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豬肉生產過程中質量損耗分析與預冷過程優(yōu)化

陸昌華,何振峰,甘泉,胡肄農,孫友珍,譚業(yè)平,劉亮,田景福,郁達威

      來源:《肉業(yè)產業(yè)資訊》    2016年第6期
 
內容摘要:中國是世界第一肉類生產大國,卻不是肉類加工強國,存在產業(yè)加工率低、質量安全保障程度不高等重大問題。為此,要實現企業(yè)豬肉的利用最大化
  中國是世界第一肉類生產大國,卻不是肉類加工強國,存在產業(yè)加工率低、質量安全保障程度不高等重大問題。為此,要實現企業(yè)豬肉的利用最大化,就需控制影響豬肉質量的諸多因素,以保證豬肉品質量的安全,減少不同生產階段豬肉質量的損耗。
  1 豬肉質量損失因素分析
  豬肉生產全過程在時間上是連續(xù)的。按時間順序可分為: 宰前飼養(yǎng)、運輸、宰前靜養(yǎng)、屠宰和分割、冷卻成熟、豬肉運輸6個階段。每個階段的處理均可影響本階段或后續(xù)階段的豬肉質量損失,豬肉質量損耗影響因素見表1。
  1.1 宰前飼養(yǎng)
  宰前飼養(yǎng)是特指生豬從飼養(yǎng)場運出前的一段時間。生豬宰前飼養(yǎng)方式可避免或能顯著影響此后的豬肉質量損失: 在宰前2~3周飼喂高蛋白質、高脂肪、高粗纖維和低可消化淀粉的飼料可降低汁液流失; 在生豬屠宰前5d額外添加0.5%的色氨酸,能夠減少白肌肉( 屠宰后胴體出現肉色澤淡白、質地松軟、有汁液滲出現象),其發(fā)生頻率可下降1/3。
  1.2 生豬運輸
  生豬在運輸中,死亡和組織損傷發(fā)生最多。超過1%生豬在運輸后變得難以行走甚至死亡。因此,擴充每頭豬的運輸空間可減少生豬損耗,運輸空間從1頭豬0.39 m2增至0.48m2,其損耗將減少一半。然而,運輸空間也不是越大越好,空間過大,將會出現豬只難以保持平衡,相互無所依靠。實際操作,運輸空間與豬的大小相關聯,大約4.6×10-3m2 /kg。損耗也與運輸距離和季節(jié)有關,適宜運輸溫度15~25℃。
  表1 豬肉質量損耗影響因素
重點環(huán)節(jié) 影響因素
宰前飼養(yǎng) 飼料          
運輸 個體空間 運輸距離 環(huán)境溫度      
宰前靜養(yǎng) 時間 豬傷病情況 飲水 環(huán)境溫、濕度 個體情緒  
屠宰與分割 體液流失 屠宰方法 屠宰時間 環(huán)境溫、濕度 分割方法 分割時間
冷卻成熟 產品初始溫度 冷卻時間 風速 環(huán)境溫、濕度 保水性能  
成品運輸 產品初始溫度 運輸時間 保水性能 環(huán)境溫、濕度    
  1.3 宰前靜養(yǎng)
  生豬經初步檢驗檢疫進入屠宰廠后,需靜養(yǎng)禁食12~24 h,保持外部環(huán)境安靜,發(fā)現病豬和傷豬需剔除。靜養(yǎng)12h左右質量損耗不到1%,可減少白肌肉產生率。補充電解質溶液、營養(yǎng)補充劑或糖蜜溶液可支持24h靜養(yǎng),能提高豬肉產品質量。
  1.4 屠宰與分割
