王爱红 沈海军 余辉 曹仲文
摘要:为了提高芹菜叶的利用率,开发一种新的蔬菜酱制品。以新鲜芹菜叶、青红椒等作为主要原料,辅以大蒜、薄荷等进行芹椒酱的研制。在单因素试验的基础上,采用模糊数学感官评定法和响应面优化法对影响芹椒酱的白砂糖添加量、盐添加量、鸡精添加量和植物油添加量进行优化。结果表明,在矿泉水25%、芹菜叶30%、青椒20%、红椒10%、大蒜12.5%和薄荷叶2.5%的基础配方上,当白砂糖添加量5.5%、盐添加量3.5%、鸡精添加量1.5%、植物油添加量35%时,芹椒酱的感官评分最高,达到95.21分。此时芹椒酱的蛋白质、氨基酸态氮、维生素含量分别为8.64 g/100 g、4.96 g/100 g、67.24 mg/100 g,微生物检测结果符合国家标准要求。该研究为酱制品的开发提供了一定理论依据。
关键词:芹菜叶;酱;模糊数学;响应面法;工艺优化
中图分类号:TS201.1 文献标志码:A 文章编号:1000-9973(2024)02-0129-08
Optimization of Production Process of Celery Chili Sauce and Analysis of Its Quality
Abstract: In order to improve the utilization rate of celery leaves, a new vegetable sauce product is developed. With fresh celery leaves, green and red chili as the main raw materials, garlic and mint as the auxiliary materials, celery chili sauce is prepared. Based on single factor test, fuzzy mathematical sensory evaluation method and response surface methodology are used to optimize the addition amount of white granulated sugar, salt, chicken essence and vegetable oil which affects the celery chili sauce. The results show that on the basic formula of 25% mineral water, 30% celery leaves, 20% green chili, 10% red chili, 12.5% garlic and 2.5% mint leaves, when the addition amount of white granulated sugar, salt, chicken essence and vegetable oil is 5.5%, 3.5%, 1.5% and 35% respectively, the sensory score of celery chili sauce is the highest of 95.21 points. At this time, the content of protein, amino acid nitrogen and vitamin is 8.64 g/100 g, 4.96 g/100 g and 67.24 mg/100 g respectively, and the microbial detection results meet the national standard requirements. This study has provided a theoretical basis for the development of sauce products.
Key words: celery leaves; sauce; fuzzy mathematics; response surface methodology; process optimization
芹菜(Apium graveolens L.)為伞形科植物,有着悠久的种植历史和大范围的种植面积,是生活中最常见的蔬菜之一[1]。因其营养丰富,富含粗纤维、维生素和矿物质,具有降血压、降血脂等功效,深受消费者的认可,是重要的经济农作物[2]。现代食品加工研究表明,芹菜在药、食两方面都具有很高的价值。王吉等[3]以发酵芹菜汁代替亚硝酸盐,测定贮藏过程中猪肉饼的品质,发现发酵芹菜汁能够有效降低其亚硝酸盐含量和抑制脂质氧化。袁登奎等[4]优化芹菜汁调理牛排,经调理后的牛排嫩度较好,风味独特。马子甲[5]研究发现芹菜籽水提物中的5种黄酮类物质具有良好的体外ACE抑制活性。
