基于Tablecurve 3D软件预测不同煮制条件下卤鸡腿出品率的研究

周 婷， 魏法山， 朱瑶迪， 赵莉君， 柳艳霞， 赵改名

(1.河南农业大学食品科学技术学院，河南省肉制品加工与质量安全控制重点实验室，河南 郑州450002； 2.河南省产品质量监督检验院，河南 郑州450002)

基于Tablecurve3D软件预测不同煮制条件下卤鸡腿出品率的研究

周 婷1， 魏法山2， 朱瑶迪1， 赵莉君1， 柳艳霞1， 赵改名1

(1.河南农业大学食品科学技术学院，河南省肉制品加工与质量安全控制重点实验室，河南 郑州450002； 2.河南省产品质量监督检验院，河南 郑州450002)

以卤鸡腿为研究对象，为了获得其在不同煮制条件下连续的出品率含量值，本研究采用Tablecurve3D软件对温度75、80、85、90、95、100 ℃、时间10、20、30、40、50、60、90、120 min以及出品率等重要参数进行三维曲面拟合，得到拟合曲面方程，从而获得卤鸡腿在不同煮制条件下出品率的连续预测模型。经分析，最佳预测模型的相关系数r2为0.93，为验证模型的可靠性，将新一批次27个样本数据带入预测模型，结果表明，该实测值和预测值的相关系数r2为0.82，相对标准偏差基本都在8%以内，说明采用Tablecurve3D软件实现卤鸡腿出品率的连续预测方法是可行的，该结果可为卤鸡腿出品率的工艺控制提供基础数据和技术手段。

卤鸡腿；Tablecurve3D软件；出品率；连续预测；模型

酱卤肉制品在中国有几千年的发展史，以其独有的口味和浓郁的风味被越来越多的消费者所喜爱，已经逐渐发展成为中国传统的一大肉类产品[1-2]。中国是鸡肉生产和消费大国，特别是以安徽符离集烧鸡、山东德州扒鸡、河南道口烧鸡为代表的卤禽类肉制品亦是中国传统酱卤肉制品中非常有特色的产品类型[3]，其中卤鸡腿是酱卤制品中非常受消费者欢迎的产品，消费量逐年增加，为行业带来了新一轮的高速发展期[4-5]。近几年，随着原辅料价格的上涨，以前不太突出的出品率问题日显重要。目前，行业内卤鸡腿的出品率普遍较低，出品率的高低直接关系到企业的经济效益，在竞争日趋激烈的市场环境下，在保证产品质量的前提下如何调控产品出品率已经成为该行业关注的重点，同时也成为企业竞争的焦点[6]。寻找出品率的经验模型，实现产品出品率的连续预测是目前亟待解决的问题之一，在不同煮制条件下实现出品率的可控性对于企业节约成本，提高经济效益具有非常重要的作用。目前，出品率的测定均是根据产品卤煮前后的质量百分比进行计算[7-8]，该检测方法虽然精度高，但是基于试验情况，出品率的检测只能实现“点检测”，很难实现连续预测。

目前大部分的数据处理软件均有输出三维图形的功能，但很少能提供自动曲面拟合及统计分析的功能[9]。二维、三维曲线拟合与经验公式自动查找软件(Tablecurve 2D/3D)为复杂数据的模型化提供了强有力的解决方案，其内建方程式为各种应用提供了线性和非线性模型，处理过程中通过选择不同的评判标准找到拟合较好的曲线，最后输出曲线图形及数学表达式。该软件可自动显示数学表达式及其他相关的统计参数，可快速计算任意点处的拟合值[10]，以其无需编程及强大的曲面拟合功能已经被越来越广泛地用于数据处理中，如机械设计[11-13]、计算机工艺设计[14]及大型机械特性研究及参数优化[15-17]，但目前在食品数据处理方面Tablecurve 3D软件的应用较少。因此本研究选取卤鸡腿为研究对象，通过设置不同煮制温度和煮制时间，使用小火(90 ℃)对鸡腿进行煮制，得到其出品率。利用Tablecurve 3D软件对其数据进行三维曲面拟合，得到出品率模型进而实现鸡腿出品率的连续预测，以期实现出品率的可控性，为企业节约成本、提高经济效益提供一种潜在的解决方案。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

