Меню

Математическая модель продуктов питания



Математическая модель продуктов питания

Библиографическая ссылка на статью:
Зеленина Л.И. Методы математического моделирования пищевых смесей // Исследования в области естественных наук. 2014. № 11 [Электронный ресурс]. URL: http://science.snauka.ru/2014/11/8512 (дата обращения: 11.09.2020).

Под смесью понимается система, состоящая из нескольких компонентов, которые являются независимыми и не вступающими в реакции физической и химической природы, в результате которых бы менялись массовые доли исходных компонентов или образовывались новые компоненты. В качестве пищевой смеси в дальнейшем рассмотрим мясной фарш.

В целях управления качеством смеси, рассматривается ее модель.В общем случае задают некоторую модель смеси. Так, если Xklk-я характеристика l-го компонента (k=1,…K; l=1. L ), а Ml– массовая доля l-ого компонента , то k-я характеристика смеси может быть записана в виде аддитивной стохастической модели [1]

где – неизвестная функциональная зависимость с параметрами Pkl; Hk– ошибка или погрешность вычислений, показывающая величину отклонения расчетных значений от эмпирических данных. Тогда модель оптимизации смеси, будет определяться следующими ограничениями:

где ‑ граничные значения характеристик смеси, которые устанавливаются экспериментально или пользуясь соответствующей нормативной документацией; – функциональные критерии (биологическая ценность и себестоимость l-го компонента соответственно).

Модель (1) может быть представлена следующими видами:

где Y ‑ измеряемая физическая величина.

Это модель смеси, в состав которой входит большое число компонентов различных L типов , которые могут взаимодействовать.

Это модель смеси, в состав которой входит три (в данном случае) равноправных компонента

где i-я характеристика доминирующего компонента; – параметры модели без учёта взаимодействия компонентов; ‑ параметры модели, учитывающие взаимодействие компонентов; – помеха, обусловленная неидеальностью модели и ошибкой эксперимента.

Это модель смеси, в которой один компонент является основным, а остальные добавляются в смесь последовательно, но на свойства смеси не влияют.

Для определения коэффициентов модели смеси могут быть использованы разные методы, рассмотрим один из них – метод наименьших квадратов, суть которого продемонстрируем на модели трехкомопонентной смеси с равноправными компонентами.

Составляется несколько смесей с различными массовыми долями (n ‑ номер комбинации смеси) и при каждой n-й комбинации смеси измеряется значения физической величины Y, вычисляется значение при известных параметрах .

Применяя, например, линейное приближение зависимости поправки от массовых долей (), получим систему определяющую искомые коэффициенты:

При моделировании смеси немаловажно определить и оптимальное соотношение исходных компонентов смеси, так как качественные характеристики компонентов смеси являются параметрами управляемыми [1].

Рассмотрим пример моделирования мясного фарша. Ранее данная смесь определялась 4 компонентами, запланировано введение в состав смеси 5-го компонента (мясо птицы). Моделируемая смесь по потребительским свойствам должна соответствовать стандартам. Опорные требования (стандарты) мясного фарша определены в таблице 1; компоненты и их потребительские свойства – рисунок 1:

Стандартные требования к качественным свойствам мясного фарша [1],[2]

1. Математическая модель смеси:

x1 — оптимальное содержание 1-го компонента

x2 ‑ оптимальное содержание 2-го компонента

x3 ‑ оптимальное содержание вводимого (3-го) компонента

x4 ‑ оптимальное содержание 4-го компонента

x5 ‑ оптимальное содержание 5-го компонента

Целевая функция (себестоимость):

2. Результаты моделирования (пакет Поиск решения в Microsoft Excel)

Рисунок 1 – Шаблон решения задачи

Рисунок 2 – Окно результатов

Таким образом, получено оптимальное соотношение компонентов технологической смеси (полученного фарша), рассчитано минимальное значение его себестоимости.

Моделирование количественного соотношения компонентов смеси является важным процессом, так как качественные характеристики конечного продукта являются е параметрами неуправляемыми [3].

