Home About Browse Search
Svenska


Stenmark, Klara, 2013. Stress test methods : a potential approach to hurry up shelf-life tests on oat products. Second cycle, A2E. Uppsala: SLU, Dept. of Food Science

[img]
Preview
PDF
591kB

Abstract

The aim of this Master’s thesis was to find out more about the delimiting quality- and shelf-life parameters over time for liquid oat-based products. According to that, to present applicable subjective and objective shelf-life test approaches at accelerated conditions. The study aimed to gain a deeper knowledge concerning the general and accepted way of performing accelerated storage tests. This study focused especially on products, which suffer from quality failure caused by oxidation, such as liquid oat-based products. The main subject was to present a proper accelerating test method, with potential to be implemented on products with oxidation as the delimiting quality failure parameter to make the production of oat products more effective and economically desirable. Current shelf-life studies cover a long period in time, which prolongs the time and the total costs until new products finally can be launched on the market. An easy stress-test method is desirable to be able to accelerate shelf-life storage measurements in parallel to an actual shelf life-study lasting for the whole shelf-life period. This, in order to get a first indication of whether it is worth to continue with the shelf-life study or not and if the product has the possibility to last and keep a high quality for the whole test period or not. If possibility to implement these kind of accelerated tests, it would be a big advantage. The easiest, applie able accelerated approach to recommend, is the shelf-life experiments due to Q10-modeling, were two test temperatures in combination with correlation shelf-life estimations will generate a Q10-factor. The intention with Q10 -modeling is a way to state the increase in the rate of reaction, when the temperature is increased by 10°C. The value of Q10 can be calculated from data of almost every kind of storage test, even if the temperatures are not 10°C from each other. The test temperature should be within a range of 20-60°C. Common test temperatures are10°C apart and experiments should e.g. be conducted at 25, 35, 45 and 55°C. Temperatures of 25°C and 35°C are working as a suitable example, when dealing with autooxidation reactions. At least two test temperatures are required, but three or four is an ideal number for more precise shelf-life predictions. Experimental studies conducted within 60 days period of time seem generate good test results. The Q10-factor based on shelf-life experiments, are used further in order to calculate the activation energy (EA) for the reaction of interest. The acceleration factor (AF) factor is thereafter calculated by using mathematical equations. The AF factor converts the accelerated shelf-life estimation results back to normal storage conditions. There is most likely time and money to save with a proper accelerated study as it hopefully will give a hint and point out the measureable, limiting parameter and the weakness of a products shelf-life on an early stage. This initial data will give information whether the study should be ended on an early stage to save time and money, or to be continued at full-time length. An accelerated study cannot under any circumstances be the single deciding action to predict a products shelf-life. An accelerated shelf-life study should always be performed in parallel with a full-length study and together with a sensory evaluation program. The sensory evaluation program should be considered as the major limiting parameter, due to the consumers’ interpretation, acceptance and preferences.

,

Företaget Oatly har en önskan att korta ner tiden för sina hållbarhetstester för att på så sätt åstadkomma en mer effektiv och ekonomiskt produktion inför lansering av nya produkter. Detta eftersom nuvarande hållbarhetstester tenderar att dra ut på tiden, då de inom företaget i dagsläget utförs vid normal förvaring och då ibland även hela hållbarhetstiden ut. Syftet med projektet var därför att fastställa den gemensamma, begränsande hållbarhetsparametern hos produkter som är baserade på flytande havrebas. Studien har utifrån detta perspektiv fokuserats på produkter som uppvisar kvalitetsbrister pga. den begränsande parametern oxidation. Detta pga. att produkter innehållande en stor andel omättade fettsyror, som tex. havreprodukter, tenderar att reagera med syre vid långtidsförvaring och därmed orsaka bismak. Utifrån den begränsande parametern presenteras s.k. ”stresstest”, där produkten ifråga utsätts för hållbarhetstester vid högre temperaturer under en kort period. Den här typen av tester utförs för att på så sätt påskynda den produktförsämrande och nedbrytande process som annars sker betydligt långsammare i livsmedelsprodukter vid normal förvaring. Möjligheten att eventuellt införa denna typ av ”stresstester” skulle kunna innebära många fördelar eftersom den möjliggör ett snabbare testresultat och en värdefull första indikation på huruvida det är värt att fortsätta med en fullgånget hållbarhetstest hela förvaringstiden ut eller ej.

Studien ämnade därför presentera möjliga ”stresstest” - metoder, dvs. hur den här typen av produkt bör testas sensoriskt och med hjälp av objektiva mätinstrument, tex. vid vilken temperatur etc. för att ge ett bra och tillförlitligt testresultat. Testresultatet används därefter i olika matematiska beräkningar, för att på så sätt beräkna vad hållbarheten är vid normal förvaring. Det finns två olika metoder, Arrhenius ekvation och Q10-modelering. Q10-modeling genererar en Q10 faktor utifrån två olika testtemperaturer, vanligtvis 10°C ifrån varandra. Denna är den lättaste metoden att utgå ifrån och därav också den att rekommendera. Syftet med Q10 modellering är att på ett enkelt sätt uttrycka ökningen utav reaktionshastigheten när temperaturen höjs med 10°C. Ett Q10-värde kan beräknas ut ifrån resultat från alla typer utav hållbarhetstest, även om testemperaturerna är mer än 10 °C ifrån varandra. Testemperaturen för havrebaserade produkter bör ligga inom intervallet 20-60°C, där hållbarhetstester inom 60 dagar resulterar i bra testresultat. Q10-faktorn används därefter för att beräkna aktiveringsenergin (EA), dvs. den energi som krävs för att starta reaktionen ifråga. Därefter beräknas en accelerationsfaktor (AF) fram som ett mått på reaktionshastigheten. Denna faktor används för att kunna beräkna och därmed konvertera testresultat ifrån ”stresstester” tillbaka till en beräknad hållbarhet vid normal förvaring.

Det finns troligtvis både tid och pengar att spara med ett väl utfört ”stresstest”, som då syftar till att ge en hint om produktens eventuella svagheter i ett tidigt stadium. Detta ligger då till grund för om hållbarhetstestet skall avslutas eller fortskrida hela studien ut. Ett “stresstest” kan inte under några omständigheter vara det enda avgörande testet. En accelererad studie ska alltid utföras parallellt med en fullängd studie tillsammans med ett sensoriskt testprogram. Den sensoriska bedömningen skall betraktas som den huvudsakliga begränsande parametern utifrån konsumenternas preferenser och därmed produktacceptans.

Main title:Stress test methods
Subtitle:a potential approach to hurry up shelf-life tests on oat products
Authors:Stenmark, Klara
Supervisor:Dimberg, Lena and Grahn, Charlotte
Examiner:Andersson, Annica
Series:Publikation / Sveriges lantbruksuniversitet, Institutionen för livsmedelsvetenskap
Volume/Sequential designation:379
Year of Publication:2013
Level and depth descriptor:Second cycle, A2E
Student's programme affiliation:NY002 Agricultural Programme - Food Science 270 HEC
Department:(NL, NJ) > Dept. of Food Science
Keywords:ASLT, Q10- modeling, indirect conditions, oat-base, oat quality assurance, Arrhenius equation
URN:NBN:urn:nbn:se:slu:epsilon-s-2847
Permanent URL:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:slu:epsilon-s-2847
Subjects:Food science and technology
Language:English
Deposited On:22 Oct 2013 07:56
Metadata Last Modified:22 Oct 2013 07:56

Repository Staff Only: item control page

Downloads

Downloads per year (since September 2012)

View more statistics

Downloads
Hits