模糊数学模型结合响应面法优化萌发藜麦乳工艺设计.pdf

现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 223 模糊数学模型结合响应面法优化萌发藜麦乳工艺设计 周一鸣1，陆灏钰1，陈杰圣1，周小理1,2*（1.上海应用技术大学香料香精化妆品学部，上海 201418)（2.上海应用技术大学美丽中国与生态文明研究院上海高校智库，上海 201418）摘要：模糊数学综合评价法是基于模糊数学建立的一种理想化评价模型。该研究以山西静乐黑藜麦为原材料，探讨其在不同萌发阶段的关键营养物质含量的变化，并运用单因素、响应面试验与模糊数学综合评价法相结合，经过萌发、调配等配方及工艺优化制得一款萌发藜麦乳。试验结果表明，相较于未萌发藜麦，萌发 36 h 后藜麦蛋白质含量增加了 11.65%，达到 16.2 g/100 g，灰分含量降低了24.78%，脂肪、淀粉含量均持续下降，分别下降了 26.16%和27.9%。黄酮含量持续增加，在 36 h 达到3.83 mg/g，是未萌发藜麦黄酮含量的 2.5 倍。综合分析可知，藜麦最佳萌发时长为36 h，且萌发藜麦乳的最佳配方添加量为：50.50%萌发藜麦汁，0.10%甜菊糖苷，0.20%复配乳化稳定剂（结冷胶:蔗糖酯=2:1），此时感官评分为87.26 分，所制得的萌发藜麦乳整体色泽均匀、甜度适中、赋有藜麦自然清香。关键词：藜麦；萌发；模糊数学法；响应面分析；工艺设计 文章编号：1673-9078(2023)09-223-232 DOI:10.13982/j.mfst.1673-9078.2023.9.0798 Optimization of the Process Design for Germinated Quinoa Milk Drink by Fuzzy Mathematical Model Combined with Response Surface Methodology ZHOU Yiming1,LU Haoyu1,CHEN Jiesheng1,ZHOU Xiaoli1,2*(1.School of Perfume and Aroma Technology,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418,China)(2.University Think Tank of Shanghai Municipality,Institute of Beautiful Chinaand Ecological Civilization,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418,China)Abstract:The Fuzzy mathematics comprehensive evaluation method is an ideal evaluation model based on fuzzy mathematics.In this study,the black quinoa from the Jingle town,Shanxi Province was used as the raw material for studying the changes of its key nutrients at different germination stages of quinoa.A germinated quinoa-based milk drink was prepared after the optimization of quinoa germination and milk drink formulation and processing by the single factor experiments and response surface tests combined with fuzzy mathematics comprehensive evaluation method.The experimental results showed that compared with ungerminated quinoa,the protein content of the germinated quinoa increased by 11.65%after