高水分南美白对虾虾干货架期预测模型的构建

宣晓婷，陈思媛，乐耀元，尚海涛，曾昊溟， 凌建刚，张文媛

（1.宁波市农业科学研究院 农产品加工研究所，浙江 宁波 315040；2.镇海中学，浙江 宁波 315040）

南美白对虾（Litopenaeus vannamei），学名凡纳滨对虾，又称为万氏对虾、白对虾等，其具备高产量、快生长、强适应性、易养殖等优点，是目前世界上主要的养殖虾品种之一[1-5]。南美白对虾营养价值高，富含必需氨基酸、维生素、矿物质元素、蛋白质等，对弥补膳食结构不足和改善人体健康状况均具有明显的作用[6-8]。近年来，高水分虾干制品受到消费者的喜爱，不仅具有丰富的营养、独特的风味，并且具有口感优良、携带方便等特点，使得市场需求逐年增长，前景广阔。

干制是我国传统的加工方法，干制后的产品很大部分保留了食品本身的营养成分、风味独特、容易贮藏、携带及食用方便，属高蛋白、低胆固醇、低脂肪的食品[9-11]，深受广大消费者的喜爱。随着对虾加工技术的不断提升，为了加快干燥速率与效率，干燥技术已由传统的自然晾晒法转变为多样化的干燥方式，如真空干燥、气流干燥、真空冷冻干燥等[12-13]。通过干燥可以大大延长对虾的贮藏货架期，同时通过控制干燥后含水量可以改善对虾虾干的口感。由于高水分南美白对虾虾干具有相对较高水分和高蛋白，贮藏过程中容易受到微生物污染，易出现食用不安全性和品质劣变等问题，因此贮藏温度是影响虾干货架期的重要因素[14]。

食品的剩余货架期是指食品被顾客所接受并满足其各项指标和质量标准的时间长度。当食品贮藏了一段时间后，其一种或几种理性指标、品质属性不能达到标准，即已不适合再放到货架上进行销售，这就是到达了这种食品的货架期，应当另做处理[15-16]。

目前，食品货架期预测模型的构建方法分为基于化学动力学的方法、基于微生物生长动力学的方法、BP 神经网络方法、Q10 模型和威布尔危险值分析方法，其中以Arrhenius 方程为代表的基于化学动力学方法的模型是最为经典且适用性较强的[17]。Arrhenius 方程用于反映食品品质指标变化与温度的关系，其一般形式为：

式中：A——阿伦尼乌斯常数；

Ea——反应活化能，KJ/mol；

R——气体常数，KJ/（mol·K）；

T——绝对温度，K；

k——速率常数。

基于Arrhenius 方程，研究综合虾干的质构、色差、微生物和挥发性盐基氮4 种指标，建立4～30 ℃下高水分南美白对虾虾干贮藏预测模型，以期为其品质预测提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料与处理

选择体型大小均匀一致、无机械损伤的新鲜南美白对虾，自来水清洗干净后，用6% 的盐水煮制1 min 后，捞出沥水，置于-18 ℃冰箱中预冻过夜，将预冻后的虾置于冷冻干燥机中进行干燥20～30 h，干燥温度为50 ℃，获得水分含量为30%，35%和40%的3 组样品组，干燥后用高温蒸煮袋真空包装，取真空包装的样品，进行100 ℃水浴杀菌，杀菌完成后，流水冷却15 min，晾干，获得高水分南美白对虾虾干产品，备用。

1.2 测定方法

1.2.1 质构的测定

去壳后切取虾腹部第二节腹节中部肌肉进行TPA 测试。选取P/5 柱形探头，探头下行速度5 mm/s，下压速度0.5 mm/s，回升速度0.5 mm/s，测试形变量50%，触发力5 g，下压深度5 mm，做3 个平行样，每个平行样测定3 次，记录数据。由质地特征曲线得到表征对虾质构状况的评价参数：硬度（Hardness）、弹性（Springiness）、咀嚼性（Chewiness）。

1.2.2 色差的测定

使用色差计测定干燥后样品的L，a，b 值，在Hunter 表色系统中L 值表示明度，值越大表示亮度越大；a 值正数代表红色，负数代表绿色；b 值正数代表黄色，负数代表蓝色。以对虾第二腹节为测定点，在其表面附一层保鲜膜，相同自然灯光条件下每组测定3 尾虾干，每尾重复测定3 次。

1.2.3 菌落总数的测定

参考《GB/T 4789.2—2010 菌落总数测定》进行试验。菌落总数指检测经过处理的样品在一定条件下培养后，得到的每1 mL 或每1 g 的样品中所形成的微生物菌落总数。

