小麦粉中甲醛本底值的测定

甲醛次硫酸氢钠是一种化工原料,国家已明令禁止将其作为添加剂加入食品。目前,还没有测定面粉中甲醛次硫酸氢钠的国家标准方法。本文用2002年国家质检总局推荐的方法对我国不同地区种植的122份小麦自磨粉的甲醛本底值进行了测定,进而为测定小麦粉中甲醛次硫酸氢钠含量提供科学依据。122份小麦自磨粉的本底平均值为3．85mg/kg,变幅为0．92～6．77mg/kg。95%概率下的置信区间最大值为6．31mg/kg,该数值即可作为运用该方法时所有小麦粉样品的甲醛本底值。     

应用不同添加剂对面粉品质的影响

探讨了应用不同添加剂对不同质量的面粉粉质曲线和烘焙品质的影响。结果表明:添加葡萄糖氧化酶、谷朊粉和VC对面粉的粉质曲线有显著的影响,脂肪氧化酶和戊聚糖酶对面粉的粉质曲线也有改进作用;应用河南省新乡市2001年产高筋优质小麦制成小麦粉,添加适量的复合改良剂进行烘焙实验,面包的体积和比容可得到显著的改善,面包面积达到864～932mL/100g面粉,比容5.50～5.76mL/g。     

乳化剂在饺子粉中的应用研究

以市售面粉为试验材料，分析了3种不同乳化剂对标准粉和特一粉流变学特性的影响。结果表明，乳化剂对面粉稳定时间和5cm拉伸阻力改良效应较大；分析了乳化剂对饺子皮蒸煮特性的影响，并在此基础上得出了标准粉和特一粉的乳化剂添加较佳用量。     

万能面粉

通过调整基础粉面团的流变学特性，改善面团的操作性能，使面团耐放，色泽稳定，延伸性好，干爽，且提高成品品质，从而达到可以用来做好不同的面制品，这样的面粉我们暂且称之为万能面粉。     

富铁面粉预防缺铁性贫血的研究：2．富铁面粉预防缺铁性贫血的初步实验观察

在河北省固安县两个相邻的自然村进行富铁面粉的试食观察。按户将人群随机分为两组，实验及对照组６个月～６岁儿童均为２００名，７岁以上人群各约５００人。两个组按平日定量分别食用４０ｍｇＦｅ＋＋／ｋｇ的富铁面粉及同种不加铁的面粉。考虑到儿童进食量小，铁的摄入可能达不到日供给量标准，每日补给实验组儿童１０ｍｇＦｅ＋＋／２５ｇ面加工的点心一块，同时提供对照组儿童同种不加铁的点心一块。半年的试食显示：食用富铁面粉及点心的群体，血红蛋白Ｈｂ曾加非常明显地高于对照人群（ｐ＜０．０１）。６个月～６岁实验组儿童的Ｈｂ值非常明显地大于对照组而ＰＥＰ／Ｈｂ值则非常明显地小于对照（ｐ＜０．０１）。１３～１７岁青春期少女及１８～４４岁育龄期妇女Ｈｂ值的上升均比对照显著（ｐ＜０．０５）。上述结果表明，食用富铁面粉可以使群体的铁营养状况得到逐步改善，以较为经济和自然的方式有效地预防大面积人群的缺铁性贫血。     

中小型面粉企业瞄准市场搞技改

现代制粉工业的发展,促使一批大型、特大型面粉生产线的诞生,极大的带动了制粉技术的发展.而众多中小型制粉企业为了提高产品质量、适应市场,也积极延长粉路、完善工艺,提高产能,以期在激烈的市场竞争中有立足之地.但与大型制粉企业相比,由于设备条件较差、工艺相对简单,技术力量薄弱,缺乏有效的配麦和配粉等工序,所以即使进行了较大的技术改造,其产品在白度、灰分等方面也难与大型制粉企业媲美.但是面粉市场是多元化的,并非白度最高、灰分最低的面粉才有市场,其实中低档产品才是面粉消费中的"主力军".所以中小型制粉企业只要根据自身特点准确市场定位,也照样能使企业取得良好的经济效益.     

食品添加剂并非都可怕

原本拟在今年12月1日停用的面粉增白剂,日前被卫生部提前正式"处决"。卫生部联合工业和信息化部等部门联合发布公告,撤销食品添加剂过氧化苯甲酰、过氧化钙,自今年5月1日起,禁止生产和在面粉中添加这两种物     

脱脂大豆对面团流变学特性及用其制成面条品质的影响

脱脂大豆粉添加至小麦粉后,面团的流变学特性呈劣变趋势。随着脱脂大豆粉添加量的增加,面筋网络结构被破坏,面团筋力下降。吸水率、形成时间和稳定时间三项粉质参数以及拉伸面积、拉伸长度和最大拉伸阻力三项拉伸参数,分别与感官评分高度相关,说明这六项参数是影响添加脱脂豆粉后的面条品质的重要流变学指标。实验证明,少量的脱脂豆粉添加有助于改善面团流变学特性和提高面条感官评分,研究认为4%是合适的添加量。     

基于模拟退火算法优化波长的面粉品质检测

模拟退火算法（simulated annealing algorithm,SAA）是一种随机搜索、全局优化算法,为提高近红外光谱检测面粉品质模型的准确度与稳健性,实验提出基于SAA优化波长,再结合偏最小二乘（partial least squares,PLS）法建模预测的定量模型,并对SAA中冷却进度表参数设置进行对比分析。实验依据面粉中灰分含量梯度,随机选取126 份样本的近红外光谱建立SAA-PLS模型。结果发现,SAA从2 074 个波数优选出70 个波数,结合PLS建立的定量模型相关系数为0.976 0,交互验证均方根误差（root mean square error of cross validation,RMSECV）为0.022,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.030 1,全谱建立的PLS模型相关系数为0.778 5,RMSECV为0.066 6,RMSEP为0.076 8。结果表明,基于SAA优化特征谱区,建立灰分定量模型是可行的,且准确度与稳健性明显优于全谱定量分析模型。     

γ-ray spectrometry results versus sample preparation methods

According to recommended conditions two bio-samples,tea leave and flour,are prepared with different methods:grounding into powder and reducing to ash,then they were analyzed by γ ray spectrometry,Remarkale difference was shown between the measured values of tea samples prepared with these different methods,One of the reasons may be that the method of reducing to ash makes some nuclides lost,Compared with the “non-destructive“ method of grounding into powder,the method of reducing to ash can be much more sensible to the loss of some nuclides,The probable reasons are dicussed for the varied influences of different preparation methods of tea leave and floure samples.