germination for 36 h(up to 16.2 g/100 g),whilst the ash content decreased by 24.78%,and the fat and starch contents decrease steadily(by 26.16%and 27.9%,respectively).The flavonoid content increased continuously,reaching 3.83 mg/g after 36 h(which was 2.5 times that of the ungerminated quinoa).The comprehensive analysis revealed that the optimal germination time for black quinoa was 36 h,and the optimized formula of quinoa milk was:germinated quinoa juice,50.50%;stevioside,0.10%;composite emulsion 引文格式：周一鸣,陆灏钰,陈杰圣,等.模糊数学模型结合响应面法优化萌发藜麦乳工艺设计J.现代食品科技,2023,39(9):223-232 ZHOU Yiming,LU Haoyu,CHEN Jiesheng,et al.Optimization of the process design for germinated quinoa milk drink by fuzzy mathematical model combined with response surface methodology J.Modern Food Science and Technology,2023,39(9):223-232 收稿日期：2022-06-23 基金项目：上海市科委“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目（22010504000）；上海市自然科学基金项目（20ZR1455800）；国家现代农业产业体系建设专项（CARS-07-E-2）作者简介：周一鸣（1981-），男，博士，教授，研究方向：食品营养与功能性食品，E-mail： 通讯作者：周小理（1957-），女，学士，教授，研究方向：食品新资源深度开发与利用，E-mail： 现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 224 stabilizer(gellan gum:sucrose ester=2:1),0.20%.The sensory score of such drink was 87.26,and the germinated quinoa milk had a uniform color,moderate sweetness and natural quinoa fragrance.Key words:quinoa;germination;fuzzy mathematics;response surface analysis;process design 藜麦（Chenopodium quinoa Willd.），是一种起源于玻利维亚和秘鲁安第斯地区的四倍体植物，对不同环境具有良好的适应性，种植、食用历史悠久1,2。与传统作物相比，藜麦具有更高的营养价值，也被认为是一种非常有前途的世界性栽培品种。藜麦蛋白质含量丰富，氨基酸比例均衡，包含人体日常生活需要的全部必需氨基酸，其中赖氨酸和蛋氨酸是植物蛋白最易缺乏的两种氨基酸3。藜麦蛋白主要由 2S 白蛋白（35%）和11S 球蛋白（37%）两种可溶性蛋白组成，而不溶性蛋白（谷蛋白和醇溶蛋白）含量较少，其中，可溶性蛋白中所含的二硫键不但对蛋白质的空间结构有稳定作用，还对蛋白质生物活性的维持及调节具有十分重要的意义4-6。藜麦与目前市面上绝大多数的谷物不同，其蛋白质的品质可媲美蛋类、肉类等动物性蛋白质，是一种优质且具有可持续性的植物蛋白资源，可作为新食品原料代替小麦蛋白、大豆蛋白等应用到加工食品中，甚至在制药行业中也具有作为蛋白质替代品的潜力。研究表明，藜麦蛋白可以降低常见疾病的患病风险并促进人体健康7-9。同时，藜麦蛋白质中无乳糜泻相关序列，是麸质食物敏感者的合理膳食选择10。