模糊数学结合响应面法优化兔汤的高压炖煮工艺

薛山; 李昆仑

doi:10.13386/j.issn1002-0306.2021050224

模糊数学结合响应面法优化兔汤的高压炖煮工艺

薛山^{1, 2,},
李昆仑¹

1.
闽南师范大学生物科学与技术学院，福建漳州363000
2.
菌物产业福建省高校工程研究中心，福建漳州363000

基金项目: 闽南师范大学博士科研启动基金（2006L21513）；福建省高校杰出青年科研人才培育计划项目；福建省十三五教育科学规划项目：“厚呷”“呷厚”“一挖三创”探究闽台小吃文化融入食品专业课程的创新实践（FJJKCG20-087）；福建省科技特派员（团队）项目（SKTP19005，19SKTP02，SKTP20032020）；漳州市科技特派员（团队）项目（20210100-44）；闽南师范大学新工科研究与改革实践项目（1016-321324）；2021福建省自然科学基金青年创新项目（2021J05198）；2021漳州市自然科学基金项目（ZZ2021J07）。

详细信息

作者简介:
薛山（1988−），女，博士，副教授，研究方向：肉类科学，E-mail：yixuanchenglion@sina.com

中图分类号: TS201.1
计量
- 文章访问数: 166
- HTML全文浏览量: 62
- PDF下载量: 14
出版历程
- 收稿日期: 2021-05-26
- 网络出版日期: 2021-12-03
- 刊出日期: 2022-01-31

Optimization of High Pressure Stewing Process of Rabbit Soup by Fuzzy Mathematics Combined with Response Surface Methodology

XUE Shan^{1, 2,},
LI Kunlun¹

1.
College of Biological Science and Technology, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China
2.
Engineering Research Center of Fujian Province for Fungal Industry, Zhangzhou 363000, China

摘要

摘要: 为了研究闽南红曲酒兔汤高压炖煮工艺，以福建黄兔为原料，研究考察液料比、炖煮时间、炖煮压强、红曲酒添加量对兔汤模糊数学感官评分和可溶性蛋白含量的影响，在单因素基础上设计Box-Behnken Design试验，结合Matlab研究液料比、炖煮压强和炖煮时间对兔汤品质的影响。结果表明：液料比对兔汤品质影响较大，兼顾兔汤感官评分和蛋白浓度，得到最优提取工艺参数取值为：液料比2:1 mL/g，炖煮压强49.65 kPa，炖煮时间30.77 min，红曲酒添加量3 mL/100 mL时，兔汤感官评分和蛋白浓度理论值分别可达85.17和32.38 mg/mL，模型显著可靠，与实际值差异不显著（85.20±3.50和31.18±1.58 mg/mL）。该研究为闽南特色兔汤的研发、创新和推广提供了动力与参考。
- 红曲酒 /
- 兔汤 /
- 模糊数学法 /
- 工艺优化
Abstract: To study the high pressure stewing process of Minnan rabbit soup with red koji wine added, the yellow rabbit from Fujian province was used as raw material, and the effects of liquid-solid ratio, stew time, stew pressure and amount of red koji wine on fuzzy mathematical sensory score and soluble protein content of rabbit soup were investigated. The Box-Behnken Design experiment with Matlab was designed on the basis of single factor, and the effects of liquid-solid ratio, stew pressure and stew time on the quality of rabbit soup were studied. The results showed that the ratio of liquid to material had a great influence on the quality of rabbit soup. Considering the sensory score and protein concentration of rabbit soup, the optimal extraction process parameters were obtained as follows: Liquid-solid ratio 2:1 mL/g, stew pressure 49.65 kPa, stew time 30.77 min, red yeast wine addition amount 3 mL/100 mL, The theoretical values of rabbit soup sensory score and protein concentration could reach 85.17 and 32.38 mg/mL, respectively. The model was significantly reliable, and there was no significant difference from the actual values (85.20±3.50 and 31.18±1.58 mg/mL). This study provides impetus and reference for the research and development, innovation and promotion of Fujian characteristic rabbit soup.
- red koji wine /
- rabbit soup /
- fuzzy mathematics /
- process optimization

HTML全文

汤在中国膳食中占据重要地位。中国悠久的烹饪史中，汤不仅仅是人们日常生活中不可或缺的菜肴，还可用作一种能够赋予其它菜品鲜味的增鲜剂，其中，最为常见的就是将高汤作为火锅、面食等的底汤。研究证明，喝汤不仅能够通过刺激唾液的分泌增加食欲，还能促进胃肠的蠕动便于食物消化吸收，汤中含有丰富的氨基酸、肽类、脂肪酸、矿物质和核苷酸等，具有很好的保健和疗养功效^[1-2]。

《本草纲目》记载：兔肉性寒味甘，具有补中益气、止渴健脾、凉血解热、利大肠之功效。据ZOTTE等^[3]报道，兔肉味美质嫩，营养丰富，具有“四高、四低”的优良特质，即：高蛋白质、高磷脂、高赖氨酸和高消化率；低脂肪、低饱和脂肪酸（Saturated fatty acid, SFA）、低胆固醇、低热量。近些年，世界兔肉市场的产值一直保持迅猛的增长态势，国内外兔肉制品呈现多元化发展趋势，深加工力度不断加大^[4-5]。我国是世界兔养殖和消费大国，兔肉的研究具有广阔的市场前景。从文献来看，汤类的研究多集中于畜禽汤和海鲜汤，而有关兔汤的研究罕有报道。

福建漳州坂里红曲酒是一种起源于三国时期的闽南传统老酒，素有中国酒文化“琼浆玉液”的美誉。在闽南地区，坂里红曲酒常添加于肉类等食材中一起高压炖煮成汤，不仅可以消除肉品自身的腥味，而且富含多酚、γ氨基丁酸、必需氨基酸等活性成分^[6-7]，具有保健、美容等功效，自古以来就是产妇坐月子的重要滋补品。本研究考察不同因素对坂里红曲酒兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响，采用模糊数学法、Box-Behnken Design设计以及Matlab分析法优化兔汤的炖煮工艺，以期为闽南传统特色汤食的研发创新提供参考。

1. 材料与方法

1.1 材料与仪器

长泰坂里红曲酒（500 mL/瓶，酒精度15%±2%，总糖含量6.41%±0.17%，粗脂肪含量1.74%±0.22%，粗蛋白含量12.09%±0.31%，总酚含量289±1.26 μg/g）　由坂里红曲酒厂提供；冷鲜福建黄兔（平均体重约1 kg）、葱、姜、食用盐　均购于福建漳州大润发超市；蛋白浓度测定试剂盒（5×G250染色液、PBS稀释液、蛋白标准5 mg/mL BSA）　购买于上海索宝生物科技有限公司。