  生豬電麻后、應在致昏30s內放血,以免蘇醒掙扎引起肌肉出血。放血造成質量減少約為5%,其中只有3%左右能利用,其余伴隨生產過程流失。另一種生豬氣體擊昏法在歐洲較為普及。它利用CO2、氬氣及其混合氣體使動物失去知覺。從福利角度,動物在80% 以上CO2密閉室中靜置15~45s,就完全失去知覺,并維持昏迷狀態(tài)2~3min。有研究認為氣體擊昏法可降低汁液流失率。
  豬體經歷去頭、蹄、尾、內臟、劈半、分離板油、摘腰( 腎臟) 和修整成白條肉。經過冷卻、運輸,最終到達銷售商。一般熱剔骨會增加汁液流失。胴體劈半、分割方式對肉保水性有影響。因劈半工具的不良或準確性不高,會破壞里、外脊完整性,加大肉的汁液損失。
  1.5 冷卻成熟
  豬宰殺后胴體從40℃降至4℃左右,以控制微生物繁殖,保證產品質量。采用強冷風直吹產品,迅速降低胴體溫度的同時水分也受損失,這種損失稱為干耗。中國干耗損失在1.8%~3.5%,遠高于歐美。一般認為,加快冷卻速度可減少汁液流失,在不影響肉品嫩度的前提下應盡快冷卻。而胴體水噴淋也可減少干耗,間歇噴淋8h 以上能使片豬肉胴體干耗降低到1%以下。
  1.6 豬肉運輸
  生鮮產品運輸需保證冷鏈條件下進行。中國大型屠宰企業(yè)使用的運輸工具是冷藏車,而運輸距離為100~700km,其產品處在冷風的不斷冷卻與保溫下,質量慢慢降低。隨著運輸距離增加,質量減少更多。在超過300km 運輸中,產品質量減少現象尤為明顯。為實現豬肉冷鏈物流,應對環(huán)境溫度、設施設備和溫度信息采集等做出特殊要求。
  2 豬肉預冷過程優(yōu)化
  2.1 豬肉預冷過程現狀
  生豬致暈、刺殺放血后,經60~65℃熱水或蒸汽浸燙后,豬肉體外表面溫度很高,而體內新陳代謝仍在進行,釋放熱量,使豬肉溫度繼續(xù)上升l.5~2.0℃; 豬肉富含脂肪、蛋白質等多種營養(yǎng)物質,溫度較高,微生物極易繁殖; 較高的肉溫將進一步促進乳酸發(fā)酵,導致白肌肉發(fā)生率提高。為保證品質,豬肉修整后,急需對其冷卻,使豬肉后腿中心溫度達到7℃以下。由于豬肉在預冷過程中自身溫度高,而周圍環(huán)境濕度低,胴體表面水分將出現散失,即預冷損耗產生。損耗越大,損失越大,豬肉預冷過程中,如何控制損耗是預冷工藝的關鍵。通常情況下,冷卻方式、冷庫濕度、溫度和風速是影響損耗的關鍵因素。
  2.2 預冷過程建模策略
  預冷過程會帶來1%~3% 胴體質量損耗,影響肉類加工企業(yè)經濟效益?;诂F有企業(yè)生產條件,確定合理預冷過程已成為亟待解決的課題。為冷卻環(huán)境建立精確流體力學模型( 考慮風速、溫度和濕度) ,從而較準確地預測損耗,但此策略要求采集大量信息,設置大量傳感器,當前,國內肉類加工企業(yè)尚難以做到。針對目前企業(yè)現狀,急需建立簡單且有效的優(yōu)化系統(tǒng),即企業(yè)只需方便地確定適合自己的預冷過程,不一定要精確了解冷室內的物理過程,可嘗試在軟件指導下進行試驗,以給出特定生產條件下( 特定冷室、基本不變胴體擺放方式、胴體質量和品種等品質因素) 較優(yōu)預冷過程參數( 預冷時間、各個時刻風速、環(huán)境溫度、環(huán)境濕度) ,從而獲得較少胴體質量損耗和較小的能耗參數。
