PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 12 | 3 |
Tytuł artykułu

Optimization of process parameters for microwave-vacuum puffing of black radish slices using the response surface method

Warianty tytułu
PL
Optymalizacja parametrów procesu mikrofalowo-podciśnieniowego kształtowania 'puffingu' z rzodkwi czarnej metodą powierzchni reakcji
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Background. Due to the health-promoting value of black radish, authors decided to investigate the feasibility of forming - from its roots - chips, using the process of microwave-vacuum puffing. In order to produce desirable quality of chips, there is a need to determine the most advantageous values of process parameters. The main goal of the paper is to investigate the possibility of determining the best processing conditions for microwave-vacuum formation of black radish chips that can maximize the chips expansion ratio while maintaining consumer acceptability of sensory quality of chips. Material and methods. The raw material for analyses comprised fresh roots of black radish (raphanus sativus limie varietas niger). A three-level, one-factor central composite experimental design (DOE) was applied. The response surface method (RSM) was used as a part of the Statistica software and the R Computer program for optimization. Response surfaces were built using the second degree polynomial that includes principal effects of processing parameters values and their interactions. Results. A regression model was derived, based on results of natural experiments, that give a satisfactory prediction level (R2 = 0.96) of the expansion ratio of black radish chips as a function of processing conditions. Then, the best values of process parameters were found using the RSM. The best processing parameters values were determined to be 0.39 kg-kg'1 wb (wet basis) moisture content of pre-dehydrated radish slices, 14.5 kPa vacuum absolute pressure and 80 s of microwave heating time during puffing (for the 650 W power output of the microwave generator). Conclusion. Optimized process of puffing of black radish slices using the RSM provided a satisfactory high value of the sensory quality index of chips. In this paper we do not analyze the physical structure of chips. In the future more research needs to be done in this area.
PL
Wprowadzenie. Rzodkiew czarną wyróżniają walory prozdrowotne i dlatego autorzy podjęli badania nad tworzeniem z jej korzenia chipsów, z wykorzystaniem procesu mikrofalowo-podciśnieniowego kształtowania ‘puffingu’. Konieczność uzyskania pożądanej jakości chipsów wymusza potrzebę wyznaczenia najkorzystniejszych wartości parametrów wymienionego procesu. Głównym celem pracy jest zbadanie możliwości zastosowania metody powierzchni reakcji do wyznaczenia najkorzystniejszych warunków przebiegu procesu mikrofalowo-podciśnieniowego kształtowania chipsów z rzodkwi czarnej z punktu widzenia maksymalizacji wskaźnika powiększenia objętości produktu przy satysfakcjonującej konsumentów wartości wskaźnika jakości sensorycznej. Materiał i metody. Surowcem do badań były świeże korzenie rzodkwi czarnej {Raphanus sativus linne varietas niger). Do doświadczeń naturalnych (DOE) zastosowano plan centralny kompozycyjny dla doświadczenia jednoczynnikowego z trzema poziomami. Optymalizację przeprowadzono z wykorzystaniem metody powierzchni reakcji (RSM), w ramach programów komputerowych ‘Statistica’ i ‘R’. Powierzchnie odpowiedzi zbudowano z użyciem wielomianu drugiego stopnia, który uwzględnia wpływ wartości parametrów procesu oraz interakcji między nimi. Wyniki. Na podstawie wyników doświadczeń naturalnych wyznaczono empiryczny model regresji mający wysoki współczynnik determinacji R2 (0,96), co wskazuje, że model dobrze opisuje zależność wartości wskaźnika nadymania rzodkwi czarnej od wartości parametrów procesu. Następnie zastosowano RSM, co umożliwiło wyznaczenie najlepszej kombinacji wartości parametrów procesu: wilgotność plasterków rzodkwi czarnej przed rozpoczęciem procesu kształtowania ‘puffingu’ równa 39%, ciśnienie absolutne procesu równe 14,5 kPa i czas ogrzewania mikrofalowego równy 80 s (przy mocy generatora mikrofal równej 650 W). Konkluzja. Proces kształtowania ‘puffingu’, którego parametry zoptymalizowano z użyciem RSM, umożliwił wytworzenie chipsów o satysfakcjonująco dużej wartości wskaźnika jakości sensorycznej. W pracy nie analizowano struktury fizycznej chipsów. Powinno to być przedmiotem badań w przyszłości.
Słowa kluczowe
Wydawca
-
Rocznik
Tom
12
Numer
3
Opis fizyczny
p.253-262,fig.,ref.
Twórcy
autor
  • Food Engineering Group, Institute of Food Technology of Plant Origin, Poznan University of Life Sciences, Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznan, Poland
autor
  • Food Engineering Group, Institute of Food Technology of Plant Origin, Poznan University of Life Sciences, Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznan, Poland
  • Department of Mathematical and Statistical Methods, Poznan University of Life Sciences, Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznan, Poland
Bibliografia
  • Ares G., Barrios S., Lareo C., Lema P., 2009. Development of a sensory quality index for strawberries based on correlation between sensory data and consumer perception. Postharv. Biol. Techn. 52, 97-102.
  • Bai-Ngew S., Therdthai N., Dhamvithee P., 2011. Characterization of microwave vacuum-dried durian chips. J. Food Eng. 104, 114-122.
  • Bondaruk J., Markowski M., Błaszczak W., 2007. Effect of drying conditions on the ąuality of vacuum-microwave dried potato cubes. J. Food Eng. 81, 306-312.
