酱油渣是酱油制作过程中主要副产物。酱油渣一般呈深褐色，富含大量的营养物质或者有机成分，随着原料种类、生产工艺的不同，酱渣的基本成分存在较大差异，其中粗蛋白含量15%～25%，粗纤维含量11%～24%，粗脂肪含量9%～36%，盐分含量4.0%～7.5%等[1-3]，并且还含有丰富的大豆异黄酮[4]。根据国家数据库显示，2018年全国酱油总产量约为589.04万t，据报道，每生产1 kg酱油就有0.67 kg酱油渣产生，因此每年都会产生大量的酱油渣。但是目前对酱油渣大都是简单处理后作为饲料或者肥料，但是由于酱油渣中盐分含量较高，不经处理直接用作动物饲料，会造成动物适口性差，还会引起食盐中毒；如果直接用于农作物肥料，极易导致土壤盐化[5]。酱油渣中含有大量丰富的营养物质，如果不加以利用，不仅会导致严重的环境污染问题，还会造成大量的资源浪费，同时制约了酱油行业的发展。
挤压膨化技术是将具有一定含水量的单一或混合原料通过装备有螺杆的挤压腔，在高温、加压和剪切力的作用下，使物料呈现熔融状态，最后在模头处快速降温减压，形成良好的疏松多孔膨化状态的挤压产品[6]，以期待能够改变原料的某些特性或者降解一些难以分解的物质含量。根据国内外文献报道，挤压膨化技术已被证实能够成功的减少竹笋、大豆渣等原料中粗纤维的含量[7-8]。植物细胞壁的主要成分是粗纤维，其中纤维素、半纤维素、木质素及角质含量占比较大。粗纤维含量的多少会直接影响到酱油渣作为饲料的应用价值，以及对酱油渣的利用率，并通过挤压膨化技术来处理酱油渣以期待在发酵过程中能被多种微生物更好的利用，最终形成高蛋白生物饲料，解决目前畜牧行业饲料严重匮乏问题。
目前对酱油渣进行挤压膨化处理鲜有报道，因此本研究利用挤压膨化技术对酱油渣进行预处理，以酱油渣挤出物粗纤维的含量作为考察指标，运用Design-Expert 8.0.6软件对试验数据进行分析，利用响应面分析法中的中心组合试验设计（central composite design，CCD）试验研究含水量、挤压温度和螺杆转速3个挤压参数对挤出物粗纤维含量影响规律，通过回归分析获得最优挤压参数，为挤压膨化技术，提高酱油渣的利用率提供参考依据，同时促进酱油产业的健康发展和社会经济效益的提高。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
酱油渣（原料为65%的豆粕和35%小麦，加入17%食盐经循环浇淋法制取酱油而得）：山东玉兔食品有限责任公司。
1.2 仪器与设备
单螺杆挤压机：山东理工大学农产品精深加工与贮藏实验室自制。
1.3 方法
1.3.1 酱油渣挤压膨化的工艺流程
晒干的酱油渣（含水量7.2%）→加水调节水分含量→挤压膨化→冷却→备用
1.3.2 挤压参数优化单因素试验
单因素试验：分别考察含水量（30%、32%、34%、36%、38%）、挤压温度（80 ℃、90 ℃、100 ℃、110 ℃、120 ℃）及螺杆转速（80 r/min、90 r/min、100 r/min、110 r/min、120 r/min）对挤出物粗纤维含量的影响。
1.3.3 响应面试验设计优化挤压参数
根据单因素试验结果，将挤出物粗纤维含量（Y）作为考察指标，选择含水量（A），挤压温度（B），螺杆转速（C）为挤压参数，利用Design-Expert 8.0.6软件中的CCD进行响应面试验设计，响应面试验因素与水平见表1。
表1 酱油渣挤压参数优化响应面试验因素与水平
Table 1 Factors and levels of response surface tests for extrusion parameters optimization of soy sauce residue
1.3.4 分析检测
灰分的测定：按照国标GB 5009.4—2016《食品安全国家标准食品中灰分的测定》中的方法进行测定；脂肪的测定：按照国标GB 5009.6—2016《食品安全国家标准食品中脂肪的测定》；水溶性膳食纤维的测定：参考王聪等[9]测定方法，同时参照国标GB 5009.88—2014《食品中膳食纤维的测定》；粗蛋白的测定：采用凯氏定氮法；粗纤维含量的测定：参考AL-SHERAJI S H等方法[10]，同时参照国标GB/T 8310—2002《茶粗纤维测定》。
1.3.5 数据处理
每个样品设3个平行，使用Origin Pro 9.1软件进行绘图、Design-Expert 8.0.6对数据进行处理及分析。
2 结果与分析
2.1 酱油渣常规指标分析
表2 酱油渣主要成分含量测定结果
