浸泡條件對清流豆腐皮產率影響的研究

黃穎穎，陳慎，楊成龍*，陸東和

(1.福建省農產品(食品)加工重點實驗室，福州 350003；2.福建省農業科學院 農業工程技術研究所，福州 350003)

清流豆腐皮是清流的傳統名產，具有悠久的生產歷史，距今已有800年的歷史，其制作工藝和產品品質具有明顯的地域特征，目前在全縣范圍內有傳統豆腐皮加工企業近300家，已成為具有地域特色的支柱產業。但是清流縣豆腐皮生產的工廠基本是作坊式的小廠，生產加工長期以來一直采用手工的方式，傳統手工制作的豆腐完全憑借經驗操作，生產效率低且成品合格率不高，保質期及貨架期也較短，簡陋的生產條件和原始的手工操作很難保證豆腐皮的質量。近年來，國內外關于豆腐皮生產工藝的研究取得了不少進展，其主要研究方向包括：豆腐皮的形成機理、最佳生產煮漿工藝[1,2]、護色機理等[3-5]，但針對其浸泡工序的研究較少[6]。

我國大豆作為重要的油料作物，含有40%～55%的蛋白質、20%～26%的中性脂肪[7]、2%左右的生化磷脂、人體所需的7種必需氨基酸和鈣、磷、鐵、硫胺素等微量元素[8]，其蛋白制品是食用植物蛋白的主要來源之一[9,10]。隨著我國生活水平的提高，充分開發利用植物蛋白資源，相較于動物蛋白具有更多優勢[11]。豆腐皮是由豆漿中的蛋白質、脂肪等成分凝結而成的[12]，大豆原料的成分比例對豆腐皮的得率與品質有非常明顯的影響。豆漿中各成分的比例基本與大豆原料中各成分的比例相同，大豆可通過豆漿中的成分影響豆腐皮的品質或得率；大豆蛋白質由皮膜組織包著于其子葉的貯藏組織細胞中，隨著大豆浸泡時間的延長，偏硬的成熟大豆蛋白質的皮膜組織吸水溶脹，質地變脆后變軟。通過機械破碎脆性狀態下的大豆蛋白質皮膜組織，可使蛋白質分散到水中。因此，大豆浸泡是豆腐皮生產中的關鍵工序之一，浸泡程度直接影響豆腐皮產品的色澤、產率和大豆磨漿工序的能耗，通過嚴格控制浸泡工藝過程，不但可以使黃豆充分膨脹，細胞壁纖維軟化，減少大豆研磨制漿工序的能耗，促進大豆組織蛋白質的溶出，同時還能有效地改善產品的色澤和白度。目前，豆腐皮加工工藝優化主要研究煮漿工藝和護色方法，但針對其浸泡工序的研究較少。我國大部分企業采用室溫水進行泡豆，由于冬夏或早晚溫差較大，浸泡時間長短不一，存在高水溫下浸泡過度或低水溫下浸泡不足等問題，導致產品質量深受影響。本實驗采用單因素通過研究不同浸泡條件，包括大豆浸泡料水比、浸泡水pH值、泡豆水溫和時間、軟化劑及其配比對大豆蛋白溶出率和豆腐皮產率的影響，并通過四因素五水平二次回歸正交旋轉組合法優化大豆浸泡條件，實驗結果有利于改造清流豆腐皮工業化生產工藝。

在這一基本戰略判斷下，美國戰略界對“一帶一路”倡議的認知負面遠遠多于正面。綜合起來，美國戰略界對“一帶一路”倡議的認知或擔憂，主要體現在如下幾個方面。

1 材料和方法

1.1 實驗材料

新產大豆：其中含蛋白質40%～50%，脂肪18%～22%，水分10%～12%，由福建省清流七星巖食品有限公司提供。

1.2 主要設備與儀器

2300型凱氏定氮儀 瑞士FOSS公司；恒溫水浴鍋 上海寶磊儀器有限公司；JYDZ-29型九陽豆漿機；AR2140型電子天平 梅特勒-托利多儀器(上海)有限公司；DHG-9070型電熱恒溫鼓風干燥箱 上海一恒科技有限公司；SKD-100型凱氏定氮儀 上海沛歐分析儀器有限公司；碳酸氫鈉(食品純)。

