基于遺傳算法的苦瓜片氣體射流沖擊干燥工藝優化

薛珊，趙武奇，高貴田，吳忠，張建

(陜西師范大學 食品工程與營養科學學院，陜西 西安，710119)

基于遺傳算法的苦瓜片氣體射流沖擊干燥工藝優化

薛珊，趙武奇*，高貴田，吳忠，張建

(陜西師范大學 食品工程與營養科學學院，陜西 西安，710119)

為了得到苦瓜片氣體射流沖擊干燥的最佳工藝，該研究利用響應面建立了復水比、VC含量、色差和單位能耗等指標與干燥工藝參數(風溫、風速和切片厚度)的回歸方程，并結合遺傳算法建立綜合目標函數，將多指標轉化為一個綜合目標，最后進行綜合優化。結果表明，優化的苦瓜片的氣體射流沖擊干燥的最佳工藝為：風溫58.5 ℃，風速11 m/s, 切片厚度3 mm，研究結果為苦瓜片實際干燥時工藝參數的選擇提供參考。

苦瓜片；氣體射流沖擊干燥；遺傳算法；工藝優化

苦瓜(MomordicacharantiaL.)為葫蘆科苦瓜屬一年生攀緣草本植物，含苦瓜皂苷、多糖、三萜、甾類、生物堿、蛋白質、有機酸、維生素及微量元素等多種營養成分，有“藥用蔬菜”之稱[1-6]。新鮮苦瓜的含水量較高，不易貯存，脫水干制是延長其貯藏期的有效方式[7]。目前苦瓜脫水干制應用較多的是熱風干燥，其優點是設備投資相對較低，操作簡單，但也存在干燥速率慢，能耗相對較高，產品品質欠佳等不足[8]；而相比于熱風干燥，氣體射流沖擊干燥[9-14]具有干燥速率快，能源利用率高，干燥產品品質好的特點。本試驗將氣體射流沖擊技術應用于苦瓜片的干燥，考察不同風溫、風速、切片厚度對產品復水比，VC含量，色差(△E)及單位能耗的影響，利用響應面建立各指標與干燥條件(風溫、風速、切片厚度)的回歸方程，并結合遺傳算法[15]，將多目標轉化為一個綜合目標進行優化。

1 材料與方法

1.1 試驗材料與試劑

新鮮苦瓜(品種為賽碧綠F1)購買于壽光市農圣莊園農業發展有限公司，樣品的平均干基濕含量為95.3%(烘干法105 ℃，24 h測定)。

主要試劑有：2.6-二氯靛酚鈉，成都市科龍化工試劑廠(分析純)；抗壞血酸，成都市科龍化工試劑廠(分析純)；草酸，天津市天力化學試劑有限公司(分析純)。

1.2 主要儀器與設備

氣體射流沖擊干燥機，陜西師范大學食品工程實驗室自制，其結構原理見參考文獻[11]；BS224S型電子天平，北京賽多利斯系統有限公司；AVM-03型風速計，泰儀電子工業股份有限公司；海爾 BCD-210G/C電冰箱，青島海爾股份有限公司；GZX-9146MBE型普通熱風干燥箱，上海博訊事業有限公司醫療設備廠；HHW-21CU-600型電熱恒溫水槽，上海福瑪實驗設備有限公司；NS800分光測色儀，深圳市三思馳科技有限公司；DDS 460型單向電子式電表，上海東風電表廠。

1.3 干燥試驗設計

(1)物料處理：挑選無蟲害、無機械損傷，外形整齊的新鮮苦瓜，去蒂，從中間縱向切成兩半，去籽；按照試驗要求切片，每個試驗組的苦瓜片用量為150 g，待苦瓜片干燥至含水率約為6%時停止干燥，所有試驗平行重復3次，最后取其平均值。

(2)響應面試驗設計：筆者在正式試驗前進行了大量的預試驗，根據預實驗結果確定了影響氣體射流沖擊干燥產品品質及單位能耗較大的試驗因素為風溫、切片厚度和風速；以復水比(y1)、維生素C含量(y2)、色差(y3)和單位能耗(y4)為響應值，采用Box-Behnken中心組合設計進行3因素3水平試驗，建立各響應值與干燥條件(風溫、切片厚度、風速)的回歸方程，響應面因素水平如表1所示。

表1 響應面因素水平編碼表

(3)綜合工藝優化設計：由于y1、y2、y3、y4都有各自最優條件下的參數，但在實際生產中，各單個優化目標下的工藝參數不盡相同，為求某一綜合工藝參數，即在取得較高產品品質的同時能耗還能把單位能耗控制在較低水平，故定義綜合目標函數minf如下[16]：

minf=∑wiei

(1)

