李 沖

麻成金1

余 佶2

鄒海英2

彭珍珍2

(1. 吉首大學(xué)林產(chǎn)化工工程湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 張家界 427000; 2. 吉首大學(xué)食品科學(xué)研究所，湖南 吉首 416000)

基于感官與理化指標(biāo)的椪柑果酒貨架期預(yù)測模型

李 沖1

麻成金1

余 佶2

鄒海英2

彭珍珍2

(1. 吉首大學(xué)林產(chǎn)化工工程湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 張家界 427000; 2. 吉首大學(xué)食品科學(xué)研究所，湖南 吉首 416000)

通過對(duì)不同貯藏溫度下椪柑果酒的感官、理化(揮發(fā)酸)和微生物(細(xì)菌總數(shù))指標(biāo)的變化分析，將感官威布爾危害分析(Weibull Hazard Analysis,WHA)模型和動(dòng)力學(xué)模型分別結(jié)合Arrhenius方程，建立2種指標(biāo)下椪柑果酒的貨架期預(yù)測模型，并驗(yàn)證結(jié)果。研究結(jié)果表明，基于感官評(píng)價(jià)指標(biāo),在25，30，35，40 ℃溫度下的貨架期預(yù)測終點(diǎn)分別是620，436，310，222 d，相對(duì)誤差為-5.48%～5.52%；基于揮發(fā)酸評(píng)價(jià)指標(biāo),在25，30，35，40 ℃溫度下的貨架期預(yù)測終點(diǎn)分別是633，450，319，227 d，相對(duì)誤差為-2.74%～8.96%。椪柑果酒的貯藏溫度與細(xì)菌總數(shù)相關(guān)性不顯著，不作為具體參考指標(biāo)?；诟泄僭u(píng)價(jià)指標(biāo)的貨架期預(yù)測模型性能較優(yōu)，可用于椪柑果酒的貨架期終點(diǎn)預(yù)測。

椪柑果酒；品質(zhì)；貨架期；預(yù)測模型

椪柑果實(shí)產(chǎn)品研制及加工新技術(shù)研究一直倍受關(guān)注，但關(guān)于椪柑果酒貯運(yùn)過程中的品質(zhì)變化規(guī)律和貨架期研究依然是空白。生活質(zhì)量的改善促使人們重視食品的品質(zhì)與貨架期，準(zhǔn)確合理地預(yù)測食品貨架期，可減少不必要的損失和食品安全隱患，也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一[1-2]。

當(dāng)前，關(guān)于食品貨架期研究較多，根據(jù)原理不同，可分為人工智能[3]、統(tǒng)計(jì)學(xué)[4]、化學(xué)動(dòng)力學(xué)[5]、基于溫度動(dòng)力學(xué)預(yù)測[6]、微生物生長動(dòng)力學(xué)[7]5類。實(shí)際運(yùn)用中，不同方法都有其局限性，需要根據(jù)食品特性，制定相應(yīng)的貨架期預(yù)測方法[8]。其中基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的WHA模型、零級(jí)及一級(jí)化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型，已被應(yīng)用于葡萄酒[9]、冬棗[10]、豬油曲奇餅干[11]、南美白對(duì)蝦[12]、鹽漬榨菜[13]、燒烤鹽[14]、魷魚[15]、板鴨[16]、滅菌乳[17]等的貨架期預(yù)測，但未見椪柑果酒貨架期的相關(guān)報(bào)道。本試驗(yàn)擬以瓶裝椪柑果酒為研究對(duì)象，通過分析影響椪柑果酒產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)鍵指標(biāo)的變化規(guī)律，并運(yùn)用WHA及動(dòng)力學(xué)方法建立椪柑果酒貨架期預(yù)測模型，旨在提高椪柑果酒貨架期預(yù)測精度，為相關(guān)產(chǎn)品的貨架期預(yù)測提供參考。

