving the conditions of fat rendering according to acid value
Номер
опыта
Факторы в натуральном
масштабе*
Факторы в безразмерной
системе координат
yi экс,
мгКОН/г
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
,
мгКОН/г
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 |𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 F < F1–p (0,50 < 9,28)
Z1, рН Z2,
°С X1 X2
1 11 75 +1 0 0,45 0,51 0,004
2 10 100 0 +1 0,7 0,74 0,001
3 9 75 –1 0 1,2 1,1278 0,005
4 10 45 0 –1 0,5 0,44 0,004
5 11 100 +1 +1 0,4 0,43 0,0009
6 9 100 –1 +1 1,1 1,04 0,003
7 9 45 –1 –1 0,6 0,75 0,02
8 11 45 +1 –1 0,21 0,13 0,006
9 10 75 0 0 0,8 0,8211 0,0004
10 10 75 0 0 0,5 0,8211 0,10
11 10 75 0 0 0,55 0,8211 0,073
12 10 75 0 0 0,5 0,8211 0,10
* Z1 – водородный показатель (рН), Z2 – температура, °С;
* Z1 – hydrogen index (pH), Z2 – temperature, °С.
26
Gorbacheva M.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2020, vol. 50, no. 1, pp. 21–31
при заданных параметрах в электроактивированной
жидкости (католите).
План эксперимента второго порядка по
показателю кислотного числа топленного жира
страуса представлен в таблице 3.
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
+ 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
2 если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
(12)
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(13)
Проверка полученного уравнения показала,
что только четыре коэффициента значимы и они
адекватны эксперименту: Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089.
Критерий Фишера равен 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12.
Важно отметить разнонаправленное воздействие,
которое оказывают рН электролита (католита) и
температура вытапливания на кислотное число жира.
Влияние технологических факторов хорошо заметно
на рисунке 2.
Выявлено, что на показатель кислотного числа
в процессе жироизвлечения существенно влияет
рН электрохимически активированной среды. С
(а) (б)
Рисунок 2. Графическая модель: (а) влияние температуры и рН католита на кислотное число жира страуса; (б) области
значений водородного показателя и температуры вытапливания жира страуса по показателю кислотного числа жира страуса
Figure 2. Graphical model: (a) effect of temperature and pH of catholyte on the acid value of ostrich fat; (b) range of the pH value
and the ostrich fat melting temperature according to the acid value of the ostrich fat
Таблица 4. Полный факторный эксперимент оптимизации условий вытапливания жира по величине перекисного числа
Table 4. Complete factorial experiment in improving the conditions of fat rendering according to peroxide value
Номер
опыта
Факторы в натуральном
масштабе*
Факторы в безразмерной
системе координат
yi экс, ммоль
активного
кислорода/кг
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, ммоль
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
, ммоль
активного
кислорода/кг
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 |𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 F < F1–p (0,50 < 9,28)
Z1, рН Z2,
°С X1 X2
1 11 75 +1 0 0,81 0,7 0,01
2 10 100 0 +1 1,91 1,91 0,0
3 9 75 –1 0 1,68 1,72 0,002
4 10 45 0 –1 1,8 1,74 0,004
5 11 100 +1 +1 1,3 1,34 0,0016
6 9 100 –1 +1 2,6 2,56 0,0014
7 9 45 –1 –1 2,2 2,19 0,00004
8 11 75 +1 –1 1,3 1,37 0,0049
9 10 75 0 0 1,1 1,1667 0,0045
10 10 75 0 0 1,2 1,1667 0,001
11 10 75 0 0 1,1 1,1667 0,0045
12 10 75 0 0 1,2 1,1667 0,001
* Z1 – водородный показатель (рН), Z2 – температура, °С;
* Z1 – hydrogen index (pH), Z2 – temperature, °С.
27
Горбачева М. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2020. Т. 50. № 1 С. 21–31
повышением водородного показателя водной фазы
католита кислотное число жира снижается (рис. 2а).
При заданных технологических параметрах
оптимальных значений кислотного числа достичь
не удалось (рис. 2б). Опираясь на графические
данные, подбирали оптимальные зоны водородного
показателя и температуры вытапливания для
получения жира страуса с низким кислотным
числом, которые составили 0,2–1,0 и от –1,0 до –0,7 в
кодированных значениях.
Построение матрицы эксперимента по показателю
перекисного числа осуществляли по аналогии с
предыдущими опытами. Результаты представлены в
таблице 4.
Расчетным путем с применением программного
обеспечения Statistika 6,0 была получена зависимость
перекисного числа от исследуемых факторов, которая
имела следующий вид:
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655F < F1–p (0,50 < 9,28)
𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝑗𝑗0 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑍𝑍𝑗𝑗0 = 𝑍𝑍𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗+𝑍𝑍𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽𝐽
2 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 j = 1, 2……k Δ𝑍𝑍𝑗𝑗 = 𝑍𝑍𝑗𝑗
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚−𝑍𝑍𝐽𝐽
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
2 𝑁𝑁 = 𝑛𝑛𝑘𝑘 = 32 = 9
𝑦𝑦̅ = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1𝜒𝜒1 + 𝑏𝑏2𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏11𝜒𝜒1
2 + 𝑏𝑏12𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 𝑏𝑏22𝜒𝜒2
