Dynamika utleniania wybranych t uszczów roêlinnych

Podobne dokumenty
Analiza rynku projekt

4.2. Obliczanie przewodów grzejnych metodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

Ćwiczenie XII: PRAWO PODZIAŁU NERNSTA

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Dobór przekroju żyły powrotnej w kablach elektroenergetycznych

POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA i ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN i URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

Pojęcia podstawowe 1

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

Katedra Chemii Fizycznej Uniwersytetu Łódzkiego. Skręcalność właściwa sacharozy. opiekun ćwiczenia: dr A. Pietrzak

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.

DOBÓR PRZEKROJU ŻYŁY POWROTNEJ W KABLACH ELEKTROENERGETYCZNYCH

Podstawowe człony dynamiczne

Badanie funktorów logicznych TTL - ćwiczenie 1

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Dendrochronologia Tworzenie chronologii

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH

( 3 ) Kondensator o pojemności C naładowany do różnicy potencjałów U posiada ładunek: q = C U. ( 4 ) Eliminując U z równania (3) i (4) otrzymamy: =

I. KINEMATYKA I DYNAMIKA

E5. KONDENSATOR W OBWODZIE PRĄDU STAŁEGO

SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU

imei 1. Cel ćwiczenia 2. Zagadnienia do przygotowania 3. Program ćwiczenia

Ćwiczenie nr 12 Lipidy - tłuszcze nasycone i nienasycone. Liczba jodowa, metoda Hanusa ilościowego oznaczania stopnia nienasycenia tłuszczu

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

KONTROLA JAKOŚCI ŻELIWA AUSTENITYCZNEGO METODĄ ATD

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Silniki cieplne i rekurencje

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

ZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU. Henryk J. Wnorowski, Dorota Perło

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG

Wskazówki projektowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia statku rybackiego na wstępnym etapie projektowania

Układy sekwencyjne asynchroniczne Zadania projektowe

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

Substancje o Znaczeniu Biologicznym

SKŁAD KWASÓW TŁUSZCZOWYCH WYBRANYCH OLEJÓW JADALNYCH

Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

SPRAWOZDANIE Z PROJEKTU Dioda jako czujnik temperatury

Kinetyka 19/10/2015. Czym zajmuje się kinetyka chemiczna: Kinetyka, szybkość reakcji. Szybkość reakcji chemicznych

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN Nr

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

LABORATORIUM PODSTAWY ELEKTRONIKI Badanie Bramki X-OR

Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

Dynamiczne formy pełzania i relaksacji (odprężenia) górotworu

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

Akademia Morska w Szczecinie. Laboratorium paliw, olejów i smarów

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Ćw. S-II.2 CHARAKTERYSTYKI SKOKOWE ELEMENTÓW AUTOMATYKI

Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017

WYMAGANIA EDUKACYJNE

Ocena stabilności oksydatywnej wybranych olejów spożywczych tłoczonych na zimno

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Kinetyka 13/11/2017. Czym zajmuje się kinetyka chemiczna: Kinetyka, szybkość reakcji. Szybkość reakcji chemicznych

20. Wyznaczanie ciepła właściwego lodu c pl i ciepła topnienia lodu L

Identyfikacja wahań koniunkturalnych gospodarki polskiej

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XLIII nr 2 (2012)

Wpływ obecności wody na zmiany wskaźników jakościowych olejów roślinnych podczas ich ogrzewania mikrofalowego oraz we frytkownicy

PAlab_4 Wyznaczanie charakterystyk częstotliwościowych

Analityczny opis łączeniowych strat energii w wysokonapięciowych tranzystorach MOSFET pracujących w mostku

LABORATORIUM PODSTAW ELEKTRONIKI PROSTOWNIKI

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

ψ przedstawia zależność

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Lista nr Znaleźć rozwiązania ogólne następujących równań różniczkowych: a) y = y t,

Laboratorium z PODSTAW AUTOMATYKI, cz.1 EAP, Lab nr 3

PROJEKT nr 1 Projekt spawanego węzła kratownicy. Sporządził: Andrzej Wölk

Jakość olejów jadalnych dostarczanych na rynek krajowy przez Zakłady Tłuszczowe Bielmar w Bielsku-Białej

