CN109527060A - 无防腐剂香肠辐照保鲜方法 - Google Patents
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Abstract
无防腐剂香肠辐照保鲜方法。目前的食品保鲜方法都采用防腐剂保鲜的形式,这样的保鲜方法保鲜效果不好,长时间会导致产品原有的感光发生变化。本发明包括如下步骤:采用化学剂量计对辐照剂量进行测定,采用不同剂量γ射线照射样品,测取辐照后存活的菌落总数,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,最终采用线性拟合D10值法初选辐照剂量,取塑封包装好无防腐剂香肠进行辐照实验,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值并对网络进行设置,采用traingdm是带动量的梯度下降法得到各理化指标的误差值。本发明用于无防腐剂香肠的辐照保鲜。
Description
技术领域:
本发明涉及辐照加工领域、食品保鲜、神经网络预测,具体涉及一种无防腐剂香肠辐照保鲜方法。
背景技术:
辐照杀菌技术起源于1943年美国麻省理工学院为美国军方从事“射线对汉堡包处理的研究开始,至今已有63年的发展史。辐照灭菌技术是采用电离辐射的方式杀死微生物的冷杀菌技术,由于灭菌效好,无残留等优点,广泛的应用于医疗、食品、宠物饲料等领域;
目前的食品保鲜方法都采用防腐剂保鲜的形式,这样的保鲜方法保鲜效果不好,长时间会导致产品原有的感光发生变化。
发明内容:
本发明的目的是解决现有的食品保鲜方法保鲜效果不好的问题,提供一种不添加化学试剂,灭菌效果好的无防腐剂香肠辐照保鲜方法。
上述的目的通过以下的技术方案实现:
一种无防腐剂香肠辐照保鲜方法,该方法包括如下步骤:
步骤一:选择塑封包装后的无防腐剂香肠;
步骤二:采用化学剂量计对辐照剂量进行测定;
步骤三:采用不同剂量γ射线照射样品,测取辐照后存活的菌落总数,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,最终采用线性拟合D10值法初选辐照剂量;
步骤四:取塑封包装好无防腐剂香肠进行辐照实验,经过贮存后测取微生物指标,以此进行保质期验证及感官评价;
步骤五:根据得到的辐照剂量区间,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值并对网络进行设置,采用traingdm是带动量的梯度下降法得到各理化指标的误差值。
所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的步骤二的具体过程为:
化学剂量计按照量程可分重铬酸盐、重铬酸钾,在电离辐射作用下,溶液中的离子被定量的还原成,水中的吸收剂量由下式计算:
其中:为水的吸收剂量;
为单位质量中吸收的辐射能量;
G为辐射化学产额;
为辐照前后的吸光度之差;
为线性摩尔吸收系数;
L为光程;
;
K为剂量转换因子;
每组实验跟踪多支剂量计,取平均值作为样品吸收剂量,并选择紫外线分光光度计。
所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的步骤三的具体过程为:
采用不同剂量γ射线照射样品,样品初始菌落为,随后放入培养基中进行培养,测取辐照后存活的菌落总数N,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,为了使微生物含量达到卫生标准所需要的最低辐照剂量称为灭菌剂量,对菌落总数采用线性拟合D10值法初选辐照剂量,对样品进行辐照实验。
所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的步骤五的具体过程为:
以200Gy为步长进行辐照实验,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,包含输入层、输出层、隐含层,利用实验基础数据,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值,按照选取剂量、剂量率为神经网络的输入,设置隐含层数量,设置网络训练截止条件,设置训练方式对网络进行设定,运用matlab软件进行编程,训练截止条件采用限定训练的回合数和限定网络对训练样本误差值,并将误差做为训练性能指标,采用traingdm是带动量的梯度下降法,通过训练得到各理化指标的误差值。
所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的紫外线分光光度计为GS54紫外线分光光度计。
有益效果:
1.本发明为冷杀菌技术,不会产生大量的热量,减少食品的营养物质。
本发明对微生物的灭菌效果显著,通过辐照工艺的确定可以良好的保持产品原有的感官不变,有非食品成分残留,不会产生感生放射性。
本发明利用γ射线强穿透性,可以对包装、捆扎、塑封好的产品进行灭菌,可以在不添加化学制剂情况下延长货架期,提高企业利润。
附图说明:
附图1是紫外线分光光度计的线性拟合图;
附图2是菌落存活曲线图;
附图3是BP神经网络的结构图;
附图4是水分含量的误差值曲线图;
附图5是蛋白质含量的误差值曲线图;
附图6是脂肪含量的误差值曲线图;
具体实施方式:
实施例1:
一种无防腐剂香肠辐照保鲜方法,其特征是:该方法包括如下步骤:
步骤一:选择塑封包装后的无防腐剂香肠,电离辐射可以使香肠制品中的微生物,如细菌、大肠肝菌及其他致病细菌被杀死,从而达到阻碍微生物繁殖,延长保质期的目的。辐照保鲜关键技术是辐照工艺的制定,尤其对于肉制品,辐照剂量可加速导致脂肪、蛋白的氧化过程,过大剂量的辐照导致产品感官情况的变化,鉴于辐照对肉制品脂肪影响较大,在样品选择让采用了精肉制无防腐剂香肠。由于辐照灭菌会加速蛋白质及脂肪的氧化,尤其是脂肪氧化后严重影响产品感官情况,因此本专利采用哈尔滨地产红肠为瘦肉型、无淀粉,配料为猪肉、牛肉、大蒜、食用葡萄糖、食用盐、黑胡椒粉、猪肠衣等,此保鲜方法适用于瘦肉型食品保鲜,将生猪肉经分割后,将原料分类盛装,准确记录时间、温度、用途,在(0-4)℃低温环境中腌制24-72小时,通过专业技术人员控制搅拌方法,在12℃下完成拌馅工作,使搅拌均匀、肉质富有弹性。搅拌完成采用天然猪肠衣,真空法进行灌制作,最后通过煮、熏制作完成,香肠品质、感官、微生物的评价方法参照DB2301/001-2013哈尔滨红肠质量规范,该标准基于行业标准(SB/T10279)进行补充和完善,理化指标为:水分、氯化物、蛋白质、脂肪。
步骤二:采用化学剂量计对辐照剂量进行测定;
步骤三:采用不同剂量γ射线照射样品,测取辐照后存活的菌落总数,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,最终采用线性拟合D10值法初选辐照剂量;
步骤四:取塑封包装好无防腐剂香肠进行辐照实验,经过贮存后测取微生物指标,以此进行保质期验证及感官评价;
步骤五:根据得到的辐照剂量区间,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值并对网络进行设置,采用traingdm是带动量的梯度下降法得到各理化指标的误差值。
实施例2:
根据实施例1所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的步骤二的具体过程为:
化学剂量计是辐射吸收剂量中公认误差最小的,化学剂量计按照量程可分重铬酸盐、重铬酸钾,在电离辐射作用下,溶液中的离子被定量的还原成,水中的吸收剂量由下式计算:
其中:为水的吸收剂量;
为单位质量中吸收的辐射能量;
G为辐射化学产额;
为辐照前后的吸光度之差;
为线性摩尔吸收系数;
L为光程;
;
K为剂量转换因子;
每组实验跟踪多支剂量计,对每组样品跟踪实验时,针对实验范围(0-10)KGy选择不同剂量计,实验用剂量计为黑龙江省科学院技术物理研究所制作,并与国家NDAS计量比对误差小于±3%。并且每组实验跟踪3支剂量计,取平均值作为样品吸收剂量,采用紫外可见分光光度计GS54进行吸光度检测,标定方法采用剂量计(重铬酸钾)刻度紫外线分光光度计K值,与计算得到的理论值比较,进行K值校正。
实验最终得到线性回归系数为γ=0.9999,K测量和K计算一致性的误差为4%,符合计量要求,误差eK和eD 均在5%内,符合计量要求。
实施例3:
根据实施例1或2所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的步骤三的具体过程为:
采用不同剂量γ射线照射样品,样品初始菌落为,随后放入培养基中进行培养,测取辐照后存活的菌落总数N,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,为了使微生物含量达到卫生标准所需要的最低辐照剂量称为灭菌剂量,对菌落总数采用线性拟合D10值法初选辐照剂量,分别采用(0-8)kGy对样品进行辐照实验,得到如下数据:
从菌落存活曲线图中可以看出:
D10值在(5-6)kGy剂量之间,菌落总数下降至10以下,由于食品与医疗用品不同的,菌落总数并非需要降低至10-6,过大剂量的辐照不仅造成灭菌成本的增加,还直接造成脂肪及蛋白质的加速氧化,影响香肠的品质及感官。