2 Δ𝑏𝑏 = 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑗𝑗 𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏= √𝑆𝑆воспр
2
𝑁𝑁 𝑆𝑆воспр
2 = Σ (𝑦𝑦𝑢𝑢 0 −𝑦𝑦̅̅̅0̅)
2 𝑛𝑛 𝑢𝑢=𝑙𝑙
𝑛𝑛−1
|𝑏𝑏𝑏𝑏| ≥ 𝑡𝑡𝑎𝑎𝑆𝑆𝑏𝑏𝑏𝑏. 𝑆𝑆ост
2 = Σ (𝑦𝑦𝑖𝑖 −𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑁𝑁 𝑖𝑖
=𝑙𝑙
𝑁𝑁−𝑙𝑙
𝐹𝐹 = 𝑆𝑆ост
2
𝑆𝑆воспр
2 F1–p = (f1, f2). если F < F1–p (f1, f2 (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2
𝑦𝑦̅ = 88,4556 − 0,3167𝜒𝜒1 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,25; S2
ост = 0,95 ;
F1–p = (f5, f3) = 9,01 F < F1–p. 𝑦𝑦̅ = 88,4556 + 8,7667𝜒𝜒2 − 3,0833𝜒𝜒1
2 + 0,625𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 2,4333𝜒𝜒2
2 𝑦𝑦̂расч, мгКОН/г 􀀃
(𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,0067𝜒𝜒1
2 − 0,0775𝜒𝜒1𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2
𝑦𝑦̅ = 0,8211 − 0,3067𝜒𝜒1 + 0,1483𝜒𝜒2 − 0,2317𝜒𝜒2
2 Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089. 0,40; F1–p = (f49,12, f3) = 9,12. 𝑦𝑦̂расч, (𝑦𝑦𝑖𝑖− 𝑦𝑦̂𝑖𝑖)2 𝑦𝑦̅ = 1,1667 − 0,5117𝜒𝜒1 + 0,085𝜒𝜒2 + 0,045𝜒𝜒1
2 − 0,1𝜒𝜒1𝜒𝜒2 + 0,655𝜒𝜒2
2 (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
F < F1–p (0,50 < 9,28)
(14)
В ходе проверки адекватности математической
модели установлено, что все коэффициенты
уравнения значимы (Sвоспр
2
= 0,022; S2
ост = 0,0089)
и выполняется условие F < F1–p (0,50 < 9,28) при
уровне вероятности 0,05. Обращает на себя внимание
выраженное обратное влияние водородного
показателя католита, в отличие от температуры
вытапливания, на перекисное число жира страуса.
Вместе с тем значительное увеличение как рН водной
фазы электрохимически активированной среды, так
и теплового воздействия, приводит к увеличению
перекисного числа.
На рисунке 3а хорошо видно интенсивное
влияние температуры вытапливания на показатель
перекисного числа жира. Очевиден инактивирующий
(а) (б)
Рисунок 3. Графическая модель: (а) влияние температуры и рН католита на величину выхода жира страуса;
(б) области значений водородного показателя и температуры вытапливания жира страуса по показателю перекисного
числа жира страуса
Figure 3. Graphical model: (a) effect of temperature and pH of catholyte on the ostrich fat yield; (b) range of values
of the hydrogen index and the ostrich fat melting temperature according to the peroxide value of ostrich fat
Таблица 5. Области факторного пространства для вытапливания жира страуса мокрым способом в присутствии
электроактивированной жидкости
Table 5. Areas of factor space for ostrich fat wet rendering by using electrolyzed fluid
Функция отклика Водородный показатель
водной фазы католита
Температура вытапливания
Значения выбранных факторов
кодированные
единицы
натуральные
величины
кодированные
единицы
натуральные
величины, °С
Выход жира страуса (Y1 ) –0,4–0,65 9,6–10,65 0,8–1,0 87,5–100,0
Кислотное число жира страуса (Y2) 0,6–1,0 10,6–11,0 от –1,0 до –0,8 45,0–60,0
Перекисное число жира страуса (Y3) 0,8–1,0 10,8–11,0 от 0,4 до –0,4 60,0–87,5
28
Gorbacheva M.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2020, vol. 50, no. 1, pp. 21–31
механизм действия католита на ферментативные
процессы, протекающие в сырье при его вытопке.
Низкие показатели перекисного числа отмечены
в верхней части плана и области, покрывающей
центральную часть объемной трехмерной модели.
Наилучшие условия для вытапливания жира по
данному показателю (рис. 3б) находятся в интервалах
кодированных единиц для рН католита (0,8–1,0) и
температуры вытапливания от 0,4 до –0,4.
Для подбора технологических условий и
параметров обработки жирового сырья в при-
сутствии электроактивированной жидкости,
обеспечивающих получение жирового продукта
с высокими качественными и количественными
характеристиками кодированные значения, были
переведены в натуральные величины (табл. 5).
Выводы
Сопоставление полученных результатов позволяет
сделать вывод о том, что для решения поставленной
технической задачи оптимальными для получения
жира страуса с высоким выходом и низкими
значениями кислотного и перекисного чисел можно
считать области водородного показателя в интервале
10,5–11,0 и температурой вытапливания 60,0–100,0 °С.
Режимы тепловой обработки могут варьироваться
в зависимости от целевого назначения продукта:
пищевое, косметическое, кормовое.
Благодаря направленному физико-химическому
воздействию раствора электролита, способствующему
разрушению сложной внутриклеточной коллоидной
системы, в состав которой входит жир, удалось
достигнуть высокой эффективности предлагаемой
технологии без применения агрессивных сред
и температур. Выбранные технологические
параметры вытапливания легли в основу создания
технологической линии переработки жира-сырца
страуса (патент на изобретение № 2681419).
Критерии авторства
Авторы в равной степени принимали участие в
исследованиях и оформлении рукописи.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта
интересов.
Contribution
The authors equally participated in the research and
the design of the manuscript.
Conflicts of interest
The authors declare no conflict of interest regarding
the publication of the present article.