在无菌操作台中，取高水分南美白对虾10 g，与90 mL 无菌生理盐水以转速8 000 r/min 均质1 min，取各组均质液1 mL，加入到装有9 mL 无菌生理盐水的试管中进行梯度稀释，稀释至合适浓度后进行微生物测定，即吸取1 mL 混合液加入到PCA 培养基测定菌落总数，接种后的培养基于37 ℃下分别培养36～48 h 后，统计菌落并计算，菌落数以log CFU/g为单位。

1.2.4 挥发性盐基氮含量的测定

参考《GB 5009.228—2016 食品中挥发性盐基氮的检测》进行试验操作。

称取高水分南美白对虾样品10 g 于250 mL 锥形瓶中，加90 mL 高氯酸溶液，均质2 min 后过滤，滤液处于2～6 ℃的环境条件下贮藏，备用。然后将有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 甲基红乙醇溶液，1 g/L 溴甲酚绿乙醇溶液），将5 mL 样品滤液置于整流器反应室上面，加入1～2 滴酚酞试剂、1～2 滴硅油消泡剂、5 mL 氢氧化钠溶液，混合均匀，加上盖后，加水进行密封，随后通入蒸汽，当冷凝管中出现第一滴冷凝水时开始记时，蒸馏5 min 后停止，用0.01 mol/L 标准盐酸进行急性滴定，紫蓝色为滴定的终点，同时用5.0 mL高氯酸溶液（0.6 mol/L）代替样品做空白对照。半微量凯氏定氮法（mg/100 g）计算公式为：

式中：TVBN——样品中挥发性盐基氮的含量，mg/100 g；

V1——测定用样液消耗盐酸标准溶液体积，mL；

V2——试剂空白消耗盐酸标准溶液体积，mL；

C——盐酸标准溶液的实际浓度，mol/L；

m——样品质量，g；

14——1 mL 1N 盐酸标准液相当于氮的毫克数。

1.2.5 脂质氧化TBA 值

取10 g 研细的样品，加入50 mL 7.5% 的三氯乙酸（含有0.1%EDTA 乙二胺四乙酸，略加热溶解），振摇30 min，双层滤纸过滤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，取出冷却1 h，以转速5 500 r/min 离心25 min，取其上清液，随后加入氯仿5 mL 将其摇匀，待静置分层后取上清液于波长532 nm 和600 nm 处记录吸光度，进行比色，并代入以下公式计算TBA 值。

1.2.6 预测模型的建立

（1）基于动力学模型的货架期预测。动力学模型能很好地反映和描述某种食品品质的变化过程，是目前常用的食品货架期预测模型之一，而且现在的大多数食品品质的变化都遵循零级或者一级反应动力学规律[18]。试验以TVBN 值来反映高水分南美白对虾的品质。零级、一级动力学模型反映的食品货架期预测公式分别为：

式中：Ct——贮藏t 天后的某理化指标；

C0——起始时刻的某理化指标；

T——绝对温度K；

k0——常数；

Ea——活化能，J/mol；

R——气体常数，取8.314 J/（K·mol）；

tslz——零级动力学模型货架期预测结果；

tslf——一级动力学模型货架期预测结果。

（2）基于BP 神经网络的货架期预测模型。BP 神经网络是目前应用最广泛的学习网络之一，其组成一般有输入层、隐含层和输出层。多采用全互连方式将层与层之间连接，但同一层单元间没有相互连接[19-20]。它能够非常有效地将各个指标间的非线性关系表达出来，所以常用来构建预测模型，如今已广泛应用在各种食品货架期的预测研究中，具有很好的现实意义。

如今，大多数关于水产货架期预测的研究几乎都聚集在水产关键指标上，如菌落总数和TVBN 值等。但是除了这些，还有很多指标也能够反映高水分南美白对虾的品质变化，如虾体的色差（L*，a*和b*）、质构（硬度、弹性等）、脂质氧化TBA 值等。TBA 值指的是油脂中的不饱和脂肪酸被空气中的氧慢慢氧化的过程。而且，目前还没有很多权威性的研究表明这些指标与南美白对虾货架期品质有必然的联系，所以这些指标作为模型输入参数时对最终模型精度是否有影响可以进行进一步的研究。