1 材料與方法

1.1 原料與試劑

椪柑果酒(瓶裝)：酒精度12%，殘?zhí)呛? g/L，屬半干型發(fā)酵酒，湖南邊城生物科技有限公司；

氫氧化鈉、酚酞、乙醇(95%)、鹽酸、碘、碘化鉀、氯化鈉、磷酸二氫鉀、硼酸鈉、葡萄糖：AR級(jí)，國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司；

淀粉、胰蛋白胨、酵母浸膏、瓊脂：BR級(jí)，北京奧博星生物技術(shù)有限責(zé)任公司。

1.2 儀器與設(shè)備

生化培養(yǎng)箱：SPX-250B-Z型，上海博訊實(shí)業(yè)有限公司醫(yī)療設(shè)備廠；

紫外可見分光光度計(jì)：UV-2550型，日本島津公司；

電子天平：BS225S型，上海歐邁科學(xué)儀器有限公司；

恒溫水浴鍋：KXS 型，西安禾普生物科技有限公司；

數(shù)字式 pH 計(jì)：PHS-25型，上海雷磁儀廠；

蒸汽殺菌器：YA-ZD-5 型，東莞市興萬電子廠；

菌落計(jì)數(shù)器：XK97-A型，杭州齊威儀器有限公司；

微型漩渦混合儀：XW-80A型，上海滬西分析儀器廠有限公司。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的測定

(1) 細(xì)菌總數(shù)：按GB 4789.2—2010執(zhí)行。

(2) 揮發(fā)酸含量：按GB/T 15038—2006執(zhí)行。

(3) 感官評(píng)價(jià)：遵循Weibull Hazard原則[18-19]，評(píng)價(jià)小組由8位經(jīng)過培訓(xùn)的專業(yè)人員組成(男女各半)，年齡在25～35歲。感官評(píng)價(jià)時(shí)，將椪柑果酒樣品從恒溫箱中取出，自然冷卻至室溫后，評(píng)價(jià)員依據(jù)表1進(jìn)行感官評(píng)分，當(dāng)超半數(shù)人員拒絕(即總分<60分)時(shí)，判定失效[20]。

表1 椪柑果酒感官評(píng)分

各指標(biāo)做3組平行試驗(yàn)，取其平均值作為最終結(jié)果。

1.3.2 貨架期預(yù)測模型的建立 將待試驗(yàn)的椪柑果酒分成A、B、C、D 4組，每組75瓶，每瓶凈含量450 mL，于25，30，35，40 ℃條件下恒溫、避光貯藏，按照規(guī)定時(shí)間間隔取樣，進(jìn)行感官、理化、微生物檢驗(yàn)。當(dāng)感官評(píng)價(jià)至過半人員拒絕，試驗(yàn)即為結(jié)束。

通過WHA方法對(duì)感官評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析，預(yù)測椪柑果酒的貨架期并計(jì)算對(duì)應(yīng)威布爾函數(shù)的有關(guān)參數(shù)，結(jié)合Arrhenius方程建立不同溫度下椪柑果酒的感官貨架期預(yù)測模型；運(yùn)用一級(jí)化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型描述椪柑果酒貯藏過程中揮發(fā)酸的變化情況，并計(jì)算反應(yīng)速率常數(shù)，同時(shí)結(jié)合Arrhenius方程建立基于揮發(fā)酸評(píng)價(jià)指標(biāo)的椪柑果酒貨架期預(yù)測模型。

1.3.3 貨架期預(yù)測模型驗(yàn)證和評(píng)價(jià) 取4組椪柑果酒，處理方式與1.3.2相同，以感官評(píng)價(jià)中半數(shù)人員不可接受的時(shí)間作為椪柑果酒的實(shí)測貨架期，計(jì)算實(shí)測貨架期與不同模型預(yù)測貨架期的相對(duì)誤差，評(píng)價(jià)其準(zhǔn)確性。