此外，目前已有研究表明萌发是改善谷物品质的一种既有效又经济的方法，适当的萌发可生成多种生物活性物质，提高种子的营养价值11-13。早在 90 年代藜麦就已经被引入我国，但直到近几年，随着种植范围的扩大和产量的逐年增长才逐渐走入人们的视线。目前，藜麦的食用方式多为煮熟拌入沙拉，或是磨成粉用于制作面包、饼干等烘焙食品14,15，更多产品的研发还存在空白，亟需进一步探索。感官评价作为一种最直接地描述和判断产品质量的指标，在质量控制、产品研究和开发方面发挥着重要的作用。传统意义上的食品感官评价往往会由于主体的个人因素对结果造成影响，属性界限不清晰导致评价不易实现量化，且权重设定方式较为刻板，局限性大。模糊感官是一种能够减轻因人类行为复杂性而导致的不确定性、不精确性的重要工具，它可以通过算法知晓人们对某种食物的接受范围、偏好顺序以及强、弱属性等。人的感知通常是模糊的，评价者的意见也常常以语言形式出现。因此在模拟感官模型中，使用语言变量（如不满意、好、优秀等）通常被用于描述独立变量（如颜色、香气、味道、口感、便利等）和依赖变量（如接受、拒绝、排名）代替数值更为现实16,17，其具有结果清晰、客观科学、系统性强等特点，因而这种方法在现代食品的感官评定中广为推崇18,19。本文选用来自“中国藜麦之乡”-山西省静乐县的黑藜麦，经萌发、液化、糖化和稳定性调配等工艺制得萌发藜麦乳，然后通过建立模糊数学评价模型对萌发藜麦乳的可接受程度进行了研究，结合响应面试验结果分析最终得到萌发藜麦乳的最佳配方，制得一款营养与风味俱佳的萌发藜麦乳。本研究不仅可为藜麦市场开拓提供新产品，同时也为藜麦高值化提供理论依据，促进当地农户增收。1 材料与方法 1.1 材料与试剂 黑藜麦，购自山西忻州静乐县；-淀粉酶（酶活力 50 000 U/g）、糖化酶（酶活力 50 000 U/g），均购自山东隆科特酶制剂有限公司；食品级甜菊糖苷、蔗糖酯、柠檬酸、柠檬酸钠，均购自柳州爱格富食品科技股份有限公司；食品级结冷胶，购自帝斯曼润邦（内蒙古）生物科技有限公司。1.2 仪器与设备 PT-20C 型管板组合式杀菌机，上海沃迪智能装备股份有限公司；Lab-1B-80 型真空冷冻干燥机，北京博医康试验仪器有限公司；GYB500-15S 型高压均质机，上海东华高压均质机厂；ATN-100 型凯氏定氮仪，上海洪纪仪器设备有限公司；KDN-04D 型消化炉，上海洪纪仪器设备有限公司等。1.3 方法 1.3.1 藜麦萌发及其营养成分测定 分别将萌发 0、12、24、36、48、60 h 的藜麦冻干、磨粉并过 60 目筛后，测定不同萌发时间蛋白质、灰分、脂肪、淀粉以及黄酮等藜麦关键营养成分含量的变化。根据营养成分的重要性进行权重的分配，对蛋白质、黄酮等对人体有益的生物活性成分分别赋予35%的权重，而灰分、脂肪、淀粉等常规营养物质分别赋予 10%的权重，最终依据加权平均分筛选出藜麦的最佳萌发时间。其中，蛋白质含量参照 GB 5009.5-2016食品中蛋白质的测定-凯氏定氮法20进行测定，灰分含量参现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 225 照 GB 5009.4-2016 食品中灰分的测定-食品中总灰分的测定21进行测定，脂肪含量参照 GB 5009.6-2016食品中脂肪的测定-索氏抽提法22进行测定，淀粉含量参照 GB 5009.9-2016 食品中淀粉的测定-酸水解法23进行测定；黄酮含量测定方法参照李金辉等24。具体提取方法为：称取 0.5 g 样品，采用=75%乙醇溶液定容至 10 mL，65 水浴提取 30 min，5 500 r/min条件下离心 10 min 后取上清液制得黄酮提取液进行测定。1.3.2 萌发藜麦乳工艺流程 图 1 萌发藜麦乳工艺流程图 Fig.1 Germinated quinoa-based beverage process flowdiagram 1.4 模糊数学综合感官评价法模型建立 1.4.1 评价因素集 U 的确定 以萌发藜麦乳的外观、气味、滋味、组织状态为评价因素集 U，U=U1，U2，U3，U4。U1=外观：色泽 U11，颜色均匀度 U12；U2=气味：香气 U21，异味 U22；U3=滋味：颗粒感 U31，甜味 U32；U4=组织状态：流动性 U41；沉淀 U42。1.4.2 评价指标集权重系数 X 的计算 参照玉王宁、刘士伟等25,26的方法并稍作修改，本文采用专业人员调查及大众问卷调查相结合的方法进行权重系数的计算。