Optimization of the Vacuum Frying Process of Pork Belly Slices by Response Surface Methodology and Principal Component Analysis
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摘要: 为改进川菜工业化中肉制品的生产工艺,该研究以猪五花肉为原料,考察不同真空油炸温度、油炸时间及切片厚度对五花肉片水分含量、色泽、质构特性、感官评分的影响,在单因素实验的基础上,进行相关性分析,采用响应面结合主成分分析的方法优化五花肉片的真空油炸工艺条件。结果表明,水分含量、a*值、b*值、硬度、咀嚼性与油炸温度、油炸时间、切片厚度3个因素相关性较强。主成分分析中提取的前2个主成分累计贡献率为82.822%,在一定程度上能够评价真空油炸五花肉片的品质。五花肉片的最佳真空油炸工艺为:油炸温度100 ℃,油炸时间3 min,切片厚度3 mm,此时五花肉片的规范化综合得分为0.931,与预测值之间的标准偏差为0.5%,该模型能够较好地预测真空油炸五花肉片的规范化综合得分。该工艺为川菜工业化中肉制品的生产提供了可行的方法和一定的理论参考。Abstract: To improve the production process of meat products in the industrialization of Sichuan cuisine, this study was conducted to investigate the effects of different vacuum frying temperature, frying time and slice thickness on moisture content, color, texture characteristics and sensory scores of pork belly slices, and to optimize the vacuum frying process conditions of pork belly slices using response surface combined with principal component analysis based on single-factor experiments and correlation analysis. The results showed that moisture content, a* value, b* value, hardness, and chewiness were more strongly correlated with 3 factors, namely, frying temperature, frying time, and slice thickness. The cumulative contribution rate of the first two principal components extracted in the principal component analysis was 82.822%, which could evaluate the quality of vacuum-fried pork belly slices to a certain extent. An optimal vacuum frying process for pork belly slices was achieved, where frying temperature 100 ℃, frying time 3 min, and slice thickness 3 mm. In this case, the standardized comprehensive score of pork belly slices was 0.931, and a standard deviation from the predicted value was 0.5%, indicating that the model could better predict the standardized comprehensive score of vacuum-fried pork belly slices. This process would provide a feasible method and a certain theoretical reference for the production of meat products in the industrialization of Sichuan cuisine.
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川菜文化历史久远,地方特色浓厚,以其味型多样,具有麻、辣、鲜、香、味重等特色受到众多消费者的喜爱[1],而川菜工业化是当前传统川菜文化传播、发展,向现代化产业转型迈出的重要一步。随着社会、经济的快速发展,消费者对味道好、营养价值高、食用方便快捷的预制菜肴需求越来越高,川菜肉肴的工业化开发与生产越来越受到人们的关注[2]。猪肉蛋白质含量高,营养价值高,在全球肉类消费量中居于首位[3-4]。猪肉在中国的消费量也居高不下,其中尤以五花肉为甚,其肥瘦相间,脂肪遇热易化,瘦肉久煮不柴,是制作川菜肉肴的较优选择。
目前,工业化生产中肉制品熟制的常用方法有炒制、油炸等,油炸比炒制更能够给产品带来金黄的色泽和酥脆的口感,因其风味良好而被消费者喜欢[5]。黄本婷等[6]将回锅肉3种不同的工业化生产方法与传统的炒制作比较,研究发现经过油炸的样品脂肪氧化程度比传统炒制的低且其与炒制的样品食用品质较相似,但传统油炸的产品因其含油量高,食用过多会导致一系列健康问题的发生,并且在油炸过程中可能会产生有毒物质威胁人体健康[7]。相比于普通油炸,真空油炸在较低的压力和温度下工作,减少了产品的含油量和褐变反应,但又保持了传统油炸的良好风味和质地,能够满足现代人对食品多元化、健康化的要求。Fang等[8]研究了不同油炸方式对鱼皮品质的影响,结果表明,经过真空油炸后的鱼皮脂肪含量比传统油炸、静电油炸低,且组织结构光滑、均匀。
真空油炸当前应用于果蔬脆片[9-10]、鱼虾制品[11-12]的加工比较多,且工艺优化评价指标单一,不能综合反应出油炸制品品质的优劣。食品中的水分含量是影响食品本身品质、安全的重要因素。色泽是消费者辨别食品质量优劣程度的重要指标。质构比感官评价更为直接地表现出食品品质的好坏,且与水分含量密切相关。主成分分析(principal component analysis,PCA)可以经过降维将多组数据进行简化,最终原来的大量变量被少量的综合变量代替,且维持了数据集对方差贡献的最大特征[13-14]。目前PCA已经被应用于许多食品中的品质分析中,例如,面片[15]、大豆[16]、牛肉[17]等,鲜少用于猪肉中。因此,本实验选择猪五花肉作为原料,以单因素实验为基础,采用响应面结合主成分分析的方法,将水分含量、色泽、质构特性、感官评分4个指标综合考虑,确定真空油炸五花肉片的最佳工艺。以得到一种相对健康、低脂的肉制品熟制工艺,为后续川菜肉类菜肴的工业化生产奠定理论基础。
1. 材料与方法
1.1 材料与仪器
猪五花肉、惠宜大豆油 成都市红光镇沃尔玛有限公司;盐酸、氢氧化钠 均为分析纯,成都市科隆化学品有限公司;变色硅胶干燥剂 吸湿率20%,青岛市康祺塑胶有限公司。
VF10TS真空低温油炸机 成都世纪方舟科技有限公司;BPG-9240A恒温鼓风干燥箱 上海一恒科技有限公司;TP-214电子天平 北京赛多利斯仪器系统;WF32-16MM色差仪 深圳市福威光电科技有限公司;TA-XT PLUS质构仪 英国Stable Micro System公司;TW-BZJ-2-4真空包装机 上海沃迪智能装备股份有限公司。
