電子鼻在冷卻肉貨架期預測模型中的應用

肖 虹，謝 晶，佟 懿

（上海海洋大學食品學院，上海201306）

電子鼻在冷卻肉貨架期預測模型中的應用

肖 虹，謝 晶*，佟 懿

（上海海洋大學食品學院，上海201306）

冷卻肉，電子鼻，貨架期，主成分分析，動力學模型

肉類食品是人們日常生活中必不可少的食品，冷卻肉［1］以其新鮮、肉嫩、味美、營養、衛生的優點受到消費者的青睞。在貯藏、流通等過程中，由于酶、微生物和外界環境等的作用，會引起冷卻肉的腐敗變質，產生不良風味，致使品質下降，貨架期縮短［2-3］。氣味是消費者評價冷卻肉品質及其接受程度最重要的品質特征之一［4］。人工鑒別氣味受主觀因素影響大，而將客觀、準確、快捷的電子鼻技術應用于冷卻肉的貨架期預測中，將使感官鑒別更加客觀化、數量化，為氣味和品質等的鑒定提供參考數據。該技術在近年已被應用于水產品［5］新鮮度，蘋果［6］、牛奶［7］貨架期等的研究中，在豬肉新鮮度及其品質的檢測中也有所應用，柴春祥等人［3］用電子鼻技術檢測了豬肉在不同實驗條件下（5、15、25℃）揮發性成分的變化，考察了保存溫度和時間對豬肉揮發性成分的影響。Hansen等人［8］將生鮮豬肉制成豬肉糜糕，采用感官評定、電子鼻和GC-MS方法，用多變量分析來預測生鮮食品的終點品質。本文利用傳感器型電子鼻技術對不同貯藏溫度下經不同貯藏時間的豬肉樣品進行氣味分析，并結合菌落總數、揮發性鹽基氮值（TVBN）等理化指標的變化，建立豬肉氣味、理化指標隨貯藏溫度和時間變化的動力學模型，預測豬肉貨架期，從而為監測和控制流通中冷卻肉品質提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

豬后腿瘦肉 從臨港新城集貿市場購買新鮮豬肉并用冰桶運回，材料預處理：將豬肉分割后在冰水中清洗，并在干凈的冰上瀝干，后裝入已滅菌的培養皿中，貯藏在273、280、283、293K的條件下，用于菌落總數、揮發性鹽基氮（TVBN）的測定以及電子鼻分析。

電子鼻系統 Alpha FOX4000，法國；自動凱氏定氮儀 FOSS KEJET 2300，瑞士；三星 BCD-191GNS（E）冰箱，超凈工作臺，恒溫培養箱，理化干燥箱，高壓蒸汽滅菌鍋，數顯示恒溫水浴鍋。

1.2 實驗方法

在實驗過程中，每天取樣進行氣味分析，菌落總數和揮發性鹽基氮值指標的測定，其中貯藏在280、283、293K條件下的樣品，每天進行兩次電子鼻分析。樣品各指標的詳細分析時間見表1。

表1 豬肉各指標分析時間

1.2.1 氣味指紋分析

1.2.1.1 電子鼻系統 由18根金屬氧化物傳感器（MOS）陣列、頂空自動進樣裝置（HS100）和數據處理等部分組成。

1.2.1.2 樣品準備 稱取2g攪碎的豬肉裝入10mL小瓶內，加蓋密封，每個樣品制備重復6次。

1.2.1.3 電子鼻檢測的分析參數 如表2所示。

表2 樣品分析參數

1.2.1.4 電子鼻數據處理 利用電子鼻系統自帶的Alphasoft11.0統計分析軟件對采集的豬肉樣品的數據信息進行多變量統計分析，包括：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）與貨架期（Shelflife，SL）分析。通過統計學分析，可以獲得豬肉貯藏于不同溫度下氣味隨時間變化的相關信息。