Scout Pro电子天平　常州奥豪斯有限公司；CYSB50YC69-100全智能电压力锅　浙江苏泊尔股份有限公司；UV5100B型紫外可见分光光度计　上海元析仪器有限公司；C-SDHCB06G超薄电磁炉　浙江苏泊尔股份有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 兔汤制作工艺

兔肉→清洗→分块（3 cm×3 cm×3 cm）→沸水预煮（1 min）→沥干→加调味料和水→加红曲酒→高压炖煮→放置冷却→指标测定

将冷鲜兔胴体剔除内脏、筋骨和表面的污渍，清洗后分割成约3 cm×3 cm×3 cm小块，在沸水中预煮1 min后捞出沥干以去除血水并降低腥味，随后加入一定量冷水，一定量的红曲酒和调味料（0.5%老姜、0.8%大葱和0.7%食盐），在一定压强条件下高压炖煮一定时间，待兔汤冷却至室温后进行各指标的测定。

1.2.2 单因素实验

1.2.2.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

在红曲酒添加量3%、炖煮压强50 kPa、炖煮时间30 min的条件下，考察不同液料比（2:1、2.5:1、3:1、3.5:1、4:1 mL/g）对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响。

1.2.2.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

在液料比2.5:1 mL/g，红曲酒添加量为3%、炖煮时间30 min的条件下，考察不同炖煮压强（30、40、50、60、70 kPa）对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响。

1.2.2.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

在液料比2.5:1 mL/g，炖煮压强50 kPa，红曲酒添加量3%的条件下，考察不同炖煮时间（20、25、30、35、40 min）对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响。

1.2.2.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

在液料比2.5:1 mL/g，炖煮压强50 kPa，炖煮时间35 min的条件下，考察不同红曲酒添加量（1、2、3、4、5 mL/100 mL）对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响。

1.2.3 响应面优化试验

在单因素实验基础上，选取对兔汤感官评分和蛋白含量影响较大的液料比（A）、炖煮压强（B）、炖煮时间（C）作为试验因素进行3因素3水平响应面试验。其因素水平编码见表1。

表 1 Box-Behnken试验因素水平设计

Table 1. Factors and levels table of Box-Behnken design

因素		水平
因素	−1	0	1
A：液料比（mL/g）	2:1	2.5:1	3:1
B：炖煮压强（kPa）	40	50	60
C：炖煮时间（min）	30	35	40

下载: 导出CSV

| 显示表格

1.2.4 高压红曲酒兔汤模糊数学感官评定

1.2.4.1 感官评价

模糊数学评定法是由ZADEH创建的一种评定方法，通过建立模糊综合评价的评判因素集、评语集、权重集以及建立矩阵和权重之间的运算，将模糊的、定性的指标转变为清晰的、定量的指标^[8-9]。将模糊数学评定法与感官评价相结合，能够大幅降低评价过程中人为主观误差，已广泛用于食品工艺优化^[10]、食品品质检测^[11]、工作评价^[12]等多个领域。

根据BRAGHIERI等^[13]方法稍作改动，选定10名通过培训的食品专业学生（5男5女）,身体健康且无不良嗜好，组成感官评价小组对炖煮好的兔汤进行色泽、香气、口感评价，评价共分为好、中、差三个等级。评价标准见表2。

表 2 兔汤感官评价等级

Table 2. Sensory evaluation scale of rabbit soup

感官因素	感官等级
感官因素	好（90分）	中（80分）	差（70分）
色泽	汤色纯正，均匀	色泽比较均匀	汤色不佳，不均匀
香气	香气明显风味愉悦	香味淡无不良风味	含不良气味或腥味重
口感	味道鲜美，醇厚，有回味	鲜味少，口感一般，无回味	无鲜味，口感差，回味差

下载: 导出CSV

| 显示表格

1.2.4.2 模糊数学模型的建立

a. 建立模糊评判矩阵：通过模糊数学评价方法进行分析，以色泽、香气、口感为因素集；以好、中、差为评语集；根据感官评分，得到单因素评价矩阵。分别设定评价对象集为X，X＝{x₁，x₂，x₃……xi}；因素集为U，U={色泽u₁，香气u₂，口感u₃}；评语集为V={好v₁，中v₂，差v₃}；权重集为W={色泽0.3，香气0.3，口感0.4}。记录感官评价小组对所有样品的每个因素评定结果，用票数除以人数（10人），得到赞成的比率，将比率排列组合得到样品模糊评判矩阵R_j（即第j号样品感官评价为好、中、差的赞成比率）。

b. 计算感官评价结果：根据模糊矩阵得到综合感官评价结果Y_j。Y_j计算公式如下：

$\rm Y_j=R_j\times W$

式中：R_j为比率排列组合得到第j号样品模糊评判矩阵；W为权重。

c. 综合评判得分：对评定等级好、中、差，分别设定为90分、80分、70分，将评价结果Y_j ={y₁，y₂，y₃}量化为{90，80，70}，对上述结果进行加权求和得到Z_j，公式如下：

$\rm Z_{j}= \Sigma_{i=1}^{n} \times Y_{j}$

式中：j=1, 2, …n。

1.2.5 兔汤蛋白含量的测定

参考余力等^[14]的方法并略作修改，在5 mL 1×G250染色液中加入稀释的兔汤样品0.5 mL，等待反应3 min，反应液用滤纸过滤，滤液于595 nm处测定吸光值A。以标准蛋白BSA（0.2 mg/mL）的含量为横坐标，吸光值为纵坐标绘制标准曲线。得到回归方程y=6.5143x+1.271，R²=0.9907，最终单位为mg/mL。

1.3 数据处理

每组数据测定3次，结果以平均值±标准偏差表示，采用Origin 9.5作图。多重比较采用SPSS 20软件完成。Box-Behnken双响应试验使用Design Expert 10.0.7 软件完成。Matlab分析采用Matlab 8.2 Software （The Mathworks, Natick, MA, USA）。

2. 结果与分析

2.1 单因素实验结果

2.1.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.1.1 液料比对兔汤感官评价票数的影响

10名感官评判员对各因素的投票分布情况如表3所示，随着液料比的升高，色泽差评增多，同时香气和口感好评比例呈现先升高后下降的趋势。

表 3 不同液料比感官评价票数分布

Table 3. Distribution of sensory evaluation votes of different material liquid ratio

编号 X	液料比（mL/g）	色泽			香气			口感
编号 X	液料比（mL/g）	好	中	差	好	中	差	好	中	差
x₁	2	4	5	1	3	6	1	3	4	3
x₂	2.5	3	6	1	4	6	0	4	4	2
x₃	3	2	4	4	4	4	2	3	6	1
x₄	3.5	1	5	4	2	5	3	3	4	3
x₅	4	1	4	5	2	4	4	1	5	4

