冷链温度在线计量的不确定度动态评定

温度测量过程具有时变性、随机性以及自相关性的特点,传统的不确定度评定方法并不适用。针对冷链温度在线计量的不确定度动态评定这一难点,提出一种结合马尔科夫链蒙特卡洛的数据融合贝叶斯估计方法。按历史数据设定先验分布,对当前样本数据应用最大似然估计方法获得似然函数,以先验分布和似然函数的联合概率密度函数为状态转移函数构造马氏链,并使用Metropolis-Hastings算法进行抽样,以抽样后的结果作为该次评定结果及下次评定的先验信息,实现信息的继承与更新。分别使用GUM法、传统贝叶斯不确定度评定方法和所提方法对冷库工况下温度测量数据进行评价。结果表明所提方法较传统贝叶斯方法改善了41.67%,且精准度更高、稳定性更好,有助于提高测量结果价值和实现动态不确定度评定。

模拟冷链温度条件下不同采收方式对黑皮鸡枞菌品质的影响

黑皮鸡枞菌是一种高营养价值的珍稀食用菌,逐渐受到消费者的喜爱,但其子实体含水量高、没有表皮保护,故在常温贮藏过程中极易腐烂变质。低温冷链和采收方式可影响黑皮鸡枞菌的贮藏品质。本实验选择在冷链温度条件下(10℃)以切和拔两种方式采收的黑皮鸡枞菌为材料,探究其在贮藏过程中感官、营养、生理和风味指标的变化。结果表明:不同的采收方式对黑皮鸡枞菌品质的影响明显;采收方式为拔的黑皮鸡枞菌的质构、颜色、味觉值均是优于切处理组,切的采收方式在前期更能够抑制乙烯的释放,在后期样品有更高的可溶性糖质量分数,且多酚含量、黄酮含量、可溶性蛋白含量、呈味核苷酸含量、呈味氨基酸含量、等效鲜味浓度(equivalent umami concentration,EUC)和C_(8)挥发性化合物含量均为切处理组相对优于拔处理组。综上,在冷链温度条件下,采收方式为拔的黑皮鸡枞菌有相对更好的感官品质;采收方式为切的黑皮鸡枞菌具有更优的营养风味,适合于即买即食。本实验可为解决黑皮鸡枞菌贮藏期间品质劣变问题提供理论参考。

血液运输过程中冷链温度监控观察

血液冷链温度监控具有一定的现实意义。根据当前我国血液冷链温度监控的实际情况来看,存在一些不足之处,还需要相关部门尽快制定针对性的解决措施,有效解决这些问题。基于此,本文从冷链温度监控管理系统需求模式、冷链设施温度监管系统的架构以及血液运输过程中冷链温度监控观察等方面进行分析,望对相关人员有所帮助。

基于GRU神经网络模型的冷链运输温度时序预测

冷链可以有效维持易腐食品品质、保障质量安全、降低过程损耗,冷链环境监控对于充分发挥冷链物流效能至关重要。当前,冷链环境监控技术可以满足多点、无线、实时等监测需求,并通过与新一代智能信息技术结合开始向冷链物流环境精准预测方向快速发展。本文针对冷链运输温度预测问题,从挖掘历史数据时序信息角度出发,提出了一种基于门控循环单元网络(Gated recurrent unit,GRU)的冷链运输温度时序预测方法。首先,滤除冷链运输温度时序数据的异常值和缺失值,利用拉格朗日插值法进行填补修正后归一化处理;然后,根据三种不同时间序列预测尺度的GRU神经网络模型预测性能对比结果,选择构建GRU时序预测模型用于预测冷链中实验冷藏厢体未来10 min的温度变化,并与循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)模型、反向传播神经网络(Back propagation,BP)模型进行预测准确性对比试验。对比冷链厢体温度真实值与预测值发现,基于GRU神经网络模型的对应厢体预测温度均方根误差和平均绝对误差分别为0.156和0.760℃,平均绝对百分比误差为0.236%,与其他模型相比,以上误差指标值均处于相对最低水平;在温度时间序列预测模型中,GRU时序预测模型表现出更优的预测效果。该研究成果对于食品冷链物流中预测预警食品安全、精细控制冷链环境具有重要的实际指导意义。

典型冷链贮藏南美白对虾优势菌菌相变化与感官品质相关性分析

将南美白对虾在典型冷链温度-23,0,5℃条件下贮藏,通过菌落计数与观察、革兰氏染色、生理生化试验对优势菌进行鉴定,结合感官评分和细菌总数变化规律,分析南美白对虾在典型冷链贮藏温度下优势菌菌相变化与感官品质的相关性。结果表明:典型冷链贮藏温度5℃条件下,南美白对虾细菌总数在第3天时超过6.2 lg(CFU/g),0℃条件下细菌总数在第5天超过6.0 lg(CFU/g),-23℃条件下的细菌总数一直低于4.0 lg(CFU/g)。分离纯化的4种优势菌被鉴定为黄杆菌属、假单胞菌属、不动杆菌属和葡萄球菌属,其中黄杆菌属与假单胞菌属占70%以上,是延长南美白对虾货架期的关键控制菌。结合菌相变化的感官评价表明,0℃和5℃条件下南美白对虾分别经3 d和5 d的贮藏,感官价值大大降低;而-23℃条件下贮藏30 d,其感官品质无明显下降。

巴氏消毒及冷藏温度作用下副溶血弧菌菌株失活异质性的比较

温度是影响细菌生长与失活的关键因素,在食品生产中常用来控制致病微生物潜在的风险。但由于不同菌株间个体的差异,细菌在相同温度作用下呈现出不同的失活趋势,这种行为方式称为菌株的失活异质性,容易导致微生物风险控制的不确定性和变异性。比较了19株副溶血性弧菌(16株临床菌株和3株环境菌株)在巴氏消毒温度(65℃)及冷链温度(10℃)作用下的失活情况,并结合Weibull模型,拟合相应的失活参数(t_R值),探究了不同菌株间的失活异质性。在65℃处理条件下,19株副溶血性弧菌的t_R值介于22.62~67.23 s,VPC-1为耐热性最强菌株,而VPC-10为耐热性最弱菌株,热失活参数t_R值最适的概率分布为Normal (44.82, 12.27)。在10℃条件下,t_R值介于113.96~371.38 h,VPC-3为耐冷性最强菌株,VPC-2为耐冷性最弱菌株,冷失活参数t_R值最适的概率分布为Loglogistic (51.45,148.88,4.67)。结果表明,副溶血性弧菌的热失活和冷失活间没有显著的相关性,菌株的失活异质性广泛存在于副溶血性弧菌之中,仅基于单一菌株进行失活模型的拟合,很难描述其整体的失活趋势。同时,初步构建了菌株失活异质性的随机模型,并使用概率分布代替了传统的失活参数。