1.2 实验方法
1.2.1 真空油炸五花肉制作流程
原料肉清洗→切宽条→预煮→切片→真空油炸→真空包装
操作要点:a.切宽条:新鲜猪五花肉经过清洗后分割成5 cm宽条;b.预煮:切分完成投入蒸煮锅煮至肉中心无血水捞出冷却。肉条宽度6 cm,预煮时间30 min,肉料与水的质量比约为1:3;c.将冷却的肉料切成薄片(切片厚度为1、2、3、4、5 mm),剔除肥瘦分离或无皮的肉片;d.真空油炸:将惠宜大豆油倒入真空油炸锅,淹没锅内2/3位置处,需要大豆油约30 L。切好的五花肉片分批投入真空油炸框内,设置油炸参数:真空压力表显示0.086 MPa,油外静止时间为3 s,油炸框上升时间为2 s,油内静置时间5 s,油炸温度为80、90、100、110、120 ℃,油炸时间为1、2、3、4、5 min,油炸完成后脱油时间为1 min;e.真空包装:真空油炸后的五花肉片取出,包装以备用。
1.2.2 单因素实验设计
1.2.2.1 油炸温度对真空油炸五花肉片品质的影响
参考黄本婷等[18]与邓楷等[19]的方法,以及前期的预实验,设定初始条件为:油炸时间3 min,切片厚度3 mm,考察油炸温度分别为80、90、100、110、120 ℃对五花肉片水分含量、色泽、质构、感官评分的影响。
1.2.2.2 油炸时间对真空油炸五花肉片品质的影响
确定油炸温度为100 ℃,切片厚度为3 mm,探究油炸时间分别为1、2、3、4、5 min对油炸后五花肉片水分含量、色泽、质构、感官评分的影响。
1.2.2.3 切片厚度对真空油炸五花肉片品质的影响
确定油炸温度为100 ℃,油炸时间为3 min,探究切片厚度分别为1、2、3、4、5 mm对油炸后五花肉片水分含量、色泽、质构、感官评分的影响。
1.2.3 响应面优化试验设计
在单因素实验结果分析的基础上,选取油炸温度,油炸时间,切片厚度3个因素为考察因素,以规范化综合得分为响应值,设计三因素三水平的Box-Behnken响应曲面优化试验,确定低温真空油炸五花肉片的最佳工艺条件,试验因素及水平如表1所示。
表 1 响应面试验设计因素和水平Table 1. Factors and levels of response surface methodology
水平因素 A油炸温度(℃) B油炸时间(min) C切片厚度(mm) +1 105 3.5 4 0 100 3 3 −1 95 2.5 2 1.2.4 水分含量的测定
按照GB 5009.3-2016《食品中水分的测定》[20]中直接干燥法进行测定。
1.2.5 色泽的测定
参考黄本婷等[6]的方法,略微修改。经与标准色板进行校准后,将色差仪垂直于瘦肉的外表面,镜口紧贴肉面,分别记录L*、a*、b*值作为所测样品的亮度、红度和黄度。将同一条件下的5片样品随机选取10个不同位置进行测量,取其平均值进行记录。
1.2.6 质构特性的测定
参考郭强等[21]的方法,略作修改。将样品瘦肉部分剪成20×20×3 mm左右的方片,试验以硬度、咀嚼性、紧实度为测量指标。采用TPA模式进行测定,具体测定条件为:采用A/MORS小刀片刀具探头;测试模式:压缩;测前速度:1.5 mm/s;测试速度:1.5 mm/s;测后速度:10 mm/s;目标模式:位移:2 mm;触发类型:自动力20 g。每组取5片肉样,每片肉样测2次取平均值。
1.2.7 感官评分的测定
参照杨爽等[22]的方法,稍作修改。挑选10位经过培训后的人员组成评定小组,采用评分法按照表2对真空油炸五花肉片的外观、香味、质地、滋味进行评价,结果取平均值。
表 2 感官评定标准Table 2. Sensory evaluation standard项目 描述 得分(分) 色泽金黄,肥瘦相连,无破损 21~30 外观(30分) 色泽较淡或较深,肥瘦略有分离,破损较小 11~20 色泽过淡或过深,肥瘦分离,破损较大 1~10 香味浓郁,具有熟肉特有的香气,无腥味 15~20 香味(20分) 香味稍淡,略有腥味或带苦味 8~14 几乎没有香味,有明显腥味或苦味 1~7 有嚼劲,软硬适中,肉质紧密 15~20 质地(20分) 质地偏硬或稍软,肉质较紧密 8~14 质地过硬或者过软,肉质松散 1~7 滋味良好,带有鲜味 21~30 滋味(30分) 滋味一般,鲜味较淡或略有异味 11~20 滋味较差,有明显异味 1~10 1.3 数据处理
对表示真空油炸五花肉片品质的各个指标进行主成分分析,得到样品的主成分特征值与贡献率,真空油炸五花肉片品质的综合得分计算方法如公式(1),随后规范化处理综合得分,对综合得分进行转化,使其位于0~1之间[23-24],处理方法如公式(2)。
F=(Y1λ1+Y2λ2)/(λ1+λ2) (1) D=(F−Fmin/Fmax−Fmin) (2) 式(1)中,F为综合得分;Y1、Y2为主成分1、2的得分;λ1、λ2为主成分1、2的特征值;λ1+λ2为主成分1、2的累积特征值;式(2)中,D为规范化综合得分;Fmin为综合得分最小值;Fmax为综合得分最大值。
结果均以平均值±标准差(n3)表示。采用SPSS 26.0和Excel 2010软件对试验所得数据进行统计学分析和主成分分析,Design-Expert 10.0.1软件对响应面数据进行作图和优化分析,OriginPro 2021软件对单因素数据作图。
2. 结果与分析
2.1 单因素实验结果分析
2.1.1 油炸温度对真空油炸五花肉片品质的影响
油炸温度是影响炸物品质的重要因素之一,不同油炸温度对真空油炸五花肉片品质的影响如图1所示。图1A为不同油炸温度对真空油炸五花肉片水分含量的影响,随着真空油炸温度从80 ℃上升至110 ℃,油炸五花肉片的水分逐渐降低,由32.41 g/100 g下降至19.53 g/100 g,各处理组之间差异显著(P<0.05),但当真空油炸温度升至120 ℃时,五花肉片水分含量为17.79 g/100 g,与110 ℃处理组无明显差异(P>0.05),这可能是因为温度的升高使得五花肉表面的水分蒸发和部分蛋白质的变形,从而形成一层硬壳,阻止了五花肉片内部的水分继续下降[25]。
在油炸过程中,由于美拉德反应、焦糖化反应或其他反应的共同作用,导致了食物表面色泽的变化。由图1B可知,随着真空油炸温度的增加,五花肉片表面的亮度L*值显著降低(P<0.05),与之相反的是a*值、b*值升高,这是因为油炸温度的升高触发了美拉德反应和褐变反应,产生了类黑精等物质[26],使得五花肉片色泽变暗。
由图1C可知,真空油炸五花肉片的质构特性与油炸温度相关,硬度、咀嚼性、紧实度随着油炸温度的升高呈现增加趋势且具有显著差异(P<0.05),五花肉片的硬度从80 ℃时的3.30 N增加到120 ℃时的10.98 N,咀嚼性从2.06 N增至9.45 N,紧实度从0.57 N增至0.76 N,肉片中的肌纤维因为温度的影响收缩,再加上水分含量的减少、蛋白质之间的反应,这就造成了五花肉片硬度的增加,而咀嚼性、紧实度受硬度影响较大也随之增加[5,27]。
不同真空油炸温度对五花肉片感官评分的影响如图1D,真空油炸五花肉片的感官评分随着温度的升高呈现先升高后下降的趋势,在100 ℃时达到最佳,为81.70分,与其余4个处理组差异显著(P<0.05),且其此时在香味、质地、滋味3个感官指标中得分也是最高。油炸温度继续升高会使样品色泽变暗、硬度增加,导致感官得分降低。水分含量过高不利于后续的贮藏,且因质构特性与水分含量密切相关,水分含量过低会导致油炸五花肉片的食用品质降低。五花肉片的色泽是消费者对其质量评判的指标,但其油炸温度升高过程中亮度、红度、黄度的变化趋势并不一致,色泽不宜过亮也不宜过暗,以金黄为最优。质构特性指标硬度、咀嚼性、紧实度在油炸温度升高过程中变化趋势一致,五花肉片质地应软硬适中不宜过硬或过软。以感官评分为主再综合考虑其余3个指标,油炸温度为100 ℃时的感官评分最高,水分含量适宜,色泽金黄,质构软硬适中,选择100 ℃进行后续的试验较为合适。
2.1.2 油炸时间对真空油炸五花肉片品质的影响
