利用奶牛场的时间-温度记录数据来识别与散装储奶罐中游离脂肪酸含量增加相关的短期因素

《Journal of Dairy Science》：Using time-temperature recorder data on dairy farms to identify short-term factors associated with increased free fatty acids in bulk tank milk

　　本研究通过分析177个农场的时间-温度记录仪（TTR）警报数据，发现“牛奶太冷”警报与牛奶中游离脂肪酸（FFA）浓度显著升高相关，平均增加0.36 mmol/100g脂肪。建议通过预冷设备减少此类警报，从而改善牛奶质量。

　　在现代乳制品行业中，牛奶的质量是影响产品市场竞争力和消费者满意度的关键因素之一。牛奶中的自由脂肪酸（FFA）浓度是一个重要的质量指标，其升高不仅会影响牛奶的感官特性，还可能对乳制品加工过程中的性能产生负面影响。例如，FFA浓度升高可能导致牛奶泡沫性能下降、奶酪凝结不良以及产品保质期缩短等问题。因此，识别影响FFA浓度变化的因素，对于改善牛奶质量、提升乳制品生产效率具有重要意义。

本研究聚焦于通过时间-温度记录器（TTR）数据来分析牛奶中FFA浓度的短期波动情况。TTR是一种广泛应用于奶牛场的设备，能够实时记录和存储牛奶冷却、储存及管道清洁等关键环节的温度和时间信息。通过TTR生成的警报，可以快速识别牛奶在运输和储存过程中可能存在的质量问题。研究团队收集了来自加拿大安大略省177个奶牛场的数据，共涉及182个批量奶罐。在这些数据中，有751个警报与FFA浓度变化相关，研究旨在探讨这些警报是否与短期FFA升高存在显著关联。

研究发现，所有与TTR警报相关的牛奶样本的平均FFA浓度（0.90 mmol/100 g脂肪）略高于无警报时的平均FFA浓度（0.88 mmol/100 g脂肪）。其中，“牛奶过冷”警报（即牛奶温度低于0.5°C超过15分钟）与FFA浓度的显著升高最为相关。具体而言，与“牛奶过冷”警报相关的样本平均FFA浓度达到1.31 mmol/100 g脂肪，且有33%的样本FFA浓度超过了1.20 mmol/100 g脂肪的感官阈值。这一发现表明，“牛奶过冷”警报可能与牛奶脂肪球膜的物理损伤有关，而这种损伤会促进脂肪分解，从而导致FFA浓度上升。

研究团队进一步采用混合线性回归模型，对“牛奶过冷”警报与FFA浓度变化之间的关系进行了量化分析。结果显示，当“牛奶过冷”警报发生时，FFA浓度平均增加了0.36 mmol/100 g脂肪。这一结果具有统计学意义（95%置信区间：0.20, 0.51，P < 0.001），表明该警报与FFA浓度的升高存在明确的因果关系。此外，研究还发现，缺乏预冷机制的奶牛场，其与“牛奶过冷”警报相关的FFA浓度显著高于拥有预冷系统的奶牛场（平均FFA浓度分别为2.24 mmol/100 g脂肪和1.02 mmol/100 g脂肪）。这一现象可能与预冷系统的缺失导致牛奶冷却过程中的温度控制不理想有关，进而增加了牛奶冻结的风险。

在所有TTR警报类型中，“牛奶过冷”警报与FFA浓度升高之间的关系最为显著。其他警报类型，如“冷却缓慢”、“高混合温度”、“过多搅拌”、“过少搅拌”等，虽然也与FFA浓度的变化有关，但其影响程度远不及“牛奶过冷”警报。这可能是因为“牛奶过冷”警报所指示的牛奶冻结是一种更为直接且不可逆的物理过程，而其他警报则更多涉及细菌或酶促反应等生物过程。值得注意的是，研究中排除了与预冷系统无关的警报，如“管道未清洗”和“奶罐未清洗”，因为这些警报通常可以通过及时的清洗操作来纠正，对FFA浓度的长期影响较小。

在研究方法上，团队采用了一种混合方法，首先通过观察性横断面研究收集了TTR数据，并结合牛奶成分分析数据，构建了一个包含多个预测变量的统计模型。这些预测变量包括牛奶中的蛋白含量、生产激励日的数量、奶牛场规模以及是否配备预冷系统等。通过对这些变量的分析，研究团队发现，奶牛场规模与FFA浓度之间存在显著相关性。小型奶牛场（少于65头奶牛）的样本中，有42%的FFA浓度超过了1.20 mmol/100 g脂肪的阈值，而大型奶牛场（65头及以上）的样本中仅有5%的FFA浓度超过该阈值。这可能是因为小型奶牛场的牛奶体积较小，使得单个奶牛对整体FFA浓度的影响更为显著。

此外，研究还发现，生产激励日的数量对FFA浓度有一定影响。在之前的研究中，团队已经发现，拥有3个或更多生产激励日的月份，牛奶样本中FFA浓度升高的可能性更高。这一现象可能与激励日期间奶牛的饲料配方调整有关，而饲料成分的变化可能间接影响脂肪分解的速率。因此，虽然生产激励日的数量与FFA浓度之间存在一定的联系，但其影响远不及“牛奶过冷”警报直接导致的FFA浓度升高。

研究结果表明，TTR设备在识别牛奶质量风险方面具有重要作用。特别是在“牛奶过冷”警报的情况下，TTR能够及时捕捉到牛奶冻结的风险，从而为奶牛场提供预警信息。这些警报不仅能够帮助农场主采取针对性的措施，如调整冷却时间或检查预冷系统，还能够为乳制品加工企业提供更准确的牛奶质量评估依据。通过分析TTR数据，企业可以更好地了解牛奶在储存和运输过程中的质量变化趋势，从而优化管理流程，提高产品一致性。

从行业角度来看，TTR设备的广泛应用有助于提升乳制品供应链的整体质量控制水平。然而，目前仍有一些农场未安装TTR，这可能与设备成本、技术复杂性或对牛奶质量影响的认知不足有关。因此，研究团队建议，应鼓励更多农场采用TTR设备，并通过培训提高农场主对牛奶质量风险的识别能力。此外，对于已经安装TTR的农场，应充分利用其数据，建立基于警报的牛奶质量管理体系，从而实现更高效的乳制品生产。

研究还指出，预冷系统的存在对减少TTR警报的发生具有积极作用。缺乏预冷系统的农场，不仅容易出现“牛奶过冷”警报，还可能因为冷却过程中的温度波动而引发“高混合温度”警报。这表明，预冷系统的安装和正确使用，是降低牛奶质量风险的重要手段之一。通过预冷系统，可以有效控制牛奶的冷却速率，避免因温度变化过大而引起的脂肪分解。因此，建议农场主在条件允许的情况下，优先考虑安装预冷系统，以提升牛奶质量和生产效率。

总体而言，本研究为乳制品行业提供了一个新的视角，即通过TTR警报来识别和管理牛奶中的FFA浓度变化。研究结果表明，“牛奶过冷”警报是导致FFA浓度短期升高的关键因素之一，而预冷系统的缺失则进一步加剧了这一问题。因此，加强TTR设备的使用、优化冷却和搅拌管理流程，以及提高农场主对牛奶质量控制的意识，是提升乳制品质量的重要措施。未来的研究可以进一步探讨不同TTR警报类型与FFA浓度之间的复杂关系，以及如何通过技术手段和管理策略来降低这些警报的发生率。