框架是研究小波分析的主要工具, 對小波分析的發展起到了非常重要的作用。 自1946年起, 人們開始研究框架理論，但直到1986年, 框架的相關理論才得到真正的關注和研究[1-3]。如今框架理論已廣泛應用于各個領域。

1.3 豆腐皮產品基本品質的測定指標與方法

以單因素試驗確定各試驗因素的影響范圍和中心水平值，試驗按四因素五水平二次回歸正交旋轉組合試驗設計，選取A(料水比)、B(浸泡水pH值)、C(泡豆水溫)、D(軟化液濃度)為考察因素，以豆腐皮產率為考察指標，設置2，1，0，-1，-2 5個自變量水平，見表1，篩選并確定大豆浸泡的優化工藝參數。

1.4 統計分析

在泡豆水溫20 ℃、料水比1∶3的條件下，分別采用0%，0.2%，0.4%，0.6%，0.8%的NaHCO3水溶液浸泡，浸泡大豆至符合操作技術要點，以大豆蛋白溶出率為考察指標。

大豆蛋白溶出率=(豆漿液中大豆蛋白總質量/大豆中蛋白總質量)×100%；

豆腐皮產率=(烘干后豆腐皮干重/所用大豆干重)×100%。

2 實驗方案

2.1 浸泡料水比對大豆蛋白溶出率的影響

在泡豆水溫20 ℃的條件下，分別采用1∶1，1∶2，1∶3，1∶4，1∶5的料水比浸泡大豆至符合操作技術要點[13]，以大豆蛋白溶出率為考察指標。

以往的農村公路規劃，只是單純的以“村村通”公路為目標導向，隨著城市副中心建設目標的提出，對于農村公路規劃應高點定位，如在北京城市副中心“綠色、智慧”的目標定位下，凸顯可持續化，充分利用現有資源，與周邊土地利用類型相協調，凸顯不同功能的土地對農村公路網規劃的不同訴求. 除此之外，可以將每個鄉鎮進行不同的功能定位，如可參考上位規劃對每個鄉鎮的定位，從而結合不同地塊的特征，開展農村公路網的合理布設，同時，客貨運分流的規劃思路在副中心地區農村公路規劃時也應重點考慮.

2.2 浸泡水的pH值對豆腐皮產率的影響

（1）注重最新理論與標準的應用。該平臺是指利用教育部建構主義教育理念和國際遠程教育技術規范和標準，基于J2EE分布式應用架構，采用B / S信息網絡計算模型，針對網絡教育學科基礎數據庫和收集網絡課程，全面規劃了教學支撐平臺，實現了系統三個方面的有機整合。

柵格數據處理庫（Geospatial Data Abstraction Library，GDAL）是一個在X／MIT許可協議下的開源柵格空間數據轉換庫。它利用抽象數據模型來表達所支持的各種文件格式。它還有一系列命令工具來進行數據轉換和處理。

2.3 泡豆水溫和浸泡時間對大豆蛋白溶出率的影響

在大豆料水比1∶3的條件下，分別采用10，15，20，25，30，35，40 ℃的泡豆水溫，浸泡大豆至符合操作技術要點，以大豆所需浸泡時間、大豆蛋白溶出率、產品的產率和色澤為考察指標。

2.4 軟化劑對大豆蛋白溶出率的影響

各組實驗重復3次，通過Microsoft Excel 2007進行數據處理，利用Design Expert 8.0.6軟件進行試驗數據的ANOVA分析，建立模型。

2.5 優化大豆浸泡條件工藝參數

蛋白質含量測定：凱氏定氮法(參照GB/T 5009.5-2010的方法)；豆漿液濃度(可溶性固形物含量)測定：采用阿貝折光儀測定法。

表1 四因素五水平二次回歸正交旋轉組合試驗Table 1 Four factors-five levels quadratic regression orthogonal rotation combination test

