CN106093324A - 一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法 - Google Patents

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宋江峰
李大婧
刘春泉
钱旻
魏秋羽
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Abstract

本发明公开了一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法，属农产品加工与贮藏领域。该方法基于不同温度贮藏条件下(‑5℃、‑15℃和‑25℃)速冻莲藕片VC、色泽和硬度随时间的变化规律，构建各品质变化动力学模型，采用阿伦尼乌斯(Arrhenius)方程对各指标进行拟合，确定了速冻莲藕片品质变化预测模型，分别为： 式中，f(t)：样品在时间t时品质指标值；f(t0)：样品初始品质指标值；t：贮藏时间(d)；T：绝对温度(K)。经验证，不同温度下各指标实测值与预测值之间相对误差均小于8％，精确度较高，且相关系数均大于0.9，相关性良好。该模型可对速冻莲藕片在贮藏过程中的品质进行准确预测，为实际生产应用提供参考。

Description

一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法
技术领域
本发明涉及农产品加工与贮藏领域，是一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法。
背景技术
莲藕(Nelumbo nucifera Gaertn.)简称藕，富含蛋白质、VC、棉子糖、水苏糖、胡萝卜素、多酚化合物、钙、磷、铁等多种营养元素，营养价值极高。中医认为，生藕性寒，可清热凉血、止血散瘀、生津止渴；熟藕性温，有益气健脾、通便止泻、养血生肌，故莲藕是一种集食用和药用价值于一体的滋补佳品。
速冻莲藕作为广受消费者欢迎的一种初加工产品，贮运时间短、品质易劣变仍是制约其商业化发展的主要因素。作为莲藕中含量较高的一种营养元素，VC是衡量其营养品质的关键指标；同时硬度和色泽也是影响消费者选择的重要因素。因此，实时准确地预测速冻莲藕片在贮藏过程中的品质变化显得十分必要。
应用动力学理论和Arrhenius方程建立模型，预测不同食品主要品质指标变化，已成为管理食品货架寿命的一种有效手段。国家专利[CN 101349685 B]一种预测冷却肉品质变化的方法，利用不同贮藏温度下冷却肉的菌落总数、挥发性盐基氮、色差、感官四个指标的变化趋势，建立了冷却肉的品质变化动力学模型，实现了对其品质进行快速、准确的动态分析。国家专利[CN 10265631 B]一种浆果制品的货架期预测方法，通过研究浆果制品贮藏过程中花色苷含量的变化，建立浆果制品的货架期预测模型，有利于准确预测浆果制品的品质和货架期。然而，目前有关速冻果蔬的货架寿命及贮藏期品质变化的研究尚不多见，尤其是速冻莲藕片品质变化的精准预测，国内还未见相关专利的报道。
发明内容
技术问题
本发明拟解决的问题是提供一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法，基于速冻莲藕片VC、色泽和硬度三个品质指标，建立品质变化动力学模型，并采用Arrhenius方程对各指标进行拟合验证，确定速冻莲藕片的品质预测模型。该模型能够准确预测速冻莲藕片在贮藏过程中的营养和感官品质变化，为实际生产应用提供参考。
技术方案
一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法，包括如下步骤：
(1)莲藕预处理后速冻，冻结后定量包装，低温冷藏；
(2)定期测定各贮藏温度下莲藕片VC、色泽和硬度变化，建立品质变化动力学模型；
(3)采用Arrhenius方程对各指标进行拟合验证，得到速冻莲藕片品质变化预测模型，分
别为： 式中，f(t)：样品在时间t时品质指标值；f(t0)：样品初始品质指标值；t：贮藏时间(d)；T：绝对温度(K)；
(4)验证模型的准确性；
