高水分南美白對蝦蝦干貨架期預測模型的構建

宣曉婷，陳思媛，樂耀元，尚海濤，曾昊溟， 凌建剛，張文媛

（1.寧波市農業科學研究院 農產品加工研究所，浙江 寧波 315040；2.鎮海中學，浙江 寧波 315040）

南美白對蝦（Litopenaeus vannamei），學名凡納濱對蝦，又稱為萬氏對蝦、白對蝦等，其具備高產量、快生長、強適應性、易養殖等優點，是目前世界上主要的養殖蝦品種之一[1-5]。南美白對蝦營養價值高，富含必需氨基酸、維生素、礦物質元素、蛋白質等，對彌補膳食結構不足和改善人體健康狀況均具有明顯的作用[6-8]。近年來，高水分蝦干制品受到消費者的喜愛，不僅具有豐富的營養、獨特的風味，并且具有口感優良、攜帶方便等特點，使得市場需求逐年增長，前景廣闊。

干制是我國傳統的加工方法，干制后的產品很大部分保留了食品本身的營養成分、風味獨特、容易貯藏、攜帶及食用方便，屬高蛋白、低膽固醇、低脂肪的食品[9-11]，深受廣大消費者的喜愛。隨著對蝦加工技術的不斷提升，為了加快干燥速率與效率，干燥技術已由傳統的自然晾曬法轉變為多樣化的干燥方式，如真空干燥、氣流干燥、真空冷凍干燥等[12-13]。通過干燥可以大大延長對蝦的貯藏貨架期，同時通過控制干燥后含水量可以改善對蝦蝦干的口感。由于高水分南美白對蝦蝦干具有相對較高水分和高蛋白，貯藏過程中容易受到微生物污染，易出現食用不安全性和品質劣變等問題，因此貯藏溫度是影響蝦干貨架期的重要因素[14]。

食品的剩余貨架期是指食品被顧客所接受并滿足其各項指標和質量標準的時間長度。當食品貯藏了一段時間后，其一種或幾種理性指標、品質屬性不能達到標準，即已不適合再放到貨架上進行銷售，這就是到達了這種食品的貨架期，應當另做處理[15-16]。

目前，食品貨架期預測模型的構建方法分為基于化學動力學的方法、基于微生物生長動力學的方法、BP 神經網絡方法、Q10 模型和威布爾危險值分析方法，其中以Arrhenius 方程為代表的基于化學動力學方法的模型是最為經典且適用性較強的[17]。Arrhenius 方程用于反映食品品質指標變化與溫度的關系，其一般形式為：

式中：A——阿倫尼烏斯常數；

Ea——反應活化能，KJ/mol；

R——氣體常數，KJ/（mol·K）；

T——絕對溫度，K；

k——速率常數。

基于Arrhenius 方程，研究綜合蝦干的質構、色差、微生物和揮發性鹽基氮4 種指標，建立4～30 ℃下高水分南美白對蝦蝦干貯藏預測模型，以期為其品質預測提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 材料與處理

選擇體型大小均勻一致、無機械損傷的新鮮南美白對蝦，自來水清洗干凈后，用6% 的鹽水煮制1 min 后，撈出瀝水，置于-18 ℃冰箱中預凍過夜，將預凍后的蝦置于冷凍干燥機中進行干燥20～30 h，干燥溫度為50 ℃，獲得水分含量為30%，35%和40%的3 組樣品組，干燥后用高溫蒸煮袋真空包裝，取真空包裝的樣品，進行100 ℃水浴殺菌，殺菌完成后，流水冷卻15 min，晾干，獲得高水分南美白對蝦蝦干產品，備用。

1.2 測定方法

1.2.1 質構的測定

去殼后切取蝦腹部第二節腹節中部肌肉進行TPA 測試。選取P/5 柱形探頭，探頭下行速度5 mm/s，下壓速度0.5 mm/s，回升速度0.5 mm/s，測試形變量50%，觸發力5 g，下壓深度5 mm，做3 個平行樣，每個平行樣測定3 次，記錄數據。由質地特征曲線得到表征對蝦質構狀況的評價參數：硬度（Hardness）、彈性（Springiness）、咀嚼性（Chewiness）。

1.2.2 色差的測定

使用色差計測定干燥后樣品的L，a，b 值，在Hunter 表色系統中L 值表示明度，值越大表示亮度越大；a 值正數代表紅色，負數代表綠色；b 值正數代表黃色，負數代表藍色。以對蝦第二腹節為測定點，在其表面附一層保鮮膜，相同自然燈光條件下每組測定3 尾蝦干，每尾重復測定3 次。

1.2.3 菌落總數的測定

參考《GB/T 4789.2—2010 菌落總數測定》進行試驗。菌落總數指檢測經過處理的樣品在一定條件下培養后，得到的每1 mL 或每1 g 的樣品中所形成的微生物菌落總數。

