ОБҐРУНТУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ ПОДРІБНЕННЯ ЗАМОРОЖЕНОЇ М’ЯСНОЇ СИРОВИНИ НА ОСНОВІ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ ОЦІНКИ ОБЛАДНАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.31548/humanhealth.4.2026.07Ключові слова:
вовчок-дробарка, метод відстані до мети, метод Парето, багатокритеріальний аналізАнотація
Подрібнення замороженої м’ясної сировини є важливою технологічною операцією у виробництві м’ясних продуктів, ефективність якої залежить від конструктивних особливостей обладнання, його продуктивності, енерго- та металоємності, а також можливості забезпечення необхідного ступеня подрібнення. Значна різноманітність промислових вовчків-дробарок та відмінності їхніх техніко-технологічних характеристик зумовлюють необхідність комплексного підходу до вибору обладнання для конкретних умов переробки м’ясної сировини.
Метою роботи було обґрунтування раціонального вибору обладнання для подрібнення замороженої м’ясної сировини на основі багатокритеріальної оцінки його техніко-технологічних і ресурсних показників.
Об’єктами дослідження були промислові моделі вовчків-дробарок, що відрізняються конструкцією подавальних шнеків, подрібнювальних вузлів, різальних комплектів і параметрами вихідних решіток. Для порівняльної оцінки обладнання використано показники пропускної енергоємності та пропускної маси, а також коефіцієнти енерго- і металоємності. Визначення ефективних альтернатив здійснювали за принципом домінування Парето. Для інтегральної оцінки та встановлення раціонального варіанта застосовано метод відстані до цілі з урахуванням коефіцієнтів значущості окремих критеріїв.
Установлено, що для досліджених моделей вовчків-дробарок пропускна енергоємність знаходиться в межах 0,22–0,564 кВт/мм, а пропускна маса – 5,6–20 кг/мм. Значення коефіцієнта енергоємності становлять 0,00925–0,03 (кВт·год)/кг, а коефіцієнта металоємності – 0,293–1,6 (кг·год)/кг. За сукупністю досліджених критеріїв найменше значення відстані до ідеалізованого варіанта отримано для вовчка-дробарки GW 300 – 0,131. Ця модель характеризується раціональним співвідношенням досліджених ресурсних показників та забезпечує подрібнення сировини через вихідну решітку з отворами діаметром 15 мм. Для моделей GIGANT MEW 734 та CFS UniGrind значення показника відстані до цілі становлять відповідно 0,385 та 0,369. Водночас конструктивні особливості їхніх подавальних і подрібнювальних механізмів забезпечують можливість подрібнення замороженої м’ясної сировини через вихідну решітку з отворами 3 мм.
Запропонований багатокритеріальний підхід дає змогу обґрунтовано здійснювати вибір обладнання для подрібнення замороженої м’ясної сировини з урахуванням необхідного ступеня подрібнення, продуктивності, енерго- та металоємності. Отримані результати можуть бути використані під час проєктування та модернізації технологічних ліній переробки м’ясної сировини з метою підвищення ресурсоефективності технологічного процесу.
Посилання
Bakiyeva, A., Yerengaliyev, A., Kakimov, A., Zhumadilova, G., Abdilova, G., Serikov, E., Suychinov, A., Turagulov, R., & Yessimbekov, Z. (2024). Development of the Design of Plate with Variable Diameters of Holes and Its Impact on Meat-Grinding Quality and Efficiency. Processes, 12(9), 1808. https://doi.org/10.3390/pr12091808
Bal-Prylypko, L.V., Nikolayenko, M.S., Cherednichenko, O.O., Danylenko, S.G., Stepasiuk, L.M., & Nazarenko, M.V. (2022). Actual problems of the meat processing industry and practical approaches to improving the recipes of sausage products. Food Resources, 10(19), 26–37. https://doi.org/10.31073/foodresources2022-19-03
Berger, L. M., Böckle, C., Gibis, M., Herrmann, K., Terjung, N., & Weiss, J. (2023a). Effect of manufacturing and frozen meat temperatures on structural and functional properties of hamburgers. Journal of Food Engineering, 353, 111526. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2023.111526
Berger, L. M., Witte, F., Terjung, N., Weiss, J., & Gibis, M. (2022). Influence of Processing Steps on Structural, Functional, and Quality Properties of Beef Hamburgers. Applied Sciences, 12(15), 7377. https://doi.org/10.3390/app12157377
Berger, L. M., Witte, F., Tomasevic, I., Heinz, V., Weiss, J., Gibis, M., & Terjung, N. (2023b). A review of the relation between the grinding process and the quality of ground meat. Meat Science, 205, 109320. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2023.109320
Davydova, O., & Zozulyov, O. (2021). Current state of the Ukrainian sausage market: key trends and drivers of development. Actual problems of economy and management, 15, 150-161.