新鲜鸡腿(200～250 g·只-1)购于河南大用实业有限公司，品种为罗斯308肉鸡(42日龄，公司自养)。香辛料及食盐购自河南郑州某超市。磷酸氢二钾、磷酸二氢钾、硝酸钾购自天津市瑞金特化学品有限公司，均为分析纯。FA2004A电子天平(上海精天电子仪器有限公司)，MJ-250PP01B绞肉机(广东美的生活电器制造有限公司)，T10高速分散器(广东仪科实验室技术有限公司)，THZ-82恒温水浴锅(金坛市杰瑞尔电器有限公司)。

1.2 试验方法

选大小一致的新鲜鸡腿(200～250 g·只-1)洗净沥干、称重，加入香辛料(香辛料配比：100 kg鸡腿中添加肉桂、良姜、白芷各180 g，陈皮、草果各60 g，砂仁、豆蔻各30 g，丁香6 g，食盐2.5 kg)。冷水下锅后小火迅速升温至试验设定的水温后维持试验设定的时间段，具体温度及与时间设定见表1。表1所示，试验设定的温度从75 ℃开始以5 ℃的温度梯度进行递增至100 ℃，在每个温度点下，分别进行10、20、30、40、50、60、90和120 min的卤煮试验，然后测定每个温度及时间组合下卤鸡腿的出品率。

表1 试验设定的煮制条件Table 1 Cooking conditions of the experimental process

1.3 出品率的计算

将鸡腿煮好捞出，沥干冷却至室温后称重，出品率为鸡腿煮制前后的质量分数。

(1)

式中：A1为鸡腿煮制前质量(g)，A2为鸡腿煮制后质量(g)。

2 结果与分析

2.1 不同煮制条件下鸡腿出品率

在不同设定条件下，对鸡腿出品率进行测定，其结果如表2所示。

表2 不同煮制条件下鸡腿出品率Table 2 Yield rate of cooked chicken legs under different conditions %

注：表中测定结果为鸡腿在各卤制条件下出品率的平均值±标准差。

Note: The results in the table are mean ± standard deviation of chicken legs under different cooking conditions.

由表2可知，卤鸡腿出品率随着卤煮时间的延长和卤煮温度的升高均呈现降低趋势，且随时间的延长出品率降低速率较快，说明时间对出品率影响作用较大。

2.2 利用Tablecurve 3D软件进行出品率建模

将表2中的数据输入Tablecurve 3D软件中，选择三维曲面拟合，得到拟合曲面方程列表。Tablecurve 3D软件根据4种不同的曲面拟合评判标准产生了与之相对应的曲面方程列表。4种曲面拟合评判标准分别是：1)r2(相关系数)；2)DF adjr2(调整相关系数)；3)FSE(fit the standard error，拟合标准误差)； 4)F-statistic(F值)。其中F-statistic是目前比较常用的一种曲面拟合评判标准，因为与其他几种标准相比，F-statistic会产生相对简单的模型方程，避免了表达式的过于复杂和随之而导致的使用不便、不易于进行计算与理论分析等问题的出现。因此，本研究中以F-statistic为评判标准得到出品率最优模型，如图1所示。

利用上述数据根据图1得到拟合曲面方程如下：

z=a-b×lnx-c×y3

(2)

