基于LF-NMR及不同干燥方法的哈密瓜片含水率预测模型

摘要

为建立稳健、适用范围更广的哈密瓜片含水率预测模型,采用不同干燥方法(热风干燥(Hot Air drying,HA)和红外辐射干燥(Infrared drying,IR)),在相同温度水平下(50、60、70°C)对哈密瓜片进行干燥,采用低场核磁共振技术(Low-Field Nuclear Magnetic Resonance,LF-NMR)对比分析干燥过程的水分迁移规律及2种干燥方法间的差异,并结合化学计量学方法建立含水率预测模型.结果表明:无论HA还是IR,一定温度范围内高温有利于提高干燥速率,缩短干燥时间;且IR与HA相比干燥时间缩短20.0％～37.5％.经LF-NMR分析,在HA和IR过程中,自由水峰面积逐渐降低,不易流动水峰面积及结合水峰面积呈波动变化;自由水峰顶横向弛豫时间不断降低,不易流动水峰顶横向弛豫时间因干燥方式和干燥温度的差异呈不同的变化趋势;与HA过程中结合水峰顶横向弛豫时间逐渐降低不同,其在IR干燥初期短暂上升,后呈下降趋势.基于HA、IR数据集结合化学计量学方法建立的哈密瓜片含水率预测模型中,偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)模型具有更好的性能,模型预测决定系数R2P大于0.99,表明PLSR结合LF-NMR可实现哈密瓜片含水率的快速检测,且不受干燥方法不同引起水分状态差异的影响.研究结果为基于LF-NMR和多加工手段的果蔬含水率预测模型的建立提供参考.