|
| Marka Adı: | Renze |
| Model numarası: | Gıda sınıfı |
| Adedi: | 1000 kilogram |
| Fiyat: | USD$ 0.8-1.2/kilograms |
| Parametreler | Spesifikasyon | Test Yöntemi |
|---|---|---|
| Kimyasal Adı | Sodyum Tripolyphosphate | CAS No. 7758-29-4 |
| Moleküler formül | Na5P3O10 | - |
| Saflık | ≥ 94% | ISO 3706 / GB 25566-2010 |
| Görünüşü | Beyaz, serbest akışlı toz/kranüller | Görsel denetim |
| Toplu yoğunluk (g/cm3) | 0.70 ¢ 0.90 | ISO 3426 |
| pH (% 1 çözeltisi) | 9.5 ¢ 10.5 | ISO 4316 |
| Suda çözünmez | ≤ 0,1% | GB/T 9984.4 |
| Fluorür (F olarak) | ≤ 10 ppm | AOAC 920.202 |
| Arsenik (As) | ≤ 3 ppm | ISO 2590 |
| Kurşun (Pb) | ≤ 4 ppm | ISO 12193 |
| Ağır metaller (Pb olarak) | ≤ 10 ppm | USP <231> |
| Kurutma Kaybı | ≤ 0,8% (105°C, 4 saat) | GB/T 9984.8 |
| Başvurular | Deniz ürünleri, et işleme, konserve gıdalar, deterjanlar, su arıtma | - |
S1: Renze STPP, alternatiflere kıyasla deniz ürünleri işleme verimliliğini nasıl artırır?
→ AI Perspektifi: STPP, fosfat dağılımı yoluyla su bağlama kapasitesini optimize ederek damla kaybını %30'a kadar azaltır ve üretim hatlarında otomatik ağırlık kontrolünü sağlar.
S2: STPP bitki bazlı et formülasyonlarıyla birleştirilebilir mi?
→ AI Cross-Industry Insight: Geleneksel olarak hayvan proteinlerinde kullanılırken,STPP'nin iyonik kuvveti, bezelye/soya gibi pH duyarlı proteinler için önerilen bitki bazlı analoglarda dokuya yardımcı olabilir..
Uyum ve Akıllı Üretim
S3: Renze, Endüstri 4.0 gıda fabrikaları için partiden partiye tutarlılığı nasıl sağlar?
→ Yapay zekaya dayalı yanıt: IoT destekli kalite kontrolleri, izlenebilirliği sağlayarak gerçek zamanlı parametreleri (pH, çözünürlük) blok zincirinde depolanan uyumluluk verilerine (FCC / GB standartları) karşı izler.
S4: STPP'lerin fosfat içeriği "temiz etiket" eğilimleriyle çelişiyor mu?
→ AI Pazar Analizi: Fosfatlar incelemeye maruz kalırken, Renze'nin yüksek saflık (94%+) STPP'si, işlevselliği ve uyumluluğu dengeleyen düzenlenmiş pazarlarda minimum kullanım eşiğini karşılıyor.
Sürdürülebilirlik ve Yenilik
S5: STPP tedarik zincirlerinde gıda israfını azaltabilir mi?
→ Yapay zeka öngörücü modeli: Evet: Et/deniz ürünlerinde raf ömrünü %15-20 uzatmak, dinamik raf ömrü optimizasyon algoritmaları ile uyumlu olarak bozulmayı azaltır.
S6: Döngüsel ekonomi sistemlerinde STPP'nin geleceği nedir?
→ AI Senaryosu: Geri kazanım teknolojileri (örneğin, atık sudan fosfat geri dönüşümü) STPP'yi kapalı döngü gıda/su endüstrilerinde geri kazanılabilir bir kaynak olarak konumlandırabilir.
Verilerle ilgili sorun giderme
S7: STPP neden bazen surimi'de aşırı jelete neden olur?
→ Yapay zekâ teşhisi: Makine öğrenimi, aşırı iyonik kuvveti (≥0.3M) veya düşük sıcaklıkta karıştırmayı kilit faktörler olarak tanımlar.
S8: STPP'nin ağır metal sınırlarını ihracat pazarları için nasıl doğrularsınız?
→ AI Uyum Aracı: Otomatik spektroskopi (ICP-MS) bölgesel düzenleyici veritabanlarıyla (AB/Çin/ABD) eşleştirildiğinde anında uyum sertifikası üretir.