Gevko, I.B., Lyashuk, O.L., Lutsykiv, I.V., Plekan, U.M., & Klendiy, V.M. (2021). Technical and economic substantiation of engineering solutions at service stations and ATP. Ternopil: Ivan Pulyuy TNTU.
Giulio Ferla, Benedetta Mura, Silvia Falasco, Paola Caputo, Agata Matarazzo, (2024). Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) for sustainability assessment in the food sector. A systematic literature review on methods, indicators and tools. Science of The Total Environment, Vol. 946. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174235
Gunko, I.V., Galushchak, O.O., & Kravets, S.M. (2019). Analysis of technological systems. Justification of engineering solutions. Vinnytsia: VNAU.
Ilyukhin, V.V., Tambovtsev, I.M., Shatalov, A.N., Suvorov, A.O., & Sidoryak, A.N. (2009). Material, energy and heat balance of grinding meat raw materials. All about meat, 1, 15-16
Industrial catalog of EKOMEX [Electronic resource]. - Germany. (2023). – Access mode: https://ekomex.com.pl
Industrial catalog of GEA Convenience-Food Technologies [Electronic resource]. - The Netherlands. (2023). – Access mode: https://www.gea.com
Industrial catalog of Karl Schnell GmbH & CO. KG [Electronic resource]. - Germany. (2023). – Access mode: https://www.karlschnell.de
Industrial catalog of MADO GmbH [Electronic resource]. - Germany. (2023). – Access mode: https://www.mado.de
Industrial catalog of Marel [Electronic resource]. - Iceland. (2023). – Access mode: https://marel.com
Industrial catalog of Maschinenfabrik Laska GmbH [Electronic resource]. - Austria. (2023). – Access mode: https://www.laska.at
Industrial catalog of Maschinenfabrik Seydelmann KG [Electronic resource]. - Germany. (2023). – Access mode: https://www.seydelmann.com
Industrial catalog of PSS [Electronic resource]. - The Netherlands. (2023). – Access mode: https://pss-svidnik.sk
Ivashov, V.I., Kapovsky, B.R., Plyasheshnik, P.I., Pchelkina, V.A., Iskakova, E.L., & Nurmukhanbetova, D.E. (2018). Мathematical simulation of one-stage grinding of products frozen in blocks. Series of Geology and Technical Sciences, 5, 431, 48–65. https://doi.org/10.32014/2018.2518-170X.9
Ivchenko, R.A., & Kupin, A.I. (2021). Research of multi-criteria optimization methods for the selection of equipment or parts in production. Scientific Notes of V.I. Vernadsky TNU. Series: Technical Sciences, 32 (71) 1/1, 67-72. https://doi.org/10.32838/2663-5941/2021.1-1/11
Kapovsky, B., Kuznetsova, Т., Lazarev, А., & Plyasheshnik, Р. (2021). Energy-saving technology for fine grinding of food raw materials frozen in blocks. E3S Web Conf., 279. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127903009
Kapovsky, B., Zakharov, A., & Nikitina, M. (2020). Intelligent control system for minced meat production. Potravinarstvo Slovak Journal of Food Sciences, 14, 750–758. https://doi.org/10.5219/1342
Kapovsky, В., Plyasheshnik, Р., & Stefanova, V. (2023). Intelligent data analysis in an automated system of input control of raw materials on a continuous process line for the production of meat products. E3S Web Conf, 419. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341902006
Kovalenko, O., & Lysenko, G. (2018). Demand for meat and its consumption in Ukraine and worldwide: current trends. Food Resources, 6(10), 131–141. https://doi.org/10.31073/foodresources2018-10-15.
Kryvoplias-Volodina, L., Gavva, O., & Derenivska, A. (2018). Optimization of the synthesis of packing machines by the efficiency criteria. Scientific Works of NUFT, 24(5), 115–123. https://doi.org/10.24263/2225-2924-2018-24-5-15
Lisitsyn, A. B., Semenova, A. A., Zakharov, A. N., Kapovsky, B. R., & Kuznetsova, T. G. (2017). An innovative method of fine comminution of meat raw material. Fleischwirtschaft International, 2, 61–65.
Mormul, M., Shchytov, D., Shchytov, O., & Rudyanova, T. (2023). Aspects of multi-criterion selection of administrative decisions. SWorldJournal, 1(19-01), 64–76. https://doi.org/10.30888/2663-5712.2023-19-01-018
Sarana, V., & Sereda, V. (2023). Multi-criterion selection of wolf mixers. Human and Nation’s Health, (2), 56–71. https://doi.org/10.31548/humanhealth.2.2023.56
Zhao, Y., & Sebranek, J. G. (1997). Technology for meat-grinding systems to improve the removal of hard particles from ground meat. Meat Science, 45(3), 389–403. https://doi.org/10.1016/S0309-1740(96)00114-3
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Здоров'я людини і нації
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Усі матеріали розповсюджуються згідно з умовами міжнародної публічної ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International Public License, що дозволяє іншим поширювати статтю з визнанням авторства та першої публікації в цьому журналі.
