周 婷， 魏法山， 朱瑤迪， 趙莉君， 柳艷霞， 趙改名

(1.河南農業(yè)大學食品科學技術學院，河南省肉制品加工與質量安全控制重點實驗室，河南 鄭州450002； 2.河南省產品質量監(jiān)督檢驗院，河南 鄭州450002)

基于Tablecurve3D軟件預測不同煮制條件下鹵雞腿出品率的研究

周 婷1， 魏法山2， 朱瑤迪1， 趙莉君1， 柳艷霞1， 趙改名1

(1.河南農業(yè)大學食品科學技術學院，河南省肉制品加工與質量安全控制重點實驗室，河南 鄭州450002； 2.河南省產品質量監(jiān)督檢驗院，河南 鄭州450002)

以鹵雞腿為研究對象，為了獲得其在不同煮制條件下連續(xù)的出品率含量值，本研究采用Tablecurve3D軟件對溫度75、80、85、90、95、100 ℃、時間10、20、30、40、50、60、90、120 min以及出品率等重要參數進行三維曲面擬合，得到擬合曲面方程，從而獲得鹵雞腿在不同煮制條件下出品率的連續(xù)預測模型。經分析，最佳預測模型的相關系數r2為0.93，為驗證模型的可靠性，將新一批次27個樣本數據帶入預測模型，結果表明，該實測值和預測值的相關系數r2為0.82，相對標準偏差基本都在8%以內，說明采用Tablecurve3D軟件實現鹵雞腿出品率的連續(xù)預測方法是可行的，該結果可為鹵雞腿出品率的工藝控制提供基礎數據和技術手段。

鹵雞腿；Tablecurve3D軟件；出品率；連續(xù)預測；模型

醬鹵肉制品在中國有幾千年的發(fā)展史，以其獨有的口味和濃郁的風味被越來越多的消費者所喜愛，已經逐漸發(fā)展成為中國傳統(tǒng)的一大肉類產品[1-2]。中國是雞肉生產和消費大國，特別是以安徽符離集燒雞、山東德州扒雞、河南道口燒雞為代表的鹵禽類肉制品亦是中國傳統(tǒng)醬鹵肉制品中非常有特色的產品類型[3]，其中鹵雞腿是醬鹵制品中非常受消費者歡迎的產品，消費量逐年增加，為行業(yè)帶來了新一輪的高速發(fā)展期[4-5]。近幾年，隨著原輔料價格的上漲，以前不太突出的出品率問題日顯重要。目前，行業(yè)內鹵雞腿的出品率普遍較低，出品率的高低直接關系到企業(yè)的經濟效益，在競爭日趨激烈的市場環(huán)境下，在保證產品質量的前提下如何調控產品出品率已經成為該行業(yè)關注的重點，同時也成為企業(yè)競爭的焦點[6]。尋找出品率的經驗模型，實現產品出品率的連續(xù)預測是目前亟待解決的問題之一，在不同煮制條件下實現出品率的可控性對于企業(yè)節(jié)約成本，提高經濟效益具有非常重要的作用。目前，出品率的測定均是根據產品鹵煮前后的質量百分比進行計算[7-8]，該檢測方法雖然精度高，但是基于試驗情況，出品率的檢測只能實現“點檢測”，很難實現連續(xù)預測。

目前大部分的數據處理軟件均有輸出三維圖形的功能，但很少能提供自動曲面擬合及統(tǒng)計分析的功能[9]。二維、三維曲線擬合與經驗公式自動查找軟件(Tablecurve 2D/3D)為復雜數據的模型化提供了強有力的解決方案，其內建方程式為各種應用提供了線性和非線性模型，處理過程中通過選擇不同的評判標準找到擬合較好的曲線，最后輸出曲線圖形及數學表達式。該軟件可自動顯示數學表達式及其他相關的統(tǒng)計參數，可快速計算任意點處的擬合值[10]，以其無需編程及強大的曲面擬合功能已經被越來越廣泛地用于數據處理中，如機械設計[11-13]、計算機工藝設計[14]及大型機械特性研究及參數優(yōu)化[15-17]，但目前在食品數據處理方面Tablecurve 3D軟件的應用較少。因此本研究選取鹵雞腿為研究對象，通過設置不同煮制溫度和煮制時間，使用小火(90 ℃)對雞腿進行煮制，得到其出品率。利用Tablecurve 3D軟件對其數據進行三維曲面擬合，得到出品率模型進而實現雞腿出品率的連續(xù)預測，以期實現出品率的可控性，為企業(yè)節(jié)約成本、提高經濟效益提供一種潛在的解決方案。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮雞腿(200～250 g·只-1)購于河南大用實業(yè)有限公司，品種為羅斯308肉雞(42日齡，公司自養(yǎng))。香辛料及食鹽購自河南鄭州某超市。磷酸氫二鉀、磷酸二氫鉀、硝酸鉀購自天津市瑞金特化學品有限公司，均為分析純。FA2004A電子天平(上海精天電子儀器有限公司)，MJ-250PP01B絞肉機(廣東美的生活電器制造有限公司)，T10高速分散器(廣東儀科實驗室技術有限公司)，THZ-82恒溫水浴鍋(金壇市杰瑞爾電器有限公司)。