(5)步骤(1)中的冷藏温度分别为-5℃、-15℃和-25℃。
有益效果
本发明建立了速冻莲藕片VC和硬度变化的一级反应动力学模型，色差变化的零级反应动力学模型；采用Arrhenius方程进行拟合验证，确定了速冻莲藕片的品质变化预测模型。该模型能够精准预测速冻莲藕片在贮藏过程中的品质变化，为消费者提供安全保障。
附图说明
图1不同贮藏温度下硬度预测值与实测值之间的关系
具体实施方式
下面对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，但并不因此限制本发明。
1材料
所选莲藕品种为3735。
2方法
2.1预处理
挑选新鲜、色白、脆嫩的莲藕，分别洗净、去皮、切片、护色、烫漂和冷却沥干。
2.2品质指标测定
①抗坏血酸(VC)：采用2，6-二氯酚靛酚法测定。
②色泽：采用WSC-S型色差仪测定。
③硬度：采用QTS质构仪测定。
2.3品质变化动力学模型建立
利用动力学级数方程(1)和(2)及Arrhenius方程(3)建立品质变化动力学模型。
f(t)＝f(t0)-kt (1)
Inf(t)＝Inf(t0)-kt (2)
ln k = ln A - E A R T - - - ( 3 )
式中：f(t)：样品在时间t时品质指标值；f(t0)：样品初始品质指标值；t：贮藏时间；k：反应速率常数；A：指前因子；R：气体常数(8.314J/(moL·K))；EA：表观活化能(J/moL)；T：绝对温度(K)。
3各品质指标变化与模型建立
通过定期测定速冻莲藕片VC、硬度和色泽变化，得到不同贮藏温度和贮藏时间条件下的品质值，将其代入式(1)和(2)，获得不同贮藏温度过程中速冻莲藕片的降解速率及相关系数，如表1所示。由表可知，VC和硬度变化符合一级反应动力学模型，色泽变化符合零级反应动力学模型。
表1不同贮藏温度下各品质指标的零级和一级反应速率常数及决定系数
将各品质指标值代入确定的动力学级数方程，与Arrhenius方程结合(式(3))，得到速冻莲藕片不同指标的零级和一级动力学模型，即和将活化能、指前因子及气体常数代入上式，获得以动力学模型为依据的品质变化预测模型，即式中，f(t)：样品在时间t时品质指标值；f(t0)：样品初始品质指标值；t：贮藏时间(d)；T：绝对温度(K)。
4模型验证与评价
以硬度变化为例，对速冻莲藕片在不同贮藏温度下实际硬度值与预测硬度值进行比较，验证模型的准确性。经计算，-5℃、-15℃和-25℃条件下实测值和预测值之间相对误差分别为7.62％、6.91％和6.02％，精确度较高。同时对硬度变化的实测值和预测值进行相关性分析(图1)，得到-5℃、-15℃和-25℃温度下实测值和预测值之间的相关系数，分别为0.9009、0.9426和0.9224，相关性良好，能够真实反映速冻莲藕片硬度随贮藏时间的变化。同理，VC和色泽变化预测模型验证良好。验证结果表明各模型均能够实时精准地预测速冻莲藕片品质变化，保证速冻莲藕片的营养健康，为消费者提供安全保障。

Claims (3)

1.一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法，其特征在于：基于不同温度贮藏条件下速冻莲藕片VC、色泽和硬度随时间的变化规律，构建各品质变化动力学模型，采用阿伦尼乌斯(Arrhenius)方程对各指标进行拟合验证，确定了速冻莲藕片品质变化预测模型，分别为：
式中，f(t)：样品在时间t时品质指标值；f(t0)：样品初始品质指标值；t：贮藏时间(d)；T：绝对温度(K)。利用该模型可精准预测不同贮藏温度下速冻莲藕片的品质变化。
2.根据权利要求1所述一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法，其特征在于：速冻莲藕片分别在-5℃、-15℃和-25℃条件下贮藏。
3.根据权利要求1所述一种精准预测速冻莲藕片品质变化的方法，其特征在于：VC和硬度变化符合一级反应动力学模型，色泽变化符合零级反应动力学模型。
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