平秋婷 ，林建宇，余構(gòu)彬，范曉明

（1.廣東省生物工程研究所（廣州甘蔗糖業(yè)研究所）廣東省甘蔗改良與生物煉制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州510316；2.國(guó)家糖業(yè)質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心，廣州 510316）

0　引言

乳制品營(yíng)養(yǎng)豐富，已日益受到人們的喜愛[1]。我國(guó)乳制品行業(yè)發(fā)展較快，其規(guī)模大小、產(chǎn)量高低、尤其質(zhì)量問題，受到越來越多的人們的關(guān)注[2]。總體上，我國(guó)乳制品行業(yè)發(fā)展時(shí)間短、速度快，這就造成我國(guó)乳制品整體水平有待提高。而問題較突出的是液態(tài)乳來源的管理、監(jiān)督、質(zhì)量等方面的管控。若有質(zhì)量問題發(fā)生，則會(huì)對(duì)消費(fèi)者權(quán)益造成危害[3]。目前，在分析牛奶成分時(shí)，測(cè)量方法主要包括中紅外光譜法、化學(xué)法、紫外線法、近紅外光譜分析法、超聲波分析法。目前，化學(xué)方法比較成熟，獲得的精度很高，但得出結(jié)果所需時(shí)間較長(zhǎng)，在線測(cè)量分析無(wú)法滿足。紫外線法因在紫外部分，非蛋白質(zhì)物質(zhì)可引起光吸收，分析精度不高。中紅外光譜分析法儀器體積較大，價(jià)格比較昂貴，維護(hù)和操作比較復(fù)雜，不適宜于流動(dòng)檢測(cè)和現(xiàn)場(chǎng)操作，使用范圍較窄。近紅外光譜分析技術(shù)因缺乏有代表性的模型，產(chǎn)品測(cè)量精度都不太理想[4]。目前，在超聲波牛奶分成測(cè)量最大的困難是模型的建立，因而，本文針對(duì)于乳制品的各項(xiàng)成分，通過建立液態(tài)乳制品中的非脂如固體、脂肪、乳糖、蛋白質(zhì)、密度模型來進(jìn)行分析研究，并且運(yùn)算法則使用的是以高斯-牛頓法則為基礎(chǔ)的偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行非線性回歸計(jì)算，研究了液體乳制品中各成分的快速檢測(cè)。

1　測(cè)試儀器

本測(cè)試系統(tǒng)為本實(shí)驗(yàn)室自制超聲波測(cè)試儀器，采用頻率為5 MHz的水浸超聲直探頭產(chǎn)生超聲波，對(duì)超聲波通過樣品的衰減、速度進(jìn)行測(cè)試。對(duì)于樣品進(jìn)行測(cè)量的系統(tǒng)從組成上可以簡(jiǎn)單地拆分為7個(gè)部分，分別是超聲波探頭驅(qū)動(dòng)部分、采集信號(hào)部分、對(duì)收集到的信號(hào)進(jìn)行處理部分、控制運(yùn)動(dòng)馬達(dá)的部分、對(duì)信號(hào)集中處理部分、加熱樣品部分、主要的控制器為單片機(jī)ADu C 831。系統(tǒng)軟件包括單片機(jī)部分、上位機(jī)部分，單片機(jī)部分功能對(duì)儀器正常運(yùn)行進(jìn)行控制，包括自動(dòng)進(jìn)樣、模式選擇、對(duì)于溫度的選擇、對(duì)樣品進(jìn)行加熱功能、對(duì)樣品進(jìn)行檢測(cè)和在顯示屏上出現(xiàn)結(jié)果、打印檢測(cè)結(jié)果、連接上位機(jī)等等。而至于上位機(jī)部分所負(fù)責(zé)的功能是對(duì)于整個(gè)超聲波測(cè)試儀的校正，通過對(duì)于通信參數(shù)的設(shè)置、讀取單片機(jī)部分對(duì)于樣品測(cè)量值、曲線擬合參數(shù)計(jì)算等[6]。

2　液態(tài)乳制品組成

本文液態(tài)乳制品選用純牛奶作為分析對(duì)象，牛奶成分組成通常比較穩(wěn)定，含有約質(zhì)量分?jǐn)?shù)為12.5%的干物質(zhì)、87.5%的水分[5]。在牛奶中，含有的分子達(dá)100 000多種，影響牛奶成分因素較多，表1為牛奶中主要物質(zhì)質(zhì)量濃度。