分别采用(0-9)kGy剂量,步长为0.5kGy对塑封包装好无防腐剂香肠进行辐照实验,并在4℃下贮存90天,测取微生物指标,从微生物菌落总数可以得到,采用(2-3)kGy剂量贮存的无防腐剂香肠取得了理想的保质效果,部分数据如表:
感官情况上,采用(1-6)kGy剂量辐照后香肠颜色逐渐加深,挥发性气味增大,组织形态无明显变化,食用无明显变化。(6-9)kGy辐照后的香肠,颜色明显加深,肉质显红色,当剂量大于8kGy后香气稍减,品尝口感略有变化,按照色泽滋味对香肠感官情况进行评价:
色泽评分:
滋味评分:
开袋辐照味随剂量增加而增大,放置后可消失,1kGy辐照剂量过小,在30天后感官指标下降明显是由微生物所致。采用(2-4)kGy辐照不仅可以获得90天的保质期,并且感官尚可接受,采用大于8kGy辐照后香肠口感明显改变,并且开袋后有浓烈的辐照气味。
根据前期实验确定(2-4)kGy不仅可以使无防腐剂香肠获得90天的保质期,而且感官情况在可接收范围内,为了精确确定辐照工艺,选定(2-3.5)KGy作为区间,以200Gy为步长进行辐照实验,不用剂量率对理化指标变化情况进行预测。
按照国家标准GB/T9695.15-2008对不同剂量辐照后样品水分含量、盐分、亚硝酸盐、蛋白质、脂肪进行检测,其中盐分和亚硝酸盐变化不明显,部分数据如下表
由于参考剂量率传统线性拟合的方法处理上较为困难,并且单因素(剂量、剂量率)对理化指标的影响也呈非线性,采用神经网络的方法建立辐照工艺参数与理化指标的数学模型。
实施例:4:
根据实施例1或2或3所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的步骤五的具体过程为:
以200Gy为步长进行辐照实验,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,包含输入层、输出层、隐含层,利用实验基础数据,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值,按照选取剂量、剂量率为神经网络的输入,设置隐含层数量,设置网络训练截止条件,设置训练方式对网络进行设定,运用matlab软件进行编程,训练截止条件采用限定训练的回合数和限定网络对训练样本误差值,并将误差做为训练性能指标,采用traingdm是带动量的梯度下降法,通过训练得到各理化指标的误差值,采用此模型对理化指标预测误差均在10-1数量级,此方法对改善香肠的生产工艺有一定的指导意义,生产厂家可以采用此方法,对不同品种香肠制品理化指标变化情况进行预测,根据理化指标的预测结果来制定辐照工艺。
实施例5:
根据实施例1或2或3或4所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,所述的紫外线分光光度计为GS54紫外线分光光度计。
Claims (5)
1.一种无防腐剂香肠辐照保鲜方法,其特征是:该方法包括如下步骤:
步骤一:选择塑封包装后的无防腐剂香肠;
步骤二:采用化学剂量计对辐照剂量进行测定;
步骤三:采用不同剂量γ射线照射样品,测取辐照后存活的菌落总数,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,最终采用线性拟合D10值法初选辐照剂量;
步骤四:取塑封包装好无防腐剂香肠进行辐照实验,经过贮存后测取微生物指标,以此进行保质期验证及感官评价;
步骤五:根据得到的辐照剂量区间,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值并对网络进行设置,采用traingdm是带动量的梯度下降法得到各理化指标的误差值。
2.根据权利要求1所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,其特征是:所述的步骤二的具体过程为:
化学剂量计按照量程可分重铬酸盐、重铬酸钾,在电离辐射作用下,溶液中的离子被定量的还原成,水中的吸收剂量由下式计算:
其中:为水的吸收剂量;
为单位质量中吸收的辐射能量;
G为辐射化学产额;
为辐照前后的吸光度之差;
为线性摩尔吸收系数;
L为光程;
;
K为剂量转换因子;
每组实验跟踪多支剂量计,取平均值作为样品吸收剂量,并选择紫外线分光光度计。
3.根据权利要求1或2所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,其特征是:所述的步骤三的具体过程为:
采用不同剂量γ射线照射样品,样品初始菌落为,随后放入培养基中进行培养,测取辐照后存活的菌落总数N,采用matlab绘制出剂量与细菌存活数曲线,为了使微生物含量达到卫生标准所需要的最低辐照剂量称为灭菌剂量,对菌落总数采用线性拟合D10值法初选辐照剂量,对样品进行辐照实验。
