INTERRELATIONSHIP OF INDIVIDUAL PHYSICOCHEMICAL PROPERTIES OF BEET MOLASSES

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Beet molasses is a valuable renewable raw material resource, the inclusion of which in circulation allows the creation of new sources of income. The viscosity and density of molasses are of great importance for storage and transportation, as well as in sugar production during centrifugation of the massecuite of the last stage of crystallization, and for technological operations in related industries. Recent changes in sugar beet cultivation technology and the modernization of the technical and technological state of food technology have led to some changes in the physical and chemical properties of molasses. The aim of the study is to predict the viscosity of beet molasses based on the correlation dependence on its density and main chemical indicators. Physicochemical monitoring data of molasses collected from 2021 to 2024 were tested for anomalies using parametric Grubbs’ and Dixon’s criteria. The degree of conformity with the normal distribution law was assessed using parametric tests of the third- and fourth-order central moments (asymmetry and kurtosis), as well as non-parametric Kolmogorov-Smirnov and Pearson tests. Regression coefficients and their estimates were obtained using the least squares method. The quality of the regression equation and significance of its coefficients were determined by the coefficient of determination, Fisher’s criterion, t-statistics, and p-values. Based on probabilistic analysis, indicators determining the properties and composition of beet molasses were studied and expressed through adequate regression equations. Due to the additive nature of these indicators, dynamic viscosity can be determined using the derived relationships after measuring relevant parameters. The given regression equations can be modified upon obtaining additional data on the content of other chemicals in molasses that affect its rheological properties.

About the authors

L. I Belyaeva

Federal Agricultural Kursk Research Center

Email: belyaeva_li@mail.ru
Kursk, Russia

M. K Pruzhin

Federal Agricultural Kursk Research Center

Kursk, Russia

A. V Ostapenko

Federal Agricultural Kursk Research Center

Kursk, Russia

T. I Sysoeva

Federal Agricultural Kursk Research Center

Kursk, Russia

References

  1. Александровская Л.Н., Кириллин А.В., Кербер О.Б. Выбор ряда критериев проверки отклонения распределения вероятностей от нормального закона в практике инженерного статистического анализа // Труды ФГУП «НПЦАП». Системы и приборы управления. 2017. № 1. С. 42-52.
  2. Беляева Л.И., Пружин М.К., Пузанова Л.Н. и др. Анализ качества свекловичной мелассы на основе референтных значений ее показателей // Достижения науки и техники. 2024. № 6. С. 63-68. https://doi.org/10.53859/02352451_2024_38_6_63
  3. Дворянкин Е.А. Современные технологии возделывания сахарной свеклы и основная обработка почвы (краткий обзор) // Сахар. 2018. № 10. С. 38-42.
  4. Егорова М.И., Пузанова Л.Н., Михалева И.С. и др. Технологическая адекватность продукции свеклосахарного производства, используемой в пищевой промышленности // Пищевые системы. 2023. Т. 6. № 3. С. 298-307. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-3-298-307
  5. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. Проблемы применения непараметрических критериев согласия в задачах обработки результатов измерений // Системы анализа и обработки данных. 2021. № 2 (82). С. 47-66. https://doi.org/10.17212/2782-2001-2021-2-47-66
  6. Никулин С.С., Вережников В.Н., Никулина Н.С. и др. Применение в технологии выделения эмульсионных каучуков бинарного коагулянта меласса - хлорид натрия // Вестник ВГУ, серия: Химия, Биология, Фармация. 2017. № 1. С. 11-15.
  7. Пономарев Н.В., Беляков Д.В., Кривуца З.Ф. и др. Повышение эффективности использования грузовых транспортных средств при перевозке наливных грузов // Дальневосточный аграрный вестник. 2022. Т. 16. № 4. C. 108-113. https://doi.org/10.22450/199996837_2022_4_108
  8. Семенихин С.О., Федосеева О.В., Бабакина М.В., Городецкий В.О. Анализ способов микробиологической обработки мелассы для получения альтернативных видов топлива // Известия вузов. Пищевая технология. 2019. № 5-6. C. 6-9. https://doi.org/10.26297/0579-3009.2019.5-6.1
  9. Скорик К.Д. Оптимизация работы кристаллизационных отделений с учетом чистоты нормальной мелассы // Сахар. 2008. № 12. С. 52-53.
  10. Сорокин С.А., Баранов И.В., Новоселов А.Г. и др. Исследование теплофизических свойств водных растворов свекловичной мелассы // Низкотемпературные и пищевые технологии в XXI веке: Сб. мат. Х Межд. науч.-технич. конф., Санкт-Петербург, 27-29 октября 2021 года. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2021. С. 233-238.
  11. Сотников В.А., Мустафин Т.Р. Утфель и меласса: вязкость и пенение неньютоновских жидкостей // Сахар. 2021. № 8. С. 24-27. https://doi.org/10.24412/2413-5518-2021-8-24-27
  12. Шарка Э., Бубник З., Хинкова А. и др. Свекловичная меласса - обессахаривание, состав, свойства и возможности практического использования // Сахар и свекла. 2013. № 2. С. 26-38.
  13. Шердани А.Д. Электромеханическое пеногашение мелассы // Сахар. 2022. № 4. С. 36-43. https://doi.org/10.24412/2413-5518-2022-4-36-43
  14. Штерман С.В., Вовк Г.А. Вязкость технических сахарных сиропов и меласс // Сахар. 2006. № 3. С. 30-34.
  15. Durakovic Benjamin. Design of Experiments: Application, Concepts, Examples: State of the Art // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2017. Vol. 5. No. 3. Р. 421-439. https://doi.org/10.21533/pen.v5i3.145
  16. Leblanc R., Gauche A., Sharuda I.V. Tekhniko-ekonomicheskoe sravnenie razlichnyh skhem kristallizacii // Sahar. 2019. № 4. S. 26-34.
  17. Mordenti A.L., Giaretta E., Campidonico L. et al. A review regarding the use of molasses in animal nutrition // Animals. 2021. Vol. 11 (1). No. 115. P. 1-17. https://doi.org/10.3390/ani11010115
  18. Palmonari A., Cavallini D., Sniffen C.J. et al. Short communication: Characterization of molasses chemical composition // Jurnal of Dairy Science. 2020. Vol. 103. No. 7. P. 6244-6249. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17644

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».