1.2 試驗方法

選大小一致的新鮮雞腿(200～250 g·只-1)洗凈瀝干、稱重，加入香辛料(香辛料配比：100 kg雞腿中添加肉桂、良姜、白芷各180 g，陳皮、草果各60 g，砂仁、豆蔻各30 g，丁香6 g，食鹽2.5 kg)。冷水下鍋后小火迅速升溫至試驗設定的水溫后維持試驗設定的時間段，具體溫度及與時間設定見表1。表1所示，試驗設定的溫度從75 ℃開始以5 ℃的溫度梯度進行遞增至100 ℃，在每個溫度點下，分別進行10、20、30、40、50、60、90和120 min的鹵煮試驗，然后測定每個溫度及時間組合下鹵雞腿的出品率。

表1 試驗設定的煮制條件Table 1 Cooking conditions of the experimental process

1.3 出品率的計算

將雞腿煮好撈出，瀝干冷卻至室溫后稱重，出品率為雞腿煮制前后的質量分數。

(1)

式中：A1為雞腿煮制前質量(g)，A2為雞腿煮制后質量(g)。

2 結果與分析

2.1 不同煮制條件下雞腿出品率

在不同設定條件下，對雞腿出品率進行測定，其結果如表2所示。

表2 不同煮制條件下雞腿出品率Table 2 Yield rate of cooked chicken legs under different conditions %

注：表中測定結果為雞腿在各鹵制條件下出品率的平均值±標準差。

Note: The results in the table are mean ± standard deviation of chicken legs under different cooking conditions.

由表2可知，鹵雞腿出品率隨著鹵煮時間的延長和鹵煮溫度的升高均呈現降低趨勢，且隨時間的延長出品率降低速率較快，說明時間對出品率影響作用較大。

2.2 利用Tablecurve 3D軟件進行出品率建模

將表2中的數據輸入Tablecurve 3D軟件中，選擇三維曲面擬合，得到擬合曲面方程列表。Tablecurve 3D軟件根據4種不同的曲面擬合評判標準產生了與之相對應的曲面方程列表。4種曲面擬合評判標準分別是：1)r2(相關系數)；2)DF adjr2(調整相關系數)；3)FSE(fit the standard error，擬合標準誤差)； 4)F-statistic(F值)。其中F-statistic是目前比較常用的一種曲面擬合評判標準，因為與其他幾種標準相比，F-statistic會產生相對簡單的模型方程，避免了表達式的過于復雜和隨之而導致的使用不便、不易于進行計算與理論分析等問題的出現。因此，本研究中以F-statistic為評判標準得到出品率最優(yōu)模型，如圖1所示。

利用上述數據根據圖1得到擬合曲面方程如下：

z=a-b×lnx-c×y3

(2)

式中：a=130.13,b=-8.84,c=3.011 0-4，z為出品率(%)，x為時間(min)，y為溫度(℃)。經分析，該模型的相關系數r2為0.93。由圖1結合曲面方程可知，出品率受煮制時間和溫度的共同影響，鹵雞腿出品率均隨著煮制時間的延長和煮制溫度的升高而降低，且隨著時間的延長出品率的降低速率遠大于隨著溫度的升高出品率的降低速率，說明時間對鹵煮雞腿出品率的影響更大。該模型不僅能直觀反應煮制時間和溫度對雞腿出品率的影響情況，而且根據模型方程可以實現出品率的連續(xù)預測，提高出品率的預測速度，實現出品率的可控性。

圖1 出品率模型三維圖Fig.1 Three-dimension graph of yield rate model

2.3 擬合方程的驗證

為驗證所得方程的可靠性，采用新批次出品率的試驗數據代入方程(2)計算方程預測值，判定預測值和實測值的相關系數并比較兩者的相對標準偏差，從而驗證模型的可靠性。2種數據對比結果見表3。

表3 模型預測值與實測值均值相對標準偏差比較Table 3 Comparison of standard deviation between predictive values and the mean value of measured values

經分析，該實測值和預測值的相關系數r2為0.82，相對標準偏差在8%左右，說明采用Tablecurve 3D軟件對鹵雞腿出品率的連續(xù)預測方法是可行的，其結果能為企業(yè)節(jié)約成本、提高經濟效益提供1種解決思路。

3 結論

本研究通過對雞腿進行不同條件下的煮制試驗，測得其出品率，為得到出品率連續(xù)預測模型從而實現出品率可控性的目的，本研究采用Tablecurve 3D軟件對所得到的出品率數據進行三維曲面擬合得到出品率模型，模型結果表明：1)出品率模型能快速預測非觀測點處鹵雞腿的出品率，實現鹵雞腿出品率的連續(xù)預測；2)鹵雞腿出品率隨著煮制時間的延長和煮制溫度的升高而降低，且時間對其影響最大；3)通過對出品率模型進行驗證，表明試驗數據的實測值和預測值相關系數r2為0.82，且相對標準偏差基本都在8%以內，說明模型具有一定的可靠性。此種數據處理方法可能也適用于其他指標建模分析，能為企業(yè)控制其他品質指標提供一種潛在的解決方案。

[1] 張勉, 唐道邦, 劉忠義, 等. 醬鹵肉制品的研究進展[J].肉類工業(yè), 2010(9):47-50.