2 結(jié)果與討論

2.1 微生物指標(biāo)下的椪柑果酒品質(zhì)變化

由表2可知，細(xì)菌總數(shù)的變化未呈現(xiàn)出一定規(guī)律，不能夠說明椪柑果酒的品質(zhì)下降，故貨架期的終點(diǎn)根據(jù)感官、理化指標(biāo)的試驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)。

表2 不同貯藏溫度下的椪柑果酒細(xì)菌總數(shù)

2.2 感官威布爾(WHA)危害分析及預(yù)測模型建立

由表3～6可知，隨著瓶貯時(shí)間的延長及貯藏溫度的上升，感官不接受椪柑果酒數(shù)量逐漸增加；椪柑果酒揮發(fā)酸含量的上升與感官不接受產(chǎn)品數(shù)相關(guān)性明顯。

根據(jù)Weibull分布模型，得概率密度函數(shù)為：

表3 25 ℃下椪柑果酒貯藏的試驗(yàn)結(jié)果?

? 椪柑果酒產(chǎn)品可接受時(shí)，以“+”表示；不可接受時(shí)用“-”表示。

表4 30 ℃下椪柑果酒貯藏的試驗(yàn)結(jié)果?

? 椪柑果酒產(chǎn)品可接受時(shí)，以“+”表示；不可接受時(shí)用“-”表示。

表5 35 ℃下椪柑果酒貯藏的試驗(yàn)結(jié)果?

? 椪柑果酒產(chǎn)品可接受時(shí)，以“+”表示；不可接受時(shí)用“-”表示。

表6 40 ℃下椪柑果酒貯藏的試驗(yàn)結(jié)果?

? 椪柑果酒產(chǎn)品可接受時(shí)，以“+”表示；不可接受時(shí)用“-”表示。

(1)

式中：

f(t) ——概率密度；

α——尺度參數(shù)；

β——形狀參數(shù)；

t——發(fā)現(xiàn)新失效樣品的時(shí)間，d。

Weibul1模型累計(jì)分布函數(shù)為：

F(t)=1-e-(t/α)β。

(2)

假設(shè)ti(i=1,2,…,n)表示觀察到的按時(shí)間倒序排列的一系列失效樣本，則危險(xiǎn)函數(shù)為：

(3)

累積危險(xiǎn)函數(shù)可以表示為：

(4)

H(t)與F(t)關(guān)系：

(5)

兩邊取對(duì)數(shù)可變形為：

lgt=(1/β)lgH+lgα，

(6)

式中：

H——危害積累率；

α——尺度參數(shù)；

β——形狀參數(shù)。

椪柑果酒貨架期終點(diǎn)以H=69.3%為依據(jù)[18-20]。通過恒溫貯藏試驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)擬合式可得到參數(shù)α、β，從而獲得相應(yīng)溫度下的食品貨架期。

根據(jù)Weibull方法，對(duì)25，30，35，40 ℃下椪柑果酒的感官累積危害數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，并作對(duì)數(shù)圖，見圖1。

由圖1可知，25，30，35，40 ℃下的危害分析線性回歸方程的相關(guān)系數(shù)均>0.9，說明擬合精度較高。由斜率、截距求得尺度參數(shù)、形狀參數(shù)，見表7。

當(dāng)2<β<4時(shí)，回歸方程更適用于椪柑果酒實(shí)際品質(zhì)變化，可提高貨架期預(yù)測準(zhǔn)確性[16]。分析(表7)可得，25，30，35，40 ℃下椪柑果酒感官Weibull分布圖的形狀參數(shù)β均分布在2～4，對(duì)應(yīng)貨架期為655，393，323，224 d。

圖1 不同貯藏溫度下椪柑果酒的感官累積危害數(shù)據(jù)(對(duì)數(shù)坐標(biāo))

Table 7 Results of Ponkan fruit wine for sensory hazard analysis at different storage temperature

