微波真空冷冻干燥装置设计与试验

阐述了微波真空冷冻干燥装置的总体结构、工作原理以及微波冻干仓的设计要点,详细分析了微波谐振腔、微波真空屏蔽结构和玻璃真空罩的设计,确定了主要工作部件的具体结构和相关参数。冬枣冻干试验研究表明,整机结构合理,性能稳定,安全可靠;与普通真空冷冻干燥相比,在产品质量相同的条件下,干燥时间节省了40.9%,能耗降低55.86%。

我国红枣开发加工现状、问题及对策

简述了红枣起源及分布。介绍了枣果酸甜适口,具有丰富的营养和生物活性物质。详细叙述了国内红枣开发的发展动态,并阐述了红枣产业目前发展的现状是红枣加工企业多,产品杂,品质低劣,急需改进。最后提出红枣产业今后发展的思路和建议。

红枣冻干工艺参数的优化

在选定的加热条件下,探讨枣片厚度、真空度、预冻初始温度对冻干红枣片VC保存率的影响规律,通过单因素试验和中心组合设计,建立了冻干条件因素与VC保存率之间的回归模型,借助SAS6.0软件的响应面分析,得出真空冷冻干燥红枣片的最佳工艺参数组合为:枣片厚度8mm,真空度为60Pa,预冻初始温度为-26℃。

ICP-MS两种模式下测定亚麻籽中微量元素及其不确定度评定

探讨了微波消解结合电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)标准(STD)及碰撞池(KED)两种模式测定亚麻籽中微量元素铜、铁、锌、锰方法的有效性。分析比较了两种模式的测定效果,在此基础上选择各元素的有效测定模式,并对四种微量元素的分析结果进行不确定度评价。根据不确定度评判标准JJFl059—1999《测量不确定度评定与表示》中的规定,逐一分析了影响不确定度的主要因素,并对各不确定度进行了计算。结果表明ICP-MS用于测定亚麻籽中微量元素结果令人满意,同时为ICP-MS测定这四种元素的不确定度评价提供了一定的参考价值。

不同产地亚麻籽矿物质元素及脂肪酸组成的主成分分析

亚麻籽是一种具有食用与药用价值的生物质,富含多种营养物质与矿物质元素。我国是亚麻籽的主要产地之一,为探讨不同产地亚麻籽中矿物质元素与脂肪酸组成的主要特征成分,采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析了10个产地亚麻籽中的17种矿物质元素,利用气相色谱-质谱联用法(GC-MS)分析了于相同条件下提取的10个产地亚麻籽油脂中的脂肪酸组成。采用主成分分析法对10个产地亚麻籽中的矿物质元素及脂肪酸组成进行了分析,探讨了不同产地亚麻籽矿物质元素及脂肪酸组成的差异,分析了矿物质元素及脂肪酸的主要特征成分。结果表明,K,Sr,Mg,Ni,Co,Cr,Cd,Se,Zn和Cu是亚麻籽的主要特征矿物质元素,C16∶0,C18∶0,C18∶2,C18∶3,C20∶0,C20∶1是亚麻籽油脂的主要特征脂肪酸。ICP-MS和GC-MS结合主成分分析,可有效揭示不同产地亚麻籽中矿物质元素与脂肪酸组成的特征与差异,进而为亚麻籽的合理、有效利用提供重要的理论依据。

超声波提取亚麻籽油工艺及其对亚麻籽微观结构的影响

为优化亚麻籽油超声波辅助提取工艺,在单因素试验基础上,以提取温度、提取时间、超声功率、液料比为变量,以亚麻籽油得率为响应值,采用Box-Behnken试验设计方法对工艺条件进行优化,并对超声波辅助提取与溶剂提取法得到的亚麻籽油中脂肪酸组成差异及其对亚麻籽微观结构的影响进行了比较研究。结果表明:优化后得到的超声波辅助提取最佳工艺条件为温度66℃、时间33 min、功率180 W、液料比13 m L·g-1,在该工艺条件下亚麻籽油得率为35.52%,与理论预测值无显著差异。扫描电镜(SEM)分析结果表明,与普通溶剂提取法相比,超声波提取可有效破坏亚麻籽表面结构,提高油的浸出率,气相色谱分析结果显示溶剂提取与超声波辅助提取法得到的亚麻籽油脂肪酸组成结构与含量并无显著差异。