Rys.1. Podstawowa klasyfikacja sygnałów

METROLOGICZNE WŁASNOŚCI SYSTEMU BADAWCZEGO

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

WPŁYW PODATNOŚCI GŁÓWKI SZYNY NA ROZKŁAD PRZEMIESZCZEŃ WZDŁUŻNYCH PRZY HAMOWANIU POCIĄGU 1

ĆWICZENIE NR 43 U R I (1)

Katedra Chemii Fizycznej Uniwersytetu Łódzkiego. Wpływ stężenia kwasu na szybkość hydrolizy estru

ĆWICZENIE 4 Badanie stanów nieustalonych w obwodach RL, RC i RLC przy wymuszeniu stałym

Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Analiza taksonomiczna porównania przyspieszenia rozwoju społeczeństwa informacyjnego wybranych krajów

Szybkość reakcji chemicznej jest proporcjonalna do iloczynu stężeń. reagentów w danej chwili. n A + m B +... p C + r D +... v = k 1 C A n C B m...

Przykład: Parametryczna krzywa poŝaru dla strefy poŝarowej

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.

Kinetyka 17/11/2018. Czym zajmuje się kinetyka chemiczna: Kinetyka, szybkość reakcji. Szybkość reakcji chemicznych

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Transkrypt:

Zeszyy Naukowe nr 656 Akademii Ekonomicznej w Krakowie 2004 El biea Kondraowicz-Pieruszka Kaedra Chemii i Kineyki Procesów Dynamika uleniania wybranych uszczów roêlinnych 1. Wprowadzenie W osanich laach na polskim rynku wysępuje duże zróżnicowanie asorymenu łuszczów jadalnych. Nadal chęnie kupowane są łuszcze zwierzęce, akie jak boczek, słonina, smalec, wzrasa jednak popy na łuszcze o wysokiej zawarości monoenowych-cis i polienowych-cis kwasów łuszczowych. Obok różnorodnych miksów i margaryn na rynku południowej Polski w sprzedaży znajdują się akie oleje, jak sojowy, słonecznikowy, rzepakowy, kukurydziany, arachidowy, lniany, z osu, z pesek winogron, palmowy, a akże bogay asorymen oliwy z oliwek [2, 3, 7, 8, 14, 15]. Bogaa ofera ych łuszczów wpływa na worzenie się określonych preferencji konsumenckich, kóre doyczą zarówno rodzaju oleju, pojemności i rodzaju opakowania (np. czy jes o PET, buelka szklana czy puszka mealowa), jak i producena. Duże znaczenia również srona informacyjna. Konsumen coraz częściej szuka pełniejszych informacji o kupowanym produkcie. Częso dopiero z ych informacji może dowiedzieć się, że np. olej kujawski czy uniwersalny o olej rzepakowy. Niekiedy producen podaje również informacje, doyczące składu kwasów łuszczowych, jak np. w wypadku oleju z pesek winogron 11% kwasów nasyconych, 15% kwasów mononienasyconych, 74% kwasów polinienasyconych. Nie podaje się naomias bliższych informacji o ilościowej zawarości jonów meali, w ym np. Fe czy Cu, przeciwuleniaczy, w ym wiamin [1, 13]. W czasie przechowywania w łuszczach zachodzi szereg złożonych niekorzysnych procesów, kóre wpływają na obniżenie ich jakości. Jednym z zachodzących procesów jes auooksydacja. Tłuszcze roślinne ulegają ulenieniu lenem z powierza w wolnorodnikowej reakcji łańcuchowej. Oksydacja a może być kaalizowana przez jony meali, akie jak np. Fe, Cu, Co, czy świało. Duże znaczenia również emperaura przechowywania [11, 15, 17]. W zależności od

