模糊综合评判结合响应面优化黄桃酒发酵工艺

马宁原,马博文,姚凌云,宋诗清,王化田,孙 敏,侯飞娜,冯 涛*

(上海应用技术大学 香料香精化妆品学部,上海 201418)

摘 要:以奉贤“锦绣”黄桃为原料进行发酵制备黄桃酒,在单因素试验基础上,选取黄桃果皮处理方式、酵母接种量、初始pH值为影响因素,以黄桃酒感官评分为响应值,采用模糊综合评判结合响应面法优化黄桃酒发酵工艺。结果表明,黄桃酒最佳发酵工艺条件为:黄桃采用酶法去皮处理,以柠檬酸调节黄桃汁初始pH值至3.5,酵母接种量为5%,于28 ℃下发酵7 d。在此优化条件下,黄桃酒感官评分为89.0分。黄桃酒色泽诱人、金黄透亮、澄清度较高、口感清爽、酸甜适中、果香浓郁。

关键词:黄桃酒;模糊综合评判;工艺优化;响应面法;感官评价

黄桃(Amygdalus persica)为蔷薇科桃属,上海奉贤地区的“锦绣”黄桃品种优良,颜色金黄,肉质柔韧,酸甜适中的口感和浓郁的果香备受消费者喜爱。黄桃中含有大量的膳食纤维、果胶、微量元素、酚类化合物和类胡萝卜素[1-2]。但黄桃成熟周期短、上市期集中、优质鲜食黄桃供应期短、运输困难等问题,限制了黄桃的发展。其糖酸比低,适合工业深加工[3]。市场上最常见的黄桃深加工制品是黄桃罐头[4],其次还有少许黄桃汁复合饮料[5-6]、黄桃果肉酸奶[7]、混合果脯及桃酱[8]。但整体市场容量偏小,需要开发新产品来提高黄桃产业整体市场规模。黄桃种植业转型发展加工黄桃酒,不仅能显著提高黄桃经济价值,保障果农收益,而且能满足消费者日趋增长的健康化需求[9]

以黄桃作为发酵原料制备黄桃果酒,对皮的处理至关重要。黄桃果皮细胞壁厚,对果皮的处理方式主要包括碱法去皮[10]、酶法去皮[11-12]、超声去皮等[13]。目前有一些黄桃果皮去皮方式对黄桃果酒品质的影响研究。王丽娟等[14]建立了碱法去皮方法对黄桃品质影响的模型,从而优化了黄桃碱法去皮工艺。袁洪燕等[15-16]提出了酶法去黄桃皮的工艺条件。徐昊等[17-18]在普通酶法去皮工艺上分别采用复合酶振荡去皮超声波辅助酶法去皮工艺。郭意如等[19]在探究黄桃果酒规模化生产技术时简单对比了去皮和不去皮对黄桃果酒品质的影响。

模糊综合评判是对多种属性的单个事物,或者说其总体优劣受多种因素影响的事物,能作出一个合理的综合属性或因素的总体评判,为准确地描述和客观评价黄桃果酒的品质提供了科学方法[20]。该研究采用模糊综合评判结合响应面优化黄桃果酒发酵品质,通过对黄桃果酒发酵工艺参数的研究,确定最佳发酵工艺参数,以期获得更加客观、优化的工艺条件,从而为提升黄桃果酒的品质奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

奉贤“锦绣”黄桃:上海市青村镇吴房村;活性干酵母粉VIC、RV002、BV818:安琪酵母股份有限公司;果胶酶(酶活>90 000 U/g)CE 3.2.1.89、发酵助剂、焦亚硫酸钾(分析纯)、皂土:山东省烟台市帝伯仕商贸有限公司;壳聚糖:江苏百味科技有限公司;纤维素酶(酶活>22 500 U/g)EC3.2.1.15:上海梯希爱化成工业发展有限公司;L-半胱氨酸(分析纯):广州豪翔精细化工有限公司;抗坏血酸(分析纯):郑州裕和食品添加剂有限公司;盐酸、体积分数为95%乙醇、氢氧化钠(均为分析纯):国药集团化学试剂有限公司。