基于BP 神经网络的高水分南美白对虾货架期预测模型见图1。

图1 基于BP 神经网络的高水分南美白对虾货架期预测模型

（3）网络函数的选择。BP 神经网络中涉及函数有很多，如训练函数、隐含层传递函数、网络性能函数、仿真函数等。

传递函数包括对数“logsig”（S 型）、正切“tansig”、线性函数“purelin”等，其中对数传递函数是通过神经元的输入使之映射到（0，1），输出层参数均归一化至（0，1）范围，为了确保模型保持非线性，选择对数传递函数作为隐含层及输出层的传递函数。训练函数是全局调整权值和阈值，降低整体误差实现最小化，其中trainlm 训练函数以误差小、收敛快、训练效果佳而被确认为模型的训练函数。学习函数是指权值和阈值的调整规则，其中learngdm 函数因只需通过神经元的输入、误差计算其变化率，采用learngdm 为学习函数。此外，mse 作为网络性能函数，sim 作为仿真函数。

（4）网络训练。模型的网络训练参数设置参考刘雪等人[17]的研究，设置如下：动量常数为0.9，学习速率为0.05，网络性能目标误差为0.005，训练最大步数为10 000。当训练过程中满足了所设定的误差要求，即可停止训练。

高水分南美白对虾货架期品质指标见表1。

表1 反映了不同贮藏温度和水分含量下南美白对虾虾干各项指标参数随时间的变化情况。微生物是影响食品贮藏期间品质变化的主要因素，而其中的菌落总数是衡量食品是否变质的关键指标[21]，根据表1 可以得出，菌落总数随着贮藏时间、温度及水分含量的增加而增加，但是在水分含量达到50%时，随着温度的降低，菌落总数却有一定程度的增加，在4 ℃水分含量50%及剩余货架期0 d 时达到最高值。TVBN 值随着贮藏时间和水分含量的增加呈现指数增长，在含水量达到50%时，剩余货架期0 d 时达到顶峰。MDA 值随着剩余货架期天数的减少而增加，在水分含量为35%时，MDA 数值普遍高于水分含量为20%和50%的试验组。

表1 高水分南美白对虾货架期品质指标

色差值L*随着剩余货架期天数的减少而减少，a*，b*则与之相反。硬度与弹性也随着剩余货架期的天数减少而减少，但是在水分含量为35%时，下降的趋势是最为明显的。综上，水分含量的变化对南美白对虾虾干的理化指标的影响较温度的影响更大[22]。

2 结果与分析

将预留25 ℃/20%第54 天，7 ℃/35%第96 天，4 ℃/20%第216 天，4 ℃/35%第162 天，4 ℃/50%第54 天试验数据进行验证，并且构建动力学预测模型和BP 神经网络预测模型。

（1）将预留出数据中的TVBN 系数依次代入一级反应动力学模型方程中，计算出动力学模型预测剩余货架期预测值。

（2）将预留数据分别代入构建的基于关键指标和综合指标的BP 神经网络模型的输入端，随后计算出归一化货架期预测值，若将预测结果进行反归一化处理则得出的是BP 神经网络模型剩余货架期预测值，其计算公式为：

式中：P1——反归一化预测值。

不同预测模型的预测结果见表2。

通过模拟剩余货架期试验，由表2 可看出，动力学模型预测误差在19%以内，平均误差为13.52%，其预测精度只有86.48%；基于关键指标的BP 神经网络预测误差小于14%，平均误差为9.67%，其预测精度在90.33%；基于综合指标的BP 神经网络预测误差在11%以内，平均误差为5.86%，其预测精度达到94.14%。因此基于综合指标（温度、水分含量、色差、质构、菌落总数、TBA 值和TVBN 值）的BP 神经网络的高水分南美白对虾货架期预测模型的预测精度比动力学模型和基于关键指标的BP 神经网络模型略高，预测结果较接近真实货架期情况，其中常温保质期达3 个月，低温保质期达12 个月。

表2 不同预测模型的预测结果

此外，在实际操作中应用货架期预测模型，则应该以完整合理的温度梯度和时间监测系统作为前提要求，若无法掌握虾干在贮藏过程中的温度和时间等数据，则无法依据货架期模型推算预测出较为正确的剩余货架期。因此，货架期预测建模可以更有效地帮助相关车间、企业等实时监控调整贮运条件，从而将降低在运输等过程中产生的损失，具有重要的现实意义[23-25]。

3 结论

以真空冷冻干燥获得的高水分南美白对虾虾干（水分含量30%～40%）为试验材料，研究不同贮藏温度（4，7，20，30 ℃）对高水分南美白对虾贮藏过程中品质的影响，且建立基于Arrhenius 方程的动力学模型和基于综合指标和关键指标的BP 神经网络模型。通过模拟剩余货架期试验，动力学模型平均误差为13.52%，预测精度为86.48%；基于关键指标的BP 神经网络模型平均误差为9.67%，预测精度为90.33%；基于综合指标的BP 神经网络模型平均误差为5.86%，预测精度为94.14%。因此，在综合指标的BP 神经网络基础上的高水分南美白对虾货架期预测模型能更加贴切地预测货架期。