馬尾藻纖維脆片加工工藝的研究

王維民，蔡 璐，諶素華，丁 偉，陳亞靜

（1.廣東海洋大學食品科技學院，廣東湛江524088；2.旭駿水產（湛江）有限公司，廣東湛江524057）

馬尾藻纖維脆片加工工藝的研究

王維民1，蔡 璐1，諶素華1，丁 偉2，陳亞靜1

（1.廣東海洋大學食品科技學院，廣東湛江524088；2.旭駿水產（湛江）有限公司，廣東湛江524057）

以馬尾藻為原料制備馬尾藻纖維脆片，用模糊綜合評判法感官評價脆片質量，在單因素實驗基礎上，利用神經網絡對脆片制作工藝參數進行優化。溫度選擇為150℃；加熱時間選擇為（9±0.25）min；脆片的厚度選擇為（1.00± 0.02）mm。得到的馬尾藻脆片具有獨特的海藻風味，組織形態良好、酥脆度俱佳，此時的馬尾藻脆片含膳食纖維量約10.29%，脂肪含量在9.51%左右，蛋白質含量為8.49%，水分含量為6.86%。

馬尾藻，脆片，神經網絡，優化

果蔬脆片以自然的色澤，松脆的口感，天然的成分，融合純天然、高營養、低熱量、高纖維、富含維生素和礦物質的優點，以健康食品或綠色食品的形象，引起了人們廣泛的普遍關注[1]。馬尾藻含有豐富的膳食纖維、巖藻聚糖、多酚、礦物質和維生素以及優質的高度不飽和脂肪酸和必需氨基酸[2]，其中巖藻聚糖在醫學方面具有獨特的功效，具有抗氧化[3]、抗腫瘤[4]、調節血糖[5]、降血脂[6]、免疫調節[7]等活性，是陸地植物成分所無法比擬的。目前為了保證脆片貨架期，在降低水分含量之余，脆片加工中往往選擇油炸技術，增加了油炸含量，這不僅使產品油膩，口感差，而且易氧化酸敗。因此近年來展開了以降低脆片含油量為目標的真空油炸技術，研究并控制脆片加工中脂肪的吸收規律，例如江南大學研究的低脂胡蘿卜脆片[8]、含油量低的馬鈴薯脆片[9]等，但是設備投資大，操作復雜。高品質膳食纖維是天然的油脂模擬物，在不添加或少添加脂肪的情況下，依然能很好的保持原有的質構和口感，此外，含有豐富膳食纖維的焙烤食品，由于纖維素的高保水性，可以延緩焙烤食品變味。本研究以富含纖維素的馬尾藻為原料，經粉碎后加入配料，調制成型后在電烤箱中焙烤，通過神經網絡優化焙烤工藝，得到了口感好、低脂肪、低糖、高營養的健康食品，為今后開發馬尾藻資源，實現馬尾藻食品的產業化，提供一定的技術支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

馬尾藻 2012年3月采于湛江市硇洲島，經清洗，晾干，密封儲藏備用；紫蘭花低筋小麥粉 深圳南海糧食工業有限公司；金龍魚食用調和油 廣東省廣州市海之星食品飲料有限公司；海水自然晶鹽廣東省鹽業集團有限公司；惠宜精制白砂糖 廣州市華僑糖廠；以上試劑 均為食用級別、市售。

GZX-9240MBE數顯鼓風干燥箱 上海博迅實業有限公司醫療設備廠；AUW120型電子分析天平 日本島津公司；美的AC25FF-AALR電烤箱 廣州美的微波電器制造有限公司；RT-34連續投料粉碎機 北京維博創機械設備有限公司；YSC-701超微粉碎機 北京燕山正德機械設備有限公司；TCP全自動測色色差儀 北京奧依克點儀器有限公司；TMS-Pro食品物性分析儀 美國FTC公司；Ms-70水分測定儀 A&D公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 工藝流程