1. Стратегия развития пищевой и перерабатывающей промышленности Российской Федерации на период до 2020 года [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://legalacts.ru/doc/rasporjazhenie-pravitelstva-rf-ot-17042012-n-559-r/. - Дата обращения: 10.04.2019.

2. Лисицын, А. Б. Комплексное использование сырья в мясной отрасли АПК / А. Б. Лисицын, Н. Ф. Небурчилова, И. В. Петрунина // Пищевая промышленность. - 2016. - № 5. - С. 58-62.

3. Фролов, В. Ю. Повышение эффективности производства продукции страусоводства в условиях малых форм хозяйствования / В. Ю. Фролов, О. В. Сычёва, Н. Ю. Сарбатова // Эффективное животноводство. - 2015. - Т. 117, № 8. - С. 44-45.

4. Куликов, Л. В. Фермерское страусоводство: Практическое руководство для начинающих предпринимателей / Л. В. Куликов, Ш.-Г. К. Боков. - М. : Российский университет дружбы народов, 2004. - 257 с.

5. Итоги Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 года. Том 5. Поголовье сельскохозяйственных животных. Книга 1. Поголовье сельскохозяйственных животных. Структура поголовья сельскохозяйственных животных. М. : ИИЦ «Статистика России», 2018. - 451 с.

6. Медведев, Д. А. Химические процессы, лежащие в основе порчи масложировой продукции / Д. А. Медведев, О. И. Лазовская, В. Н. Леонтьев // Труды БГТУ. Серия 2: Химические технологии, биотехнология, геоэкология. - 2014. - Т. 168, № 4. - С. 231-236.

7. Пат. 2692057C1 Российская Федерация, МПК А61К8/04, A61Q 19/00. Косметический крем дневной / Горбачева М. В., Тарасов В. Е., Василевич Ф. И. [и др.]; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии - МВА имени К.И. Скрябина». - № 2018144242; заявл. 13.12.2018; опубл. 20.06.2019; Бюл. № 17. - 8 с.

8. Пат. 2007103125A Российская Федерация, МПК А61К35/12. Масло эму и фруктовый состав / Плева Р. М.; - № 2007103125/15; заявл. 28.07.2005; опубл. 10.09.2008; Бюл. № 25. - 2 с.