油炸时间也是影响油炸品质的重要因素之一。不同油炸时间对真空油炸五花肉片品质的影响如图2。由图2A可知,随着油炸时间的增加,五花肉片的水分含量迅速降低,从1 min时的29.15 g/100 g降低到4 min时的21.69 g/100 g,各组间差异显著(P<0.05),随后逐渐下降,4 min处理组与5 min处理组无显著差异(P>0.05),最终达到一个相对稳定的水分值,这与张亚楠等[28]的研究结果一致。油炸前期肉品的水分损失率高,这是因为肉品表面与内部的水分含量存在一定差距,水分蒸发快,但是在后期,由于肉品内部多分子的吸附、毛细管的凝聚和蛋白质变性形成的硬壳,水分的蒸发速率有所下降[25,29]。
由图2B可知,油炸时间对五花肉片的色泽有显著影响(P<0.05),L*、a*、b*值均有所变化。L*值与油炸时间呈负相关,从1 min时的70.65降低至5 min时的63.4,与之相反的是,a*、b*值与油炸时间呈正相关,a*值从1 min时的4.12升高至5 min时的5.52,b*值从1 min时的13.46升高至5 min时的17.13,这表明随着油炸时间的延长,样品的亮度逐渐降低,红度、黄度逐渐升高。
图2C结果表明,随着时间从1 min增加到5 min,硬度从4.07 N增加到11.47 N,且咀嚼性、紧实度与硬度的变化趋势一致,咀嚼性由2.74 N上升至8.24 N,紧实度由0.64 N上升至0.84 N,差异显著(P<0.05),由于油炸过程中五花肉片水分损失、体积缩小、密度增加,使得其硬度、咀嚼性、紧实度增大[30]。
由图2D可知,真空油炸五花肉片的感官分数随着油炸时间的延长呈现先增加后降低的趋势,并且在3 min时取得最高分82.60,与其余4组具有显著性差异(P<0.05)。以感官评分为主再综合考虑其余指标,油炸时间为3 min的五花肉片感官得分最高,其水分含量适宜,色泽金黄,质地软硬适中、有嚼劲且肉质紧实,因此选择3 min进行后续的优化试验。
2.1.3 切片厚度对真空油炸五花肉片品质的影响
肉品的切片厚度也是评价产品品质好坏的依据。不同切片厚度对五花肉片水分含量的影响结果如图3A,切片厚度与水分含量呈正相关,切片厚度分别为1、2、3、4、5 mm时,五花肉片水分22.06、24.80、27.06、33.35、38.23 g/100 g,各组间差异显著(P<0.05),这可能是因为五花肉片切片厚度增加,油炸温度和时间一定时,肉片内部与外部的水分传递速率减慢,水分含量升高。
由图3B所示,切片厚度对色泽影响显著(P<0.05),L*值与切片厚度呈正相关,从1 mm时的61.15逐渐上升至5 mm时的68.99,切片厚度增加,五花肉片的脂肪层也随之增厚,对光的折射能力增强;而a*值和b*值的变化趋势一致,与切片厚度呈负相关,在油温和油炸时间一定且切片厚度增加的条件下,传热速率减慢、油炸效果减弱,五花肉表面红度和黄度减弱[18]。
质构特性的结果如图3C,硬度、咀嚼性、紧实度受切片厚度影响的变化趋势一致,硬度从1 mm时的8.19 N下降至5 mm时的2.07 N,咀嚼性从6.14 N下降至1.04 N,紧实度从0.89 N下降至0.49 N,差异显著(P<0.05)。感官方面,经过真空油炸后的五花肉片感官评分随着切片厚度的增加呈现先增加后降低的趋势,并且在3 mm时取得最高分82.40,与其余4组具有显著性差异(P<0.05),3 mm时的五花肉片色泽金黄且无破损,切片厚度太薄的肉片经过油炸后破损较大,而太厚的肉片在质地上会过软,甚至有些肥腻。
由图3D感官评分结果可知,切片厚度为3 mm的肉片厚度适中,感官最优,水分含量适宜,色泽金黄,质地软硬适中且肉质紧密,因此选择3 mm进行后续的优化试验。
2.2 相关性结果分析
2.2.1 不同油炸温度真空油炸五花肉片各品质指标的相关性分析
不同油炸温度下,真空油炸五花肉各品质指标之间的相关性分析如表3,油炸温度与水分含量、色泽、质构均呈极显著相关性(P<0.01),其中油炸温度与水分含量、L*值呈极显著(P<0.01)负相关,相关系数r分别为−0.975、−0.787,与a*值、b*值、硬度、咀嚼性、紧实度呈极显著(P<0.01)正相关,r分别为0.716、0.488、0.978、0.977、0.779。水分含量与L*值呈极显著正相关(r=0.864,P<0.01),与a*值、b*值、硬度、咀嚼性、紧实度呈极显著负相关(P<0.01),这充分表明,油温越高时,经过真空油炸后的五花肉片水分含量越低,而五花肉片的亮度越暗,红度和黄度越高,硬度、咀嚼性、紧实度越高,肉片变柴,难以咀嚼,品质下降。
表 3 不同油炸温度真空油炸五花肉片各品质指标相关性Table 3. Correlation of quality indexes of vacuum-fried pork belly slices at different frying temperature指标 油炸温度 水分含量 L*值 a*值 b*值 硬度 咀嚼性 紧实度 水分含量 −0.975** L*值 −0.787** 0.864** a*值 0.716** −0.890** −0.769** b*值 0.488** −0.798** −0.401** 0.448 硬度 0.978** −0.979** −0.856** 0.878** 0.777** 咀嚼性 0.977** −0.969** −0.863** 0.882** 0.759** 0.983** 紧实度 0.779** −0.700** −0.816** 0.754** 0.535* 0.677** 0.685** 感官评分 0.146 −0.222 −0.262 0.716** 0.097 0.221 0.150 0.577* 注:“**”表示相关性极显著(P<0.01),“*”表示相关性显著(P<0.05);表4~表5同。 2.2.2 不同油炸时间真空油炸五花肉片各品质指标的相关性分析
不同油炸时间条件下,真空油炸五花肉各品质指标之间的相关性分析如表4所示,油炸时间与水分含量、色泽、质构、感官评分均呈极显著相关性(P<0.01),其中油炸时间与水分含量、L*值呈极显著(P<0.01)负相关,r分别为−0.943、−0.622,与a*值、b*值、硬度、咀嚼性、紧实度、感官评分呈极显著(P<0.01)正相关,r分别为0.490、0.836、0.985、0.974、0.926、0.451。水分含量与L*值呈显著正相关(r=0.553,P<0.05),与b*值、硬度、咀嚼性、紧实度呈极显著(P<0.01)负相关,说明油炸时间越久,真空油炸五花肉片的水分含量越低,而黄度越高,色泽更加金黄,硬度、咀嚼性、紧实度越高,肉片品质变差。
表 4 不同油炸时间真空油炸五花肉片各品质指标相关性Table 4. Correlation of quality indexes of vacuum-fried pork belly slices at different frying time指标 油炸时间 水分含量 L*值 a*值 b*值 硬度 咀嚼性 紧实度 水分含量 −0.943** L*值 −0.622** 0.553* a*值 0.490 −0.402 −0.593** b*值 0.836** −0.905** −0.608** 0.480** 硬度 0.985** −0.958** −0.529* 0.417 0.915** 咀嚼性 0.974** −0.979** −0.570* 0.424 0.921** 0.985** 紧实度 0.926** −0.875** −0.644** 0.544* 0.915** 0.897** 0.918** 感官评分 0.451** −0.232 −0.435** 0.386** 0.518** 0.228 0.244 0.462 2.2.3 不同切片厚度真空油炸五花肉片各品质指标的相关性分析
