掛面生產(chǎn)過(guò)程中物料水分快速預(yù)測(cè)模型的研發(fā)

趙君蘭 張城瑋 劉 超 申曉楠

（法國(guó)肖邦技術(shù)中國(guó)分公司，北京 100038）

面條作為中國(guó)及亞洲其他國(guó)家和地區(qū)最常見(jiàn)的面制品，其歷史已超過(guò)兩千年。中國(guó)掛面誕生于唐代，其生產(chǎn)工藝經(jīng)歷著從室外的自然干燥到室內(nèi)的低溫長(zhǎng)時(shí)間干燥再到高溫快速干燥的演變[1]。水分在面制品中的含量、分布及與其他組分的結(jié)合程度對(duì)掛面生產(chǎn)的最終質(zhì)量有著重要影響。

掛面生產(chǎn)的第一步是和面。在和面過(guò)程中，小麥粉中的蛋白質(zhì)和水結(jié)合形成面筋網(wǎng)絡(luò)，小麥粉首先形成面絮，進(jìn)而形成面團(tuán)，面團(tuán)經(jīng)過(guò)壓延形成面片。水對(duì)面筋網(wǎng)絡(luò)的形成影響較大，所以面絮的水分含量會(huì)顯著影響面條特性。加水量過(guò)低，面團(tuán)就偏硬，壓制的面片條紋不均勻；而加水量過(guò)高，面團(tuán)又容易粘輥，不利于成型和切條[2]。陳成等[3]研究發(fā)現(xiàn)，和面時(shí)如含水量高會(huì)促進(jìn)面制品酶促褐變，對(duì)面條的硬度、彈性、色澤均有重要影響。因此，對(duì)和面階段面絮和面片的水分進(jìn)行控制無(wú)論是對(duì)后續(xù)工段的操作，還是對(duì)最終的掛面品質(zhì)都至關(guān)重要。

干燥是通過(guò)各種手段使?jié)衩鏃l內(nèi)部的水分轉(zhuǎn)移至外部蒸發(fā)，需要消耗大量的熱能，同時(shí)伴有多種物理與化學(xué)現(xiàn)象，是個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。目前，較多的企業(yè)對(duì)掛面采用高溫干燥方式。高溫干燥是向濕面條輸入熱量，使水分汽化，并由干燥介質(zhì)將水分帶走，以達(dá)到干燥的目的。該過(guò)程既有能量的傳遞，又有水分的傳遞，它們共同作用決定了水分蒸發(fā)的速度，水分遷移速度小于內(nèi)部蒸發(fā)速度會(huì)導(dǎo)致面條水分含量居高不下，反之，會(huì)導(dǎo)致面條水分過(guò)低。這些均會(huì)造成最終的掛面產(chǎn)生酥條、劈條、彎曲等不良現(xiàn)象[4-5]。如果能在1～2 min 內(nèi)快速檢測(cè)面條的水分，就可及時(shí)了解干燥過(guò)程中水分的變化，為生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)掛面提供保障。

目前已有多項(xiàng)技術(shù)用于面條含水量的測(cè)定，如蒸餾、干燥和Karl Fisher 方法，但這些技術(shù)均需要大量的時(shí)間。美國(guó)Norris 博士[6]在20 世紀(jì)60 年代首次提出將近紅外光譜（NIR）分析技術(shù)用于農(nóng)產(chǎn)品的成分分析檢測(cè)。近紅外光譜分析技術(shù)是利用化學(xué)物質(zhì)在近紅外光譜區(qū)內(nèi)的光學(xué)特性，可同時(shí)檢測(cè)樣品中多種成分含量和特性的物理測(cè)定技術(shù)[7]。與傳統(tǒng)分析技術(shù)相比，近紅外光譜分析技術(shù)具有檢測(cè)速度快，測(cè)量時(shí)無(wú)需對(duì)待分析樣品進(jìn)行繁瑣的前處理，不消耗其他材料或破壞樣品，分析重現(xiàn)性好，成本低等優(yōu)點(diǎn)[8]。近紅外定量分析技術(shù)已被列入世界谷物科技協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)（ICC No.159 和 ICC No.202）、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（GB 24895-2010）和美國(guó)谷物化學(xué)協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)（AACC No.39-00）[9]。

