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不同贮藏温度酱鸭品质变化及其货架期预测

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-05-19
核心提示:酱鸭制品主要集中在江浙一带,一般采用传统加工工艺制作,即净鸭经腌制液腌制后干燥得到酱鸭制品。加工后的酱鸭制品因具有特征酱香味而备受消费者喜爱;但由于鸭肉中富含蛋白质和脂肪,且水分含量较高,在贮藏过程中易受环境影响而发生氧化和腐败变质。
   酱鸭制品主要集中在江浙一带,一般采用传统加工工艺制作,即净鸭经腌制液腌制后干燥得到酱鸭制品。加工后的酱鸭制品因具有特征酱香味而备受消费者喜爱;但由于鸭肉中富含蛋白质和脂肪,且水分含量较高,在贮藏过程中易受环境影响而发生氧化和腐败变质。食品在贮藏过程中的品质变化可通过化学动力学模型表达。目前虽有关于酱鸭贮藏品质的研究,但其货架期的预测研究鲜见报道。如何快速有效地评估酱鸭制品在贮藏期间品质变化并准确预测其货架期非常重要;因此,本实验比较了不同贮藏温度下酱鸭微生物(菌落总数、大肠菌群、霉菌)含量、过氧化值(POV)、酸价(AV)、硫代巴比妥酸反应产物(TBARS)值和感官特征的变化,分析各指标相关性,在此基础上对不同温度条件下真空包装酱鸭的货架期进行预测,以期为企业在生产、贮藏、运输和销售过程中品质监控提供一定的理论指导。
 
  1、酱鸭在不同温度贮藏期间的品质变化
 
  1.1 酱鸭在不同温度贮藏期间菌落总数的变化
 
  各温度条件下的酱鸭在贮藏过程中菌落总数整体呈上升趋势,且贮藏温度越高,酱鸭的菌落总数增长越快。在4 、25、37 ℃贮藏条件下酱鸭菌落总数由初始的(4.28±0.02)(lg(CFU/g)),上升到贮藏28 d后的(5.85±0.06)、(6.10±0.09)、(6.59±0.26)(lg(CFU/g))。4 ℃贮藏时菌落总数增长速率明显低于25、37 ℃贮藏组。
 
  1.2 酱鸭在不同温度贮藏期间的大肠菌群总数变化
 
  酱鸭初始大肠菌群总数均为(58±7)MPN/100 g,随着贮藏时间的延长,温度越高,大肠菌群总数增长速率越快。在贮藏末期,37 ℃贮藏组的大肠菌群总数为4 ℃贮藏组的6.67 倍,且不同贮藏组之间存在显着性差异(P<0.05)。说明温度对于酱鸭中大肠菌群的生长繁殖具有显着影响,4 ℃可以较好地抑制大肠菌群的生长。
 
  1.3 酱鸭在不同温度贮藏期间的霉菌总数变化
 
  酱鸭中的霉菌总数起始为(142±30)CFU/g。随着贮藏时间的延长,所有贮藏组的霉菌总数均有所上升,其中37 ℃贮藏组上升最快(P<0.05)。在贮藏末期,37 ℃贮藏组的霉菌总数已经达到(10 176±1 125)CFU/g,是4 ℃贮藏组的2.35 倍。此时,37 ℃贮藏组酱鸭已经腐败,无法食用,因此判定10000 CFU/g的霉菌总数为感官评定的终点。说明低温可以较好抑制霉菌的增长,使酱鸭在货架期内具有较好的品质。
 
  1.4 酱鸭在不同温度贮藏期间的AV变化
 
  在3 个不同贮藏温度条件下,初始AV都为(0.87±0.13)mg/g,贮藏28 d的过程中AV均呈上升趋势,贮藏温度对酱鸭贮藏过程中AV变化影响显着(P<0.05)。在贮藏过程中,温度越高,AV升高速率越快,37 ℃条件下酱鸭在贮藏末期的AV达到(3.04±0.06)mg/g;而4 ℃条件下酱鸭AV仅为(1.61±0.02)mg/g,且在贮藏终点与其他温度贮藏组有显着性差异(P<0.05)。
 
  1.5 酱鸭在不同温度贮藏期间的POV变化
 
  在不同贮藏温度下酱鸭的POV整体呈上升趋势,初始均为(2.41±0.16)g/100 g(以脂肪质量计)。贮藏28 d后,4、25、37 ℃条件下贮藏的酱鸭POV分别上升到(4.39±0.05)、(5.67±0.09)、(7.11±0.08)g/100 g。在整个贮藏过程中, 3 7 ℃ 贮藏组POV增长速率最快, 从7 d开始就与其他贮藏组产生显着性差异(P<0.05)。这可能由两方面原因造成:一方面,部分游离脂肪酸的快速积累促进脂肪的快速氧化;另一方面,较高贮藏温度降低了游离脂肪酸氧化的活化能,促进了脂肪的氧化。而4 ℃贮藏组POV增长速率最低,这与在相同贮藏温度条件下酱鸭的AV变化趋势大致相同。综上可知,温度对酱鸭制品在贮藏期间的POV影响显着(P<0.05),且低温可以有效抑制脂肪氧化,延长酱鸭的货架期。
 
  1.6 酱鸭在不同温度贮藏期间的TBARS值变化情况
 
  样品起始TBARS值为(0.56±0.01)mg/kg,在贮藏前期增长缓慢,其主要原因是酱鸭采用真空包装贮藏,与空气中的氧气进行隔绝,故对脂肪氧化有一定的抑制效果。随着贮藏时间的延长,不同温度贮藏组之间的TBARS值均存在显着性差异(P<0.05),且温度越高,TBARS值变化越快,低温会抑制脂肪的氧化。本实验中只有37 ℃贮藏组在贮藏28 d后达到了(1.94±0.05)mg/kg,接近异味阈值2.0 mg/kg,其他组均未达到。因此,综上可知,贮藏温度对TBARS值有显着影响(P<0.05),贮藏温度升高脂肪氧化加剧,使脂肪中的饱和脂肪酸发生氧化降解形成的衍生物丙二醛含量增加,导致TBARS值增加。
 