不同切片厚度,真空油炸五花肉各品质指标之间的相关性分析如表5所示,切片厚度与水分含量、色泽、质构均呈极显著相关(P<0.01),其中切片厚度与水分含量、L*值呈极显著(P<0.01)正相关,r分别为0.972、0.842,与a*值、b*值、硬度、咀嚼性、紧实度呈极显著负相关,r分别为−0.886、−0.945、−0.970、−0.978、−0.971。水分含量与L*值呈极显著正相关(r=0.874,P<0.01),与b*值、硬度、咀嚼性、紧实度呈极显著负相关,说明切片厚度越厚,真空油炸五花肉片的水分含量越高,亮度越亮,硬度、咀嚼性、紧实度越低,肉片没有嚼劲,品质变差。
表 5 不同切片厚度真空油炸五花肉片各品质指标相关性Table 5. Correlation of quality indexes of vacuum-fried pork belly slices at different slice thickness指标 切片厚度 水分含量 L*值 a*值 b*值 硬度 咀嚼性 紧实度 水分含量 0.972** L*值 0.842** 0.874** a*值 −0.886** −0.833** −0.913** b*值 −0.945** −0.946** −0.888** 0.927** 硬度 −0.970** −0.967** −0.911** 0.868** 0.972** 咀嚼性 −0.978** −0.945** −0.903** 0.834** 0.975** 0.979** 紧实度 −0.971** −0.918** −0.910** 0.837** 0.955** 0.933** 0.976** 感官评分 −0.197 −0.123 −0.286* 0.335* 0.260 0.040 −0.091 −0.178 2.3 响应面优化试验结果分析
2.3.1 响应面试验设计结果
通过相关性分析选择与油炸温度、油炸时间、切片厚度3个因素相关性比较强的水分含量、a*值、b*值、硬度、咀嚼性和综合性指标感官评分作为评价指标进行主成分分析。采用Box-Behnken 试验设计,以油炸温度(A)、油炸时间(B)和切片厚度(C)为自变量,以主成分分后得到的规范化综合得分为响应值,进行响应面优化试验,响应面试验设计和结果如表6所示,根据表中数据,使用SPSS软件进行主成分分析,分析得到真空油炸五花肉片的主成分特征值、贡献率与累计贡献率结果见表7。
表 6 响应面试验设计和结果Table 6. Response surface design and results实验号 A B C 水分含量(g/100 g) a*值 b*值 硬度(N) 咀嚼性(N) 感官评定(分) 1 −1 −1 0 28.59 3.23 16.94 5.89 4.46 78.00 2 0 0 0 27.58 6.22 17.83 7.92 5.20 92.80 3 −1 0 −1 26.97 4.98 17.93 5.84 4.70 79.20 4 1 −1 0 25.52 5.54 18.27 7.87 5.79 83.10 5 −1 1 0 27.23 3.71 17.50 6.45 4.23 80.70 6 0 0 0 27.73 5.29 18.29 7.16 5.52 92.10 7 1 1 0 25.69 4.71 17.42 7.31 5.13 85.30 8 1 0 −1 25.53 6.22 18.58 7.18 5.70 84.10 9 −1 0 1 30.37 3.08 16.86 6.27 4.18 77.80 10 0 −1 −1 25.85 5.60 18.17 7.13 5.31 83.70 11 1 0 1 29.54 4.48 16.83 6.76 4.61 82.40 12 0 1 −1 25.97 5.71 17.77 7.66 5.90 84.90 13 0 −1 1 30.35 3.44 16.76 6.74 4.99 80.40 14 0 1 1 28.61 3.77 16.69 7.85 5.60 84.50 15 0 0 0 27.09 5.78 17.22 7.63 5.01 92.60 16 0 0 0 27.36 5.02 17.96 7.56 5.08 92.30 17 0 0 0 27.39 5.75 18.25 7.15 5.79 92.50 2.3.2 主成分分析
使用SPSS 26.0软件,将原始数据进行标准化(Z-Score法)处理,然后通过KOM检验法和Bartlett球体检验法进行适用性检验,KOM=0.680>0.6,Bartlett球形度检验结果为65.114,Sig=0.000<0.05,说明各个指标之间是有关联的,适合用主成分分析。将特征值>1的因子作为提取标准[31],由表7可知,前2个主成分解释了全部方差的82.822%,说明提取的2个主成分能够代表原来8个指标信息的82.822%,由累积贡献率>80%的原则可知[32],所提取的主成分评价真空油炸五花肉片的品质已有一定的把握。因此,提取2个主成分,分别为Y1和Y2。
表 7 真空油炸五花肉片主成分的特征值与贡献率Table 7. Eigenvalues and contribution rates of principal components of vacuum-fried pork belly slices主成分 特征值 贡献率(%) 累计贡献率(%) 1 3.924 65.401 65.401 2 1.045 17.421 82.822 3 0.522 8.708 91.530 4 0.290 4.833 96.363 5 0.130 2.174 98.537 6 0.088 1.463 100.000 真空油炸五花肉片的指标特征向量值见表8,由表8可知,决定第一主成分Y1的指标为a*值、b*值、咀嚼性;第二主成分Y2为水分含量、b*值、硬度及感官评分。
表 8 真空油炸五花肉片的指标特征向量值Table 8. Indicator eigenvector values of vacuum-fried pork belly slices指标 特征向量值 第一主成分Y1 第二主成分Y2 水分含量 −0.391 0.478 a*值 0.469 −0.111 b*值 0.401 −0.491 硬度 0.384 0.533 咀嚼性 0.426 0.141 感官评分 0.371 0.462 由于变量本身变异、数值的影响以及量纲的影响,进一步计算出主成分的分数及规范化综合得分,以规范化综合得分值为响应值做响应面分析,主成分得分F与规范化综合得分D结果如表9所示。
表 9 主成分得分和规范化综合得分Table 9. Principal component score and standardized comprehensive score序号 第一主成分得分Y1 第二主成分得分Y2 综合得分F 规范化得分D 1 −3.112 −0.705 −2.606 0.061 2 1.799 1.056 1.643 1.000 3 −1.057 −2.035 −1.263 0.358 4 2.051 −0.563 −0.759 0.469 5 −1.871 −0.988 −1.234 0.364 6 1.405 0.252 1.163 0.894 7 0.413 −0.185 −1.067 0.401 8 2.151 −1.365 −1.302 0.349 9 −3.683 0.129 −2.881 0.000 10 1.175 −1.054 −0.198 0.593 11 −1.943 0.650 −1.397 0.328 12 1.782 −0.037 −0.406 0.547 13 −2.506 0.970 −2.225 0.145 14 −0.579 1.858 −0.515 0.523 15 1.005 1.135 1.033 0.866 16 1.069 0.652 0.982 0.854 17 1.899 0.227 1.547 0.979 2.3.3 回归方程方差分析
利用Design Expert 10.0.1数据分析软件对表9中的规范化得分进行分析,建立模型,经回归拟合得出规范化得分D为目标函数的A、B和C 3因素的二次多项回归模型:
D=0.92+0.095A+0.071B−0.11C−0.093AB+0.084AC+0.11BC−0.39A2−0.20B2−0.27C2
根据表10回归模型方差分析得出,模型检验P<0.0001,方差模型达到极显著,具有统计学意义,失拟项P=0.8135>0.05,失拟项不显著,表明该回归模型与实际试验具有较高的拟合度,因此可以用该回归方程预测真空油炸五花肉片的最佳工艺参数。该回归模型决定系数R2=0.9860,调整决定系数R2Adj=0.9679,说明该模型可以解释96.79%响应值的变化,回归模型较为可靠,可用于五花肉的真空油炸工艺优化试验的理论推测。在该模型中,一次项A、B、C,交互项BC以及二次项A2、B2、C2对真空油炸五花肉片规范化综合得分的影响极显著(P<0.01),而交互项AC、BC影响显著(P<0.05)。各因素的影响大小为切片厚度(C)>油炸温度(A)>油炸时间(B)。
表 10 回归模型方差分析Table 10. Variance analysis of regression equation来源 平方和 自由度 均方 F值 P值 显著性 模型 1.55 9 0.17 54.67 <0.0001 ** A 0.073 1 0.073 23.15 0.0019 ** B 0.040 1 0.040 12.75 0.0091 ** C 0.091 1 0.091 28.72 0.0011 ** AB 0.034 1 0.034 10.92 0.0130 * AC 0.028 1 0.028 9.01 0.0199 * BC 0.045 1 0.045 14.26 0.0069 ** A2 0.65 1 0.65 207.45 <0.0001 ** B2 0.17 1 0.17 53.87 0.0002 ** C2 0.30 1 0.30 94.39 <0.0001 ** 残差 0.022 7 3.152E-003 失拟项 4.242 E-003 3 1.414E-003 0.32 0.8135 − 纯误差 0.018 4 4.455E-003 总和 1.57 16 R2=0.9860 R2Adj=0.9679 CV=10.93% 注:*表示差异显著(P<0.05),**表示差异极显著(P<0.01),−表示差异不显著。 2.3.4 两因素间交互分析
两因素间的交互作用见图4,由图可知,油炸时间与切片厚度的响应面图最陡峭,且其等高线密集呈椭圆形,这表明油炸时间与切片厚度之间的交互作用对响应值的影响极显著(P<0.01),而油炸温度与油炸时间、油炸温度与切片厚度的响应面图较陡峭,且其等高线呈椭圆形,则表明油炸温度与油炸时间、油炸温度与切片厚度之间的交互作用对响应值的影响显著(P<0.05)。
2.4 验证实验
应用Design-Expert 10.0.1软件对二次多项式回归方程进行计算,确定最佳真空油炸工艺参数为油炸温度100.452 ℃,油炸时间3.057 min,切片厚度2.837 mm,此条件下五花肉的规范化综合得分为0.936。考虑到实际操作的可行性,修正参数后的最佳工艺为油炸温度100 ℃,油炸时间3 min,切片厚度3 mm,得到规范化综合评分0.931,预测值和实际值标准偏差为0.5%,说明该回归模型准确,主成分分析与响应面分析法相结合对五花肉真空油炸工艺进行优化的综合评价方法准确可行。
3. 结论
以猪五花肉作为原料,进行低温真空油炸,通过单因素和响应面试验,结合主成分分析,以规范化得分为响应值,优化得到了真空油炸五花肉片的最佳工艺条件:油炸温度100 ℃,油炸时间3 min,切片厚度3 mm,在此条件下,真空油炸五花肉片的实际规范化得分为0.931,与预测值标准偏差为0.5%。验证得出,该模型可以准确地预测试验结果。本研究结合五花肉片的水分含量、色泽、质构与感官评分,综合地评价了五花肉片的品质,相比于其他油炸产品单独以感官评分作为指标考虑得更加全面,结果更加可靠。此外,也为油炸肉制品的生产提供了新方法,同时为川菜肉类菜肴工业化奠定了理论基础,具有实际生产意义。本研究仅对真空油炸五花肉片的品质进行了讨论,未从风味物质进行深度分析,因此,在后续实验中仍需进一步对真空油炸五花肉片的挥发性风味物质与非挥发性风味物质(如游离氨基酸)进行探究。
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表 1 响应面试验设计因素和水平
Table 1 Factors and levels of response surface methodology
水平因素 A油炸温度(℃) B油炸时间(min) C切片厚度(mm) +1 105 3.5 4 0 100 3 3 −1 95 2.5 2 表 2 感官评定标准
Table 2 Sensory evaluation standard
项目 描述 得分(分) 色泽金黄,肥瘦相连,无破损 21~30 外观(30分) 色泽较淡或较深,肥瘦略有分离,破损较小 11~20 色泽过淡或过深,肥瘦分离,破损较大 1~10 香味浓郁,具有熟肉特有的香气,无腥味 15~20 香味(20分) 香味稍淡,略有腥味或带苦味 8~14 几乎没有香味,有明显腥味或苦味 1~7 有嚼劲,软硬适中,肉质紧密 15~20 质地(20分) 质地偏硬或稍软,肉质较紧密 8~14 质地过硬或者过软,肉质松散 1~7 滋味良好,带有鲜味 21~30 滋味(30分) 滋味一般,鲜味较淡或略有异味 11~20 滋味较差,有明显异味 1~10 表 3 不同油炸温度真空油炸五花肉片各品质指标相关性
Table 3 Correlation of quality indexes of vacuum-fried pork belly slices at different frying temperature
指标 油炸温度 水分含量 L*值 a*值 b*值 硬度 咀嚼性 紧实度 水分含量 −0.975** L*值 −0.787** 0.864** a*值 0.716** −0.890** −0.769** b*值 0.488** −0.798** −0.401** 0.448 硬度 0.978** −0.979** −0.856** 0.878** 0.777** 咀嚼性 0.977** −0.969** −0.863** 0.882** 0.759** 0.983** 紧实度 0.779** −0.700** −0.816** 0.754** 0.535* 0.677** 0.685** 感官评分 0.146 −0.222 −0.262 0.716** 0.097 0.221 0.150 0.577* 注:“**”表示相关性极显著(P<0.01),“*”表示相关性显著(P<0.05);表4~表5同。 表 4 不同油炸时间真空油炸五花肉片各品质指标相关性
Table 4 Correlation of quality indexes of vacuum-fried pork belly slices at different frying time
指标 油炸时间 水分含量 L*值 a*值 b*值 硬度 咀嚼性 紧实度 水分含量 −0.943** L*值 −0.622** 0.553* a*值 0.490 −0.402 −0.593** b*值 0.836** −0.905** −0.608** 0.480** 硬度 0.985** −0.958** −0.529* 0.417 0.915** 咀嚼性 0.974** −0.979** −0.570* 0.424 0.921** 0.985** 紧实度 0.926** −0.875** −0.644** 0.544* 0.915** 0.897** 0.918** 感官评分 0.451** −0.232 −0.435** 0.386** 0.518** 0.228 0.244 0.462 表 5 不同切片厚度真空油炸五花肉片各品质指标相关性