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.1.1.2 建立模糊数学矩阵

以评价对象x₁为例，根据感官评价结果建立评价对象的模糊数学矩阵得到：

$\rm R_1=\left[ \begin{array}{ccc}0.4&0.5&0.1\\0.3&0.6&0.1\\0.3&0.4&0.3\end{array}\right]$

2.1.1.3 综合评判集

计算每个样品的综合评判结果Y_j =W×R_j，以Y₁为例可得感官质量评价结果如下：

$\begin{split}\rm Y_1= &{\rm W} \times {\rm R}_1=\{0.3,0.3,0.4\}\times \\&\rm\left[\begin{array}{ccc}0.4&0.5&0.1\\0.3&0.6&0.1\\0.3&0.4&0.3\end{array}\right]=\rm \{y_1,\;y_2,\;y_3\}\end{split}$

y₁=0.3×0.4+0.3×0.3+0.4×0.3=0.33；

y₂=0.3×0.5+0.3×0.6+0.4×0.4=0.49；

y₃=0.3×0.1+0.3×0.1+0.4×0.3=0.18

Y₁={0.33，0.49，0.18}

2.1.1.4 综合评判结果

根据公式：Z_j= $\rm \Sigma_{{i=1} }^{n}\times Y_j$ 得到样品x₁综合感官评分Z₁：

$\rm Z_{1}=90×0.33+80×0.49+70×0.18=81.5$

同理，其余样品感官评分为：

$\rm Z_{2}=82.6\text{；}Z_{3}=80.8\text{；}Z_{4}=78.8\text{；}Z_{5}=77$

2.1.1.5 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

液料比对兔汤感官评价及蛋白浓度的影响均显著（P<0.05）（图1）。随着液料比的增大，感官评分和蛋白浓度均先升后降，感官评分在液料比2.5:1 mL/g时有最大值，而肉汤蛋白浓度在液料比3:1 mL/g时有最大值。汤炖煮的过程实质上就是原料在加热条件下，不断使可溶性物质与呈味物质溶解到水中的过程^[15]。随着液料比的增加，单位兔肉表面被更多水分包围，有利于蛋白质和固形物溶解，但当液料比继续增大，蛋白浓度就会被稀释，感官品质也会受到影响。综合考虑选择液料比0水平为2.5:1 mL/g进行后续试验。

图 1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

注：不同大小写字母表示差异显著，P<0.05；图2~4同。

Figure 1. Effect of different liquid to material ratio on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.1.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

参照2.1.1得到压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响如图2所示。随着炖煮压强的增大，兔汤感官评分和蛋白浓度都呈现先显著升高后降低的趋势（P<0.05），炖煮压强取50 kPa时，二者有最大值。这可能是因为，压强适度升高能增加兔肉蛋白的溶出，但是当压强继续增大时，部分蛋白有可能出现热解反应，亦或是发生了美拉德反应，生成硫化物、吡啶类等挥发性物质^[16]。因此，选择压强0水平为50 kPa进行后续的响应面优化试验。

图 2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

Figure 2. Effect of stewing pressure on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.1.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

模糊数学法评价炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响如图3所示。随着炖煮时间的延长，兔汤感官评分和蛋白浓度都呈现先显著升高后下降的现象（P<0.05），且变化趋势较为相似。当炖煮时间35 min时兔汤的两个指标均达到最大值。通常来说，肉汤炖煮初始阶段，肉质结构较紧致，炖煮时间过短则营养与风味物质难以溶出和释放，随着炖煮时间的延长，肉质结构变得松散，促进了含氮物质和可溶性物质溶出^[17-18]，但是当炖煮超过35 min时，兔汤会发生热解反应，蛋白质分解的产物与红曲酒中的糖类发生美拉德反应，生成杂环胺等挥发性物质，进而影响汤的感官品质与蛋白浓度。因此选择0水平为35 min进行炖煮。

图 3 炖煮时间比对兔汤感官评价和蛋白浓度的影响

Figure 3. Effect of stewing time on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.1.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

如图4可知，红曲酒添加量对兔汤感官评分及蛋白浓度的影响未见明显的规律性变化趋势。在红曲酒添加量1～5 mL/100 mL范围内，两个指标均呈波浪式变化，在红曲酒添加量为3 mL/100 mL时感官评分有最大值，兔汤蛋白浓度的最大值出现在红曲酒添加量为4 mL/100 mL时。红曲酒成分复杂，其含有的游离氨基酸是汤类产品重要的滋味和香味贡献者^[19]，酒中的小分子物质可以在高压炖煮过程中与兔肉溶出物（如脂肪、核苷酸、氨基酸等）生成诸多挥发性风味物质^[20-21]。当红曲酒添加量为3 mL/100 mL时，兔汤感官评分最高，且汤中蛋白浓度与4 mL/100 mL红曲酒添加量时差异不显著（P>0.05）。故综合考虑选定红曲酒添加量为3 mL/100 mL。

图 4 不同红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

Figure 4. Effect of adding amount of Monascus wine on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.2 响应面试验模糊评判感官指标的结果

由模糊综合评定小组的10位成员根据感官评价等级表，对响应面试验的17组不同样品进行评价。汇总评价结果见表4。

表 4 Box-Behnken响应面试验感官评价表

Table 4. Sensory evaluation of Box-Behnken response surface test

编号	感官指标	好	中	差	编号	感官指标	好	中	差	编号	感官指标	好	中	差
x₁	色泽	2	1	7	x₇	色泽	6	3	1	x₁₃	色泽	8	2	0
	香气	1	4	5		香气	8	2	0		香气	6	3	1
	口感	2	2	6		口感	6	4	0		口感	4	5	1
x₂	色泽	4	3	3	x₈	色泽	1	4	5	x₁₄	色泽	8	1	1
	香气	3	4	3		香气	3	4	3		香气	8	2	0
	口感	3	2	5		口感	2	5	3		口感	6	2	2
x₃	色泽	2	3	5	x₉	色泽	7	3	0	x₁₅	色泽	2	5	3
	香气	1	3	6		香气	8	2	0		香气	3	4	3
	口感	2	4	4		口感	7	2	1		口感	3	5	2
x₄	色泽	6	3	1	x₁₀	色泽	4	4	2	x₁₆	色泽	3	3	4
	香气	7	3	0		香气	4	3	3		香气	3	2	5
	口感	6	4	0		口感	3	5	2		口感	2	4	4
x₅	色泽	3	4	3	x₁₁	色泽	4	3	3	x₁₇	色泽	4	5	1
	香气	3	5	2		香气	3	5	2		香气	4	4	2
	口感	6	3	1		口感	2	4	4		口感	5	4	1
x₆	色泽	4	3	3	x₁₂	色泽	7	2	1
	香气	3	5	2		香气	8	2	0
	口感	2	4	4		口感	8	1	1