3 結果與分析

3.1 浸泡料水比對大豆蛋白溶出率的影響

式中：m為電機相數；I為電機電流；R為電機電阻。以圖3電機為例，相數為3，額定工況下相電流約為0.25 A，常溫下的相電阻為2.15 Ω，最后結果為0.4 W，相對輸出來說非常小了，所以在此類功率小的微型電機中，銅耗可不用太過關注。

圖1 浸泡料水比對大豆蛋白溶出率的影響Fig.1 Effect of ratio of material to water on dissolution ratio of soybean protein

3.2 浸泡水的pH值對豆腐皮產率的影響

采用不同pH值的水浸泡原料大豆，得到的豆腐皮產率會隨著浸泡水pH值的升高呈現出先升后降的趨勢，見圖2。

圖2 浸泡水pH值對豆腐皮產率的影響Fig.2 Effect of pH value of soaking water on yield of dried soybean sheet

當浸泡大豆用水pH值在6.0～7.0呈微酸性時，蛋白質不易于溶出，所以豆腐皮產率不高。隨著pH值的增大，產率逐漸提高，當浸泡水中的pH值大于7.0時，能使大豆細胞壁變軟，促進大豆蛋白的浸出，縮短浸泡時間；還使蛋白質偏離等電點，增加大豆蛋白溶解度。浸泡水的pH值為8.0時，豆腐皮產率達到最大。但浸泡水pH值大于8.0過堿時，又使大豆蛋白質變性，表現出一定的乳化性，大豆蛋白增溶或離解成大豆蛋白分子次級結構，使大豆脂肪球分散在漿液中，導致產率下降，且豆漿中含硫氨基酸破壞加快，形成的豆腐皮色澤發暗，影響產品質量。故適宜的浸泡大豆水的pH值在7.0～8.0左右。

騎桶者亦如是。騎桶者打算騎著桶前去借煤，于是桶就飛起來了，仿佛桶本來就是飛行物一樣。當然，區別還是有的；至少格里高爾變成甲蟲的原因我們不讀完全文根本一無所知，而騎桶者成為騎桶者卻從一開篇就把理由向我們展示了出來。

3.3 泡豆水溫和浸泡時間對大豆蛋白溶出率和產率的影響

分別在10，15，20，25，30，35，40 ℃水溫下進行泡豆實驗，測定大豆所需浸泡時間、豆漿中可溶性蛋白溶出率和產品的產率，結果見表2和圖3。

表2 不同溫度下的泡豆時間Table 2 Soybean soaking time under different temperatures

圖3 泡豆水溫和浸泡時間對大豆蛋白溶出率和產率的影響Fig.3 Effect on different soaking temperatures and time on soybean protein dissolution ratio and production yield

由表2和圖3可知，大豆浸泡時間與泡豆水溫互相影響，浸泡時間和泡豆水溫同時影響大豆蛋白溶出率，從而影響到豆腐皮的產率和色澤。當泡豆水溫過低時，不利于大豆組織軟化，大豆蛋白和糖類析出緩慢，浸泡時間也相應延長，豆腐皮產率不高，產品色澤暗黃；提高大豆泡豆水溫，縮短泡豆時間，大豆糖類析出使得豆漿含糖量降低，美拉德反應適中，不但提高蛋白質溶出率和產品產率，且產品色澤呈現亮黃色；當泡豆水溫在15～20 ℃，可溶性蛋白的提取率最大，產率最大；當溫度超過20 ℃后，可溶性蛋白的提取率和產率反而下降，這是因為溫度過高導致蛋白質天然結構發生變性，促進其聚集形成沉淀，從而降低蛋白質的溶解度，因此導致大豆中的蛋白質無法充分利用，產品的產率也相應降低；同時溫度過高加劇美拉德反應，使產品呈現褐黃色。結果表明：原料大豆的浸泡時間受泡豆水溫的影響，泡豆水溫越高則浸泡充分所需的浸泡時間越短，但泡豆水溫過高又會影響豆腐皮的產率和色澤；因此浸泡溫度不宜過高或過低，泡豆水溫控制在15～20 ℃，浸泡時間一般為8～10 h。