三种小球藻生物柴油品质指标评价

为了评价当前具有开发潜能的产油小球藻生产的生物柴油品质指标是否合格,该文对三种小球藻生物柴油品质指标进行评价。该文通过含油率及FAME(脂肪酸甲酯)组成分析,利用前人已建立的FAME碳链结构与4项重要的生物柴油品质指标运动黏度、碘值、十六烷值和冷滤点间的数学模型,并参照美国、欧盟、德国和中国4个生物柴油标准,对3种小球藻F-5,F-1067,F-31油脂制取生物柴油的4项品质指标进行评价。结果表明:F-5,F-1067,F-31含油率分别为15.30%,13.13%,11.12%。F-5生物柴油运动黏度为8.3,满足美国和中国标准要求,不满足欧盟和德国标准要求,F-5生物柴油碘值、十六烷值和冷滤点分别为77,56,-3℃,均满足4个标准要求;F-1067生物柴油运动黏度和冷滤点分别为9.2和9℃,均不满足4个标准要求,F-1067生物柴油碘值和十六烷值分别为77和56,能满足各标准要求;F-31生物柴油运动黏度为11.8,不满足各标准要求,F-31生物柴油碘值和冷滤点分别为112和-9℃,能满足各国标准要求,F-31生物柴油十六烷值为47,能满足美国标准要求,但不满足其余3个标准要求。因此F-5的含油率最高,且其生物柴油在运动黏度、碘值、十六烷值和冷滤点综合表现为最佳,在3种产油小球藻中最适合生产生物柴油,为合理利用生物柴油小球藻藻种提供理论依据。

聚合氯化铝絮凝小球藻的动力学研究

以聚合氯化铝(PAC)作为絮凝剂,探讨其对小球藻的絮凝效果及其动力学模型,并对其实际应用的成本进行了评价。向藻液中添加不同剂量PAC,经搅拌后分别于不同时间下测定藻液中叶绿素含量。结果表明:5种不同剂量PAC在8 min内均能高效絮凝小球藻,絮凝效率在86%以上,随着PAC质量浓度的增大,小球藻的絮凝效率也提高,质量浓度为123.5 mg/L时絮凝效率达到了98.6%,铝残留量为132.8 mg/kg。PAC絮凝微藻是电荷中和和卷扫絮凝共同作用结果。絮凝1 kg小球藻生物质,成本为266.04元,比离心法的853.39元降低68.8%。PAC絮凝小球藻数据拟合结果符合二级动力学模型。

农产品联合干燥技术的研究进展

联合干燥技术不仅可实现单一干燥所不能达到的目的,还可有效利用能源,有助于获得高质量的产品。因具有环保、节能、安全、高效的特点,该技术已逐渐应用于农产品加工的研究与生产中。为此,通过对国内外农产品联合干燥技术现状的调研与分析,简述了与热风、热泵、冷冻相结合的联合干燥技术在农产品干燥领域的研究现状及进展,并提出该技术目前存在的问题及解决的措施,为农产品联合干燥技术的进一步研究与应用提供参考。

近红外光谱的马铃薯环腐病SIMCA模式识别

中国是马铃薯生产和消费大国,伴随马铃薯主粮化战略推进,马铃薯对中国农业结构和消费者饮食结构的影响与日俱增。环腐病是制约马铃薯产业发展的常见病害,对种薯会造成死苗死株,对加工原料会降低加工效率和成品质量,严重可达30%~60%。传统检测马铃薯病害的主要方法是目测、机器视觉以及高光谱成像等方法,目测或机器视觉方式鉴别环腐病需要对样品进行破坏;高光谱成像技术成本高昂,存在一定的应用局限性。因环腐病会造成整薯内部品质变化,利用近红外光谱技术探测整薯内部品质变化,从而将环腐病马铃薯从健康薯中区别开来,具有可行性和实用价值。创新地尝试利用近红外光谱结合SIMCA模式方法来区分马铃薯环腐病及健康薯。研究结果表明,基于主成分分析的SIMCA模式识别能有效判别马铃薯环腐病样品,模型校正集中环腐病和健康薯的识别率、拒绝率均为100%;模型验证集中环腐病的识别率、拒绝率分别为99.00%和100%,健康薯的识别率、拒绝率分别为94.12%和100%,所建模型精度较高。利用独立的18个样品进行模型外部验证,环腐病样品识别率为87.50%,健康薯识别率为80.00%,均没有错判。表明所建SIMCA二值识别模型效果良好,可满足实际应用,但模型精度需进一步提高。马铃薯环腐病发病部位接近表皮0.5cm左右,近红外光谱对马铃薯样品有一定的透射和漫反射。可考虑采集马铃薯接近表皮部分的果肉组织内部光谱信息,结合马铃薯环腐病的发病机理及近红外漫反射光谱的特性,利用近红外识别模型进行环腐病判别,具有一定的创新性和应用性。

