低糖馬尾藻果醬加工工藝的研究

陳亞靜，王維民，李杰靈

(廣東海洋大學食品科技學院，廣東湛江524025)

傳統(tǒng)的果醬生產是將果蔬和糖混合熬制成的一種凝膠狀物質，含糖量高達60%～65%，對健康不利。低糖果醬是指含糖量在25%～50%的果醬制品，其原果風味濃郁，具有清爽的口感，可作為營養(yǎng)豐富的佐餐佳品和旅游方便食品，市場潛力巨大［1］。馬尾藻(Sargassum siliquastrum)是褐藻中的一類海藻，屬褐藻，墨角藻目、馬尾藻科、馬尾藻屬。馬尾藻含有豐富的膳食纖維、褐藻淀粉、海藻膠、褐藻糖膠、多酚、礦物質和維生素以及優(yōu)質的高度不飽和脂肪酸和合理的必需氨基酸組成，礦質元素含量豐富，尤其是鐵和鋅含量高［2-4］。馬尾藻褐藻糖膠具有降血脂功能［5］、抗腫瘤［6］、抗氧化［7］、調節(jié)免疫等作用。大部分馬尾藻民間不能直接食用，只有小部分被用作飼料、海藻膠、飲料和醫(yī)藥工業(yè)的原料，每年約有70%以上馬尾藻會自然腐爛，并對環(huán)境造成一定的危害。國內外對馬尾藻的養(yǎng)殖、活性成分研究比較多。例如選育馬尾藻建設人工藻礁，改善海域生態(tài)環(huán)境;以馬尾藻為主要原料生產海藻飼料和海藻膠。而以馬尾藻為主要原料的健康食品報道比較少，目前市場上很少有馬尾藻食品的銷售。本研究選用廣東湛江硇洲島海域盛產的硇洲馬尾藻，經過清洗、打漿、熬制等工藝，加工成為馬尾藻果醬，用感官分析分級實驗中的模糊數學法［8］評判果醬品質，采用神經網絡［9-11］優(yōu)化果醬制作工藝，以期為工業(yè)生產和后續(xù)研究提供數據支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

馬尾藻 采于湛江市硇洲島，經自來水清洗除雜，蒸餾水清洗，晾干，密封貯存?zhèn)溆?陳醋、白砂糖、檸檬酸、海藻酸鈉、黃原膠、CaCl2均為食用級。

AW120型島津托盤電子天平 日本島津;KQ-500DB數控超聲波清洗器 昆山市超聲儀器有限公司;美國丹佛UB-7/10精密pH計 南京承正科學儀器有限公司;九陽電磁灶JYC-21FS37 山東濟南市九陽股份有限公司;飛利浦二合一攪拌機HR2839 荷蘭皇家飛利浦電子公司;WYT-4型手持糖量計 泉州萬達實驗儀器設備;NDJ-5S數字式粘度計 上海倫捷機電儀表有限公司。

1.2 低糖馬尾藻果醬工藝流程

干馬尾藻→除雜清冼→脫腥→打漿→配料→濃縮→裝瓶→密封→殺菌→冷卻→檢驗貼標→成品

表1 感官評定標準Table 1 The standards of sensory score

表2 1號實驗所得果醬感官質量評判結果Table 2 The results of sensory evaluation about the No.1 experiment

1.3 操作要點

1.3.1 除雜清洗 去除馬尾藻中雜質，蒸餾水浸泡10min，使其充分吸水膨脹，撈出瀝干。原料吸水量為300%。

1.3.2 脫腥 瀝干的馬尾藻加入蒸餾水及0.26%醋酸浸泡20min，撈出瀝干，用蒸餾水洗滌去除醋味。

1.3.3 打漿 為保證制品的口感細膩，打漿機篩孔孔徑應控制在1.2～0.4mm左右。打漿后為黑褐色糊狀液體。

1.3.4 配料準備 糖漿的配制:將砂糖加水煮沸溶化，配成70%～75%的濃糖液，經糖漿過濾器過濾(濾布為100目)，去掉糖液中的雜質;檸檬酸液的配制:檸檬酸配成50%的溶液;品質改良劑:添加微量的CaCl2，少量60℃的溫水攪拌溶解。

1.3.5 濃縮 果漿先入鍋加熱控制火候，使得醬體溫度為(80±1)℃，將準備好的75%的熱糖液分批次邊攪拌邊加入，以防燒焦，待濃縮接近終點時，加入檸檬酸和穩(wěn)定劑，攪拌均勻，繼續(xù)濃縮至可溶性固形物達 45%左右［12-13］，立即裝罐。

1.3.6 熱罐裝、密封 果醬出鍋后應迅速裝罐，醬體中心溫度不低于80℃。密封使罐內形成一定的真空度。

1.3.7 殺菌、冷卻 該果醬為酸性食品，常壓殺菌即可?？刂圃?00℃，40min為宜［14］。殺菌后采用分段冷卻法迅速冷卻至室溫。殺菌后應迅速冷卻至室溫，取出擦干瓶身，檢查有無破裂等異常現象，貼標簽。

