酱牛肉货架期预测模型：波动温度下的验证与应用

"酱牛肉货架期预测模型的建立及波动温度贮藏的验证" 这篇论文主要探讨了如何建立酱牛肉货架期预测模型，并通过实验验证了该模型在波动温度条件下的适用性。研究由江南大学食品学院的研究团队进行，旨在提高食品安全与质量控制。 1. **研究方法** - 选取真空包装的酱牛肉作为研究对象，将其置于4℃、15℃、25℃、30℃四种不同温度下进行贮藏，以模拟实际储存条件。 - 在4℃和25℃条件下监测菌落总数和四种腐败菌的数量变化，同时记录pH值、TVBN值（总挥发性碱氮，是衡量食品腐败程度的指标）、三种生物胺值和感官评分，这些指标都是评估食品新鲜度的重要参数。 2. **特定腐败菌识别** - 研究发现乳酸菌与各项指标的相关性最高，因此被选为特定腐败菌，它的生长状态可以反映酱牛肉的品质变化。 3. **模型建立** - 应用修正的Gompertz方程来描述乳酸菌在不同温度下的生长动态，结果显示模型拟合度高，决定系数R2超过0.98，表明模型能够准确反映乳酸菌的生长趋势。 - 平方根模型用于描述温度对最大比生长速率和迟滞期的影响，同样显示出良好的线性关系，R2分别为0.954和0.975。 4. **货架期预测模型** - 基于以上数据，研究人员建立了4℃至30℃范围内酱牛肉货架期的预测模型，该模型可预测在恒定温度下的产品保质期限。 5. **波动温度验证** - 波动温度贮藏实验设计为4℃下24小时，15℃12小时，25℃12小时，以此模拟实际环境中可能遇到的温度变化。 - 模型在波动温度下的预测结果与实际测量值对比，偏差因子和准确因子都在理想范围内，这表明模型在一定程度的温度波动下仍然有效。 6. **关键词** - 关键词包括：酱牛肉、货架期、特定腐败菌、预测模型和波动温度，这些都是研究的核心内容。 该研究对于食品工业具有重要意义，它提供的预测模型可以帮助生产商更准确地预测酱牛肉的保质期，从而提高产品质量管理，减少浪费，并确保消费者的食品安全。