响应面法优化灰树花驴肉酱加工工艺与配方研制

王林，谷晨舒，廖永春，李秋琦，孙萌

(四川旅游学院 烹饪学院，成都 610100)

灰树花(Grifolafrondosa)，多孔菌科贝叶多孔菌的子实体，又名天花菌或栗蘑，是一种食药兼用型蕈菌，主要分布在我国东北长白山区、华北和长江中下游等地，现以人工栽培为主[1]。灰树花菌中富含优质蛋白、维生素和膳食纤维，其中蛋白质含量占32%，包含18种氨基酸(7种必需氨基酸)，总量近20%。灰树花中含有活性成分灰树花多糖 (D-fraction)，可以激活免疫细胞功能，有效减轻化疗的毒副作用，抑制癌症复发转移，从而改善癌症患者症状，有“抗癌之王”之称；驴肉(EquusasinusLinnaeus.)，又名毛驴肉、漠骊肉，是鲁西、鲁东南地区的特色传统食品，具有高蛋白、低脂肪、低胆固醇的特点[2]。驴肉含有的多种必需氨基酸占总氨基酸含量的39.4%，必需氨基酸指数(EAAI)为65.48，大于牛、羊、猪肉的数值，富含优质蛋白，反式脂肪酸和胆固醇含量较低，不饱和脂肪酸含量较高，营养价值较高，深受人们喜爱[3]。

以灰树花、驴肉为主要原料，添加纯天然复合香辛料、黄豆酱为辅料来降低工业调味品的使用，将传统烹饪与现代食品加工相结合，调制出一款营养丰富、口感独特、老少皆宜的酱类调味品，拓宽了灰树花与驴肉的加工利用率，加快了该肉类调味品的发展进程与经济价值。

1 材料与方法

1.1 材料

主料：灰树花、驴肉，均购于山东省泰安市大汶口菜市场。

辅料：芝麻、生姜、大蒜、干辣椒、豆豉、花椒、草果、黄芪、当归、甘松、香叶、八角，均购于四川省成都市龙泉驿区综合菜市场。

调味料：白砂糖、盐、料酒、味精、蚝油、辣椒油、黄豆酱、酿造食醋。

1.2 设备及器具

美的C21-WK2102电磁炉、四旋玻璃罐(350 g容量)、猎钢狼JJ-2BS高速捣碎机、苏泊尔SY-50YC9001Q电压力锅、炒锅、耐尔尼HH-4水浴锅。

1.3 试验方法

1.3.1 灰树花驴肉酱制作工艺流程

1.3.2 操作要点1.3.2.1 灰树花的预处理

以肉体厚实、香味浓郁且表面干净、无破碎、无污物的灰树花为挑拣标准，将其放入2%的白醋水中浸泡15 min，洗净沥干水分后切成1 cm的小丁备用。

1.3.2.2 驴肉的预处理

挑拣干净新鲜的驴肉，浸没于流动的清水池中，漂去血水，控干水分后切成1 cm的肉丁，用蚝油进行20 min的腌制码味。

1.3.2.3 其他辅料的预处理

将姜、蒜切成2 cm的片状；白芝麻和花生仁放置在上下150 ℃烤箱内，设定脱皮工艺时间为15 min。

1.3.2.4 预煮制

将驴肉丁放入冷水锅内，加入20 mL料酒和10 g花椒，中间不断撇去水面上的浮沫保持水体清澈，呈肉棕色且散发浓郁香气时出锅，将香辛料以100 g驴肉为基准进行配制，在电压力锅内加入冷水至驴肉高度的1/2，加入草果、黄芪、当归、甘松、香叶、八角等复合香辛料中火预煮25 min。

1.3.2.5 炒制

炒锅中倒入适量豆油，油温升高至110 ℃时放入黄豆酱43.2 g、豆瓣酱6 g炒香12 s，加葱15 g、良姜6 g、蒜9 g、干辣椒3 g、花椒3 g、豆豉3 g炒香30 s，油温升至150 ℃时，放入辣椒粉煸出香味，加入驴肉丁炒制3 min后加入灰树花、料酒9 g、酿造食醋3 g、白砂糖3 g、食用盐6 g、味精6 g继续炒制5～8 min，出锅前加入白芝麻6 g[4]。