Table 5 Correlation of quality indexes of vacuum-fried pork belly slices at different slice thickness
指标 切片厚度 水分含量 L*值 a*值 b*值 硬度 咀嚼性 紧实度 水分含量 0.972** L*值 0.842** 0.874** a*值 −0.886** −0.833** −0.913** b*值 −0.945** −0.946** −0.888** 0.927** 硬度 −0.970** −0.967** −0.911** 0.868** 0.972** 咀嚼性 −0.978** −0.945** −0.903** 0.834** 0.975** 0.979** 紧实度 −0.971** −0.918** −0.910** 0.837** 0.955** 0.933** 0.976** 感官评分 −0.197 −0.123 −0.286* 0.335* 0.260 0.040 −0.091 −0.178 表 6 响应面试验设计和结果
Table 6 Response surface design and results
实验号 A B C 水分含量(g/100 g) a*值 b*值 硬度(N) 咀嚼性(N) 感官评定(分) 1 −1 −1 0 28.59 3.23 16.94 5.89 4.46 78.00 2 0 0 0 27.58 6.22 17.83 7.92 5.20 92.80 3 −1 0 −1 26.97 4.98 17.93 5.84 4.70 79.20 4 1 −1 0 25.52 5.54 18.27 7.87 5.79 83.10 5 −1 1 0 27.23 3.71 17.50 6.45 4.23 80.70 6 0 0 0 27.73 5.29 18.29 7.16 5.52 92.10 7 1 1 0 25.69 4.71 17.42 7.31 5.13 85.30 8 1 0 −1 25.53 6.22 18.58 7.18 5.70 84.10 9 −1 0 1 30.37 3.08 16.86 6.27 4.18 77.80 10 0 −1 −1 25.85 5.60 18.17 7.13 5.31 83.70 11 1 0 1 29.54 4.48 16.83 6.76 4.61 82.40 12 0 1 −1 25.97 5.71 17.77 7.66 5.90 84.90 13 0 −1 1 30.35 3.44 16.76 6.74 4.99 80.40 14 0 1 1 28.61 3.77 16.69 7.85 5.60 84.50 15 0 0 0 27.09 5.78 17.22 7.63 5.01 92.60 16 0 0 0 27.36 5.02 17.96 7.56 5.08 92.30 17 0 0 0 27.39 5.75 18.25 7.15 5.79 92.50 表 7 真空油炸五花肉片主成分的特征值与贡献率
Table 7 Eigenvalues and contribution rates of principal components of vacuum-fried pork belly slices
主成分 特征值 贡献率(%) 累计贡献率(%) 1 3.924 65.401 65.401 2 1.045 17.421 82.822 3 0.522 8.708 91.530 4 0.290 4.833 96.363 5 0.130 2.174 98.537 6 0.088 1.463 100.000 表 8 真空油炸五花肉片的指标特征向量值
Table 8 Indicator eigenvector values of vacuum-fried pork belly slices
指标 特征向量值 第一主成分Y1 第二主成分Y2 水分含量 −0.391 0.478 a*值 0.469 −0.111 b*值 0.401 −0.491 硬度 0.384 0.533 咀嚼性 0.426 0.141 感官评分 0.371 0.462 表 9 主成分得分和规范化综合得分
Table 9 Principal component score and standardized comprehensive score
序号 第一主成分得分Y1 第二主成分得分Y2 综合得分F 规范化得分D 1 −3.112 −0.705 −2.606 0.061 2 1.799 1.056 1.643 1.000 3 −1.057 −2.035 −1.263 0.358 4 2.051 −0.563 −0.759 0.469 5 −1.871 −0.988 −1.234 0.364 6 1.405 0.252 1.163 0.894 7 0.413 −0.185 −1.067 0.401 8 2.151 −1.365 −1.302 0.349 9 −3.683 0.129 −2.881 0.000 10 1.175 −1.054 −0.198 0.593 11 −1.943 0.650 −1.397 0.328 12 1.782 −0.037 −0.406 0.547 13 −2.506 0.970 −2.225 0.145 14 −0.579 1.858 −0.515 0.523 15 1.005 1.135 1.033 0.866 16 1.069 0.652 0.982 0.854 17 1.899 0.227 1.547 0.979 表 10 回归模型方差分析
Table 10 Variance analysis of regression equation
来源 平方和 自由度 均方 F值 P值 显著性 模型 1.55 9 0.17 54.67 <0.0001 ** A 0.073 1 0.073 23.15 0.0019 ** B 0.040 1 0.040 12.75 0.0091 ** C 0.091 1 0.091 28.72 0.0011 ** AB 0.034 1 0.034 10.92 0.0130 * AC 0.028 1 0.028 9.01 0.0199 * BC 0.045 1 0.045 14.26 0.0069 ** A2 0.65 1 0.65 207.45 <0.0001 ** B2 0.17 1 0.17 53.87 0.0002 ** C2 0.30 1 0.30 94.39 <0.0001 ** 残差 0.022 7 3.152E-003 失拟项 4.242 E-003 3 1.414E-003 0.32 0.8135 − 纯误差 0.018 4 4.455E-003 总和 1.57 16 R2=0.9860 R2Adj=0.9679 CV=10.93% 注:*表示差异显著(P<0.05),**表示差异极显著(P<0.01),−表示差异不显著。 -
[1] 张泓, 李慧超. 我国预制菜肴加工产业发展现状及趋势[J]. 农业工程技术(农产品加工业),2014(7):26−27. [ZHANG H, LI H C. China's prefabricated dishes processing industry development status and trends[J]. Agriculture Engineering Technology(Agricultural Product Processing Industry),2014(7):26−27. ZHANG H, LI H C. China's prefabricated dishes processing industry development status and trends[J]. Agriculture Engineering Technology(Agricultural Product Processing Industry), 2014(7): 26-27.