表1　牛奶主要物質(zhì)質(zhì)量濃度 g/100mL

2.1　蛋白質(zhì)

牛奶中蛋白質(zhì)占95.5%，其余物質(zhì)包括尿素、氨基酸、嘌呤、肌酸等[7]。牛奶中的乳蛋白分類大致上可以分為3種，乳清蛋白、酪蛋白和脂肪球膜蛋白。在牛奶蛋白質(zhì)中，酪蛋白占80.5%，其相對(duì)與水的密度為1.28，溶于堿溶液。在pH值=4.5的時(shí)候，牛奶中的酪蛋白會(huì)在酸性環(huán)境下發(fā)生沉淀，而此時(shí)牛奶中剩下的蛋白質(zhì)為乳清蛋白，質(zhì)量分?jǐn)?shù)為19.5%左右。乳清蛋白的粒子具有高分散性、較強(qiáng)水合能力，以高分子狀態(tài)存在于乳中。在乳清蛋白中，血清白蛋白、β-乳球蛋白、α-乳白蛋白對(duì)熱不穩(wěn)定，占乳清蛋白的79.5%左右。在pH=4.5，當(dāng)乳清加熱21min時(shí)，會(huì)發(fā)生蛋白沉淀，主要沉淀對(duì)象是乳清蛋白中的熱不穩(wěn)定蛋白。而乳白蛋白含硫量為酪蛋白的2.45倍。脂蛋白是磷脂、蛋白質(zhì)的復(fù)合物，附于脂肪球表面而形成穩(wěn)定薄膜，很大程度上增加了牛奶乳濁液的穩(wěn)定性[8]。并且在牛奶的分析成分中，含有牛奶全氮量5%的少量非蛋白態(tài)氮素化合物。

2.2　脂肪

在牛奶中，由甘油和3個(gè)脂肪酸形成的脂類占脂肪的97.5%，其余部分為硬酸脂、甘油脂、游離脂肪酸、磷脂等。在細(xì)小的橢圓形或球形脂肪球中，包含有乳脂肪，形成乳濁液。脂肪球直徑約為0.14μm，大部分小于4μm。表2為牛奶中脂肪的物理性質(zhì)。

表2　牛奶中脂肪的物理性質(zhì)

脂肪球上浮得越快，其半徑越大，兩者成正比。所以為了不使脂肪球上層所導(dǎo)致的牛奶分層現(xiàn)象，所以在生產(chǎn)工藝過程要對(duì)牛奶進(jìn)行均質(zhì)處理。并且由于脂肪在常溫情況下的狀態(tài)為固態(tài)，溶點(diǎn)為36.5℃，這個(gè)溫度非常有意義，在牛體內(nèi)，牛奶以液態(tài)存在，牛體溫度也為36.5℃。

2.3　乳糖

哺乳動(dòng)物的乳汁中，主要的碳水化合物來源是乳汁中的乳糖，甜度為蔗糖的16.7%～20%，溶解度比蔗糖要低。牛奶中乳糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)約為4.85%，占干物質(zhì)的38.5%，在乳中為液態(tài)。乳糖異構(gòu)體有α-乳糖、β-乳糖兩種。在具有一定溫度的水中，乳糖在其中可以進(jìn)行小部分的溶解，而這個(gè)溫度下的溶解度為該牛奶的乳糖初始溶解度。在此狀態(tài)下，乳糖的溶解度雖為初始溶解度，但是繼續(xù)往里加入乳糖，攪拌過后依舊可以進(jìn)行溶解，直到最終飽和狀態(tài)。在乳糖溶解于水的過程中，乳糖中的異構(gòu)體也在進(jìn)行著轉(zhuǎn)化的過程，溫度越低，轉(zhuǎn)換時(shí)間就越久，當(dāng)溫度高于70℃時(shí)，在10 min可達(dá)平衡，此時(shí)乳糖為平衡乳糖，其中α-乳糖占37.0%，β-乳糖占63.0%。乳中主要營(yíng)養(yǎng)為乳糖，乳糖水解為半乳糖、葡萄糖而被人們吸收。

