玉米饼品质参数的预测与表征

Mixolab 2是肖邦技术开发的,Mixolab 2是实验室装置,其用于表征受双混合和温度约束的面团的流变行为。

在一个单独的测试中Mixolab能提供谷物面粉品质(包括淀粉和蛋白质部分)的完整信息。得益于Mixolab的数据,从面粉或全麦粉样品中预测最终产品质量成为可能。

玉米饼品质参数的预测与表征

在一个小说实验中,客户希望评估Mixolab预测和表征玉米饼的商业样品质量参数的能力。

  • 参考文献:方法AACC 54-60.01:测定小麦粉和全麦粉在混合和温度升高时的流变行为
  • 目的:本研究的目的是从面粉流变行为、可靠性和玉米粉圆饼的直径三个方面开发Mixolab预测配方
  • 约束:要开发强大的预测模型,样本号保持低(通常需要100个样本),无法实现验证步骤。不提供可滚性和直径测定的不确定性或可重复性限制。

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Mixolab用于分析58个面粉样品(肖邦+协议使用恒定的1,1 Nm),并用于玉米饼工业过程。还建立了玉米饼的直径、滚动性和测量(玉米饼质量参数)(参考方法)。

所有这些分析(Mixolab和参比技术)均由批准的第三方进行。使用肖邦技术应用实验室标准协议进行数据分析和统计处理。

参考方法

质量评级是基于以下几点:

表1。玉米饼质量标准。资料来源:肖邦科技

注:由于滚动性是2个层面的判断,为了便于数据处理,直径也分为2个层面进行分析,一面好,一面好,另一面差。

预测方法

从Mixolab曲线中提取扭矩时间(T1到T5)、振幅、稳定性、每个扭矩对应的面团温度(T°C1到T°C5)、平滑扭矩(CL1到CL45)、特征扭矩(C1、C2、C3和C5)和吸收能量(PA1到PA45)值。

利用Minitab统计软件,将所有数据建立多元线性回归公式。使用两种图形表示来显示结果:

  • 第一个是由数学模型计算出的估算值与烘焙值之间的相关性。
  • 第二个是根据“接受误差”准确预测样本的百分比。“接受的错误”是烘焙制作和预测值之间的最大接受差异。该“已接受的错误”以预测值的百分比显示(参见附件1中的计算示例,图形A1-4)

模型性能也由类决定。这意味着模型是否正确地预测了样本质量(良好和一般或差质量)。

注:由于有了新的样本,58个样本可以开发预测模型,但不能验证性能。

结果——滚动度

试验结果令人满意,对77,5%的试样进行了准确的预测,分类正确。大约有20%的可能性该模型不能正确地预测滚动性,而这20%只考虑了2、8和4之间的值。(样本非常接近极限值3 -图1)。

图1和2:可滚动性参考值与预测值之间的相关性。红线表示差和良好质量之间的极限。绿色矩形表示极值,紫色矩形表示中间值。

图1、2点:可滚功率参考值与预测值之间的相关性。红线表示质量差和质量好之间的界限。绿色矩形表示极值,紫色矩形表示中间值。

如图2所示,极端值(非常好或非常差)被系统地准确预测。50%的样本预测正确,接受误差为10%,如图3所示。

根据“可接受误差”准确预测样本的百分比

图3.:按“可接受误差”准确预测样本的百分比。

如果可以接受20%的误差,那么80%的样本预测正确。例如,如果滚动性估计为3,那么在2,4和3,6之间包含“真”值的概率等于80%。

表2。滚动性预测结果的综合。资料来源:肖邦科技

结果:直径

结果表明,直径参数的测定结果令人满意,其中77.5%的样品被正确地分类。大约有20%的样本模型不能正确预测直径,这20%只涉及150到160之间的值。样本非常接近157的极限值,如图4所示。

如图5所示,系统地精确地预测极值(质量非常好或非常差)。

直径参考值与预测值的相关性。红线表示差和良好质量之间的极限。绿色矩形表示极值,紫色矩形表示中间值。

图4和5:直径参考值与预测值的相关性。红线表示质量差和质量好之间的界限。绿色矩形表示极值,紫色矩形表示中间值。

图6显示,在接受误差为10%的情况下,95%的样本预测正确。例如,直径估计为150毫米,“真”值包含在135到165之间的概率是98%。

根据“接受误差”,准确预测样本的百分比。

图6:根据“接受误差”,准确预测样本的百分比。

表3。直径预测结果的合成。

结论

对于直径和滚动性参数的预测,确定玉米饼面粉的质量是可能的Mixolab。这项研究的值范围很广,但样本数量很少。

然而,将需要使用新样本的验证阶段来完成实施方法。为了确定真实的模型性能,还需要了解参考方法的不确定性,这在该实验中未完成。第一次研究展示了Mixolab是一个相关的装置,用于表征玉米饼面粉,识别穷人和良好的样品,是一个适当的质量控制工具。

附录

根据“可接受误差”计算出准确预测样本的百分比,以评价预测模型的性能。“可接受误差”对应的是参考值和预测值之间可接受的最大差值。这个“可接受的误差”用预测值的百分比表示。

模型性能评价- %的准确预测样本根据

图A1-4:模型性能评估-根据“可接受误差”准确预测样本的百分比。

  • 图解说明:

误差等于X%。预测值(Vpredicted)与参考值(Vreference)差值低于预测值((Vpredicted*X)/100)的X%的概率为Y%。

  • 例如:

具有估计为100的相对音量。“真实”值包括在90和110之间(V预称+ / - 10%)等于70%(图A1-4)。

同样地,允许准确预测90%样本的可接受误差为20%(图A1 -4)。

表4。

集分布

图A2-1:集分布。

设置distribut。

图A2-2:集分布。

这些信息来源于肖邦技术公司提供的材料。亚博网站下载

有关此来源的更多信息,请访问Chopin Technologies。

引用

请使用以下格式之一在您的论文,纸张或报告中引用本文:

  • 美国心理学协会

    Chopin Technologies。(2021年5月31日)。玉米饼质量的预测与特征。Azom。从Https://www.washintong.com/artice.aspx?articled=19472从//www.washintong.com/Artice.ashix。

  • MLA.

    Chopin Technologies。“预测和表征玉米饼质量参数”。AZoM.2021年8月24日。< //www.washintong.com/article.aspx?ArticleID=19472 >。

  • 芝加哥

    Chopin Technologies。“预测和表征玉米饼质量参数”。Azom。//www.washintong.com/article.aspx?articleId=19472。(访问了2021年8月24日)。

  • 哈佛大学

    肖邦技术。2021。玉米饼品质参数的预测与表征.AZoM, viewed August 2021, //www.washintong.com/article.aspx?ArticleID=19472。

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