1.2.1.1 馬尾藻粉制作 新鮮馬尾藻→清洗→烘干→貯藏→鹵味料浸泡→瀝干→干燥→初級粉碎→分級過篩→超微粉碎→馬尾藻粉。

1.2.1.2 脆片加工

1.2.2 操作要點 馬尾藻前處理：挑選、洗凈，曬干，密封袋中儲存備用。

1.2.2.1 馬尾藻粉制作 用鹵味料腌制馬尾藻，烘干，粉碎，過200目的篩分級，密封備用。其中鹵味料是由桂皮、香葉、大茴、小茴、花椒、冰糖等按一定比例混合后加水熬制而成，具有良好風味。

1.2.2.2 脆片配方 馬尾藻粉25.9%，低筋小麥粉46.5%，植物油9%，食鹽0.77%，全蛋液8%，白砂糖9.82%和泡打粉0.01%。添水量使脆片坯料初始含水量在45%左右為宜。

1.2.2.3 面團調制 稱取馬尾藻粉、面粉，攪拌均勻；稱量好的白砂糖、植物油、蛋液和食鹽預先攪拌均勻，分批次加入到馬尾藻粉和面粉中，調制面團。

1.2.2.4 輥軋成型 將面團搟成0.5～1.5mm厚的薄片（取5片摞在一起用游標卡尺測量總厚度，計算其平均厚度），用模具沖印成型。

1.2.2.5 烘烤 溫度為100～225℃（100、125、150、175、200、225℃），時間為6～15min。

1.2.3 單因素實驗 分別以馬尾藻脆片焙烤溫度、時間、脆片厚度為單因素進行實驗，研究焙烤條件對脆片感官評分的影響。

按1.2.1.2進行加工，制得1mm厚的脆片，分別在125、150、175、200、225℃條件下焙烤9min，并對脆片的感官品質進行評價。

按1.2.1.2進行加工，制得1mm厚的脆片，將脆片放置在150℃烤箱中進行加熱干燥，每60s測量一次加熱工程中的水分變化，按式（1）計算加熱失水率：

根據每60s的失水率制作失水率變化曲線來選擇加熱時間。

按1.2.1.2進行加工，制備成不同厚度的脆片（0.3、0.6、0.9、1.2、1.5、1.8mm），在125℃烘烤9min，并對脆片的感官品質進行評價。

1.2.4 響應面優化實驗 在以上單因素實驗基礎上，采用神經網絡分析[10]，以脆片的綜合感官評分為品質的評價標準，確定馬尾藻脆片的最佳烘烤工藝。因素水平表見表1。

表1 焙烤工藝響應面實驗因素和水平編碼表Table.1 Factors and the levels of response surface analysis experiment of baking technology

1.2.5 脆片品質檢測方法

1.2.5.1 質構特性指數 本研究采用物性分析儀（TMS-Pro）進行產品物性綜合指標的測定，檢測速度=120.00mm/min，起始力=0.2N，目標運行位移= 4.00mm，破裂百分比=50.00%。

為綜合說明加熱條件對脆片質構特性的影響，引入質構特性指數（T）這一概念，硬度越小，脆性越大，脆片的質構特性指數越大，計算式（2）[11]如下：

式中：H為硬度（N），S為破裂距離（mm），W為脆裂用功（mJ），K為脆性斜率（N/s）。

1.2.5.2 模糊評判方法 選擇20位品評員組成評定小組，對樣品的外觀形態、氣味、滋味和質地進行評定。評分的結果采用模糊數學綜合評分法進行計算。評分標準如表2所示。