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.1 建立模糊数学矩阵

以响应面试验中评价对象x₁为例，得到R₁，其余评价对象参照x₁，得到模糊数学矩阵R₁。

$\rm R_1=\left[\begin{array}{ccc}0.2&0.1&0.7\\0.1&0.4&0.5\\0.2&0.2&0.6\end{array}\right]$

2.2.2 综合评判集

响应面试验中各评价对象的综合评判集结果见表5。

表 5 Box-Behnken响应面试验感官综合评判集

Table 5. Sensory comprehensive evaluation set of Box-Behnken response surface test

Y_j综合评判集	Y_j综合评判集	Y_j综合评判集
Y₁={0.17，0.23，0.6}	Y₇={0.66，0.31，0.03}	Y₁₃={0.58，0.35，0.07}
Y₂={0.33，0.29，0.38}	Y₈={0.2，0.44，0.36}	Y₁₄={0.72，0.17，0.11}
Y₃={0.17，0.34，0.49}	Y₉={0.73，0.23，0.04}	Y₁₅={0.27，0.47，0.26}
Y₄={0.63，0.34，0.03}	Y₁₀={0.36，0.41，0.23}	Y₁₆={0.26，0.31，0.43}
Y₅={0.42，0.39，0.19}	Y₁₁={0.29，0.4，0.31}	Y₁₇={0.44，0.43，0.13}
Y₆={0.29，0.4，0.31}	Y₁₂={0.77，016，0.07}

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.3 综合评判结果

响应面试验各评价对象感官综合评分结果见表6。

表 6 各评价对象感官综合评分结果

Table 6. Sensory comprehensive score results of each evaluation object

Z_j评分结果（分）	Z_j评分结果（分）	Z_j评分结果（分）
Z₁=75.7	Z₇=86.3	Z₁₃=85.1
Z₂=79.5	Z₈=78.4	Z₁₄=86.1
Z₃=76.8	Z₉=86.9	Z₁₅=80.1
Z₄=86.0	Z₁₀=81.3	Z₁₆=78.3
Z₅=82.3	Z₁₁=79.8	Z₁₇=83.1
Z₆=79.8	Z₁₂=87.0

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.3 响应面试验优化与结果分析

2.3.1 模型建立

为得到兔汤最佳感官状态时的工艺条件，根据Box-Behnken设计原理，以液料比（A）、压强（B）、时间（C）三个因素为自变量，感官评分和可溶性蛋白浓度为响应值进行回归分析。试验设计及结果如表7所示。

表 7 响应面优化试验及结果

Table 7. Response surface optimization test and results

试验号	A	B	C	y₁感官评分（分）	y₂蛋白浓度（mg/mL）
1	0	−1	−1	75.70	25.28
2	0	1	−1	79.50	24.33
3	1	−1	0	76.80	11.82
4	0	0	0	86.00	18.12
5	1	0	1	82.30	17.53
6	−1	1	0	79.80	30.33
7	0	0	0	86.30	17.85
8	1	0	−1	78.40	17.62
9	0	0	0	86.90	20.32
10	−1	−1	0	81.30	28.65
11	0	−1	1	79.80	18.25
12	0	0	0	87.00	19.50
13	−1	0	−1	85.10	33.62
14	0	0	0	86.10	17.32
15	1	1	0	80.10	23.73
16	0	1	1	78.30	22.82
17	−1	0	1	83.10	21.44

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.3.2 响应面分析结果及显著性检验

利用 Design Expert 10.0.7软件对试验数据进行不断分析得到响应面回归模拟方程:

y₁=86.46−1.46A+0.51B+0.60C+1.20AB+1.47AC−1.32BC−1.53A²−5.43B²−2.70C²

y₂=18.62−5.42A+2.15B−2.60C+2.56AB+3.02AC+1.38BC+2.45A²+2.56B²+1.48C²

对上述回归方程的有效性进行检验（见表8和表9）。由表可知，y₁和y₂模型极显著（P<0.01)，失拟项不显著（P>0.05)，说明该方程干扰因素小，自变量与因变量拟合效果好；回归系数R²分别为0.9894和0.9550，信噪比均大于4，表明该回归方程的可信度很高、重现性好，较可靠^[22]。综上，以兔汤感官评分和蛋白浓度为响应值建立模型是合理的，且就影响程度而言，液料比>时间>压强。y₁模型中A、B、C两两因素交互均极显著（P<0.01），y₂模型中BC交互不显著（P>0.05），而AC交互作用极显著（P<0.01）。当液料比2:1 mL/g，炖煮压强49.65 kPa，炖煮时间30.77 min时，感官评分和可溶性蛋白浓度有较大值，分别为85.17和32.38 mg/mL。

表 8 y₁回归方程方差分析结果

Table 8. Variance analysis of y₁ regression equation

来源	平方和	自由度	均方	F值	P值	显著性
模型	222.13	9	24.68	72.91	<0.0001	**
A	17.11	1	17.11	50.55	0.0002	**
B	2.10	1	2.10	6.21	0.0415	*
C	2.88	1	2.88	8.51	0.0224	*
AB	5.76	1	5.76	17.02	0.0044	**
AC	8.70	1	8.0	25.71	0.0014	**
BC	7.02	1	7.02	20.75	0.0026	**
A²	9.86	1	9.86	29.12	0.0010	**
B²	124.15	1	124.15	366.76	<0.0001	**
C²	30.81	1	30.81	91.01	<0.0001	**
残差	2.37	7	0.34
失拟项	52.00	3	0.51	2.37	0.2111
纯误差	0.85	4	0.21
总和	224.50	16
注：* 代表P<0.05，** 代表P<0.01；表9同。

下载: 导出CSV

| 显示表格

表 9 y₂回归方程方差分析结果

Table 9. Variance analysis of y₂ regression equation

来源	平方和	自由度	均方	F值	P值	显著性
模型	465.24	9	52.10	17.13	0.0006	**
A	234.79	1	238.71	78.48	<0.0001	**
B	37.02	1	37.02	12.17	0.0101	*
C	54.13	1	52.27	17.18	0.0042	**
AB	26.16	1	26.16	8.60	0.0219	*
AC	36.54	1	38.75	12.74	0.0091	**
BC	7.62	1	7.61	2.50	0.1627
A²	25.20	1	24.28	7.98	0.0251	*
B²	27.68	1	28.66	9.42	0.0207	*
C²	9.27	1	8.72	2.87	0.1289
残差	21.91	7	3.04
失拟项	15.71	3	5.03	3.25	0.1430
纯误差	6.20	4	1.55
总和	487.15	16

