- Какое число падения должно быть у муки?
- Как выбрать пробоотборник зерна?
- Как определить качество муки: полное руководство
- Лучшие ICC-Сертифицированные Устройства для Контроля Качества Зерна и Муки 2026 | Почему Bastak ICC 189 и 192 Лидирует в Мире
- Влажная клейковина против сухой клейковины
- Что такое водопоглощение?
- Что такое определение зольности муки и почему это важно?
- Микотоксины и контроль влажности: серьёзная угроза безопасности пищевых продуктов
- Критическая важность параметров контроля качества в гречневой муке
- Классификация пшеницы с помощью анализа седиментации: Качество глютена
- NIR против лабораторного анализа зерна
- Тест Числа Падения: Измерение Активности Альфа-Амилазы в Пшенице и Муке
- Как проводится анализ поврежденного крахмала в пшеничной муке?
- Почему ваша кукурузная мука может не подходить? Как это проверить?
- Как клетчатка и гидроколлоиды изменяют свойства теста
- NIR 9000: Анализ белка в BASTAK
- Как улучшители муки влияют на качество хлеба?
- Тестовое устройство Bastak 17000 для индекса прочности гранул (P.D.I): Идеальное решение для измерения качества гранул
- КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ПЕЧЕНЬЯ: ГАРАНТИЯ ВКУСА И СТАНДАРТА
- Содержание повреждённого крахмала и реология теста в пшеничной муке
- СЕМЕНА НАСЛЕДИЯ: НАСЛЕДИЕ ЖИЗНИ ОТ ГЁБЕКЛИТЕПЕ ДО НАШИХ ДНЕЙ
- Расширенный анализ реологии теста: Абсограф и Резистограф Bastak 500
- Злаки нового поколения: киноа, теф, чиа, амарант и сорго
- Дуэль питания: киноа или булгур?
- Предок современных сортов пшеницы, первая пшеница в мире: Сиез!
- Микробиологический анализ зерновых продуктов для контроля безопасности пищи
- Наслаждайтесь вкусом пиццы в День Мировой пиццы
- ЧЕТВЕРТЬ ВЕКА, ВЕКОВАЯ МОЩЬ, БЕЗУПРЕЧНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ!
- Зеленый осадительный анализ в пищевой промышленности
- Системы отбора образцов для зерновых продуктов
- РАСЧЕТ РЕОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ТЕСТА
- ЗНАЧЕНИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ КРАХМАЛА В ПШЕНИЧНОЙ И МУКОМОЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
- ПОЛУЧЕНИЕ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ИЗМЕЛЬЧЕНИЯ
- Восходящая звезда среди зерновых и овсяных батончиков
- ОПРЕДЕЛЕНИЕ АКТИВНОСТИ АЛЬФА-АМИЛАЗЫ В ЗЕРНОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
- ГЛУТЕНОВЫЕ ФРАКЦИИ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ
- Значение Фактора Влажности для Пищевой Безопасности Сырья
- Ближняя инфракрасная (NIR) спектроскопия: быстрый и неразрушающий анализ качества зерна и пшеницы
- Качество в каждом ломтике, вкус в каждом прикосновении: контроль качества объёма хлеба
- Пищевая промышленность должна соответствовать высоким стандартам качества для обеспечения здоровья и безопасности потребителей.
- Всемирный день безопасности пищевых продуктов
- Принцип ближнего инфракрасного преобразования (N.I.R) в анализе пищевых продуктов.
- Инновационная сила в обеспечении продовольственной безопасности: лицензированные склады, авторизованная классификация и будущее экспертных лабораторий
- «Bastak Instruments: Быстрое Продвижение в Оценке Пищевых Отходов и Усилиях По Устойчивому Развитию»
- Bastak Instruments, ведущая компания в Турции по устройствам контроля качества зерна, предпринимает инновационные шаги в сельском хозяйстве Африки
- Повышение ценности муки в борьбе с дефицитом микронутриентов: эффективное решение против питательных проблем
- Обработка продукции и обеспечение качества
- Наслаждайтесь вкусом блинов в День блинов по всему миру, присоединяйтесь к Фестивалю Вкуса!