Библиографический список

  1. Краснов А.Е., Красуля О.Н., Большаков О.В., Шлёнская Т.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 2001. 496 с.
  2. Зеленина Л.И. Разработка и применение численных методов для комплексных программ актуальных задач пищевой промышленности.: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2006. 167с.
  3. Сысоев В.В., Матвеев М.Г., Бугаев Ю.В. Математическое моделирование детерминированных технологических систем. Учебное пособие, – Воронеж: 2004. 77 с.
  4. Комарова Н.В., Рубчинский А.А. Моделирование и оптимизация технологических систем. Учебное пособие – М.: ВЗПИ, 2000. 175 с.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:

&copy 2020. Электронный научно-практический журнал «Исследования в области естественных наук».

Источник

Моделирование рецептур пищевых продуктов и технологий их производства, теория и практика, учебное пособие, Красуля О.Н., Николаева С.В., Токарев А.В., 2015

Моделирование рецептур пищевых продуктов и технологий их производства, теория и практика, учебное пособие, Красуля О.Н., Николаева С.В., Токарев А.В., 2015.

Книга позволяет студентам освоить информационные технологии разработки моделей рецептур пищевых продуктов, методы математического программирования функционально-технологических свойств многокомпонентных рецептур, в том числе учет взаимодействия их компонентов; она написана в соответствии с Государственным образовательным стандартом.
Учебное пособие предназначено для бакалавров, магистров вузов, обучающихся по направлениям 260000 «Технология продовольственных продуктов и потребительских товаров» (260100 «Продукты питания из растительного сырья», 260200 «Продукты питания животного происхождения», 260500 «Высокотехнологичные производства пищевых продуктов функционального и специализированного назначения») и 230100 «Информатика и вычислительная техника». Оно может быть полезно студентам при выполнении курсовых и дипломных работ, аспирантам технологических, управленческих и инженерных специальностей, а также преподавателям вузов, научно-техническим и производственным специалистам отраслей АПК.

Оценка качества продукции и технологии.

Стратегическое развитие технологий в отраслях АП К зависит от эффективности научных исследований и внедрения их результатов в производство. При решении задач управления этими научными исследованиями необходимо оценивать их перспективность, определять вклад отдельных разработок в решение поставленных проблем, разрабатывать стратегию внедрения полученных результатов.
Сложность и глубина вышеперечисленных проблем требует привлечения специалистов-экспертов высшей квалификации и соответствующих трудозатрат. В связи с этим для решения задач пищевых технологий, управления научными исследованиями необходимо применение современных информационных технологий, технологий страхования рисков, экспертных систем, высококвалифицированных экспертов и инженеров познаниям.
Развитие технологических систем возможно при наличии инноваций, интенсифицирующих производство. В условиях кризисного состояния отрасли необходимо использовать только те инновации, которые, изменяя ту или иную технологию производства при ресурсных ограничениях, позволяют кратно увеличить рентабельность.
Для разработки современных прогрессивных процессов, оборудования и систем автоматизированного контроля и управления необходимы анализ, систематизация и обобщение имеющегося обширного научного и экспериментального материала. Последнее может быть достигнуто с помощью современных компьютерных средств обработки, хранения и представления информации.

Читайте также:  Питание при аденоме паращитовидной железы

Оглавление.

Введение.
Глава I. Моделирование рецептур и пищевых технологий
Глава II. Математическое моделирование рецептур и функционально-технологических свойств пищевых продуктов: модель, эксперимент, реализация.
Глава III. Моделирование органолептической оценки качества продуктов с применением методов сравнительного анализа
Глава IV. Экономические модели технологических объектов.
Глава V. Разработка гибридных экспертных систем для моделирования рецептур и управления технологиями пищевых продуктов в условиях реального производства.
Список литературы

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России. Купить эту книгу

Источник

Математическое моделирование в технологии и оценке качества пищевых продуктов Текст научной статьи по специальности « Математика»

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Бочарова-Лескина Анна Леонидовна, Иванова Елена Евгеньевна

