非油炸即食酸甜武昌鱼软罐头加工技术的研究

摘要

武昌鱼肉质嫩白，含丰富的蛋白质，是很有价值的食品蛋白质来源。由于原料水分含量较高，易于腐败，故开发新型武昌鱼罐头深加工技术尤为重要。本文以新鲜武昌鱼为原料，探究了酸甜味风干武昌鱼软罐头的加工工艺及最佳配方，并分析了产品在贮藏期间各指标的变化，为武昌鱼加工工业化提供技术支持。本文的主要研究内容和结果如下:
　　(1)DSC测定新鲜武昌鱼肉蛋白质的初始变性温度为57.6℃;对新鲜武昌鱼鱼肉成分进行了分析，得出新鲜武昌鱼属于高水分、高蛋白、低脂肪的水产品。本文通过单因素及正交优化实验，确定了武昌鱼腌制的最佳工艺:食盐添加量为4％，腌制温度为15℃，腌制时间为60min。
　　(2)从45、50、55℃下武昌鱼肉干燥曲线和干燥速率曲线中可以得出，鱼肉厚度越小，其干燥速率越大;温度越高，武昌鱼肉水分含量下降越快，干燥速率越大。若干燥温度太低，则干燥速率太小，干燥时间长;温度太高，则会导致鱼肉表面不同程度的褐变，故选择合适的干燥温度尤为重要。
　　(3)对武昌鱼进行热风干燥实验，运用Origin7.5对实验结果进行分析处理，建立了对武昌鱼热风干燥的水分比与干燥时间之间的数学模型，并进行了拟合检验。结果显示Logarithmic模型能更好地描述武昌鱼薄层干燥过程的规律。武昌鱼背部肌肉和腹部肌肉的最佳干燥温度为50℃，最佳干燥时间分别为7.95h和6.08h。由50℃干燥过程中质构、色度变化的研究，结果表明随着干燥时间的延长，产品的硬度，胶着性，咀嚼性均显著下降，产品的弹性、内聚性的变化不大;随干燥时间的延长，L值总体下降，a*值、b*值在烘干前期升高，但后期变化不大。
　　(4)采用L9(43)正交试验对武昌鱼罐头调味配方进行研究。结果表明:影响鱼罐头感官评价的主次顺序为柠檬酸添加量＞白砂糖添加量＞苹果酸添加量＞醋酸添加量，其中白砂糖添加量和柠檬酸添加量为显著因素。结果表明，武昌鱼罐头酸甜味的最佳配方为:白砂糖添加量为6％，柠檬酸添加量为0.2％，醋酸添加量为2％，苹果酸添加量为0.1％。该产品色泽鲜明，类似金黄色，入口后酸甜味适宜，符合现代大多数消费者的要求。
　　(5)研究了在不同贮藏温度条件下贮藏60d内酸甜味风干武昌鱼软罐头品质的变化规律:水分含量、感官评分、质构指标中硬度、弹性、咀嚼性、胶着性和色度指标中L值随贮藏时间的延长而降低，pH值则随贮藏时间的延长呈先降低后升高的趋势，色度中a*值随贮藏时间的延长而升高，b*值随贮藏时间的延长呈先升高后降低的趋势。其中，理化指标中的酸价值的变化符合一级动力学模型，通过拟合得出酸价值的Arrhenius方程为:k=-216.8704e[-(22.24×103)/RT]。通过方程预测货架期，得出4℃、10℃、25℃和35℃条件下产品的货架期分别为432.8d、352.5d、219.2d和163.7d。

目录

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摘要

第一章 文献综述

1 武昌鱼营养价值及加工现状

1．1 武昌鱼简介

1．2 武昌鱼营养价值

1．3 武昌鱼的加工现状与前景分析

2 水产品腌制技术的研究进展

3 水产品干燥加工现状

3．1 水产品干燥技术

3．2 干燥加工对水产品理化性质和感官品质的影响

4 薄层干燥模型的国内外研究状况

4．1 薄层干燥

4．2 薄层干燥模型

4．3 薄层干燥模型在水产品加工中的应用

5 货架期理论

5．1 货架寿命模型法

5．2 加速试验模型法

5．3 动力学模型预测货架期预测研究现状

6 本课题的研究目的及研究思路

6．1 本课题的研究目的及意义

6．2 本课题主要解决的问题

6．3 本课题的研究思路

第二章 武昌鱼罐头腌制工艺及干燥工艺条件的确定

1 材料与方法

1．1 实验材料

1．2 主要试剂

1．3 主要仪器和设备

1．4 风干武昌鱼生产工艺

1．5 实验方法

2 结果分析

2．1 新鲜武昌鱼理化指标的分析

2．2 最佳腌制条件的确定

2．3 武昌鱼肉的等温吸附线

2．4 武昌鱼热风干燥动力学模型的建立

2．5 武昌鱼热风干燥工艺的研究

3 本章小结

第三章 风干武昌鱼罐头最佳配方的确定

1 材料与方法

1．1 实验材料

1．2 主要试剂

1．3 主要仪器与设备

1．4 实验方法

2 结果分析

2．1 武昌鱼罐头酸甜味最佳配方的确定

3 本章小结

第四章 产品的保藏性研究

1 材料与方法

1．1 实验材料

1．2 主要试剂

1．3 实验仪器与设备

2 酸甜味风干武昌鱼软罐头的制备

2．1 工艺流程

2．2 工艺要点

3 实验方法

3．1 产品理化指标的测定

3．2 产品贮藏实验设计

3．3 数据处理与分析

4 结果分析

4．1 产品品质分析

4．2 储藏过程中产品的品质变化

4．3 酸甜昧风干武昌鱼软罐头货架期预测模型

5 本章小结

第五章 结论与展望

1 全文总结

2 展望

3 论文主要创新点

参考文献

致谢