2.4　密度

牛奶密度與測(cè)量樣品存放時(shí)間、樣品溫度、樣品組成有關(guān)，20℃時(shí)牛奶密度為1023～1030 kg/m3。表3為幾種牛奶的非脂乳固體和脂肪的密度及質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

表3　密度及質(zhì)量分?jǐn)?shù)

決定牛奶相對(duì)密度是其所含固體量，在牛奶中，各成分的量雖變動(dòng)，但總體比較穩(wěn)定，其中變動(dòng)較大的為脂肪質(zhì)量分?jǐn)?shù)。若已知脂肪質(zhì)量分?jǐn)?shù)，則牛奶干物質(zhì)近似值可通過測(cè)定相對(duì)密度計(jì)算出。三者是計(jì)算的公式為

式中：wF為牛奶中脂肪質(zhì)量分?jǐn)?shù)；wT為牛奶中干物質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)；C校正系數(shù)，可取0.13；密度計(jì)的讀數(shù)用L表示。

3　牛奶測(cè)定模型實(shí)驗(yàn)

本文的研究?jī)?nèi)容是針對(duì)于乳制品的成分檢驗(yàn)，而牛奶中所存在的乳制品主要是蛋白質(zhì)、脂肪和乳糖，在本文中采用的方式是超聲波檢測(cè)，雖然每一個(gè)組成成分對(duì)于超聲波的反應(yīng)都不相同，但是當(dāng)這幾種組成成分共同在牛奶中存在時(shí)，難以對(duì)其進(jìn)行區(qū)分測(cè)量。并且當(dāng)牛奶中其他組成成分的質(zhì)量分?jǐn)?shù)不變時(shí)，只改變脂肪的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，對(duì)于超聲波所測(cè)量的結(jié)果也不一樣，變化趨勢(shì)大致可以看為脂肪與超聲波速度成負(fù)相關(guān)，但是具有極大的變化波動(dòng)。所以，在進(jìn)行研究過程中，建設(shè)模型進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候，采用的統(tǒng)計(jì)法。使用統(tǒng)計(jì)方法來對(duì)于牛奶中的成分進(jìn)行分析的時(shí)候，雖然精準(zhǔn)程度比使用紅外線方法進(jìn)行測(cè)量的要低得多，但是以及基本滿足了測(cè)量牛奶所需要的精準(zhǔn)度。在校正樣品集通按照規(guī)方法建立時(shí)，樣品的收集要包括今后可能要測(cè)試各種樣品，對(duì)樣品密度、物理結(jié)構(gòu)等進(jìn)行綜合考慮。樣品數(shù)在要在樣品集的測(cè)定范圍內(nèi)均勻分布，從而使得樣品在選擇測(cè)量的時(shí)候可以避免集中性指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)了高斯分布格局。

3.1　樣品準(zhǔn)備

本文中采用北京凱天誠(chéng)信科技有限公司生產(chǎn)的50DJ水浸式超聲波探頭，在超聲波測(cè)量中，通過測(cè)量超聲波在樣品中的速度和衰減反映樣品各成分質(zhì)量濃度。樣品共有45個(gè)，樣品由西南大學(xué)提供，表4為成分質(zhì)量濃度分布。

表4　樣品成分質(zhì)量濃度分布 g/100mL

3.2　數(shù)據(jù)采集

當(dāng)把樣品進(jìn)行選擇調(diào)配過程之后，就可以對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄嚢璨僮?，使其分布更加均勻，隨后可以將其進(jìn)行測(cè)量。每一個(gè)樣品要經(jīng)過15次的超聲波測(cè)量，分采集15組速度數(shù)據(jù)、15組衰減數(shù)據(jù)。

3.3　數(shù)據(jù)處理與建模

對(duì)于牛奶模型的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，使用到的處理軟件是M atlab軟件，可以通過該軟件對(duì)于測(cè)試樣品所得到的速度數(shù)據(jù)、衰減數(shù)據(jù)等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，最大可能的避免誤差，從而使得所得濾波穩(wěn)定性達(dá)到最大值。當(dāng)所得到的數(shù)據(jù)在通過高斯-牛頓方法來進(jìn)行多元非線性回歸計(jì)算。在牛奶中，非脂乳固體、脂肪為其主要成分，基于這兩個(gè)模型，建立其余成分的模型。