由于两类人群的经验及认知不同，因此首先采取强制决策法将不同的权重占比分配给这两类人群，专业人员为 0.6，普通人员为 0.4。其中专业人员为经过培训的品评人员，共 10 人，普通人员为随机挑选的大众品评员，共 50 人。专业人员与普通人员的男女人数分别占总人数的一半。每两份样品品评之间均需漱口，每位品评员在独立房间进行品评打分，确保不会影响各自的判断，权重的计算公式如下。()jijijanXNa=（1）式中：Xi第 i 个指标的权重；aj指标重要程度赋值；nij选择第i 个指标的重要程度为 j 的人数；N参加调查的总人数。1.4.3 评价对象集 M 的确定 M 为评价对象集，M=M1，M2，M3Mj，Mj代表响应面设计中各组样品的综合评价，其中j=1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17。1.4.4 评语集 V 的确定 拟定合适的分值区域，并使之与评语集 V 一一对应，最终可将不同人群的评价结果量化为具体分值。将萌发藜麦乳的感官评价评语集设定为：V=V1，V2，V3，V4；V1=优秀，V2=良好，V3=一般，V4=不佳。依照清晰质量等级边界模糊化法，为了使分值区域实现清晰化，取每段分值区域的中间值作为相对应的分值，见表1。表 1 评语集与分值对应表 Table 1 The corresponding table of evaluation sets and score areas 评语集 优秀 良好 一般 不佳分值区域 901008090 6080 060边界清晰化95 85 70 30 1.4.5 模糊矩阵的形成 按照 GB/T 16291.1-2012感官分析选拔、培训与管理评价员一般导则第 1 部分：优选评价员27、GB/T 16291.2-2010感官分析选拔、培训和管理评价员一般导则第 2 部分：专家评价员28对感官评价人员进行培训、考核与筛选，最终确定由 10 名品评员（5 男5 女）组成专业模糊综合品评小组。感官评价人员分别从以上评价因素集的各方面进行评价。将个人评价结果汇总于评价指标集权重计算结果表中，将相同评语的评价人数除以参与评价的总人数算得评语隶属度 rij，构成评价矩阵 Rij。111212122212jjijiiijrrrrrrRrrr=?（2）现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 226 1.4.6 模糊评判方法 参考刘赵、刘敏等29,30的方法并稍作修改，依据模糊变换原理：M=XR。其中，M 为上述样品的综合评价集；X 为权重集；R 为评价矩阵。()11121212221212jjiniiijrrrrrrMX XXrrr=?（3）式中：Mi=(X1ri1)+(X2ri2)+(Xnrij)。最后依照表 1 中每个评语集所对应的边缘清晰化分值，计算出萌发藜麦乳最终的综合评价分值Z=M?V。1.5 萌发藜麦乳配方响应面优化试验 1.5.1 单因素试验 以感官评价为指标，初步探究萌发藜麦汁、甜菊糖苷、复配乳化稳定剂三因素对萌发藜麦乳感官评价的影响。探究萌发藜麦汁添加量（质量分数为 30%、40%、50%、60%、70%）时，甜菊糖苷及复配乳化稳定剂添加量分别固定为 0.10%、0.20%，复配乳化稳定剂添加比例为结冷胶:蔗糖酯=1:1；探究甜菊糖苷添加量（质量分数为 0.06%、0.08%、0.10%、0.12%、0.14%）时，萌发藜麦汁及复配乳化稳定剂添加量分别固定为50%、0.20%，复配乳化稳定剂添加比例为结冷胶:蔗糖酯=1:1；探究复配乳化稳定剂添加量（质量分数为0.10%、0.15%、0.20%、0.25%、0.30%）时，萌发藜麦汁及甜菊糖苷添加量分别固定为 50%、0.10%，复配乳化稳定剂添加比例为结冷胶:蔗糖酯=1:1。探究复配乳化稳定剂添加比例（3:1、2:1、1:1、1:2、1:3）时，萌发藜麦汁、甜菊糖苷及复配乳化稳定剂添加量分别固定为 50%、0.10%、0.20%。每一项试验均进行三次重复，以确定各因素的适当范围。