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.4 Matlab四维及三维分析

经过Matlab分析，得到液料比（mL/g）（A），炖煮压强（kPa）（B）和炖煮时间（C）对兔汤感官评分（y₁）（图5a）和蛋白浓度（y₂）（图5b）影响的四维效果图。当y₁取得理论最大值（86.81）时，通过矩阵计算得到A值2.24:1 mL/g，B值49.80 kPa，C值34.90 min；同理，当y₂取得理论最大值（37.94 mg/mL）时，A值2:1 mL/g，B值40 kPa，C值30 min。

图 5 基于y₁和y₂优化的四维交互曲面

Figure 5. The 4-D interactive surface based on the optimizing of y₁andy₂

下载: 全尺寸图片幻灯片

为了更好地描述分析数据间的交互影响，分别绘制当液料比（A）低（2:1 mL/g），中（2.5:1 mL/g），高（3:1 mL/g）时，炖煮压强（B）与炖煮时间（C）对感官评分（y₁），蛋白浓度（y₂）交互影响的三维旋转曲面与等高线投影图（图6a~6i）。

图 6 各因素交互作用对y₁及y₂影响的等高线图和响应面图

Figure 6. Contour plots and response surface plots of the effects of the interaction of various factors on the y₁ and y₂

下载: 全尺寸图片幻灯片

当液料比（A）取下限值（2:1 mL/g）时，固定炖煮压强，随着炖煮时间的延长，y₁先升高后降低（实线），而y₂有明显下降的趋势（虚线）；固定炖煮时间，随着炖煮压强的增高，y₁同样呈现先升高后下降的趋势，y₂有先下降后升高的趋势。此时，y₁取值范围为75.37～86.47分，y₂取值范围为22.25～37.94 mL/g。当炖煮压强越趋近50 kPa附近，炖煮时间越接近30 min，y₁和y₂可同时取得较大值，但无法取得最大值（图6a~6c）。

当液料比（A）取中间值（2.5:1 mL/g）时，y₁和y₂的变化趋势与A=2:1 mL/g时较为类似。固定B值，随着C值增大，y₁先增大后减小，y₂逐渐减小，炖煮时间越趋近35 min附近，y₁越能取得最大值；固定C值，随着B值的增大，y₁先增大后减小，y₂变化不显著。此时，y₁取值范围为75.89～86.50分，y₂取值范围为16.29～26.04 mg/mL，类似地，当炖煮压强越趋近50 kPa附近，炖煮时间越接近30 min，y₁和y₂可同时取得较大值，但无法取得最大值（图6d~6f）。

当液料比（A）取上限值（3:1 mL/g）时，y₁和y₂的变化趋势与A=2:1 mL/g和2.5:1 mL/g时有较大差异。固定B值，随着C值的增大，y₁先升高后降低，y₂先下降后升高；固定C值，随着B值的增大，y₁先升高后下降，y₂逐渐升高。此时，y₁取值范围为70.22～83.93分，y₂取值范围为13.35～26.21 mL/g。当炖煮压强越接近52 kPa，炖煮时间越接近30 min时，y₁和y₂可取得较大值，但同样无法同时取得最大值（图6g~6i）。

综上所述，当液料比取上限值（2.5:1 mL/g）时，y₁可以取得较高理论值（86.50分），当液料比取下限值（2:1 mL/g）时，y₂可以取得理论较大值（37.94 mL/g）；当液料比取较低值（2:1 mL/g），炖煮压强越趋近50 kPa（49～51 kPa），炖煮时间越趋近30 min，y₁和y₂的值越趋近最大值。经计算，当A取2:1 mL/g，B取49.65 kPa，C取30.77 min，y₁和y₂同时取得较大值，分别为85.17分和32.38 mg/mL。按上述参数进行验证实验，得到y₁和y₂的实际值分别为85.20±3.50和31.18±1.58 mg/mL，与理论值差异不显著（P>0.05）。

3. 结论

以福建黄兔为原料，采用模糊数学法、Box-Behnken响应面设计结合Matlab分析法优化闽南红曲酒兔汤高压炖煮工艺。兼顾兔汤感官评分和蛋白浓度，得到最优提取工艺参数取值（范围）为：液料比2:1 mL/g（下限值A=2:1 mL/g），炖煮压强49.65 kPa（49～51 mL/g），炖煮时间30.77 min（越趋近30 min），红曲酒添加量3 mL/100 mL时，兔汤感官评分和蛋白浓度理论值分别为85.17和32.38 mg/mL，与实际值（85.20±3.50和31.18±1.58 mg/mL）差异不显著（P>0.05），模型显著可靠。采用模糊数学法、Box-Behnken响应面设计结合Matlab分析法，不仅得到了闽南红曲酒兔汤最佳高压炖煮工艺参数，也能够给出最优的工艺参数取值范围，为闽南特色兔汤的研发创新与工业化生产推广提供理论基础和参考依据。

图 1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

注：不同大小写字母表示差异显著，P<0.05；图2~4同。

Figure 1. Effect of different liquid to material ratio on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

Figure 2. Effect of stewing pressure on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 炖煮时间比对兔汤感官评价和蛋白浓度的影响

Figure 3. Effect of stewing time on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 不同红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

Figure 4. Effect of adding amount of Monascus wine on sensory score and protein concentration of rabbit soup

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 基于y₁和y₂优化的四维交互曲面

Figure 5. The 4-D interactive surface based on the optimizing of y₁andy₂

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 6 各因素交互作用对y₁及y₂影响的等高线图和响应面图

Figure 6. Contour plots and response surface plots of the effects of the interaction of various factors on the y₁ and y₂

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 Box-Behnken试验因素水平设计

Table 1 Factors and levels table of Box-Behnken design

因素		水平
因素	−1	0	1
A：液料比（mL/g）	2:1	2.5:1	3:1
B：炖煮压强（kPa）	40	50	60
C：炖煮时间（min）	30	35	40

下载: 导出CSV

表 2 兔汤感官评价等级

Table 2 Sensory evaluation scale of rabbit soup

感官因素	感官等级
感官因素	好（90分）	中（80分）	差（70分）
色泽	汤色纯正，均匀	色泽比较均匀	汤色不佳，不均匀
香气	香气明显风味愉悦	香味淡无不良风味	含不良气味或腥味重
口感	味道鲜美，醇厚，有回味	鲜味少，口感一般，无回味	无鲜味，口感差，回味差

下载: 导出CSV

表 3 不同液料比感官评价票数分布

Table 3 Distribution of sensory evaluation votes of different material liquid ratio