研究發(fā)現(xiàn)，方便面和掛面在近紅外上可以建立預(yù)測(cè)效果極好的模型，其模型的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.99和0.96，所以利用近紅外可以快速而準(zhǔn)確地檢測(cè)干面條的水分含量[10]。但對(duì)于面絮、面片及濕面條這些物料來(lái)說(shuō)，由于其含水量較高，用傳統(tǒng)方法所測(cè)得的化學(xué)值準(zhǔn)確性和重復(fù)性較差，且取料的形狀均勻性差，而利用近紅外進(jìn)行快速檢測(cè)的研究則較少。文中研究利用近紅外技術(shù)，建立面絮、面片和濕面條以及掛面預(yù)測(cè)模型的可行性。

1 材料與方法

1.1 樣品選擇

在和面、軋片、烘干和包裝階段分別取樣。和面階段選取豆腐渣狀的面絮，軋片階段選取生產(chǎn)線上的面片，包裝階段選取打包的不同類型的成品掛面。掛面烘干采用索道式烘房，單排面條在烘房中往復(fù)運(yùn)行，依次經(jīng)過(guò)由隔墻劃分的4 個(gè)區(qū)域進(jìn)行分段熱力干燥。同時(shí)選取一區(qū)前段回路的濕面條和四區(qū)后半回路的掛面作為樣品進(jìn)行測(cè)試。

樣品處理：面絮不做任何處理，面片和濕面條用剪刀剪成約2.0 cm 長(zhǎng)的小段，掛面采用小型保水磨粉碎。

1.2 儀器和設(shè)備

EM10 烘箱，法國(guó)肖邦技術(shù)公司；SpectraStar1400 XTR，美國(guó) unity 公司。

1.3 檢驗(yàn)方法

1.3.1 樣品水分含量化學(xué)值的測(cè)定

水分含量按GB 5009.3—2016《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中水分的測(cè)定》規(guī)定執(zhí)行。

1.3.2 近紅外光譜采集及處理

采用漫反射方式掃描采集面絮、面片、濕面條及掛面的近紅外光譜，利用UScan 軟件采集樣品的近紅外光譜信息。均勻加入面絮至大固體樣品杯，用自帶的銀色反射蓋壓實(shí)，每次裝樣量超過(guò)樣品杯的1/3；面片及濕面條需要用剪刀剪碎，裝樣方式與面絮相同，如圖1 所示。對(duì)樣品進(jìn)行掃描，每個(gè)樣品重復(fù)裝樣兩次得到兩條平行光譜。為了不破壞掛面的完整性，將掛面樣品盒設(shè)計(jì)為條狀，掃描掛面盒的兩個(gè)不同位置得到平均光譜，如圖2 所示。裝樣前所有樣品均需冷卻至室溫。

圖1 濕面裝樣方式

圖2 掛面裝樣方式

由于面絮、面片和剪碎后的濕面條在形態(tài)上非常接近且從下文圖5 近紅外檢測(cè)光譜上可以看到其光譜一致性非常好，故將這3 種物料的光譜搜集到一起，合稱為濕面；同時(shí)也增加了水分的含量范圍，更有益于模型的建立。

利用定標(biāo)軟件Ucal3.4 對(duì)采集的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用不同的預(yù)處理方法建立多種定標(biāo)模型，以定標(biāo)相關(guān)性R2、驗(yàn)證集相關(guān)性R2V接近于1 且定標(biāo)集預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差SEC 和驗(yàn)證集預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差SEP接近0 為判斷依據(jù)，選擇最佳的數(shù)學(xué)模型。

