基于動態密度法對面團發酵的優化

,,

(1.江蘇省食品先進制造裝備技術重點實驗室江南大學機械院,江蘇無錫 214063；2.內蒙古農業大學農學院，內蒙古呼和浩特 010018)

隨著經濟的發展,生活節奏的加快,人們的飲食習慣也在慢慢變化,面包源于西方國家,具有悠久的歷史,它具有營養豐富、易消化吸收、食用方便、品種多、風味佳等特點,因此面包越來越受到中國人的喜愛,它在慢慢走向中國人的餐桌[1]。面團發酵是面包制作中的一個重要環節,發酵程度的好壞直接影響面包的品質。對于面團發酵的檢測:肖冬光等人運用排水法[2]和壓力法[3]檢測面團在發酵過程中的產氣量;H. M. ELMEHDI等人研究了超聲波測試面團在發酵過程中密度的變化[4]。對于一般的面包制作,面包的生產周期一般較長,如標準的直接發酵法,從面團開始攪拌到面包出爐,共需約5h,這其中發酵時間幾乎占總時間的一半,而且面包面團發酵程度的控制基本完全依靠面包師的經驗與判斷[5]。這樣不僅浪費時間,生產率低,耗費人力和物力,對于面包的品質也無法保證。所以對于面包面團發酵進行定量研究是十分有必要的。

響應面分析法(response surface methodology,RSM)是一種尋找多因素系統中最佳條件的數學統計方法[6]。本文基于動態密度法[6-8]監測面團發酵過程中的密度變化,在先期的單因素實驗基礎上[1],基于動態密度法監測面團發酵過程中的密度變化,通過二次正交旋轉實驗[7]設計,利用SAS統計分析軟件對主要影響因素進行了響應面分析,建立發酵時間工藝數學模型,確定最適宜的發酵工藝條件,以期在最短的時間內做到最好的發酵程度,為面團發酵研究和面包的大批量生產提供基礎數據和理論參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

金像面粉(蛋白質含量是13.6%,灰分0.38%,水分11.8%)、鹽、金裝安琪耐高糖酵母、細砂糖、奶粉、無鹽奶油、小方格紙 購于無錫歐尚超市。

KA-1000攪拌機 深圳市瑞豐電器有限公司;FX-10A發酵箱 廣東恒聯食品機械有限公司;ARB120電子計量器 上海志榮公司;丙烯酸塑料平板2個(厚度4mm以上);尼康coolpix p6000數碼相機 尼康公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 實驗步驟 準確稱量面粉200g,鹽2g,酵母和水按各個實驗水平稱取,將稱量好的實驗材料放入攪拌機內攪拌,慢速(33r/min)攪拌2min,快速(120r/min)攪拌12min,取出攪拌好的面團。將方格紙固定于底層塑料板之上,從面團中準確稱量8g面團放在方格紙之上,用另一塊塑料板蓋上,在兩板的周邊放置等厚度的窄塑料薄板,然后用緊固螺絲將兩板緊緊壓平,將整個實驗裝置置于發酵箱中,設定發酵箱溫度、濕度,每隔3min對面團進行拍照1次,2.5h后取出實驗裝置和相機,關閉發酵箱[1]。計算密度,得到發酵時間。

普通面包制作一般要求面團發酵到初始面團體積的2.5倍,則面團的密度即為初始的1/2.5,將計算好的實驗數據進行比對,記錄面團密度值變為初始值的1/2.5時所用的時間。

面團面積A(cm2)使用Image-pro plus 6得到后,動態密度D(g/cm3)計算公式為:

式(1)

1.2.2 實驗方案 根據前期的初步實驗研究,確定了酵母含量、面團中水含量、發酵溫度作為影響面團發酵時間的主要因素,以酵母含量(X1)、面團中水含量(X2)、發酵溫度(X3)為自變量,以面團密度值變為起始值的1/2.5所需時間為響應值。采用三因素二次正交旋轉實驗設計實驗方案[9-10],實驗因素水平編碼表如表1所示,得到面團發酵到指定程度的時間的數學模型,確定最優參數組合。

