威布尔（Weibull）分布在食品科研中的可靠性

吕航 李宝昌 赵立群 王春旭

摘 要：食品工业的发展，对于食品科研需求也在不断地增加，但是食品工业涉及的各种变化因素特别多，科研的目标和方法也多种多样。为了尽可能地节约成本提高效率，就需要在科研项目立项之前对其分析方法进行有效的筛选，威布尔分布作为一种在不确定性较多领域常用的一种分析其可靠性分析的一种方法，也可以运用于在食品工业的科研当中，但是也有其一定的适用范围，本文就其适用范围和其他常用方法进行比较，对其可靠性作出分析。

关键词：威布尔分布;食品安全;科研方法

为了推动食品工业的发展，常常要进行科学研究，新产品的开发也离不开相关的科学实验，但是进行科学实验之前必须要解决一个问题，就是合理的设计实验。实验方法设计的好，可以节省人力、物力、时间，并且能够提高实验结果的可靠性，达到事半功倍的效果。本文就威布尔分布在食品工业当中可能的应用场景进行分析，并与其他的常规食品工业科研方法进行比较，分析出可以适应它的研究场景[1]。

1 常用的食品試验设计方法和优缺点

常用的食品试验方法，包括回归试验、随机试验、正交试验、回归正交试验和均衡设计试验这5种方法，5种方法各有其优缺点和适用范围，已经广泛运用到了食品安全领域。不同的实验方法都是建立在不同的理论基础上，这种理论基础都需要进行一定的假设，只有假设条件能够满足相应的条件情况下，才能正确地表达实验效果，然后得到正确的表达效应才能得到正确结论，每一种实验方法都有其适用性。对比法相对于其他方法来说比较简单，成本较低，但对于复杂的工艺就无法进行检测了;在测试对象不太多的情况下，能够提供比较准确的实验结果，但是对于比较复杂和主观的因素，有效性就大打折扣了。我们要认清威布尔分布作为一种实践数据的统计方法，也是有自己的适用范围的，不能一概而论它是否有效或者无效[2]。

2 威布尔分布在其他领域的应用范围和成果

威布尔分布在可靠性工程当中，得到广泛的应用，尤其在机械损耗及磨损的判定上面，已经有着很成熟的应用经验和实例。在各种机械设备的损耗，即寿命计算当中，威布尔分布有很多成功的实验案例，并且已经推广到对于风力资源的估算，人寿保险的核算和精算的领域[3]。能看出来对于多因素、多变量的数据进行量化统计来说，威布尔分布有着较大的优势。如果缺乏统一的评价标准，或明确的适用范围数据的问题，威布尔分布可靠性就会受到前提条件设置的影响。所以在食品科研领域应用当中我们应该注意这个特点，科研项目的主要设计参数，需要考虑设定能否具有一定的客观性和实用性。

3 威布尔分布在食品科研领域有效的运用例子

3.1 食品安全领域

在减少防腐剂使用量的情况下想保证食品的安全就可以通过威布尔分布，对各种条件下长时间保存食品进行估算。食品运输和储藏的过程当中，环境可能会发生各种各样的变化，要在各种不同的环境当中保证食品不变质，就需要添加不同类型的防腐剂。现在随着人民生活水平的提高，人民对防腐剂也更加敏感。我们可以通过威布尔分布法，对于不同条件下防腐剂使用量进行估算以达到在保证食品不变质和食品安全的条件下，尽可能地减少防腐剂的使用量，可减少消费者对其的敏感性，并降低食品的生产成本[4]。

3.2 食品口味的设计

食品口味的设计一直都是食品科研领域投入较大、难出成果的研究项目。因为其中涉及的变量较多，而且很多是主观判定的结果，较难将其量化。虽然涉及的变量较多，但在此领域已经有一部分实验数据的积累。可以通过威布尔分布，将成分含量、糖分含量、脂肪含量常用的参数与食品销售的情况影响进行量化。并把它放置到一个威布尔分布表格当中，节选出一个销量较高的范围，然后在这个范围之内进行食品各种口味的微调试验。减少偏差值，缩小实验的范围，提高实验结果的准确性，减少所需要花费的人力和物力资源。

3.3 科研项目立项有效性分析

除了在具体的科研项目中应用以外，对于科研项目本身立项的有效性，也可以用威布尔分布对于已有的类似的项目结果进行统计和分析，判断项目是否在可行性范围之内，排除掉存在巨大失败可能性的项目，从而减少不必要的资源浪费。

4 结语

威布尔分布作为一种广泛应用的，对于各种不确定性因素的影响及概率进行判定的科研方法，已经广泛证明其具有一定的有效性。具体到食品科研领域，我们要注意其适用范围，用此方法必须要有准确性较高，而且稳定的数据来支持。对于不确定性较高的问题，可以通过此方法对其进行一个大范围粗略的估算，但可靠性必将大打折扣，所以其使用必须以大量、准确的数据做基础。

参考文献

[1]高博，王小明，谢毓广.基于概率序列的含风光电力系统可靠性评估方法[J]. 安徽电气工程职业技术学院学报，2018，23（3）：15-19.

[2]刘海年，王志会，吴新，等.航空发动机成品可靠性设计与验证方法研究及应用[J].航空科学技术，2017（7）.

[3]赵继俊，张锡清.可靠性试验数据的最优化参数估计[J].兵工学报，1997，18（2）：134-138.

[4]郑锐.三参数威布尔分布参数估计及在可靠性分析中的应用[J].振动与冲击， 2015，34（5）：78-81.