BE1025144B1

BE1025144B1 - Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung

Info

Publication number: BE1025144B1
Application number: BE2017/5625A
Authority: BE
Inventors: Min Zhang; Lin Wang; Zhen Chen; Xinchao Si
Original assignee: Jiangnan University; Jiangnan University (Yangzhou) Food Biotechnology Institute
Priority date: 2017-09-05
Filing date: 2017-09-05
Publication date: 2018-11-13

Abstract

Ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung gehört zu dem Bereich Lebensmittelkonservierung. Bei der vorliegenden Erfindung wird unter Verwendung einer Niederfeld- NMR-Spektroskopie und einer elektronischen Nase als Hauptmessmittel auf der Grundlage eines RBF-Neuronennetzmodells, das anhand der Relaxationsspektrumsdaten, der Geruchsänderungsdaten und der Daten über flüchtige Basenstickstoffe (TVB-N) des konditionierten aquatischen Produkts eingerichtet wird, unter Beobachtung der Signale des NMR- Spektrometers und der elektronischen Nase im Zuge der Kühllagerung des konditionierten aquatischen Produkts eine Feststellung über den Grenzwert der Haltbarkeitsdauer des konditionierten aquatischen Produkts durch Analyse der Relaxationszeit und Geruchsänderung des aquatischen Produkts während der Kühllagerung ermöglicht. Die vorliegende Erfindung zeichnet sich vorteilhafterweise durch einfache Analyse, geringe Menge verwendeter Probe, hohe Genauigkeit, kurze Dauer, niedrige Kosten und leichte Anwendungsverbreitung aus. Mit einem der vorliegenden Erfindung ähnlichen Verfahren können eine entsprechende Datenbank und ein Vorhersagemodell für andere Fleischprodukte eingerichtet werden, um eine genaue Vorhersage des Grenzwerts der Haltbarkeitsdauer im Zuge der Kühllagerung zu verwirklichen.

Description

Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der

Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung

Gebiet der Erfindung

Die vorliegende Erfindung betrifft ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur

Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung, das zur Feststellung des Endpunkts von der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung dient und zu dem Bereich Lebensmittelkonservierung gehört.

Technischer Hintergrund

In den letzten Jahren stellt man steigende Anforderung an die Feststellungsgenauigkeit für die Haltbarkeitsdauer konditionierter aquatischer Produkte, um sich anschaulich und schnell über die Frische aquatischer Produkte zu verschiedenen Lagerzeiten zu informieren. Angesichts solcher Anforderung sind die Sicherheit und Genauigkeit der Haltbarkeitsdauer aquatischer Produkte bereits zu einem Zentrum der Aufmerksamkeit geworden.

Verfahren zur Beurteilung der Frische aquatischer Produkte umfassen eine Beurteilung durch Sinnesorgan, Analyse der Zersetzungsprodukte sowie Verschmutzung durch Bakterien, usw. Dabei lässt sich eine Sinnesorganprüfung zur Beurteilung der Frische aquatischer Produkte einfach durchführen, wobei jedoch aufgrund der Subjektivität eine genaue Feststellung nicht möglich ist, während eine physikalische und chemische Überprüfung komplizierte Vorgänge erfordert und zu lange Zeit in Anspruch nimmt, so dass die Anforderung an schnelle Vor-Ort-Prüfung bei großen Chargen nicht erfüllt werden kann. Daher ist eine Anwendung eines schnellen und effektiven zerstörungsfreien Prüfverfahrens zur Vorhersage der Haltbarkeitsdauer konditionierter aquatischer Produkte von großer Bedeutung.

Als neu entstehendes modernes Analyseinstrument ist eine elektronische Nase ein elektronisches System, das unter Verwendung des Ansprechspektrums einer Gassensor-Matrix Gerüche erkennt und sich vorteilhafterweise durch günstige Preise, einfache Bedienung, hohe Portabilität und Sensitivität auszeichnet, wobei ihre Fähigkeit zu kontinuierlicher und ununterbrochener Überwachung der Geruchsänderung aquatischer Produkte ein hervorragenderes Merkmal darstellt. Daher gewinnt sie zunehmende Aufmerksamkeit auf dem Gebiet der Geruchsanalyse für Lebensmittel und findet somit breite Anwendung. Jedoch weicht die begrenzte Anzahl von Sensoren einer elektronischen Nase erheblich von der Anzahl der menschlichen Geruchsnervenzellen ab und aufgrund befestigter Sensormatrix ist ein Auswahl unterschiedlicher Sensoren in Abhängigkeit konkreter Prüflinge nicht möglich, weshalb ein elektronische Nase allein nicht alle Information der Lebensmittel umfassen kann und eine Analyse in Kombination mit Daten anderer Analyseinstrumente wie z.B. Lichtspektrum und NMR-Spektroskopie benötigt wird, wobei eine Probenprüfung mittels von Niederfeld-NMR-Spektroskopie sich durch einen schnellen, zerstörungsfreien und rechtzeitigen Vorgang ohne Verwendung chemischer Reagenzien sowie günstige Kosten auszeichnet, gegenüber anderen Prüftechnologien große Vorteile aufweist und somit breite Anwendung auf vielen Gebieten findet. Die Verwendung der Geruchserfassung mittels einer elektronischen Nase in Kombination mit der Niederfeld-NMR-Spektroskopie zur Überwachung der Qualitätsveränderung aquatischer Produkte ermöglicht eine effektive Integration und gegenseitige Verifizierung einer dynamischen Überwachung und einer schnellen Prüfung für die Qualitätsveränderung von Lebensmittel und kann durch Einrichten eines Modells unter Verwendung der beiden schnellen Prüfverfahren eine schnelle Feststellung verbleibender Haltbarkeitsdauer von Lebensmittel verwirklichen kann.