干燥方式对刺参品质的影响

采用热风干燥(Air-drying,AD)、微波干燥(Microwavedrying,MD)、真空冷冻干燥(Vacuum Freeze-drying,VFD)和微波真空冷冻干燥(Microwave Vacuum Freeze-drying,MVFD)4种方式干制刺参,在干品品质、干燥速度和能耗方面对4种干燥方法进行比较分析。结果表明:AD和MD刺参酸性黏多糖含量略低于VFD和MVFD刺参;干燥方式对刺参感官品质的影响明显,其中VFD刺参感官品质最好,感官评分8.6分;VFD刺参保形率最高,能保持90%以上的长度,且复水性好,复水比在10以上,复水后弹性最好,与感官评价结果一致;MVFD刺参仅次于VFD刺参,对于MD和AD 2种干燥方式,MD干制刺参感官品质更好。VFD工艺耗时长,耗能高;MD速度最快。微波与真空冷冻相结合的MVFD可以在保证刺参品质的同时提高生产效率,降低成本。通过对干燥刺参表面微观结构的观察,证明干燥方法对刺参物料品质有影响,冻干刺参表面呈均匀疏松的海绵状。

PLS-DA优化模型的马铃薯黑心病可见近红外透射光谱检测

马铃薯黑心病是一种马铃薯主要内部缺陷,严重损害薯条、薯片、全粉等加工制品的质量和产率。目前对马铃薯的分级主要侧重于外部品质检测,针对内部缺陷检测的研究很少。旨在开发一种马铃薯黑心病的快速无损检测技术,为此搭建了马铃薯可见近红外透射光谱分析平台,分析健康与黑心病马铃薯的透射光谱特性并优化光谱判别模型参数。基于现有马铃薯分级线和复享PG2000高速光谱仪,采用左右透射方式(光源与光纤探头位于分级线果盘左右两侧),采集470个马铃薯(其中健康薯234个、黑心薯236个)的透射光谱图,建立偏最小二乘判别模型(PLS-DA),并利用主成分分析(PCA)与光谱形态特征相结合的方法选择特征波长,优化模型。分析发现,健康薯与黑心薯的可见近红外透射光谱在吸光度值和光谱形态特征方面均存在明显区别。黑心薯的平均光谱吸光度值高于健康薯(650~900 nm范围内),但黑心薯的平均光谱曲线较为平缓,无明显吸收峰,而健康薯平均光谱曲线在665,732和839 nm附近有明显吸收峰,并且健康薯与黑心薯的平均光谱差值在705 nm处达到最大值。基于PLS-DA法建立了马铃薯黑心病判别模型,对黑心病的判别效果显著,分类器特性曲线(ROC)下面积(AUC)值为0.9942,黑心薯识别总正确率能够达到97.16%,RMSE CV和RMSE P分别为0.28和0.26。此外,成功利用PCA与光谱形态特征相结合的方法对模型进行简化,最终得到由6个波长(658,705,716,800,816和839 nm)组成的特征波长组合,简化后的模型总正确率能够达到96.73%,接近全波段模型判别水平。研究表明,左右透射的方式能够准确识别黑心马铃薯,实现对马铃薯内部缺陷的快速无损检测。对我国马铃薯产业的发展起到一定的促进作用,为马铃薯内部缺陷在线检测技术的提高提供了重要的理论基础和实践依据。

超高压对大豆蛋白结构和功能性质影响研究进展

超高压技术被誉为当今世界十大尖端科技之一,它仅引发氢键等非共价键变化来改变大豆蛋白等生物大分子的结构,从而使其功能特性发生变化。本文主要针对超高压对大豆蛋白的结构特性,溶解性、凝胶性和乳化性等功能特性的影响进行综述。并对超高压在大豆蛋白的应用研究领域进行了展望。

马铃薯片微波灭酶最佳工艺参数

研究了微波源阳极电流、微波作用时间、马铃薯片厚度3个因素对马铃薯片综合品质的影响规律,采用二次回归正交旋转组合设计法,借助响应面分析得出最佳工艺参数为:微波源阳极电流161.78 mA、微波作用时间10.19 s、马铃薯片厚度为2.88 mm。使用最佳工艺参数进行验证,回归模型的拟合度较好。说明使用最佳工艺参数,可使微波灭酶技术既能降低马铃薯片多酚氧化酶的活性,又能保持良好的感官品质。

