油炸涂膜薯片的吸油率和丙烯酰胺含量研究

将不同浓度的羧甲基纤维素钠(CMC)膜液、大豆分离蛋白(SPI)膜液和壳聚糖膜液分别涂覆于薯片表面,高温油炸后,以薯片的吸油率和含水量为评价指标,确定3种膜液的最宜浓度,并对比了3种膜液最佳浓度下油炸薯片的丙烯酰胺含量、色泽值及感官品质。在CMC、SPI和壳聚糖膜液浓度分别为1.5%、8%和1.5%时,与未涂膜薯片对比,油炸涂膜薯片的吸油率分别下降17.73%、22.94%和7.58%,丙烯酰胺含量分别下降21.5%、42.9%和53.3%。结果表明,SPI涂膜可更大程度降低油炸薯片的吸油率,而壳聚糖涂膜可显著减少其丙烯酰胺含量,并具有较好的感官品质。

基于人工神经网络模型预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量

为实现对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为输入值,油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量为输出值的反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN),预测外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化,并用训练集拟合,测试集评估模型的预测能力。结果显示,黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、油炸温度、油炸时间对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量均有显著影响,大豆油品质对油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量影响不显著。训练后的BP-ANN模型的相关系数R值为0.997,拟合良好,有很强的逼近能力;模型对新数据预测的误差较小,最大相对误差为5.34%,最小相对误差为0.12%,表明BP-ANN模型能准确预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。

基于GUM方法的聚丙烯酰胺钾盐钾含量不确定度研究

作为实验室认可质量控制中的关键环节,测量不确定度是检测过程中各因素对检测结果造成不确定性的定量表征,亦是实验室对检测结果进行合格性评判的依据。阐述了GUM法评定不确定度的一般流程,并以钻井液用聚丙烯酰胺钾盐钾含量的测定为例,采用GUM法对钾含量的不确定度进行了定量表征、定性分析。结果显示,钾含量不确定度为0.5%,其中滴定度引入的不确定度分量为钾含量不确定度的主要来源,降低测量滴定度所涉及称量、移液、滴定等步骤产生的随机效应对测量结果的影响是提升钾含量检测数据质量、实现实验室内部质量控制和质量改进的关键。

油条加工中丙烯酰胺的控制与工艺优化

从油条中丙烯酰胺含量监测、感官品质评价两方面入手,采取响应曲面法设计,探讨健康的油炸新工艺。结果表明:膨松剂总量为3%(以面粉质量计)、油条油炸温度180℃、油炸时间2min的条件下,制得的油条丙烯酰胺含量为最低值4.836mg/kg,感官评价具有色泽金黄、外观形状整齐、气孔均匀、孔壁薄、复原性好、口感咸香适口等良好的品质特点。

正交试验优化马铃薯片真空低温油炸工艺

以适于油炸加工的马铃薯品种‘大西洋'为原料,对真空低温油炸薯片工艺进行优化试验。采用四因素三水平正交试验分析法,得出最佳工艺条件为油炸温度100℃、时间90s、真空度为0.04～0.06MPa,在该最优条件下,所得油炸薯片产品的丙烯酰胺含量为0.64mg/kg,明显低于市售传统油炸薯片;且含油量(27%)降低了5%,但是脆度(469.725g)却与市售传统油炸薯片相当。

马铃薯片常压油炸工艺优化研究

对影响常压油炸马铃薯片品质的工艺参数进行了优化研究。结果表明,在柠檬酸溶液浓度为0.10%～0.25%、预干燥时间为10～40min和油炸温度为170～200℃的范围内,以薯片的丙烯酰胺含量、含油量和脆度为指标,常压油炸薯片的最佳工艺条件为:薯片切片采用柠檬酸溶液浓度为0.20%的柠檬酸水溶液浸泡后,于85℃预干燥30min,最后用180℃恒温油炸至熟。