1.3.2.6 装瓶与杀菌

热水浸泡玻璃罐10 min，清水冲洗后用75%的酒精消毒，上述步骤制好的酱体装入瓶净含量为350 g的容器中，然后注入辣椒油15 g进行封顶，并保持容器翻边的距离为4～8 mm[5]，产品中心温度达85 ℃左右时封紧盖口，紧接着放入90 ℃的水浴锅，温度在100 ℃时开始计算杀菌时间，17 min后立即出锅进入快速分段冷却三步骤，即80，60，40 ℃，最终温度控制在38～40 ℃。

1.3.2.7 灰树花驴肉酱感官评定标准

为使灰树花驴肉在形态、色泽、口感、组织形态等方面呈现出较好的状态，根据预试验确定灰树花驴肉质量比、驴肉预煮制时间、复合香辛料添加量对成品效果影响较大的因素，进行三因素三水平响应面试验，确定较为合理的工艺配方标准。

邀请10名烹饪专业人员以及5名食品专业人员共同组成品鉴团队，按照表1从色泽、风味、组织形态、口感4个方面进行评价打分，在评鉴过程中将样品进行编码处理，以不同顺序重复3次，取15人的平均值得到最后的综合性试验评分。

表1 灰树花驴肉酱感官评价标准Table 1 The sensory evaluation standard of Grifola frondosa and donkey meat sauce

1.3.3 单因素试验设计

在其他条件不变的预试验中，选择3个对感官评分影响较大的因素：灰树花与驴肉质量比(1∶1.2、1∶1.3、1∶1.4、1∶1.5、1∶1.6)、驴肉预煮制时间(14，16，18，20，22 min)和复合香辛料添加量(2%、3%、4%、5%、6%)，以感官评定人员反馈的成品综合评价分为响应值，进行单因素试验。

1.3.4 响应面试验设计

根据单因素试验结果，确定3个因素的大致范围，以灰树花与驴肉质量比(A)、驴肉煮制时间(B)、复合香辛料添加量(C)为3个因素，以感官综合评分为响应值进行响应面试验设计。

2 结果与分析

2.1 单因素试验结果与数据分析

2.1.1 灰树花与驴肉质量比对产品感官品质的影响

由图1可知，主料质量比范围在1∶1.2～1∶1.6之间，随着主料质量比的升高，总体感官评分先升高后降低，并在灰树花与驴肉质量比为1∶1.4时获得最高评分79.6分，之后随着质量比增高，成品出现口味不协调、口感不佳的问题，评分持续呈下降趋势，因此主料质量比为1∶1.4时是最适宜添加比，可得到最佳产品感官评分。

图1 灰树花与驴肉质量比对产品感官品质的影响Fig.1 Effect of mass ratio of Grifola frondosa and donkey meat on sensory quality of product

2.1.2 驴肉煮制时间对产品感官品质的影响

由图2可知，驴肉预煮制时间范围在14～22 min之间，随着驴肉煮制时间的延长，总体感官评分呈先升高后下降的趋势，在18 min时获得最高评分81.0分，此时产品的感官品质最佳，此后随着时间增长，成品出现肉制变老的现象。因此18 min为最适宜预煮时间，可得到最佳产品感官评分。

图2 驴肉预煮制时间对产品感官品质的影响Fig.2 Effect of donkey meat pre-cooking time on sensory quality of product

2.1.3 复合香辛料添加量对产品感官品质的影响

由图3可知，复合香辛料添加量范围在2%～6%之间，随着香辛料的增加,总体感官评分呈先升高后下降的趋势，并在添加量为4%时获得最高评分82.1分，此后随着香辛料添加量的增加，成品出现口味咸、香味不突出的问题，因此复合香辛料为4%为最适宜添加量，可得到最佳产品感官评分。

图3 复合香辛料添加量对产品感官品质的影响Fig.3 Effect of additive amount of compound spices on sensory quality of product

2.2 响应面优化驴肉酱配方工艺

2.2.1 响应面试验设计

运用Design Expert 11，采用BBD试验方法设计试验，对影响驴肉酱感官评定的主料质量比(灰树花∶驴肉)、驴肉预煮制时间、复合香辛料添加量3个对评分影响较大的因素为自变量，分别用A，B，C表示，并以-1，0，1代表自变量的相应水平，将响应值设定为总体感官评定得分(Y)，见表2。

