含生鲜辣根芥末酱货架期预测模型的建立
材料与方法
1.1 材料
含生鲜辣根的芥末酱，购自珠海一统实业有限公司;乙醇、氨水、硝酸银、硫酸铁氨、硼酸、重铬酸钾、氯化钠、硫氰酸按、碘化钾、三氯甲烷、冰乙酸、硫代硫酸钠、磷酸二氢钾、淀粉指示剂、营养琼脂培养基均为分析纯，购自国药集团化学试剂有限公司。
1.2 测定指标与方法
取相同批次的含生鲜辣根的芥末酱，复合管包装（43 g），分别置于278、298及310 K温度条件下储藏，在不同储藏时间点测定样品的辣度、过氧化值及菌落总数。
1.2.1 辣度的测定。
辣度的测定以异硫氰酸异丙酯计，具体参照GH/T 1174—2017《脱水辣根》中规定方法操作。
1.2.2 过氧化值的测定。
过氧化值的测定参照GB 5009.227—2016《食品安全国家标准 食品中过氧化值的测定》中规定方法。
1.2.3 菌落总数的测定。
菌落总数的测定参照国家标准GB/T 4789.2—2016《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》中规定方法。
1.3 芥末酱货架期的预测
一级反应动力学模型在食品加工过程中的应用较为广泛[3-20]，它可以体现食品储藏品质变化与时间的关系，一级反应动力学方程如下：
食品品质变化与温度的关系可以用Arrhenius方程进行分析，Arrhenius 方程如下：
对公式（2）两边取对数，得：
根据公式（1）、（2）可推导出芥末酱在不同储藏温度条件下的货架期模型：
式（1）～（4）中，A为样品储藏至第t天时的品质指标值，A0为样品的初始品质指标值，k为样品品质指标变化速率常数，t为样品的贮藏时间（d），k0和Ea都是反映系统物质本性的有关经验常数，其中k0为指前因子，Ea为样品贮藏品质指标变化反应的活化能（J/mol），R为气体常数（8.314 4 J/mol·K），T为热力学温度。
1.4 数据处理
每次试验取3个平行样，分别重复3次，结果取平均值，利用Excel 2016软件计算平均值及标准偏差，并进行相关性分析。
2 結果与分析
2.1 不同储藏温度下辣度的变化
感官指标是评价产品好坏的重要指标，而辣度是体现芥末酱品质的重要感官指标，因此也是确定其货架期的重要因素，芥末酱的辣度在不同储藏温度下的变化见图1。由图1可以看出，芥末酱的辣度随着贮藏时间的延长而逐步下降，在不同储藏温度下均呈相同的趋势，辣度的下降主要是因为异硫氰酸烯丙酯水解造成的。陈丽兰等[4]在研究牛油火锅底料时、齐娜等[2]研究梨汁时、吴新等[1]对榴莲酱的研究时，均发现感官品质在储藏过程中存在类似的变化趋势。
2.2 不同储藏温度下过氧化值的变化
过氧化值是表示油脂和脂肪酸等被氧化程度的一个指标，可以用其判定含油量较高食品的品质。芥末酱的过氧化值在不同储藏温度下的变化见图2。由图2可知，芥末酱的过氧化值随着储藏时间的延长而逐步升高，在各储藏温度下均呈相同的变化趋势，且温度越高，过氧化值的变化幅度越大。田文[3]研究高纤维大豆沙拉酱时、吴新等[1]研究榴莲酱时均发现过氧化值在储藏过程中有与此类似的变化趋势。
2.3 不同储藏温度下菌落总数的变化
造成食品变质的一大主因是微生物的生长。为了保证产品的风味，芥末酱采用冷加工工艺，没有经过灭菌，其起始菌落总数不低，芥末酱的菌落总数在不同储藏温度下的变化见图3。由图3可知，芥末酱的菌落总数随着储藏时间的延长而增多，且温度越高，菌落总数的增加幅度越大。田文[3]研究高纤维大豆沙拉酱时、吴新等[1]研究榴莲酱时发现其菌落总数也有类似的变化趋势。
2.4 芥末酱货架期模型的建立
根据Q/ZHYT 0001S—2016《广东省食品安全企业标准 芥末调味酱》中相关指标规定，将芥末酱货架期终点的辣度值（以异硫氰酸烯丙酯计）设定为0.3%，过氧化值设定为2.5 g/kg，菌落总数设定为3×103 CFU/g。
将278、298及310 K储藏条件下测得的芥末酱辣度、过氧化值及菌落总数代入公式（1）进行分析，其品质变化的动力学模型参数见表1。
回归系数R2越大，说明总体线性关系越好。由表1可知，不同储藏温度条件下各回归方程的R2值均大于0.9，表明该回归方程具有很高的拟合精度。
根据“1.3”计算出上述温度储藏条件下芥末酱辣度变化的指前因子k0为-40.667，活化能Ea为24.54 kJ/mol;过氧化值变化的指前因子k0为0.015 0，活化能Ea为2.59 kJ/mol;菌落总数变化的指前因子k0为185.675，活化能Ea为30.85 kJ/mol，将指前因子、活化能代入公式（4），分别得到辣度、过氧化值及菌落总数的货架期预测模型：
选择芥末酱商业流通的常温温度点293 K（20 ℃）和303 K（30 ℃）储藏条件下进行验证，比较货架期的预测值和实测值，结果见表2。