1.2.2 菌落總數的測定 按GB-T4789.2-2003［9］進行操作。

1.2.3 揮發性鹽基氮（TVBN）的測定 利用自動定氮儀測定，參考鄧輝萍［10］的方法并略有修改。

1.3 豬肉貨架期預測模型

1.3.1 Arrhenius方程 在273、277、283、293K貯藏條件下可分別得到豬肉的TVBN值、菌落總數值。利用得到的數據做圖，確定反應級數，計算反應常數，得到該反應的Arrhenius方程［11］：

式中：k0：指前因子（又稱頻率因子）；EA：活化能，J/mol或cal/mol；T：絕對溫度，K；R：氣體常數，8.3144J/（mol·K）；k0和EA都是與反應系統物質本性有關的經驗常數。

活化能EA的數值可利用Arrhenius公式求出：

式中：k1、k2對應T1、T2溫度下的反應速率常數，T1、T2：熱力學溫度，K。

1.3.2 Q10模型 Arrhenius關系式的主要價值在于：可以在高溫（低1/T）下收集數據，然后利用外推法獲得其它貯藏溫度下的貨架壽命，由式（2）求得EA，從而獲得Q10模型［12］：

式中：Q10：溫差10K時品質降低速度的比值［13］；θs：貨架壽命，h。

1.3.3 豬肉貨架期預測模型的建立 本實驗根據Arrhenius方程對活化能EA和Q10的計算并對照電子鼻Alphasoft11.0軟件求得的豬肉在不同貯藏溫度下氣味變化的SL分析值，獲得豬肉在不同溫度段內273～283、283～293K的Q10貨架期預測模型［13］，從而預測豬肉在該兩個溫度段內不同貯藏溫度點的貨架期（h）：

由式（3）可推導為：

豬肉貨架期預測模型：

式中：T0：已知的較大貯藏溫度點；T：所要求貨架壽命的溫度點；θs：貨架壽命，h；T0＞T。式（5）是根據式（4）變換而來，以計算貨架期。

1.4 數據分析

利用Excel 2007對豬肉理化指標進行分析以及對動力學模型參數計算，并利用電子鼻Alphasoft11.0軟件對不同貯藏溫度下豬肉氣味隨時間變化進行PCA與SL分析。

表3 不同貯藏溫度下豬肉菌落總數、TVBN的變化

2 結果與討論

2.1 豬肉在不同貯藏溫度下新鮮度指標限值的確定

由表3可知，貯藏在不同溫度下的豬肉隨著貯藏時間的延長，其TVBN值與菌落總數值均呈現上升的趨勢；可見，兩個指標的變化有著相同的變化趨勢。豬肉的新鮮度可分為一級鮮度、二級鮮度和變質肉三個等級［14］。豬肉在280K條件下貯藏104h后，其TVBN值相對于初始值增加了5.38倍，超過二級鮮度的標準。貯藏在283K條件下的豬肉，貯藏了80h后，其菌落總數由原來的2.4E+02 cfu·mg-1增長到了6.1E+07 cfu·mg-1，超過了豬肉二級鮮度的標準，同時TVBN值也超過了二級鮮度的標準。因此，將TVBN和菌落總數二級鮮度極限值對應的時間作為豬肉貨架壽命終點時間。

經過回歸擬合（見表3），豬肉在不同貯藏溫度下的TVBN值與菌落總數值變化均符合一級化學反應動力學模型規律（R2＞0.9）。

2.2 豬肉的電子鼻PCA分析

PCA分析是一種多變量統計分析方法，可以對多維矩陣數列進行降維處理，在PCA分析圖上顯示主要的二維圖，即用較少的變量來分析豬肉貯藏于不同溫度下揮發性氣味隨時間變化的相關性［15］。