貯藏溫度/℃貨架期預(yù)測(H=69.3%)尺度參數(shù)(α)形狀參數(shù)(β)25655224.543.953039376.002.583532361.432.554022446.202.68

溫度對(duì)品質(zhì)變化速率的Arrhenius關(guān)系式[21]：

(7)

式中：

K——品質(zhì)變化速率常數(shù)；

K0——前因子；

Ea——活化能，J/mol；

R——?dú)怏w常數(shù)，8.314 J/mol；

T——開氏溫度，K。

兩邊取自然對(duì)數(shù)，得

(8)

由品質(zhì)衰變函數(shù)F(A)=kt，得

(9)

由式(7)～(9)推導(dǎo)可得，貨架期對(duì)數(shù)值(lgts)與椪柑果酒瓶貯溫度的倒數(shù)(1/T)呈線性關(guān)系[17]：

(10)

作lgts對(duì)1/T的Arrhenius曲線，見圖2。

圖2 感官指標(biāo)下椪柑果酒的Arrhenius曲線

由圖2可知，lgts對(duì)1/T的Arrhenius曲線擬合方程的R2為0.974 2，說明該曲線的線性關(guān)系較準(zhǔn)確。由圖2的斜率與截距可得，Ea=53 095.02 J/mol，C=-6.508。得到椪柑果酒在不同瓶貯溫度下的貨架期預(yù)測模型：

(11)

式中：

R——?dú)怏w常數(shù)，8.314 J/mol；

T——開氏溫度，K；

ts——貨架期，d。

另取4組椪柑果酒(每組75瓶)，于25，30，35，40 ℃恒溫、避光條件下貯藏，定期間隔取樣進(jìn)行感官評(píng)價(jià)，獲得椪柑果酒的實(shí)測貨架期，預(yù)測貨架期由式(11)預(yù)測模型得出。不同貯藏溫度下椪柑果酒貨架期的預(yù)測值、實(shí)測值見表8。

表8不同貯藏溫度下椪柑果酒貨架期的預(yù)測值、實(shí)測值

Table 8 Predicted and observed values of shelf life of Ponkan fruit wine at different storage temperature

貯藏溫度/℃預(yù)測值/d實(shí)測值/d相對(duì)誤差/%25620.42655-5.2830435.804135.5235310.00328-5.4840222.422172.49

由表8可知，通過感官威布爾貨架期預(yù)測模型獲得的預(yù)測值相對(duì)誤差率為-5.48%～5.52%，誤差較小，且較穩(wěn)定，可用于快速、可靠地預(yù)測25，30，35，40 ℃貯藏條件下的椪柑果酒貨架期。

2.3 化學(xué)動(dòng)力學(xué)預(yù)測模型建立

依據(jù)一級(jí)化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型與Arrhenius方程[22]，建立揮發(fā)酸指標(biāo)下的椪柑果酒貨架期預(yù)測模型。

由表3～6的揮發(fā)酸含量變化數(shù)據(jù)作圖，見圖3。由圖3可知，揮發(fā)酸含量隨瓶貯時(shí)間的延長而上升。

對(duì)圖3中不同貯藏溫度下的各揮發(fā)酸含量變化曲線作回歸分析(指數(shù)方程)，得回歸方程及相關(guān)系數(shù)見表9。

表9不同貯藏溫度下椪柑果酒揮發(fā)酸含量變化對(duì)瓶貯時(shí)間的回歸方程

Table 9 Kinetic models for volatile acid of Ponkan fruit wine as a function of storage time at different storage temperatures

貯藏溫度/℃回歸方程R225y=0.2178e0.0018x0.968230y=0.2433e0.0027x0.998835y=0.2302e0.0043x0.958540y=0.2342e0.0066x0.9622

由表9可知，各回歸方程的R2>0.95，表明方程擬合度較好，可用于預(yù)測椪柑果酒的揮發(fā)酸含量變化。因此，不同貯藏溫度下椪柑果酒揮發(fā)酸變化動(dòng)力學(xué)模型為：

