食品货架期预测研究进展与趋势

作为食品领域的重要研究方向,货架期预测已成为国内外研究的热点问题。在整理和总结现有相关研究文献的基础上,阐述了食品货架期预测的研究机理,梳理了相关研究思路与方法;对当前研究中采用的5种方法(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、威布尔危险值分析方法和Q10模型等基于温度的方法)进行了比较分析;对应用于肉类、水产品、果蔬等不同类别食品并取得良好预测效果的品质指标及所采用的模型方法进行了总结和分析。最后分析了食品货架期预测研究的现状,并展望了发展趋势。     

基于气体传感信息的蓝莓贮藏货架期预测方法

利用气体传感信息,提出了一种蓝莓货架期预测方法。将蓝莓贮藏在0、5、22℃下,对贮藏微环境中的3种气体含量(氧气、二氧化碳、乙烯)进行了监测,同时将蓝莓5种理化指标(腐败率、硬度、pH值、可溶性固形物含量、失重率)作为传统的品质指示指标进行了获取,分析了贮藏微环境中气体含量变化和理化指标变化的相关性,并利用BP神经网络从气体角度建立了蓝莓的货架期预测模型。结果表明:蓝莓品质的变化受到贮藏温度的影响;气体含量的变化与蓝莓品质的变化存在明显相关性;利用BP神经网络建立的蓝莓货架期预测模型具有良好的预测效果。其中,0℃的预测误差为0.091~0.191 d,5℃的预测误差为0.069~0.302 d,22℃的预测误差为0.094~0.338 d,基本满足货架期预测需要。     

不同贮藏温度对青脆李品质的影响

本文以青脆李作为研究对象,探讨分析不同贮藏温度对青脆李品质的影响。结果表明:随着贮藏时间的推迟,不同贮藏温度下的青脆李果实硬度均呈现出逐渐下降的趋势,而青脆李果实腐烂率不尽相同;在贮藏温度分别为0.0℃、8.0℃和常温时,随着贮藏温度的增加,青脆李果实的腐烂率也不断上升;贮藏温度为-1.0℃时,相较于其他不同温度的处理结果,其保鲜期时间可以高达70d左右,相较于0.0℃的贮藏温度,更好的确保了青脆李品质;若贮藏温度为4.5℃,当贮藏时间达到20d时,青脆李表面会出现水渍、褐变等的冷害症状。因此,在贮藏过程中需对冷库温度进行严格控制,防止青脆李果实遭受冷害。     

益生菌发酵苹果浊汁贮存期品质分析与货架期预测模型

为明确不同贮存温度对益生菌发酵苹果浊汁品质的影响及预测发酵苹果浊汁的货架期,测定了4、25℃条件下益生菌发酵苹果浊汁色差L*值、a*值、b*值、ΔE值,以及稳定系数、活菌菌体浓度、感官评分、有机酸质量浓度、糖质量浓度和香气成分等指标的变化,基于Arrhenius方程构建了发酵苹果浊汁各项品质指标货架期预测模型。结果表明:在4℃和25℃条件下,发酵苹果浊汁的b*值、ΔE值变化符合零级反应,其他指标均符合一级动力学反应。以单指标分别建立预测模型,模型计算验证结果显示,各模型的相对误差均小于10%,偏差度和准确度不大于1.04,说明模型可以很好地预测发酵苹果浊汁贮存期的各项指标。活菌菌体浓度与其他品质指标均呈显著相关,以其建立的4℃和25℃条件下的发酵苹果浊汁货架期预测模型的预测值与实测值的相对误差小于10%,说明模型可靠、合理,可以准确预测益生菌发酵苹果浊汁的货架期。     

波动温度下罗非鱼微生物生长动力学模型

构建了恒温下的冷链运输罗非鱼微生物生长动力学模型,得出了温度变化对微生物生长状态的影响,然后对所记录温度进行了处理,并结合Baranyi模型得出了波动温度下微生物的生长动力学模型,并且用模拟试验进行了验证,决定系数为0.956,均方误差为0.165,偏差因子为0.994,准确因子为1.134.结果表明,所构建的微生物生长动力学模型能够拟合实际的冷链物流中罗非鱼微生物的变化情况.     

农产品贮藏设施温控仪表温度漂移控制方法

选择3种具有代表性的贮藏设施通用温控仪表,检测其温度漂移幅度和方向.根据仪表电路原理并结合测试,进行了针对性电路改进,使温控仪表温漂误差幅度由3.5℃下降到0.3℃,贮藏环境温度波动幅度由5.3℃下降到1.4℃.试验筛选出3种简易温度补偿法,可在不改造仪表电路的前提下抑制温漂.     

