METHODS FOR COMPLEX EVALUATION OF THE QUALITY LEVELOF AGRICULTURAL PRODUCTS (BY THE EXAMPLE OF WHEAT GRAIN)
Authors:
1.
Voronezh State University
2.
Voronezh State Agricultural University named after Emperor Peter I
3.
Voronezh State Agricultural University named after Emperor Peter I
4.
Voronezh State Agricultural University named after Emperor Peter I
5.
Voronezh State Agricultural University named after Emperor Peter I
Type:
Article
Pages:
from 143
to 150
Status:
Published
Received:
30.06.2015
Accepted:
30.06.2015
Published:
30.06.2015
Subject area:
UDK 658.62.018+633.11
UDK 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Родственные отрасли
UDK 60 Прикладные науки. Общие вопросы
UDK 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Родственные отрасли
UDK 60 Прикладные науки. Общие вопросы
Language:
Russian
Keywords:
Functional and technological properties, quality level, method for evaluation the level of functional and technological properties, wheat grain, the theory of fuzzy sets
Abstract (English):
The product quality depends on the level of functional and technological characteristics of agricultural raw materials as determined inrelation to the laws of formation of consumer properties of certain foods. Current conditions of forming the consumer market determine the need for the rational use of the potential of domestic raw material sources. The purpose of the research is to develop a comprehensive method for evaluating the quality level of agricultural products adapted by the example of functional and technological properties of wheat in relation to the provision of consumer properties of bakery products. The object of the study is wheat grain of class 3 (the Voronezh region). The mathematical tool of this method is the theory of fuzzy sets. Fuzzy classifier for grain property evaluation has been developed; the set of six indices that form the functional and technological properties of grain has been determined; the values of indices have been arranged and presented by linguistic variables with trapezoidal membership function; the rules for calculating the membership functions are given. Features for describing individual indices, for example, «the quality of raw gluten», have been considered. For the sample of wheat grain, the values of membership functions of linguistic variables «index level» for all indices and linguistic variable «quality level» have been calculated. It has been determined, that the studied sample of grain has the second (medium) quality level. Therefore, it can be recommended for the production of bread flour for special sorts, including long loaves, small loaves, flaky pastry, dietetic products, except gluten-free, flaky cookies and biscuits. Evaluation of the level of functional and technological properties of agricultural products enables to use raw materials for the production of foods for a certain segment of consumers (children, dietary and other special food), specific technologies (traditional, accelerated, etc.), and types of products and thereby to exploit efficiently the resource potential of agro-industrial complex.
The product quality depends on the level of functional and technological characteristics of agricultural raw materials as determined inrelation to the laws of formation of consumer properties of certain foods. Current conditions of forming the consumer market determine the need for the rational use of the potential of domestic raw material sources. The purpose of the research is to develop a comprehensive method for evaluating the quality level of agricultural products adapted by the example of functional and technological properties of wheat in relation to the provision of consumer properties of bakery products. The object of the study is wheat grain of class 3 (the Voronezh region). The mathematical tool of this method is the theory of fuzzy sets. Fuzzy classifier for grain property evaluation has been developed; the set of six indices that form the functional and technological properties of grain has been determined; the values of indices have been arranged and presented by linguistic variables with trapezoidal membership function; the rules for calculating the membership functions are given. Features for describing individual indices, for example, «the quality of raw gluten», have been considered. For the sample of wheat grain, the values of membership functions of linguistic variables «index level» for all indices and linguistic variable «quality level» have been calculated. It has been determined, that the studied sample of grain has the second (medium) quality level. Therefore, it can be recommended for the production of bread flour for special sorts, including long loaves, small loaves, flaky pastry, dietetic products, except gluten-free, flaky cookies and biscuits. Evaluation of the level of functional and technological properties of agricultural products enables to use raw materials for the production of foods for a certain segment of consumers (children, dietary and other special food), specific technologies (traditional, accelerated, etc.), and types of products and thereby to exploit efficiently the resource potential of agro-industrial complex.