[2] 张佳敏, 王卫, 白婷, 等. 川菜肉类菜肴工业化研究进展[J]. 成都大学学报(自然科学版),2020,39(4):380−384. [ZHNAG J M, WANG W, BAI T, et al. Research progress in industrialization of meat dishes in sichuan cuisine[J]. Journal of Chengdu University(Natural Science Edition),2020,39(4):380−384. ZHNAG J M, WANG W, BAI T, et al. Research progress in industrialization of meat dishes in sichuan cuisine[J]. Journal of Chengdu University( Natural Science Edition), 2020, 39(4): 380-384.
[3] WANG B, DU X, KONG B H, et al. Effect of ultrasound thawing, vacuum thawing, and microwave thawing on gelling properties of protein from porcine Longissimus dorsi[J]. Ultrasonics Sonochemistry,2020,64:8.
[4] WANG B, KONG B H, LI F F, et al. Changes in the thermal stability and structure of protein from porcine longissimus dorsi induced by different thawing methods[J]. Food Chemistry,2020,316:9.
[5] 张聪, 陈德慰. 油炸食品风味的研究进展[J]. 食品安全质量检测学报,2014,5(10):3085−3091. [ZHANG C, CHEN D W. Advance in flavor study of the deep-fried food[J]. Journal of Food Safety and Quality,2014,5(10):3085−3091. ZHANG C, CHEN D W. Advance in flavor study of the deep-fried food[J]. Journal of Food Safety and Quality, 2014, 5(10): 3085-3091.
[6] 黄本婷, 张佳敏, 王卫, 等. 不同加工工艺对预调理回锅肉的品质影响[J]. 中国调味品,2020,45(3):11−14. [HUANG B T, ZHANG J M, WANG W, et al. Effect of different processing technology on the quality of prepared twice-cooked pork[J]. China Condiment,2020,45(3):11−14. HUANG B T, ZHANG J M, WANG W, et al. Effect of different processing technology on the quality of prepared twice-cooked pork[J]. China Condiment, 2020, 45(3): 11-14.
[7] 江嘉琦, 张旭飞, 吉宏武, 等. 常压油炸与空气油炸对凡纳滨对虾中虾青素含量及抗氧化活性的影响[J]. 食品科学,2022,43(13):33−39. [JIANG J Q, ZHANG X F, JI H W, et al. Effects of deep frying and air frying on astaxanthin content and antioxidant activity of Litopenaeus vannamei[J]. Food Science,2022,43(13):33−39. JIANG J Q, ZHANG X F, JI H W, et al. Effects of deep frying and air frying on astaxanthin content and antioxidant activity of Litopenaeus vannamei[J]. Food Science, 2022, 43(13): 33-39.
[8] FANG M C, HUANG G J, SUNG W C. Mass transfer and texture characteristics of fish skin during deep-fat frying, electrostatic frying, air frying and vacuum frying[J]. LWT-Food Science and Technology,2021,137:8.
[9] AYUSTANINGWARNO F, VAN GINKEL E, VITORINO J, et al. Nutritional and physicochemical quality of vacuum-fried mango chips is affected by ripening stage, frying temperature, and time[J]. Frontiers in Nutrition,2020,7:10. doi: 10.3389/fnut.2020.00010
[10] 邓珊, 唐小闲, 林芳, 等. 真空油炸香菇脆片工艺优化[J]. 食品研究与开发,2021,42(19):86−92. [DENG S, TANG X X, LIN F, et al. Process optimization of vacuum-fried shiitake mushroom chips[J]. Food Research and Development,2021,42(19):86−92. DENG S, TANG X X, LIN F, et al. Process optimization of vacuum-fried shiitake mushroom chips[J]. Food Research and Development, 2021, 42(19): 86-92.
[11] HU J M, ZENG H L, DEN C J, et al. Optimization of vacuum frying condition for producing silver carp surimi chips[J]. Food Science & Nutrition,2019,7(8):2517−26.
[12] 任彬, 李锐, 张伍金. 常压油炸和真空油炸对中国对虾品质的影响[J]. 中国油脂,2022,47(10):149−152. [REN B, LI R, ZHANG W J. Effect of deep frying and vaccum frying on quality of Fenneropenaeus chinensis[J]. China Oils and Fats,2022,47(10):149−152. REN B, LI R, ZHANG W J. Effect of deep frying and vaccum frying on quality of Fenneropenaeus chinensis[J]. China Oils and Fats, 2022, 47(10): 149-152.
[13] 伍婧, 王远亮, 李珂, 等. 基于主成分分析的不同醒发条件下挂面的特征质构[J]. 食品科学,2016,37(21):119−123. [WU J, WANG Y L, LI K, et al. Evaluation of noodles made under different proofing conditions based on principal component analysis[J]. Food Science,2016,37(21):119−123. WU J, WANG Y L, LI K, et al. Evaluation of Noodles Made under Different Proofing Conditions Based on Principal Component Analysis[J]. Food Science, 2016, 37(21): 119-123.
[14] GEWERS F L, FERREIRA G R, DE ARRUDA H F, et al. Principal component analysis: A natural approach to data exploration[J]. Acm Computing Surveys,2021,54(4):34.
[15] 黄婷婷, 白羽嘉, 冯作山, 等. 响应面结合主成分分析优化面片配方[J]. 食品工业科技,2021,42(21):197−204. [HUANG T T, BAI Y J, FENG Z S, et al. Optimization of instant dough slice formula by response surface principal component analysis[J]. Science and Technology of Food Industry,2021,42(21):197−204. HUANG T T, BAI Y J, FENG Z S, et al. Optimization of Instant Dough Slice Formula by Response Surface Principal Component Analysis[J]. Science and Technology of Food Industry, 2021, 42(21): 197-204.
[16] 宋江峰, 刘春泉, 姜晓青, 等. 基于主成分与聚类分析的菜用大豆品质综合评价[J]. 食品科学,2015,36(13):12−17. [SONG J F, LIU C Q, JIANG X Q, et al. Comprehensive evaluation of vegetable soybean quality by principal component analysis and cluster analysis[J]. Food Science,2015,36(13):12−17. SONG J F, LIU C Q, JIANG X Q, et al. Comprehensive Evaluation of Vegetable Soybean Quality by Principal Component Analysis and Cluster Analysis[J]. Food Science, 2015, 36(13): 12-17.
[17] 张丽, 黄彩霞, 孙宝忠, 等. 标准化法和主成分法评估牦牛不同部位分割肉品质[J]. 农业工程学报,2014,30(16):290−295. [ZHANG L, HUANG C X, SUN B Z, et al. Quality evaluation of different cuts of yak meat based on standardization analysis and principal component analysis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2014,30(16):290−295. ZHANG L, HUANG C X, SUN B Z, et al. Quality evaluation of different cuts of yak meat based on standardization analysis and principal component analysis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(16): 290-295.