农产品贮藏设施温控仪表温度漂移控制方法

选择3种具有代表性的贮藏设施通用温控仪表,检测其温度漂移幅度和方向。根据仪表电路原理并结合测试,进行了针对性电路改进,使温控仪表温漂误差幅度由3.5℃下降到0.3℃,贮藏环境温度波动幅度由5.3℃下降到1.4℃。试验筛选出3种简易温度补偿法,可在不改造仪表电路的前提下抑制温漂。     

基于Swin Transformer与GRU的低温贮藏番茄成熟度识别与时序预测研究

面向绿熟番茄采后持续转熟特征,适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键,而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型,首先通过融合番茄两侧图像获取番茄表观全局红色总占比,构建不同成熟番茄图像数据集,并基于迁移学习优化Swin Transformer模型初始权重配置,实现番茄成熟度分类识别;其次,周期性采集不同储藏温度（4、9、14℃）下番茄图像数据,结合番茄初始颜色特征与贮藏环境信息,构建基于Swin Transformer与GRU的番茄成熟度时序预测模型,并融合时间注意力模块优化模型预测精度;最后,对比分析不同模型预测结果,验证本研究所提模型的准确性与优越性。结果表明,番茄成熟度正确识别率为95.783%,相比VGG16、AlexNet、ResNet50模型,模型正确识别率分别提升2.83%、3.35%、12.34%。番茄成熟度时序预测均方误差（MSE）为0.225,相比原始GRU、LSTM、BiGRU模型MSE最高降低29.46%。本研究为兼顾番茄成熟度实现贮藏温度柔性适时调控提供了关键理论基础。     

贮藏温度对双孢蘑菇采后生理和品质的影响

研究了不同贮藏温度及贮藏过程中温度波动对双孢蘑菇采后生理和品质的影响.结果表明,低温可以抑制双孢蘑菇采后开伞、呼吸强度、PPO活性和褐变;而贮藏过程中温度波动将导致双孢蘑菇采后开伞率、呼吸强度提高, PPO活性和褐变度增加,对其采后生理和品质造成严重影响.     

1-MCP处理和贮藏温度对黑宝石李果肉褐变的影响

为了探明李果实褐变机理并抑制褐变,研究了1-MCP处理和贮藏温度对黑宝石李果肉冷害褐变、机械伤褐变、多酚氧化酶(PPO)活性、总酚含量和乙烯释放的影响.结果表明,黑宝石李果实在(0±0.5)℃和(3±0.5)℃条件下分别贮藏75d和60d会发生果心的冷害褐变,在(7±0.5)℃下不会发生冷害褐变,但贮藏期短;机械伤诱导李果实在冷藏2d后发生近果皮处果肉的褐变症状.5μL/L 1-MCP处理李果实12h后,在(0±0.5)℃贮藏时可有效抑制冷害褐变和机械伤褐变,但在(3±0.5)℃和(7±0.5)℃时促进果肉褐变.PPO活性和总酚含量的变化与李果实褐变相关,但不是褐变的诱发原因.     

不同深度基质含水率变化规律与预测模型研究

为探明不同深度的基质含水率变化规律,使用干燥法分别对多个EC-5型传感器进行校准,并将4个传感器分别放置垂向距滴头5、10、15、20cm 4个不同深度处,测量不同滴头流量及滴灌量条件下垂向基质含水率的变化,建立了不同深度基质含水率预测模型。试验结果表明,在滴灌开始后第1层（距滴头5cm处）基质含水率最先上升并迅速达到较高水平,滴灌停止后水分将快速扩散至更深基质层,其含水率可提升至根系易利用水平（25.3%及以上）,水分快速运移时间持续1h左右,随着初始基质含水率的降低,在相同滴头流量及灌溉量条件下,水分在垂直方向的运移程度更深,将第1层基质初始含水率、滴灌时间、预测时间、预测层高度差、滴头流量作为输入,利用遗传算法优化的BP神经网络算法与随机森林回归算法（RFR）,建立滴灌下基质不同深度含水率预测模型。将试验所预测的滴灌后基质含水率与实际测量的不同深度基质含水率进行对比分析,并对不同预测深度的预测结果进行误差分析,结果表明GA-BP预测模型及RFR预测模型的R2分别为0.8664、0.9465,即RFR算法建立的预测模型更加精确,并且预测深度越接近于第1层基质预测结果越准确。