ИНТЕНСИФИКАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ МАСЛА ИЗ ЯДРА КОСТОЧЕК ВИШНИ В ПОЛЕ СВЕРХВЫСОКОЧАСТОТНОГО ТОКА

AННОТАЦИЯ

В данном исследовании изучено интенсифицирование процесса получения масла из ядра косточек вишни методом холодного прессования с применением обработки в поле сверхвысокочастотного (СВЧ) тока с одновременным тепло влаговым воздействием. Эксперименты проводились по плану полного факторного эксперимента (ПФЭ) 2³. В качестве факторов выбраны: влажность ядра (8–12%), время обработки (4–8 мин) и размер частиц (1–3 мм). Результаты экспериментов обработаны методом регрессионного анализа, выявлены значимые коэффициенты и построена окончательная математическая модель. Адекватность модели подтверждена критерием Фишера. Установлено, что наибольший выход масла (14,70%) наблюдается при влажности 8%, времени обработки 8 мин и размере частиц 1 мм. Такой подход повышает эффективность извлечения масла, снижает энергозатраты и ускоряет процесс.

ABSTRACT

This study investigates the intensification of cherry kernel oil extraction by cold pressing with the application of ultra-high frequency (UHF) electric field combined with heat-moisture treatment. Experiments were carried out according to a full factorial experiment (FFE) 2³ design. The factors considered were kernel moisture content (8–12%), treatment time (4–8 min), and particle size (1–3 mm). The experimental results were processed using regression analysis, significant coefficients were identified, and the final mathematical model was developed. The model’s adequacy was confirmed using the Fisher criterion. The highest oil yield (14.70%) was achieved at 8% moisture content, 8 minutes of treatment, and 1 mm particle size. This approach increases oil extraction efficiency, reduces energy consumption, and accelerates the process.

Ключевые слова: косточки вишни, СВЧ-ток, диэлектрический нагрев, выход масла, регрессионный анализ, план факторного эксперимента, электропорация.

Keywords: cherry kernel, ultra-high frequency, dielectric heating, oil yield, regression analysis, factorial experiment, electroporation.

Введение.

Ядро косточки вишни является источником ценных биологически активных веществ, в составе которого обычно содержится 18–20% жира, 14–20% белка и множество биологически активных соединений. Традиционные методы извлечения масла из данного сырья показывают низкую эффективность и высокое энергопотребление. В современной пищевой промышленности использование поля сверхвысокочастотного (СВЧ) тока развивается как новое направление. Данная технология, основанная на принципе диэлектрического нагрева, предоставляет возможности быстрого разрушения клеточной структуры и ускорения выхода масла. Анализ литературы показывает, что СВЧ технологии не только повышают эффективность извлечения масла, но и улучшают качество продукта [1].

Материалы и методы исследования.

С целью проведения эксперимента по получению масла из ядра косточек вишни методом холодного прессования использовались косточки вишни сорта "Гулистон", выращенные на территории нашей республики. Косточки вишни, полученные от предприятий по переработке плодов, сушились при температуре 60°С в течение 24 часов до влажности 8-10%, затем ядра отделялись механическим способом [2].

Для изучения влияния факторов на процесс интенсификации получения масла из косточек вишни эксперименты проводились согласно плану полного факторного эксперимента (ПФЭ) 2³, и каждый эксперимент повторялся трижды. В качестве факторов, влияющих на процесс получения масла из косточек вишни, были выбраны следующие:

Факторы:

• z₁ - количество влаги в косточках вишни (%), z₁⁻ = 8, z₁⁺ = 12
• z₂ - время обработки сверхвысокочастотным током (мин), z₂⁻ = 4, z₂⁺ = 8
• z₃ - размер измельченных ядер косточек вишни (мм), z₃⁻ = 1, z₃⁺ = 3

С учетом всех взаимодействий факторов требуется составить уравнение регрессии, проверить адекватность полученной модели и выполнить ее интерпретацию [3].

Таблица 1.

Исходная матрица планирования ПФЭ 2³

Из данных результатов видно, что наибольший выход масла наблюдается в 7-м эксперименте: влажность = 8%, время обработки = 8 мин, размер ядра = 1 мм, выход масла (y) = 14.70%. В данном случае влажность была низкой, время обработки больше, частицы мелкие. Наименьший выход масла наблюдается во 2-м эксперименте: влажность = 12%, время обработки = 4 мин, размер ядра = 3 мм. Выход масла (y) = 11.00%.

Таблица 2.

Кодирование факторов

Таблица 3.

Матрица планирования для обработки результатов

Расчет коэффициентов уравнения регрессии. Коэффициенты уравнения регрессии рассчитываются по формуле:

где:

 - коэффициент взаимодействия факторов r и p,

 - число экспериментов,

,  -  кодированные значения факторов r и p в j-м эксперименте,

 - - средний результат в j-м эксперименте

Уравнение регрессии записывается в полном виде:

где:

Дисперсия воспроизводимости. Дисперсия воспроизводимости S²{y} находится по упрощенной формуле:

Где   выборочная дисперсия результатов экспериментов для каждого j-го эксперимента [4; 5].