Keywords:
Functional and technological properties, quality level, method for evaluation the level of functional and technological properties, wheat grain, the theory of fuzzy sets
Functional and technological properties, quality level, method for evaluation the level of functional and technological properties, wheat grain, the theory of fuzzy sets
Введение В современных условиях формирования потребительского рынка существенно возрастает роль рационального подхода к использованию потенци- ала отечественных сырьевых источников. При этом, несмотря на принятое в международ- ной практике обязательное выполнение только од- ного вида требования - безопасности, для форми- рования потребительских свойств пищевых про- дуктов важное место занимают и показатели каче- ства, в том числе формирующие функциональнотехнологические свойства сельскохозяйственного сырья. Разработка методики комплексной оценки уровня качества с учетом всех функционально- технологических свойств относится к первоочеред- ным задачам эффективного использования потен- циала агропромышленного комплекса страны. В соответствии с актуальными направлениями формирования потребительского рынка сельскохо- зяйственной продукции в работе была поставлена цель - разработка методики оценки уровня функ- ционально-технологических свойств сельскохозяй- ственной продукции. Методика апробирована на примере зерна пшеницы, как одного из видов сель- скохозяйственной продукции, формирующего ста- тус безопасности продовольственного рынка. С точки зрения формирования потребительских свойств готовой продукции функционально- технологические показатели сельскохозяйственно- го сырья играют немаловажную роль, обеспечивая такие характеристики, как структура, форма, цвет и внешний вид готовых изделий, выражающиеся как органолептическими, так и физико-химическими показателями. При этом формирование высоких потребительских свойств готовых изделий из одно- го и того же основного сырья требует его различ- ные функционально-технологические свойства, а иногда и строго противоположные. Так, исследова- ниями В.Я. Черныха (Центр реологии пищевых сред ФБГНУ НИИ хлебопекарной промышленно- сти) установлены критические контрольные точки функционально-технологических свойств муки пшеничной хлебопекарной высшего сорта для хле- бобулочных изделий [1-4]: - среднеэквивалентный диаметр частиц муки - 100-110 мкм (при максимально возможной степени выравненности грансостава); - цвет муки - отношение количества желтого к суммарному количеству белого и коричневого цве- тов - 0,4-0,5; - способность муки к потемнению - 10-11 %; - количество клейковины, не менее 28 %; - общая деформация клейковины - 75-80 ед. пр. ИДК; - «число падения» муки - (235±15) с; - валориметрическая оценка теста - 45-54 е.в.; - разжижение теста - 81-120 е.ф.; - титруемая кислотность муки не более 3 град. В то же время для формирования потребитель- ских свойств мучных кондитерских изделий, например, сахарного печенья, требуется значитель- но меньшее содержание клейковины - 26 % с огра- ничительной нормой «не более». Таким образом, качество продукции зависит от уровня функционально-технологических свойств сельскохозяйственного сырья, определенного при- менительно к конкретным закономерностям фор- мирования их потребительских свойств. При этом одни характеристики, как правило, имеют решаю- щее значение, вторые - второстепенное, несмотря на то, что и те и другие соответствуют требованиям нормативных документов. В связи с чем разработка подходов к градации сельскохозяйственной про- дукции как сырья с позиций обеспечения потреби- тельских свойств готовых изделий отвечает прин- ципам рационального подхода к ресурсам АПК. Целью настоящего исследования явилась раз- работка методики комплексной оценки уровня ка- чества сельскохозяйственной продукции, адапти- рованной на примере функционально-технологи- ческих свойств