28 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka jej warości zmienia się znacząco dynamika auooksydacji. Szybkości worzenia wodoronadlenków w zależności od emperaury przechowywania mają endencję wzrosową w czasie (yp krzywych aw) lub malejącą w czasie (yp krzywych dw). Typ krzywych dw wysępuje akże w wypadku hydrolizy produków łuszczowych [4, 5, 12]. Na uwagę zasługuje również począkowy okres, w kórym przyjmuje się, że nie zachodzą widoczne zmiany w oleju. Okres en, nazywany okresem indukcji, charakeryzuje się niezmiennym poziomem badanej miary w czasie. Dla wielu zakupionych olejów okres en po owarciu buelek był króki, dla prób przechowywanych w warunkach domowych wynosił do 7 dni. Okres indukcji ulega skracaniu wraz ze wzrosem emperaury przechowywania oraz zwiększaniem powierzchni zeknięcia się fazy łuszczowej z powierzem. Procesy auooksydacyjne łuszczów zosają wyhamowywane już w rakcie procesu echnologicznego. Rafinacja olejów, w ym nowoczesne rozwiązania w zakresie poszczególnych eapów rafinacji, dodaek przeciwuleniaczy, usunięcie lenu i pakowanie w amosferze gazu obojęnego, a akże przechowywanie w niskiej emperaurze powodują większą sabilność oksydaywną łuszczów roślinnych o wysokiej zawarości nienasyconych kwasów łuszczowych [16]. Celem badań było określenie dynamiki sarzenia się wybranych łuszczów roślinnych w warunkach domowego przechowywania, przy małej powierzchni zeknięcia się fazy łuszczowej z powierzem, bez kaaliycznego wpływu świała, w począkowej, poindukcyjnej fazie zmian oksydaywnego worzenia się wodoronadlenków. Zbadano zmiany warości liczby nadlenkowej w próbach olejów, w emperaurze 18 C [11, 12]. Dane empiryczne opisano za pomocą modeli kineycznych, wprowadzając do obliczeń skalę bezwzględną i względną [4, 6, 10]. 2. Maeriał doêwiadczalny i meoda badaƒ Do badań zakupiono oleje słonecznikowy, sojowy i rzepakowy produkcji polskiej oraz oleje kukurydziany i arachidowy produkcji włoskiej. W celu przeprowadzenia badań dynamiki uleniania wybrano oleje o nasępujących paramerach począkowych olej rzepakowy próba A, LN 0 = 1,19, LK 0 = 0,112, olej kukurydziany próba B, LN 0 = 1,58, LK 0 = 0,224, olej sojowy próba C, LN 0 = 1,70, LK 0 = 0,168, olej słonecznikowy próba D, LN 0 = 2,07, LK 0 = 0,140, olej arachidowy próba E, LN 0 = 2,00, LK 0 = 0,124. Próby przechowywano w emperaurze 18 C, bez dosępu świała. Warości począkowe liczb nadlenkowych LN 0 prób są zróżnicowane i wynoszą od 1,19 do 2,07 milirównoważnika O 2. Okresowo, co kilka dni pobierano próbki do

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 29 analiz meodą miareczkową liczby nadlenkowej i liczby kwasowej. W badaniach używano mikrobiure. Liczbę nadlenkową oznaczano jodomerycznie, wykorzysując jako wskaźnik rozwór skrobii, naomias liczbę kwasową LK alkacymerycznie przy użyciu fenolofaleiny jako wskaźnika. Obie charakerysyczne liczby i LK oznaczano według polskiej normy [12]. 3. Wyniki badaƒ i ich analiza W abeli 1 podano empiryczne warości liczby nadlenkowej wyrażonej w milirównoważnikach akywnego O 2, będące średnimi z kilku pomiarów jodomerycznych. Tabela 1. Zmiany warości liczby nadlenkowej w czasie przechowywania olejów w emperaurze 18 C milirówn. O 2 A B C D E 0 1,19 1,58 1,70 2,07 2,00 7 1,21 1,60 1,74 2,10 2,10 21 1,25 1,67 1,81 2,20 2,34 35 1,34 1,81 1,92 2,44 2,65 49 1,46 1,99 2,06 2,74 2,91 56 1,62 2,15 2,18 2,92 3,25 63 1,81 2,26 2,34 3,10 3,53 Na rys. 1 przedsawiono wykres zmian warości liczby nadlenkowej badanych olejów w czasie przechowywania w emperaurze 18 C sporządzony na podsawie danych z abeli 1. Wszyskie krzywe zależności zmiany warości liczby nadlenkowej w funkcji czasu przyjmują posać ypu aw. W miarę upływu czasu narasają zarówno warości badanej miary, jak również szybkość wszyskich badanych procesów [4, 6, 10]. W abeli 2 podano warości empiryczne zmian liczby nadlenkowej wyrażone w procenach. Skalę wyrażoną w milirównoważnikach O 2 (skala bezwzględna) przekszałcono na skalę wyrażoną w procenach (skala względna) według wzoru P = 100 LN 0, %.

