低温真空油炸对扇贝品质的影响以及基于机器学习的质量预测模型的开发

《Food Control》:Effects of low-temperature vacuum frying on scallops quality and development of a machine learning-based quality prediction model

【字体: 时间:2025年11月15日 来源:Food Control 6.3

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  本研究对比低温柔空油炸(VF)、传统油炸(DF)和空气油炸(AF)对法鲁尔 scallops 营养成分、氧化水平及品质的影响。结果表明VF显著提升蛋白质含量、降低脂肪及氧化指标,同时建立基于MLP的TVB-N预测模型(温度时间模型和电子鼻模型),R2均超0.99,为海产品加工优化提供理论支撑。

  这项研究聚焦于一种名为“ Farrer’s Scallop”(法拉尔扇贝)的贝类,探讨了三种不同的烹饪技术——低压真空油炸(VF)、传统油炸(DF)和空气油炸(AF)——对扇贝的营养成分、物理化学特性和风味的影响。研究不仅关注烹饪过程本身,还深入分析了储存过程对产品质量的影响,旨在为提升贝类食品的加工与质量评估提供理论依据,并推动其在高附加值海鲜加工领域的应用。

扇贝作为一种富含营养的双壳类软体动物,其在全球海鲜产量中占据重要地位。中国是全球最大的扇贝生产国之一,年产量达到1.854亿吨,占全球产量的75%以上。其中,“ Farrer’s Scallop”作为中国主要的贝类品种之一,因其生长周期短、生长速度快而广泛被养殖和消费。扇贝的收肌组织是其主要食用部位,不仅口感细腻,而且营养价值高,被列为中国的八大海洋珍品之一。在烹饪过程中,油炸可以改善扇贝的口感,增添独特的风味,并延长其保质期。然而,过高的加工温度也会带来一系列负面影响,如食物颜色变化、形状收缩、有害物质形成,这些都会导致营养成分的流失和蛋白质与脂质的氧化。

在当前的食品加工技术中,传统的油炸方法(DF)是应用最广泛的一种。通常在常压条件下进行,温度范围为165至190摄氏度。然而,这种高温处理方式会导致食用油发生化学反应,如氧化、水解和聚合,这些反应不仅会分解油脂,还可能产生对人体健康不利的产物。随着绿色健康饮食趋势的兴起,人们对油炸食品的质量要求也在不断提高。因此,近年来空气油炸(AF)技术逐渐受到关注。该技术通过热空气循环系统作为传热介质,替代了传统油炸中的热油介质。这种方式不仅减少了油脂的使用,还降低了极性化合物的含量,但在高温处理方面仍然存在一定的问题。空气油炸和传统油炸的加工温度都相对较高,容易导致多种有害物质的生成,如聚合物、二聚体、游离脂肪酸和丙烯酰胺等。这些物质不仅影响食物的风味,还可能增加蛋白质和脂质的氧化程度,甚至产生致癌物。

为了解决这些问题,低压真空油炸(VF)技术应运而生。这是一种在减压条件下进行的油炸方式,其温度范围通常为90至115摄氏度。通过减压操作,水的沸点显著降低,从而实现较低的油炸温度。这种技术不仅能够有效减少由于温度、介质和质量传递等因素导致的营养流失,还能降低有害成分的生成。例如,Belkova等人的研究显示,低压真空油炸技术可以显著减少土豆片中的丙烯酰胺和其他美拉德反应产物。因此,该技术被视为一种更健康、更环保的油炸替代方案。

本研究的目标是多方面的。首先,通过实验对比三种不同的油炸技术对“ Farrer’s Scallop”在大连地区的产品在口感、营养和风味方面的具体影响。其次,探索油炸过程中潜在的化学机制,特别是对主要成分(水分、蛋白质、脂肪和矿物质)以及蛋白质和脂质氧化程度的变化进行评估。最后,建立基于多层感知机(MLP)的两个TVB-N质量预测模型,分别以储存温度和时间以及电子鼻数据作为输入,以TVB-N含量作为输出。这两个模型的R2值均高于0.99,均方误差、均方绝对误差和均方绝对百分比误差均低于0.55,显示出极高的预测精度。研究结果表明,低压真空油炸技术在保留扇贝营养成分和降低氧化程度方面具有显著优势,同时在风味上也能够保持其原有的芳香。

在实验材料方面,新鲜的扇贝收肌组织是从大连的千合市场采购的,并在1小时内冷藏运输至实验室,以确保其新鲜度。实验过程中使用的油为高品质的北大红河大豆油,而用于分析的试剂,如石油醚、浓硫酸、五水合硫酸铜、氢氧化钠、硼酸、甲基红、溴甲酚绿和浓盐酸,均为分析级。这些试剂的高纯度确保了实验数据的准确性和可靠性。

在实验设计上,研究首先对新鲜扇贝的收肌组织进行了清洗和处理,以去除表面的杂质和细菌。随后,按照不同的油炸技术将扇贝进行处理,并在相同水分含量的条件下进行后续分析。这样做的目的是为了确保所有样本在实验过程中处于一致的处理状态,从而排除水分含量对实验结果的干扰。通过这种方式,研究能够更准确地比较不同油炸技术对扇贝营养成分和物理化学特性的影响。

在营养成分的分析中,研究发现三种不同的油炸方法对扇贝的营养成分影响显著。其中,传统油炸(DF)的脂肪含量最高,达到4.08±0.39%,而空气油炸(AF)的脂肪含量最低,仅为1.78±0.32%。这是因为空气油炸过程中使用空气作为传热介质,而不是油,从而减少了脂肪的摄入。然而,这种技术在保留营养成分方面也存在一定的局限性,特别是在蛋白质和矿物质的保留上。相比之下,低压真空油炸(VF)在蛋白质和矿物质的保留上表现更为优异,其蛋白质含量显著高于其他两种方法,同时脂肪含量较低,这表明该技术在营养成分的保留上具有更高的效率。

