[发明专利]一种冷链物流的冷却肉货架期预测方法及系统

摘要

本发明公开一种冷链物流的冷却肉货架期预测方法及系统，所述方法包括：S1.在至少三个不同温度环境下定时对冷却肉进行货架期品质分析，得到不同时间段的感官评价结果、理化分析结果及微生物数量；S2.综合所述不同时间段的感官评价结果、理化分析结果及微生物数量，确定所述冷却肉的最低腐败量；S3.根据所述最低腐败量及所述不同时间段的微生物数量，构建冷却肉货架期预测模型；S4.通过所述冷却肉货架期预测模型预测冷却肉货架期。本发明提出的冷链物流的冷却肉货架期预测方法及系统通过构建冷却肉货架期模型提高了预测冷却肉货架期的准确性。

主权项

1.一种冷链物流的冷却肉货架期预测方法，其特征在于，该方法包括：S1.在至少三个不同温度环境下定时对冷却肉进行货架期品质分析，得到不同时间段的感官评价结果、理化分析结果及微生物数量；S2.综合所述不同时间段的感官评价结果、理化分析结果及微生物数量，确定所述冷却肉的最低腐败量；S3.根据所述最低腐败量及所述不同时间段的微生物数量，构建冷却肉货架期预测模型；S4.通过所述冷却肉货架期预测模型预测冷却肉货架期；该方法还包括评价冷却肉货架期预测模型可靠性的如下步骤：S5.利用所述冷却肉货架期预测模型预测冷却肉的货架期，得到冷却肉货架期预测值SL预测；S6.根据所述冷却肉货架期预测值SL预测与冷却肉货架期实测值SL实测，采用平均相对误差评价所述冷却肉货架期预测模型的可靠性；其中，所述平均相对误差按下式计算：其中，m为冷却肉货架期测试次数，SL预测为冷却肉货架期预测值，SL实测为冷却肉货架期实测值；若所述平均相对误差在预设误差范围内，则冷却肉货架期预测模型可靠，否则，冷却肉货架期预测模型不可靠；在S3中，所述冷却肉货架期预测模型是通过以下步骤得到的：S31.根据所述不同时间段的微生物数量，建立描述微生物生长的一级模型，所述一级模型为：Nt＝N0+(Nmax-N0)×Exp{-Exp[Umax×2.718/(Nmax-N0)×(Lag-t)+1]}；其中，t为时间，Nt是经过t时间后微生物数量，N0为初始微生物数量，Nmax是微生物生长稳定期的最大微生物数量，Umax是微生物生长的最大比生长速率，Lag是微生物生长的延滞期；S32.根据所述一级模型，拟合得到微生物的生长参数，所述生长参数包括N0、Nmax、Umax及Lag；S33.根据所述Umax及Lag及所述温度环境的温度，建立描述所述微生物的生长参数与温度关系的二级模型，所述二级模型为： 1 L a g = b L a g × ( T - T min L a g ) , U m a x = b U × ( T - T min U ) ; ]]>其中，T为温度，TminLag为微生物在所述微生物生长延滞期Lag内没有代谢活动时的最低温度，TminU为在微生物的生长速率U为零且微生物没有代谢活动时的最低温度，bLag及bU为所述二级模型拟合得到的常数；S34.根据所述一级模型、所述二级模型及所述最低腐败量，构建冷却肉货架期预测模型，所述冷却肉货架期预测模型为：冷却肉货架期＝Lag-[(Nmax-N0)/Umax×2.718]×{ln[-ln[(Ns-N0)/(Nmax-N0)]-1}；其中，Ns为最低腐败量。