编号 X	液料比（mL/g）	色泽			香气			口感
编号 X	液料比（mL/g）	好	中	差	好	中	差	好	中	差
x₁	2	4	5	1	3	6	1	3	4	3
x₂	2.5	3	6	1	4	6	0	4	4	2
x₃	3	2	4	4	4	4	2	3	6	1
x₄	3.5	1	5	4	2	5	3	3	4	3
x₅	4	1	4	5	2	4	4	1	5	4

下载: 导出CSV

表 4 Box-Behnken响应面试验感官评价表

Table 4 Sensory evaluation of Box-Behnken response surface test

编号	感官指标	好	中	差	编号	感官指标	好	中	差	编号	感官指标	好	中	差
x₁	色泽	2	1	7	x₇	色泽	6	3	1	x₁₃	色泽	8	2	0
	香气	1	4	5		香气	8	2	0		香气	6	3	1
	口感	2	2	6		口感	6	4	0		口感	4	5	1
x₂	色泽	4	3	3	x₈	色泽	1	4	5	x₁₄	色泽	8	1	1
	香气	3	4	3		香气	3	4	3		香气	8	2	0
	口感	3	2	5		口感	2	5	3		口感	6	2	2
x₃	色泽	2	3	5	x₉	色泽	7	3	0	x₁₅	色泽	2	5	3
	香气	1	3	6		香气	8	2	0		香气	3	4	3
	口感	2	4	4		口感	7	2	1		口感	3	5	2
x₄	色泽	6	3	1	x₁₀	色泽	4	4	2	x₁₆	色泽	3	3	4
	香气	7	3	0		香气	4	3	3		香气	3	2	5
	口感	6	4	0		口感	3	5	2		口感	2	4	4
x₅	色泽	3	4	3	x₁₁	色泽	4	3	3	x₁₇	色泽	4	5	1
	香气	3	5	2		香气	3	5	2		香气	4	4	2
	口感	6	3	1		口感	2	4	4		口感	5	4	1
x₆	色泽	4	3	3	x₁₂	色泽	7	2	1
	香气	3	5	2		香气	8	2	0
	口感	2	4	4		口感	8	1	1

下载: 导出CSV

表 5 Box-Behnken响应面试验感官综合评判集

Table 5 Sensory comprehensive evaluation set of Box-Behnken response surface test

Y_j综合评判集	Y_j综合评判集	Y_j综合评判集
Y₁={0.17，0.23，0.6}	Y₇={0.66，0.31，0.03}	Y₁₃={0.58，0.35，0.07}
Y₂={0.33，0.29，0.38}	Y₈={0.2，0.44，0.36}	Y₁₄={0.72，0.17，0.11}
Y₃={0.17，0.34，0.49}	Y₉={0.73，0.23，0.04}	Y₁₅={0.27，0.47，0.26}
Y₄={0.63，0.34，0.03}	Y₁₀={0.36，0.41，0.23}	Y₁₆={0.26，0.31，0.43}
Y₅={0.42，0.39，0.19}	Y₁₁={0.29，0.4，0.31}	Y₁₇={0.44，0.43，0.13}
Y₆={0.29，0.4，0.31}	Y₁₂={0.77，016，0.07}

下载: 导出CSV

表 6 各评价对象感官综合评分结果

Table 6 Sensory comprehensive score results of each evaluation object

Z_j评分结果（分）	Z_j评分结果（分）	Z_j评分结果（分）
Z₁=75.7	Z₇=86.3	Z₁₃=85.1
Z₂=79.5	Z₈=78.4	Z₁₄=86.1
Z₃=76.8	Z₉=86.9	Z₁₅=80.1
Z₄=86.0	Z₁₀=81.3	Z₁₆=78.3
Z₅=82.3	Z₁₁=79.8	Z₁₇=83.1
Z₆=79.8	Z₁₂=87.0

下载: 导出CSV

表 7 响应面优化试验及结果

Table 7 Response surface optimization test and results

试验号	A	B	C	y₁感官评分（分）	y₂蛋白浓度（mg/mL）
1	0	−1	−1	75.70	25.28
2	0	1	−1	79.50	24.33
3	1	−1	0	76.80	11.82
4	0	0	0	86.00	18.12
5	1	0	1	82.30	17.53
6	−1	1	0	79.80	30.33
7	0	0	0	86.30	17.85
8	1	0	−1	78.40	17.62
9	0	0	0	86.90	20.32
10	−1	−1	0	81.30	28.65
11	0	−1	1	79.80	18.25
12	0	0	0	87.00	19.50
13	−1	0	−1	85.10	33.62
14	0	0	0	86.10	17.32
15	1	1	0	80.10	23.73
16	0	1	1	78.30	22.82
17	−1	0	1	83.10	21.44

下载: 导出CSV

表 8 y₁回归方程方差分析结果

Table 8 Variance analysis of y₁ regression equation

来源	平方和	自由度	均方	F值	P值	显著性
模型	222.13	9	24.68	72.91	<0.0001	**
A	17.11	1	17.11	50.55	0.0002	**
B	2.10	1	2.10	6.21	0.0415	*
C	2.88	1	2.88	8.51	0.0224	*
AB	5.76	1	5.76	17.02	0.0044	**
AC	8.70	1	8.0	25.71	0.0014	**
BC	7.02	1	7.02	20.75	0.0026	**
A²	9.86	1	9.86	29.12	0.0010	**
B²	124.15	1	124.15	366.76	<0.0001	**
C²	30.81	1	30.81	91.01	<0.0001	**
残差	2.37	7	0.34
失拟项	52.00	3	0.51	2.37	0.2111
纯误差	0.85	4	0.21
总和	224.50	16
注：* 代表P<0.05，** 代表P<0.01；表9同。

下载: 导出CSV

表 9 y₂回归方程方差分析结果

Table 9 Variance analysis of y₂ regression equation

来源	平方和	自由度	均方	F值	P值	显著性
模型	465.24	9	52.10	17.13	0.0006	**
A	234.79	1	238.71	78.48	<0.0001	**
B	37.02	1	37.02	12.17	0.0101	*
C	54.13	1	52.27	17.18	0.0042	**
AB	26.16	1	26.16	8.60	0.0219	*
AC	36.54	1	38.75	12.74	0.0091	**
BC	7.62	1	7.61	2.50	0.1627
A²	25.20	1	24.28	7.98	0.0251	*
B²	27.68	1	28.66	9.42	0.0207	*
C²	9.27	1	8.72	2.87	0.1289
残差	21.91	7	3.04
失拟项	15.71	3	5.03	3.25	0.1430
纯误差	6.20	4	1.55
总和	487.15	16

下载: 导出CSV

参考文献(22)