Анализ научных исследований в области пищевых технологий показал, что математическое моделирование применяется в следующих направлениях: уточнение режимов технологических процессов, конструирование рецептур и оценка качества готовых продуктов, а также прогнозирование сроков годности новых продуктов при постановке их на производство. Наиболее актуальными при описании процессов производства пищевых продуктов являются модели многофакторного дисперсионно-регрессионного анализа с применением методов математического планирования эксперимента . В статье приведены результаты собственных исследований по разработке рецептур рыбных пресервов из комбинированных фаршей слабосозревающих и созревающих в посоле рыб. Представлены математические модели , отражающие зависимость органолептических, структурно-механических показателей и показателей созревания пресервов от технологических факторов. Смоделирован безразмерный обобщённый показатель качества фаршевых пресервов, на основании динамики которого проведена оптимизация состава фаршевой смеси. Установлено, что наилучшими в части органолептических, структурно-механических и функционально-технологических показателей являются пресервы из фарша карповых рыб, содержащего 42% мяса сельди атлантической и 4,8% соли. Разработана регрессионная модель, определяющая продолжительность срока годности рыбных пресервов широкого ассортимента в зависимости от влияющих на него факторов: температуры хранения, кислотности заливки, протеолитической активности ферментной системы мышечной ткани сырья, а также о скорости созревания рыбы, обусловленной внесением различных функционально-технологических добавок. Тестирование модели показало, что расчётные данные о сроках годности коррелируют с данными, полученными экспериментально

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Бочарова-Лескина Анна Леонидовна, Иванова Елена Евгеньевна

Mathematical mODELING in technology and quality EVALUATION of food products

The analysis of scientific research in the field of food technologies has shown that mathematical modeling is applied in the following directions: adjustment of the modes of technological processes, development of compounding and quality evaluation of ready-made products, and also prediction of shelf life of new products during launching. Models of variance and regression analysis with application of methods of mathematical planning of experiment are most relevant in describing the processes of food production. The article contains the results of our own research about creating composition of fish preserves made of combined minced of fishes, bad-ripening and ripening in salting. The mathematical models of the dependence of organoleptic, structural-mechanical characteristics and characteristics of ripening of preserves on technological factors are presented. The dimensionless generalized index of quality was modeled and the composition of minced was optimized on the basis of its dynamics. It was established, that preserves which contain 42% herring Atlantic and 4,8% salt, have the best organoleptic, structural-mechanical and ripening characteristics. The regression model was developed, which determines the shelf life of wide range of fish preserves , depending on factors affecting it: storage temperature, acidity of the fill, proteolytic activity of the enzyme system of muscle tissue and also the speed of fish ripening, caused by addition of various functional and technological additives. Testing of the model shown, that calculated data of the shelf life of fish preserves correlate with the data obtained experimentally

Текст научной работы на тему «Математическое моделирование в технологии и оценке качества пищевых продуктов»

УДК 51-74: 664+519.233.5:664.951

05.00.00 Технические науки

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ТЕХНОЛОГИИ И ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ

Бочарова-Лескина Анна Леонидовна к.т.н.

РИНЦ SPIN-код: 6421-2540 Кубанский государственный технологический университет, Краснодар, Россия bocharova. пуыта@,таИ. ты

Иванова Елена Евгеньевна д.т.н., профессор РИНЦ SPIN-код: 6555-6941

Кубанский государственный технологический университет, Краснодар, Россия eleshpak@,mail. ты

Анализ научных исследований в области пищевых технологий показал, что математическое моделирование применяется в следующих направлениях: уточнение режимов технологических процессов, конструирование рецептур и оценка качества готовых продуктов, а также прогнозирование сроков годности новых продуктов при постановке их на производство. Наиболее актуальными при описании процессов производства пищевых продуктов являются модели многофакторного дисперсионно-регрессионного анализа с применением методов математического планирования эксперимента. В статье приведены результаты собственных исследований по разработке рецептур рыбных пресервов из комбинированных фаршей слабосозревающих и созревающих в посоле рыб. Представлены математические модели, отражающие зависимость органолептических, структурно-механических показателей и показателей созревания пресервов от технологических факторов. Смоделирован безразмерный обобщённый показатель качества фаршевых пресервов, на основании динамики которого проведена оптимизация состава фаршевой смеси. Установлено, что наилучшими в части органолептических, структурно-механических и функционально-технологических показателей являются пресервы из фарша карповых рыб, содержащего 42% мяса сельди атлантической и 4,8% соли. Разработана регрессионная модель, определяющая продолжительность срока годности рыбных пресервов широкого ассортимента в зависимости от влияющих на него факторов: температуры хранения, кислотности заливки, протеолитической активности ферментной системы мышечной ткани сырья, а также о скорости созревания рыбы,