不同加工方式对马铃薯原粉基本性质的影响

分别采用真空冷冻和低温热风(60℃)2种干燥方式制备马铃薯原粉,研究原粉和熟粉在外观品质、微观结构、功能特性、复水特性等方面的性质。结果表明:冻干原粉和经烫漂的热风干燥原粉外观与熟粉接近;熟粉细胞排列规律且胞间无粘结,淀粉完全糊化,而原粉胞间粘结严重并含有大量生淀粉颗粒;热风干燥原粉的蓝值与熟粉蓝值相近;原粉在持水性和透光性方面均不及熟粉,其中与熟粉功能特性最相似的为经烫漂的热风干燥原粉,其持水性、持油性和透光性分别为3.51 g/g、0.61 g/g和50.37%;经烫漂的热风干燥原粉的复水特性与熟粉相似,复水比和复水稳定性分别为9.68和95.51%。因此,经烫漂的热风干燥原粉可作为熟粉的替代品,在食品加工行业中有较大应用潜力。

气相色谱测定大米粉中O,P’-DDT不确定度分析

探讨气相色谱法测定大米粉中农药O,P’-DDT含量的不确定度评价方法,通过建立数学模型,分析测量过程中不确定度的主要来源,最后评估合成标准不确定度和扩展不确定度。结果表明:测量过程中主要不确定度来源于标准溶液的配制过程和样品净化后定容这两个操作步骤。

米糠油加工技术研究进展

米糠油是一种营养丰富的优质食用油,含有多种营养物质,极具开发潜力和利用价值。本文综述了米糠油的制取工艺和精炼技术,并对米糠油的应用前景进行了总结。

亚麻籽脱壳机脱壳性能试验研究

研究影响亚麻籽脱壳机脱壳率和损失率的有关参数,可提高亚麻籽脱壳效率。为此,研究了亚麻籽含水率、沙盘转速、沙盘间隙对亚麻籽脱壳率和破碎率的影响,并利用Design-Expert中的响应面中心组合法优化脱壳条件。结果表明:亚麻籽含水率、沙盘转速、沙盘间隙对脱壳率和损失率有显著的影响。同时,利用响应面建立亚麻籽脱壳数学模型,确定了亚麻籽脱壳最佳条件:亚麻籽含水率1.65%、沙盘转速为1 670r/min、沙盘间隙为1.6 0 mm。在此条件下,亚麻脱壳率为6 0.8%,试验值与预测值的误差为3.9 3%;脱壳损失率为5.3 7%,与预测值的误差为4.27%。

石墨炉原子吸收光谱法测定虾粉中镉含量的不确定度评定

对石墨炉原子吸收光谱法测定虾粉中镉含量进行了不确定度评价。分析了整个测试过程中不确定度的来源,并对各不确定度分量进行了计算,当虾粉中镉的含量为0.389 mg/kg时,扩展不确定度为0.008 mg/kg(k=2)。

基于能量谱和吸光度谱的马铃薯黑心病判别模型优化

马铃薯储藏过程中,在高温、缺氧等环境下,极易产生黑心病等内部缺陷,严重影响马铃薯加工品的品质和原料加工利用率。黑心病薯无法从外观分辨,传统检测方法需要将马铃薯切开后判断,仅适用于抽样检测。基于自主研发的马铃薯内部品质光谱检测装置进行光谱数据采集,分别采集234条健康马铃薯和236条黑心病马铃薯能量谱和吸光度谱数据用于判别模型建立,采用随机法按3∶1将样本集划分为校正集和验证集,以灵敏度、特异性指数、分类正确率作为模型评价指标。基于吸光度谱,经标准化(Auto)预处理后,在波段500~950 nm范围内建立马铃薯黑心病偏最小二乘线性判别模型(PLS-LDA),并通过竞争性自适应重加权法与连续投影法(CARS-SPA)进行联合变量筛选,最终采用9个变量,对黑心病判别的灵敏度、特异性指数、总分类正确率分别达98.87%、98.30%和98.44%。基于能量谱,采用双波长相关系数法,分别计算任意波长对组合的能量差值和比值,与黑心病进行相关分析,最终采用2个变量能量比值T_(699)/T_(435)建立线性判别模型(LDA),对黑心病判别的灵敏度、特异性指数、总分类正确率分别达97.71%、96.15%和97.67%。因此,基于吸光度谱的CARS-SPA-PLS-LDA模型和基于能量谱的(T_(699)/T_(435))-LDA模型均可有效识别马铃薯黑心病,与吸光度谱模型相比,能量谱模型仅采用2个变量,模型更简单稳定,并且解决了白背景与暗电流2个参比限制的难题,适用性更广泛。