表1 實驗設計因素及編碼水平Table 1 Factors and levels of experimental design

2 結果與討論

2.1 二次正交實驗設計與結果

根據三因素二次正交旋轉實驗設計,以面團密度值變為起始值的1/2.5所需時間為響應值,實驗方案和結果見表2。

2.2 二次回歸模型建立與方差分析

利用SAS統計分析中的RSREG(response surface regression)程序對23個實驗點數據進行回歸計算,建立二次響應面回歸模型[11-13],如式(2)所示,并對回歸方程進行方差分析和方程系數顯著性檢驗,結果分別見表3和表4。

y=96.130-4.264X1-0.659X2-2.576X3+3.652X12+0.375X1X2-0.375X1X3+4.182X22+1.125X2X3+2.061X32

式(2)

表2 實驗設計方案及響應值Table 2 Design and response value of experiment

上述二次回歸全模型方程的回歸系數R2=0.8542,從表3回歸模型的方差分析結果可以看出,所建立的模型能很好反映實驗數據,回歸方程的擬合度較好,實驗誤差小,因此,可以采用此模型對面團發酵過程進行分析和預測。在顯著水平(p<0.05)條件下,基于回歸方程的因素顯著性分析,發酵到指定程度所需時間回歸模型中一次項酵母含量X1(p=0.0013)、面團中水含量X2(p=0.0307)、發酵溫度X3(p=0.0267)、X1X1(p=0.0025)、X2X2(p=0.0009)均表現顯著(表4);交互項不顯著。回歸方程的一次項、二次項(除X33外)均顯著,但其交互項不顯著,因此面團發酵到指定密度所需時間與酵母含量、面團中水含量和發酵溫度不是簡單的線性關系,而是如式(3)所示的二次關系[14-16]。

y=96.130-4.264X1+3.652X12-0.659X2+4.182X22-2.576X3

式(3)

表3 回歸模型的方差分析Table 3 Variance analysis of y regression model

表4 回歸方程偏回歸系數的估計值Table 4 The estimated value of regression coefficient in regression equation

2.3 響應面和等高線分析

根據回歸方程,運用Matlab對每兩個因素對發酵速率的影響繪制響應面圖[17],此時考慮定性分析各個因素對發酵速率的關系,故采用降維分析方法,將所分析的兩個因素外的另一個因素作為0水平。

圖1 不同因素響應面趨勢圖 Fig.1 Trend plots of different factors by response surface methodology

由圖1(a)可知,隨酵母含量增加,發酵速度加快,但當酵母含量增加到3.5g/100g面粉(0水平)時,隨酵母含量增加發酵速度變化不明顯。隨面團中水含量增加,發酵速度加快,但當面團中水含量達到63g/100g面粉(0水平)后,發酵速度反而有所減慢。當發酵溫度固定在0水平時,酵母含量和面團中水含量對面團發酵速率的影響比較顯著,酵母含量在0～1水平間、面團中水含量在0水平左右時發酵所需時間最短。由圖1(b)可知,隨發酵溫度增加,發酵到指定程度所需時間減少,發酵速度加快,當發酵溫度達到37℃(0水平)發酵速度變化不明顯。當酵母含量固定在0水平時,面團中水含量和發酵溫度對面團發酵速率的影響比較顯著,面團中水含量在0水平左右、發酵溫度在0.2水平左右時發酵所需時間最短。由圖1(c)可知,當面團中水含量固定在0水平時,酵母含量和發酵溫度對面團發酵速率的影響比較顯著,當酵母含量在0.5水平左右、發酵溫度在0.5水平左右時發酵所需時間最短[18]。為進一步確定最佳工藝參數,運用SAS軟件運行響應面回歸 REREG程序,回歸方程最穩定點為X1=0.621524(3.81g),X2=0.042301(63.2g),X3=0.693123(37.7℃),所用時間為93.93min。