1.2 仪器与设备

VK-8002加热破壁机:德州市欧诺华生活电器有限公司;EMS-20S磁力搅拌水浴锅:常州市人和仪器厂;16-7383高压灭菌锅:上海宜川上岭仪表有限公司;SPX-150B-Z型生化培养箱:上海博讯实业有限公司;WYT-4型手持糖度计:泉州中友光学仪器有限公司;LAL2T酒精浓度计:广州市速为电子科技有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 黄桃酒工艺流程及操作要点

黄桃→分拣→果皮处理(分别碱法去皮、酶法去皮、不去皮)→破碎打浆→加入护色剂→酶解→过滤→调酸→巴氏灭菌→酵母活化及接种→发酵→下胶澄清→陈酿→过滤→罐装→黄桃酒

操作要点:

分拣:挑选色泽品质良好的黄桃,去除变质、未成熟的黄桃。

果皮处理:①带皮发酵:黄桃切半、去核、带皮切块。②碱法去皮:黄桃切块后浸泡于0.8%、90 ℃的氢氧化钠溶液中45 s,腐蚀黄桃表皮及果胶等物质,取出黄桃后置于流动冷水下搓揉去皮,漂洗多次,切半、去核、切块。③酶法去皮[16]:洗净的黄桃按照1∶1 000体积比加入0.8%复合酶液(果胶酶∶纤维素酶=3∶1),用柠檬酸-柠檬酸钠缓冲液调节酶解液pH值为3.6,45 ℃恒温水浴,酶解45 min。酶解后的黄桃置于流动冷水下搓揉去皮,漂洗多次,切半、去核、切块。

破碎打浆、护色处理:带皮或去皮黄桃果肉在用破壁机过程中接触到空气极易发生褐变现象,破碎打浆需要加入护色剂[21]。本试验破碎打浆时抗坏血酸的添加量为0.10%、L-半胱氨酸添加量为0.02%,柠檬酸的添加量为1.0%,焦亚硫酸钾的添加量为0.007%。果浆酶解:纤维素酶和果胶酶分别以60 mg/L的添加量加入黄桃果浆中,恒温水浴55 ℃,酶解1 h,四层纱布过滤后,用低温冷冻离心机以8 000 r/min的转速离心15 min,分离得到的黄桃清汁,颜色金黄,澄清无杂质。

调酸:澄清黄桃汁用柠檬酸和柠檬酸钠进行调节pH。

巴氏灭菌:将黄桃汁加热至70 ℃并保持30 min进行巴氏灭菌,之后快速冷却至4 ℃。

酵母活化及接种:准确称取1g活性干酵母粉加入10mL、5%的已灭过菌的葡萄糖溶液,35 ℃恒温水浴活化30 min,之后静置15 min,即得到活化后的酵母菌液,按照5%的酵母接种量接种。

发酵:接种后的黄桃汁28 ℃恒温发酵,直到比重低于0.999 6即为发酵终点[10]

下胶澄清:发酵后黄桃酒中加入600 mg/L的聚乙烯吡咯烷酮(polyvinyl-polypyrrolidone,PVPP),静置24 h,之后过滤澄清。

陈酿:分离的酒样置于4~8 ℃的酒柜中储存1个月,过滤澄清后即得黄桃酒成品。

1.3.2 理化指标测定

酒精度、总糖、总酸、还原糖、挥发酸、总二氧化硫:按照国标GB/T15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》。

1.3.3 感官评定

本实验对不同工艺参数发酵的黄桃酒采用定量描述分析法(quantitative descriptive analysis,QDA)[22],在专业品评室进行人员的筛选和培训,选择食品专业学生和教师为待选,进行敏锐性实验筛选,进行词汇介绍与描述标度介绍,进行训练,选取打分制,满分100分,由20名通过感官培训的评定员,对各个酒样从色泽(满分20分)、香气(满分40分)、滋味(满分30分)、风格(满分10分)4个方面进行感官评定,黄桃酒感官评分标准见表1。