T1=T0eKt，

(12)

式中：

T1——揮發(fā)酸含量，g/L；

T0——初始揮發(fā)酸含量，g/L；

K——揮發(fā)酸變化速率常數(shù)；

t——瓶貯時(shí)間，d。

揮發(fā)酸含量變化的動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)見表10。

圖3 不同貯藏溫度下椪柑果酒揮發(fā)酸含量與瓶貯時(shí)間的關(guān)系

Table 10 Parameters of kinetic models for volatile acid of Ponkan fruit wine at different storage temperatures

貯藏溫度/℃最初酸度/(g·L-1)變化速率K250.230.0018300.230.0027350.230.0043400.230.0066

將式(12)及表10中各參數(shù)結(jié)合Arrhenius方程，得到速率常數(shù)(K)關(guān)于貯藏溫度的函數(shù)：

(13)

式中：

A——回歸系數(shù)；

Ea——活化能，J/mol；

R——?dú)怏w常數(shù)，8.314 J/mol；

T——開氏溫度，K。

兩邊取對(duì)數(shù)，得

(14)

依據(jù)表10中數(shù)據(jù)，繪制lnK與1/T的Arrhenius 曲線，見圖4。

由圖4可知，lnK對(duì)1/T所作擬合方程的R2為0.998 8，表明方程擬合度高，線性方程為：

(15)

結(jié)合表10和式(14)，求得活化能Ea=67 715.04 J/mol，回歸系數(shù)A=1.29×109。因此，得到椪柑果酒揮發(fā)酸含量變化的Arrhenius方程為：

圖4 椪柑果酒揮發(fā)酸指標(biāo)下的Arrhenius曲線

(16)

將式(16)代入到式(12)中，得到不同貯藏溫度下椪柑果酒揮發(fā)酸變化隨瓶貯時(shí)間的動(dòng)力學(xué)模型：

T1=T0eKt，

(17)

式中：

T1——揮發(fā)酸含量，g/L；

T0——初始揮發(fā)酸含量，0.23 g/L；

K——揮發(fā)酸變化速率常數(shù)；

t——瓶貯時(shí)間，d；

R——?dú)怏w常數(shù)，8.314 J/mol；

T——開氏溫度，K。

由表3～6可得，當(dāng)椪柑果酒貨架期到達(dá)終點(diǎn)時(shí)，在25，30，35，40 ℃條件下?lián)]發(fā)酸含量分別為：0.72，0.72，1.10，0.94 g/L。代入式(17)，得揮發(fā)酸指標(biāo)下的貨架期，見表11。

根據(jù)表11中的數(shù)據(jù)，建立不同貯藏溫度下椪柑果酒的貨架期預(yù)測模型見圖5。

將25，30，35，40 ℃代入到圖5中的貨架期預(yù)測模型，得出椪柑果酒的貨架期預(yù)測值。對(duì)比椪柑果酒的貨架期預(yù)測值與實(shí)測值(見表8)，計(jì)算兩者相對(duì)誤差，見表12。

表11不同貯藏溫度下椪柑果酒以揮發(fā)酸為評(píng)價(jià)指標(biāo)的貨架期

Table 11 Predicted shelf life of Ponkan fruit wine using developed kinetic models for volatile acid at different storage temperatures

瓶貯溫度/℃25303540貨架期/d646412359216

圖5 不同貯藏溫度下椪柑果酒的貨架期預(yù)測模型曲線

Figure 5 Curve of shelf-life prediction model of Ponkan fruit wine at different storage temperatures

表12不同貯藏溫度下椪柑果酒貨架期的預(yù)測值、實(shí)測值

Table 12 Predicted and observed values of shelf-life of Ponkan fruit wine at different storage temperatures

貯藏溫度/℃預(yù)測值/d實(shí)測值/d相對(duì)誤差/%25633655-3.36304504138.9635319328-2.74402272174.61