2.4 驗證實驗

在優化條件下進行三次驗證性實驗,當酵母含量3.8g,面團中水含量63.2g,發酵溫度37.7℃時面團發酵到指定程度所需時間的平均時間為96min,實際值與測量值的誤差在模型誤差范圍之內,優化條件合理。

3 結論

本研究基于動態密度檢測面團發酵方法,利用響應面分析法建立了以發酵到指定程度所需時間為響應值的工藝數學模型,數學模型經過F檢驗和t檢驗,模型的擬合比較好,可以反映面團發酵的實際規律,并在此基礎上進行了工藝優化模擬。最佳工藝條件:酵母含量3.8g,面團中水含量63.2g,發酵溫度37.7℃,在此條件下面團發酵到所需程度時間最短。研究結果為面團發酵研究和面包的大批量生產提供一定的基礎數據和理論參考。

[1]馬勇,宋春芳,崔政偉,等. 基于動態密度法對面團發酵的研究[J]. 食品工業科技,2012,33(14):150-152.

[2]肖冬光.劉青.面包酵母發酵力測定方法的研究[J].食品工業科技,2004(11):61-63.

[3]李長文,肖冬光,李志勇,等.面包酵母發酵力測定方法的探討[J].食品與發酵工業,2002,28(11):25-27.

[4]ELMEHDI H M,PAGE J H,SCANLON M G. Monitoring dough fermentation using acoustic waves[J]. Institution of Chemical Engineers,2003(9):217-224.

[5]宋春芳,馬勇.一種面團發酵的檢測方法及設備:中國,201210002573.9[P]. 2012-1-06.

[6]Guillermo G Bellido,Martin G Scanlon. The bubble size distribution in wheat flour dough[J]. Food Research International,2006(39):1058-1066.

[7]CHIOTELLIS E,CAMPBELL G M. Modelling the evolution of the bubble size distribution[J]. Institution of Chemical Engineers,2003(9):194-207.

[8]Guillermo G Bellido,Martin G Scanlon,John H Page. Measurement of dough specific volume in chemically leavened

dough systems[J]. Journal of Cereal Science,2009,49:212-218.

[9]吳有煒. 實驗設計與數據處理[M].蘇州:蘇州大學出版社,2002.

[10]李云雁,胡傳榮. 實驗設計與數據處理[M].北京:化工工業出版社,2008.

[11]汪維云,王繼先. 灰樹花液體發酵及多糖提取工藝的優化研究[J]. 農業工程學報,2007,23(4):276-279.

[12]任天寶,馬孝琴,徐桂轉,等. 響應面法優化玉米秸稈蒸汽爆破預處理條件[J]. 農業工程學報,2011,27(9):282-285.

[13]莊海寧,馮濤,金征宇,等. 擠壓加工參數對重組生產過程及產品膨脹度的影響[J]. 農業工程學報,2011,27(9):349-353.

[14]陳桂芬,宋春芳,崔政偉,等. 響應面分析法優化熱風微波耦合干燥油茶籽工藝[J]. 食品工業科技,2012,33(3):272-275.

[15]Kiany S B,Maria N C,Karlene K M. Optimization of transesterification of castor oil with ethanol using a central composite rotatable design(CCRD)[J]. Fuel,2010,89:1172-1176.

[16]Shouliang Yi,Yi Su,Benkun Qi. Application of response surface methodology and central composite rotatable design in optimizing the preparation conditions of vinyltriethoxysilane modified silicalite/polydimethylsiloxane hybrid evaporation membranes[J]. Separation and Purification Technology,2010(71):252-262.

[17]董辰輝,彭雪峰. MATLAB2008全程指南[M].北京:電子工業出版社,2009.

[18]郭紅英,董英. 麥胚的微細化處理及其蛋白提取工藝優化[J]. 農業工程學報,2009,25(2):261-265.