[发明专利]鱼糜制品的货架期预测模型

说明书

技术领域

本发明涉及一种鱼糜制品的货架期预测模型。

背景技术

近年来，我国渔业生产得到长足发展，水产加工业产值也持续增长。随之 而来的水产食品质量安全问题也屡屡出现。鱼糜制品是一种重要的水产加工产 品，主要成分为水、蛋白质、碳水化合物。随着人们对食品质量安全要求的提 高，鱼糜制品货架期的研究对鱼糜加工产业有着非常重要的意义。

鱼糜制品的货架期主要与贮藏条件和产品的初始质量有关。在食品加工和 贮藏过程中，食品的各种组分和营养成分会随着贮藏温度和湿度等贮藏条件的 变化而出现不同程度的损失。可以采用动力学模型反映食品各组分在不同温度 和湿度条件下的损失速率，为优化加工和贮藏的工艺提供理论基础。在国标 GB10132-2005鱼糜制品的卫生标准中选择感官指标、微生物指标为判定其品质 的标准。

发明内容

鱼糜制品的货架期预测模型，本发明在对不同贮藏温度情况下鱼糜制品的 菌落总数变化情况进行研究，根据各指标建立鱼糜制品品质变化动力学模型， 并建立的货架期预测模型，有利于准确的对鱼糜制品的食用安全性进行判别和 货架期的预测。

本发明的测定步骤按照以下过程进行：

1)将活鲢鱼经如下操作制作成鱼糜。鲢鱼→原料处理→采肉→漂洗→斩拌→添 加配料→擂溃→成型→加热→冷却

2)鱼糜样品制成后，立即密封包装，并分别于5℃、10℃、15℃、20℃下 贮藏，定期取样进行菌落总数的测定，并进行感官评定。菌落总数测定，按照 GB4789.2-1984操作。根据SC/T3701-2003中的感官评价标准进行评分，见表 1。

表1  鱼糜制品的感官评价标准

3)建立菌落总数随贮藏温度变化的动力学模型。用一级化学反应动力学模 型对不同贮藏温度菌落总数进行回归分析，相关参数见表2。回归方程表达式为：

N=N0e-knt]]>

其中N为数据值，N₀为初始值，k_n为反应速率常数，f为贮藏时间。

表2  鱼糜贮藏动力学参数

4)反应速率常数分析。温度对反应速率常数影响的数学模型可根据 Arrhenius方程进行分析。菌落总数的回归结果为：kn=4.5×1015e-90550RT]]>(R²= 0.9945)

5)建立的货架期预测模型。不同温度下各指标的货架期见表3。以菌落总 数值作为判定依据得到的货架期，较能反映鱼糜制品的品质变化情况。

表3  各指标货架期及平均货架期

根据菌落总数值得到的货架期建立鱼糜制品的货架期预测模型请见附图。

货架期预测模型的回归结果为：

y＝238.29e^-0.0992x(R²＝0.9764)

式中y为鱼糜制品的预测货架期，x为鱼糜制品的贮藏温度。

6)货架期预测模型的验证和评价。将鱼糜制品贮藏在8℃和16℃的条件下， 用货架期实测值验证该模型。表4为8℃和16℃条件下，鱼糜制品的货架期的 实验值与货架期预测模型得到的预测值的比较。预测值和实测值的相对误差分 别为-0.22％和1.5％。

表4鱼糜制品在4℃和8℃贮藏中货架期的预测值和实测值