Zurzeit umfassen die Forschungsverfahren zur Vorhersage der Haltbarkeitsdauer eines aquatischen Produkts vor allem zwei Arte. Bei der ersten Art von Verfahren wird ein auf Temperatur basiertes Dynamik-Vorhersagemodel eingesetzt, wobei also ohne Berücksichtigung konkreter chemischer Veränderung im Zuge der Qualitätsveränderung konditionierter aquatischer Produkte lediglich durch eine Korrelationsanalyse ein Beziehungsmodell für die Lagerungstemperatur und die ganzheitliche Qualitätsveränderung aquatischer Produkte, umfassend die Arrhenius-Gleichung, die WLF (Williams-Landel-Ferry)-Gleichung und das Z-Wert-Modell, untersucht wird, wobei die Arrhenius-Gleichung am häufigsten eingesetzt wird. Die Arrhenius-Gleichung unterliegt keiner Begrenzung durch die Lagerungstemperatur und kann bei Normaltemperatur oder hoher Temperatur die Erprobung beschleunigen und Daten erfassen, wonach durch Extrapolation die Haltbarkeitsdauer bei einer niedrigeren Temperatur ermittelt wird. Trotz der Möglichkeit zu unmittelbarer Modellierung und einer geringen Anzahl an Systemfehlern bei einem derartigen Verfahren findet das Vorhersagemodell nur begrenzte Anwendung. Bei der zweiten Art von Verfahren wird auf der Grundlage chemischer oder mikrobiologischer Schlüsselindikatoren der Produktqualität das ganzheitliche Veränderungsgesetz der Qualität aquatischer Produkte während der Lagerung untersucht und ein Modell eingerichtet, um eine Vorhersage verbleibender Haltbarkeitsdauer zu ermöglichen. Ein derartiges Verfahren ermöglicht ein Auswählen von Beurteilungskriterien in Abhängigkeit der Arte der Lebensmittel und bietet ein Vorhersagemodell mit hoher Genauigkeit und breiter Anwendung.

Xie Jing, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201410394531.3) offenbarte ein Verfahren zum Einrichten eines Vorhersagemodells für die Haltbarkeitsdauer von Karauschen unter Verwendung von TBA. Bei einem derartigen Verfahren werden die Beurteilung durch Sinnesorgan bei unterschiedlichen Temperaturen und die Veränderung des TBA (Thiobarbitursäure)-Werts von Karauschen mit der Verlängerung der Lagerzeit untersucht und ein Vorhersagemodell für die Haltbarkeitsdauer von Karauschen anhand von TBA unter Verwendung der Arrhenius-Gleichung eingerichtet. Obwohl ein derartiges Dynamik-Modell bei der Qualitätsvorhersage aquatischer Produkte häufig eingesetzt wird, weist das Modell einen großen Vorhersagefehler bei einer langen Kühllagerungszeit aquatischer Produkte auf. Hingegen ermöglicht das bei der vorliegenden Erfindung verwendete RBF-Neuronnetzmodell eine schnellere und angemessenere Datenerfassung, einen wirklichkeitsgetreueren Analysenmodus und ein schnelleres und genaueres Vorhersageergebnis.

Xie Jing, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201510237877.7) offenbarte ein Modell zum Vorhersagen der Haltbarkeitsdauer von Thunfisch. Bei dieser Erfindung wird durch Untersuchung eines bei unterschiedlicher Temperatur gelagerten Thunfisches und Ermittlung des Veränderungsgesetztes des Rotwerts a*, des %-Gehalts des Metmyoglobins, des K-Werts des Frische-Indikators, des Werts flüchtiger Basenstickstoffe (TVB-N), der Menge von Mikroorganismen und der von Sinnesorgan wahrgenommenen Qualität des Thunfisches mit der Zeit ein Dynamik-Modell für die Qualitätsveränderung von Thunfisch bestimmt und Anhand des K-Werts des Qualitätsindikators und des Werts flüchtiger Basenstickstoffe (TVB-N) des Thunfisches ein Vorhersagemodell für die Haltbarkeitsdauer von Thunfisch eingerichtet, wobei ein derartiges Modell eine schnelle und effektive Vorhersage verbleibender Haltbarkeitsdauer von Thunfisch innerhalb eines

Temperaturbereichs von 269 K bis 285 K ermöglicht. Obwohl eine höhere Anzahl gewählter Indikatoren für die Qualitätsveränderung zu einem genaueren Vorhersageergebnis der Haltbarkeitsdauer beiträgt, werden jedoch komplizierte Erfassungsaufgaben, hoher manueller Aufwand, zahlreiche Ressourcen und viel Zeit benötigt, so dass die Anforderung an schnelle und zerstörungsfreie Prüfung nicht erfüllt werden kann. Bei der vorliegenden Erfindung werden die Niederfeld-NMR-Spektroskopie und die elektronische Nase als Ersatz der meisten chemischen und physikalischen Indikatoren gewählt, wobei neben kurzer Prüfzeit und hoher Wiederholbarkeit der Prüfung keine Begrenzung hinsichtlich der Form, Größe und des Zustands der Probe vorliegt.