зерна пшеницы применительно к обеспечению потребительских свойств хлебобу- лочных изделий. Объект и методы исследования Объект исследования - зерно пшеницы 3 класса по ГОСТ Р 52554-2006. Исследования зерна пше- ницы проводились стандартизированными методи- ками - по ГОСТ 10987-76, ГОСТ 27676-88, ГОСТ 10846-91, ГОСТ Р 54478-2011, ГОСТ Р 54895-2912. Математический инструмент предложенной методики - теория нечетких множеств. Методика предусматривает последовательное выполнение четырех этапов. Этап 1 Определяем множество показателей, характери- зующих свойства зерна. Каждому показателю по- ставим в соответствие переменную Хi (i=1,…, n), где n - число показателей. Показатели определя- ются таким образом, что рост каждого отдельного показателя сопряжен с повышением или со сниже- нием (если, например, речь идет о показателях без- опасности) уровня качества зерна. Этап 2 Определяем классификатор для оценки свойств зерна как разновидность так называемой «серой» шкалы Поспелова [5], представляющей собой по- лярную (оппозиционную) шкалу, в которой пере- ход от свойства А+ к свойству А- происходит плавно. Шкалы удовлетворяют условиям: а) взаимной компенсации между свойствами А+ и А- (чем в большей степени проявляется А+, тем в меньшей степени проявляется А-, и наоборот); б) наличия нейтральной точки А0, интерпретируе- мой как точка наибольшего противоречия, в которой оба свойства присутствуют в равной степени. Этап 3 Оценку показателя в смысле влияния его на уровень качества будем проводить в зависимости от его значения с использованием лингвистической 144 ISSN 2074-9414. Food Processing: Techniques and Technology. 2015. Vol. 37. № 2 переменной. Введем лингвистическую переменную bi = «значение показателя Хi». Универсальным множеством для переменной bi является отрезок [n, m], где n - минимальное, m - максимальное зна- чение показателя, а множеством значений пере- Вычислив наблюдаемые веса каждого терма лингвистической переменной Hi, получим значения самой переменной h по формуле 3 h pk hk , (5) менной bi - терм-множество Bi. Примем, что каждая лингвистическая переменная имеет трапециевидную функцию принадлежности, которая может где k 1 hk - середина промежутка, который является быть определена четверкой чисел x = (a1, a2, a3, a4), носителем терма Hk ( ak 1 ,ak 4 ] . т.е. функция принадлежности каждого терма Bij имеет вид (1). 0, если x a1 ; Результаты и их обсуждение Апробируем методику градации сельскохозяйственной продукции по уровням качества на при- мере зерна пшеницы третьего класса. Исследования x a1 , если a1 x a2 ; партий зерна пшеницы проводили в Воронежском филиале Федерального центра оценки безопасности ( x ) a2 a1 1, если a2 x a3 ; (1) и качества зерна и продуктов его переработки [7]. В соответствии с ГОСТ Р 52554-2006 зерно x a4 , если a3 x a4 ; пшеницы делится на классы. Но в границах класса и классов можно выделить дополнительные градаa3 a4 0, если x a4 . Определяем терм-множество для каждого пока- зателя, будем использовать терм-множество из трех элементов-значений, т.е. Bi = {Bi1, Bi2, Bi3}: Bi1 - «низкий уровень показателя Хi»; Bi2 - «средний уровень показателя Хi»; Bi3 - «высокий уровень показателя Хi». Этап 4 Определяем соответствие множества значений показателей, характеризующих уровень качества Хi (i=1,…, n), где n - число показателей к высказыва- ниям об уровне качества H = {H1, H2, H3}. Для формирования правила перехода от оценок показателей к лингвистическим переменным надо определить вес (важность) показателя по степени вклада в уровень качества, т.е. сопоставить каждо- му показателю Хi его вес ri, определяющий вклад показателя в уровень качества. Если веса показате- лей упорядочены, т.