表2 馬尾藻脆片感官評分標準Table.1 Sense estimate standard of crisp chips with Sargassum

被評定的脆片質量域為U，因素集U=[形態（u1）+氣味（u2）+口感與滋味（u3）+質地（u4）]，評定集為V，V＝[很好（V1），較好（V2），可接受（V3），不可接受（V4）]。權重集為X=[0.15，0.20，0.45，0.20]，即產品質量特性形態占15%，氣味20%，口感與滋味45%，質地20%，合計100%。評語集V={Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ}，第i個因素的評價為Ri={ri1，ri2，…，rin}，Ri為U的模糊子集，rin表示從因素i到該因素評判結果Vj的隸屬度，以此類推可知其余因素的R集。在求出R和X后進行模糊變換：Y=X·R={y1，y2，y3，y4}，將等級區間分值的平均數組成分數矩陣，取80～100分為V1級，71～79為V2級，60～70為V3級，50～59 V4級，則S={90，75，65，54.5}，算出各個產品最終得分W：W=Y·S。

1.2.6 產品理化及衛生指標 水分、灰分、脂肪、蛋白質、膳食纖維含量的測定按照GB/T 5009（3、4、5、6）-2010和GB/T 224-2008執行；微生物指標檢驗：菌落總數、大腸菌群、霉菌及致病菌，分別按GB 4789.2-2010、GB 4789.3-2010、GB 4789.15-2010、GB 4789（4、5、10、11）-2010進行檢測。

1.2.7 數據統計分析 采用JMP 7.0數據處理軟件中的神經網絡平臺。

2 結果與分析

2.1 單因素實驗結果

2.1.1 馬尾藻脆片焙烤溫度的選擇 加熱時間一定的情況下，加熱的溫度低，成熟較慢，淀粉的糊化不充分，溫度過高時，糊化的速度較快，在焙烤過程中應發生的一系列促使焙烤食品風味形成的化學反應來不及發生，對產品的風味影響較大。故適宜的溫度范圍為：125～175℃。

圖1 焙烤溫度對感官品質的影響Fig.1 Effect of baking temperature on the sensory quality

2.1.2 馬尾藻脆片焙烤時間的選擇 脆片加熱過程中的失水率變化曲線見圖2。

圖2 150℃條件下馬尾藻脆片加熱失水率曲線Fig.2 The dehydration rate of crisp chips under 150℃

從圖2可知，脆片在0～120s內蒸發較快，在60s失水率為24.56%，在120s失水率為10.29%，180s時失水率為3.56%，在750s后失水率變化趨于平緩。說明隨著干燥時間的增加，脆片配料中的游離水迅速蒸發，水分含量逐漸減少，當達到干燥終點時，延長干燥時間，水分蒸發量變化較小，故時間選擇范圍為6～12min。

2.1.3 馬尾藻脆片的厚度選擇 馬尾藻脆片的厚度不同，對產品的品質有很大的影響，結果見圖3。

圖3 馬尾藻脆片的厚度對感官品質的影響Fig.3 Effect of sargassum slice thickness on the sensory quality

當脆片厚度小時，坯料內部的水分擴散速度比厚度大的坯料快，但是厚度過小，在加熱溫度和時間一定的情況下，可能會出現燒焦等現象。所以需要選擇合適的厚度來加工脆片。由圖3可知，脆片厚度在0.6～1.5mm之間的時候，其品質較高，評分在85分以上，在0.9mm時，脆片的評分最高。

2.2 神經網絡優化脆片焙烤參數

2.2.1 神經網絡輸入數據的采集 根據脆片的加熱特性曲線及烘烤的單因素實驗結果，確定將烘烤時間、加熱的溫度和脆片厚度作為觀測因素，采用Box-Behnken設計方法確立一個適合本研究的神經網絡優化方案，根據設計的實驗安排進行加工，對得到的產品品質進行檢測，因素水平見編碼表1，實驗設計與結果見表3。

表3 實驗設計及結果表Table.3 Experiment design and results

2.2.2 神經網絡模型的建立 選擇“K折疊”交叉驗證法擬合變量的神經網絡模型。經訓練后選擇3×7×2結果的單層神經網絡（圖4）。即輸入三個神經元，分別代表時間（X1）、溫度（X2）、厚度（X3）；如圖4所示，7個隱藏神經元；2個輸出神經元，各代表質構指數（Y1）和感官評分（Y2）。7個隱藏節點，過擬合罰項0.001，歷程數16，最大迭代數50，收斂準則0.00001，交叉驗證組數K為7。執行擬合迭代過程，決定系數R2分別為0.9995、0.9983，說明該結構的三層神經網絡模型能較好地預測能力脆片的品質。