Dong Qingli, et al. (Patentanmeldungsnummer: 200810034916.3) offenbarte ein auf BP-Neuronnetz basiertes Verfahren zur Vorhersage der Sinnesorgan-Beurteilung der Textur geräucherter und gekochter Würste. Bei einem derartigen Verfahren kann durch genaue Werte, die von Instrumenten erfasst werden, eine Vorhersage unter Verwendung objektiver mechanischer Erfassung als Eingabe mittels eines Computersystem zum Ausgeben subjektiver Sinnesorgan-Beurteilung ermöglicht, wobei neben Verringern manuellen Aufwands und Ausschließen der Störung durch menschliche subjektive Faktoren eine schnelle und genaue rechtzeitige Feststellung über Texturindikatoren geräucherter und gekochter Würste und somit eine vollständige oder teilweise Ersetzung einer Sinnesorgan-Beurteilung durch mechanische Erfassung verwirklicht werden können. Das RBF-Neuronnetz-Vorhersagemodell, das in der vorliegenden Erfindung verwendet wird, stellt ein effizienteres künstliches Feedforward-Neuronnetz dar und weist die Merkmale optimaler Annäherungsleistung und globalen Optimums, welche Merkmale bei BP-Neuronnetz fehlen, sowie einfachen Aufbau und schnellere Teachings-Geschwindigkeit auf. In Kombination mit der Niederfeld-NMR-Spektroskopie und der elektronischen Nase, die genauere Erfassung ermöglichen, liefert das endgültige Modell vorausgesagte Werte, die den Erprobungswerten bereits sehr ähnlich sind.

Li Xiunan, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201510097111.3) offenbarte ein Verfahren zur Ermittlung der Verkleisterungszeit unter Verwendung der Niederfeld-NMR-Spektroskopie. Diese Erfindung verwendet eine CPMG-Folge zur Ermittlung des NMR-Dämpfungsverlaufs eines Hydrogels bei einer bestimmten Temperatur zu verschiedenen Heizzeiten, wobei unter Verwendung einer Multi-Exponent-Gleichung eine Anpassung erfolgt, um eine T2-Verteilungskurve zu erhalten, wobei der gewichtete Durchschnitt des zu jedem Zeitpunkt dem Wasser innerhalb des Hydrogels entsprechenden T2-Verteilungsspitzenwerts berechnet und ein Zeit-Verlauf des T2-Werts erstellt wird, wobei unter Verwendung eines doppelt linearen Regressionsmodells eine Anpassung des T2-t-Verlaufs erfolgt, um die Lösung-Hydrogel-Umwandlungszeit des Systems zu ermitteln und die Verkleisterungszeit zu erhalten. Somit wird ein neues Verfahren zu einfacher, schneller und zerstörungsfreier Ermittlung der Verkleisterungszeit bereitgestellt. Bei dieser Erfindung wird ein einfaches doppelt lineares Regressionsmodell als Anpassungsparameter verwendet, ohne ein Vorhersagemodell bezüglich der Eigenschaft des Materials anhand einer Niederfeld-NMR-Datenbank einzurichten, was zu einem großen Systemfehler führt. Hingegen weist das erfindungsgemäß verwendete RBF-Neuronnetzmodell eigenartige nichtlineare, anpassungsfähige Informationsverarbeitungsfähigkeit auf und zeichnet sich vorteilhafterweise durch Selbstlernfunktion, Assoziativspeicherfunktion und schnelle Suche nach optimaler Lösung aus, wobei die Niederfeld-NMR-Daten und die Daten elektronischer Nase den TVB-N-Werten eins-zu-eins zugeordnet werden können und somit der Systemfehler erheblich verringert wird.

Wang Xin, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201210435185.X) offenbarte ein Niederfeld-NMR-Prüfverfahren für die Verwendungsgrenze des Sojaöls bei Braten. Bei einem derartigen Verfahren wird mittels einer Niederfeld-NMR-Analyse das Veränderungsgesetz der Mehrkomponenten-Relaxationszeit des Sojaöls analysiert, wobei ein mathematisches Modell bezüglich der Daten der Mehrkomponenten-Relaxationszeit und der gesamten polaren Verbindungen (TDC) eingerichtet und somit eine genaue Feststellung über die Verwendungsgrenze des Sojaöls bei Braten ermöglicht wird. Jedoch wird bei dieser Verwendung ein multivariables lineares Regressionsanalyseverfahren eingesetzt, so dass die Herstellung eines komplizierten, nichtlinearen Verhältnisses in Abhängigkeit der Merkmale zweier Gruppen von Daten nicht möglich ist und das eingerichtete Modell den Oxidationszustand des Sojaöls nach Braten nicht wahrheitsgetreu widerspiegeln kann. Hingegen ermöglicht die Selbstlernfunktion des Neuronnetzmodells bei der vorliegenden Erfindung eine kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit des Vorhersagemodells bei Verwendung, was bei herkömmlichen Regressionsmodellen nicht möglich ist.

