CN109272173A - 一种煎炸用油的优选方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种煎炸用油的优选方法，所述方法基于层次分析法，检测煎炸过程油脂安全、营养、成本三因素的变化情况，以专家或客户评分衡算准则层权重，以煎炸实验数据确定方案层对准则层的权重，将层次分析法应用于优选煎炸用油的模型研究，构建煎炸油综合优选体系。本发明利用层次分析法定量构建优选煎炸用油的模型，可以在各类油品中做出最合适的选择，同时也可用于反向优化煎炸调和油配方，从而为客户量身定制产品，具有客观、准确、简洁、实用的特点。

Description

一种煎炸用油的优选方法
技术领域
本发明属于食用油分析领域，具体涉及一种煎炸用油的优选方法。
技术背景
煎炸食品，因其诱人的香味、爽脆的口感一直备受消费者喜爱。传统煎炸中，因为地域偏爱或成本限制，大豆油、棕榈油、菜籽油长期被用作煎炸油。近年来，随着市场的成熟、渠道的丰富，新型煎炸油如高油酸和葵花籽油等，逐步进入百姓餐桌。然而，在煎炸用油商业化应用过程中，如何科学、合理的筛选合适用油却莫衷一是。如大豆油价格低、营养佳，但由于不饱和脂肪酸氧化稳定性较差，不耐煎炸；而棕榈油，富含生育酚类，从而具有良好的氧化稳定性，且相比大豆油价格低，耐煎炸，但因饱和脂肪酸含量太高而饱受争议。
优选煎炸油问题一直是行业研究的热点，在实际选购过程中，消费者往往会从营养价值、价格、安全性、货架期和色泽等多方因素考虑选择煎炸用油。但是，在现行分析方法中，没有一种方法能够合理、科学的确定一套最优的参数方案优选不同的煎炸用油，以便在各类油品间做出合适的选择。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的是提供一种操作简单、检测迅速、分析合理的煎炸用油的优选方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种煎炸用油的优选方法，是基于层次分析法以安全、营养、成本三因素对煎炸用油进行分析优选。
所述方法，具体包括以下步骤：
(1)确定优选煎炸用油的三因素，所述三因素包括安全、营养和成本，其中安全因素以油脂极性组分含量作为量化指标，极性组分含量越高，则安全准则评分相对越低；营养因素以脂肪酸不饱和度作为量化指标，不饱和度越高，则营养准则评分相对越高；成本因素以耗油量和油单价之积作为量化指标，成本越高，成本准则评分相对越低；
(2)以煎炸油的选择作为目标层，安全、营养、成本三因素作为准则层，备选煎炸油作为方案层建立层次结构图；
(3)根据所述的三因素构建判断矩阵，计算所述判断矩阵中各因素的权重系数；
(4)根据煎炸过程煎炸油的安全、营养和成本的检测数据构建判断矩阵，计算方案层对准则层的权重分数；
(5)将步骤(3)得到的各因素的权重系数与步骤(4)中对应的权重分数的乘积相加，即得出煎炸油的优选结果。
本发明以安全、营养、成本三因素优选煎炸用油，在安全准则方面，以油脂极性组分含量作为量化指标。国家标准GB2716-2018规定煎炸过程中，食用油的极性组分含量不得高于27％，酸价不得高于5mg KOH/g，相比而言，极性组分相比酸价包括更大的范围，几乎包罗了煎炸油所有的氧化、聚合和水解产物，因此选用极性组分含量代表安全准则。极性组分含量越高，则安全准则评分相对越低。
在营养准则方面，以脂肪酸不饱和度作为量化指标，不饱和度越高，则营养准则评分相对越高，脂质伴随物的营养价值本发明暂不做考虑。
在成本准则方面，以耗油量和油单价之积作为量化指标，大豆油、棕榈油、菜籽油和高油酸葵花籽油的单价分别以6000元/吨，6500元/吨，6700元/吨和9000元/吨计，成本越高，则成本准则评分相对越低。
首先针对煎炸油选择中的主要考虑因素建立层次结构模型，随后根据上述指标变化中的实验检测数据构建判断矩阵，并对判断矩阵的最大特征向量进行归一化处理，然后进行一致性检验。
其中，准则层三因素的权重由20位专家或客户评分所得，方案层对准则层的权重则由煎炸过程油脂的安全、营养和成本指标变化中所述实验数据计算所得。
煎炸用油的优选结果，所得权重越高表示评分越高，优先推荐，相应的准则权重在表中括号内给出。
本发明中，煎炸油脂肪酸组成的检测将参照国家标准GB 5009.168-2016执行。煎炸油极性组分含量的检测将参照国家标准GB 5009.202-2016执行。
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
本发明利用层次分析法定量构建优选煎炸用油的模型，可以在各类油品中做出最合适的选择，同时也可用于反向优化煎炸调和油配方，从而为顾客量身定制产品，具有简洁、实用的特点。
附图说明
图1为本发明建立的层次结构图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图，对本发明的技术方案做进一步详细说明。
本发明实施例以大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油煎炸薯条，并追踪煎炸过程中煎炸油安全、营养、成本指标的变化过程。
其中大豆油、棕榈油(熔点42℃)、菜籽油、高油酸葵花籽油均不含添加的抗氧化剂，质量指标符合国家标准GB 2716-2018，购于本地大型连锁超市。