3.3.1脂肪模型

校正集樣品共選取樣品30個(gè)，驗(yàn)證集10個(gè)樣品，采用交互驗(yàn)證方式，進(jìn)行偏最小二乘模型的建立。在乳中，脂肪以脂肪球形式分散成乳濁液。由于在乳濁液中的脂肪分子的直徑為3 000 nm，并且脂肪的含量直徑和分布情況對(duì)于乳制品進(jìn)行超聲波測(cè)量有直接影響關(guān)系，所以要對(duì)于乳中脂肪的速度和衰減進(jìn)行二階非線性模型的設(shè)計(jì)：Fat（E，V）=α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2，表5為脂肪模型參數(shù)。

表5　脂肪模型參數(shù)

3.3.2非脂乳固體模型

在建立非脂乳固體模型時(shí)，參考對(duì)比脂肪模型，發(fā)現(xiàn)采用二階非線性回歸模型效果最好，即SNF（E，

V）α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2。表6為非脂乳固體模型參數(shù)。

表6　非脂乳固體模型參數(shù)

3.3.3蛋白質(zhì)模型

校正集樣品共選取樣品30個(gè)，驗(yàn)證集10個(gè)樣品，采用交互驗(yàn)證方式，進(jìn)行偏最小二乘模型的建立。在乳中，蛋白質(zhì)形成復(fù)合體膠粒，由其性質(zhì)、結(jié)構(gòu)、分散度知，這個(gè)情況下的蛋白質(zhì)屬于交替懸浮液，而其中蛋白質(zhì)膠粒的平均直徑為100 nm，可以將其看作是大分子類型，所以在對(duì)于乳中蛋白質(zhì)建設(shè)模型的時(shí)候，也要把其當(dāng)做脂肪類進(jìn)行建模，即Pr0（E，V）α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2。表7為蛋白質(zhì)模型參數(shù)。

表7　蛋白質(zhì)模型參數(shù)

3.3.4乳糖模型

校正集樣品共選取樣品30個(gè)，驗(yàn)證集10個(gè)樣品，采用交互驗(yàn)證方式，進(jìn)行偏最小二乘模型的建立。在建模時(shí)，發(fā)現(xiàn)使用前面的二階非線性回歸模型偏差較大，這表明乳糖與非脂乳固體、脂肪的成分分析不同。由于乳糖它的性質(zhì)特殊，與乳制品中的其他組成成分蛋白等不同，乳糖在牛奶中的存在形式為離子或者分子，這些離子分子的直徑遠(yuǎn)遠(yuǎn)地小于其他組成成分，小于1 nm，直徑過導(dǎo)致乳糖在牛奶中對(duì)于超聲波測(cè)量時(shí)有著不同反應(yīng)，即存在著Lac=f（E，V）關(guān)系。建立的乳糖模型為

式（2）中，分子部分與乳糖對(duì)超聲波參數(shù)的影響所占比例等效，分母部分與牛奶整體對(duì)超聲波參數(shù)的影響等效，通過此比例得到乳糖成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)。表8為乳糖模型參數(shù)。

3.3.5相對(duì)密度模型

由公式（1）可以發(fā)現(xiàn)，牛奶中的脂肪含量、牛奶密度和非脂乳固體等三者之間存在著一定的線性關(guān)系。密度計(jì)算模型采用關(guān)于速度、衰減的二階非線性模型，即Den（E，V）α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2。表9為相對(duì)密度模型參數(shù)。

表8　乳糖模型參數(shù)

表9　相對(duì)密度模型參數(shù)

4　摻水牛奶實(shí)驗(yàn)

對(duì)于建立的各成分模型，通過牛奶摻水實(shí)驗(yàn)研究其對(duì)摻水牛奶的適用性。牛奶摻水后，牛奶密度會(huì)低水的密度；牛奶冰點(diǎn)平均值為-0.541℃，造成冰點(diǎn)下降的主要因素是作為溶質(zhì)的鹽類、乳糖，新鮮牛奶因它們含量穩(wěn)定而冰點(diǎn)穩(wěn)定，若摻水于牛奶，可造成冰點(diǎn)升高，冰點(diǎn)在摻水1/10時(shí)上升0.053℃左右；當(dāng)摻水與牛奶中，會(huì)導(dǎo)致牛奶中的鹽的濃度大大的降低，從而導(dǎo)致牛奶的電導(dǎo)變下，溶液的抗電性能增強(qiáng)。