  1.7 酱鸭在不同温度贮藏期间的感官评分值变化情况
 
  新鲜的酱鸭具有明显特征香味,肉质紧实无出油,外观呈酱红色;随着贮藏时间的延长,酱鸭色泽逐渐暗淡,肉质松散有出油现象,且特征香味消失,有腐败味产生。贮藏的前7 d,25、37 ℃贮藏组的气味无显着性差异(P>0.05),说明37 ℃贮藏组的酱鸭腐败不明显。贮藏14 d后,各贮藏组的感官评分迅速下降,其中37 ℃贮藏组的外观色泽、气味、组织状态3 个指标的评分下降速率较其他两个组快。在贮藏末期,4 ℃贮藏组的外观色泽、气味、组织状态3 个指标的评分均显着高于其他两个温度贮藏组(P<0.05)。因此,4 ℃贮藏可以较好地维持细胞的活体状态,抑制机体内蛋白质、脂肪的分解,控制酱鸭肉的褪色;4 ℃与真空包装的组合可以显着维持酱鸭的感官品质,延缓其下降速度。本实验发现,3 种不同贮藏温度条件下,在贮藏末期当霉菌总数大于10000 CFU/g或TBARS值大于2 mg/kg时样品的感官评分最低,因此可以认为霉菌总数超过10000 CFU/g或TBARS值大于2 mg/kg时,酱鸭制品的货架期达到终点。
 
  2、酱鸭在不同温度贮藏货架期预测模型
 
  2.1 酱鸭在不同温度贮藏期间理化指标与感官评分之间的相关性
 
  不同贮藏温度下,酱鸭制品的感官评分与大多数理化指标之间的Pearson相关系数均大于0.9,说明指标间相关性较好。且不同贮藏温度下酱鸭制品的感官总体评分与各项理化指标呈显着或极显着负相关,各理化指标之间呈显着或极显着正相关。在所有相关检测指标中,霉菌总数、TBARS值与感官总体评分之间的相关性较其他指标更高,均具有极显着负相关关系,在4、25、37 ℃条件下的相关系数分别为0.974、0.992,0.961、0.995,0.996、0.985;因此,把霉菌总数和TBARS值作为酱鸭品质变化和货架期动力学预测模型的关键因素。在不同贮藏温度水平下酱鸭中霉菌总数与TBARS值之间的相关性呈极显着正相关(P<0.01),这可能是由于腌腊制品中霉菌的繁殖对脂肪氧化有促进作用。
 
  2.2 品质变化动力学分析
 
  本研究参照酱鸭的品质变化参数,采用SPSS 22.0软件对其进行线性和非线性拟合,得到零级和一级反应速率常数及其决定系数R2,R2较大表明总体线性关系较好。不同贮藏温度下零级、一级回归方程的R2均大于0.9,表明拟合精度越好。TBARS值、霉菌总数的零级动力学方程ΣR2均较一级动力学方程大。综合分析,酱鸭的TBARS值、霉菌总数变化规律符合零级化学反应动力学模型。
 
  2.3 基于TBARS值和霉菌总数建立酱鸭在贮藏期间的货架期预测模型
 
  随着贮藏时间延长,TBARS值与霉菌总数不断增加,且与贮藏时间呈线性关系,回归方程的决定系数R2均大于0.95,表明回归方程能较好地反映TBARS值、霉菌总数与贮藏条件的关系,证明这两个指标是反映酱鸭品质变化的关键因素,也说明酱鸭贮藏期间的品质变化可通过该动力学模型模拟。以表6中k值和贮藏温度计算ln k与1/T(×1000)(此处T的单位为K),做图得到线性回归方程。TBARS值和霉菌总数对应的活化能Ea分别为26.33 kJ/mol和16.24 kJ/mol,指前因子k0分别为1347.49和179871.86。不同贮藏温度条件下酱鸭制品的TBARS值与霉菌总数变化的Arrhenius回归方程的R2值均大于0.98,说明线性方程的拟合度达到显着水平。
 
  3、酱鸭货架期预测模型的验证及货架期预测
 
  运用本研究建立的酱鸭货架期预测模型的预测值相对误差基本在10%左右,可以有效预测不同贮藏温度条件下酱鸭制品的品质与货架期。其中,基于TBARS值得到的动力学货架期模型预测误差率较基于霉菌总数得到的大。
 
  结 论
 
  在贮藏期内,各贮藏温度下的酱鸭菌落总数、大肠菌群总数、霉菌总数、酸价、过氧化值和硫代巴比妥酸反应产物(TBARS)值呈上升趋势,而感官评分呈下降趋势;Pearson相关性分析表明酱鸭各品质指标中霉菌总数和TBARS值与感官评分相关性最高,其变化符合零级动力学模型。结合Arrhenius方程建立酱鸭货架期预测模型,霉菌总数和TBARS值预测模型中活化能Ea分别为16.24 kJ/mol和26.33 kJ/mol,指前因子k0分别为179871.86和1347.49。用酱鸭贮藏在4、25、37 ℃温度条件下所得货架期实测值来验证货架期预测模型,实验结果表明理论货架期与实际货架期较为相符,可根据霉菌总数和TBARS值对酱鸭货架期进行预测。
 
 
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