30 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka 4 3,5 LN, milirówn. O 2 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0 7 21 35 49 56 63, dni A B C D E Rys. 1. Zmiany warości liczby nadlenkowej badanych olejów w czasie przechowywania w emperaurze 18 C w skali bezwzględnej Warość P 0 = 100% dla czasu = 0. Warości P wprowadzono w celu oceny dynamiki procesów w skali względnej. Tabela 2. Zmiany warości liczby nadlenkowej P w skali procenowej w czasie przechowywania olejów w emperaurze 18 C P, % A B C D E 0 100 100 100 100 100 7 101,7 101,3 102,4 101,4 105,0 21 105,0 105,7 106,5 106,3 117,0 35 112,6 114,6 112,9 117,9 132,5 49 122,7 125,9 121,2 129,5 145,5 56 136,1 136,1 128,2 141,1 162,5 63 152,1 143,0 137,6 151,7 176,5 Na rys. 2 przedsawiono wykres zmian warości liczby nadlenkowej badanych olejów w czasie przechowywania w emperaurze 18 C w skali względnej,

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 31 procenowej, sporządzony na podsawie danych z abeli 2. Wszyskie zależności przyjmują, podobnie jak w wypadku rys. 1, posać krzywych ypu aw. 200 180 160 P, % 140 120 100 80 0 7 21 35 49 56 63, dni A B C D E Rys. 2. Zmiany warości liczby nadlenkowej LN olejów w czasie przechowywania w emperaurze 18 C w skali względnej, procenowej P W dalszych abelach zesawiono obliczone warości liczby nadlenkowej w milirównoważnikach O 2 i w skali procenowej P oraz warości P k = = M 100 k (M M 0 i M k począkowa i końcowa warość szybkości V() w czasie. 0 W szeregu P k obliczono, ile procen sanowi szybkość końcowa w porównaniu z począkową (dla P 0 = 100%). 4. Wyniki analizy zbiorów danych empirycznych 4.1. Uwagi ogólne Wszyskie orzymane krzywają posać aw o narasającej szybkości wzrosu warości liczby nadlenkowej. W związku z ym dane doświadczalne opisano za pomocą modeli kineycznych ypu aw, dla wzrasających warości miar w czasie

32 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka i wzrasającej w czasie szybkości procesu worzenia wodoronadlenków. Wyniki obliczeń przedsawiono w kolejnych abelach. W ogólnej posaci zasosowany model jes nasępujący 1 w n = (n 1) [LN 1 n 1 LN n 1 n 0 ] oraz = [LN 0 w n (n 1)] 1 1 n, gdzie LN 0, począkowa warość liczby nadlenkowej i w czasie, n rząd reakcji, w n sała szybkości. Szybkość wzrosu warości liczby nadlenkowej V( ) obliczano według wzoru n V(LN ) = w n. Paramery rzędu n i sałej szybkości w n obliczono meodą podsawiania do wzoru [4, 6]. Odchylenia (obliczone) od (doświadczalne) są sosunkowo niewielkie i mieszczą się w granicach błędu pomiarowego. Odchylenia e obliczano według wzoru LN = 100, %. Czas p, w kórym wysąpi punk przegięcia na krzywej doświadczalnej, obliczono ze wzoru 1 p = []. 100 n 1 (n 1)w n Zesawiono uzyskane warości przyspieszenia A( ) obliczonego według wzoru n 1 A( ) = nw n [LN 2 ], gdzie warość liczby nadlenkowej w czasie, n rząd reakcji, w n sała szybkości, świadczące o agresywności czynników, wywołujących zmiany ypu oksydacyjnego w badanych olejach.