在磨漿工藝前，大豆的浸泡工藝也很重要。經過加水浸泡大豆，使其顆粒吸水膨脹，有利于提高磨漿時蛋白質膠體的分散程度和懸浮性，促使蛋白質從細胞中分離出來。大豆浸泡程度通過影響大豆蛋白溶出率，從而影響產品的得率和質量。浸泡至大豆符合操作技術要點，測定大豆吸水量為1∶1.2左右。當料水比為1∶1時，大豆由于浸泡加水量不足，大豆蛋白溶出率低；當浸泡用水量高于大豆2倍以上，大豆能將水基本吸收完，充分軟化大豆細胞結構，大豆蛋白溶出率升高；繼續增加浸泡用水量，大豆蛋白溶出率變化不大，但隨著大豆吸收飽和，部分蛋白質溶出到浸泡水中，導致損失(見圖1)。結果表明：料水比過少會導致大豆蛋白溶出不完全，料水比過多會造成棄水中的溶出蛋白的損失，適宜的大豆浸泡料水比在1∶2～1∶4。

3.4 軟化劑對大豆蛋白溶出率的影響

加入NaHCO3能提高大豆蛋白質的溶出率，隨著添加濃度的增加，大豆蛋白的溶出率也相對升高；在0.4%的NaHCO3水溶液下得到的大豆蛋白的溶出率最大，是因為大豆蛋白的等電點在6.5左右，添加適量的NaHCO3能軟化大豆組織，提高大豆蛋白的溶出率；繼續增加NaHCO3水溶液的濃度，使得浸泡水過堿，大豆蛋白的溶出率反而下降，見圖4。結果表明：加入NaHCO3能通過軟化大豆組織，提高大豆蛋白質的溶出率，NaHCO3溶液適宜的濃度在0.4%左右。

圖4 軟化劑對大豆蛋白溶出率的影響Fig.4 Effect of softener on dissolution ratio of soybean protein

3.5 大豆浸泡條件工藝參數優化

以豆腐皮產率為Y值，綜合單因素試驗結果選取料水比、泡豆水溫、浸泡水pH值、NaHCO3濃度4個因素進行二次回歸正交旋轉組合試驗，四因素五水平編碼和結果分析分別見表1和表3。用Design軟件對試驗結果數據進行分析，以料水比(A)、浸泡水pH值(B)、泡豆水溫(C)、NaHCO3濃度(D)為自變量，以豆腐皮產率為因變量(Y)，得四元二次回歸方程：

在大豆料水比1∶3的條件下，分別采用pH值6.0，7.0，8.0，9.0，10.0的浸泡水，浸泡大豆至符合操作技術要點，以豆腐皮產率為考察指標。

Y=+44.78+2.87A+1.55B+5.19C+3.77D-0.19AB-0.87AC-0.45AD-0.75BC-0.40BD-1.11CD-2.80A2-1.77B2-2.11C2-2.33D2。

表3 試驗安排與結果Table 3 Test arrangement and results

續 表

二次回歸模型的F值為26.46，p<0.0001，大于在0.01水平上的F值；決定系數R2=0.9780，失擬項的F值為1.18，小于在0.05水平上的F值，分析表明該模型擬合程度較好，實驗誤差較小，說明該模型是合適的，見表4。其中，A，C，D，A2，C2，D2表現為極顯著(p<0.0001)；B，B2表現為顯著(p<0.05)。結合表4中各系數項的估計值，本實驗各因素的影響大小順序為C>D>A>B。

表4 方差分析Table 4 ANOVA of four factors

續 表

注：“**”表示差異極顯著，P<0.0001；“*”表示差異顯著，P<0.01；“-”表示差異不顯著。

3.6 響應面分析

采用降維的分析方法，進行雙因素效應分析對豆腐皮產率的影響。根據多元回歸方程做出的等高線圖及響應曲面圖見圖5～圖10，對這些因素中交互項之間的交互效應進行分析。

圖5 Y=f(A，B)的響應面圖Fig.5 The response surface figure of Y=f(A，B)

圖6 Y=f(A，C)的響應面圖Fig.6 The response surface figure Y=f(A，C)

圖7 Y=f(A，D)的響應面圖Fig.7 The response surface figure Y=f(A，D)

圖8 Y=f(B，C)的響應面圖Fig.8 The response surface figure Y=f(B，C)