由表12可知，由揮發(fā)酸貨架期預(yù)測模型計(jì)算所得的誤差率為-2.74%～8.96%，誤差波動(dòng)較大。與感官威布爾貨架期預(yù)測模型及預(yù)測數(shù)據(jù)[式(11)及表8]相比，揮發(fā)酸貨架期預(yù)測模型較不穩(wěn)定，預(yù)測結(jié)果波動(dòng)也較大。

3 結(jié)論

(1) 椪柑果酒瓶貯過程中，分別對(duì)其感官評(píng)價(jià)、揮發(fā)酸、細(xì)菌總數(shù)變化規(guī)律進(jìn)行分析，結(jié)果表明，細(xì)菌總數(shù)的變化并不能夠描述椪柑果酒品質(zhì)下降的規(guī)律，因此椪柑果酒貨架期終點(diǎn)預(yù)測的依據(jù)選擇感官評(píng)價(jià)和揮發(fā)酸2項(xiàng)指標(biāo)。

(2) 椪柑果酒的感官貨架期預(yù)測模型效果較好，可為椪柑果酒貯藏、流通環(huán)節(jié)中的品質(zhì)預(yù)警提供依據(jù)；該類模型具有一定的主觀性，因而限制了其應(yīng)用，如何對(duì)感官評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行處理以提高其客觀、準(zhǔn)確性，還需要進(jìn)一步的探討。

[1] ELLOUZE M, AUGUSTIN J C. Applicability of biological time temperature integrators as quality and safety indicators for meat products[J]. International Journal of Food Microbiology, 2010, 138(1/2): 119-129.

[2] THEOFANIA Tsironi, ANASTASIOS Stamatiou, MARIAN-NA Giannoglou, et al. Predictive modelling and selection of time temperature integrators for monitoring the shelf life of modified atmosphere packed gilthead seabream fillets[J]. LWT-Food Science and Technology, 2011, 44(4): 1 156-1 163.

[3] 潘治利, 黃忠民, 王娜. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合有效積溫預(yù)測速凍水餃變溫冷藏貨架期[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(22): 276-281.

[4] CARDELLI C, LABUZA T E. Application of weibull hazard analysis to the determination of the shelf life of roasted and ground coffee[J]. Lebensm Wissu Technol, 2001, 34(3): 273-278.

[5] 雷志方, 謝晶. 金槍魚基于理化指標(biāo)的貨架期預(yù)測模型的建立[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2015, 41(11): 185-191.

[6] 宋晨, 劉寶林, 王欣, 等. 花椰菜在不同貯藏溫度下的品質(zhì)變化及貨架期預(yù)測[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2009, 35(11): 168-171.

[7] 陳曉宇, 朱志強(qiáng), 張小栓, 等. 食品貨架期預(yù)測研究進(jìn)展與趨勢[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2015, 46(8): 192-199.

[8] NELSON K, LABUZA T P. Water activity and food polymer science: implications of state on Arrhenius and WLF models in predicting shelf life[J]. Journal of Food Engineering, 1994, 22(1): 271-190.

[9] 段文佳, 史銘儡, 孟佳敏, 等. 試論貨架期內(nèi)葡萄酒感官品質(zhì)的穩(wěn)定[J]. 釀酒科技, 2014(7): 75-77.

[10] 武杰, 張引成, 李梅玲, 等. 3種處理方式對(duì)冬棗貨架期品質(zhì)的影響[J]. 食品科學(xué), 2012, 33(6): 278-282.

[11] 鄒晴晴, 劉雪君, 王慧玲, 等. 豬油曲奇餅干貨架期預(yù)測模型的建立[J].食品與機(jī)械, 2017, 33(2): 121-125.

[12] 黃幸幸, 陳明, 葛艷, 等. 南美白對(duì)蝦貨架期預(yù)測指標(biāo)選擇及模型研究[J]. 食品與機(jī)械, 2017, 33(4): 109-116.