式中：a=130.13,b=-8.84,c=3.011 0-4，z为出品率(%)，x为时间(min)，y为温度(℃)。经分析，该模型的相关系数r2为0.93。由图1结合曲面方程可知，出品率受煮制时间和温度的共同影响，卤鸡腿出品率均随着煮制时间的延长和煮制温度的升高而降低，且随着时间的延长出品率的降低速率远大于随着温度的升高出品率的降低速率，说明时间对卤煮鸡腿出品率的影响更大。该模型不仅能直观反应煮制时间和温度对鸡腿出品率的影响情况，而且根据模型方程可以实现出品率的连续预测，提高出品率的预测速度，实现出品率的可控性。

图1 出品率模型三维图Fig.1 Three-dimension graph of yield rate model

2.3 拟合方程的验证

为验证所得方程的可靠性，采用新批次出品率的试验数据代入方程(2)计算方程预测值，判定预测值和实测值的相关系数并比较两者的相对标准偏差，从而验证模型的可靠性。2种数据对比结果见表3。

表3 模型预测值与实测值均值相对标准偏差比较Table 3 Comparison of standard deviation between predictive values and the mean value of measured values

经分析，该实测值和预测值的相关系数r2为0.82，相对标准偏差在8%左右，说明采用Tablecurve 3D软件对卤鸡腿出品率的连续预测方法是可行的，其结果能为企业节约成本、提高经济效益提供1种解决思路。

3 结论

本研究通过对鸡腿进行不同条件下的煮制试验，测得其出品率，为得到出品率连续预测模型从而实现出品率可控性的目的，本研究采用Tablecurve 3D软件对所得到的出品率数据进行三维曲面拟合得到出品率模型，模型结果表明：1)出品率模型能快速预测非观测点处卤鸡腿的出品率，实现卤鸡腿出品率的连续预测；2)卤鸡腿出品率随着煮制时间的延长和煮制温度的升高而降低，且时间对其影响最大；3)通过对出品率模型进行验证，表明试验数据的实测值和预测值相关系数r2为0.82，且相对标准偏差基本都在8%以内，说明模型具有一定的可靠性。此种数据处理方法可能也适用于其他指标建模分析，能为企业控制其他品质指标提供一种潜在的解决方案。

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StudyontheyieldrateofthestewedchickenlegsunderdifferentcookingconditionsbasedonTablecurve3Dsoftware

ZHOU Ting1, WEI Fashan2, ZHU Yaodi1, ZHAO Lijun1, LIU Yanxia1, ZHAO Gaiming1

(1.College of Food Science and Technology, Henan Agricultural University, Henan Key Laboratory of Meat Processing and Quality Safety Control, Zhengzhou 450002, China, 2.Henan Province Product Quality Supervision and Inspection Center, Zhengzhou 450002, China)

In this study, stewed chicken legs were cooked under different temperature over various periods. In order to achieve continuous prediction of their product yield rate, using the Tablecurve 3D software, the three-dimensional surface fitting function was adopted to evaluate the correlation between different cooking temperatures 75, 80, 85, 90, 95, 100 ℃, cooking time 10, 20, 30, 40, 50, 60, 90, 120 min, and product yield rate, and the fitting surface equation was finally obtained, which can be used to predicate the unknown product yield rate at any operation condition. The results showed that the correlation coefficient of the best prediction model was 0.93. In order to verify the reliability of the established model equation, a fresh batch of 27 experimental data samples were analysed by this model, and the results showed that the correlation coefficient of measured values and the predicted values was 0.82 and the standard deviations between them were within 8%, indicating that the use of the Tablecurve3D software is reliable for assuming the product yields of the stewed chicken legs, and this method could provide basic data and technique strategy for controlling the quality of the stewed chicken legs.

stewed chicken legs; Tablecurve 3D; product yield rate; continuous prediction; model

2017-05-24

国家自然科学基金项目(31271895)

周 婷(1990-)，女，河南驻马店人，硕士研究生，主要从事畜产品加工及安全控制方面的研究。

赵改名(1965-)，男，河南驻马店人，教授，博士。

1000-2340(2017)04-0561-05

TS251.6

A

(责任编辑：朱秀英)