Введение
Анализ содержания белка является одним из наиболее важных параметров качества зерновых культур, муки и продуктов на основе зерна, поскольку уровень белка напрямую влияет на питательную ценность, технологические свойства и качество конечного продукта. Традиционные методы определения белка, хотя и надежны, зачастую являются трудоемкими, длительными и требуют использования химических реагентов. В ответ на растущий спрос на быстрые, точные и экологически безопасные аналитические методы, ближняя инфракрасная (NIR) спектроскопия стала широко признанной альтернативой в лабораториях контроля качества пищевых продуктов.
Анализатор BASTAK Instruments 9000 NIR широко используется в ведущих лабораториях контроля качества по всему миру для быстрого определения содержания белка и других параметров качества в образцах пшеницы и муки — от входного контроля сырья до контроля готовой продукции.
Принцип Работы NIR-Спектроскопии
Ближняя инфракрасная (NIR) спектроскопия основана на поглощении электромагнитного излучения в диапазоне длин волн 780–2500 нм (4000–13 000 см⁻¹). При взаимодействии NIR-излучения с образцом определенные химические связи поглощают энергию и переходят в колебательные состояния.
В органических молекулах полосы поглощения в области NIR в основном обусловлены обертонами и комбинированными колебаниями фундаментальных молекулярных связей, таких как –CH, –NH и –OH. Эти полосы часто перекрываются, формируя сложные спектры, отражающие общий химический состав образца. С помощью многомерных калибровочных моделей такие спектральные характеристики могут быть соотнесены с эталонными химическими показателями, например содержанием белка.
Спектроскопический анализ в целом основан на измерении и интерпретации электромагнитного излучения, поглощенного или излученного в результате молекулярного вращения, колебаний и электронного возбуждения. Среди спектроскопических методов, применяемых в пищевом анализе, инфракрасная спектроскопия и особенно NIR-спектроскопия выделяются благодаря высокой скорости, неразрушающему характеру и минимальным требованиям к подготовке образцов.

Технология BASTAK 9000 NIR
Приборы BASTAK 9000 NIR работают на основе передовых принципов преобразования ближнего инфракрасного излучения и предназначены для рутинных задач контроля качества. Благодаря высокотехнологичной и надежной NIR-технологии BASTAK, анализатор DA 9000 обеспечивает одновременное и быстрое измерение нескольких показателей качества всего за несколько секунд.
С помощью данной системы можно определить следующие параметры в образцах красной хлебопекарной пшеницы, белой хлебопекарной пшеницы, твердой пшеницы и муки:
Содержание белка
Содержание клейковины
Содержание влаги
Зольность
Значение седиментации по Зеленy
9000 NIR обеспечивает надежные результаты без использования химических веществ и реагентов, что делает его экологически безопасным («зеленым») аналитическим решением для промышленных лабораторий с высокой пропускной способностью.
Определение белка и клейковины: Референтные методы
Для целей калибровки и валидации по-прежнему используются традиционные референтные методы. Общее содержание белка обычно определяется методом Кьельдаля в соответствии со стандартом ISO 20483:2006, который измеряет общее содержание азота и пересчитывает его в белок с использованием коэффициента пересчета. Качество клейковины традиционно оценивается путем определения влажной клейковины с использованием стандартизированных механических методов (ISO, 2006).

Важность анализа белка в пшеничной муке
Пшеничная мука является ключевым ингредиентом в широком спектре пищевых продуктов, включая хлеб, торты, печенье, крекеры, пасту и лапшу. Качество муки обычно характеризуется такими параметрами, как общий белок, качество глютена, содержание амилозы и амилопектина. Среди этих параметров общий белок и содержание влажного глютена играют решающую роль в определении реологии теста, пригодности к переработке и качества конечного продукта.
Точное и быстрое определение этих параметров позволяет производителям:
Выбирать подходящую муку для конкретных рецептур
Оптимизировать условия переработки
Обеспечивать стабильное качество продукции
Учитывая ограничения традиционных методов, спектроскопия NIR, реализованная с помощью приборов, таких как BASTAK 9000 NIR, предоставляет практическое и эффективное решение для современных лабораторий анализа муки и зерна.
Анализ белка с использованием NIR предлагает несколько преимуществ:
Быстрый анализ (результаты за секунды)
Не требуется использование химических реагентов
Минимальная или отсутствующая подготовка образцов
Неразрушающее измерение
Снижение операционных затрат и воздействия на окружающую среду
Исследования показали, что спектроскопия NIR обеспечивает надежные прогнозы содержания белка при правильной калибровке с использованием референтных методов, что делает её подходящей для рутинного контроля качества.