Stoffliche und energetische Nutzung von Biomasse

Foto: ATB

Projekt

Titel
Differenzierung von Autofluoreszenzsignaturen zur Online-Erfassung bakterieller Kontaminanten in der automatisierten Fleischzerlegung.
Kürzel
AOK
Beginn
01.09.2010
Ende
31.08.2013
Koordinierendes Institut
Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB)
Partner
Leibniz-Universität Hannover

Zusammenfassung
Die Verarbeitung von Fleisch erfordert im Sinne eines Minimal Processing nicht nur die schonende Behandlung des Fleisches selbst, sondern auch die Schonung der einzusetzenden Ressourcen. Da es sich bei Fleischprodukten um eine biologische Matrix mit tolerablen natürlichen Schwankungen in der Struktur und Zusammensetzung sowie intolerablen Abweichungen hinsichtlich der Qualität handelt, ist für das angestrebte generalisierte Minimal Processing eine Entwicklung und Anwendung innovativer Messtechniken, die Einhaltung strikter hygienischer und qualitätssichernder Standards sowie ein hoher Automatisierungsgrad und eine hoch entwickelte Informationsauswertung erforderlich. Die erzielten Ergebnisse des gesamten Clusters sollen eine Prozessführung zulassen, die nicht nur das Produkt schonend behandelt, sondern auch die eingesetzten Ressourcen, wie Energie, Betriebs- und Reinigungsmittel minimal beansprucht. Ziel des am ATB angesiedelten Teilprojektes ist die Bereitstellung einer Methodik zur Online-Erkennung von Kontaminationen auf Schweinefleisch (z.B. Schinken), die in den automatisierten Prozess der Zerlegung integriert werden soll. Im Sinne eines Minimal Processing soll eine schnelle Ausschleusung kontaminierter Teilstücke ermöglicht werden und gleichzeitig Schwellenwerte in der Anlage erfasst werden, um ggf. gezielte Reinigungsschritte kritischer Bauelemente einzuleiten und damit Kreuzkontamination im Verlauf der Prozesskette zu verhindern. Im Rahmen des geplanten Vorhabens sollen hierfür grundlegende Kenntnisse zur fluoreszenzbasierten Detektion von bakteriellen Populationen auf frischem Fleisch erarbeiten werden. Dabei sollen Ursachen für die Anregung von Autofluoreszenzsignalen in Abhängigkeit von den umgebenden Matrixeigenschaften untersucht werden. Zudem soll der Einfluss von mikrobiellem Wachstum auf die Signalentwicklung dargestellt und optimale chemometrische Auswertealgorithmen identifiziert werden.

Förderung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Förderkennzeichen
BO 3582/1-1 und HI 476/6-1 und SCHL 851/3-1

Cookies

Wir verwenden Cookies. Einige von ihnen sind erforderlich, um Ihnen Inhalte und Funktionen bestmöglich anzubieten, andere helfen uns, unsere User anonymisiert besser zu verstehen (Matomo). Datenschutzerklärung

Notwendig erforderlich

Notwendige Cookies sind für die ordnungsgemäße Funktion der Website unbedingt erforderlich. Diese Kategorie enthält nur Cookies, die grundlegende Funktionen und Sicherheitsmerkmale der Website gewährleisten. Diese Cookies speichern keine persönlichen Informationen.

Cookie Dauer Beschreibung
PHPSESSID Session Speichert Ihre aktuelle Sitzung mit Bezug auf PHP-Anwendungen und gewährleistet so, dass alle Funktionen der Seite vollständig angezeigt werden können. Mit Schließen des Browsers wird das Cookie gelöscht.
bakery 24 Stunden Speichert Ihre Cookie-Einstellungen.
fe_typo_user Session Wird verwendet, um eine Session-ID zu identifizieren, wenn man sich am TYPO3-Frontend einloggt.
__Secure-typo3nonce_xxx Session Sicherheitsrelevant. Zur internen Verwendung durch Typo3.
Analyse

Über Cookies dieser Kategorie lernen wir aus dem Verhalten der Besucher auf unserer Website und können so relevante Informationen noch schneller erreichbar machen.

Cookie Dauer Beschreibung
_pk_id.xxx 13 Monate Matomo – User-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welchen User es sich handelt)
_pk_ses.xxx 30 Minuten Matomo – Session-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welche Sitzung es sich handelt)