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 33 4.2. Ocena dynamiki procesu A olej rzepakowy Wyniki obliczeń dla zmian warości liczby nadlenkowej w oleju rzepakowym przechowywanym w emperaurze 18 C bez dosępu świała przedsawiono w abeli 3. Tabela 3. Wyniki analizy procesu A P % LN V(LN ) [LN]d 1 0 1,19 100 1,19 0,00276 7 1,21 101,7 1,21 0,00312 21 1,25 105,0 1,26 0,00399 35 1,34 112,6 1,34 0,00672 49 1,46 122,7 1,46 0,01278 56 1,62 136,1 1,58 0,02788 63 1,81 152,1 1,88 0,06405 P k, % 152,1 Po 63 ch warość LN 0 =1,19 wzrosła do LN k = 1,81 milirównoważnika O 2 i od P 0 = 100% do P k = 152,1%. W skali bezwzględnej n = 7,5 aw, 1 w 7,5 = 6,5 [1,19 6,5 6,5 ] = 0,000116 [LN 6,5 1 ], LN = [1,19 6,5 0,000748 6,5 ] 0,153846, = 1,90%. W skali względnej P n = 7,5 aw, w 7,5 = 2,303 10 16 P 7,5 d 1, = 1,90%, P = [100 6,5 2,303 10 16 6,5 ] 0,153846, p = 67 dób.

34 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka 4.3. Ocena dynamiki procesu B olej kukurydziany Wyniki obliczeń dla zmian warości liczby nadlenkowej w oleju kukurydzianym przechowywanym w emperaurze 18 C bez dosępu świała przedsawiono w abeli 4. Tabela 4. Wyniki analizy procesu B P % LN V(LN ) [LN]d 1 0 1,58 100 1,58 0,003500 7 1,60 101,3 1,61 0,003847 21 1,67 105,7 1,67 0,005293 35 1,81 114,6 1,77 0,009642 49 1,99 125,9 1,92 0,019539 56 2,15 136,1 2,06 0,034764 63 2,26 143,04 2,34 0,050416 P k, % 143,04 Po 63 ch warość LN 0 =1,58 wzrosła do LN k = 2,26 milirównoważnika O 2 i od P 0 = 100% do P k = 143,04%. W skali bezwzględnej n = 7,45 aw, 1 w 7,45 = 6,45 [1,58 6,45 6,45 ] = 0,000116 [LN 6,45 1 ], = 1,04%, co świadczy o bardzo wysokiej dokładności opisu, LN = [1,58 6,45 0,000116 6,45 ] 0,15504. W skali względnej P n = 7,45 aw, w 7,45 = 2,794 10 16 P 7,45 d 1 = 1,04%, P = [100 6,45 2,794 10 16 6,45 ] 0,15504, p = 70 dób.

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 35 4.4. Ocena dynamiki procesu C olej sojowy Wyniki obliczeń dla zmian warości liczby nadlenkowej w oleju sojowym przechowywanym w emperaurze 18 C bez dosępu świała przedsawiono w abeli 5. Tabela 5. Wyniki analizy procesu C P % LN V(LN ) [LN]d 1 0 1,70 100 1,70 0,04828 7 1,74 102,4 1,74 0,05423 21 1,81 106,5 1,82 0,06605 35 1,92 112,9 1,93 0,08871 49 2,06 121,2 2,08 0,13558 56 2,18 128,2 2,19 0,16740 63 2,34 137,6 2,33 0,23854 P k, % 137,6 Po 63 ch warość LN 0 = 1,70 wzrosła do LN k = 2,34 milirównoważnika O 2 i od P 0 = 100% do P k = 137,6%. W skali bezwzględnej n = 5 aw, 1 w 5 = 4 [1,70 4 4 ] = 0,0034 [LN 4 1 ], = 0,43%, LN = [1,70 4 0,0034 4 ] 0,25. W skali względnej P n = 5 aw, w 5 = 3,232 10 11 P 5 d 1, = 0,43%, P = [100 4 3,232 10 11 4 ] 0,25, p = 77 dób.