[1]	KILINC B. Preparation of liquid anchovy (Engraulis encrasicholus) soup and icrobiological and sensory changes during refrigerated storage[J]. Journal of Muscle Foods,2010,21(3):451−458. doi: 10.1111/j.1745-4573.2009.00194.x
[2]	SUN Y, LV F, TIAN J, et al. Domestic cooking methods affect nutrient, phytochemicals, and flavor content in mushroom soup[J]. Food Science Nutrition,2019,7(6):1969−1975. doi: 10.1002/fsn3.996
[3]	ZOTTE A D, SZENDRŐ Z. The role of rabbit meat as functional food[J]. Meat Science,2011,88(3):319−331. doi: 10.1016/j.meatsci.2011.02.017
[4]	薛山. 我国兔产业发展现状及趋势展望[J]. 肉类研究,2016,30(8):44−48. [XUE S. Present status and future trends in the development of rabbit industry in China[J]. Meat Research,2016,30(8):44−48. doi: 10.15922/j.cnki.rlyj.2016.08.009
[5]	薛山. 伊拉兔肌内磷脂脂肪酸动态变化与功能特性研究[D]. 重庆: 西南大学, 2015. XUE S. Research on dynamic change and functional characteristics of intramuscular phospholipid fatty acids of Inlarabbit[D]. Chongqing: Southwest University, 2015.
[6]	SONG C, ZHU L, SHAO Y, et al. Enhancement of GABA content in Hongqu wine by optimisation of fermentation conditions using response surface methodology[J]. Czech Journal of Food Science,2021,39:297−304. doi: 10.17221/47/2021-CJFS
[7]	TIAN Y, HUANG J, XIE T, et al. Oenological characteristics, amino acids and volatile profiles of Hongqu rice wines during pottery storage: Effects of high hydrostatic pressure processing[J]. Food Chemistry, 203: 456−464.
[8]	王哲铭, 王成财, 朱立宏, 等. 模糊数学结合响应面法优化啤酒鱼的煮制工艺[J/OL]. 食品工业科技. https://doi.org/10.13386/j.issn1002-0306.2020090191. WANG Z M, WANG C C, ZHU L H, et al. Optimization of boiling process of beer fish by fuzzy mathematics combined with response surface methodology[J/OL]. Science and Technology of Food Industry, https://doi.org/10.13386/j.issn1002-0306.2020090191.
[9]	MEULLENET J F C, GROSS J. Instrumental single and double compression tests to predict sensory texture characteristics of foods[J]. Journal of Texture Studies,1999,30(2):167−180. doi: 10.1111/j.1745-4603.1999.tb00209.x
[10]	高涛, 陈虹旭, 唐华丽. 模糊数学感官评价法优化三种干果复合固体饮料的配方[J]. 食工业科技,2020,41(9):175−180. [GAO T, CHEN H X, TANG H L. Optimization of the formulation of three kinds of dried fruit composite solid beverage by fuzzy mathematics sensory evaluation method[J]. Science and Technology of Food Industry,2020,41(9):175−180. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020.09.028
[11]	孙丽滢, 陈体昌, 钟龙. 基于模糊感官的虾皮对复合调味汁感官品质的影响分析[J]. 中国调味品,2020,45(2):167−170. [SUN L Y, CHEN T C, ZHONG L. Effect of dried small shrimps on sensory quality of compound seasoning based on fuzzy sensory evaluation[J]. China Condiment,2020,45(2):167−170. doi: 10.3969/j.issn.1000-9973.2020.02.038
[12]	宋煜婷, 王晓芸, 丁筑红, 等. 外源菌种和辅助碳源发酵糟辣椒条件优化与品质分析评价[J]. 食品与发酵工业,2020,46(3):131−137. [SONG Y T, WANG X Y, DING Z H, et al. Optimization of fermentation conditions for chili using exogenous strains and auxiliary carbon source and its quality evaluation[J]. Food and Fermentation Industries,2020,46(3):131−137. doi: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.022423
[13]	BRAGHIERI A, PIAZZOLLA N, CARLUCCI A, et al. Development and validation of a quantitative frame of reference for meat sensory evaluation[J]. Food Quality and Preference,2012,25(1):63−68. doi: 10.1016/j.foodqual.2012.01.007
[14]	余力, 贺稚非, 李洪军, 等. 不同贮藏方式对高压鸡汤品质的影响及货架期预测模型的建立[J]. 食品科学,2016,37(20):274−281. [YU L, HE Z F, LI H J, et al. Effect of different storage methods on quality of high pressure processed chicken broth and establishment of shelf life prediction model[J]. Food Science,2016,37(20):274−281. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201620046
[15]	冯雨, 邓梦琦, 陈志奇, 等. 响应面法优化鱼头汤熬煮工艺[J]. 肉类研究,2019,33(11):43−49. [FENG Y, DENG M Q, CHEN Z Q, et al. Optimization of cooking process for fish head broth by response surface methodology[J]. Meat Research,2019,33(11):43−49.
[16]	THRIMAWITHANA T R, YOUNG S, DUNSTAN D E, et al. Texture and rheological characterization of kappa and iota carrageenan in the presence of counter ions[J]. Carbohydrate Polymers,2010,82(1):69−77. doi: 10.1016/j.carbpol.2010.04.024
[17]	贡雯玉. 凝胶型鲫鱼汤产品的开发与研究[D]. 南京: 南京农业大学, 2015: 26−28. GONG W Y. Development and study on processing technology of Carassius auratus gel soup[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2015: 26−28.
[18]	蒋方国, 凌云坤, 徐宏, 等. 响应面法优化羊肚菌鸡脯汤料包工艺[J]. 中国调味品,2021,46(3):91−94, 99. [JIANG F G, LING Y K, XU H, et al. Optimization of the technology of Morchella and chicken breast soup package by response surface methodology[J]. China Condiment,2021,46(3):91−94, 99. doi: 10.3969/j.issn.1000-9973.2021.03.018
[19]	王虎虎, 黄明远, 李潇, 等. 黄羽肉鸡汤煲炖煮工艺优化[J/OL]. 中国食品学报, 2021. https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4528.TS.20210318.1308.008.html WANG H H, HUANG M Y, LI X, et al. Optimization of stew parameters of Yellow-feather broiler soup[J]. Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology, 2021, https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4528.TS.20210318.1308.008.html.
[20]	吕雪娟, 梁兰兰. 游离氨基酸含量对食品风味特征的影响[J]. 食品科学,1996,17(3):10−12. [LV X J, LIANG L L. Effect of free amino acid content on food flavor characteristics[J]. Food Science,1996,17(3):10−12. doi: 10.3321/j.issn:1002-6630.1996.03.003
[21]	戚军. 基于结构蛋白与风味物质结合的黄羽鸡汤风味形成研究[D]. 南京: 南京农业大学, 2018. QI J. Study on flavor formation of soup based on the interaction between structural protein and flavor compounds during stewing yellow-feathered chickens[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2018.
[22]	薛山, 肖夏, 陈舒怡, 等. 双响应面法结合Matlab法优化葡萄籽多酚提取工艺及羟自由基清除率评价[J]. 食品工业科技,2020,41(3):160−167. [XUE S, XIAO X, CHEN S Y, et al. Dual response surface method combined with matlab to optimize extraction process of grape seed polyphenols and the evaluation on its hydroxyl radical scavenging rate[J]. Science and Technology of Food Industry,2020,41(3):160−167. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2020.03.028

