波动温度下鲐鱼微生物生长动力学模型研究
需积分: 13 196 浏览量
更新于2024-08-09
收藏 1.4MB PDF 举报
"该文基于Baranyi模型探讨了波动温度下鲐鱼微生物生长动力学,建立了相应的模型,并通过模拟实验验证了模型的准确性。在恒温条件下,Baranyi模型能有效描述细菌总数变化,但在波动温度下,需要改进后的模型来适应实际情况。文章提到了波动温度实验中模型的可靠性评价,R2为0.957,偏差因子为1.23,准确因子为1.12,证明改进模型的有效性。"
在食品安全和冷链物流领域,微生物生长动力学模型对于预测食品中细菌数量的变化至关重要。本文主要关注的是波动温度环境下鲐鱼(一种鱼类)中细菌生长的预测。首先,研究者在恒温条件下利用Baranyi模型建立了细菌总数变化的模型。Baranyi模型是一种广泛应用的微生物生长模型,它考虑了微生物生长的对数期和停滞期,能够较为精确地描述恒定温度下的微生物生长。
然而,在实际冷链物流中,温度往往不是恒定不变的,而是呈现出波动状态。因此,原模型可能无法准确预测在这些条件下的细菌增长。为解决这个问题,研究者对Baranyi模型进行了改进,提出了适用于波动温度的微生物生长动力学模型。这种改进模型结合了平方根模型,能够更好地拟合变温下微生物的增殖状态。
通过对波动温度下的实验数据进行分析,研究人员发现所构建的模型有很高的可靠性。他们通过与实际测量值的对比,得出模型的R2(决定系数)为0.957,这表明模型与实验数据吻合度非常高。同时,模型的偏差因子为1.23,准确因子为1.12,这些数值进一步证实了模型在预测鲐鱼中细菌总数变化上的有效性。
论文结论指出,虽然恒温条件下的Baranyi模型在特定温度范围内适用,但在波动温度的实际冷链物流中会存在显著误差。改进后的波动温度模型能够更准确地预测鲐鱼在冷藏过程中的新鲜度变化,为冷链物流管理和食品质量评估提供了有价值的工具。
参考文献中提及了其他相关研究,例如许钟等人关于冷藏大黄鱼货架期预测模型的建立,以及宋志强等人关于鱼腩中假单胞菌预测模型的研究,这些都为理解微生物生长模型在食品科学中的应用提供了额外的视角。
本文的工作不仅对冷链物流的温度控制提供了理论依据,也为食品安全监控和产品质量控制提供了科学的预测手段。通过建立和验证波动温度下的微生物生长动力学模型,研究人员为食品行业的保鲜技术进步和食品安全保障做出了贡献。
2019-11-05 上传
2018-03-11 上传
2021-02-24 上传
2018-11-01 上传
2009-11-25 上传
2008-10-08 上传
2010-04-12 上传
102 浏览量
2009-10-19 上传
Yu-Demon321
- 粉丝: 23
- 资源: 3980
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手