36 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka 4.5. Ocena dynamiki procesu D olej słonecznikowy Wyniki obliczeń dla zmian warości liczby nadlenkowej w oleju słonecznikowym przechowywanym w emperaurze 18 C bez dosępu świała przedsawiono w abeli 6. Tabela 6. Wyniki analizy procesu D P % LN V(LN ) [LN]d 1 0 2,07 100 2,07 0,04828 7 2,10 101,4 2,12 0,05423 21 2,20 106,3 2,25 0,06605 35 2,44 117,9 2,42 0,08871 49 2,68 129,5 2,69 0,13558 56 2,92 141,1 2,91 0,16740 63 3,14 151,7 3,26 0,23854 P k, % 151,7 Po 63 ch warość LN 0 = 2,07 wzrosła do LN k = 3,14 milirównoważnika O 2 i od P 0 = 100% do P k = 151,7%. W skali bezwzględnej n = 5 aw, w 5 = 1 4 [2,07 4 4 ] = 0,000181 [LN 4 1 ], = 1,4%, LN = [2,07 4 0,0034 4 ] 0,25. W skali względnej P n = 5 aw, w 5 = 3,219 10 11 P 5 d 1, = 1,4%, P = [100 4 3,219 10 11 4 ] 0,25, p = 78 dób.

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 37 4.6. Ocena dynamiki procesu E olej arachidowy Wyniki obliczeń dla zmian warości liczby nadlenkowej w oleju arachidowym przechowywanym w emperaurze 18 C bez dosępu świała przedsawiono w abeli 7. Tabela 7. Wyniki analizy procesu E P % LN V(LN ) [LN]d 1 0 2,00 100 2,00 0,04828 7 2,10 105 2,10 0,05423 21 2,34 117 2,33 0,06605 35 2,65 132,5 2,62 0,08871 49 2,91 145,5 3,00 0,13558 56 3,25 162,5 3,23 0,16740 63 3,53 176,5 3,50 0,23854 P k, % 176,5 Po 63 ch warość LN 0 = 2,00 wzrosła do LN k = 3,53 milirównoważnika O 2 i od P 0 = 100% do P k = 176,5%. W skali bezwzględnej n = 2 aw, w 2 = 1 [2 1 1 ] = 0,0034 [LN 1 1 ], = 0,83%, LN = [2,00 1 0,0034 ] 1. W skali względnej P n = 2 aw, w 2 = 7,558 10 6 P 2 d 1, = 0,83%, P = [100 1 7,558 10 6 ] 1, p = 1323 doby.

38 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka 5. Porównanie dynamiki sarzenia wszyskich prób Biorąc pod uwagę przebadane procesy w skali względnej P można akże porównywać ich dynamikę. Procesy wykazują malejącą dynamikę zgodnie z szeregiem rzędów n [4] 3 aw > 2 aw > 1 aw > 0 w > 1 dw > 2 dw > 3 dw > W szeregu ym 0w oznacza zależność liniową. Szereg n może być w ych badaniach rakowany jako wskaźnik dynamiki wzrosu obserwowanej warości liczby nadlenkowej,obs.. Wzrosy liczby nadlenkowej mogą być znacznie większe, gdy wzrośnie, w miarę upływu czasu przechowywania, sężenie w olejach wodoronadlenków. Porównując w akim szeregu rzędy badanych procesów, orzymano 7,5 aw > 7,45 aw > 5 aw dla C > 5 aw dla D > 2 aw. W badanych warunkach najszybciej uleniał się olej rzepakowy. W sosunku do innych olejów olej en uleniał się 1,007 razy szybciej niż olej kukurydziany, 1,5 raza szybciej niż oleje sojowy i słonecznikowy oraz 3,75 razy szybciej niż olej arachidowy. Ponieważ dla oleju sojowego w n = 3,4 10 3, a dla oleju słonecznikowego w n = 1,81 10 4 przy ym samym rzędzie n = 5 aw, można obliczyć w sosun- ku K w a 5, a b, ile razy proces A biegnie szybciej niż proces B. Sosunek en wynosi w 5, b 18,8, co oznacza, że proces C biegnie 18,8 razy szybciej niż proces D. W abeli 8 zebrano wyniki obliczeń dla wszyskich procesów. Tabela 9 zawiera warości przyspieszenia A zmiany warości liczby nadlenkowej w badanych olejach. Tabela 8. Paramery badanych procesów Symbol procesu Rodzaj oleju n w n LN 0 p % A rzepakowy 7,5 aw 7,48 10 4 1,19 67 1,04 B kukurydziany 7,45 aw 1,16 10 4 1,58 70 1,90 C sojowy 5 aw 3,40 10 3 1,70 77 0,43 D słonecznikowy 5 aw 1,81 10 4 2,07 78 1,40 E arachidowy 2 aw 3,40 10 3 2,00 1323 0,83

