【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水产品加工与贮藏
,具体涉及贮藏大菱鲆鲜度的快速评价方法,尤其是0-25 °C下贮藏大菱鲆鲜度的快速预测方法。
技术介绍
随着人们对水产品安全性、保藏性和货架期等要求的不断提高,如何有效监控和保障食品品质、安全和新鲜度成为关注的热点。水产品质量安全保障逐渐由传统的终端检测转变为从生产到消费整个过程的关键参数的监测、控制和记录等预防性措施,对减少供应链中由腐败导致的鲜度损失至关重要。其中温度极大地影响水产鲜品和轻微加工品中的腐败菌种群及其活动速率,是良好操作规范下影响鲜鱼货架期的决定性因素,温度时间积分仪可有效长时记录食品整个过程的温度-时间履历,货架期预测模型对评估温度等关键参数对产品品质的影响是一种非常有用的工具。近年来,用于表述影响食品的关键参数与剩余货架期关系的多种动力学模型被开发,如阿尔纽斯模型、平方根模型、指数模型等,但每种模型都具有不同的适用对象和范围,即使产品经历相同的履历,也没有一种模型能够覆盖所有类型的食品,因此需要针对产品自身特点和腐败现象,从统计学角度采集大量数据和建立数学模型,并对其性能和适用性进行评价,才能保证所开发模型具有代表性和实用性。水产品内在和外在因素的差异,导致产品有其自身特有的腐败菌群、腐败范围和腐败特征等,特别对新产品或改进型产品的腐败菌和腐败范围往往还未知晓,进行相关研究可为理解腐败现象和构建可靠的货架期预测模型提供基础。同时需要在温度与感官、生化和微生物变化 间建立关联,探究温度与货架期间的相关性。温度对货架期的影响常用腐败速率(Rate of Spoilage,RS),即货架期的倒数进行测 ...
【技术保护点】
一种快速预测大菱鲆鲜度的方法,其特征在于,温度为T时的剩余货架期预测模式如方程式(1)所示:RSLT=SLatTref-Σi=1n[STTn×RRSTn][1-1Tmin×T]2---(1)方程式(1)中RSLT为温度=T时的剩余货架期,单位为天,STTn为温度Tn下的已经贮藏的时间,单位为天;T为温度,为温度Tn下的相对腐败速率RRS预测值,SL?at?Tref为参考温度Tref下的货架期,Tmin为理论最小温度;方程式(1)中的相对腐败速率RRS模型计算模式如方程式(2),是参考温度时货架期除以温度为T℃时的货架期;平方根相对腐败速率模型计算方式为:Tref为设定的参考温度。FDA00002984314700013.jpg,FDA00002984314700012.jpg
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:郭全友,姜朝军,江航,张淑平,
申请(专利权)人:中国水产科学研究院东海水产研究所,
类型:发明
国别省市:
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