由表2可知，应用该研究建立的芥末酱货架期预测模型所获得的辣度值、过氧化值及菌落总数货架期的预测值准确率达到±10%以内，可以快速预测在278～310 K温度储藏条件下芥末酱的货架期。
当确定芥末酱的货架期时，为保证产品的各项指标均在Q/ZHYT 0001S—2016《广东省食品安全企业标准 芥末调味酱》中相关指标规定范围内，应使用辣度、过氧化值及菌落总数3个模型分别计算出货架期预测值，以最小值作为其理论预测货架期[1-4]。
3 结论
（1）在不同储藏温度条件下，含生鲜辣根芥末酱的辣度值随着储藏时间的延长而降低，过氧化值及菌落总数均随着储藏时间的延长而升高，且随着温度的升高，各指标变化加快，且变化符合一级反应动力学模型。
（2）通过研究含生鲜辣根的芥末酱在不同储藏温度下辣度值、过氧化值及菌落总数的变化规律，建立了相应品质参数的货架期预测模型，根据此模型可以预测储藏温度在278～310 K下芥末酱的理论货架期。
参考文献
[1] 吴新，李兆雯，王志海.榴莲酱货架期预测模型的建立[J].食品工业科技，2018，39（5）：65-68，75.
[2] 齐娜，李娜，李涵，等.100%梨汁饮品储藏品质的变化及货架期预测[J].保鲜与加工，2016，16（2）：53-58.
[3] 田文.高纤维大豆沙拉酱的研制[D].无锡：江南大学，2013.
[4] 陈丽兰，尼海峰，闫志农，等.牛油火锅底料品质变化特征及货架期预测[J].食品科学，2012，33（24）：339-342.
[5] EL MARRAKCHI A，BENNOUR M，BOUCHERITI N，et al.Sensory，chemical，and microbiological assessments of Moroccan sardines（Sardina pilchardus）stored in ice[J].Journal of food protection，1990，53（7）：600-605.
[6] DAVAD K，PERSIS S.The stability and shelf life of food[M].Cambridge：Wood Head Publishing Limited，2000：6-13.
[7] SOCARRS S，MAGARI R T.Modeling the effects of storage temperature excursions on shelf life[J].Journal of pharmaceutical and biomedical analysis，2009，49（2）：221-226.
[8] IFT.Shief life of foods[J].Journal of food science，1984，39：861-964.
[9] 贺雪华，李林，白登荣，等.改进型城口腊肉贮藏过程中的品质变化及货架期预测[J].食品科学，2017，38（11）：249-255.
[10] 佟懿，谢晶.鲜带鱼不同贮藏温度的货架期预测模型[J].农业工程学报，2009，25（6）：301-305.
[11] 尼海峰.复合调味料风味物质及品质变化动力学模型研究[D].成都：四川大学，2012.
[12] 田秋实，谢晶，励建荣.白鲢鱼糜制品货架期模型的建立[J].食品工业科技，2009，30（4）：70-73.
[13] LABUZA T P，SHAPERO M.Prediction of nutrient losses[J].J Food Proc and Pres，1978，2（2）：91-99.
[14] RATKOWSKY D A，OLLEY J，MCMEEKIN T A，et al.Relationship between temperature and growth rate of bacterial cultures[J].J Bacterial，1982，149（1）：1-5.
[15] 朱耀强，龚婷，赵思明，等.生鲜鲩鱼片货架期预测模型的建立与评价[J].食品工业科技，2012，33（2）：380-383，388.
[16] 余亞英，袁唯.食品货架期概述及其预测[J].中国食品添加剂，2007（5）：77-79，76.
[17] 姜颖，徐世明，孙承锋，等.烤肠中芽孢杆菌生长动力学模型及货架期预测[J].食品与机械，2012，28（2）：161-164.
[18] 史波林，赵镭，支瑞聪.基于品质衰变理论的食品货架期预测模型及其应用研究进展[J].食品科学，2012，33（21）：345-350.
[19] 王延丽.UHT乳货架期及预测模型的研究[D].呼和浩特：内蒙古农业大学，2008.
[20] 张丽平，余晓琴，童华荣.动力学模型预测板鸭货架期寿命[J].食品科学，2007，28（11）：584-586.
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