4.1　摻水牛奶各成分的建模

4.1.1樣品準(zhǔn)備

隨機(jī)的從45個(gè)牛奶樣品中選取10個(gè)樣品，對(duì)其進(jìn)行摻水操作，摻水量不等，呈現(xiàn)著梯度變化，表10為摻水量信息。

表10　摻水量信息 %

4.1.2摻水率模型

校正集樣品為摻水的10各樣品，其中驗(yàn)證集樣品5個(gè)，采用交互驗(yàn)證方式建立蛋白質(zhì)偏最小二乘模型。由于牛奶在經(jīng)過摻水之后，對(duì)于其物理性質(zhì)有著會(huì)出現(xiàn)十分明顯的差異，從而造成摻水率模型建立比較困難。在牛奶摻水量＜51%時(shí)，蛋白質(zhì)、脂肪、非脂乳固體、乳糖、相對(duì)密度等模型基本適用，摻水率模型為

式（3）中，模型分母與同等速度、衰減下的正常牛奶主要成分含量等效，分子與同等速度、衰減下的正常牛奶主要成分含量與摻入水的影響之和等效，表11為摻水率模型參數(shù)。

4.2　儀器驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

4.2.1儀器穩(wěn)定性驗(yàn)證

對(duì)于儀器的驗(yàn)證試驗(yàn)中最重要的是對(duì)于儀器的穩(wěn)定性進(jìn)行檢測(cè)，而對(duì)于導(dǎo)致儀器穩(wěn)定性發(fā)生變化的因素包括雜散光、溫度、儀器漂移等。抽取某一隨機(jī)樣品置于儀器，進(jìn)行測(cè)量之后發(fā)現(xiàn)其樣品測(cè)量值約小于樣品的理論濃度，超聲波所透過的能量比較小，所以可以在儀器信號(hào)比較弱的時(shí)候?qū)τ谠搩x器的讀數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。設(shè)定儀器連續(xù)開機(jī)時(shí)間為8：30，重復(fù)測(cè)量到15：30。測(cè)試時(shí)，室內(nèi)溫度未16℃，周圍環(huán)境為自然狀態(tài)。儀器的穩(wěn)定速度較快，儀器在41分鐘后達(dá)到穩(wěn)定，儀器極差為4.1356，衰減標(biāo)準(zhǔn)差為0.5057，變異系數(shù)為0.057%；速度標(biāo)準(zhǔn)差為3.2067，變異系數(shù)為0.061%，極差為19.5470，儀器具有較好的穩(wěn)定性。

4.2.2儀器標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

在儀器標(biāo)定試驗(yàn)中，主要的目的是為了建立衰減值、速度與蛋白、脂肪、密度、乳糖、非脂乳固體的回歸模型，并通過該模型進(jìn)行對(duì)未知牛奶樣品成分的測(cè)定。測(cè)量出的蛋白質(zhì)含量的范圍十分大，而在牛奶中，每個(gè)組成成分之間的差異較大，具有極強(qiáng)的代表性。而對(duì)于樣品中的蛋白質(zhì)含量真值由西南大學(xué)測(cè)定，通過對(duì)各模型參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，利用得到的回歸曲線測(cè)量5個(gè)樣品，結(jié)果如表12所示，測(cè)量結(jié)果可達(dá)到牛奶測(cè)量要求。

表11　摻水率模型參數(shù)

表12　測(cè)量結(jié)果比較 g/100mL

5　結(jié)論

本研究只初步研究了超聲波牛奶成分的快速測(cè)量，距離實(shí)際應(yīng)用中的定量檢測(cè)的還有一定的距離。在今后的研究中，可通過在不同溫度下測(cè)量牛奶對(duì)超聲波參數(shù)的影響，通過多維參數(shù)分析牛奶特性。通過建立不同的模型和改變樣品處理方法，超聲波快速檢測(cè)法還可擴(kuò)展到肉制品、羊奶、果汁飲料、豆?jié){等成分的檢測(cè)。

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