式中wi為第i指標的目標權重，且∑wi=1，這里權重系數的分配為w1=0.2，w2=0.3，w3=0.2，w4=0.3；ei為第i個指標相對于綜合目標值的偏差量，這里用歐幾里得距離來表示[13]：

ei=(1-ki)2

(2)

式中，ki為第i個指標的回歸方程與該指標單獨最優值的比值：

(3)

(注：如果期望某指標取得較小值，則此時ki就為該指標的最優值與該指標的回歸方程的比值)。可見，ki越趨近于1時，說明所得結果越接近于第i個目標的最優值。

1.4 指標的測定

1.4.1 復水比的測定[17]

取17個250 mL燒杯，分別加入150 mL蒸餾水，放入電熱恒溫水槽中，待溫度上升到60 ℃時，稱取各試驗條件下的苦瓜干制品1 g分別放入上述燒杯中，水溫控制在60 ℃，每隔15 min撈出樣品置于網篩上瀝水3 min，然后稱重，隨后繼續按上述方法反復進行4次試驗。每組試驗重復3次。復水比公式為：

Rf=Gf/Gg

(4)

其中，Rf為復水比；Gf為樣品復水后瀝干的質量(g)；Gg為干制品樣品的質量(g)。

1.4.2 維生素C含量的測定

2,6-二氯靛酚滴定法測定[18]。

1.4.3 色澤的測定

(5)

1.4.4 單位能耗的測定[20]

單位能耗表示從物料中脫除單位質量的水分所消耗的能量，是衡量干燥工藝中能耗消耗的一個重要指標，單位能耗的計算公式如下：

(6)

試驗裝置接有單箱電表，能耗通過電表測量，每次試驗開始時和試驗結束時分別記錄電表的讀數，2次讀數之差即為本次實驗所消耗的能耗。

1.5 數據處理

響應面的設計及分析采用Design Expert軟件，綜合目標值的計算及優化利用Matlab7.0求解，顯著性水平取0.05。

2 結果與分析

2.1 響應面試驗結果

響應面的試驗結果如表2所示，對表2中數據進行回歸處理，可得各考察指標的回歸方程如下：

y1=-26.758 06+1.103 65A+1.571B-2.329 75C+0.006 375AB+0.017 5AC+0.026 25BC+0.010 657A2-0.098 937B2+0.049 187C2

(7)

y2=-4 040.146 37+83.725 2A+333.574 25B+174.979 5C+0.318 75AB-1.143 75AC-1.563 75BC-0.748 58A2-16.283 37B2-7.09 713C2

(8)

y3=55.419 12-2.261 1A+6.946B-0.638 5C+0.000 625AB+0.019AC+0.119 37BC+0.020 18A2-0.371 1B2-0.336 75C2

(9)

y4=163.077 87-2.540 97A-12.693 37B+4.337 12C+0.014 625AB-0.082 625AC-0.267 5BC+0.019 905A2+0.560 75B2+0.950 75C2

(10)

各指標的方差分析如表3所示，所得各指標的回歸方程均極顯著(P< 0.000 1)，決定系數均超過0.98，而調整決定系數均大于0.97，表明試驗數據與所得回歸方程具較好的擬合度，而C.V(%)都小于4，說明所得回歸方程對指標能進行較準確的預測。

同時，從表3可知，交互項中AC對復水比、VC含量、單位能耗的交互作用顯著；BC對單位能耗的影響顯著，分別如圖1、圖2、圖3、圖4所示。從圖1可知隨著風溫的升高，切片厚度的增加，產品復水比減小，這可能是因為風溫越高，苦瓜片在干燥過程中內部組織結構破壞越嚴重；而切片厚度的增加減小了物料的比表面積，增加了外部水分進入物料中心的距離，復水時水分進入的難度增加，復水能力有所降低。由圖2可知， 在固定風溫不變時，VC含量隨著切片厚度的增加而增加，這可能是因為物料厚度的增加使得物料在干燥時，物料內部的溫度上升較慢，VC損失相對較少；而VC的含量隨著風溫的升高而先增加后減少，這可能因為在較低溫度下干燥時，干燥時間較長，VC損失較多，而在較高風溫干燥時，VC含量減少是因為VC高溫下很快發生了分解。