9. Пат. 2287952С1 Российская Федерация, МПК А23L1/30 А23D9/00 А23L1/305. Биологически активная добавка к пище / Горлов И. Ф., Юрина О. С., Лупачева Н. А. [и др.]; заявитель и патентообладатель ГУ «Волгоградский научно-исследовательский технологический институт мясомолочного скотоводства и переработки продукции животноводства Россельхозакадемии». - № 2005122342/13; заявл. 14.07.2005; опубл. 27.11.2006; Бюл. № 33. - 5 с.

10. Eltom, S. E. M. Chemical studies on ostrich oil obtained from (Struthio camellus) / S. E. M. Eltom, A. G. Al-sehemi. - 2004. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1693.0648.

11. Basuny, A. M. M. Biological evaluation of ostrich oil and its using for production of biscuit / A. M. M. Basuny, S. M. Arafat, H. M. Soliman // Egyptian Journal of Chemistry. - 2017. - Vol. 60, № 6. - P. 1091-1099. DOI: https://doi.org/10.21608/ejchem.2017.1295.1078.

12. Basuny, A. M. M. Utilization of ostrich oil in foods / A. M. M. Basuny, S. M. Arafat, S. L. Nasef // International Research Journal of Biochemistry and Bioinformatics. - 2011. - Vol. 2, № 8. - P. 199-208.

13. Refining ostrich oil and its stabilization with curcumin / U. D. Palanisamy, M. Sivanathan, T. Subramaniam [et al.] // Journal of Nutritional Health & Food Engineering. - 2015. - Vol. 2, № 2. - P. 63-69. DOI: https://doi.org/10.15406/jnhfe.2015.02.00051.

14. Пат. 2683559С1 Российская Федерация, МПК C11B1/00 C11B1/12. Способ получения топленого жира страуса / Горбачева М. В., Тарасов В. Е., Сапожникова А. И. [и др.]; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии - МВА имени К.И. Скрябина». - № 2017146651; заявл. 28.12.2017; опубл. 28.03.2019; Бюл. № 10. - 5 с.

15. Electrochemically activated solutions: evidence for antimicrobial efficacy and applications in healthcare environments / R. M. S. Thorn, S. W. H. Lee, G. M. Robinson [et al.] // European Journal of Clinical Microbiology and Infectious Diseases. - 2012. - Vol. 31, № 5. - P. 641-653. DOI: https://doi.org/10.1007/s10096-011-1369-9.

16. Electro-activated aqueous solutions: Theory and application in the food industry and biotechnology / M. Aider, E. Gnatko, M. Benali [et al.] // Innovative Food Science and Emerging Technologies. - 2012. - Vol. 15. - P. 38-49. DOI https://doi.org/10.1016/j. ifset.2012.02.002.

17. Evaluation of electrolyzed water as cleaning and disinfection agent on stainless steel as a model surface in the dairy industry / R. Jiménez-Pichardo, C. Regalado, E. Castaño-Tostado [et al.] // Food Control. - 2016. - Vol. 60. - P. 320-328. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2015.08.011.

18. Contribution to the development of a method of maple sap soft drink stabilization by electro-activation technology / K. Koffi, S. Labrie, A. Genois [et al.] // LWT - Food Science and Technology. - 2014. - Vol. 59, № 1. - P. 138-147. DOI: https://doi.org/10.1016/j.lwt.2014.04.063.

19. Effect of electrochemically activated anolyte on the shelf life of cold stored rainbow trout / V. D. Kitanovski, D. B. Vlahova-Vangelova, S. G. Dragoev [et al.] // Food Science and Applied Biotechnology. - 2018. - Vol. 1, № 1. - P. 1-10. DOI: https://doi.org/10.30721/fsab 2018.v1.i1.

20. Disintegration of bacterial film by electrochemically activated water solution / A. G. Pogorelov, O. A. Suvorov, A. L. Kuznetsov [et al.] // Bulletin of Experimental Biology and Medicine. - 2018. - Vol. 165, № 4. - P. 493-496. DOI: https://doi.org/10.1007/s10517-018-4202-y.

21. Pasko, O. A. Metabolism in Amaranthus L. seeds after their treatmen with electrochemically activated water / O. A. Pasko // Agricultural Biology. - 2013. - № 3. - P. 84-91. DOI: https://doi.org/10.15389/agrobiology.2013.3.84eng.

22. Горбачева, М. В. Оптимизация условий и параметров получения электроактивированной жидкости для вытапливания жира страуса / М. В. Горбачева, В. Е. Тарасов, А. И. Сапожникова // Достижения науки и техники АПК. - 2018. - Т. 32, № 8. - С. 88-96. DOI: https://doi.org/10.24411/0235-2451-2018-10823.