4.根据权利要求1或2或3所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,其特征是:所述的步骤五的具体过程为:
以200Gy为步长进行辐照实验,采用BP神经网络为误差负反馈的网络拓扑结构,包含输入层、输出层、隐含层,利用实验基础数据,采用误差负反馈的方式不断的反向传播修正权值,按照选取剂量、剂量率为神经网络的输入,设置隐含层数量,设置网络训练截止条件,设置训练方式对网络进行设定,运用matlab软件进行编程,训练截止条件采用限定训练的回合数和限定网络对训练样本误差值,并将误差做为训练性能指标,采用traingdm是带动量的梯度下降法,通过训练得到各理化指标的误差值。
5.根据权利要求1或2或3或4所述的无防腐剂香肠辐照保鲜方法,其特征是:所述的紫外线分光光度计为GS54紫外线分光光度计。
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CN201811363632.9A Pending CN109527060A (zh) | 2018-11-16 | 2018-11-16 | 无防腐剂香肠辐照保鲜方法 |
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CN (1) | CN109527060A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110175397A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-27 | 重庆医科大学 | 一种基于人工神经网络模型的灭菌参数选择方法及系统 |
WO2023217052A1 (zh) * | 2022-05-09 | 2023-11-16 | 浙江省肿瘤医院 | 一种测量工业辐照剂量二维分布的方法和胶片 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR880000012B1 (ko) * | 1986-01-28 | 1988-02-15 | 백영수 | 육류제품(肉類製品)의 살균저장법 |
CN1224588A (zh) * | 1998-01-24 | 1999-08-04 | 中国科学院生物物理研究所 | 一种采用辐照工艺对熟食食品进行保鲜处理的方法 |
CN101241118A (zh) * | 2008-03-20 | 2008-08-13 | 上海理工大学 | 基于bp神经网络预测熏煮香肠质构感官评定的方法 |
CN103651734A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-26 | 南昌大学 | 一种鱼肉辐照保鲜的方法 |
CN106557810A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-04-05 | 上海应用技术大学 | 一种鸡精货架期的bp神经网络预测模型建立方法 |
CN108522636A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-14 | 广州华大生物科技有限公司 | 一种肉制熟食品的辐照保鲜工艺 |
-
2018
- 2018-11-16 CN CN201811363632.9A patent/CN109527060A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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吴翔等: "重铬酸盐剂量计在食品辐照加工中的应用", 《安徽农业科学》 * |
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CN110175397A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-27 | 重庆医科大学 | 一种基于人工神经网络模型的灭菌参数选择方法及系统 |
CN110175397B (zh) * | 2019-05-24 | 2023-08-11 | 重庆医科大学 | 一种基于人工神经网络模型的灭菌参数选择方法及系统 |
WO2023217052A1 (zh) * | 2022-05-09 | 2023-11-16 | 浙江省肿瘤医院 | 一种测量工业辐照剂量二维分布的方法和胶片 |
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