е. имеется информация о том, что r1 ≥ r2 ≥… ≥ rn и больше никакой информации об этих величинах нет, то вес определяется по пра- вилу Фишберна [4]: ции, которые позволят направленно использовать конкретные партии зерна, например, для формирования потребительских свойств муки для хлебобу- лочных, мучных кондитерских, макаронных изде- лий и крупяной продукции. Этап 1 В соответствии с ГОСТ Р 52554-2006 опреде- лим перечень показателей, характеризующих уров- ни качества (табл. 1) и класс зерна пшеницы. Зна- чение показателя измеряется, либо определяется на качественном уровне по стандартизированным ме- тодикам. Анализ требований ГОСТ Р 52554-2006 обусловил выбор шести показателей качества, так как именно эти показатели и определяют, к какому классу относится зерно. В число показателей, опре- деляющих уровень качества, не включены сорная, зерновая примесь, головневые, мараные, синегу- зочные зерна, зараженность вредителями, так как эти показатели при выполнении допустимых уров- ней фактически не влияют на функционально- технологические свойства зерна пшеницы. Кроме того, из показателей качества условно исключена массовая доля влаги, т.к. аналогично при выполне- нии требования по допустимому уровню влажность больше относится к факторам, сохраняющим свой- ства зерна и обусловливающим его экономические характеристики. Таким образом, заключение о факr 2(n i 1) . (2) тическом уровне качества основывается на значеi (n 1)n Если показатели равно предпочтительны или системы предпочтений нет, то будем считать, что они обладают равным весом: ri = 1/n. (3) При выбранной системе весов показателей пра- вило перехода от значений показателей качества к весам термов лингвистической переменной g имеет вид [6]: n ниях 6 показателей качества. Каждому показателю поставим в соответствие переменную Хi (i=1,…, n), где n=6 - число показателей. Показатели опреде- ляются таким образом, что рост каждого отдельно- го показателя сопряжен с повышением качества зерна; если для какого-либо показателя наблюдает- ся противоположная тенденция, то при анализе он заменяется на сопряженный. Например, если рас- сматривать показатель «качество клейковины» или «число падения», то при достижении определенной величины рост показателя рассматривается как снижение качества зерна. Применительно к функ- ционально-технологическим свойствам зерна пше- ницы для хлебопечения критическими точками со- ответственно для показателей можно признать pk ri ki , k i 1 1, 2, 3. (4) 75 ед. прибора ИДК и 250 с. 145 ISSN 2074-9414. Техника и технология пищевых производств. 2015. Т. 37. № 2 Таблица 1 Показатели качества зерна пшеницы Показатель Обозначение показателя Хi в классификационной схеме Наименование класса Допустимые значения по ГОСТ Р 52554-2006 Массовая доля белка, % на СВ, не менее X1 1 класс 14,5 Массовая доля белка, % на СВ, не менее X1 2 класс 13,5 Массовая доля белка, % на СВ, не менее X1 3 класс 12,0 Массовая доля белка, % на СВ, не менее X1 4 класс 10,0 Массовая доля белка, % на СВ, не менее X1 5 класс Не ограничивается Массовая доля сырой клейковины, %, не менее X2 1 класс 32,0 Массовая доля сырой клейковины, %, не менее X2 2 класс 28,0 Массовая доля сырой клейковины, %, не менее X2 3 класс 23,0 Массовая доля сырой клейковины, %, не менее X2 4 класс 18,0 Массовая доля сырой клейковины, %, не менее X2 5 класс Не ограничивается Качество сырой клейко- вины, единицы прибора ИДК, не ниже X3 1 класс Группы I - 45-75 Качество сырой клейко- вины, единицы прибора ИДК, не ниже X3 2 класс Группы I - 45-75 Качество сырой клейко- вины, единицы прибора ИДК, не ниже X3 3 класс Группы II - 20-100 Качество сырой клейко- вины, единицы прибора ИДК, не ниже X3 4 класс Группы II - 20-100 Качество сырой клейко- вины, единицы прибора ИДК, не ниже X3 5 класс Не ограничивается Число падения, с, не менее X4 1 класс 200 Число падения, с, не менее X4 2 класс 200 Число падения, с, не менее X4 3 класс 150 Число падения, с, не менее X4 4 класс 80 Число падения, с, не менее X4 5 класс Не ограничивается Стекловидность, %, не менее X5 1 класс 60 