[18] 黄本婷. 川菜家常菜肴回锅肉工业化加工技术研究[D]. 成都: 成都大学, 2020 HUANG B T. Study on the industrialized processing technology of Sichuan Hui Guo-rou[D]. Chengdu: Chengdu University, 2020.
[19] 邓楷, 黄静, 罗丹, 等. 回锅肉工业化生产参数优化研究[J]. 中国调味品,2019,44(10):63−67,72. [DENG K, HUANG J, LUO D, et al. Study on optimization of industrial production parameters of twice-cooked pork slice[J]. China Condiment,2019,44(10):63−67,72. DENG K, HUANG J, LUO D, et al. Study on optimization of industrial production parameters of twice-cooked pork slice[J]. China Condiment, 2019, 44(10): 63-67, 72.
[20] 中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会. GB 5009.3-2016 食品安全国家标准 食品中水分的测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2016 National Health and Family Planning Commission of the People's Republic of China. GB5009.3-2016 National standard. Food safety determination of moisture in food[S]. Beijing: Standards Press of China, 2016.
[21] 郭强, 张佳敏, 王卫, 等. 预调理清汤牛肉滚揉腌制工艺研究[J]. 食品科技,2021,46(7):122−129. [GUO Q, ZHANG J M, WANG W, et al. Study on the Tumble Kneading process of prepared beef[J]. Food Science and Technology,2021,46(7):122−129. GUO Q, ZHANG J M, WANG W, et al. Study on the Tumble Kneading process of prepared beef[J]. Food Science and Technology, 2021, 46(7): 122-129.
[22] 杨爽, 徐琳, 黄锐函, 等. 不同真空油炸时间对猪肉丝品质的影响[J]. 食品与发酵工业,2023,49(1):8. [YANG S, XU L, HUANG R H, et al. Effect of different vacuum frying time on quality of shredded meat[J]. Food and Fermentation Industries,2023,49(1):8. YANG S, XU L, HUANG R H, et al. Effect of different vacuum frying time on quality of shredded meat[J]. Food and Fermentation Industries, 2023, 49(1): 8.
[23] 蒋旖旋, 龚超, 侯莉莉, 等. 响应面-主成分分析法研制莲房膳食纤维曲奇[J]. 食品研究与开发,2016,37(1):100−106. [JIANG Y X, GONG C, HOU L L, et al. Development of lotus seed pot dietary fiber cookie by response surface methodology and principal component analysis[J]. Food Research and Development,2016,37(1):100−106. JIANG Y X, GONG C, HOU L L, et al. Development of lotus seed pot dietary fiber cookie by response surface methodology and principal component analysis[J]. Food Research and Development, 2016, 37(1): 100-106.
[24] 孟岳成, 宋瑶瑶, 陈杰, 等. 方便米棒的研制及其工艺参数优化[J]. 中国粮油学报,2012,27(2):87−92,117. [MENG Y C, SONG Y Y, CHEN J, et al. Application of statistical process control technology for quality control on determination of total arsenic in feeds[J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association,2012,27(2):87−92,117. MENG Y C, SONG Y Y, CHEN J, et al. Application of statistical process control technology for quality control on determination of total arsenic in feeds[J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2012, 27(2): 87-92, 117.
[25] LALAM S, SANDHU J S, TAKHAR P S, et al. Experimental study on transport mechanisms during deep fat frying of chicken nuggets[J]. LWT-Food Science and Technology,2013,50(1):110−119. doi: 10.1016/j.lwt.2012.06.014
[26] 齐颖. 油炸肉制品加工过程中多环芳烃的形成及控制研究[D]. 天津: 天津科技大学, 2015 QI Y. Study of formation and inhibition of polycyclic aromatic hydrocarbons during the process of frying meat products[D]. Tianjin: Tianjin University of Science and Technology, 2015.
[27] DAI Y, LU Y, WU W, et al. Changes in oxidation, color and texture deteriorations during refrigerated storage of ohmically and water bath-cooked pork meat[J]. Innovative Food Science & Emerging Technologies,2014,26:341−346.
[28] 张亚楠. 不同油炸技术对猪肉制品品质特性影响的研究[D]. 上海: 上海海洋大学, 2018 ZHANG Y N. Effects of different frying processes on the quality of pork products[D]. Shanghai: Shanghai Ocean University, 2018.
[29] BRAVO J, SANJUAN N, RUALES J, et al. Modeling the dehydration of apple slices by deep fat frying[J]. Dry Technology,2009,27(6):782−786. doi: 10.1080/07373930902828187
[30] LARSEN D, QUEK S Y, EYRES L. Evaluating instrumental colour and texture of thermally treated New Zealand king salmon (Oncorhynchus tshawytscha) and their relation to sensory properties[J]. LWT-Food Science Technology,2011,44(8):1814−1820. doi: 10.1016/j.lwt.2011.03.018
[31] 邓雁方, 陈绍军, 钟焱, 等. 基于主成分分析与聚类分析的面条力学品质评价[J]. 食品与发酵工业,2019,45(8):225−231. [DENG Y F, CHEN S J, ZHONG Y, et al. Evaluation of mechanical qualities of noodles based on principal component analysis and cluster analysis[J]. Food and Fermentation Industries,2019,45(8):225−231. DENG Y F, CHEN S J, ZHONG Y, et al. Evaluation of mechanical qualities of noodles based on principal component analysis and cluster analysis[J]. Food and Fermentation Industries, 2019, 45(8): 225-231.
[32] 肖世娣, 王菁, 薛逸轩, 等. 响应面-主成分分析法优化仙人掌发酵酒工艺[J]. 食品工业科技,2019,40(15):113−119,128. [XIAO S D, WANG J, XUE Y X, et al. Optimization of cactus fermented wine process by response surface-principal component analysis[J]. Science and Technology of Food Industry,2019,40(15):113−119,128. XIAO S D, WANG J, XUE Y X, et al. Optimization of cactus fermented wine process by response surface-principal component analysis[J]. Science and Technology of Food Industry, 2019, 40(15): 113-119, 128.
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1. 李利红,兰明珠,洪金明,尹志,杜语芯,白建. Plackett-Burman Design联用Box-Behnken Design优化香菇酱的工艺. 食品工业. 2024(04): 79-86 . 百度学术
2. 曹政,孟凡冰,董玲,张凤菊,刘达玉,李云成. 基于模糊数学评定与响应面法优化预制芽菜扣肉工艺. 粮食与油脂. 2024(05): 108-112 . 百度学术
3. 唐杰,黄倩,李志春,韦兰花,饶川艳. 基于模糊数学评定与响应面法优化预制酸菜扣肉工艺. 食品安全导刊. 2024(20): 90-94+98 . 百度学术
4. 赖铭勇,陈宇涵,薛凌展,黄柳婷,陈度煌,吴妹英,梁鹏. 蒸烤大刺鳅工艺优化及其风味品质. 广东海洋大学学报. 2024(06): 141-150 . 百度学术
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