表2 響應面試驗結果

表3 各指標方差分析表

圖1 AC交互作用對復水比的影響圖Fig.1 Effects of AC mutual interaction on rehydration ratio

圖2 AC交互作用對VC含量的影響Fig.2 Effects of AC mutual interaction on VC conten

從圖3可知，在固定風溫不變時，單位能耗隨著切片厚度的增加而增加，這是因為物料切片厚度的增加減小了物料的比表面積，且干燥時物料內部水分轉移至物料表面的距離增加，導致干燥速率減小，干燥時間延長；而在固定切片厚度時，單位能耗隨著風溫的增加有減少的趨勢，這是因為干燥風溫越高，在相同時間內物料中水分子獲得能量越多，水分子運動越劇烈，干燥速率越大，縮短了干燥時間，但在實際干燥時還需考慮風溫對產品品質的影響以綜合考慮確定合適的干燥風溫。從圖4可知，在固定切片厚度時，單位能耗的隨著風速的增加有先減小而后增加的趨勢，這可能是因為在一定風速范圍內，隨著風速的增加，干燥速率增大，縮短了干燥時間，節藥了能耗；而當風速繼續增加時，可能有一部分能耗未被充分利用而浪費，導致單位能耗有增加的趨勢。

圖3 AC交互作用對單位能耗的影響Fig.3 Effects of AC mutual interaction on unit energy consumption

圖4 BC交互作用對單位能耗的影響Fig.4 Effects of BC mutual interaction on unit energy consumption

2.2 單個指標的最優解

利用Design Expert軟件對各個指標進行最優化處理，得到各指標的最優解及相應條件下的工藝參數，并按所得工藝參數進行驗證，結果如表4所示。由表4可知， 單目標優化值與驗證值的相對誤差的絕對值均在5%以內，說明在試驗條件下，所得4個回歸方程可信，可用于相應指標的預測。

2.3 綜合優化

將方程(6)、(7)、(8)、(9)代入方程(1)中有：

(11)

結合A、B、C的取值范圍，利用Matlab7.0中的遺傳算法求解，得到f函數最佳值適應度的變化和平均值的變化曲線如圖5所示，并根據軟件計算結果得到綜合優化工藝參數為：A=58.462 ℃，B=11.051 m/s，C=3.075 mm，在此條件下進行驗證(為便于實際操作取A=58.5 ℃,B=11 m/s,C=3 mm)，結果如表5所示。由表5可知，綜合優化下的各指標值與各指標的單獨最優值有差異，而造成這種差異原因是因為綜合優化同時考慮了產品的品質和單位能耗，在獲得較好產品的同時還能把單位能耗控制在較低水平。

表4 單目標優化結果及相應的工藝參數

圖5 f函數最佳適應度的變化和平均值的的變化曲Fig.5 The change curves of the optimal solution and average of f function

目標單目標優化值綜合優化值相對誤差的絕對值/%復水比8.998.0811.26VC含量/[mg·(100g)-1]493.70442.9811.45色差ΔE20.4723.0111.04單位能耗/(kJ·g-1)16.5318.5410.84

3 結論

本試驗先利用響應面建立了各指標與工藝參數的回歸方程，再用遺傳算法將多個目標轉化為一個綜合目標進行了優化，得到了產品品質較好，單位能耗較低的苦瓜片氣體射流沖擊干燥工藝參數為：風溫為A=58.5 ℃,B=11 m/s,C=3 mm。將多目標轉化一個綜合目標進行優化，不僅同時考慮了不同干燥條件對多個指標的影響，還可避免多個指標取得最優值時工藝參數不盡相同的問題，供實際生產時參考。

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Optimization of drying process of sliced bitter melon in air-impinged jet dryer using genetic algorithm

XUE Shan, ZHAO Wu-qi*, GAO Gui-tian, WU Zhong, ZHANG Jian

(College of Food Engineering and Nutrition Science, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China)

In order to obtain the best drying process of sliced bitter melon dried by Air-impingement jet dryer, the regression equations between inspection indexes(rehydration ratio, the Vc content, color difference, unit energy consumption)and drying conditions (air- temperature, air-velocity , slice thickness) were established. The multi index comprehensive objective function was established with genetic algorithm. Finally, the integrated optimization of processing parameters were determined by transiting multi-objective into a comprehensive goal. The results show that the optimization processing parameters were: air-temperature of 58.5℃, air-velocity 11 m/s and slice thickness 3 mm. The results provided the reference for best processing parameters for drying of sliced bitter melon.

bitter melon slices; air-impingement jet drying; genetic algorithm; process optimization

10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201705029

碩士研究生(趙武奇副教授為通訊作者，E-mail：zwq65@163.com)。

陜西省農業科技創新與攻關項目(2016NY-188)

2016-09-18，改回日期：2016-11-18