表1 黄桃酒感官评分标准
Table 1 Sensory evaluation standards of yellow peach wine

1.3.4 响应面试验设计[23]

在单因素试验基础上,本试验取影响黄桃酒品质的3个关键因子:黄桃果皮处理方式(A)、酵母接种量(B)、初始pH值(C)3个主要工艺参数作为试验考察对象,并用1,0,-1分别表示自变量因素的高低,以感官评分(Y)为响应值,采用Box-Behnken试验设计,共17个试验点,Box-Behnken试验因素与水平见表2。

表2 黄桃酒发酵工艺优化Box-Behnken试验因素与水平
Table 2 Factors and levels of Box-Behnken experiments for yellow peach wine fermentation technology optimization

1.3.5 黄桃酒模糊数学评价法

建立评判集[24]。对象集U={u1…,uiun}中17个对象(1#,2#,…,16#,17#);因素集X={x1x2x3x4}中4个评价因素(色泽,香气,滋味,风格);评语集Y={很好y1,较好y2,一般y3,较差y4,差y5};权重系数集W={w1w2w3w4}中4个权重(0.20,0.30,0.30,0.20)。

建立单因素评价矩阵[25]。评价小组对每个样品的每一因素进行逐个评判,对每个样品4个因素下的每个评语的人次进行归一化处理,即A=[a1*,…,ai*,…,a5*],

分别统计每个因素xi所对应的模糊评价矩阵Rij=(ri1ri2,…,rin)∈f(Y),可以得到每个黄桃酒样品的因素模糊综合评价矩阵。

建立模糊数学评价模型Bi=W×Rii=1*,2*,3*,…,17*),其中B评价集,W为权重系数,R为模糊评价矩阵。采用响应面优化设计进行试验制备的17个黄桃酒样品,根据表14项感官评分标准,由感官评价小组对黄桃酒样品进行评分,并确定样品每项得分所隶属的等级,然后将所有样品的得分结果采用归一化处理。

为得到模糊数学评价的总分,划分感官评价等级分值区间为:很好90~100分,较好80~89分,一般70~79分,较差60~69分,差40~59分。因此建立感官评价评语集V=(100 80 60 40 20),则黄桃酒样品的模糊综合评判总分为:Ti=B×Vii=1*,2*,3*,…,17*)。

2 结果与分析

2.1 响应面优化试验结果

在单因素试验基础上,本试验以黄桃果皮处理方式(A)、酵母接种量(B)、初始pH值(C)为影响因子,以感官评分(Y)为响应值,采用Box-Behnken试验设计,共17个试验点,Box-Behnken试验设计结果见表3,方差分析见表4。

表3 Box-Behnken试验设计与结果
Table 3 Design and results of Box-Behnken experiments

表4 回归模型方差分析
Table 4 Variance analysis of regression model

注:“**”表示对结果影响极显著(P<0.01),“*”表示对结果影响显著(P<0.05)。

通过Design Expert 8.0.6软件对表3试验进行多元回归拟合后,得到各因素与黄桃酒感官评分之间互相影响的二次多项回归模型如下:

由表4可知,模型的P值=0.008 8<0.01,模型极显著,失拟项P=0.776 6>0.05,不显著,说明该多元回归方程不失拟,说明该模型回归方程能够反映感官评分与各因素的关系。模型决定系数R2=0.966 8,调整决定系数R2Adj=0.924 1,说明该模型拟合程度良好,能解释约92%响应值的变化,试验误差小,变异系数(coefficient of variation,CV)=2.31%,试验的精确度在范围内。二次项B2对黄桃酒感官评分的影响极显著(P<0.01),一次项B及二次项C2对黄桃酒感官评分的影响显著(P<0.05),交叉项BC在对结果影响显著(P<0.05),其余因素对感官评分影响不显著(P>0.05)。各因素对黄桃酒感官评分的影响依次为:B(酵母接种量)>C(初始pH值)>A(黄桃果皮处理方式)。