  • Chayjan A.R., Salari K., Barikloo H., 2012. Modelling moisture diffusivity of pomegranate seed cultivars under fixed, semi fluidized and fluidized bed using mathematical and neural network methods. Acta Sci. Pol., Technol. Aliment. 11 (2), 137-149.
  • Ediage E.N., Mavungu J.D.D., Scippo M.L., Schneider Y.J., Larondelle Y., Callebaut A., Robbens J., Peteghem C.V., Saeger S.D., 2011. Screening, identification and quantification of glucosinolates in black radish (Raphanus sativus L. niger) based dietary supplements using liquid chromatography coupled with a photodiode array and liquid chromatography - mass spectrometry. J. Chromat. A, 1218, 4395-4405.
  • Han Q.H„ Yin L.J., Li S.J., Yang B.N., Ma J.W., 2010. Optimization of process parameters for microwave vacuum drying of apple slices using response surface method. Drying Techn. 28 (4), 523-532.
  • Figiel A., 2010. Drying kinetics and ąuality of beetroots dehydrated by combination of convective and vacuum- microwave methods. J. Food Eng. 98, 461-470.
  • Giri S.K., Prasad S., 2007. Drying kinetics and rehydration characteristics of microwave-vacuum and convective hot-air dried mushrooms. J. Food Eng. 78, 512-521.
  • Hu Q.G., Zhang M., Mujumdar A.S., Xiao G.N., Sun J.C., 2006. Drying of edamames by hot air and vacuum microwave combination. J. Food Eng. 77, 977-982.
  • ISO 1026-1982 (E), 1982. Fruit and vegetable products. Preparation of samples and testing methods. Determination of dry matter content by gravimetric method.
  • Krulis M., Kiihnert S., Leiker M., Rohm H., 2005. Influence of energy input and initial moisture on physical properties of microwave-vacuum dried strawberries. Eur. Food Res. Techn. 221, 803-808.
  • Mazza G., 1983. Dehydration of carrots. Effects of pre-drying treatments on moisture transport and product quality. Int. J. Food Sci. Techn. 18, 113-123.
  • Nath A., Chattopadhyay P.K., Majumdar G.C., 2007. High temperature short time air puffed ready-to-eat (RTE) potato snacks: Process parameter optimization. J. Food Eng. 80, 770-780.
  • Pawlak T., Ryniecki A., 2012. Optimization of microwavevacuum puffing of black radish slices using the response surface method (in Polish). In: XV Conf. BEMS, 5-8 September, Kołobrzeg, Abstracts.
  • PN-ISO 4121, 1998. Sensory analysis - Methodology - Evaluation of food products by methods using scales.
  • R Development Core Team, 2009. A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna. Austria 2009, [online], http:// www.r-project.org.
  • Ryniecki A., Nellist M.E., 1991. Optimization of control Systems for near-ambient grain drying. Part 1. The optimization procedure. J. Agric. Eng. Res. 48, 1-17.
  • Sanga E., Mujumdar A.S., Raghavan G.S.V., 2000. Principles and applications of microwave drying. Drying technology in agriculture and food Sciences. Ed. A.S. Mujumdar. Sci. Publ. Enfield, NH, USA, 253-289.
  • Setiady D., Clary C., Younce F., Rasco B.A., 2007. Optimizing Drying Conditions for Microwave-Vacuum (MI- VAC®) Drying of Russet Potatoes (Solanum tuberosum). Drying Techn. 25 (9), 1483-1489.
  • StatSoft, 2011. Statistica (data analysis software system) yersion 10, [online], www.statsoft.com.
  • Stępień B., 2008. Effect of vacuum-microwave drying on selected mechanical and rheological properties of carrot. Biosyst. Eng. 99, 234-238.
  • Sutar P.P., Prasad S., 2007. Modeling microwave vacuum drying kinetics and moisture diffusivity of carrot slices. Drying Techn. 25 (10), 1695-1702.
  • Therdthai N., Zhou W., 2009. Characterization of micro- wave vacuum drying and hot air drying of mint leaves (Mentha cordifolia Opiz ex Freseri). J. Food Eng. 91, 482-489.
  • Varnalis A.I., Brennan J.G., MacDougall D.B., 2001. A proposed mechanism of high-temperature puffing of potato. Part I. The influence of blanching and drying conditions on the volume of puffed cubes. J. Food Eng. 48, 361-367.
  • Vamalis A.I., Brennan J.G., MacDougall D.B., Gilmour S.G., 2004. Optimisation of high temperature puffing of potato cubes using response surface methodology. J. Food Eng. 61, 153-163.
  • Wang J., Xi Y.S., 2005. Drying characteristics and drying quality of carrot using a two-stage microwave process. J. Food Eng. 68, 505-511.
  • Zhang M., Tang J., Mujumdar A.S., Wang S., 2006. Trends in microwave-related drying of fruits and vegetables. Trends Food Sci. Techn. 17, 524-534.
  • Zhang J., Zhang M., Shan L., Fang Z., 2007. Microwave- vacuum heating parameters for processing savory crisp bighead carp {Hypophthalmichthys nobilis) slices. J. FoodEng. 79, 885-891.
Uwagi
PL
Rekord w opracowaniu
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.agro-5dce7ca8-45bd-4dc0-a9c7-7377568d4feb
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.