[发明专利]一种大菱鲆鲜度快速预测方法

说明书

技术领域

本发明属于水产品加工与贮藏技术领域，具体涉及贮藏大菱鲆鲜度的快速评价方法，尤其是0-25℃下贮藏大菱鲆鲜度的快速预测方法。 

背景技术

随着人们对水产品安全性、保藏性和货架期等要求的不断提高，如何有效监控和保障食品品质、安全和新鲜度成为关注的热点。 

水产品质量安全保障逐渐由传统的终端检测转变为从生产到消费整个过程的关键参数的监测、控制和记录等预防性措施，对减少供应链中由腐败导致的鲜度损失至关重要。其中温度极大地影响水产鲜品和轻微加工品中的腐败菌种群及其活动速率，是良好操作规范下影响鲜鱼货架期的决定性因素,温度时间积分仪可有效长时记录食品整个过程的温度-时间履历，货架期预测模型对评估温度等关键参数对产品品质的影响是一种非常有用的工具。近年来，用于表述影响食品的关键参数与剩余货架期关系的多种动力学模型被开发，如阿尔纽斯模型、平方根模型、指数模型等，但每种模型都具有不同的适用对象和范围，即使产品经历相同的履历，也没有一种模型能够覆盖所有类型的食品，因此需要针对产品自身特点和腐败现象，从统计学角度采集大量数据和建立数学模型，并对其性能和适用性进行评价，才能保证所开发模型具有代表性和实用性。 

水产品内在和外在因素的差异，导致产品有其自身特有的腐败菌群、腐败范围和腐败特征等，特别对新产品或改进型产品的腐败菌和腐败范围往往还未知晓，进行相关研究可为理解腐败现象和构建可靠的货架期预测模型提供基础。同时需要在温度与感官、生化和微生物变化间建立关联，探究温度与货架期间的相关性。温度对货架期的影响常用腐败速率（Rate of Spoilage,RS），即货架期的倒数进行测定。RRS模型是依据不同温度下的货架期来开发的，包括阿尔纽斯模型、平方根模型、指数模型等.，并用恒温和变温下货架期进行验证，为进一步研发集包装、贮藏和流通等为一体的智能化预警系统提供支持。同一原始方程并不适用于所有鱼类，因此，需要找到一个合适的方法来判断和预测大菱鲆鲜度。 

发明内容

本发明旨在提供一种快速预测大菱鲆鲜度的方法。 

技术方案为：一种快速预测大菱鲆鲜度的方法，不同温度下剩余货架期方程式为： 

RSLT=SLatTref-Σi=1n[STTn×RRSTn][1-1Tmin×T]2---(1)]]>

式中RSL_T为温度=T(℃)时的剩余货架期，单位为天（d），ST_Tn 为温度T_n时的已经贮藏的时间，单位为天（d）；T为温度(℃)，为温度T_n下的相对腐败速率（RRS）预测值，SL at T_ref为参考温度T_ref(℃)下的货架期，T_min为理论最小温度。 

实际流通和贮藏中温度往往上下波动不定，把时间-温度履历分割成成很短的温度时间区间，把不同温度下的时间履历转化成参考温度（0℃）下的时间，求出与参考温度下的货架期之差，进而可以导出不同温度下的剩余货架期方程RSL_T。