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 39 Tabela 9. Warości przyspieszenia A zmiany warości liczby nadlenkowej w olejach A A rzepakowy A B kukurydziany A C sojowy A D słonecznikowy A E arachidowy 0 0,006676 0,001365 0,02890 0,001873 0,01360 7 0,006788 0,001383 0,02958 0,001901 0,01428 21 0,007013 0,001443 0,03077 0,001991 0,01591 35 0,007517 0,001564 0,03264 0,002208 0,01802 49 0,008191 0,001720 0,03502 0,002425 0,01979 56 0,009088 0,001858 0,03706 0,002643 0,02210 63 0,010154 0,001953 0,03978 0,002842 0,02400 P k, % 152,1 143,08 137,6 151,7 176,5 6. Wnioski Dynamikę sarzenia się olejów rzepakowego, kukurydzianego, sojowego, słonecznikowego i arachidowego w warunkach domowego przechowywania można określić, sosując klasyczną meodę miareczkowania jodomerycznego. Warości począkowe liczb nadlenkowych prób były zróżnicowane i wynosiły od 1,19 do 2,07 milirównoważnika O 2. Wszyskie orzymane krzywają posać aw o narasającej szybkości wzrosu warości liczby nadlenkowej, co powierdzają obliczone szeregi szybkości procesów. W związku z ym dane doświadczalne opisano za pomocą modeli kineycznych ypu aw, dla wzrasających warości miar w czasie i wzrasającej w czasie szybkości procesu worzenia wodoronadlenków, wprowadzając do obliczeń skalę bezwzględną i względną. Obliczone rzędy procesów wynoszą odpowiednio 7,5 aw dla oleju rzepakowego, 7,45 aw dla oleju kukurydzianego, 5 aw dla olejów sojowego i słonecznikowego oraz 2 aw dla oleju arachidowego. Odchylenia warości obliczonych z funkcji od warości doświadczalnych są sosunkowo niewielkie i mieszczą się w granicach błędu pomiarowego. Nie przekraczają warości 1,9%. Podano szeregi przyspieszenia, na podsawie kórych oceniono agresywność warunków oddziałujących na badane próby olejów. Najsilniejsze oddziaływanie zaznaczyło się w wypadku oleju arachidowego (176,5%), nasępnie rzepakowego (152,1%), słonecznikowego (151,7), kukurydzianego (143,08), a najsłabsze w wypadku oleju sojowego (137,6). Porównano dynamiki wzrosu obserwowanej warości liczby nadlenkowej w szeregu akywności i orzymano, że w badanych warunkach najszybciej uleniał się olej rzepakowy. W sosunku do innych olejów olej en uleniał się 1,007 razy szybciej niż olej kukurydziany, 1,5 raza szybciej niż oleje sojowy i słonecznikowy oraz