在無菌操作臺中，取高水分南美白對蝦10 g，與90 mL 無菌生理鹽水以轉速8 000 r/min 均質1 min，取各組均質液1 mL，加入到裝有9 mL 無菌生理鹽水的試管中進行梯度稀釋，稀釋至合適濃度后進行微生物測定，即吸取1 mL 混合液加入到PCA 培養基測定菌落總數，接種后的培養基于37 ℃下分別培養36～48 h 后，統計菌落并計算，菌落數以log CFU/g為單位。

1.2.4 揮發性鹽基氮含量的測定

參考《GB 5009.228—2016 食品中揮發性鹽基氮的檢測》進行試驗操作。

稱取高水分南美白對蝦樣品10 g 于250 mL 錐形瓶中，加90 mL 高氯酸溶液，均質2 min 后過濾，濾液處于2～6 ℃的環境條件下貯藏，備用。然后將有10 mL 的硼酸吸收液（30 g/L）中加入2～3 滴混合指示液（2 g/L 甲基紅乙醇溶液，1 g/L 溴甲酚綠乙醇溶液），將5 mL 樣品濾液置于整流器反應室上面，加入1～2 滴酚酞試劑、1～2 滴硅油消泡劑、5 mL 氫氧化鈉溶液，混合均勻，加上蓋后，加水進行密封，隨后通入蒸汽，當冷凝管中出現第一滴冷凝水時開始記時，蒸餾5 min 后停止，用0.01 mol/L 標準鹽酸進行急性滴定，紫藍色為滴定的終點，同時用5.0 mL高氯酸溶液（0.6 mol/L）代替樣品做空白對照。半微量凱氏定氮法（mg/100 g）計算公式為：

式中：TVBN——樣品中揮發性鹽基氮的含量，mg/100 g；

V1——測定用樣液消耗鹽酸標準溶液體積，mL；

V2——試劑空白消耗鹽酸標準溶液體積，mL；

C——鹽酸標準溶液的實際濃度，mol/L；

m——樣品質量，g；

14——1 mL 1N 鹽酸標準液相當于氮的毫克數。

1.2.5 脂質氧化TBA 值

取10 g 研細的樣品，加入50 mL 7.5% 的三氯乙酸（含有0.1%EDTA 乙二胺四乙酸，略加熱溶解），振搖30 min，雙層濾紙過濾2 次。取5 mL 上清液，加入0.02 mol/L TBA 硫代巴比妥酸溶液5 mL，沸水浴中保存40 min，取出冷卻1 h，以轉速5 500 r/min 離心25 min，取其上清液，隨后加入氯仿5 mL 將其搖勻，待靜置分層后取上清液于波長532 nm 和600 nm 處記錄吸光度，進行比色，并代入以下公式計算TBA 值。

1.2.6 預測模型的建立

（1）基于動力學模型的貨架期預測。動力學模型能很好地反映和描述某種食品品質的變化過程，是目前常用的食品貨架期預測模型之一，而且現在的大多數食品品質的變化都遵循零級或者一級反應動力學規律[18]。試驗以TVBN 值來反映高水分南美白對蝦的品質。零級、一級動力學模型反映的食品貨架期預測公式分別為：

式中：Ct——貯藏t 天后的某理化指標；

C0——起始時刻的某理化指標；

T——絕對溫度K；

k0——常數；

Ea——活化能，J/mol；

R——氣體常數，取8.314 J/（K·mol）；

tslz——零級動力學模型貨架期預測結果；

tslf——一級動力學模型貨架期預測結果。

（2）基于BP 神經網絡的貨架期預測模型。BP 神經網絡是目前應用最廣泛的學習網絡之一，其組成一般有輸入層、隱含層和輸出層。多采用全互連方式將層與層之間連接，但同一層單元間沒有相互連接[19-20]。它能夠非常有效地將各個指標間的非線性關系表達出來，所以常用來構建預測模型，如今已廣泛應用在各種食品貨架期的預測研究中，具有很好的現實意義。

如今，大多數關于水產貨架期預測的研究幾乎都聚集在水產關鍵指標上，如菌落總數和TVBN 值等。但是除了這些，還有很多指標也能夠反映高水分南美白對蝦的品質變化，如蝦體的色差（L*，a*和b*）、質構（硬度、彈性等）、脂質氧化TBA 值等。TBA 值指的是油脂中的不飽和脂肪酸被空氣中的氧慢慢氧化的過程。而且，目前還沒有很多權威性的研究表明這些指標與南美白對蝦貨架期品質有必然的聯系，所以這些指標作為模型輸入參數時對最終模型精度是否有影響可以進行進一步的研究。