由圖1可以看出，豬肉的揮發性氣味隨著貯藏時間的延長而發生改變，貯藏于283、293K溫度條件下的豬肉的PCA圖是不同的。283K下第一主成分（PC1）的貢獻率達93.85%，PC1與PC2累積貢獻率達99.168%，貢獻率越大，說明主成分可以將原始高維矩陣數據的信息較好地反映出來。由圖1a發現，樣品貯藏的前68h，隨著貯藏時間的增加，樣品沿PC1軸向右，沿PC2軸先向上、后向下分布，由于樣品本身品質變化不大，電子鼻檢測時數據分布比較集中，所以在PCA分析圖中的圖譜分布比較集中。而貯藏了80h后，樣品沿PC1軸向左、沿PC2軸向上分布，且在PCA圖上的分布發生明顯變化；圖譜在橫坐標上的距離越大，說明樣品間氣味差異越大。通過分析表3中的TVBN值和菌落總數發現，樣品在貯藏了80h后，其品質發生明顯改變，超過了二級鮮度標準。可以得出，樣品氣味的變化與品質理化指標的變化是同步的，這在PCA圖上可以得到很好的顯現。貯藏于293K下的PCA圖中PC1貢獻率達到了93.003%，PC1與PC2貢獻率之和達到了99.105%。隨著貯藏時間的增加，樣品沿PC1軸向左，沿PC2軸先向上，后向下分布。32h是一個突變點，分析表3可知，此時樣品品質發生較大的變化，下降到二級鮮度標準，與PCA圖的分析結果也有很好的對應性。通過電子鼻的PCA分析可得，電子鼻能對在283K與293K溫度條件下貯藏不同時間的豬肉氣味進行很好的區分。

2.3 豬肉的電子鼻Shelflife分析

Alphasoft統計分析軟件有Shelflife分析功能，可根據不同貯藏溫度下豬肉的氣味變化進行貨架期分析，即以PCA分析為基礎，將貯藏于不同溫度下樣品氣味隨時間變化的傳感器響應值的重心差距作為縱坐標，以時間作為橫坐標，來表示貯藏過程中樣品氣味的變化。通常以初始測定的樣品氣味強度的重心值作為原點，隨著貯藏時間的延長，若氣味強度減弱，則樣品分析值為負，曲線呈現下降趨勢；反之則為正值，曲線呈現上升趨勢［16］。

通過對豬肉氣味變化的SL分析，由圖2可以看出，貯藏于283、293K溫度條件下的豬肉的氣味變化較大，且兩條曲線呈現上升趨勢，即傳感器對豬肉氣味變化的感應呈增強的趨勢。80h和32h分別是貯藏在283K和293K溫度下豬肉氣味變化的突變點，可以很好地解釋在對豬肉的氣味進行PCA分析過程中283K和293K溫度下氣味主成分方向分別在80h和32h發生改變的原因。通過分析表3發現，在293K下的豬肉貯藏32h時，其TVBN與菌落總數將達到二級鮮度極限值。豬肉在283K溫度下貯藏了80h后，其品質發生明顯的改變，TVBN值和菌落總數超過了二級鮮度標準。SL分析也說明電子鼻分析豬肉氣味的變化，與理化品質指標變化有較好的對應關系。

表4 豬肉在兩個溫度段上活化能EA和Q10的計算值

圖2 貯藏于283、293K下豬肉的Shelflife分析圖

2.4 豬肉的貨架期預測模型及驗證

通過三個溫度點分別為273、283、293K，與其對應的反應速率常數k，獲得1/T對lnk的回歸擬合方程，并根據式（2），求得EA1和EA2。由此，運用式（3）可獲得273～283、283～293K兩個溫度段的Q10值，具體結果見表4。

由表4發現，在兩個溫度段下，TVBN值所對應的Q10和EA值與菌落總數所對應的Q10和EA值是不同的。通過lnk回歸擬合方程的相關性系數，以確定最終的Q10值與EA值。由表4得到TVBN的lnk回歸擬合方程的相關性系數較之菌落總數lnk回歸擬合方程的相關性系數有著更好的擬合效果，因此，選擇TVBN在不同溫度段下的Q10值與EA值。

通過電子鼻獲得的豬肉貯藏在283K下氣味變化的SL分析結果，得到在此溫度下貨架期分析值為80h，即將豬肉在283K貯藏過程中氣味變化的貨架期終點確定為80h。由此將貯藏于283K下獲得理化品質指標的Q10值與氣味變化的貨架期SL分析值代入公式（5），即可獲得豬肉在273～283K低溫度段下任一點溫度T下貨架期預測模型：