根据响应面优化设计得到多元回归方程,绘制各试验因素与黄桃酒感官评价的响应面及等高线见图1。

图1 初始pH值、酵母接种量和处理方式交互作用对黄桃酒感官评分的响应面和等高线
Fig.1 Response surface plots and contour lines of effects of interaction between initial pH,yeast inoculum and treatment methods on sensory evaluation of yellow peach wine

响应面及等高线的形状反映了黄桃果皮处理方式、酵母接种量以及初始pH值三者之间彼此交互作同对黄桃酒感官评分的影响。由图1可知,酵母接种量和初始pH值的交互作用对黄桃酒感官评分的影响显著,曲面陡峭,等高线为椭圆形;黄桃果皮处理方式和酵母接种量、初始pH值的交互作用对感官评价的影响不显著,该结果与表4结果一致。

2.2 模糊数学评价法分析

根据表1感官评分标准,感官评价小组(20人)对黄桃酒样品进行模糊数学感官评价[26]及投票,具体结果见表5。

表5 黄桃酒的感官评价
Table 5 Sensory evaluation of yellow peach wine

在黄桃酒样品的感官评价投票中,以样品1#色泽为例,5人选择很好,10人选择较好,4人选择一般,1人选择差,因此得到A色泽=(0.25 0.50 0.20 0.00 0.05);同理A香气=(0.50 0.35 0.10 0.05 0.00)、A滋味=(0.45 0.25 0.20 0.05 0.05)、A风格=(0.30 0.40 0.15 0.10 0.05),所以得到样品1#的模糊评价矩阵如下:

同理可得到样本2#~17#的评价模糊矩阵。根据模糊数学评级模型Bi=W×Rii=1*,2*,3*,…,17*),其中权重系数W=(0.2 0.3 0.3 0.3),所以得到样品1#的模糊评价矩阵如下:

同理可以得到B2B17

得到各个样品的评价关系矩阵后,为了得到模糊综合评判的总分,划分等级分值区间:很好90~100分,较好80~89分,一般70~79分,较差60~69分,差40~59分。建立感官评价评语集V=(100 80 60 40 20),则黄桃酒样品的模糊综合评判总分为:Ti=B×Vii=1*,2*,3*,…,17*)。得到1#黄桃酒样品的总分为:

同理可得其他各酒样的模糊综合评判总分T2=80.5分,T3=88.6分,T4=80.9分,T5=78.3分,T6=80分,T7=75.9分,T8=87.1分,T9=88.3分,T10=89.3分,T11=74.7分,T12=75.5分,T13=82.2分,T14=81.8分,T15=89.9分,T16=77.1分,T17=17.2分。由计算结果可知各酒样总分都介于70~90分之间,其中酒样15#的模糊数学评价感官评分最高,为89.9分,属于等级很好;酒样10#和3#的模糊数学感官评分为89.3分和88.6分,属于等级较好;酒样17#的模糊数学评价感官评分为71.2分,属于等级一般。17个黄桃酒样品模糊数学评价优劣排序为15#>10#>3#>9#>8#>13#>14#>1#>4#>2#>6#>5#>16#>7#>12#>11#>17#。采用模糊数学评价法得到的感官评分最高的样品(15#和10#)的工艺条件与响应面优化法的试验结果相近且与3#的一样。

黄桃酶解去皮处理,酵母接种量为5%,初始pH值为3.5,在此条件下黄桃酒感官评分预测值最高为91.29分。在此优化条件下进行3次平行试验,得到的黄桃酒感官评分实际值为89.0分,与预测值相差不大,且模糊综合感官评分为89.9分。因此,利用模糊综合评价法对影响黄桃酒品质的工艺条件进行计算和分析,能够降低人为主观因素影响,适合区分多样品感官质量评价差异。

2.3 黄桃酒的理化指标检测结果

根据模糊综合评判结合Box-Behnken试验设计得出的黄桃酒发酵最佳工艺条件进行重复验证试验,黄桃酒的酿造过程如下:洗净的黄桃酶法去皮后,进行护色处理,分离得到的黄桃清汁调节pH为3.5,对黄桃汁巴氏灭菌后接种5%酵母,发酵时间为7 d,黄桃酒成品下胶澄清后进行理化指标测定,结果见表6。