Table 2 Determination results of main components of soy sauce residue
由表2可知，未挤压酱油渣粗纤维含量较高，为28.4%，这可能是因为酿造酱油原料的配比不同，同时在淋油过程中加入稻壳等物质引起粗纤维含量的升高；挤压前后酱油渣中灰分、脂肪和粗蛋白没有显著性变化，而水溶性膳食纤维和粗纤维有显著性变化，这与未挤压酱油渣相比，水溶性膳食纤维含量提高了100%，粗纤维含量降低了29.9%，这说明酱油渣中含有的高聚纤维分子受到挤压机内温度、压力和剪切力作用，结构发生变化，导致高聚纤维发生降解，生成较多低聚纤维分子，并且在较高温度的作用下，这些低聚纤维分子与水分子发生结合，形成水溶性膳食纤维[9]，这是水溶性膳食纤维增加的主要原因。结果表明，经过挤压后酱油渣理化指标没有显著变化，但提高了水溶性膳食纤维含量。
2.2 挤压参数优化单因素试验
2.2.1 含水量对挤出物粗纤维含量的影响
图1 含水量对挤出物粗纤维含量的影响
Fig.1 Effect of moisture on crude fiber content of extrudate
由图1可知，挤出物粗纤维含量随着含水量的增加呈先减少后增加的趋势，在含水量达到34%时，挤出物粗纤维含量达到最低值，为20.2%，此时水溶性膳食纤维得率为88.9%；当继续增加物料含水量时，挤出物粗纤维含量则出现上升趋势，这可能是因为物料在较高含水量条件下，物料的湿度增加，润滑度随之上升，减小了物料与挤压机的摩擦力，缩短了物料在挤压机内的滞留时间，使物料在进入模口处没有达到熔融状态，纤维高聚分子不易发生断裂，导致粗纤维含量增加[11-12]。故选择物料含水量34%为宜。
2.2.2 挤压温度对挤出物粗纤维含量的影响
图2 挤压温度对挤出物粗纤维含量的影响
Fig.2 Effect of the extrusion temperature on crude fiber content of extrudate
由图2可知，随着挤压温度的升高，挤出物粗纤维含量呈现先减少后增加的趋势，在挤压温度为100 ℃时，挤出物粗纤维含量达到最低值，为20.3%，此时水溶性膳食纤维得率为83.3%，这是因为当温度逐渐升高时，纤维的破坏程度增加，有利于不溶性纤维向可溶性纤维的转化[13-14]；当继续升高挤压温度时，挤出物粗纤维含量出现上升的趋势，这可能是由于温度过高，导致物料中的水分被快速蒸发，并与其他挤压参数共同作用下，导致不溶性膳食纤维没有充分向可溶性膳食纤维转化，粗纤维含量增加。故选择挤压温度100 ℃为宜。
2.2.3 螺杆转速对挤出物粗纤维含量的影响
图3 螺杆转速对挤出物粗纤维含量的影响
Fig.3 Effect of the screw speed on crude fiber content of extrudate
由图3可知，随着螺杆转速的升高，酱油渣挤出物粗纤维含量呈现先减少后增加的趋势，在螺杆转速为100 r/min时，挤出物粗纤维含量达到最低值，为20.2%，此时水溶性膳食纤维得率为91.4%，这是因为在低螺杆转速时，物料在挤压机腔内停留时间较长，可以使物料中高聚纤维分子充分受到压力、剪切、摩擦和温度作用，生成较多的低聚纤维分子，可以充分转化为可溶性纤维；当继续增大螺杆转速后，挤出物粗纤维含量呈现上升的趋势，可能是因为物料在机筒内停留的时间较短，使得部分半纤维没有完全达到挤压效果，并且纤维素在挤压过程中没有发生降解[15-17]，粗纤维含量增加。故选择螺杆转速为100 r/min。
2.3 挤压参数优化响应面试验
根据单因素试验结果，将酱油渣挤出物粗纤维含量（Y）作为响应值，选择含水量（A）、挤压温度（B）、螺杆转速（C）为挤压参数，利用Design-Expert 8.0.6软件中的CCD进行响应面试验，结果见表3，方差分析见表4。
表3 酱油渣挤压参数优化响应面试验设计与结果
Table 3 Design and results of response surface tests for extrusion parameters optimization of soy sauce residue
将表3结果运用Design-Expert 8.0.6软件进行拟合分析，获得回归方程如下：
Y=20.06+0.51A-0.16B-0.04C-0.11AB-0.79AC-0.29BC+0.47A2+1.39B2+0.61C2