圖4 神經網絡結構圖Fig.4 Structure of artificial neural network

2.2.3 神經網絡模型的優化與分析 加熱時間（X1）、加熱溫度（X2）和脆片的厚度（X3）對脆片的質構指數和感官品質的影響，可利用JMP軟件中的曲面刻畫器作三維圖來進行說明。

由圖5（a）可知，等高線為橢圓，說明時間和溫度交互作用明顯。當溫度適中時，隨著時間的延長，脆片的感官評分先增大后減小，這是由于在加熱的傳遞過程中，脆片表面水分揮發、淀粉糊化的同時還將溫度帶到脆片內部，使得內部也發生同樣的反應，同時伴隨著一些風味物質伴隨著產生，也只有當時間充足的時候脆片才成熟，風味美好。當溫度過高時，感官評分較低，是由于脆片表面的水分快速揮發形成一層密閉的結構，內部水分擴散受阻，可能會出現表面燒焦但是內部水分還未擴散出去，影響脆片的品質。溫度較低的時候，淀粉糊化需要時間較長，溫度高的時候需要時間短，同時伴隨的其他風味形成。由圖5（b）可知，厚度和溫度交互作用明顯。當溫度較低時，隨厚度的增加，感官評分先升高后降低，當溫度較高時，隨著厚度的增加，感官評分逐漸升高。當溫度適中時（120～150℃左右），脆片厚度在1.0mm時，感官評分取得最大值。這是由于厚度不同對坯料的傳熱產生了影響。由圖5（c）可見，脆片厚度和焙烤時間的曲面都較陡，表明兩者對脆片感官評分的影響都是顯著的，且等高線沿厚度軸向較時間軸向密集，說明脆片厚度對脆片的感官評分影響比焙烤時間大。

圖5 脆片厚度、焙烤溫度和時間的交互作用對脆片感官品質的影響Fig.5 Interaction effect of temperature and time on sensory index

由圖6所示，加熱時間、溫度和脆片厚度對產品的質構均有影響。加熱時間、溫度和脆片厚度的二次項對產品的質構影響比較明顯。在圖6（a）中，當溫度低，時間短時，水分和油分擴散較緩慢，干燥的速率較低，產品的水分未全部擴散出去，油脂脆片內部擴散比較緩慢，酥脆結構也沒有完全形成，此時產品的含水量高，酥脆度低，產品的質構指數就比較低，隨著時間的延長，質構指數在上升，之后略有下降，這是由于含水量下降，含油量升高，脆片的粘彈性便降低，脆性在升高，但是其硬度也在上升，繼續加熱，含水量繼續下降，產品內部形成了疏松的微孔結構，使得產品酥性提高。

由圖6（b～c）可知，隨著厚度的增大，脆片的質構特性指數先增大后減小，這是由于熱源使濕物料表面的水分汽化并擴散出去，內部水分依靠水分梯度差擴散出來，內部水分在厚度較小的情況下很快就擴散出去，物料的水分含量很快降低，繼續加熱的話就會出現不同程度的燒焦現象。但是厚度過大的情況下如果溫度也比較低，那么脆片表面的水分擴散出去之后，內部的也依靠水分梯度和溫度梯度繼續擴散出來，若要形成的脆片結構比較均勻，質構指數比較好，則需要的時間比較長。隨著溫度的升高，質構特性指數會有所上升，但是溫度過高，坯料的表層很快就結塊，阻礙內部水分向外擴散，這樣的產品質構比較差。

通過JMP軟件神經網絡預測刻畫器分析，可以得到，焙烤時間為8.76min、焙烤溫度150.31℃、脆片厚度為0.98mm時，感官評分最高為92.46，質構指數值為9.75。馬尾藻脆片的質構指數與感官評價在此加工條件下變化趨勢一致，考慮到實際的加工條件，所以加熱時間選擇在（9±0.25）min，溫度選擇在150℃；脆片的厚度選擇在（1.00±0.02）mm。