表6 黄桃酒样品理化指标测定结果
Table 6 Determination results of physical and chemical indicators of yellow peach wine samples

由表6可知,发酵后的黄桃酒酒精度较低(3.56%vol),但是所有理化指标均满足轻工部颁标准QB/T 5476—2020《果酒通用技术要求》,这是因为发酵黄桃未加外源糖,酵母利用黄桃自身的糖分转化酒精度有限,由于初始酸度的调节导致黄桃酒成品的总酸含量较高,但是酸度带来黄桃酒清爽的口感,对于果酒来说,酸甜比例的适中非常重要。

3 结论

本研究采用响应面优化设计结合模糊数学评价法优化黄桃酒工艺条件,利用感官评价、回归模型分析、矩阵模型分析等多种方式研究发酵条件对黄桃酒感官品质的影响,使试验结果更具可靠性。结果表明,利用响应面设计的最优工艺条件制备的黄桃酒,其感官品质评价结果与模糊数学评价得到的最优结果基本一致。最佳发酵工艺条件为:黄桃进行酶法去皮处理,柠檬酸调节黄桃汁初始pH值至3.5,酵母接种量为5%,于28 ℃下发酵7 d,经测定其酒精度为(3.56±0.12)%vol,总糖含量为(21.32±0.26)mg/mL,还原糖含量为(4.52±0.31)mg/mL,总酸含量为(28.43±0.40 mg/mL),挥发酸含量为(0.64±0.14)mg/mL,二氧化硫含量为(32.84±0.23)mg/L。理化指标满足相关国标。在此条件下的黄桃酒感官评分为89.0分。黄桃酒色泽诱人、金黄透亮、澄清度较高、口感清爽、酸甜适中、果香浓郁。

参考文献:

[1] CAO S F,LIANG M H,SHI L Y,et al.Accumulation of carotenoids and expression of carotenogenic genes in peach fruit[J].Food Chem,2017,214(1):137-146.

[2] VARGAS E F D,JABLONSKI A,FLÔRES S H,et al.Waste from peach(Prunus persica) processing used for optimization of carotenoids ethanolic extraction[J].Int J Food Sci Technol,2017,52(3):757-762.

[3]M M,et al.Physicochemical,antioxidant and sensory properties of peach wine made from redhaven cultivar[J].J Agric Food Chem,2013,61(6):1357-1363.

[4]赵海山,曹彦清.不同品种黄桃软罐头加工工艺的研究[J].保鲜与加工,2013,13(5):34-37.

[5]李明瑕,刘春凤,王壬.黄桃果酒酿酒酵母的筛选与发酵特性分析[J].食品与发酵工业,2021,47(14):113-122.

[6]李晓彤,贾有青,童一江,等.黄桃乌龙复合发酵茶饮料的研制与开发[J].粮食与食品工业,2019,26(2):41-69.

[7]蔡健,施佳康.黄桃酸奶的加工工艺研究[J].食品科技,2011,36(2):76-79.

[8]刘莉.黄桃罐头感官品质评价研究[D].天津:天津科技大学,2015.

[9]于海燕,钱新华,陈臣,等.黄桃酒发酵过程中风味物质的变化[J].食品工业科技,2018,39(14):87-93.

[10]LAVELLI V,POMPEI C,CASADEI M A.Quality of nectarine and peach nectars as affected by lye-peeling and storage[J].Food Chem,2009,115(4):1291-1298.

[11]徐昊.黄桃酶解法去皮工艺的研究[D].合肥:安徽农业大学,2014.

[12]付复华,袁洪燕,潘兆平,等.黄桃超声波辅助酶法去皮工艺优化及其品质分析[J].食品与机械,2016,32(8):182-187.

[13]ROCK C,YANG W,NOOJI J,et al.Evaluation of Roma tomatoe(Solanum lycopersicum) peeling methods:Conventional vs.power ultrasound[J].Proc Florida State Hortic Soc,2010,123(1):241-245.