Chen Lei, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201510111292.0) offenbarte ein Verfahren zur Identifizierung echten Honigs anhand einer H-NMR-Spektroskopie in Kombination mit Partial-Least-Square-Verfahren. Bei dieser Erfindung werden zunächst eine Datenbank reinen Honigs und eine Datenbank verfälschten Honigs aus Sirup und dann ein Identifizierungsmodell eingerichtet, welches Identifizierungsmodell sich einer

Zuverlässigkeitsprüfung unterzieht, wobei schließlich eine Identifizierung der zu prüfenden Honigproben erfolgt. Die Niederfeld-NMR-Spektroskopie mit hoher Zuverlässigkeit und Genauigkeit sowie einfacher Bedienung ermöglicht die Behandlung zahlreicher Proben innerhalb einer kurzen Zeit, womit verdächtige Honigproben unter Ausschluss subjektiver Faktoren und manueller Fehler schnell ausgefiltert werden können. Bei der Anwendung der Niederfeld-NMR-Spektroskopie auf dem Gebiet Lebensmittelwissenschaft wird durch Erfassung der Relaxationszeit eine bessere Einsicht in den Kombinationszustand der mobilen Phase einschließlich des Wassers und der Festphase einschließlich organischer Stoffe in Lebensmittel sowie in die Struktur und den chemischen bzw. physikalischen Zustand der Lebensmittel ermöglicht, wobei in Kombination mit chemischen Indikatoren des Produkts ein genaues Vorhersagemodell erhalten wird.

Chen Xiaoe, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201511031019.3) offenbarte ein Verfahren zur Ermittlung des Verderbungsgrads des Thunfischöls im Zuge der Lagerung anhand einer Analyse mit einer elektronischen Nase. Bei dieser Erfindung wird mittels einer elektronischen Nase flüchtiger Geruch des Thunfischöls im Zuge der Lagerung untersucht, wobei unter Verwendung einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) und einer linearen Diskriminanzanalyse (LDA) Fischölproben mit unterschiedlichen Lagerzeiten voneinander unterschieden werden und anhand eines Partial-Least-Square-Verfahrens (PLS) ein Vorhersagemodell bezüglich der Säurezahl und der Peroxidzahl eingerichtet wird, um somit das Verderbungsgrad des Thunfischöls im Zuge der Lagerung effizient zu ermitteln. Gegenüber dem Stand der Technik zeichnet sich die Erfassung mit elektronischer Nase vorteilhafterweise durch einfache Bedienung, kurze Erfassungszeit und hohe Erfassungseffizienz aus. Die Anwendung elektronischer Nase in mehreren häufig eingesetzten Vorhersagemodellen bei dieser Erfindung bietet eine gute Idee für Modell-basierte Vorhersage mit elektronischer Nase. Bei der vorliegenden Erfindung erfolgt unter Verwendung einer elektronischen Nase und der NMR-Spektroskopie in Kombination mit dem TVB-N-Wert aquatischer Produkte eine Vorhersage anhand eines RBF-Neuronnetzmodells, wobei der relative Fehler des Vorhersageergebnisses für aquatische Produkte unter 1% liegt.

Hui Guohua, et al. (Patentanmeldungsnummer: 201210013547.6) offenbarte ein Verfahren zur Erfassung der Frische von Graskarpfen mittels einer elektronischen Nase. Bei dieser Erfindung wird eine Sensormatrix der elektronischen Nase dem von einer Graskarpfenprobe abgegebenen Gas ausgesetzt, wodurch eine Veränderung der elektrischen

Leitfähigkeit der jeweiligen Sensoren bewirkt wird, welche Veränderung im Zusammenhang mit der Art und Konzentration des Sensor-spezifischen Gases steht, wobei eine derartige gegenseitige Beziehung als Basis zur Identifizierung der Information der Prüflinge dienen kann. Die Sensoren wandeln das eingegebene Gas jeweils in ein elektrisches Signal um und das Ansprechen mehrerer Sensoren als Reaktion auf ein Gas ein Ansprechspektrum der Sensormatrix für diesen Geruch bildet, wobei für jedes Gas ein charakteristisches Ansprechen besteht. Anhand charakteristischen Ansprechens mehrerer Sensoren lassen sich die Art und Konzentration des Gases bestimmen, um eine Erfassung der Frische von Graskarpfen zu ermöglichen. Bei der vorliegenden Erfindung wird unter Verwendung einer elektronischen Nase in Kombination mit Niederfeld-NMR-Spektroskopie eine nichtlineare Beziehung zwischen den beiden Daten und dem TVB-N-Wert hergestellt, um eine Einsicht in das Veränderungsgesetz des Wassers, Geruchs und der chemischen Indikatoren aquatischer Produkte im Zuge der Lagerung und somit eine genauere Vorhersage des Endpunkts der Haltbarkeitsdauer konditionierter aquatischer Produkte zu ermöglichen.