[13] 熊發(fā)祥, 但曉容, 鄧冕, 等. 鹽漬榨菜貨架期預(yù)測動(dòng)力學(xué)模型研究[J]. 食品科學(xué), 2010, 31(5): 116-120.

[14] 岳元媛, 田艷. 不同風(fēng)味燒烤鹽貨架期分析[J]. 食品與機(jī)械, 2016, 32(5): 127-136.

[15] 金雅芳, 鄧云. 高靜壓處理對(duì)魷魚品質(zhì)及貨架期穩(wěn)定性變化的影響[J]. 食品與機(jī)械, 2015, 31(3): 135-139.

[16] 張麗平, 余曉琴, 童華榮. Weibull模型在板鴨貨架期預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 食品科技, 2010, 35(2): 111-113.

[17] 曹平, 于燕波, 李培榮. 應(yīng)用Weibull Hazard Analysis方法預(yù)測食品貨架期[J]. 食品科學(xué), 2007, 28(8): 487-491.

[18] BOOR K J. Fluid dairy product quality and safety[J]. Journal of Dairy Science, 2001, 84(1): 1-11.

[19] CHAPMAN K W, LAWLESS H T, BOOR K J. Quantitative descriptive analysis and principal component analysis for sensory characterization of ultrapasteurized milk[J]. Journal of Dairy Science, 2001, 84(1): 12-20.

[20] HOUGH G, LANGOHR K, GOMEZ G, et al. Survival analysis applied to sensory shelf life of foods[J]. Journal of Food Science, 2003, 68(1): 359-362.

[21] LABUZA T P. Temperature/enthalpy/entropy/compensation in food reactions[J]. Food Technol, 1980, 34(2): 67-69.

[22] JACXSENS L, DEVLIEGHERE F, DEBEVERE J. Temperature dependence of shelf-life as affected by microbial proliferation and sensory quality of equilibrium modified atmosphere packaged fresh produce[J]. Postharvest Biology and Technology, 2002, 26(1): 59-73.

Prediction model for the shelf-life of ponkan fruit wine based on sensory and physic-chemical indexes

LIChong1

MACheng-jin1

YUJi2

ZOUHai-ying2

PENGZhen-zhen2

(1.KeyLaboratoryofHunanForestProductsandChemicalIndustryEngineering,JishouUniversity,Zhangjiajie,Hunan427000,China; 2.InstituteofFoodScience,JishouUniversity,Jishou,Hunan416000,China)

According to the analysis of sensory, physic-chemical characteristics(VFA) and microbiological characteristics (total bacterial) for Ponkan fruit wine, using Weibull Hazard Analysis(WHA)，chemical reaction kinetic model and Arrhenius equation, the shelf-life prediction models were established under two different kinds of indexes, respectively. The results showed that the shelf-life end point under different storage temperature of 25,30,35 and 40 ℃ by the prediction model of sensory evaluation were 620, 436, 310 and 222 d, respectively, and the relative error was in the range of -5.48% to 5.52%. The predicted end points of the shelf-life under the evaluation index of volatile acid were 633, 450, 319, and 227 d, respectively, and the relative error was in the range of -2.74% to 8.96%. The correlation between the changes of the total number of bacteria and the storage temperature were not obvious, and this was not suitable for the establishment of shelf-life prediction model. The verification results showed that the prediction model based on the sensory evaluation index was better. Thus, this could provide the further basis data for the early warning of the quality and storage of Ponkan fruit wine.

Ponkan fruit wine; quality; shelf-life; prediction model

湖南省科技成果轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)化重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào)：2013CK1010)；吉首大學(xué)校級(jí)科研項(xiàng)目(編號(hào)：JGY201657)

李沖，男，吉首大學(xué)在讀碩士研究生。

麻成金(1963—)，男，吉首大學(xué)教授，碩士。 E-mail: machengjin368@126.com

2017—06—03

10.13652/j.issn.1003-5788.2017.07.030