通過該模型計算出冷卻肉在280K條件下貨架壽命為109.336h；按照 NY/T632-2002，冷卻肉的TVBN值在15～25mg/100g范圍內為二級鮮度，由表3可知，貯藏在280K溫度下的冷卻肉實際貨架壽命為104h；相對誤差為5.13%。

同理，在高溫度段283～293K內任何一點溫度T下貨架期預測模型：

通過該模型計算出冷卻肉在283K條件下貨架壽命為79.072h；從表3的TVBN值可知其實際貨架壽命為80h；相對誤差為1.16%。

由此可看出，所得貨架期預測模型能較好地預測冷卻肉在不同溫度段的貨架壽命，且高溫段的預測精度要優于低溫段，該模型為監控和預測其品質變化提供了一定的理論依據。

3 結論

［1］NY/T632-2002，冷卻豬肉中華人民共和國農業行業標準［S］.

［2］肖虹，謝晶.不同貯藏溫度下冷卻肉品質變化的實驗研究［J］.制冷學報，2009，30（3）：40-45.

［3］柴春祥，杜利農，范建偉，等.電子鼻檢測豬肉新鮮度的研究［J］.食品科學，2008，29（9）：444-447.

［4］Soncin S，Chiesa L M，Cantoni C，et al.Preliminary study of the volatile fraction in the raw meat of pork，duck and goose［J］. Journal of Food Composition and Analysis，2007（20）：436-439.

［5］張軍，李小昱，王為，等.電子鼻檢測鰱魚新鮮度的實驗參數優化［J］.農業機械學報，2009，40（4）：129-132.

［6］張曉華，張東星，劉遠方，等.電子鼻對蘋果貨架期質量的評價［J］.食品發酵與工業，2007，33（6）：20-23.

［7］Labreche S，Bazzo S，Cade S，et al.Shelf life determination by electronic nose：application to milk［J］.Sensors and Actuators B，2005，106：199-206.

［8］Hansen T，Petersen M A，Byrne D V.Sensory based quality control utilizing an electronic nose and GC-MS analyses to predict end-product quality from raw materials［J］.Meat Science，2005，69：621-634.

［9］GB/T 4789.2—2003.食品中細菌總數的測定方法［S］.

［10］鄧輝萍，林凱，張紅宇，等.肉類中的揮發性鹽基氮的自動定氮儀快速測定法［J］.職業與健康，2005，21（6）：838-839.

［11］Ratkowsky D A，Olley J，McMeekin T A，et al.Relationship between temperature and growth rate of bacterial cultures［J］.J Bacteriol，1982，149：1-5.

［12］Theodore P Labuza，Mary K Schmidl.Acclelerated Shelf-Life Testing of Foods［J］.Food Technology，1985（9）：57-64.

［13］Theodore P Labuza.Application of Chemical Kinetics to Deterioration of Foods［J］.Journal of Chemical Education，1984，61（4）：348-357.

［14］南慶賢.肉類工業手冊［M］.北京：中國輕工業出版社，2003.

［15］韓麗，趙勇，朱麗敏，等.不同保藏方式南美白對蝦的電子鼻分析［J］.食品工業科技，2008，29（11）：240-243.

［16］張曉敏，朱麗敏，張捷，等.采用電子鼻評價肉制品中的香精質量［J］.農業工程學報，2008，24（9）：175-178.

Application of electric nose in shelf life predictive modeling of chilled pork

XIAO Hong，XIE Jing*，TONG Yi
（College of Food Science&Technology，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China）

chilled pork；electric nose；shelf life；principal compounds analysis；kinetic model

TS251.1

A

1002-0306（2010）12-0065-05

2009-09-07 *通訊聯系人

肖虹（1985-），女，碩士研究生，研究方向：食品保鮮。

國家863重點項目（2008AA100804）；“十一五”國家科技支撐計劃課題-世博科技專項（2009BAK43B17）；上海市教育委員會重點學科建設項目資助（J50704）。