Стекловидность, %, не менее X5 2 класс 60 Стекловидность, %, не менее X5 3 класс 40 Стекловидность, %, не менее X5 4 класс Не ограничивается Стекловидность, %, не менее X5 5 класс Не ограничивается Натура, г/л, не менее X6 1 класс 750 Натура, г/л, не менее X6 2 класс 750 Натура, г/л, не менее X6 3 класс 730 Натура, г/л, не менее X6 4 класс 710 Натура, г/л, не менее X6 5 класс Не ограничивается Этап 2 Сформируем классификатор в виде нечеткого лингвистического описания на отрезке [0,1] [4]. Таблица 2 Функции принадлежности для терм-множества h Функции принадлежности Введем лингвистическую переменную h = «значение уровня качества зерна 3 класса». Универсаль- ным множеством для переменной g является отре- Терм Hk H1=«1 уровень нечеткого множества H зок [0,1], а множеством значений переменной h - терм-множество H = {H1, H2, H3}, где Hi определя- ется следующим образом: H1 = «1 уровень качества», самый высокий урокачества» H1 [0; 0,4] 1, 1 5(0,4 h), если 0 h если 0,2 0,2; h 0,4 вень качества, например, с точки зрения функцио- H2=«2 уровень 1-5(0,4 h), если 0,2 h 0,4; нально-технологических свойств для хлебобулочкачества» 2 1, если 0,4 h 0,6 ных изделий; H2 = «2 уровень качества»; H3= «3 уровень качества», самый низкий. Каждый терм из множества H является именем Н2 (0,2; 0,8] H3=«3, низший, 5(0,8-h), если 0,6 h 0,8 нечеткого подмножества на отрезке [0,1]. Будем уровень каче- 1-5(0,8 h), если 0,6 h 0,8; рассматривать эти нечеткие подмножества как тра- пециевидные нечеткие числа (формула 1). Составим таблицу функций принадлежности ства» H3 (0,6; 1] 3 1, если 0,8 h 1 каждого терма (табл. 2), используя формулу функ- ции принадлежности трапециевидного нечеткого числа x = (a1, a2, a3, a4) (1). В формулах функций принадлежности отбро- шены интервалы, на которых функция принимает нулевое значение. 146 ISSN 2074-9414. Food Processing: Techniques and Technology. 2015. Vol. 37. № 2 Этап 3 Определим терм-множество из трех элементов для каждого показателя Хi, т.е. Bi = {Bi1, Bi2, Bi3}: Bi1 - «низкий уровень показателя Хi»; Bi2 - «средний уровень показателя Хi»; Bi3 - «высокий уровень показателя Хi». В табл. 3 значения показателей упорядочены по термам. Терм представлен четверкой чисел x = (a1, a2, a3, a4), что соответствует трапециевид- ной функции принадлежности. Четверка определя- ется либо на основании экспертного опроса, либо формально. Так, в связи со спецификой показателя качества сырой клейковины (X3) низкий и средний уровень определяется парами чисел x = (a1, a2, a3, a4), см. табл. 3. Для формального определения четверки чисел можно использовать ряд коэффициентов. Так, если значение показателя пропорционально значению уровня качества, то ряд коэффициентов kj пред- ставлен последовательностью (0; 0,2; 0,4; 0,6; 0,8; 1). Таким образом, получить диапазоны для линг- вистической переменной можно по формуле, например, для B11 (на примере массовой доли белка для зерна пшеницы 3 класса): a1= X1min +0∙(X1max - X1min) =12,0; a2= X1min +0∙(X1max - X1min) =12,0; a3= X1min +0,2∙(X1max - X1min) =12,3; a4= X1min +0,4∙(X1max - X1min) =12,6. Это правило использовалось для определения значений термов Bi1, что показано в табл. 3. Таблица 3 Оценки допустимых значений показателей в форме лингвистических переменных для зерна 3-го класса Показатель Хi Значение Терм и значения коэффициентов Показатель Хi Значение Bi1 (0; 0; 0,2; 0,4) Bi2 (0,2; 0,4; 0,6; 0,8) Bi3 (0,6; 0,8; 1,0; 1,0) X1 От 12,0 до 13,5 % на СВ 12,0; 12,0; 12,3; 12,6 12,3; 12,6; 12,9; 13,2 12,9; 13,2; 13,5; 13,5 X2 От 23 до 28 % 23,0; 23,0; 24,0; 25,0 24,0; 25,0; 26,0; 27,0 26,0; 27,0; 28,0; 28,0 X3 От 20 до 100 единиц прибора ИДК 20,0; 20,0; 25,0; 30,0 или 100,0; 100,0; 95,0; 90,0 25,0; 30,0; 40,0; 45,0 или 95,0; 90,0; 80,0; 75,0 40,0; 45,0; 75,0; 80,0 X4 От 150 до 200 с 150; 150; 160; 170 160; 170; 180; 190 180; 190; 200; 200 X5 От 40 до 60 % 40; 40; 44; 