施引文献(4)

期刊类型引用(3)

1.	蒋美君，张启元，蒙扬辉，白科，张兴志，农珍珍，钟方杰，朱鹏，彭金霞，官俊良，严雪瑜. 香港牡蛎BMP7基因克隆与表达. 广东海洋大学学报. 2023(04): 129-136 . 百度学术
2.	周晖，汤保贵，伍栩民，彭梓峰，钟培贵，于鸽，孔繁森. 香港牡蛎在综合养殖池塘育肥期间不同组织的碳、氮稳定同位素周转. 热带海洋学报. 2023(04): 125-132 . 百度学术
3.	汤保贵，周晖，赵力强，伍栩民，彭梓峰，钟培贵，于鸽. 香港牡蛎在异地基围育肥时的生长、形态及体成分变化. 水生生物学报. 2023(11): 1762-1768 . 百度学术

其他类型引用(1)

资源附件(0)

图(6) / 表(9)

计量

文章访问数: 166
HTML全文浏览量: 62
PDF下载量: 14
被引次数: 4

1. 材料与方法
1.1 材料与仪器
1.2 实验方法
1.2.1 兔汤制作工艺
1.2.2 单因素实验
1.2.2.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.2.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.2.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.2.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.3 响应面优化试验
1.2.4 高压红曲酒兔汤模糊数学感官评定
1.2.4.1 感官评价
1.2.4.2 模糊数学模型的建立
1.2.5 兔汤蛋白含量的测定
1.3 数据处理
2. 结果与分析
2.1 单因素实验结果
2.1.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.1.1 液料比对兔汤感官评价票数的影响
2.1.1.2 建立模糊数学矩阵
2.1.1.3 综合评判集
2.1.1.4 综合评判结果
2.1.1.5 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.2 响应面试验模糊评判感官指标的结果
2.2.1 建立模糊数学矩阵
2.2.2 综合评判集
2.2.3 综合评判结果
2.3 响应面试验优化与结果分析
2.3.1 模型建立
2.3.2 响应面分析结果及显著性检验
2.4 Matlab四维及三维分析
3. 结论

1. 材料与方法
1.1 材料与仪器
1.2 实验方法
1.2.1 兔汤制作工艺
1.2.2 单因素实验
1.2.2.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.2.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.2.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.2.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响
1.2.3 响应面优化试验
1.2.4 高压红曲酒兔汤模糊数学感官评定
1.2.4.1 感官评价
1.2.4.2 模糊数学模型的建立
1.2.5 兔汤蛋白含量的测定
1.3 数据处理
2. 结果与分析
2.1 单因素实验结果
2.1.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.1.1 液料比对兔汤感官评价票数的影响
2.1.1.2 建立模糊数学矩阵
2.1.1.3 综合评判集
2.1.1.4 综合评判结果
2.1.1.5 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.1.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响
2.2 响应面试验模糊评判感官指标的结果
2.2.1 建立模糊数学矩阵
2.2.2 综合评判集
2.2.3 综合评判结果
2.3 响应面试验优化与结果分析
2.3.1 模型建立
2.3.2 响应面分析结果及显著性检验
2.4 Matlab四维及三维分析
3. 结论

参考文献(22)

施引文献(4)

资源附件(0)

模糊数学结合响应面法优化兔汤的高压炖煮工艺

作者简介: 薛山（1988−），女，博士，副教授，研究方向：肉类科学，E-mail：yixuanchenglion@sina.com

计量

出版历程

Optimization of High Pressure Stewing Process of Rabbit Soup by Fuzzy Mathematics Combined with Response Surface Methodology

1. 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.2 实验方法

1.2.1 兔汤制作工艺

1.2.2 单因素实验

1.2.2.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.2.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.2.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.2.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.3 响应面优化试验

1.2.4 高压红曲酒兔汤模糊数学感官评定

1.2.4.1 感官评价

1.2.4.2 模糊数学模型的建立

1.2.5 兔汤蛋白含量的测定

1.3 数据处理

2. 结果与分析

2.1 单因素实验结果

2.1.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.1.1 液料比对兔汤感官评价票数的影响

2.1.1.2 建立模糊数学矩阵

2.1.1.3 综合评判集

2.1.1.4 综合评判结果

2.1.1.5 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.2 响应面试验模糊评判感官指标的结果

2.2.1 建立模糊数学矩阵

2.2.2 综合评判集

2.2.3 综合评判结果

2.3 响应面试验优化与结果分析

2.3.1 模型建立

2.3.2 响应面分析结果及显著性检验

2.4 Matlab四维及三维分析

3. 结论

期刊类型引用(3)

其他类型引用(1)

计量

出版历程

目录

1. 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.2 实验方法

1.2.1 兔汤制作工艺

1.2.2 单因素实验

1.2.2.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.2.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.2.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.2.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白质浓度的影响

1.2.3 响应面优化试验

1.2.4 高压红曲酒兔汤模糊数学感官评定

1.2.4.1 感官评价

1.2.4.2 模糊数学模型的建立

1.2.5 兔汤蛋白含量的测定

1.3 数据处理

2. 结果与分析

2.1 单因素实验结果

2.1.1 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.1.1 液料比对兔汤感官评价票数的影响

2.1.1.2 建立模糊数学矩阵

2.1.1.3 综合评判集

2.1.1.4 综合评判结果

2.1.1.5 液料比对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.2 炖煮压强对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.3 炖煮时间对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.1.4 红曲酒添加量对兔汤感官评分和蛋白浓度的影响

2.2 响应面试验模糊评判感官指标的结果

2.2.1 建立模糊数学矩阵

2.2.2 综合评判集

2.2.3 综合评判结果

2.3 响应面试验优化与结果分析

2.3.1 模型建立

2.3.2 响应面分析结果及显著性检验

2.4 Matlab四维及三维分析

3. 结论

作者简介:
薛山（1988−），女，博士，副教授，研究方向：肉类科学，E-mail：yixuanchenglion@sina.com