有研究显示,芹菜叶中的10项营养成分显著高于芹菜茎[6],但在传统烹调工艺方面,新鲜芹菜主要的食用部位是茎,叶子大多被丢弃。中国人制酱、食酱的历史悠久,酱在饮食生活中占有重要的地位。目前关于芹菜相关制品的研究文献较少[7-10],鲜有关于芹菜酱制品方面的研究,将新鲜芹菜叶制成酱制品,可以节约资源,开拓新的市场。因此,本文以芹菜叶、青红椒等为主要原料,研制一种新的蔬菜复合酱制品,通过模糊数学和响应面法优化制作工艺,为芹菜叶酱制品的开发提供一定的理论指导。
1 材料和方法
1.1 材料与设备
矿泉水:惠州景田食品饮料有限公司;植物调和油:益海嘉里(武汉)粮油工业有限公司;白砂糖:上海上棠食品有限公司;食用盐:江苏井神盐化股份有限公司;鸡精:上海太太乐食品有限公司;芹菜、大蒜、薄荷和青红椒(长筒形甜椒):均购于扬州市大润发超市。
C21-Simple 101电磁炉 广东美的生活电器制造有限公司;KFS-C4高精度厨房秤(精准度0.1 g) 中国凯丰集团有限公司;LLJ-D05Q5料理机 佛山市小熊厨房电器有限公司;YX-280D高压灭菌锅 杭州科菲实验仪器有限公司。
1.2 试验方法
选取新鲜、无破损的芹菜叶、薄荷叶、青红椒、大蒜洗净沥干水分,将芹菜叶、薄荷叶、大蒜、青椒切块,放入料理机中加水搅拌成均匀糊状,倒入锅中,加入植物油,大火熬制4 min,加入盐、白砂糖、鸡精调味,不断搅拌,小火熬制至调味品与酱料融合。
芹椒酱加工工艺流程:芹菜叶、薄荷叶、青红椒等洗净沥干→粉碎→熬煮→调味→搅拌→灌装→灭菌→成品。
1.3 感官评价标准
选取10位经过培训合格后的烹饪专业同学,成立感官评价小组,感官评价指标主要包含色泽、气味、口感和质地4个方面,参考耿吉等[11]的方法,分别对不同条件下制成的芹椒酱的各项感官指标进行评分,综合评分即为10人感官评价结果的平均值。
1.4 模糊数学模型的建立
参考刘赵等[12]的方法并稍作修改,确立评定因素,建立芹椒酱的模糊数学感官评价体系。依据芹椒酱的品质评价标准,以色泽、气味、口感、质地4项指标建立因素集,总权重为1,即权重集U={u色泽0.25,u气味0.25,u口感0.3,u质地0.2}。所对应的评语集V={v1很好,v2好,v3一般,v4较差,v5差},以100分为满分,设定81~100分为很好,61~80分为好,41~60分为一般,21~40分为较差,0~20分为差。具体评价标准见表1。
1.5 单因素试验设计
本试验制作的芹椒酱参照《蔬菜营养菜谱与食疗方》[13]制作方法,修改确立芹椒酱的基础配方为矿泉水25%、芹菜叶30%、青椒20%、红椒10%、大蒜12.5%和薄荷叶2.5%,分别对白砂糖、盐、鸡精、植物油的添加量进行单因素试验,研究这4个因素对芹椒酱感官品质的影响。
1.5.1 白砂糖的添加量
每次试验选定盐添加量为3.0%,鸡精添加量为1.5%,植物油添加量为35%,白砂糖添加量分别为4.0%、4.5%、5.0%、5.5%、6.0%,记录不同白砂糖添加量下芹椒酱的感官评分。
1.5.2 盐的添加量
每次试验选定白砂糖添加量为5.0%,鸡精添加量为1.5%,植物油添加量为35%,盐添加量分别为2.0%、2.5%、3.0%、3.5%、4.0%,记录不同盐添加量下芹椒酱的感官评分。
1.5.3 鸡精的添加量
每次试验选定盐添加量为3.0%,白砂糖添加量为5.0%,植物油添加量为35%,鸡精添加量分别为0.5%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%,记录不同鸡精添加量下芹椒酱的感官评分。
1.5.4 植物油的添加量
每次试验选定盐添加量为3.0%,白砂糖添加量为5.0%,鸡精添加量为1.5%,植物油添加量分别为25%、30%、35%、40%、45%,记录不同植物油添加量下芹椒酱的感官评分。
1.6 响应面试验优化设计
依据单因素试验结果,建立四因素三水平的Box-Behnken中心组合试验,以白砂糖添加量(A)、盐添加量(B)、鸡精添加量(C)和植物油添加量(D)为试验因素,以模糊数学感官评分为响应值(Y),试验因素与水平见表2。
1.7 品质指标测定
理化品质指标:蛋白质、氨基酸态氮、维生素C和水分含量分别按照标准GB 5009.5-2016[14]、GB 5009.235-2016[15]、GB 14754-2010[16]和GB 5009.3-2016[17]进行测定;微生物品质指标:菌落总数、霉菌、大肠菌群和金黄色葡萄球菌分别按照标准GB 4789.2-2016[18]、GB 4789.15-2016[19]、GB 4789.3-2016[20]和GB 4789.10-2016[21]进行测定。