40 Elżbiea Kondraowicz-Pieruszka 3,75 razy szybciej niż olej arachidowy. W emperaurze 18 C, bez kaaliycznego wpływu świała i przy małej powierzchni zeknięcia fazy łuszczowej z powierzem procesy worzenia wodoronadlenków nie są inensywne, zaznacza się hamujący wpływ anyoksydanów niezależnie od rodzaju oleju. Lieraura [1] Bielak E., Pasernak K., Biologiczna rola wiaminy E, Bromaologia i Chemia Toksykologiczna 2001, nr 1. [2] Daniewski M., Charakerysyka składu kwasów łuszczowych wybranych olejów roślinnych, Bromaologia i Chemia Toksykologiczna 2000, nr 3. [3] Górska-Warsewicz H., Charakerysyka konsumenów łuszczów, Przemysł Spożywczy 2001, nr 6. [4] Kondraowicz-Pieruszka E., Kineyczna analiza wybranych krzywych zmian jakości wyrobów, Zeszyy Naukowe AE w Krakowie, Seria specjalna Monografie, Kraków 1995, nr 125. [5] Kondraowicz-Pieruszka E., Sokłosa K., Nowa meoda oceny podaności produków łuszczowych do ulegania zasadowej hydrolizie, Zeszyy Naukowe AE w Krakowie, Kraków 1991, nr 338. [6] Kondraowicz-Pieruszka E., Sokłosa K., Wybrane zagadnienia kineyki ekonomicznej, AE w Krakowie, Kraków 1994. [7] Krygier K., Świaowa i krajowa pozycja rzepaku jako surowca oleisego, Przemysł Spożywczy 1997, nr 8. [8] Krygier K., Tłuszcze jadalne u progu XXI wieku, Przemysł Spożywczy 2000, nr 12. [9] Makareviciene V., Janulis P., Analiza jakości olejów jadalnych oraz obowiązkowe wymagania, Tłuszcze Jadalne 1999, nr 1 2. [10] Molski A., Wprowadzenie do kineyki chemicznej, WNT, Warszawa 2001. [11] Pekkarinen S., Hopia A., Heinonen M., Effec of Processing on he Oxidaive Sabiliy of Low Erucic Amid Turnip Rapeseed (Brassica Rapa) Oil, Fe/Lipid 1998, nr 3. [12] PN-ISO-3960. Oleje i łuszcze roślinne oraz zwierzęce. Oznaczanie liczby nadlenowej. [13] Pasznik S., Ocena wybranych produków łuszczowych oleje i margaryny, Tłuszcze Jadalne 1999, nr 1 2. [14] Sekuła W., Figurska K., Spożycie żywności w laach 90. w Polsce, Przemysł Spożywczy 2001, nr 6. [15] Szukalska E., Tłuszcze do smażenia. Wybór w aspekcie korzyści i zagrożeń, Przemysł Spożywczy 1995, nr 8. [16] Szukalska E., Skurako A., Porównanieod manosaycznej i Rancima oznaczania sabilności oksydaywnej olejów, Przemysł Spożywczy 2000, nr 12. [17] Węgrzyn E., Borys M., Obiedziński M.W., Poziom pierwiasków śladowych w olejach jadalnych, Tłuszcze Jadalne 1998, nr 1 2.

Dynamika uleniania wybranych łuszczów roślinnych 41 Dynamics of Oxidaion of Seleced Vegeable Fas The objecive of he research was o deermine he dynamics of ageing of rape, maize, soybean, sunflower and peanu oils under home sorage condiions, wihou he caalyic effec of ligh, a he iniial, change-posinducive phase of oxidaive formaion of hydroperoxides. Changes in he peroxide number in oil samples were evaluaed a 18 C. Empirical daa were described by kineic models, inroducing ino he calculaions absolue and relaive scales. Orders of he aw ype processes and rae consans were calculaed. Process rae orders and acceleraion orders were given. Dynamics of growh in he peroxide number in he aciviy order was compared. Under he esing condiions rape oil go oxidized mos rapidly. As compared wih oher oils ha oil go oxidized 1.007 imes as fas as maize oil, 1.5 imes as fas as soybean and sunflower oils, and 3.75 imes as fas as peanu oil.