Tu Kang, et al. (Patentanmeldungsnummer: 200910183546.4) offenbarte ein Verfahren zur Erfassung der Frische der Eier mittels eines Gassensors. Bei einem derartigen Verfahren werden durch Aufnahme eines Kennwerts Sn des Sensors elektronischer Nase als Indikator in ein Vorhersagemodell für die Haltbarkeitsdauer der Eier oder ein Vorhersagemodell für das Frischegrad der Eier jeweils die Haltbarkeitsdauer der Eier bei einer Temperatur von 20°C und einer relativen Feuchte von 70% bzw. das zerstörungsfrei erfasste Frischegrad der Eier erhalten. Jedoch wird bei dieser Erfindung als Frischemodell ein typisches empirisches Modell eingesetzt, wobei angesichts unterschiedlicher Nährstoffgehalte und Lagerbedingungen ein Frische-Modellsystem, das sich aus automatischer Anwendung eines empirischen Modells ergibt, einen nicht unwesentlichen Systemfehler aufweist. Hingegen erfolgen wiederholte Teaching-Vorgänge anhand einzelner Gruppen von Daten der jeweiligen Indikatoren des Produkts bei dem erfindungsgemäß eingesetzten Modell, so dass das erhaltene RBF-Neuronnetzmodell der Beschränkung klassischer Modelle und linearer bzw. nichtlinearer Regression nicht unterliegt und somit der vorausgesagte Wert dem Erprobungswert näher liegt, wodurch eine schnelle Einsicht in die Produktqualität und deren Veränderungsgesetz zu verschiedenen Lagerzeiten ermöglicht.

Offenbarung der Erfindung

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung bereitzustellen, das die

Niederfeld-NMR-Spektroskopie und die Erfassung mittels einer elektronischen Nase mit dem TVB-N-Wert konditionierter aquatischer Produkte kombiniert und unter Verwendung eines RBF-Neuronnetzmodells das Veränderungsgesetz de Qualität aquatischer Produkte untersucht, wobei es sich durch ausreichende Angemessenheit und Genauigkeit auszeichnet und kann bei genauer Vorhersage verbleibender Haltbarkeitsdauer konditionierter aquatischer Produkte eingesetzt werden, um eine Beherrschung des Nährstoffzustands und der Frische konditionierter aquatischer Produkte zu ermöglichen, wobei eine theoretische Referenz für die Forschung der Konservierungstechnologie und des Haltbarkeitsdauer-Vorhersagemodells anderer aquatischer Produkte zur Verfügung gestellt wird.

Erfindungsgemäß wird die Aufgabe gelöst durch ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung, welches folgende Schritte umfasst: Platzieren eines konditionierten aquatischen Produkts innerhalb einer Niederfeld-NMR-Arbeitskammer, Erfassen der T23-Verschiebung des konditionierten aquatischen Produkts, schnelle Erfassung des Geruches der Probe mittels einer elektronischen Nase, Berechnen des gewichteten Spitzenwerts des T23-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase und Ermittlung der Änderung des TVB-N-Werts des konditionierten aquatischen Produkts zu verschiedenen Lagerzeiten mittels des Semimikro-Kjedldahl-Verfahrens zur Stickstoffbestimmung. Heranziehen des TVB-N-Werts, des gewichteten Spitzenwerts des T2-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase als Eingangsschicht und Ausgeben eines Vorhersagemodells für die Haltbarkeitsdauer des konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung mittels eines RBF-Neuronennetzes nach wiederholten Berechnungen über ein Matlab-Programmiersoftware. Schließlich erfolgen TVB-N-Wert-, Niederfeld-NMR- und elektronische Nasenerfassung an dem zu prüfenden konditionierten aquatischen Produkt, um die jeweiligen Erprobungswerte zu erhalten und die anhand des RBF-Neuronenneztes vorausgesagten Werte mit den Erprobungswerten zu vergleichen, wobei der relative Fehler des Vorhersageergebnisses eines derartigen Neuronnetz-Vorhersagemodells für konditionierte aquatische Produkte unter 1% liegt.

Vorteilhafte Auswirkungen der vorliegenden Erfindung: 1) Das Verfahren zum Vorhersagen des Endpunkts der Haltbarkeitsdauer konditionierter aquatischer Produkte anhand eines RBF-Neuronnetzes simuliert das Feststellungssystem eines menschlichen Gehirns und verarbeitet Daten mit einem hochpräzisen und echtzeitigen Modus, was zu einer schnellen, genauen und echtzeitigen Erfassung beiträgt, wobei gegenüber herkömmlichen Vorhersagemodellen ein geringerer Vorhersagefehler, eine höhere Vorhersagegenauigkeit und umfassendere erhaltene Information ermöglicht werden. 2) Die Verwendung der Niederfeld-NMR-Spektroskopie und einer elektronischen Nase als Erfassungsmittel für die Qualität aquatischer Produkte bei der vorliegenden Erfindung ermöglicht eine hohe Erfassungsgenauigkeit, eine schnelle und zerstörungsfreie Erfassung und günstige Kosten und kann die Anforderung an schnelle und genaue Erfassung bei großen Chargen von Proben erfüllen. 3) Das RBF-Neuronnetzmodell in Kombination mit Niederfeld-NMR-Spektroskopie und elektronischer Nase ermöglicht die Herstellung einer nichtlinearen

Abbildungsbeziehung zwischen der longitudinalen Relaxationszeit der

Niederfeld-NMR-Spektroskopie, dem durch elektronische Nase erfassten Geruch und dem TVB-N-Wert als chemischer Indikator des konditionierten aquatischen Produkts, ohne ein genaues mathematisches Modell zu benötigen, und verwirklicht eine schnelle Erfassung verbleibender Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung unter Ausschluss einiger Mängel und Beschränkung bei Erprobungsvorgang, wodurch eine schnelle und genaue simulierende Vorhersage unmittelbar ermöglicht wird.

