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Development of a zero trans margarine from soybean-based interesterified fats formulated using artificial neural networks

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Author(s): Garcia, R. K.A. | Moreira Gandra, K. | Barrera-Arellano, D.

Journal: Grasas y Aceites
ISSN 0017-3495

Volume: 64;
Issue: 5;
Start page: 521;
Date: 2013;
Original page

Keywords: Interesterified fats | Melting point | Neural networks | Solid fat content | Contenido de grasa solida | Grasas interesterificadas | Punto de fusión | Redes neuronales

ABSTRACT
The formulation of products with low levels of saturated and trans fatty acids is a new challenge for industries, and alternative raw materials have been studied. Artificial neural networks (ANNs) have been used for this process. The objective of the present study was to formulate blends, with the help of an ANN, using soybean-based interesterified fats for the production of a zero trans fat margarine similar to a margarine produced using a specific commercial fat. The software was trained with three raw materials to generate formulations with a solid fat content (SFC) and a melting point (MP) similar to specific commercial fats. The SFC, MP, fatty acid and triacylglycerol composition were determined for all ANN blends and commercial fats. Margarines were produced in a pilot plant and evaluated for consistency and stability under temperature cyclization. The ANN showed efficiency in to predict SFC and MP of the suggested formulations, although there were differences at low temperatures for the desired SFC. Differences in the consistency of the commercial fats and ANN blends were observed; however, the margarines produced in the pilot plant had a similar consistency. The margarine prepared with ANN formulation had a higher emulsion stability. Overall, the margarine produced with ANN formulation had characteristics very similar to margarine produced with the commercial fat, and the margarine with soybean-based fat contained reduced saturated and trans fat levels.La formulación de productos con bajos niveles de ácidos grasos trans y saturados es el nuevo desafío para la indutria grasa, y nuevas materias primas alternativas están siendo estudiadas. Las redes neuronales artificiales (RNA) están siendo usadas para este proceso. El objectivo de este estudio fue formular mezclas para margarinas con la ayuda de una RNA, usando grasas interesterificadas de soja para producir margarinas cero trans con funcionalidad similar a las margarinas producidas comercialmente. El software fue entrenado con tres materias primas distintas para generar formulaciones con contenido de grasa solida (CGS) y punto de fusión (PF) similar al de grasas comerciales específicas. El CGS, PF, la composición en ácidos grasos y triglicéridos fueron determinadas para todas las formulaciones de la RNA y de las grasas comerciales. Las margarinas fueron producidas en planta piloto y se evaluó la consistencia y estabilidad por ciclización de temperatura. La RNA fue eficiente en predecir los CGS y PF de las fomulaciones sugeridas por ella, aunque hubo diferencias a bajas temperaturas para el CGS deseado. Se observaron diferencias en consistencia entre las grasas comerciales y mezclas de la RNA, sin embargo, las margarinas producidas en planta piloto mostraron una consistencia similar. La margarina producida con la formulación de la RNA presentó mayor estabilidad de emulsión. En general, la margarina producida con la formulación de la RNA tiene características muy similares a la margarina preparada con la grasa comercial, además las margarinas con grasa a base de soja contenía niveles reducidos de grasa trans y saturada.
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