1.8 数据处理
运用SPSS 24.0软件进行数据处理,Origin软件进行绘图,Design-Expert 13软件进行响应面优化试验设计及曲面的绘制。
2 结果与分析
2.1 模糊数学矩阵评价结果
依据芹椒酱感官品质评分标准对试验组进行感官评价,感官评价结果为Z,权重为X,模糊矩阵为Y,根据模糊变换原理Z=X×Y,分别得出各试验组的得分。以芹椒酱响应面优化试验的第一组样品为例,感官评定结果见表3。
由表3可知,在色泽这一评定指标中,10位感官评定员有0人评价很好,1人评价好,4人评价一般,4人评价较差,1人评价差,即Y色泽=(0,1,4,4,1);同理,依次得其他指标的Y值。将试验组1各个等级的票数除以感官评价的总人数,即得出该试验组的模糊感官矩阵Z。
其感官评分如下:
针对4个指标(色泽、气味、口感、质地)与5个评语(很好、好、一般、较差、差)进行模糊感官综合评价,再使用加权平均算子M(*,+)进行研究;由评价指标权重X,通过构建出4×5的权重判断矩阵Y,最终得到5个评语集隶属度,分别为0.03,0.12,0.44,0.355,0.055,结合感官评价的5個等级:很好100分,好80分,一般60分,较差40分,差20分,得出试验组1的最终模糊感官评分为54.30分。同理,其余试验组的模糊感官评分分别按照此方法计算得出。
2.2 单因素试验结果
2.2.1 白砂糖添加量对芹椒酱感官评分的影响
白砂糖可以使芹椒酱增味提鲜,同时可以中和混合糊中大蒜和青红椒的苦涩味和辛辣味[22]。由图1可知,随着白砂糖添加量的增加,芹椒酱的感官评分先升高后降低。当白砂糖添加量为5.5%时感官评分最高,此时芹椒酱的口味鲜美,口感醇厚。随着白砂糖添加量继续增加,芹椒酱的口味逐渐变甜,导致芹菜和青红椒滋味不足,感官评分渐渐降低。因此,白砂糖添加量为5.5%左右最佳。
2.2.2 盐添加量对芹椒酱感官评分的影响
由图2可知,随着盐添加量的增加,芹椒酱的感官评分先升高后降低。当盐添加量为2.0%时,芹椒酱的咸味不足,口感一般,苦涩味明显,感官评分较低。当盐添加量为3.5%时,芹椒酱的咸味适中,鲜香咸辣,芹菜和青椒滋味丰富,感官评分最高。随着盐添加量的增加,芹椒酱过咸,感官评分降低。因此,盐添加量为3.5%左右最佳。
2.2.3 鸡精添加量对芹椒酱感官评分的影响
鸡精具有优良的保鲜、增鲜作用,能调和酱制品的辛辣味,增添复合风味[23]。由图3可知,随着鸡精添加量的增加,芹椒酱的感官评分先升高后降低。当鸡精添加量为0.5%~1.5%时,感官评分随着鸡精添加量的增加而升高,在1.5%时最高,此时芹椒酱口感协调,鲜香咸辣。当鸡精添加量继续增加时,鲜味过于强烈,与其他风味之间失去平衡,导致感官评分降低[24]。因此,鸡精添加量为1.5%左右最佳。
2.2.4 植物油添加量对芹椒酱感官评分的影响
植物油营养丰富,能够有效延长芹椒酱的货架期[25]。由图4可知,随着植物油添加量的增加,芹椒酱的感官评分先升高后降低。当植物油添加量为35%时,芹椒酱的质地饱满细腻,呈半流体状,感官评分最高。当植物油添加量继续增加时,芹椒酱过于油腻,色泽不均匀,光泽差,感官评分降低。因此,植物油添加量为35%左右最佳。
2.3 响应面优化试验结果
2.3.1 响应面优化试验设计与结果
按照Box-Behnken组合设计四因素三水平的响应曲面试验,根据表2中的工艺参数进行了29次试验,试验结果见表4。
2.3.2 模型的建立及显著性分析
以白砂糖添加量(A)、盐添加量(B)、鸡精添加量(C)和植物油添加量(D)为试验因素,以模糊数学感官评分(Y)为响应值进行多元回归拟合,得到芹椒酱的模糊数学感官评分和4个因素之间的二次多项回归方程:Y=94.03-1.73A-2.66B+4.26C-2.06D+4.83AB-3.79AC+5.4AD+4BC+2.02BD-0.45CD-6.61A2-11.79B2-12.08C2-10.43D2。
由表5可知,该模型具有极显著性差异(P<0.000 1),且决定系数R2为0.961 5,表明该模型非常适合拟合试验结果[26]。失拟项不显著(P>0.05),表明模型误差较小。校正决定系数RAdj2为0.923 1,表明模型在相关性和解释能力方面表现出色,可用于理论分析和预测。