圖6 脆片厚度、焙烤時間和溫度的交互作用對脆片質構指數的影響Fig.6 Interaction effect of time，temperature and thickness on texture properties

2.3 神經網絡模型的驗證

為了驗證建立的神經網絡模型是否符合實際情況，選取3組新的因素水平組合數據測試該神經網絡模型。以3組實驗數據為驗證輸入，利用建立好的神經網絡模型對結果進行預測，然后與實驗結果進行比較和檢驗，以檢驗人工神經網絡預測的準確性和穩定性，結果見表4。

表4 神經網絡模型的預測值與實驗值的比較Table.4 Comparison of predicted values and experimental values of artificial neural network

從表4可知，建立的神經網絡模型具有較好的預測能力，能較為準確地預測感官品質，預測值與實驗值的相對誤差較小，因此可利用該神經網絡對脆片焙烤工藝進行預測分析。

2.4 產品理化及衛生指標

參考GB/T 23787-2009非油炸水果、蔬菜脆片標準，參考GB 5009.56-2003糕點衛生標準標準，按照最佳配方生產的脆片進行檢驗，脆片理化指標和衛生指標見表5。

表5 脆片理化指標和衛生指標Table.5 Standard of physics and chemistry and hygiene with crisp chips

由表5可知，本產品水分含量為6.86%，比GB/T 23787-2009規定的水分含量高，是由于本產品的膳食纖維含量比較高，其微小多孔的結構，形成了豐富的導管，能夠強有力的穩定水分，所以馬尾藻膳食纖維脆片的含水量比一般果蔬脆片的含水量高[12]。除此之外，纖維素還可以作為脂肪模擬物，可以模擬脂肪口感、粘度和組織狀態等物理特性，可以減少食品工業中脂肪的添加量[13]。本配方和加工工藝生產的脆片，其膳食纖維和蛋白質的含量比普通脆片的含量高，脂肪的含量比普通的脆片的低[14]，具有較高的營養價值。

3 結論

利用Box-Behnken設計方法，以脆片的質構指數和感官評分為標準，借助JMP軟件的神經網絡平臺，建立了馬尾藻脆片加工的神經網絡模型。加熱溫度為150℃，加熱（9±0.25）min，控制脆片的厚度（1.00± 0.02）mm，得到的馬尾藻脆片具有獨特的海藻風味，組織形態、酥脆度，此時的馬尾藻脆片含膳食纖維量約10.29%，蛋白質含量在8.49%，脂肪含量在9.51%左右，脆片的含水量在6.86%。

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Study on the technology of Sargassum crisp chips

WANG Wei-min1，CAI Lu1，CHEN Su-hua1，DING Wei2，CHEN Ya-jing1
（1.College of Food Science and Technology，Guangdong Ocean University，Zhanjiang 524088，China；2.Xujun Aquatic Products Limited Company，Zhanjiang 524057，China）

The optimum processing technology and suitable formula of crisp chips using Sargassum siliquastrum were studied.Fuzzy comprehensive evaluation was used to judge the quality of crisp chips.On the basis of single-factor experiments and analsis，the process parameters were optimized by neural network.Temperature was select to 150℃，the heating time was selected to（9±0.25）min，the thickness of the chips was（1.00± 0.02）mm.The chips had a unique seaweed flavor the morphology，crisp degree，and the Sargassum chips with dietary fiber was about 10.29%，fat content of about 9.51%，protein content of 8.49%，the initial moisture content of 6.86%.

Sargassum siliquastrum；crisp chips；Neural network；optimizing

TS201.1

B

1002-0306（2014）04-0228-06

2013－06－24

王維民（1958-），男，本科，教授，研究方向：食品加工與貯藏。

廣東省科技計劃項目（2011B20310010）。