1.5.2 响应面试验 表 2 响应面试验因素水平设计 Table 2 Response surface test factor level design 因素 水平-1 0 1 A 萌发藜麦汁/%40 50 60 B 甜菊糖苷/%0.08 0.10 0.12C 复配乳化稳定剂/%0.15 0.20 0.25以单因素试验结果为基础，依照 Box-Behnken 设计的基本原理，该因素水平设计如表 2，以萌发藜麦汁添加量（A）、甜菊糖苷添加量（B）以及复配乳化稳定剂添加量（C）3 个因素作为自变量，以外观 U1、气味 U2、滋味 U3、组织状态 U4的模糊数学感官评分Z 为响应变量进行响应面回归分析，通过回归分析，得到萌发藜麦乳的最佳工艺设计。1.6 数据处理 采用 IBM SPSS Statistics 22 进行单因素ANOVA检验，采用 Origin 2018 处理数据并作图。所有试验均重复三次，数据用平均值标准差表示，P0.05 为差异性显著。2 结果与讨论 2.1 藜麦最佳萌发时间的确定 表 3 萌发各阶段藜麦关键营养物质含量的变化 Table 3 Changes of key nutrient contents of quinoa at different germination stages 萌发时间/h 营养物质 蛋白质/(g/100 g)灰分/(g/100 g)脂肪/(g/100 g)淀粉/(g/100 g)黄酮/(mg/g)0 14.510.17b 3.390.06a 6.270.11a 61.190.04a 1.520.15f 12 9.260.83e 3.180.06b 5.850.12b 57.870.26b 2.060.04e 24 13.370.10d 2.820.91c 5.590.06c 54.650.09c 2.380.04d 36 16.200.15a 2.550.72d 5.510.09c 48.200.09d 3.830.03c 48 14.420.16b 2.610.35d 5.120.09d 45.840.19e 4.050.05a 60 13.930.17c 2.650.91d 4.630.14e 44.120.07f 3.420.11b 注：表中数值为平均值标准差（n=3），同列右肩不同的小写字母表示有显著性差异（P0.05）。从表 3 中可以看出，藜麦中所含蛋白质在萌发期间会经历一个先降低后升高，最后再降低的过程。当藜麦的萌发时间达到 36 h 时，其蛋白质含量达到顶峰值 16.24 g/100 g。按照谷物萌发规律将萌发阶段分为三个时期，初期、中期和后期。萌发初期（012 h），藜麦中的蛋白质分解以提供能量，因此蛋白质含量降低。藜麦萌发的中期阶段（1236 h），贮藏在籽粒中的蛋白质在对应蛋白酶的激活作用下，被分解为小分子氨基酸等含氮物质，这些物质在运输至新芽的过程中合成了新的蛋白质，从而使蛋白质含量升高。萌发现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 227 后期（3660 h），为了维持芽的生长，蛋白酶的活性加强，导致蛋白质水解的速度大于氨基酸重新合成新蛋白质的速度，蛋白质含量逐渐下降31。这与苏艳玲等32认为藜麦萌发过程中蛋白质含量始终呈上升趋势的结果存在一些差异，可能是由于藜麦生长环境及萌发条件不同所导致的。Piuel 等33发现三种不同颜色藜麦的蛋白质含量均随着萌发天数的增加先升高后降低，尽管各品种之间蛋白质含量存在一些差异，但是藜麦萌发过程中蛋白质含量的变化趋势大体相似，这与本文的研究结果基本吻合。藜麦中的灰分含量在未萌发时最高，萌发至 36 h降低了 24.78%。导致这个变化的原因可能是铁、钠、钾等矿物质元素在萌芽期间从化合物状态转变为单一游离的元素状态，在发芽时连续喷水导致矿物元素溶解于水中造成大量流失，从而使这些游离矿物质元素的含量随之降低，最终造成总灰分的含量降低34。藜麦中的脂肪和淀粉含量均与萌发时间呈负相关，可能是由于藜麦在发芽过程中，脂肪酶及淀粉酶活性增强，通过水解使其含量降低35。Surez-estrella 等36也发现萌发 1248 h 的藜麦籽粒中的-淀粉酶活性显著增加。藜麦萌发过程中黄酮含量持续上升，并在 48 h 时含量达到未萌发时的 2.7 倍（4.05 mg/g），这可能是由于藜麦在萌发过程中呼吸作用加强，使得黄酮生物合成的关键酶苯丙氨酸氨基裂解酶含量显著上升，促进了黄酮的合成37。最终得到加权平均分排序为：36 h0 h48 h24 h60 h12 h。据此筛选出藜麦的最佳萌发时间为36 h。