F值是评价各变量对响应值影响程度的重要指标。较大的F值表示模型分量对响应值的贡献度较高。当显著性检验概率P<0.05时,表明该变量对响应值的影响显著,并且具有统计学上的意义。分析各因素对模糊数学感官评分的影响可知,一次项盐添加量(B)、鸡精添加量(C)对模糊数学感官评分的影响极显著(P<0.01),白砂糖添加量(A)、植物油添加量(D)对模糊数学感官评分的影响显著(P<0.05),4个影响因素中,對模糊数学感官评分的影响程度为C>B>D>A,即鸡精添加量>盐添加量>植物油添加量>白砂糖添加量,二次项A2、B2、C2、D2对模糊数学感官评分的影响均极显著(P<0.01),说明这4个因素对模糊数学感官评分具有非线性的影响。交互项AB、AD对模糊数学感官评分的影响极显著(P<0.01),AC、BC对模糊数学感官评分的影响显著(P<0.05)。
2.3.3 响应面交互作用分析
由Design-Expert 13软件绘制3D响应面图和等高线图。图形的坡度越大表示对试验结果的影响越显著。3D响应面图能够直观地揭示各因素之间的交互作用对模糊数学感官评分的影响。响应面分析结果见图5~图10。
由图5可知,AB交互曲面中,当盐添加量较低时,随着白砂糖添加量的增加,模糊数学感官评分呈先平缓后降低的趋势;当盐添加量较高时,随着白砂糖添加量的增加,模糊数学感官评分呈先上升后下降的趋势。当白砂糖添加量较低时,随着盐添加量的增加,模糊数学感官评分呈先平缓后降低的趋势;当白砂糖添加量较高时,随着盐添加量的增加,模糊数学感官评分呈先升高后降低的趋势。由此说明白砂糖添加量和盐添加量之间存在显著的交互作用。仅考虑二者的交互作用可知,当盐添加量为3.25%~3.75%左右、白砂糖添加量为5.25%~5.75%左右时,模糊数学感官评分最大。
由图6可知,AC交互曲面中,白砂糖添加量较低时,随着鸡精添加量的增加,模糊数学感官评分呈先上升后平缓的趋势。仅考虑二者的交互作用可知,当鸡精添加量为1.25%~1.75%左右、白砂糖添加量为5.25%~5.75%左右时,模糊数学感官评分最大。
由图7可知,AD交互曲面中,白砂糖添加量较低时,随着植物油添加量的增加,模糊数学感官评分呈先平缓后降低的趋势。仅考虑二者的交互作用可知,当植物油添加量为32.5%~37.5%左右、白砂糖添加量为5.25%~5.75%左右时,模糊数学感官评分最大。
由图8可知,BC交互曲面中,盐添加量较低时,随着鸡精添加量的增加,模糊数学感官评分呈先升高后降低的趋势。仅考虑二者的交互作用可知,当盐添加量为3.25%~3.75%左右、鸡精添加量为1.25%~1.75%左右时,模糊数学感官评分最大。
由图9可知,BD交互曲面中,随着植物油添加量和盐添加量的增加,模糊数学感官评分呈先升高后降低的趋势。仅考虑二者的交互作用可知,当盐添加量为3.25%~3.75%左右、植物油添加量为32.5%~37.5%左右时,模糊数学感官评分最大。
由图10可知,CD交互曲面中,随着鸡精添加量和植物油添加量的增加,模糊数学感官评分呈先升高后降低的趋势,仅考虑二者的交互作用可知,当植物油添加量为32.5%~37.5%左右、鸡精添加量为1.25%~1.75%左右时,模糊数学感官评分最大。
2.3.4 最优工艺及验证试验结果
以模糊数学感官评分最大值为优化目标,由Design-Expert 13软件对试验结果进行优化,得到预测模糊数学感官评分为95.19分,4个因素的预测值分别为白砂糖添加量5.33%、盐添加量3.42%、鸡精添加量1.60%、植物油添加量33.97%,为了确定该模型的准确性,采用优化后的参数进行验证试验,为方便操作,条件参数设为白砂糖添加量5.3%、盐添加量3.4%、鸡精添加量1.6%、植物油添加量34%,试验重复3次,测得模糊数学感官评分平均值为(95.85±2.57)分,与模型预测值95.19分偏差在5%范围内,说明该模型优化得到的工艺参数可靠。
2.4 芹椒酱品质评价分析
依据最佳配方进行芹椒酱制作,对其理化品质指标和微生物指标进行检测和分析。由表6可知,芹椒酱的理化指标和微生物指标均符合NY/T 1070-2006《辣椒酱》[27]的标准。产品中含有较丰富的蛋白质、氨基酸态氮、维生素C、菌落总数符合标准要求,说明此制品的营养丰富。未检测出霉菌、大肠菌群和金黄色葡萄球菌。
3 结论
本试验以芹菜、青椒等为主要原料制备酱制品,采用模糊数学感官评价对芹椒酱的工艺进行优化,与传统的感官评价比较,相对减少了主观评分的误差。通过单因素试验及响应面分析法确定了芹椒酱的最佳工艺,结果表明,在矿泉水25%、芹菜叶30%、青红椒30%、大蒜12.5%和薄荷叶2.5%的基础配方上,白砂糖添加量5.5%、盐添加量3.5%、鸡精添加量1.5%、植物油添加量35%时,芹椒酱的感官品质最佳,此时芹椒酱的蛋白质、氨基酸态氮、维生素含量分别为8.64 g/100 g、4.96 g/100 g、67.24 mg/100 g,微生物检测符合国家标准要求。本研究为芹菜叶及其相关酱制品的生产提供了理论依据。
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