实施例1：
一种煎炸用油的优选方法，包括以下步骤：
(1)建立层次结构图
对大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油进行分析，对影响煎炸用油品质的因素进行汇总分析，并确定从安全、营养和成本三个方面优选煎炸用油的品质。同时根据层次分析法原理对在煎炸油选择中的安全、营养、成本三因素构建层次结构图(如图1所示)。
(2)煎炸用油的处理
分别以大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油煎炸薯条。薯条的尺寸为40×7.2×7.2mm，初始含油量3％，储藏于-18℃冰箱备用。煎炸设备选用Frymaster煎炸锅(BielA14型，容量10L，功率7000W)。煎炸工艺：煎炸温度(165±3)℃，每批200g薯条置于10L食用油进行煎炸，煎炸时间持续3min，每小时煎炸5批，每天煎炸12h，每天共计煎炸60批。取煎炸薯条12h之后的油脂样品，储存于4℃冰箱备用。
(3)检测记录各项指标数值
安全、营养和成本准则方面分别以极性组成成分、脂肪酸不饱和度、耗油量×油单价为量化指标。以大豆油、棕榈油、菜籽油和高油酸葵花籽油煎炸薯条，煎炸第一天的煎炸油各项指标变化如表1所示。
表1煎炸第一天油脂的安全、营养和成本指标变化
(4)计算安全、营养、成本的权重系数
在建立的层次结构图中(图1)，准则层三因素权重由20位专家评分所得(实际中也可以根据不同的客户需求确定)，评分标准见表2。
表2准则层专家评分设计
本实施例中，根据评分得到的准则层三因素对目标层的判断矩阵为：
该判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.755667 0.101734 0.142600)，经过一致性检验，CR＝0.09971<0.1，一致性检验通过，即准则层安全、营养、成本三因素对目标层的权重系数分别为0.755667、0.101734、0.142600。
准则层两因素对目标层的判断矩阵分别为：
上述三个判断矩阵的最大特征向量归一化之后，当准则层是安全和营养两个因素时，计算得权重系数分别为0.881和0.119；当准则层是营养和成本两个因素时，权重系数为0.416和0.584；当准则层是安全和成本时，权重系数为0.841和0.159。经过一致性检验，CR均<0.1，故一致性检验通过
(5)计算方案层对准则层的权重分数
根据表1中极性组分检测数据，计算得到四种植物油(依次为大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油)对安全因素的判断矩阵：
由于极性组分含量越高，评分越低，因此在构建上述矩阵时，为保持总体评分方向一致，以极性组分含量比值的倒数组成矩阵，此时，整体优选体系评分越高越佳。
上述判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.232240 0.282763 0.2404190.244578)，经过一致性检验，CR为0.03271，小于0.1，一致性检验通过，即方案层对准则层的安全分数分别为0.232240、0.282763、0.240419、0.244578。
根据表1中不饱和度检测数据，计算得到四种植物油(依次为大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油)对营养因素的判断矩阵：
该判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.255219 0.17088 0.286364 0.287329)，经过一致性检验，CR为0，小于0.1，一致性检验通过，即方案层对准则层的营养分数分别为0.255219、0.17088、0.286364、0.287329。
根据表1中成本核算数据，计算得到四种植物油(依次为大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油)对成本因素的判断矩阵：
该判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.302510 0.281567 0.2521490.163775)，经过一致性检验，CR为0，小于0.1，一致性检验通过，即方案层对准则层的成本分数分别为0.302510、0.281567、0.252149、0.163775。
(6)煎炸用油的优选结果
将步骤(4)得到的安全、营养、成本三因素对目标层的权重系数与步骤(5)中对应的权重分数的乘积相加，即可得出煎炸油的优选结果。如安全、营养、成本三因素对目标层的权重系数分别为0.755667、0.101734、0.142600，大豆油对准则层的权重分数(安全、营养、成本)分别为0.255219、0.255219、0.302510，则大豆油优选结果的计算方法为：0.755667*0.255219+0.101734*0.25521+0.142600*0.30251。
煎炸用油的优选结果，所得权重越高表示评分越高，优先推荐。准则层三因素优选结果，如表3所示，相应的准则权重在括号内给出，结果显示在安全、营养、成本三重原则下，推荐棕榈油，而不推荐高油酸葵花籽油作为煎炸用油。