基于BP 神經網絡的高水分南美白對蝦貨架期預測模型見圖1。

圖1 基于BP 神經網絡的高水分南美白對蝦貨架期預測模型

（3）網絡函數的選擇。BP 神經網絡中涉及函數有很多，如訓練函數、隱含層傳遞函數、網絡性能函數、仿真函數等。

傳遞函數包括對數“logsig”（S 型）、正切“tansig”、線性函數“purelin”等，其中對數傳遞函數是通過神經元的輸入使之映射到（0，1），輸出層參數均歸一化至（0，1）范圍，為了確保模型保持非線性，選擇對數傳遞函數作為隱含層及輸出層的傳遞函數。訓練函數是全局調整權值和閾值，降低整體誤差實現最小化，其中trainlm 訓練函數以誤差小、收斂快、訓練效果佳而被確認為模型的訓練函數。學習函數是指權值和閾值的調整規則，其中learngdm 函數因只需通過神經元的輸入、誤差計算其變化率，采用learngdm 為學習函數。此外，mse 作為網絡性能函數，sim 作為仿真函數。

（4）網絡訓練。模型的網絡訓練參數設置參考劉雪等人[17]的研究，設置如下：動量常數為0.9，學習速率為0.05，網絡性能目標誤差為0.005，訓練最大步數為10 000。當訓練過程中滿足了所設定的誤差要求，即可停止訓練。

高水分南美白對蝦貨架期品質指標見表1。

表1 反映了不同貯藏溫度和水分含量下南美白對蝦蝦干各項指標參數隨時間的變化情況。微生物是影響食品貯藏期間品質變化的主要因素，而其中的菌落總數是衡量食品是否變質的關鍵指標[21]，根據表1 可以得出，菌落總數隨著貯藏時間、溫度及水分含量的增加而增加，但是在水分含量達到50%時，隨著溫度的降低，菌落總數卻有一定程度的增加，在4 ℃水分含量50%及剩余貨架期0 d 時達到最高值。TVBN 值隨著貯藏時間和水分含量的增加呈現指數增長，在含水量達到50%時，剩余貨架期0 d 時達到頂峰。MDA 值隨著剩余貨架期天數的減少而增加，在水分含量為35%時，MDA 數值普遍高于水分含量為20%和50%的試驗組。

表1 高水分南美白對蝦貨架期品質指標

色差值L*隨著剩余貨架期天數的減少而減少，a*，b*則與之相反。硬度與彈性也隨著剩余貨架期的天數減少而減少，但是在水分含量為35%時，下降的趨勢是最為明顯的。綜上，水分含量的變化對南美白對蝦蝦干的理化指標的影響較溫度的影響更大[22]。

2 結果與分析

將預留25 ℃/20%第54 天，7 ℃/35%第96 天，4 ℃/20%第216 天，4 ℃/35%第162 天，4 ℃/50%第54 天試驗數據進行驗證，并且構建動力學預測模型和BP 神經網絡預測模型。

（1）將預留出數據中的TVBN 系數依次代入一級反應動力學模型方程中，計算出動力學模型預測剩余貨架期預測值。

（2）將預留數據分別代入構建的基于關鍵指標和綜合指標的BP 神經網絡模型的輸入端，隨后計算出歸一化貨架期預測值，若將預測結果進行反歸一化處理則得出的是BP 神經網絡模型剩余貨架期預測值，其計算公式為：

式中：P1——反歸一化預測值。

不同預測模型的預測結果見表2。

通過模擬剩余貨架期試驗，由表2 可看出，動力學模型預測誤差在19%以內，平均誤差為13.52%，其預測精度只有86.48%；基于關鍵指標的BP 神經網絡預測誤差小于14%，平均誤差為9.67%，其預測精度在90.33%；基于綜合指標的BP 神經網絡預測誤差在11%以內，平均誤差為5.86%，其預測精度達到94.14%。因此基于綜合指標（溫度、水分含量、色差、質構、菌落總數、TBA 值和TVBN 值）的BP 神經網絡的高水分南美白對蝦貨架期預測模型的預測精度比動力學模型和基于關鍵指標的BP 神經網絡模型略高，預測結果較接近真實貨架期情況，其中常溫保質期達3 個月，低溫保質期達12 個月。

表2 不同預測模型的預測結果

此外，在實際操作中應用貨架期預測模型，則應該以完整合理的溫度梯度和時間監測系統作為前提要求，若無法掌握蝦干在貯藏過程中的溫度和時間等數據，則無法依據貨架期模型推算預測出較為正確的剩余貨架期。因此，貨架期預測建模可以更有效地幫助相關車間、企業等實時監控調整貯運條件，從而將降低在運輸等過程中產生的損失，具有重要的現實意義[23-25]。

3 結論

以真空冷凍干燥獲得的高水分南美白對蝦蝦干（水分含量30%～40%）為試驗材料，研究不同貯藏溫度（4，7，20，30 ℃）對高水分南美白對蝦貯藏過程中品質的影響，且建立基于Arrhenius 方程的動力學模型和基于綜合指標和關鍵指標的BP 神經網絡模型。通過模擬剩余貨架期試驗，動力學模型平均誤差為13.52%，預測精度為86.48%；基于關鍵指標的BP 神經網絡模型平均誤差為9.67%，預測精度為90.33%；基于綜合指標的BP 神經網絡模型平均誤差為5.86%，預測精度為94.14%。因此，在綜合指標的BP 神經網絡基礎上的高水分南美白對蝦貨架期預測模型能更加貼切地預測貨架期。