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| 브랜드 이름: | Renze |
| 모델 번호: | 음식 등급 |
| MOQ: | 1000 킬로그램 |
| 가격: | USD2-3/kilograms |
식품용 나트륨 스테아로일 락티라트 SSL E481 베이커리 및 식품용 에뮬레이션
| 매개 변수 | 사양 | 시험 방법 |
|---|---|---|
| 화학 이름 | 나트륨 스테아로일-2-락티라트 | USP/EP |
| CAS 번호 | 25383-99-7 | - |
| E 번호 | E481 | EU 규정 |
| 외모 | 흰색 또는 크림색의 분말 | 시각 |
| 검사 (순정성) | ≥98.0% | 타이터링 |
| 건조 로 인한 손실 | ≤2.0% | USP <731> |
| 산성 가치 | 60~80 mg KOH/g | AOCS Cd 3d-63 |
| 나트륨 함량 | 30.5~5.0% | ICP-OES |
| 녹는 범위 | 46~52°C | DSC |
| 용해성 | 뜨거운 물에 분해, 에탄올에 녹는 | - |
| 미생물 제한 | 전체 판 수: ≤1,000 CFU/g 효모 및 곰팡이: ≤100 CFU/g 살모넬라: 없는/25g E. coli: 없거나/10g |
USP <61>, <62> |
| 보관 조건 | 시원하고 건조한 곳에 보관합니다 (< 25°C) 수분 과 직접 햇빛 을 피 하십시오 |
- |
| 유효기간 | 24개월 (불개) | - |
3제품 사용
빵 & 롤
반죽의 탄력성 및 가공성을 향상시킵니다.
부피와 부드러움을 향상시킵니다.
스탠딩을 줄임으로써 보관 기간을 연장합니다.
케이크 와 스폰지
가벼운 질감을 위해 균일한 공기를 보장합니다.
일정한 상승을 위해 반죽을 안정화합니다.
수분 보유를 향상시킵니다
케이크 & 크로이산
껍질이 껍질이 되고 층이 겹습니다
더 나은 라미네이션을 위해 글루텐을 강화합니다.
굽기 도중 지방 분리를 방지 합니다.
쿠키 & 쿠키
지방 분포를 촉진합니다.
호박함 및 입 감각을 향상시킵니다.
더 쉽게 가공 하기 위해 반죽의 끈적 을 줄인다
피자 반죽 & 냉동 베이커리
냉동-열화 안정성
재열 후에도 질감을 유지합니다.
냉동 반죽의 균열을 방지합니다.
포장 및 산업 빵집
대량 생산에서 품질을 표준화
신선도를 늘려 보관기간을 연장합니다.
추가 첨가물에 대한 의존도를 감소시킵니다.
10년 이상의 생산 경험과 식품 성분, 아미노산, 비타민의 TOP 10 공급자고객 요구에 따라 상업 검사 인증서 및 CIQ 건강 인증서.
질문 및 답변
예측 성능
Q: Renze® SSL는 인공지능 기반 프로세스 제어를 사용하여 고속 베이킹 라인에서 반죽 리올로지를 어떻게 최적화 할 수 있습니까?
A: 실시간 점성과 탄력성 데이터를 통합함으로써, 인공지능 모델은 다양한 밀가루 품질 또는 습도 조건에서 이상적인 반죽 일관성을 유지하기 위해 SSL 복용량을 동적으로 조정할 수 있습니다.
스마트 포뮬레이션
Q: 인공지능은 비용에 민감한 시장에서 빵의 양을 유지하면서 SSL 사용량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니까?
A: 예. 기계 학습 알고리즘은 성능을 손상시키지 않고 최소한의 효과적인 SSL 농도 (~ 0.3~0.5% 밀가루 무게) 를 정확하게 파악하기 위해 역사적인 요리법을 분석 할 수 있습니다.
유효기간 연장
Q: 인공지능 기반의 신선도 모델에서 SSL의 반성효과가 보존제와 어떻게 상호 작용합니까?
A: 인공지능은 SSL의 잔뜩 부드럽게 만드는 메커니즘 (아밀로스 복합화) 과 수분/pH 변수를 연관시켜 시너지적인 유통 기간을 예측할 수 있습니다. (예를 들어, +30~50% 대 통제).
지속가능성
Q: 인공지능은 클린 레이블 채식주의 빵에 동물성 에뮬레이터를 SSL로 대체하는 데 도움이 될 수 있을까요?
A: 절대적으로. 신경망은 SSL의 결합 효율을 시뮬레이션하여 유제품 기반 질감과 일치하는 식물성 지방 시스템 (예: 코코넛 오일 + SSL) 을 추천할 수 있습니다.
문제 해결
Q: 글루텐 없는 빵에서 SSL가 왜 실패하고 인공지능이 어떻게 해결할 수 있을까요?
A: SSL는 글루텐 상호 작용에 의존합니다. AI는 네트워크 구조를 복제하기 위해 수소 콜로이드 (예를 들어, 잔탄 guma) 및 스타치 수정체와 결합하는 것을 제안합니다.
소비자 추세
Q: 인공지능은 지역 SSL 수요의 변화를 어떻게 예측할 수 있습니까? (예: 공예와 산업 빵집)?
A: 소셜 미디어 트렌드, 재료 검색 및 생산 확장성 메트릭을 분석하여 시장 세그먼트별로 채택률을 예측합니다.
