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扬州盐水鹅预制品最佳腌制方式的确定及货架期预测模型的建立
被引量：
1
1
作者
刘宗振
吴鹏
+5 位作者
许志诚
王恒鹏
高苏敏
还传明
徐安琪
孟祥忍
《中国调味品》
CAS
北大核心
2024年第11期65-70,共6页
为改进盐水鹅预制品的品质,进行实验,处理组设置为滚揉腌制法(T处理组)、超声腌制法(US处理组)、滚揉结合超声腌制法(UST处理组)以及常规湿腌法(CK组),以pH、肉色、蒸煮损失率、盐分、微观结构、感官评分等为评价指标,探究超声处理、滚...
为改进盐水鹅预制品的品质,进行实验,处理组设置为滚揉腌制法(T处理组)、超声腌制法(US处理组)、滚揉结合超声腌制法(UST处理组)以及常规湿腌法(CK组),以pH、肉色、蒸煮损失率、盐分、微观结构、感官评分等为评价指标,探究超声处理、滚揉处理对盐水鹅预制品品质的影响。结果表明,UST处理组的肉色鲜红,盐分和蒸煮损失率最高。感官评分结果表明UST处理组的消费者接受度最高。采取综合评价最高的UST处理组建立货架期预测模型。选取菌落总数(APC)和脂肪氧化(TBARS)作为评测指标,通过将其代入零级和一级反应方程式确定TBARS为最终预测指标。经计算得出Q_(10)(0~10℃)=1.21、Q_(10)(10~20℃)=1.25。该Q_(10)模型最小误差仅为3.2%,误差最大为10.2%,具有较高的准确度。综上,UST处理组的消费者接受度最高,通过贮藏期间TBARS的变化值建立的Q_(10)模型具有较高的准确度。
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关键词
超声腌制
滚揉腌制
扬州盐水鹅
货架期预测
Q_(10)模型
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题名
扬州盐水鹅预制品最佳腌制方式的确定及货架期预测模型的建立
被引量：
1
1
作者
刘宗振
吴鹏
许志诚
王恒鹏
高苏敏
还传明
徐安琪
孟祥忍
机构
扬州
大学食品科学与
工程
学院
扬州
大学旅游烹饪学院
中餐非遗技艺传承文化和旅游部重点实验室
扬州市预制菜工程技术研究中心
扬州
大学中餐繁荣基地
出处
《中国调味品》
CAS
北大核心
2024年第11期65-70,共6页
基金
扬州市“绿扬金凤计划”领军人才资助项目
扬州大学“青蓝工程”资助项目(137050358)
扬州市科技计划项目(SSF2021000094)。
文摘
为改进盐水鹅预制品的品质,进行实验,处理组设置为滚揉腌制法(T处理组)、超声腌制法(US处理组)、滚揉结合超声腌制法(UST处理组)以及常规湿腌法(CK组),以pH、肉色、蒸煮损失率、盐分、微观结构、感官评分等为评价指标,探究超声处理、滚揉处理对盐水鹅预制品品质的影响。结果表明,UST处理组的肉色鲜红,盐分和蒸煮损失率最高。感官评分结果表明UST处理组的消费者接受度最高。采取综合评价最高的UST处理组建立货架期预测模型。选取菌落总数(APC)和脂肪氧化(TBARS)作为评测指标,通过将其代入零级和一级反应方程式确定TBARS为最终预测指标。经计算得出Q_(10)(0~10℃)=1.21、Q_(10)(10~20℃)=1.25。该Q_(10)模型最小误差仅为3.2%,误差最大为10.2%,具有较高的准确度。综上,UST处理组的消费者接受度最高,通过贮藏期间TBARS的变化值建立的Q_(10)模型具有较高的准确度。
关键词
超声腌制
滚揉腌制
扬州盐水鹅
货架期预测
Q_(10)模型
Keywords
ultrasonic curing
tumbling curing
Yangzhou brine goose
shelf-life prediction
Q_(10) model
分类号
TS251.6 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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被引量
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1
扬州盐水鹅预制品最佳腌制方式的确定及货架期预测模型的建立
刘宗振
吴鹏
许志诚
王恒鹏
高苏敏
还传明
徐安琪
孟祥忍
《中国调味品》
CAS
北大核心
2024
1
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