1.4 果醬感官質量的評價

共30人的感官評定小組，將果醬分為五個等級，上等(Ⅰ級)，中上等(Ⅱ級)，中等(Ⅲ級)，中下等(Ⅳ級)，下等(Ⅴ級)。85～100分為Ⅰ級，80～84為Ⅱ級，75～79為Ⅲ級，70～74為Ⅳ級，65～69為Ⅴ級。評定標準見表1。

采用模糊綜合評判法對所制得的果醬感官質量進行評定，因素集U={色澤與氣味，凝膠性，涂抹性，質地，滋味}，權重集 X={0.15，0.10，0.20，0.25，0.30}。評語集 V={Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}。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，y5}，將等級區(qū)間分值的平均數組成分數矩陣，S={92.5，82，77，72，67}，算出各個產品最終得分W:W=Y·S。

1.5 工藝優(yōu)化

利用粘度計測量室溫時果醬的粘度，低糖果醬的粘度控制在15～20Pa·s。結合感官評價的模糊綜合評判結果與果醬的粘度值，分別對液料比、品質改良劑的選用及添加量、濃縮時間等進行單因素實驗，結合感官評價和粘度測定的結果，選擇低糖馬尾藻果醬制作工藝的較佳條件。

1.6 理化指標測定

用NDJ-5S數字式粘度計4號轉子，轉速:12r·min-1，對果醬粘度進行測定;手持糖度儀測定可溶性固形物含量;凱氏定氮法測定蛋白質含量;索氏抽提測定脂肪含量;總糖含量測定采用蒽酮硫酸法;pH 計測定果醬的 pH［15］。

1.7 數據統(tǒng)計分析

每個實驗重復3次，結果用平均值表示，并進行方差分析(p＜0.01)。單因素實驗采用Origin8.5軟件進行單因素方差分析;神經網絡分析采用JMP 7.0軟件中的神經網絡平臺。

2 結果與分析

2.1 感官品質評定

以Box-Behnken設計中1號果醬為例，進行感官質量評價，并對結果進行歸一化處理，結果見表2。

從計算結果可以看出，23.24%的人認為1號果醬為Ⅰ級，40.89%人認為是Ⅱ級，16.83%人認為是Ⅲ級，12.03%人認為是Ⅳ級，7.01%的人認為是Ⅴ級。則1號果醬的感官質量最終得分為:

W=Y·S=(0.2324，0.4089，0.1683，0.1203，0.0701)(92.5，82，77，72，67)T=81.3442

1號果醬感官評分為81.3442，取結果81.34，屬于Ⅱ級，質量為中上等。

2.2 單因素實驗結果

對果醬濃縮時間、打漿液料比、改良劑(海藻酸鈉、黃原膠、CaCl2)的選擇和用量實驗分析見圖 1～圖3。

圖1 濃縮時間對果醬的影響Fig.1 Effect of different concentration time on jam

圖2 打漿液料比對果醬的影響Fig.2 Effect of different ratio of water and material on jam

由圖1～圖3知，液料比、濃縮時間對產品的感官品質影響極顯著(p＜0.01);改良劑種類不同(海藻酸鈉、黃原膠、CaCl2)對產品粘度的影響極顯著(p＜0.01)，對產品的感官性品質影響差異不大(p=0.4184164＞0.05);改良劑的濃度對產品的粘度和感官性質影響極顯著(p＜0.01)。由圖1可知，濃縮時間延長，產品中可溶性固形物含量降低，形成良好的凝膠狀態(tài)需要時間過長，會出現不同程度的燒焦現象，影響產品品質的同時增加成本，故濃縮時間以25min最佳。在圖2中，隨著打漿液料比的增大，果醬的感官總分先增大后減小，選擇液料比為5∶1最佳。圖3中，同一條件下，三種品質改良劑(海藻酸鈉、黃原膠、CaCl2)都不添加，果醬較稀，口感不厚實，隨著三者添加量的增加，感官評分先增大后減少，且均表現為增幅少減幅大，從感官評分可判斷，在低糖的條件下，三者最佳添加量應控制在0.10%內，海藻酸鈉和黃原膠的添加量在0.10%內對粘度影響較大，已達到25Pa·s，并且果醬口感粗糙，流動性差，涂抹性差。相比下，氯化鈣添加量為0.10%時，果醬的感官品質最好，口感更厚實爽口，有較好的凝膠形態(tài)和涂抹性。

2.3 神經網絡優(yōu)化果醬配方參數

2.3.1 神經網絡輸入數據的采集 研究以感官評分Y1和果醬粘度值Y2作為響應值，考察糖料比、檸檬酸的添加量、CaCl2的添加量對其的影響。在單因素實驗的基礎上進行神經網絡優(yōu)化，采用Box-Behnken設計來確定人工神經網絡優(yōu)化需要輸入的訓練數據，因素水平見表3，實驗方案與結果見表4。