2.2 模糊数学综合感官评价模型的建立 2.2.1 模糊数学综合评价因素U及对应权重X的确定 通过对各项数据的整理与统计分析，确定萌发藜麦乳感官评价的多级因素及其所对应的权重占比、感官评价的具体指标，如表 4。表 4 权重计算结果及感官评价具体标准 Table 4 Weight calculation results and specific sensory evaluation criteria 一级因素（权重占比）二级因素（权重占比）具体指标 评语集 外观 U1（0.23）色泽U11（0.55）乳白色，有光泽 优秀 乳白色，较有光泽 良好 浅黄色，无光泽 一般 异常色，无光泽 不佳 颜色均匀度U12（0.45）颜色均匀度强 优秀 颜色均匀度较强 良好 颜色均匀度较弱 一般 颜色浑浊不均匀 不佳 气味 U2（0.28）香气U21（0.43）藜麦清香 优秀 藜麦香气淡 良好 几乎无藜麦香气 一般 完全无藜麦香气 不佳 异味 U22（0.57）无异味 优秀 无明显异味，略微豆腥味 良好 有异味，较重豆腥味 一般 严重异味 不佳 滋味 U3（0.33）颗粒感U31（0.41）无颗粒感 优秀 几乎无颗粒感 良好 有颗粒感 一般 颗粒感较重 不佳 甜味 U32（0.59）甜味适中 优秀 稍微偏甜或偏淡 良好 偏甜或偏淡 一般 过甜或过淡 不佳 现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 228 续表 4 一级因素（权重占比）二级因素（权重占比）具体指标 评语集 组织状态 U4（0.16）流动性U41（0.52）流动性好 优秀 流动性较好 良好 流动性较差 一般 流动性差 不佳 沉淀 U42（0.48）底部无沉淀 优秀 底部沉淀较少 良好 底部沉淀较多 一般 底部沉淀严重 不佳 2.2.2 模糊评语隶属度的确定 通过 10 名专业品评员对 17 个响应面试验样品的评价结果统计，得出评语隶属度。其中以 1 号样品为例，如表 5。其余 16 个样品按照相同的方式进行统计。表 5 1 号样品各项指标及对应评语隶属度 Table 5 Membership degree of each index of sample 1 一级因素 权重 二级因素 权重评语隶属度 优秀 良好 一般 不佳U1 0.23 U11 0.550.5 0.5 0 0 U12 0.450.6 0.3 0.10 U2 0.28 U21 0.430.6 0.2 0.20 U22 0.570.5 0.3 0.20 U3 0.33 U31 0.410.6 0.2 0.10.1U32 0.590.6 0.3 0.10 U4 0.16 U41 0.520.5 0.3 0.10.1U42 0.480.5 0.3 0.10.12.2.3 评价结果计算 对于评价指标“外观”U1，根据模糊变换法则，计算出的评价结果为：()()11112340.50.5000.550.450.60.30.10,UUUMXRM MMM=（4）式中：M1=(0.550.5)+(0.450.6)=0.545 M2=0.41，M3=0.045，M4=0 MU1=(0.545，0.41，0.045，0)同理计算 MU2、MU3、MU4，分别归一化后得：MU2=(0.543，0.257，0.2，0)，MU3=(0.6，0.259，0.1，0.041)，MU4=(0.5，0.3，0.1，0.1)此时，MU1、MU2、MU3、MU4组成一个全新的评语隶属度矩阵 R：12340.5450.410.04500.5430.2570.200.60.2590.10.0410.50.30.10.1UUUUMMRMM=用 U 的权重集 X=（0.23，0.28，0.33，0.16），与之相乘，得到评判结果：()()0.5450.410.04500.5430.2570.200.230.280.330.160.60.2590.10.0410.50.30.10.10.5550.30.1150.03MX R=（5）95857030V=优秀良好代入相应的评语集计算，可得一般不佳 萌发藜麦乳得分 Z=M?V=950.555+850.3+0 0.115+00.03=87.2（分）。同理，计算其他样品得分。2.3 萌发藜麦乳工艺响应面优化 2.3.1 单因素试验结果 如图 2 所示，萌发藜麦汁、甜菊糖苷、复配乳化稳定剂添加量的不断升高均分别导致萌发藜麦乳的感官评分先急速上升后迅速下降，表明各个因素都对萌发藜麦乳的感官品质产生重大影响。