Читайте также:  Автоматизированная система оплаты питания

UDC 51-74: 664+519.233.5:664.951 Technical sciences

MATHEMATICAL MODELING IN TECHNOLOGY AND QUALITY EVALUATION OF FOOD PRODUCTS

Bocharova-Leskina Anna Leonidovna

RSCI SPIN-code: 6421-2540

Kuban State Technological University, Krasnodar, Russia

bocharova. nyura@mail. ru

Ivanova Elena Evgenyevna Dr.Sci.Tech., professor RSCI SPIN-code: 6555-6941

Kuban State Technological University, Krasnodar, Russia

The analysis of scientific research in the field of food technologies has shown that mathematical modeling is applied in the following directions: adjustment of the modes of technological processes, development of compounding and quality evaluation of ready-made products, and also prediction of shelf life of new products during launching. Models of variance and regression analysis with application of methods of mathematical planning of experiment are most relevant in describing the processes of food production. The article contains the results of our own research about creating composition of fish preserves made of combined minced of fishes, bad-ripening and ripening in salting. The mathematical models of the dependence of organoleptic, structural-mechanical characteristics and characteristics of ripening of preserves on technological factors are presented. The dimensionless generalized index of quality was modeled and the composition of minced was optimized on the basis of its dynamics. It was established, that preserves which contain 42% herring Atlantic and 4,8% salt, have the best organoleptic, structural-mechanical and ripening characteristics. The regression model was developed, which determines the shelf life of wide range of fish preserves, depending on factors affecting it: storage temperature, acidity of the fill, proteolytic activity of the enzyme system of muscle tissue and also the speed of fish ripening, caused by addition of various functional and technological additives. Testing of the model shown, that calculated data of the shelf life of fish preserves correlate with the data obtained experimentally

обусловленной внесением различных функционально-технологических добавок. Тестирование модели показало, что расчётные данные о сроках годности коррелируют с данными, полученными экспериментально

Ключевые слова: ПИЩЕВЫЕ ПРОДУКТЫ, РАЗРАБОТКА РЕЦЕПТУР, ОЦЕНКА КАЧЕСТВА, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА, СРОК ГОДНОСТИ, РЫБНЫЕ ПРЕСЕРВЫ

В пищевой промышленности в последнее время значительно расширилось применение математических методов. Это связано с усложнением технологических процессов, когда любое технически и экономически необоснованное решение приводит к значительным материальным потерям. Избежать просчетов в современных условиях производства можно, только применяя строгую количественную оценку технологических процессов, основанных на математически описанных закономерностях происходящих явлений. Перевод технологических задач в математическую форму позволяет не только уточнить существенные стороны самой задачи, но и значительно сократить время и затраты на ее решение.

Различные математические методы применяются как при изучении и оптимизации режимов и параметров различных технологических процессов [1,2,3,4,5,6], определении показателей качества разрабатываемых продуктов [7,8,9,10,11,12,13], так и при определении сроков годности готовых продуктов [14,15,16,17].

В частности, Сорокоумов И.М. в своей работе изучил влияние различных факторов (продолжительность ферментации и количество фермента) на процесс ферментативного гидролиза хрящевой ткани рыб. Оптимизацию режимов процесса гидролиза автор провёл по совокупной безразмерной характеристике, объединяющей следующие частные

Keywords: FOOD PRODUCTS, DEVELOPMENT OF COMPOUNDING, QUALITY EVALUATION, MATHEMATICAL MODEL, REGRESSION ANALYSIS, MATHEMATICAL EXPERIMENT PLANNING, SHELF LIFE, FISH PRESERVES

отклики: выход продукта, содержание хондроитинсульфата и количество образующегося аминного азота в полуфабрикатах после ферментации [1].