Darstellung der Abbildungen

Es zeigt FIG 1den T2-Verlauf eines konditionierten aquatischen Produkts.

Konkrete Ausführungsformen

Nachfolgend wird unter anhand konkreter Ausführungsbeispiele auf die vorliegende Erfindung näher eingegangen, wobei solche Ausführungsbeispiele lediglich einer Beschreibung der Erfindung dienen, ohne den Umfang der Erfindung einzuschränken.

Erstes Ausführungsbeispiel: Ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur

Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten Surimi-Produkts bei Kühllagerung

Zunächst wird ein gefrorenes Surimi mit einem Gewichtsanteil von 10% nach Abtauung unter Hinzufügung von Speisesalz mit einem Gewichtsanteil von 0,5% für 15 Minuten fein zermahlt, wonach unter Beigabe von Sojaöl mit einem Gewichtsanteil von 6%, Eiweiß mit einem Gewichtsanteil von 6%, Sojaprotein mit einem Gewichtsanteil von 7%, Kartoffelmehl mit einem Gewichtsanteil von 5% und Eiswasser ein weiteres Zermahlen für 5 Minuten zur Durchmischung erfolgt, wobei schließlich das Gemisch in einem Dämpfer bei 100°C für 15 Minuten gedämpft wird, um somit ein konditioniertes Surimi-Produkts zu erhalten, das bei einer Temperatur von 0°C bis 4°C gelagert wird. Die Erfassung erfolgt wie folgt: zunächst wird die Veränderung des TVB-N-Werts des konditionierten Surimi-Produkts nach verschiedenen Lagerzeiten erfasst und eine Erfassung erfolgt mittels der Niederfeld-NMR-Spektroskopie und einer elektronischen Nase, wobei ein gewichteter Spitzenwerts des T2-Verlaufs und ein S1-Wert der elektronischen Nase berechnet werden. Dann wird unter Verwendung des TVB-N-Werts, des gewichteten Spitzenwerts des T2-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase als Eingangsschicht ein Vorhersagemodells für die Haltbarkeitsdauer des konditionierten aquatischen Produkts mittels eines RBF-Neuronennetzes nach wiederholten Berechnungen über ein Matlab-Programmiersoftware ausgegeben. Schließlich erfolgen eine TVB-N-Wert-, Niederfeld-NMR- und elektronische Nasenerfassung an dem zu prüfenden Surimi-Produkt, um die jeweiligen Erprobungswerte zu erhalten und die anhand des RBF-Neuronenneztes vorausgesagten Werte mit den Erprobungswerten zu vergleichen, wobei aufgrund komplizierter Zusammensetzung des Surimi-Produkts der T23-Wert der Niederfeld-NMR-Spektroskopie leicht gestört wird und trotzdem der relative Fehler innerhalb von 3% gesteuert werden kann, wobei nach Lagerung für 45 Tage das RBF-Modell einen vorausgesagten TVB-N-Wert von 13,4 mg/100 g ausgibt, der das Kriterium für Frische ersten Grads (13 mg/100 g) überschreitet, und nach Lagerung für 162 Tage das RBF-Modell einen vorausgesagten TVB-N-Wert von 31,7 mg/100 g ausgibt, der das Kriterium für Frische zweiten Grads (30 mg/100 g) überschreitet, so dass die Haltbarkeitsdauer des konditionierten Surimi-Produkts abgelaufen ist.

Zweites Ausführungsbeispiel: Ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer konditionierter Graskarpfenwürfel bei Kühllagerung