圖3 三種品質改良劑對果醬品質的影響Fig.3 Effect of three kinds of quality improver on jam

表3 因素水平表Table 3 Code value of the factors and levels

2.3.2 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3×5×2結果的單層神經網絡(圖4)。即輸入三個神經元，分別代表糖料比(X1)、檸檬酸量(X2)、CaCl2量(X3);5個隱藏神經元;2個輸出神經元，各代表感官評分(Y1)和果醬粘度值(Y2)。5個隱藏節(jié)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5。執(zhí)行擬合迭代過程，決定系數R2分別為0.9980、0.9996，說明該結構的三層神經網絡模型能較好地預測果醬品質。

2.3.3 神經網絡模型的優(yōu)化與分析 糖料比(X1)、檸檬酸添加量(X2)和CaCl2添加量(X3)對果醬的感官評分和粘度的影響，可利用JMP軟件中的三維圖來進行說明。見圖5、圖6。

表4 實驗設計及結果Table 4 Experiment design and results

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

由圖5a可知，在同量CaCl2和少量檸檬酸的條件下，隨著糖料比的增加，感官評分緩慢上升再緩慢下降(見曲面上邊界)。在圖5b中，糖量低時，檸檬酸的添加量增加，感官評分下降(見曲面下邊界)，可能是果醬糖酸比小，加入糖之后糖酸比變大，接近口腔最適值;當檸檬酸量較大時，糖量增加，感官評分迅速上升再緩慢下降(見曲面下邊界)，可能開始時果醬過酸，當糖加入時，使得糖酸比迅速上升然后接近最適值，滋味最佳，繼續(xù)加入糖，糖酸比逐漸增大，超過最適糖酸比值，口感降低。圖5c中，隨著CaCl2添加量增加，感官評分下降，這與CaCl2的澀味和果醬的粘度變化有關。

圖6a中，加入同量的CaCl2和少量檸檬酸時，糖料比(X1)增大，粘度值在增大(見曲面上邊界)，檸檬酸含量較高時，粘度先增大后減小(見曲面下邊界);圖6b中，加入同量的CaCl2和少量糖時，檸檬酸添加量(X2)對粘度的變化影響很小，糖含量高時，檸檬酸的添加量增加，粘度稍下降;可能由于蔗糖在檸檬酸作用下水解。圖6c中，CaCl2添加量(X3)對粘度影響顯著，隨著添加量的增加，粘度迅速增加，這是由于馬尾藻原料中的海藻酸鈉與Ca2+凝膠作用所致。

2.3.4 低糖馬尾藻果醬制作工藝參數的確定 在JMP軟件神經網絡預測刻劃器(圖7)中，可以讀出，糖料比為1.695∶1、檸檬酸為0.663%、CaCl2為0.02%時，感官評分最高為87.01，粘度值為17.22Pa·s。低糖果醬的粘度一般控制在15～20Pa·s范圍內，在以上三個因素的變化范圍內粘度符合要求。但隨著CaCl2添加量(X3)的變化，感官評分和粘度變化的趨勢相反，所以CaCl2添加量選擇0.02%;糖料比增大，感官評分先增大后減小，所以選擇糖料比為(1.69±0.01)∶1，檸檬酸添加量為0.65%～0.70%。

圖5 糖料比(X1)、檸檬酸添加量(X2)和CaCl2添加量(X3)對果醬感官評分(Y1)的影響Fig.5 Effect of ratio of sugar and material(X1)，amount of citric acid(X2)and CaCl2on sensory index(Y1)

2.3.5 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(wěn)定性，結果見表5。

從表5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果醬制作工藝進行預測分析。

2.4 理化指標

低糖馬尾藻果醬理化指標的檢測結果見表6。

3 結論

結合單因素實驗與感官評分，低糖馬尾藻果醬制作時的工藝條件為:打漿時加水量為馬尾藻重量的5倍、濃縮時間為25min，品質改良劑選擇CaCl2。采用模糊數學綜合評判法進行感官評價減少了人的主觀因素的影響，使評判結果更為準確、科學和有效。借助JMP軟件的神經網絡平臺，建立了低糖馬尾藻果醬配方的工藝參數:糖料比(1.69±0.01)∶1、檸檬酸添加量為0.65%～0.70%、CaCl2添加量為0.02%，得到的產品總糖含量為29.73%，可溶性固形物含量為40%。

表5 神經網絡模型的預測值與實驗值的比較Table 5 Comparison of predicted values and experimental values of artificial neural network

表6 低糖馬尾藻果醬的理化成分Table 6 Physical and chemical compositions of the low sugar jam

圖6 糖料比(X1)、檸檬酸添加量(X2)和CaCl2添加量(X3)對果醬粘度(Y2)的影響Fig.6 Effect of ratio of sugar and material(X1)，amount of citric acid(X2)and CaCl2on viscosity(Y2)

圖7 神經網絡預測刻畫圖Fig.7 Prediction plot of artificial neural network

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