圖9 Y=f(B，D)的響應面圖Fig.9 The response surface figure Y=f(B，D)

圖10 Y=f(C，D)的響應面圖Fig.10 The response surface figure Y=f(C，D)

由圖5～圖10可知，所有響應曲面圖均開口向下、凸面，可以看出響應值的大小會隨著自變量A，B，C，D的大小而改變，而且增減幅度也不一樣。隨著各個自變量A，B，C，D的增大，響應值逐漸增大；但當響應值增大到某極值后，隨著自變量A，B，C，D的增大，響應值有減小的趨勢。

通過Design Expert 8.0.6軟件模擬分析，最后確定出模擬優化浸泡條件為料水比1∶3、浸泡水pH 值8.0、泡豆水溫25 ℃、軟化液NaHCO3濃度0.4%、泡豆5.5 h；采用優化浸泡工序條件得到的產率為48.7187%，浸泡工序優化值及豆腐皮產率的優化值見表5。

表5 模擬浸泡工序優化最佳值Table 5 Optimum value of soaking simulation conditions

在優化條件下進行驗證性實驗，重復3次。結果得出豆腐皮的平均產率為48.63%，實驗值與模型的理論值接近，且相對偏差小于2%，表明重現性良好，說明該模型可以較好地反映大豆浸泡工藝條件。

4 結論

浸泡使豆漿中的碳水化合物含量降低，脂肪含量相對增高，浸泡程度直接影響豆渣和浸泡液中的原料大豆中蛋白質的含量及其利用率，而浸泡工藝中的料水比、浸泡水pH值、泡豆水溫和時間、軟化劑配方及其濃度都直接影響浸泡程度。因此對浸泡工藝進行研究優化，提高大豆中蛋白質的利用率，降低原料大豆中蛋白質的流失。通過對大豆浸泡工序中關鍵技術進行單因素試驗和二次回歸正交旋轉組合試驗設計與分析，確定了浸泡條件的優化工藝參數為料水比1∶3、浸泡水pH 8.0、泡豆水溫25 ℃、時間5.5 h、軟化液NaHCO3濃度0.4%。在此工藝條件下豆腐皮的產率可達48.63%，所得產品的色澤品質較好。

參考文獻：

[1]王建光,霍建冶,成玉梁,等.正交試驗優化全子葉腐竹生產工藝[J].安徽農業科學,2015,43(12):225-229.

[2]Long L,Han Z,Zhang X,et al.Effects of different heating methods on the production of protein lipid film[J].Journal of Food Engineering,2007,82:292-297.

[3]項雷文,陳亮,陳文韜.腐竹生產用復配添加劑的研制[J].中國食品添加劑,2014(1):173-177.

[4]孫弘毅,曾金,張睿麒,等.腐竹生產顏色加深的成因及護色方法初探[J].中國食物與營養,2011,17(10):53-56.

[5]任紅濤,程麗英,南楠.防腐劑對腐竹保藏性能的影響[J].糧油加工,2008(12):107-109.

[6]謝麗燕,林瑩,譚瑤瑤,等.正交試驗優化傳統腐竹制作工藝[J].食品科學,2014,35(2):36-40.

[7]謝麗燕.腐竹生產工藝及影響因素研究[D].南寧:廣西大學,2014.

[8]殷涌光,劉靜波.大豆食品工藝學[M].北京:化學工業出版社,2005:2-3.

[9]歐陽平一,劉煒松.腐竹工業化加工工藝優化研究[J].食品與機械,2010,26(2):123-125.

[10]葛宏賀,潘思軼,徐曉云,等.不同大豆品種對腐竹品質的影響[J].中國糧油學報,2015,30(6):10-14.

[11]Ahmeda A,Lzagtat A,Inteaz A.Protein-lipid interactions in food systems:a review[J].International Journal of Food Science and Nutrition,2002,53:249-260.

[12]程麗英,任紅濤,程麗彩.腐竹品質改良劑的研究[J].糧食加工,2008,33(1):82-86.

[13]黃穎穎,陳慎,陸東和,等.磨漿及漿渣分離條件對豆腐皮產率影響的研究[J].福建農業學報，2015,30(9):905-909.