萌发藜麦汁添加量从 30%增加至 50%时，萌发藜麦乳的感官评分增加了 7.5%，但是随着萌发藜麦汁添加量逐渐超过 50%时，感官评分却随之降低。这是因为萌发藜麦汁添加量的增加使萌发藜麦乳整体色泽更加明亮、均匀，并具有自然的藜麦清香；但若添加过量，则会导致其豆腥味重，色泽深，从而影响感官评分。甜菊糖苷添加量达到 0.10%时，萌发藜麦乳的感官评分最高。适当添加甜菊糖苷有利于增强风味，能够适当降低萌发藜麦乳的粘稠度，延长货架期。然而若过量添加甜菊糖苷，则会导致萌发藜麦乳的甜苦味浓重，掩盖了藜麦的独特风味，进而影响感官评分，这一点与陆阳等38的研究结果基本一致。当结冷胶与蔗糖酯的添加比例在3:12:1之间时，萌发藜麦乳的感官评分呈现出明显的上升趋势，但在现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 229 达到最高值后，感官评分随着结冷胶与蔗糖酯比例的降低逐渐降低，可能是结冷胶与蔗糖酯比例为 2:1 时刚好使萌发藜麦乳达到稳定状态，而随着比例的降低，萌发藜麦乳过于浓稠导致感官评分降低。在萌发藜麦乳中添加 0.2%的复配乳化稳定剂，其感官评分最高。这是因为随着乳化稳定剂用量的增加，萌发藜麦乳的稳定性变强，不易分层，产品的外观得到大大改善；但是添加量过多则会导致其过于粘稠而影响口感及风味，进而降低感官评分。黄玉坤等39发现，乳化稳定剂添加量过多会使产品过于黏腻、口感变差，添加量过少则口感不细腻且不稳定，这与本文的研究结果相符合。通过单因素试验方差分析，复配乳化稳定剂比例对萌发藜麦乳的感官评分不显著（P0.05），因此选取萌发藜麦汁添加量、甜菊糖苷添加量和复配乳化稳定剂添加量三个因素进行后续响应面试验。由于复配乳化稳定剂复配比例为结冷胶:蔗糖酯=2:1 时感官评分最高，因此选择此条件进行后续试验。图 2 不同因素对萌发藜麦乳感官评分的影响 Fig.2 Impact of different factors on sensory scores of germinated quinoa-based beverage 2.3.2 响应面试验结果 将模糊数学模型计算出的感官评分填入表 6，即为 Box-Behnken 试验设计所对应的结果。以萌发藜麦乳感官评价分值作为评价指标，经响应面分析得出萌发藜麦乳的最佳工艺配方。其中，响应面设计中 A 代表萌发藜麦汁添加量，B 代表甜菊糖苷添加量，C 代表复配乳化稳定剂添加量。2.3.3 响应面试验数据处理及分析 通过响应面分析软件 Design-Expert 12 分析萌发藜麦乳工艺数据，得到模糊数学综合感官评分与自变量 A、B、C 的多元拟合回归方程为：Y=87.02+0.3225A-1.66B-0.1525C+0.655AB+1.04AC-0.31BC-1.45A2-3.12B2-1.88C2。通过对萌发藜麦乳综合感官评分进行方差分析，分析结果如表 7。其中，模型的 P0.000 1，达到了极显著水平，失拟项（P=0.663 60.05）不显著，具有较好的响应面回归方程拟合程度。由模型相关系数R2=0.990 2，校正系数 R2Adj=0.977 6 可知，预测值和观察值具有高度的相关性，可以用于分析和预测萌发藜麦乳配方中的最佳添加量40。表 6 Box-Behnken 试验设计及结果 Table 6 Design and results of Box-Behnken experiments 试验号 因素 感官评分/分 A B C 1 0 0 0 87.2 2 1-1 0 84 3 0-1-1 83.46 4 0-1 1 83.85 5-1-1 0 84.29 6-1 0-1 84.78 7 1 0-1 82.98 8 0 0 0 86.44 9 0 0 0 87.57 10-1 0 1 82.33 11 0 0 0 86.86 12 0 0 0 87.05 13 1 0 1 84.67 14 0 1 1 79.96 15 0 1-1 80.81 16 1 1 0 81.93 17-1 1 0 79.6 根据 P 值大小可以看出，一次项 B 对萌发藜麦乳感官评分的影响达到了极显著（P0.01），因素 A 达到了显著水平（P0.05）。根据一次项 F 值的大小可以判断出各试验因素对萌发藜麦乳感官品质影响由大到小依次是：B（甜菊糖苷添加量）A（萌发藜麦汁添加量）C（复配乳化稳定剂添加量）。