Язенкова Д.С. провела оптимизацию технологических параметров процесса получения структурообразователя из коллагенсодержащего костного сырья, являющегося отходами переработки промысловых рыб. Для определения рациональных режимов процесса первой варки получена и исследована математическая модель зависимости кинематической вязкости клеевого бульона от температуры и продолжительности первой варки [2].

Исследование зависимости кинетики вакуумной сушки костной ткани речных рыб от температуры греющих плит и абсолютного давления внутри сушильного аппарата представлено в работе Мажарова А.В. Автором получены математические модели этих зависимостей и на основании их исследования подобраны оптимальные режимы процесса [3].

Чернышова О.В. исследовала зависимость содержания экстрактивных и дубильных веществ в экстрактах от температуры и продолжительности процесса экстракции пряно-ароматических растений. Анализ полученных уравнений регрессии позволил подобрать рациональные режимы процесса экстракции [4].

Ибрагим К.Д. в своей работе с помощью регрессионного анализа провел исследования по определению выхода масла из плодов оливкового дерева в зависимости от следующих факторов: напряжённости электрического поля, продолжительности его воздействия, температуры и продолжительности разваривания сырья. В результате получены адекватные регрессионные модели для расчeта выхода масла в процентах от общего содержания липидов в сырье [5].

Кинетическая модель ферментативного гидролиза рыбного сырья предложена Широниной А.В. Модель представляет собой систему дифференциальных уравнений, описывающих введение ферментного

препарата в реакционную смесь многократно через равные интервалы времени, а также расход ферментного препарата вследствие его автолиза. Полученная модель позволила рассчитать параметры гидролиза при различных количествах вносимого ферментного препарата [6].

Известно, что качество пищевого продукта — это совокупность свойств продукта, обусловливающих его пригодность для удовлетворения определенных потребностей в соответствии с назначением. Качество любого пищевого продукта определяется по характерным для него свойствам — показателями качества. При разработке рецептур новых продуктов и оценке их качества также целесообразно применение математического моделирования.

Читайте также:  Рыба для питания детей 1 года

Например, Зеленина Л.С. с использованием методов квалиметрии разработала модель оценки качества сладких пастообразных плавленых сыров, объединяющую установленный перечень показателей безопасности, функциональной значимости, органолептических показателей и показателей пищевой ценности по уровням их качества и коэффициентам весомости в комплексный показатель качества:

относительные показатели качества сырных

продуктов; Сг = тах’—- расчётный коэффициент; рШ1П- минимальное

значение текущего единичного показателя, ртах и РЬа’е — соответственно его максимальное и базовое значения [7].

Запорожский А.А. в своей работе спроектировал пищевые продукты с заданными качественными характеристиками. Оптимизация параметров разрабатываемого продукта проводилась путём моделирования рецептуры

с использованием интегрального критерия сбалансированности, в качестве которого выбрана квалиметрическая мультипликативная модель вида

где di — частные критерии.

Источником данных для проектирования является база данных, реализующая многоуровневую модель рецептуры: на первом уровне находится искомая рецептурная смесь, на втором фиксируется компонент-ингредиент, на третьем — базовые элементы, на четвёртом -микропитательные вещества. Принцип моделирования заключается в нахождении максимума обобщённого критерия D при варьировании массовых долей компонентов, участвующих в моделировании рецептуры. На основании этого принципа разработана компьютерная программа «Generic 2.0», применение которой позволяет создавать рецептурные композиции, распределённые по значению интегрального критерия сбалансированности [8].

В работе Добровольской А.В. применяется регрессионное моделирование структурно-механических свойств кулинарной продукции из творога с последующей многокритериальной оптимизацией рецептур по содержанию нутриентов в смеси. Итоговым показателем качества смеси для формования изделий из творога является критерий вида:

где / (X) — целевая функция оптимизации количественного состава X

рецептурной смеси. На основании рассчитанных значений показателя качества определяются параметры рецептурных модулей [9].