表3考虑准则层三因素的权重明细
基于灵敏度交互数据，准则层双因素优选结果，如表4所示，结果显示在营养和成本双准则下，推荐大豆油，不推荐高油酸葵花籽油作为煎炸用油。在安全和成本双准则下，推荐棕榈油，不推荐高油酸葵花籽油作为煎炸用油。在安全和营养双准则下，推荐棕榈油，不推荐大豆油或菜籽油作为煎炸用油。
表4考虑准则层双因素的权重明细
基于灵敏度交互数据，准则层单因素优选结果，如表5所示，结果显示在安全准则下，推荐棕榈油作为煎炸用油。在营养准则下，推荐高油酸葵花籽油，不推荐棕榈油作为煎炸用油。在成本准则下，推荐大豆油，不推荐高油酸葵花籽油作为煎炸用油。
表5考虑准则层单因素的权重明细
实施例2
本实施例操作方法和实施例1相同，不同点在于步骤(2)中取煎炸第2天的煎炸油作为检测样品。煎炸第2天的煎炸油各项指标变化如表6所示。
表6煎炸第二天油脂的安全、营养和成本指标变化
根据表6中极性组分检测数据，计算得到四种植物油(依次为大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油)对安全因素的判断矩阵：
该判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.237752 0.348076 0.2013520.212821)，经过一致性检验，CR分别为0.00263，小于0.1，一致性检验通过，即方案层对准则层的安全分数分别为0.237752、0.348076、0.201352、0.212821。
根据表6中不饱和度的检测数据，计算得到四种植物油(依次为大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油)对营养因素的判断矩阵：
该判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.2226926 0.183146 0.2882340.301694)，经过一致性检验，CR为0，小于0.1，一致性检验通过，即方案层对准则层的营养分数分别为0.2226926、0.183146、0.288234、0.301694。
根据表6中成本核算数据，计算得到四种植物油(依次为大豆油、棕榈油、菜籽油、高油酸葵花籽油)对成本因素的判断矩阵：
该判断矩阵的最大特征向量归一后为(0.294120 0.283544 0.2597040.162631)，经过一致性检验，CR为0，小于0.1，一致性检验通过，即方案层对准则层的成本分数分别为0.294120、0.283544、0.259704、0.162631。
根据实施例1中权重的计算方法，得到准则层三因素的优选结果，如表7所示，结果显示在安全、营养、成本三重原则下，推荐棕榈油，而不推荐高油酸葵花籽油，作为煎炸用油。
表7考虑准则层三因素的权重明细
准则层双因素优选结果，如表8所示，结果显示在营养和成本双准则下，推荐菜籽油，不推荐高油酸葵花籽油，作为煎炸用油。在安全和成本双准则下，推荐棕榈油，不推荐高油酸葵花籽油，作为煎炸用油。在安全和营养双准则下，推荐棕榈油，不推荐大豆油或菜籽油，作为煎炸用油。
表8考虑准则层双因素的权重明细
准则层单因素优选结果，如表9所示，结果显示在安全准则下，推荐棕榈油作为煎炸用油。在营养准则下，推荐高油酸葵花籽油，不推荐棕榈油作为煎炸用油。在成本准则下，推荐大豆油，不推荐高油酸葵花籽油作为煎炸用油。
表9考虑准则层单因素的权重明细
本发明提供了一种应用定量层次分析法定量构建优选煎炸用油的模型，本发明也可用于反向优化煎炸调和油配方以及为客户量身定制产品。专家评分若由客户填写，则演化为客户需求，真正实现定制化供应产品。此外，准则层可以不仅局限于安全、营养和成本因素，可扩展更多样指标，深入细化研究。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (3)

1.一种煎炸用油的优选方法，其特征在于，基于层次分析法以安全、营养、成本三因素对煎炸用油进行分析优选。
2.根据权利要求1所述的煎炸用油的优选方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)确定优选煎炸用油的三因素，所述三因素包括安全、营养和成本，其中安全因素以油脂极性组分含量作为量化指标，极性组分含量越高，则安全准则评分相对越低；营养因素以脂肪酸不饱和度作为量化指标，不饱和度越高，则营养准则评分相对越高；成本因素以耗油量和油单价之积作为量化指标，成本越高，成本准则评分相对越低；
(2)以煎炸油的选择作为目标层，安全、营养、成本三因素作为准则层，备选煎炸油作为方案层建立层次结构图；
(3)根据所述的三因素构建判断矩阵，计算所述判断矩阵中各因素的权重系数；
(4)根据煎炸过程煎炸油的安全、营养和成本的检测数据构建判断矩阵，计算方案层对准则层的权重分数；
(5)将步骤(3)得到的各因素的权重系数与步骤(4)中对应的权重分数的乘积相加，即得出煎炸油的优选结果。
3.根据权利要求1所述的煎炸油的优选方法，其特征在于，步骤(3)中所述的判断矩阵包括准则层三因素对目标层的判断矩阵和准则层两因素对目标层的判断矩阵。
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