在物理化学特性方面,研究通过多种分析方法评估了不同油炸技术对扇贝的影响。其中包括水分含量、蛋白质含量、脂肪含量以及矿物质含量的测定。同时,研究还关注了油炸过程中可能产生的氧化产物,如脂质氧化和蛋白质氧化。结果显示,低压真空油炸技术能够有效降低脂质和蛋白质的氧化程度,从而保持扇贝的营养价值和风味。而传统油炸和空气油炸技术在氧化程度方面则相对较高,这可能会影响扇贝的保质期和安全性。

在风味分析方面,研究发现低压真空油炸技术不仅能够保留扇贝原有的芳香,还能在一定程度上改善其口感。相比之下,传统油炸和空气油炸技术在风味方面则表现出一定的局限性。传统油炸由于高温处理,可能导致扇贝的风味物质发生分解,而空气油炸虽然减少了油脂的使用,但其高温处理方式也可能影响风味的稳定性。因此,低压真空油炸技术在保留扇贝风味方面具有明显的优势。

在质量预测模型的建立方面,研究采用了机器学习技术,特别是多层感知机(MLP)模型。该模型分别以储存温度和时间以及电子鼻数据作为输入,以TVB-N含量作为输出。TVB-N(总挥发性碱性氮)是评价食品新鲜度的重要化学指标,当其含量超过30mg/100g时,通常被认为是食品变质的标志。通过建立这两个模型,研究能够对扇贝在不同储存条件下的质量变化进行准确预测,从而为食品加工和储存提供科学依据。模型的高精度表明,机器学习技术在食品质量预测方面具有广阔的应用前景,特别是在需要实时检测和预测的食品加工领域。

本研究的结果不仅有助于理解不同油炸技术对扇贝的影响,还为优化贝类食品的加工技术提供了理论支持。通过比较不同油炸方法的优缺点,研究能够为食品加工行业提供科学依据,帮助其选择更合适的加工方式。此外,研究还强调了储存过程对产品质量的重要性,指出在加工过程中需要注意的诸多因素,如温度、时间、环境等,这些都会对扇贝的保质期和安全性产生影响。因此,研究不仅关注加工过程,还强调了储存过程的科学管理,这对于提高食品的整体质量具有重要意义。

在当前的食品加工技术中,机器学习的应用越来越广泛。特别是在食品质量预测方面,机器学习技术能够通过分析大量数据,发现食品质量变化的规律,并提供准确的预测结果。这不仅有助于优化生产流程,还能为供应链管理、食品安全检测和产品保质期预测提供支持。在贝类食品领域,机器学习技术的应用同样具有重要意义。通过建立基于多层感知机的模型,研究能够对不同加工方式下的扇贝质量进行准确预测,从而为食品加工行业提供科学依据。

研究还指出,由于扇贝的特殊化学组成,其在加工和储存过程中容易受到酶和微生物的影响,发生化学反应并导致品质下降。因此,对扇贝产品的实时检测和预测具有重要价值。当前,中国国家标准(GB2733-2015)规定,当TVB-N含量超过30mg/100g时,食品被认为是变质的。通过建立TVB-N预测模型,研究能够对扇贝在不同储存条件下的质量变化进行预测,从而为食品加工行业提供科学依据。

本研究的结论表明,低压真空油炸技术在保留扇贝营养成分和降低氧化程度方面具有显著优势,同时在风味保持上也表现优异。相比之下,传统油炸和空气油炸技术在这些方面则存在一定的局限性。因此,低压真空油炸技术被视为一种更优的油炸方式,能够满足消费者对健康、安全和高品质食品的需求。此外,研究还强调了储存过程对产品质量的重要性,指出在加工过程中需要注意的诸多因素,如温度、时间、环境等,这些都会对扇贝的保质期和安全性产生影响。因此,研究不仅关注加工过程,还强调了储存过程的科学管理,这对于提高食品的整体质量具有重要意义。

通过本研究,我们不仅能够更好地理解不同油炸技术对扇贝的影响,还能够为食品加工行业提供科学依据,帮助其选择更合适的加工方式。此外,研究还强调了储存过程对产品质量的重要性,指出在加工过程中需要注意的诸多因素,如温度、时间、环境等,这些都会对扇贝的保质期和安全性产生影响。因此,研究不仅关注加工过程,还强调了储存过程的科学管理,这对于提高食品的整体质量具有重要意义。

在当前的食品加工技术中,机器学习的应用越来越广泛。特别是在食品质量预测方面,机器学习技术能够通过分析大量数据,发现食品质量变化的规律,并提供准确的预测结果。这不仅有助于优化生产流程,还能为供应链管理、食品安全检测和产品保质期预测提供支持。在贝类食品领域,机器学习技术的应用同样具有重要意义。通过建立基于多层感知机的模型,研究能够对不同加工方式下的扇贝质量进行准确预测,从而为食品加工行业提供科学依据。

综上所述,这项研究为贝类食品的加工与质量评估提供了新的视角和方法。通过比较不同油炸技术对扇贝的影响,研究不仅揭示了低压真空油炸技术的优势,还为食品加工行业提供了科学依据。同时,研究还强调了储存过程对产品质量的重要性,指出在加工过程中需要注意的诸多因素,如温度、时间、环境等,这些都会对扇贝的保质期和安全性产生影响。因此,研究不仅关注加工过程,还强调了储存过程的科学管理,这对于提高食品的整体质量具有重要意义。此外,研究还指出,随着绿色健康饮食趋势的兴起,消费者对食品质量的要求不断提高,因此,探索更健康、更环保的食品加工方式具有重要意义。
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