Матковская М.В. на этапе обоснования рецептур желейных изделий из рыбного сырья по количеству вносимых функциональных добавок использовала математическое моделирование с применением планирования

эксперимента по центральному ортогональному композиционному плану. В качестве факторов, определяющих функциональность готовой продукции, были выбраны массовые доли добавок и количество высушенных биокомпонентов. В качестве параметра оптимизации выступила органолептическая оценка готовой продукции. На основании исследования полученных регрессионных моделей были определены оптимальные дозировки вносимых функциональных добавок [10].

В работе Бакаевой И.А. при разработке технологии хлеба повышенной пищевой ценности с использованием специальных растительно-сырьевых заквасок построены и исследованы математические модели зависимости функциональных характеристик (объём выброженного теста, его удельный объём и пористость хлеба) от таких факторов, как влажность теста и дозировка хмелевой композиции. На основании исследования полученных моделей подобраны оптимальные значения факторов [11].

Состав плавленого сыра, обогащённого икрой и молоками балтийских рыб, оптимизирован Лютовой Е.В. Параметром оптимизации выступила обобщённая характеристика, включающая следующие частные отклики: органолептическую оценку готового продукта, предел текучести, динамическую вязкость и массовую долю влаги. Получены математические модели, связывающие качество обогащённого плавленого сыра (ОПС) с дозировками икры и (или) молок салаки и питьевого молока. С учётом полученных данных разработаны рецептуры ОПС [12].

Проанализировав возможности математических методов для решения различных технологических задач, мы применили математическое моделирование при разработке рецептур и оценке качества пресервов из комбинированных фаршей слабосозревающих и созревающих в посоле рыб [13].

Проблема использования слабосозревающих видов рыб для производства пресервов может быть решена путем применения коммерческих ферментных препаратов или препаратов, полученных из внутренностей хорошо созревающих рыб, а также с помощью интенсификации собственной ферментной системы рыб различными приемами и методами. Нами было выдвинуто предположение, что сочетание двух видов рыбного сырья, созревающего в посоле (сельдь тихоокеанская) и слабосозревающего (карп, толстолобик) в виде фаршевых изделий из комбинированного фарша позволит не только улучшить реологические свойства, как было установлено исследованиями ряда ученных при производстве кулинарных изделий, но и позволит повысить способность к созреванию пресервов из слабосозревающего сырья, а также получить продукт с высокой пищевой ценностью, хорошими органолептическими показателями, привычным для потребителей «селедочным букетом» и невысокой стоимостью.

Опытным путём было установлено, что факторами, значимо влияющими на скорость созревания пресервов, структурно-механические и органолептические показатели фаршевых изделий, являются: X, (10% Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

помощью функции к(Т), где к — рост микроорганизмов, подчиняющийся

Для молочных и других скоропортящихся продуктов, основным параметром качества которых является рост микрофлоры, довольно успешно применяются модели микробного роста, где за основу взято уравнение Аррениуса или уравнение Ратковского [14]. В работе [15] описана концепция математического моделирования микробиологической обсемененности охлажденной рыбы с использованием коэффициента Моно.

Роговым И.А. показана связь срока годности биоферментированных молочных продуктов с осмотическими условиями и степенью активности воды аа. При исследовании стойкости в хранении кисломолочных продуктов, полученных на основе биологического сквашивания, была установлена тесная корреляционная связь с коэффициентом корреляции г > 0,95 между сроком их годности, значением ат и значением

осмотического давления продукта [16].

Модели многофакторного дисперсионно-регрессионного анализа с применением методов математического планирования эксперимента позволяют учитывать одновременно микробиологические, органолептические и физико-химические показатели при определении сроков годности пищевых продуктов.

Используя разработанную нами ранее концепцию [17], мы построили регрессионную модель, осуществляющую прогноз срока годности рыбных пресервов широкого ассортимента. Средствами дисперсионного анализа нами было установлено, что факторами, оказывающими значимое влияние на продолжительность срока годности рыбных пресервов, являются: температура хранения Т (0С), кислотность заливки К (%), показатель протеолитической активности мышечного белка

рыбы р(ед.) и скорость созревания мяса рыбы и (град.). В области изменения указанных факторов

‘ -8 Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Источник