[2] 畢姍姍.煮制條件對鹵雞腿品質的影響[D].鄭州: 河南農業(yè)大學,2014.

[3] 孫靈霞, 趙改名, 李苗云, 等. 八角茴香添加量對鹵雞腿揮發(fā)性風味的影響[J].現代食品科技,2015, 31(11):324-331.

[4] 位建榮. 醬鹵肉制品發(fā)展趨勢[J].肉類工業(yè), 2012(2):7-8.

[5] 楊軍華. 我國快捷消費醬鹵肉制品市場競爭態(tài)勢及發(fā)展?jié)摿μ骄縖J].肉類工業(yè), 2011(3):54-56.

[6] 趙永敢,李岳樺, 張臻. 提高醬鹵南陽牛肉出品率研究[J].食品工業(yè), 2014, 35(8):52-55.

[7] 吳立根, 王岸娜. 復合變性淀粉提高雞胸肉保水率的研究[J].食品與機械, 2006, 22(3):25-26.

[8] 吳立根, 王岸娜. 全溶大豆蛋白對雞胸肉蒸煮出品率的影響[J].食品研究與開發(fā), 2010, 31(3):25-27.

[9] SHAW T, LOCAMINI S. A parsimonious method for screening drug combinations for antihepadnaviral activity using a parametric dose-response surface approach[M].Berlin: Springer, 2004:387-413.

[10] 李必文. 機械設計分析中的曲線擬合[J].現代制造工程, 2008(5):72-74..

[11] 司志凡. 機床齒輪低載強化試驗數據處理——基于Tablecurve3d軟件的試驗數據處理(三維曲面方程擬合)[J].數控機床市場, 2008( 11):99-101.

[12] 米廣杰. 數控車床主軸低載強化試驗數據處理[J].機電產品開發(fā)與創(chuàng)新, 2012, 25(5):167-168.

[13] 劉豐林, 汪績寧, 鄭連清. O形線性緩沖器有限元分析與應用[J].機械工程學報, 2009, 45(4):243-247.

[14] 丁文捷, 續(xù)京. 過程裝備計算機輔助工藝過程設計的多參數數表擬合方法探索[J].化工設計, 2007, 17(2):21-23.

[15] 陳暉, 譚建平. 大型模鍛水壓機高壓大流量水閥開啟力特性[J].中南大學學報(自然科學版), 2012, 43(8):2993-2999.

[16] 趙苗. 注塑成型噴射機理研究及參數優(yōu)化[D].南昌：南昌大學, 2012.

[17] 皮智謀, 陳暉. 高壓大流量水路分配器動態(tài)特性的研究[J].機械強度, 2013, 35(3):302-307.

StudyontheyieldrateofthestewedchickenlegsunderdifferentcookingconditionsbasedonTablecurve3Dsoftware

ZHOU Ting1, WEI Fashan2, ZHU Yaodi1, ZHAO Lijun1, LIU Yanxia1, ZHAO Gaiming1

(1.College of Food Science and Technology, Henan Agricultural University, Henan Key Laboratory of Meat Processing and Quality Safety Control, Zhengzhou 450002, China, 2.Henan Province Product Quality Supervision and Inspection Center, Zhengzhou 450002, China)

In this study, stewed chicken legs were cooked under different temperature over various periods. In order to achieve continuous prediction of their product yield rate, using the Tablecurve 3D software, the three-dimensional surface fitting function was adopted to evaluate the correlation between different cooking temperatures 75, 80, 85, 90, 95, 100 ℃, cooking time 10, 20, 30, 40, 50, 60, 90, 120 min, and product yield rate, and the fitting surface equation was finally obtained, which can be used to predicate the unknown product yield rate at any operation condition. The results showed that the correlation coefficient of the best prediction model was 0.93. In order to verify the reliability of the established model equation, a fresh batch of 27 experimental data samples were analysed by this model, and the results showed that the correlation coefficient of measured values and the predicted values was 0.82 and the standard deviations between them were within 8%, indicating that the use of the Tablecurve3D software is reliable for assuming the product yields of the stewed chicken legs, and this method could provide basic data and technique strategy for controlling the quality of the stewed chicken legs.

stewed chicken legs; Tablecurve 3D; product yield rate; continuous prediction; model

2017-05-24

國家自然科學基金項目(31271895)

周 婷(1990-)，女，河南駐馬店人，碩士研究生，主要從事畜產品加工及安全控制方面的研究。

趙改名(1965-)，男，河南駐馬店人，教授，博士。

1000-2340(2017)04-0561-05

TS251.6

A

(責任編輯：朱秀英)