由表4可知，影响挤出物粗纤维含量的因素按照主次顺序为A＞B＞C。回归方程模型P＜0.000 1，说明该模型极显著，失拟项P=0.098 9＞0.05，不显著，说明回归方程合理可行。其中交互项AB对结果影响显著（P＜0.05），因素A、B，交互项AC、BC，二次项A2、B2、C2均对结果影响极显著（P＜0.01）。此模型的决定系数R2=0.994 3，调整决定系数R2Adj=0.989 1，表明挤出物粗纤维含量的实际值与预测值拟合度。综上所述，可以说明所建立的酱油渣挤出物粗纤维含量的数据与模型相吻合，可以预测分析各因素对挤出物粗纤维含量的影响。
表4 回归模型方差分析
Table 4 Variance analysis of regression model
注：“*”表示对结果影响差异显著（P＜0.05），“**”表示对结果影响差异极显著（P＜0.01）。
根据回归方程绘制响应面分析图，含水量、挤压温度和螺杆转速对挤出物粗纤维含量的影响的响应曲面和等高线见图4。
由图4（a）可知，保持挤压温度不变，随着含水量的增加，挤出物粗纤维含量表现先减少后增加；当维持含水量不变时，挤出物粗纤维含量随着挤压温度的升高而减少，在挤压温度为100 ℃左右时达到最低值，若继续升高挤压温度，挤出物粗纤维含量则表现为增加的趋势。原因可能是挤压温度较高，导致酱油渣中部分水分被较早蒸发，酱油渣无法达到熔融状态，部分不溶性纤维无法转化为可溶性纤维，使粗纤维含量增加，该结果与CHEN H H等[18]结果相似。由图4（b）可知，当含水量固定时，随着螺杆转速的增加，挤出物粗纤维含量表现为先减少后增加；当螺杆转速保持一定时，挤出物粗纤维含量会随着含水量的增加略有下降趋势，在含水量为32%左右达到最小值，若继续增加含水量，挤出物粗纤维含量则表现出增加的趋势。原因可能是在含水量较低时，物料内部、物料与机筒之间摩擦力和剪切力较大，使酱油渣中的粗纤维发生裂变分解，导致粗纤维含量逐渐下降；当含水量继续增加时，剪切力逐渐下降，并且物料在机筒内滞留时间缩短[19]，导致部分粗纤维没有发生降解，该结果与HUANG Y L等[20]的结果一致。由图4（c）可知，固定螺杆转速时，随着挤压温度的升高，挤出物粗纤维含量先减少后增加；当挤压温度不变时，挤出物粗纤维含量则表现出随着螺杆转速的增加而减少，在螺杆转速为95 r/min左右达到最小值，若继续增大螺杆转速，挤出物粗纤维含量呈现为增加的趋势。原因可能是低螺杆转速较低时，随着螺杆转速的提高，剪切力变大，使更多的不溶性纤维转化为可溶性纤维，因而粗纤维含量降低；当螺杆转速继续增大，物料在机筒内停留时间缩短，并且无法充分吸收热量，没有达到熔融状态，导致低聚纤维含量降低，所以粗纤维含量逐渐增加，该结果与YAN X G等[21]结果相似。
图4 含水量、挤压温度、螺杆转速交互作用对挤出物粗纤维含量影响的响应曲面与等高线
Fig.4 Response surface plots and contour line of effects of interaction between moisture,extrusion temperature and screw speed on crude fiber content of extrudate
根据Design-Expert 8.0.6软件分析，最佳挤压参数为含水量32%，挤压温度99.6 ℃，螺杆转速93.8 r/min，此优化条件下粗纤维含量的理论值为19.3%。
2.4 验证试验
根据实际条件及操作可行性，将挤压工艺条件调整为：含水量32%，挤压温度100 ℃，螺杆转速95 r/min，在此优化条件下进行验证试验，通过3次平行试验，测得实际的挤出物粗纤维含量平均值为19.5%，与预测值19.3%接近，并且误差＜5%，因此，建立的回归模型是合理有效的，具有实际应用价值。
3 结论
将挤压膨化技术运用到酱油渣预处理中，挤出物粗纤维含量作为考察指标，运用响应面试验设计原理，以含水量、挤压温度、螺杆转速为挤压参数，建立了二次多项式模型，对挤压参数进行优化，并证明了该模型具有可靠性。确定最佳挤压工艺参数：含水量32%，挤压温度为100 ℃，螺杆转速为95 r/min。在该优化挤压条件下，挤出物粗纤维含量为19.5%，较未挤压酱油渣相比，粗纤维含量降低了31.3%，说明挤压处理可以显著性降低粗纤维含量，增加了酱油渣作为饲料添加剂的利用价值，同时纤维结构的改变有助于后续微生物发酵利用粗纤维生产粗蛋白，为酱油渣开发作为高蛋白饲料奠定了基础。
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