因素 AC 对萌发藜麦乳感官评分影响非常明显，达到了极显著水平（P0.01），可能是由于萌发藜麦汁和复配乳化稳定剂添加量交互作用，起到加强饮料的稳定性的效果，改善萌发藜麦乳的外观。因素 AB 对饮料感官品质的影响为显著水平（P0.05），这是因为萌发藜麦汁添加量和甜菊糖苷添加量的交互作用，能使萌发藜麦乳甜度适中、状态稳定，提升萌发藜麦乳的口味；而甜菊糖苷添加量和复配乳化稳定剂添加量的交互作用并不显著。通过对响应面 3D 图和等高线图的分析，可以直接观察到各因素之间的交互作用，根据拟合出的二元回归方程绘制三维响应曲面和二维等高线图，进一步分析萌发藜麦汁、甜菊糖苷、复配乳化稳定剂添加量对感官评分的相互作用41,42。图 3、5 中分别随着萌发现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,Vol.39,No.9 230 藜麦汁和甜菊糖苷添加量、萌发藜麦汁和复配稳定乳化剂添加量的增加，模糊感官评分首先呈现增加趋势，随后又降低，可以看出此时的三维曲面坡度十分陡峭。等高线接近椭圆形，说明在两组试验中两因素的交互作用分别达到显著水平。表 7 回归模型方差分析 Table 7 ANOVA for regression models 方差来源 平方和 自由度 均方 F 值 P 值 显著性 模型 100.85 9 11.21 78.73 0.000 1*A-萌发藜麦汁添加量 0.832 1 1 0.832 1 5.85 0.046 2*B-甜菊糖苷添加量 22.11 1 22.11 155.36 0.000 1*C-复配稳定乳化剂添加量 0.186 1 1 0.186 1 1.31 0.290 5 AB 1.69 1 1.72 12.06 0.010 4*AC 4.28 1 4.28 30.11 0.000 9*BC 0.384 4 1 0.384 4 2.7 0.144 3 A2 8.85 1 8.85 62.16 0.000 1*B2 40.97 1 40.97 287.89 0.000 1*C2 14.95 1 14.95 105.06 0.000 1*残差 0.996 3 7 0.142 3 失拟项 0.298 6 3 0.099 5 0.570 5 0.663 6 纯误差 0.697 7 4 0.174 4 总离差 101.85 16 注：*表示影响极显著（P0.01）；*表示影响显著（P0.05）。图3 萌发藜麦汁、甜菊糖苷添加量交互对萌发藜麦乳感官评分的影响 Fig.3 Impact of interaction between germinated quinoa juice and stevioside addition on sensory scores of germinated quinoa-based beverage 图4 甜菊糖苷、复配乳化稳定剂添加量交互对萌发藜麦乳感官评分的影响 Fig.4 Impact of interaction of stevioside and compound emulsion stabilizer addition on sensory scores of germinated quinoa-based beverage 图 5 萌发藜麦汁、复配乳化稳定剂添加量交互对萌发藜麦乳感官评分的影响 Fig.5 Impactof interaction between the amount of germinated quinoa juice and compound emulsion stabilizer on sensory scores of germinated quinoa-based beverage 而图 4 中随着甜菊糖苷和复配稳定乳化剂添加量的增加，模糊感官评分虽然总体也呈现先增加后减少的趋势，但 3D 曲面坡度并不陡峭，反而较为平缓，且等高线趋向于圆形，说明甜菊糖苷和复配稳定乳化剂添加量有一定的交互作用，但对萌发藜麦乳感官评分的影响并未达到显著水平。2.3.4 验证试验 利用 Design-Expert 12 对萌发藜麦乳的感官评分进行回归分析，根据回归模型得出萌发藜麦乳的配方优化理论条件为：萌发藜麦汁添加量为 50.507%，甜菊糖苷添加量为 0.095%，复配乳化稳定剂（结冷胶:蔗糖酯=2:1）添加量为 0.20%。在此最佳添加量条件现代食品科技 Modern Food Science and Technology 2023,