Investigation of drying behavior and color development of beef slices for development of non-invasive monitoring approaches
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Ökologische Agrarwissenschaften | ger |
| dc.contributor.referee | Hensel, Oliver (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Sturm, Barbara (Prof. Dr.) | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-31T07:18:22Z | |
| dc.date.available | 2021-05-31T07:18:22Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.sponsorship | SusOrganic (CORE Organic Plus), SusOrgPlus (CORE Organic Cofund) | |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-202105273991 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/12870 | |
| dc.language.iso | eng | eng |
| dc.relation.projectid | 2814OE006, 28OE17005 (BLE) | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Beef drying | eng |
| dc.subject | non-invasive monitoring | eng |
| dc.subject | pre-processing | eng |
| dc.subject.ddc | 500 | |
| dc.subject.swd | Rindfleisch | ger |
| dc.subject.swd | Trocknung | ger |
| dc.subject.swd | Vorverarbeitung | ger |
| dc.subject.swd | Prozessoptimierung | ger |
| dc.subject.swd | Lebensmittelqualität | ger |
| dc.subject.swd | Produkteigenschaft | ger |
| dc.subject.swd | Messtechnik | ger |
| dc.title | Investigation of drying behavior and color development of beef slices for development of non-invasive monitoring approaches | eng |
| dc.type | Dissertation | |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| dcterms.abstract | Meat drying has a long tradition worldwide and technically dried meat is increasingly valued as a low-fat snack or high-protein food product. Convection drying is widely used in industrial food preservation and has to provide high process efficiency and high product qualities, which can be contradictory. Therefore, it is important to understand the changes that occur in the product in order to develop drying strategies that consider process and product efficiency each at an acceptable level. The objective of this work was to investigate the cumulative influence of maturation, cold storage, marinating, and drying temperature on the drying behavior and color change of beef with respect to the development of optimized drying strategies. Furthermore, prediction algorithms combining hyperspectral and laboratory data were developed to replace conventional invasive measurements with non-invasive measurement systems in the future in order to gain a deeper understanding of changes in the product via continuous real-time measurements. In a first trial, invasive laboratory measurements were used to investigate the drying behavior and color changes of fresh and matured meat, as well as the respective frozen and thawed variants. The investigations also included marinating with salt or a salt/vinegar solution. In a second experiment, the influence of the marinade and different drying air temperatures (50, 60 and 70 °C) were investigated. Simultaneous to the laboratory measurements, hyperspectral data were acquired from the samples, which were used together with the laboratory data to develop predictive models. Regarding the easily and cost-effective application of non-invasive measurement systems, the models were simplified by reducing wavelengths and the predicted data were checked for their agreement with invasively measured data. The results showed a clear influence of meat maturation and freezing/thawing on drying behavior, as well as marinating and air temperature. The influence of the various factors slightly affected the color change during drying, but did not result in any visible differences between the samples after drying. Predictive models for spectral measurement of moisture and color were successfully developed. By selecting wavelengths, the models could be simplified in each case. The robustness could be significantly increased over the course of the experiment by including the influencing factors used, and finally even an overall model could be developed that can predict moisture and color parameters simultaneously and was simplified by the selection of only 10 wavelengths. The results show that product-specific drying strategies can lead to more efficient processes and that spectral product monitoring is a promising method, especially against the background of the development of product-controlled, "intelligent drying systems". | eng |
| dcterms.abstract | Die Trocknung von Fleisch hat weltweit eine lange Tradition und technisch getrocknetes Fleisch wird zunehmend als fettarmer Snack bzw. eiweißreiches Lebensmittelprodukt geschätzt. Die Konvektionstrocknung ist in der industriellen Konservierung von Lebensmitteln weit verbreitet und muss hohe Prozesseffizienz und hohe Produktqualitäten bieten, welche widersprüchlich zueinander sein können. Daher ist es wichtig, die Veränderungen, die im Produkt auftreten, zu verstehen um Trocknungsstrategien zu entwickeln, die Prozess- und Produkteffizienz jeweils auf einem akzeptablen Niveau berücksichtigen. Ziel dieser Arbeit war es, den kumulativen Einfluss von Reifung, Kühllagerung, Marinieren und Trocknungstemperatur auf das Trocknungsverhalten und die Farbveränderung von Rindfleisch hinsichtlich der Entwicklung optimierter Trocknungsstrategien zu untersuchen. Weiterhin wurden Vorhersagealgorithmen, die Hyperspektral- und Labordaten miteinander verbinden, entwickelt, um zukünftig herkömmliche, invasive Messungen durch nicht-invasive Messsysteme zu ersetzen und über kontinuierliche Echtzeit-Messungen ein tieferes Verständnis für die Veränderungen im Produkt zu erlangen. In einem ersten Versuch wurde anhand von invasiven Labormessungen das Trocknungsverhalten und die Farbveränderungen von frischem und gereiftem Fleisch, sowie der jeweils eingefrorenen und aufgetauten Varianten untersucht. Die Untersuchungen umfassten weiterhin das Marinieren mit Salz, bzw. einer Salz-Essig-Lösung. In einem zweiten Versuch wurde der Einfluss der Marinade und verschiedener Trocknungslufttemperaturen (50, 60 und 70 °C) untersucht. Parallel zu den Labormessungen wurden von den Proben Hyperspektraldaten erzeugt, die zusammen mit den Labordaten zur Entwicklung von Vorhersagemodellen genutzt wurden. Hinsichtlich der leicht umsetzbaren und kostengünstigen Anwendung von nicht-invasiven Messsystemen wurden die Modelle durch die Reduktion von Wellenlängen vereinfacht und die vorhergesagten Daten auf ihre Übereinstimmung zu invasiv gemessenen Daten überprüft. Die Ergebnisse zeigten einen deutlichen Einfluss der Fleischreifung und des Einfrierens/Auftauens auf das Trocknungsverhalten, ebenso des Marinierens und der Lufttemperatur. Der Einfluss der verschiedenen Faktoren wirkte sich leicht auf die Farbveränderung im Laufe der Trocknung aus, führte aber zu keinen sichtbaren Unterschieden der Proben nach der Trocknung. Vorhersagemodelle zur spektralen Messung von Feuchte und Farbe konnten erfolgreich entwickelt werden. Durch die Selektion von Wellenlängen wurden die Modelle jeweils vereinfacht. Die Robustheit konnte unter Einbeziehung der verwendeten Einflussfaktoren über den Versuchsverlauf deutlich gesteigert werden und abschließend sogar ein Gesamtmodell entwickelt werden, das Feuchte und Farbparameter gleichzeitig und vereinfacht mit nur 10 Wellenlängen vorhersagen kann. Die Ergebnisse zeigen, dass produktspezifische Trocknungsstrategien zu effizienteren Prozessen führen können und die spektrale Produktüberwachung eine vielversprechende Methode ist, gerade vor dem Hintergrund der Entwicklung von produktgesteuerten, „intelligenten Trocknungssystemen“. | ger |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | von Gersdorff, Gardis Johanna Elisabeth | |
| dcterms.dateAccepted | 2021-04-30 | |
| dcterms.extent | xvi, 95 Seiten | |
| dcterms.isPartOf | Forschungsbericht Agrartechnik des Fachausschusses Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG) ;; 619 | ger |
| dcterms.source.series | Forschungsbericht Agrartechnik des Fachausschusses Forschung und Lehre der Max-Eyth-Gesellschaft Agrartechnik im VDI (VDI-MEG) | ger |
| dcterms.source.volume | 619 | ger |
| kup.iskup | false |