2 結(jié)果與討論

2.1 面絮和面片中水分預(yù)測(cè)模型的建立

2.1.1 化學(xué)值的檢測(cè)結(jié)果

樣品的選擇要具有代表性，參與建模（定標(biāo)集）樣品水分的含量范圍須涵蓋所測(cè)產(chǎn)品的可能出現(xiàn)的全部濃度范圍，即化學(xué)值應(yīng)符合平均分布或者高斯分布，不能是只有最大值和最小值的極端分布，且避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)斷層分布?；瘜W(xué)值的檢測(cè)方法以GB 5009.3—2016《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中水分的測(cè)定》為依據(jù)，檢測(cè)結(jié)果需為雙實(shí)驗(yàn)平均值，且雙實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性要符合標(biāo)準(zhǔn)中重復(fù)性的要求，這樣才能保證后期待測(cè)樣品的近紅外預(yù)測(cè)值不會(huì)出現(xiàn)異?；蛘咻^大的偏差。

圖3 為濕面定標(biāo)所用樣品水分分布情況，圖4掛面定標(biāo)所用樣品水分分布情況，濕面和掛面的定標(biāo)集和驗(yàn)證集樣品的化學(xué)值分布見(jiàn)表1。

表1 面條評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

圖3 濕面定標(biāo)所用樣品水分分布

圖4 掛面定標(biāo)所用樣品水分分布

從圖3 可以看出，濕面的水分基本分布27.0%～37.0%之間，且大部分集中在29.0%～35.0%之間，這與濕面水分要求30%左右的規(guī)定相符合。從圖4 可以看到，掛面的水分分布在9.7%～14.1%，這與四區(qū)掛面及成品掛面的水分要求小于14.0 %之間的規(guī)定相符合。因此，濕面的水分含量模型的樣本選擇和掛面的水分含量模型的樣本選擇可以代表濕面的總體情況。但兩種樣品的極端水分含量樣品量均較少，后期可增加極端水分含量的樣品以對(duì)模型進(jìn)行升級(jí)。

2.1.2 近紅外光譜分析

圖5 和圖6 分別為濕面和掛面的近紅外原始光譜。

圖5 濕面樣品的近紅外原始光譜

圖6 掛面樣品的近紅外原始光譜

從圖中可以看出，無(wú)論是濕面還是掛面用于建模的所有樣品的原始光譜的一致性都很好。

在建模過(guò)程中，光譜的前處理方法、因子數(shù)選擇和波長(zhǎng)范圍的選擇對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果均有很大影響，所以只有選擇最優(yōu)的模式才能建立預(yù)測(cè)效果好的模型。利用Ucal 建模軟件采用PLS 偏最小二乘法，嘗試選擇不同光譜前處理、不同的波段選擇、不同的因子數(shù)，最終得到最佳的預(yù)測(cè)模型。

圖7 和圖8 分別為濕面和掛面樣品經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的光譜圖。從圖中可以看出，經(jīng)過(guò)前處理的光譜在一些波段的吸收更清楚，水的分子結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，所含官能團(tuán)為O-H，在1900nm 和2250nm 處有顯著吸收，經(jīng)過(guò)前處理的圖譜上在1900nm 處的吸收尤為明顯。

圖7 濕面樣品預(yù)處理后的近紅外光譜

圖8 掛面樣品預(yù)處理后的近紅外光譜

最終，濕面和掛面的光譜前處理方式一致，所選擇的最佳前處理為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）+去趨勢(shì)矯正（detrend）+ 一階導(dǎo)數(shù)（1st derivative，1st De）；波長(zhǎng)范圍均為1450～2450nm；濕面的最佳因子數(shù)為6，掛面的最佳因子數(shù)為7。

表2 是濕面和掛面兩種產(chǎn)品的水分模型表現(xiàn).從數(shù)據(jù)上看，兩個(gè)模型的校正集和驗(yàn)證集的相關(guān)性均為0.99，說(shuō)明線性非常好；且濕面和掛面的SEC分別為 0.109 和 0.063，且 SEP 值分別為 0.11 和0.074，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)精度非常高。

表2 濕面和掛面水分模型表現(xiàn)