Zunächst wird ein frischer Graskarpfen gewaschen und in Würfel zerkleinert, wonach die rohen Fischwürfel nach Abtropfen mit einer Würzflüssigkeit getränkt und danach auf einem Teller bei einer Temperatur von 100°C bis 125°C gar gekocht, wobei schließlich die gekochten Fischwürfel in Plastiktüten verpackt und kühlgelagert (bei 0°C bis 4°C) werden. Die Veränderung des TVB-N-Werts der konditionierten Graskarpfenwürfel nach verschiedenen Lagerzeiten wird erfasst und eine Erfassung erfolgt mittels der Niederfeld-NMR-Spektroskopie und einer elektronischen Nase, wobei ein gewichteter Spitzenwerts des T2-Verlaufs und ein S1-Wert der elektronischen Nase berechnet werden. Dann wird unter Verwendung des TVB-N-Werts, des gewichteten Spitzenwerts des T2-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase als Eingangsschicht ein Vorhersagemodells für die Haltbarkeitsdauer mittels eines RBF-Neuronennetzes nach wiederholten Berechnungen über ein Matlab-Programmiersoftware ausgegeben. Schließlich erfolgen eine TVB-N-Wert-, Niederfeld-NMR- und elektronische Nasenerfassung an dem zu prüfenden aquatischen Produkt, um die jeweiligen Erprobungswerte zu erhalten und die anhand des RBF-Neuronenneztes vorausgesagten Werte mit den Erprobungswerten, wobei mit einem Korrelationskoeffizient von bis zu 0,995 der relative Fehler bei 1% gesteuert werden kann. Nach Lagerung für 66 Tage gibt das RBF-Modell einen vorausgesagten TVB-N-Wert von 14,1 mg/100 g aus, der das Kriterium für Frische ersten Grads (13 mg/100 g) überschreitet, während nach Lagerung für 213 Tage das RBF-Modell einen vorausgesagten TVB-N-Wert von 30,9 mg/100 g ausgibt, der das Kriterium für Frische zweiten Grads (30 mg/100 g) überschreitet, so dass die Haltbarkeitsdauer der konditionierten Graskarpfenwürfel abgelaufen ist.

Drittes Ausführungsbeispiel: Ein kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer konditionierter Garnelen bei Kühllagerung

Zuerst werden weiße Garnelen (Litopenaeus vannamei) gewaschen, um Schlamm und andere Verunreinigungen zu entfernen, und dann in Wasser gekocht, wobei die Anzahl der Garnelen so bestimmt wird, dass sie völlig in Wasser getaucht sind, wobei 2 bis 4 Minuten nach dem Sieden die weißen Garnelen herausgeschöpft, gekühlt, abtropfen gelassen, gewogen und in Tüten vakuumverpackt werden, um somit ein konditioniertes Garnelenprodukt zu erhalten, das dann bei einer Temperatur von 0°C bis 4°C kühlgelagert wird. zunächst wird die Veränderung des TVB-N-Werts der konditionierten Garnelen nach verschiedenen Lagerzeiten erfasst und eine Erfassung erfolgt mittels der Niederfeld-NMR-Spektroskopie und einer elektronischen Nase, wobei ein gewichteter Spitzenwerts des T2-Verlaufs und ein S1-Wert der elektronischen Nase berechnet werden. Dann wird unter Verwendung des TVB-N-Werts, des gewichteten Spitzenwerts des T2-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase als Eingangsschicht ein Vorhersagemodells für die Haltbarkeitsdauer des konditionierten aquatischen Produkts mittels eines RBF-Neuronennetzes nach wiederholten Berechnungen über ein Matlab-Programmiersoftware ausgegeben. Schließlich erfolgen eine TVB-N-Wert-, Niederfeld-NMR- und elektronische Nasenerfassung an den zu prüfenden Garnelen, um die jeweiligen Erprobungswerte zu erhalten und die anhand des RBF-Neuronenneztes vorausgesagten Werte mit den Erprobungswerten zu vergleichen, wobei der relative Fehler bei 1% gesteuert werden kann. Nach Lagerung für 38 Tage gibt das RBF-Modell einen vorausgesagten TVB-N-Wert von 13,6 mg/100 g aus, der das Kriterium für Frische ersten Grads (13 mg/100 g) überschreitet, während nach Lagerung für 120 Tage das RBF-Modell einen vorausgesagten TVB-N-Wert von 30,3 mg/100 g ausgibt, der das Kriterium für Frische zweiten Grads (30 mg/100 g) überschreitet, so dass die Haltbarkeitsdauer des konditionierten Garnelenprodukts abgelaufen ist.