  為此,何振峰等采用少量預冷試驗數據,在豬肉預冷損耗控制中,提出一種預冷過程建模策略,定義了2種預冷過程向量: 基于溫度梯度的降溫過程向量和基于當前損耗的損耗過程向量,分別用于描述胴體熱量散失和物質流失規(guī)律。針對每條試驗記錄,包括有風和無風2種工況,需要構建有風時的預冷向量和無風時的預冷向量,而1次試驗中,既包括開風機的時間,也包括關風機的時間,要構建有風預冷向量就需要無風預冷向量,反之,要構建無風預冷向量就需要有風預冷向量。對于這種存在相互依賴的不確定量的求解問題,多采用期望最大化算法( EM)。EM算法常用于基于混合高斯模型的參數估計,通過迭代地分步估計各個樣本的隸屬度和各個高斯分布的特征,來獲得各個高斯分布的參數,但它可以推廣,用于估計各種相互依賴的參數。構建預冷向量給出結合限制的EM 算法來同時擬合: E過程構建有風預冷過程向量,M 過程構建無風預冷過程向量,E過程和M過程中施加2個向量間的偏序限制,均以云進化算法( CEBA) 為優(yōu)化算法。該算法基于云模型,利用云發(fā)生器來發(fā)生子代,在子代中選擇最優(yōu)的個體集,再利用這些個體去發(fā)生下一代?;?7條試驗記錄構建了預冷過程向量,卻要分別構建出高維的有風和無風條件下的降溫向量和損耗向量,困難較大,構建過程中應盡可能引入領域知識。從領域知識知2個預冷向量均存在“單調性限制”: 溫度梯度越大時,降溫速度往往越快; 已有損耗越多時,損耗速度往往越慢。由于進化算法較容易引入各種約束,常被用于解決復雜問題,故被選作構建2個預冷向量的優(yōu)化算法,此法被用來模擬豬胴體的預冷過程,降溫過程擬合的平均誤差為0.93℃,損耗過程擬合的平均誤差為0.151%。
  該研究不需要精確定義物理過程的預冷過程優(yōu)化,結合專家知識以更科學地評價預冷過程描述策略,從而確定較有效的特征參數形式,并用來描述預冷過程; 探索一個迭代的預冷過程特征參數確定策略,指導企業(yè)更快更好地完成特征參數確定過程。與傳統(tǒng)冷卻方式相比,加速冷卻是采用超低的溫度使豬肉快速降溫; 噴霧預冷是在較高的濕度環(huán)境下,快速降低豬肉表面溫度,但降溫速度不及加速預冷方式。
  豬肉預冷商業(yè)化運作中,可使用該策略分析企業(yè)實際豬肉預冷過程數據,形成一個綜合損耗、能耗等多方面因素的預冷過程評價策略,將其應用于優(yōu)化預冷過程參數,有助于對屠宰企業(yè)預冷損耗控制的改進,達到節(jié)能降耗,提高企業(yè)經濟效益的目的。
  3 結語
  綜合性評價豬肉生產過程中,宰前飼養(yǎng)、運輸、宰前靜養(yǎng)、屠宰和分割、冷卻成熟和豬肉運輸6個階段是影響豬肉質量的損耗因素。減少微小的質量損耗變化,可降低風險,給企業(yè)帶來明顯效益。
  根據文獻和現有試驗數據,冷卻過程( 包括冷卻時間,冷庫溫度、風速和濕度等) 對于預冷效果影響較大。所以,本研究豬肉預冷過程優(yōu)化,首先只考慮冷卻過程,將基于冷卻過程來分析損耗。采用限制EM 算法模擬豬肉預冷過程,便于對這種試驗數據分散過程的規(guī)律性進行觀察,數據的采集不會影響企業(yè)的實際生產,對于生產具有一定實用價值。
  本試驗基于36條試驗記錄較好地建模預冷過程,其中對降溫過程的預測效果佳: 降溫過程預測的平均誤差為0.93℃,損耗過程預測的平均誤差為0.151%。
  由于在預冷過程的前幾個小時,胴體的溫度和損耗變化速度最快,為保證產品質量及提高建模精度,企業(yè)還是需要科學合理地安排短時間預冷試驗方案,以采集早期預冷過程數據。
 
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