圖9 和圖10 分別是濕面和掛面的預(yù)測(cè)集樣品的化學(xué)值和預(yù)測(cè)值的相關(guān)性圖。從圖中可以更直觀地看出，濕面和掛面的水分化學(xué)值和預(yù)測(cè)值之間有很好的相關(guān)性。

圖9 濕面預(yù)測(cè)集樣品水分的化學(xué)值和模型預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖

圖10 掛面預(yù)測(cè)集樣品水分的化學(xué)值和模型預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖

2.1.3 模型的外部驗(yàn)證

（1）模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證

外部驗(yàn)證是指用一批化學(xué)組分已知的樣品對(duì)已建模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行驗(yàn)證，包括準(zhǔn)確性的驗(yàn)證和重復(fù)性的驗(yàn)證。定標(biāo)模型建立后，分別用所建的模型對(duì)未知的10 個(gè)濕面和掛面樣品的水分進(jìn)行預(yù)測(cè)，每個(gè)樣品重新裝樣掃描兩次，兩次結(jié)果的平均值與標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定的值進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)表3。

從表3 的數(shù)據(jù)可以看出，濕面的最大絕對(duì)差值為0.23，最小絕對(duì)差值為0。掛面最大絕對(duì)差值為0.06，最小絕對(duì)差值為0。絕對(duì)差值遠(yuǎn)小于國(guó)標(biāo)所要求的算數(shù)平均值的10%。

表3 濕面和掛面的未知樣品水分化學(xué)值和預(yù)測(cè)值比較

圖11 和圖12 分別為濕面和掛面未知樣品的化學(xué)值和預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖。從圖中可以看出兩種樣品的水分相關(guān)性均在0.99 以上，說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值有非常高的相關(guān)性。

圖11 濕面未知樣化學(xué)值和預(yù)測(cè)值散點(diǎn)圖

圖12 掛面未知樣化學(xué)值和預(yù)測(cè)值散點(diǎn)圖

（2）模型的重復(fù)性驗(yàn)證

重復(fù)性是指同一個(gè)操作人員對(duì)同一樣品的多次重新裝樣掃描的結(jié)果。穩(wěn)定的重復(fù)檢測(cè)結(jié)果是預(yù)測(cè)模型穩(wěn)定的表現(xiàn)，也是預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確的前提。濕面和掛面分別隨機(jī)選擇5 個(gè)樣品，同一個(gè)操作員重新裝樣5 次進(jìn)行掃描得到5 個(gè)近紅外預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)果見(jiàn)表 4、表 5。

表5 5 個(gè)掛面樣品的重復(fù)檢測(cè)結(jié)果

從表4 可以看出，5 個(gè)濕面條重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差最小為0.05，最大為0.08，平均偏差為0.07；重復(fù)檢測(cè)的極差最大值為0.22，最小極差為0.12，平均極差為0.18。從表6 中干掛面的數(shù)據(jù)可以看出，5 個(gè)掛面重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)偏差最小為0.02，最大為0.05，平均偏差為0.04；重復(fù)檢測(cè)的極差最大值為0.13，最小極差為0.06，平均極差為0.1。偏差完全可以滿足國(guó)標(biāo)和生產(chǎn)要求。

表4 5 個(gè)濕面樣品的重復(fù)檢測(cè)結(jié)果

3 結(jié)語(yǔ)

利用Unity1400-XTR 漫反射近紅外對(duì)掛面生產(chǎn)過(guò)程中的面絮、面片、濕面條和掛面進(jìn)行快速的水分檢測(cè)。結(jié)果表明，通過(guò)光譜前處理、波段和因子數(shù)的選擇建立的最佳濕面和掛面模型無(wú)論在準(zhǔn)確性還是重復(fù)性上均能很好地預(yù)測(cè)未知樣品，實(shí)現(xiàn)了在掛面生產(chǎn)過(guò)程中的每一道重點(diǎn)工序的物料均可以利用近紅外檢測(cè)快速得到水分結(jié)果。