Claims

Ansprüche

1. Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung, dadurch gekennzeichnet, dass es folgende Schritte umfasst: Platzieren eines konditionierten aquatischen Produkts innerhalb einer Niederfeld-NMR-Arbeitskammer, Erfassen der T23-Verschiebung des konditionierten aquatischen Produkts, schnelle Erfassung des Geruches der Probe mittels einer elektronischen Nase, Berechnen des gewichteten Spitzenwerts des T23-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase und Ermittlung der Änderung des TVB-N-Werts des konditionierten aquatischen Produkts zu verschiedenen Lagerzeiten mittels des Semimikro-Kjedldahl-Verfahrens zur Stickstoffbestimmung; Heranziehen des TVB-N-Werts, des gewichteten Spitzenwerts des T2-Verlaufs und des S1-Werts der elektronischen Nase als Eingangsschicht und Ausgeben eines Vorhersagemodells für die Haltbarkeitsdauer des konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung mittels eines RBF-Neuronennetzes nach wiederholten Berechnungen über ein Matlab-Programmiersoftware; TVB-N-Wert-, Niederfeld-NMR- und elektronische Nasenerfassung an dem zu prüfenden konditionierten aquatischen Produkt, um die jeweiligen Erprobungswerte zu erhalten und die anhand des RBF-Neuronenneztes vorausgesagten Werte mit den Erprobungswerten zu vergleichen, wobei es konkret wie folgt erfolgt: (1) Erfassung des Werts flüchtiger Basenstickstoffe (TVB-N) einer Standardprobe: Ermittlung des TVB-N-Werts des konditionierten aquatischen Produkts nach verschiedenen Lagerzeiten mittels des Semimikro-Kjedldahl-Verfahrens zur Stickstoffbestimmung und Einrichten einer Datenbank für die Standardprobe hinsichtlich der Änderung des TVB-N-Werts des konditionierten aquatischen Produkts mit der Lagerzeit, (2) Niederfeld-NMR-Erfassung an der Standardprobe: Ermittlung der longitudinalen Relaxationszeit T2 des konditionierten aquatischen Produkts im Zuge der Kühllagerung mittels einer CPMG-Impulsfolge eines Niederfeld-NMR-Spektrometers und Datenanalyse zum Erhalten erfasster Daten der Niederfeld-NMR-Spektroskopie, wobei die erfassten Daten die Startzeit T21 des kombinierten Wassers, die Startzeit des gebundenen Wassers T22 und die Startzeit T23 des Freiwassers umfassen und T23 als Forschungsgegenstand gewählt wird, (3) Elektronische Nasenerfassung an der Standardprobe: Platzieren des konditionierten aquatischen Produkts in einen dichten Behälter und Lagerung bei Normaltemperatur für 40 bis 60 min; Ansaugen des Gases innerhalb des dichten Behälters durch einen Probenahme-Nadelkopf der elektronischen Nase und Prüfung des von der Probe abgegebenen Gases mittels 14 innerhalb einer Gaskammer der elektronischen Nase angeordneter Gruppen von Gassensor-Matrizen mit einer Prüfzeit von 20 bis 40 s, (4) Einrichten eines RBF-Vorhersagemodells anhand der Daten der Niederfeld-NMR-Spektroskopie sowie der elektronischen Nase und des TVB-N-Werts: das RBF-Datenmodell wird unter Verwendung der Matlab-Sprache programmiert und unter Aufruf eines Werkzeugkastens genetischen Algorithmus wird ein dreischichtiges RBF-Modell mit der folgenden Parametereinstellung für genetischen Algorithmus eingerichtet: eine Crossover-Wahrscheinlichkeit von 0,9 und eine Mutationswahrscheinlichkeit von 0,09; Eingeben einer ausgewählten Lernstichprobe in das Netzwerk, um das Netzwerk zu teachen, wobei der Ausgangswert des Netzwerks mit dem gemessenen Wert verglichen wird, bis der mittlere quadratische Fehler des Netzwerk-Teachings die Anforderung erfüllt, und der Gewichtswert und der Schwellenwert der jeweiligen Netzwerkschichten bestimmt werden; Analyse unter Verwendung der Niederfeld-NMR-Relaxationszeit, der Daten der elektronischen Nase und des TVB-N-Werts des konditionierten aquatischen Produkts zu verschiedenen Lagerzeiten als Eingangsschicht, (5) Prüfung des zu prüfenden konditionierten aquatischen Produkts: Durchführen einer Niederfeld-NMR-Erfassung und einer Geruchserfassung mit einer elektronischen Nase an der zu prüfenden Probe nach Schritt (2) und (3) und Aufnahme der ermittelten Daten in das in Schritt (4) eingerichtete RBF-Vorhersagemodell zur Berechnung des vorhersagten TVB-N-Werts der Probe; Feststellen, dass die zu prüfende Probe sich innerhalb einer Haltbarkeitsdauer hoher Qualität befindet, also eine Frische ersten Grads aufweist, wenn der vorhersagte Wert >13mg/100g beträgt; Feststellen, dass die zu prüfende Probe sich innerhalb einer Haltbarkeitsdauer mittlerer Qualität befindet, also eine Frische zweiten Grads aufweist, wenn der vorhersagte Wert >30mg/100g beträgt.
2. Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das konditionierte aquatische Produkt ein Halbfertigprodukt umfasst, das aus aquatischem Produkt als Hauptrohstoff besteht, nach Hinzufügen von Gewürz halbgetrocknet, geräuchert und/oder gebacken wird und nach einfacher Zubereitung verzehrt werden kann.
3. Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Kühllagerung bei einer Temperatur von 0 bis 4°C und einer relativen Feuchte von 70% erfolgt.
4. Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass S1, also der Amin-Sensor in der 14 Gruppen von Gassensor-Matrizen, eine regelmäßige Veränderung des konditionierten aquatischen Produkts zu verschiedenen Lagerzeiten erfasst und daher der Ausgangswert der elektronischen Nase S1 als Forschungsgegenstand gewählt wird.
5. Kombiniertes Frische-Erfassungsverfahren zur Bestimmung der Haltbarkeitsdauer eines konditionierten aquatischen Produkts bei Kühllagerung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Wert T23 durch eine gewichtete Berechnung ermittelt und durch Berechnung gewichteten Durchschnitts des T23-Spitzenwerts zu jedem Zeitpunkt ein Änderungsverlauf von T2 zu unterschiedlichen Lagerzeiten erstellt wird, wobei die Berechnungsformel für gewichteten Durchschnitt von T23 wie folgt lautet: Τ23=Σ(ΧΜ/Μ wobei Xi und Ai jeweils für die Horizontal- bzw. Vertikalkoordinate jeden Punkts von T23 und At für die Summe der Vertikalkoordinaten aller Punkte des Verlaufs stehen.