48 44; 48; 52; 56 52; 56; 60; 60 X6 От 730 до 750 г/л 730; 730; 734; 738 734; 738; 742; 746 742; 746; 750; 750 Этап 4 Определим значения функции принадлежности μij, где i - индекс показателя (i=1…6), j - индекс терма (j =1..3), расчеты по формуле (1). Результаты по одному из образцов представлены в табл. 4, гра- фическая иллюстрация на рис. 1. В последней стро- ке табл. 4 вычислены веса термов pk, k = 1, 2, 3 по формуле (4) при условии, что все показатели равно предпочтительны, т. е., в свою очередь обладают равным весом: ri = 1/n= 1/6, для i = 1...6. В этом слу- чае вес терма есть среднее арифметическое значе- ний функции принадлежности μik терма Bik. Таблица 4 Первичная обработка показателей качества для образца пшеницы Рис. 1. Пример значения функции принадлежности лингвистической переменной по показателю «Массовая доля белка, %» 147 Далее вычислим значение функции принадлеж- ности лингвистической переменной h=«Уровень качества» для образца в соответствии с формулами (4) и (5) (табл. 5). Переход от веса терма pk к зна- чению лингвистической переменной h обусловлен тем, что самый высокий, первый уровень качества (H1= «1 уровень качества») достигается при значе- ниях Bi3 - «высокий уровень показателя Xi», поэто- му pj = pk, j = 3 - k +1, k = 1 … 3. ISSN 2074-9414. Техника и технология пищевых производств. 2015. Т. 37. № 2 Таблица 5 Вычисление значений лингвистической переменной h = «уровень качества» для образца пшеницы Примечание. * см. последнюю строку табл. 4. Используя табл. 1, найдем значения функций принадлежности μk (h), если h = 0,3914 (см. рис. 2): Рис. 2. Пример определения уровня качества по значениям функций принадлежности лингвистической переменной для H1=«1, самый высокий уровень качества»: μ1(0,3914) = 5·(0,4 - 0,3914) = 0,043; для H2=«2 уровень качества»: μ2(0,3914) = 1 - 5·(0,4 - 0,3914) = 0,957; для H3=«3, самый низкий уровень качества»: μ3(0,3914) =0. Результаты расчетов показывают, что исследуе- мый образец зерна имеет 2 (средний) уровень каче- ства с достаточно высоким значением функции принадлежности. Соответственно, может быть ре- комендован для производства хлебопекарной муки для подовых сортов хлебобулочных изделий, в том числе батонов, булок, слоеных изделий, для хлебо- булочных изделий диетического назначения, за исключением аглютеновых, а также затяжного пе- ченья, крекера. Таким образом, предложенная методика позво- ляет проводить градацию сельскохозяйственного сырья по функционально-технологическому назна- чению и, соответственно, реализовывать механизм рационального использования потенциала сырьево- го ресурса по целевому назначению.
1. Boltenko, Yu.A. Razrabotka reologicheskih kriteriev upravleniya svoystvami pshenichnogo testa i kachestvom hle- bobulochnyh izdeliy: dis. … kand. tehn. nauk: 05.18.01 / Boltenko Yuriy Alekseevich. - M.: MGUPP, 2010. - 177 s.
2. Chernyh, V.Ya. Regulirovanie sostoyaniya uglevodno-amilaznogo kompleksa hlebopekarnoy muki: ucheb. posobie / V.Ya. Chernyh, M.A. Shirshikov. - M.: IK MGUPP, 2003. - 138 s.
3. Chernyh, V.Ya. Upravlenie hlebopekarnymi svoystvami pshenichnoy muki / V.Ya. Chernyh // Hlebopekarnoe i konditerskoe proizvodstvo. - 2014. - № 10. - S. 12-14
4. Chernyh, V.Ya. Metodologiya upravleniya reologicheskimi svoystvami polufabrikatov i gotovyh izdeliy hlebope- karnogo proizvodstva / V.Ya. Chernyh, E.V. Zhirnova // Hlebopechenie Rossii. - 2015. - № 1. - S.14-17.
5. Pospelov, D.S. «Serye» i/ili «cherno-belye» [shkaly] / D.S. Pospelov // Prikladnaya ergonomika. Special'nyy vypusk «Refleksivnye processy». - 1994. - № 1.- S. 29-33.
6. Konysheva, L.K. Osnovy teorii nechetkih mnozhestv / L.K. Konysheva, D.M. Nazarov. - SPb: Piter, 2011. - 192 s.
7. Statisticheskaya ocenka hlebopekarnogo potenciala zerna pshenicy / N.M. Derkanosova, M.D. Gorozhanina, L.Sh. Dovlatov, L.P. Popova // Hleboprodukty. - 2014. - № 2. - S. 58-61.