表2 响应面试验因素水平表Table 2 The factors and levels of Box-Behnken experimental design

运用Design Expert 11软件将各因素水平输入到其中，得出具体试验因素水平(见表2)，按照提供的试验方案进行试验，并得出具体感官评分数值，见表3。

表3 设计矩阵响应数据结果Table 3 The results of matrix and response data

2.2.2 响应面试验结果分析

经过Design Expert 11软件分析后，对表 3设计矩阵响应数据结果进行多项回归拟合，并得到下列多元回归方程：

Y=95.64-2.84A-1.03B-1.16C+2.12AB-0.35AC+0.75BC-3.86A2-7.76B2-8.03C2。

二次多项式的各项影响因素系数的绝对值可以反映出各因素对该试验感官评分的影响大小[6]，故由上式可知影响力从大到小依次为A>C>B。为进一步确定该试验的有效性，进行方差分析，结果见表4。

表4 回归模型方差分析Table 4 Variance analysis of regression model

由表4可知，感官评分回归方程模型极显著(F=383.21，P<0.0001)，且失拟项(P=0.5702>0.05)不显著，可知该方程模型拟合有效，试验方法可靠所得方程与实际结果拟合较好；决定系数R2=0.9980，说明灰树花驴肉酱感官评价的预测值和试验值之间具有很好的拟合度[7]；RAdj2=0.9954，总变异约为0.54%，模型的信噪比(PAdeq)为48.0531，一般认为模型的可接受信噪比大于4，说明模型的拟合度和可信度非常高[8]；综上可知，该回归模型适用于对灰树花驴肉酱的工艺配方进行优化。此外，各影响变量的P值与标准对比可知，二次项A2、B2、C2和一次项A和AB对感官评分影响极显著，一次项B、C和BC对感官评分影响显著。

2.2.3 等高线图和响应面图分析

利用Design Expert 11软件进行响应面绘制，具体步骤是将其中上述3个变量中的2个因素确定，使得变量响应值能够被响应面进行预测和估算，从而确定各变量的影响关系，得出另外一个因素对成品感官评分的影响。其中等高线图呈现圆形，则表示影响因素之间交互作用不显著；若等高线图为椭圆形，则表示影响因素之间交互作用显著[9]。

由图4可知，当A和B为定量时，等高线呈椭圆，响应面相对陡峭，且A和B均随着一方的增加呈现出较为明显的先上升后下降的趋势，可知A、B因素的交互作用极显著。

图4 Y=f(A,B)曲面和等高线图Fig.4 The surface plot and contour line for Y=f(A,B)

由图5可知，当A和C为定量时，等高线呈圆形，响应面相对平缓，且A和C均随着一方的增加呈现出浮动较小的先上升后下降的趋势，可知A、C因素的交互作用不显著。

图5 Y=f(A,C)曲面和等高线图Fig.5 The surface plot and contour line for Y=f(A,C)

由图6可知，当B和C为定量时，等高线呈椭圆，响应面相对陡峭，且B和C均随着一方的增加呈现出较为明显的先上升后下降的趋势，可知B、C因素的交互作用显著。

图6 Y=f(B,C)曲面和等高线图Fig.6 The surface plot and contour line for Y=f(B,C)

2.2.4 验证试验

根据表4和利用Design Expert的回归模型预测，A为1∶1.41，B为18.84 min，C为3.82%。为方便实际操作对响应因素值进行修正：A为1∶1.4，B为18.8 min，C为3.8%时，进行3次平行检验，平均值为88.57，与预测值88.97的相对误差为0.4%，可知响应面预测出的灰树花驴肉酱的最佳配方相对可靠，进而根据等高线和响应面图分析，设计灰树花驴肉酱的最佳投料比例，见表5。

表5 驴肉酱最佳投料比例Table 5 The best feeding proportion of donkey meat sauce

3 结论

在响应面设计方法下，以灰树花和驴肉为主要原料，选取主料质量比(A)、驴肉预煮制时间(B)、复合香辛料添加量(C)为自变量，综合评分为因变量的回归模型及回归方程为：Y=95.64-2.84A-1.03B-1.16C+2.12AB-0.35AC+0.75BC-3.86A2-7.76B2-8.03C2。同时也验证了该模型的可靠性，得出影响力从大到小依次为A >C>B，由模型得出A为1∶1.4、B为18.8 min、C为3.8%时，总体感官评分值达到最高，为88.57分，在该条件下加工而成的灰树花驴肉酱品质最佳。