[14]王丽娟,宋思圆,刘东红.基于品质模型的黄桃去皮工艺优化及应用[J].中国食品学报,2018,18(7):158-163.

[15]袁洪燕,单杨,李高阳.黄桃酶法去皮的技术研究[J].中国食品学报,2010,10(1):151-155.

[16]陶永.黄桃酶法去皮工艺研究[J].报刊荟萃,2017(4):216.

[17]徐昊,董明,沈泉,等.黄桃复合酶振荡去皮工艺研究[J].果树学报,2014,31(4):697-703.

[18]付复华,袁洪燕,潘兆平,等.黄桃超声波辅助酶法去皮工艺优化及其品质分析[J].食品与机械,2016,32(8):182-187.

[19]郭意如,陈晓明,荆红彭,等.黄桃果酒规模化生产工艺技术研究[J].保鲜与加工,2015,15(6):58-62.

[20]冯涛,马博文,庄海宁,等.模糊综合评判结合响应面法优化苹果酒发酵工艺[J].中国酿造,2020,39(6):93-98.

[21]何双,李高阳,蒋成,等.气调贮藏对黄桃风味和软化及褐变相关酶的影响[J].现代农业科技,2019(7):202-205.

[22] LEE D H,HWANG Y S,LEE S H,et al.Changes of physicochemical properties and antioxidant activities of red wines during fermentation and post-fermentation[J].Korean J Microbiol Biotechn,2008,36(1):67-71.

[23] 王卫东,黄德勇,郑义,等.响应面优化黄桃果酒发酵工艺[J].食品安全质量检测学报,2015,6(3):809-814.

[24]宋于洋,塔依尔,冯建荣.模糊综合评判在葡萄酒品尝中的应用[J].中外葡萄与葡萄酒,2002(2):35-36.

[25]魏劲松,徐洲,黄宪龙,等.模糊数学结合响应面法优化葛根酒发酵工艺参数及其香气成分分析[J].食品工业科技,2019,40(5):193-200.

[26]苏昊,梁璋成,何志刚,等.基于模糊综合评判的红曲黄酒风味分析[J].福建农业学报,2018,33(8):859-64.

Optimization of fermentation process of yellow peach wine by fuzzy comprehensive evaluation combined with response surface methodology

MA Ningyuan,MA Bowen,YAO Lingyun,SONG Shiqing,WANG Huatian,SUN Min,HOU Feina,FENG Tao*
(School of Perfume and Aroma Technology,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418,China)

Abstract:Using Fengxian "Jinxiu" yellow peach (Amygdalus persica)as raw material,yellow peach wine was produced.On the basis of single factor experiment,selecting yellow peach peel treatment,yeast inoculum,and pH value as the influential factors,and the sensory score of yellow peach wine as the response value,the fermentation process conditions of yellow peach wine were optimized by fuzzy comprehensive evaluation combined with response surface methodology.The results showed that the optimum fermentation conditions of yellow peach wine were as follows:peeling of yellow peach by enzymatic method,adjusting initial pH of yellow peach juice to 3.5 with citric acid,yeast inoculum 5%,fermentation at 28 ℃for 7 d.Under these optimal conditions,the sensory score of yellow peach wine was 89.0 points.Yellow peach wine had attractive color,bright golden color,high clarity,fresh taste,moderate sour and sweet,and rich fruit flavor.

Key words:yellow peach wine;fuzzy comprehensive evaluation;technology optimization;response surface methodology;sensory evaluation

中图分类号:TS261.4

文章编号:0254-5071(2021)10-0225-06

doi:10.11882/j.issn.0254-5071.2021.10.039

引文格式:马宁原,马博文,姚凌云,等.模糊综合评判结合响应面优化黄桃酒发酵工艺[J].中国酿造,2021,40(10):225-230.

收稿日期:2021-05-01

修回日期:2021-07-12

基金项目:上海市科技兴农重点攻关项目(沪农科创字(2018)第1-6号)

作者简介:马宁原(1996-),男,硕士研究生,研究方向为果酒风味。

*通讯作者:冯 涛(1978-),男,教授,博士,研究方向为食品风味化学。