Development of a mathematical regression model of the beet pulp pressing process carried out on a deep press extruder | Разработка математической регрессионной модели процесса прессования свекловичного жома на прессе глубокого отжима

English. The purpose of the work is the development of a mathematical regression model of the beet pulp pressing process carried out on a deep press extruder. The following parameters of beet pulp pressing were taken as initial ones: initial moisture content (before the extruder) and final moisture content (after the extruder); sugar content in the pulp before and after pressing; sugar content in the pulp; beet chips length before and after pressing; total biological contamination of sugar beet pulp; pulp acidity before and after pressing; acidity of the granulated pulp. The Fuzzy Logic Toolbox module included in the MatLab package is used to implement the proposed technique. The Surfase Viewer module is used to present the simulation results in a graphical form. Such studies were previously carried out with the CurveExpert 1.3 application package. The resulting equations adequately describe the change in the sugar content in the pulp and its nutritional value depending on the pulp acidity and moisture content, as well as the length of the sugar beet chips. The significance of the influence of each of the main technological parameters (acidity and moisture content of the beet pulp, the length of the beet chips) on the amount of sugar in the pulp and its nutritional value was determined in the work. The resulting quadratic dependences having sufficiently high coefficients R2, adequately describe the process of beet pulp pressing in a deep press extruder with an assessment of the influence of variable parameters on the content of residual sugar and feed units in beet pulp. The data obtained make it possible to objectively evaluate the work of a deep-pressing extruder and justify the kinematic mode of the screws rotation, which allows minimizing the cost of finished products.

Russian. Цель работы - разработка математической регрессионной модели процесса прессования свекловичного жома на прессе глубокого отжима. В качестве исходных параметров были приняты следующие параметры прессования свекловичного жома: влажность начальная (перед прессом) и конечная (после пресса) влажность; содержание сахара в жоме перед и после прессования; содержание сахара в жоме; длина свекловичной стружки перед и после прессованием; общая биологическая обсемененность свекловичного жома; кислотность жома перед и после прессованием; кислотность гранулированного жома. Для реализации предлагаемой методики используется модуль Fuzzy Logic Toolbox, входящий в пакет MatLab, а для представления результатов моделирования в графическом виде, используют модуль Surfase Viewer. Такие исследования предварительно проводились с помощью пакета прикладных программ CurveExpert 1.3. Полученные уравнения адекватно описывают изменение содержания сахара в жоме и его кормовой ценности в зависимости от кислотности и влажности жома, а также от длины свекловичной стружки. Выявлена значимость влияния каждого из основных технологических параметров (кислотность и влажность свекловичного жома, длина свекловичной стружки) на величину содержания сахара в жоме и его кормовую ценность. Полученные квадратичные зависимости, имеющие достаточно высокие коэффициенты R2 адекватно описывают реализуемый процесс отжима свекловичного жома в прессе глубокого отжима с оценкой влияния изменяемых параметров на содержание остаточного сахара и кормовых единиц в свекловичном жоме. Полученные данные позволяют объективно оценивать работу пресса глубокого отжима и обосновать кинематический режим вращения шнеков, позволяющий минимизировать себестоимость готовой продукции.