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热处理对鲜切果蔬品质影响的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
鲜切果蔬方便、营养的特性越来越受到加工者和消费者的重视和青睐,然而短暂的货架期已成为限制鲜切果蔬发展的瓶颈难题。为了在保证其食用安全性的前提下,延长鲜切果蔬的货架期,有必要寻找或开发更为环保和安全的鲜切果蔬加工方法,来取代氯水清洗或其他化学试剂在果蔬去皮、切块、清洗等工序中的使用。热处理是一种传统的物理保鲜方法,而将热处理技术应用在鲜切果蔬贮藏保鲜是近年来的研究热点。为此,本文概括了热处理和热处理与其他技术相结合对鲜切果蔬感官品质、营养品质和安全品质的影响,同时归纳了热处理对鲜切果蔬保鲜的机理。以期为热处理应用于鲜切果蔬的贮藏保鲜和提高鲜切果蔬的食用安全提供参考。 相似文献
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根据笔者多年的实践,就如何在生产和销售过程中控制好鲜啤质量作如下探讨。1 生产过程中的质量控制各啤酒生产厂家设备状况不同,对酒液的处理方式也不同,在整个生产过程中要加强以下几个环节的管理:1.1 酒液过滤过程中的控制在酒液过滤过程中,首先,过滤机酒缸、清酒罐均要用二氧化碳备压,减少溶解氧的吸入,酒液溶解氧含量要控制在0.4ppm 以下。其次,控制好发酵罐→过滤机酒缸→清酒罐的压力差,尽量减少二氧化碳的损失。第三,过滤速度不宜过快,控制清酒的浊度小于0.30EBC。第四,对每批清酒作微生物检测,要求酒液细菌数小于10个/mL,致病菌不得检出。 相似文献
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用可见/近红外光谱动态检测鲜枣的可溶性固形物含量。试验时样品以0.1m/s的速度运动,采集其可见/近红外漫反射光谱(350~2500nm)。用平均平滑法对120个赞皇枣样品、118个郎枣样品的光谱进行消噪处理,采用连续投影算法提取其特征波长,并建立相应的最小二乘支持向量机预测模型SPA/LS-SVM;同时将赞皇枣在500~1100nm范围的可见/短波近红外平滑光谱数据,郎枣在700~1500nm范围的平滑光谱数据用最小二乘支持向量机建立Smooth/LS-SVM预测模型,并对各自预测集样品(30个)的可溶性固形物含量进行预测和对比分析。结果表明:SPA/LS-SVM模型预测相关系数(赞皇枣0.833,郎枣0.847)与Smooth/LS-SVM模型预测相关系数(赞皇枣0.848,郎枣0.857)相差不大,且前者更精简,预测速度快,预测时间短,可以作为鲜枣可溶性固形物含量的一种动态检测方法,但模型的精度和稳定性需进一步提高。 相似文献
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以鲜切胡萝卜片为研究对象,采用中低温蒸汽(50~100℃)进行减菌处理,分析了蒸汽处理过程中鲜切胡萝卜片品质指标的变化。结果表明,鲜切胡萝卜片的菌落总数、水分、类胡萝卜素、硬度、色泽等指标均随处理温度及时间的增加而显著减少(P<0.05)。采用低温蒸汽(50~70℃)处理600s,对胡萝卜片的减菌效果明显,且失水率小于5%,类胡萝卜素保留高于85%,对蔬菜的硬度和色泽影响较小。而经中温蒸汽(80~100℃)及传统的沸水热烫处理后的胡萝卜片,其品质质地明显降低。因此,低温蒸汽减菌处理能有效降低胡萝卜片中的菌落总数,并可最大程度保护其品质质地。 相似文献
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目的 针对未来时间内重大活动举办地鲜(冻)肉制品铅含量风险预测的问题,建立基于LSTM的时间序列预测模型,对当地鲜(冻)肉制品铅含量进行风险评估与预测预警。方法 通过收集2011-2020年国家市场监督管理总局日常食品监督管理抽检数据,筛选出北京的鲜(冻)肉制品的抽检数据,构建数据集并进行预处理,按照7:2:1的比例划分训练集、验证集和测试集,基于Tensorflow平台构建4层LSTM模型并进行训练,基于重大活动举办前10天的鲜(冻)制品铅含量数据,对未来1天的鲜(冻)制品铅含量风险进行预测。结果 实验表明,经过50轮模型迭代训练,训练集和测试集Loss指标收敛至0.084,经过5次训练后的模型评估参数RMSE为0.192,R2_score为0.916,模型误差较小、准确度较高。结论 基于LSTM的鲜(冻)肉制品铅含量风险预测模型整体性能较好,可应用于重大活动举办地的食品风险预测,并精准指导监督抽检。 相似文献
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