Таблица 4.

Расчет выборочных дисперсий

Сумма элементов последней колонки составляет:

Дисперсия воспроизводимости:

Среднеквадратичное отклонение коэффициентов:

Из таблицы распределения Стьюдента при уровне значимости α = 0.05 и числе степеней свободы  находим t_кр = 2.12.

Следовательно:

.

При сравнении с коэффициентами уравнения регрессии установлено, что все коэффициенты, кроме b₁₂, b₁₃, b₁₂₃, по абсолютной величине больше 0.074.

В результате окончательное уравнение регрессии в кодированных переменных имеет вид:

  = 12.82 - 0.295x₁ + 0.249x₂ - 1.188x₃ + 0.145x₂x₃

где:

y - результирующая переменная,

x₁, x₂, x₃ - независимые переменные,

-0.295, 0.249, -1.188 и 0.145 - значимые коэффициенты

Результаты и обсуждения.

Для определения расчетного значения F_расч по критерию Фишера необходимо вычислить остаточную дисперсию.

По полученному уравнению регрессии необходимо найти значения изучаемого параметра ỹⱼ (j = 1,...,8), для чего в соответствии с номером j-го эксперимента подставляем +1 или -1 вместо xᵢ.

Остаточная дисперсия т вычисляется по формуле

Данные:

m = 3 (число повторений),

n = 8 (число экспериментов),

r = 5 (число коэффициентов регрессии: b₀, b₁, b₂, b₃ и одно взаимодействие b₂₃),

Расчет:

 Расчетное значение критерия Фишера  

Табличное значение критерия  находится из таблиц критических точек распределения Фишера при уровне значимости α = 0.05 для соответствующих степеней свободы k₁ = n - r = 8 - 5 = 3 и k₂ = n(m-1) = 8×2 = 16:  = 3.24

Поскольку  = 0.0016 < = 3.24, уравнение регрессии адекватно [6; 7].

Интерпретация полученной модели

 = 12.82 - 0.295x₁ + 0.249x₂ - 1.188x₃ + 0.145x₂x₃

Для записи уравнения регрессии в натуральных переменных заменяем xᵢ их выражениями через zᵢ:

Преобразуя данное уравнение, получаем его в окончательном виде с натуральными переменными:

Заключение.

Результаты экспериментов проанализированы с помощью табличной и математической обработки. Наибольший выход масла составил 14.70% при влажности 8%, времени обработки 8 минут и размере частиц 1 мм. Наименьший выход масла составил 11.00% при влажности 12%, времени обработки 4 минуты и размере частиц 3 мм.

С помощью регрессионного анализа определены значимые коэффициенты и построена окончательная модель. Адекватность модели подтверждена критерием Фишера.

В результате интенсификации процесса получения масла из ядра косточек вишни с помощью тепловлажностной обработки в поле сверхвысокочастотного тока количество масла может достигать 15%. Данный метод считается перспективным с экономической и технической точки зрения для широкого внедрения в промышленных условиях.

Список литературы:

1. Demirbas, A. Biodiesel from kernel oil of sweet cherry (Prunus avium L.) seed // Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects. – 2016. – T. 38, № 17. – B. 2503–2509. DOI: 10.1080/15567036.2015.1091868.
2. Benito-Román, O., García-Santos, D., Sanz, M. T., Melgosa, R. Isolation of Cherry Seed Oil Using Conventional Techniques and Supercritical Fluid Extraction // Foods. – 2023. – T. 12, № 1. – 11 b. DOI: 10.3390/foods12010111.
3. Saeed, P., Ali, H., Khan, A., Shah, S. Characterization of total phenolic content and antioxidant property in sweet cherry (Prunus avium) kernel extract and oil // Pakistan Journal of Food Sciences. – 2023. – T. 33, № 1. – B. 42–49. URL: https://www.researchgate.net/publication/369358005 (murojaat qilingan sana: 09.08.2025).
4. Lafka, T. I., Lazou, A. E., Sinanoglou, V. J., Lazos, E. S. Phenolic and antioxidant potential of olive oil mill wastes // Food Chemistry. – 2011. – T. 125, № 1. – B. 92–98. DOI: 10.1016/j.foodchem.2010.08.041.
5. Fellows, P. J., Brennan, J. G., Datta, A. K. Dielectric heating in food processing: Principles and applications // Encyclopedia of Food and Health. – 2016. – B. 137–142. DOI: 10.1016/B978-0-12-384947-2.00233-4.
6. Ibragimov R. R., Sharipov N. Z., Narziyev M. S. Analysis of product processing at extremely high frequency //In. – 2023. – Т. 4. – №. 10.
7. Sharipov N. Z., Kuldosheva F. S., Jumaev J. Research of the Effect of Factors on the Process of Separation of Shadow Seeds from the Peel //Eurasian Research Bulletin. – 2022. – Т. 7. – С. 86.