商品保质期的估计
12.5.5.1保质期与商品质量的数学模型
有一个基本的假设,就是有一组影响产品质量的参数(Q)(实验中是存活率),是可以测量的。进一步的定量分析需要质量变化时间和一些因素之间的关系,通常用下面的等式表示:
木霉生物学
每个因素都随着时间而变化。例如,温度一般是生物样品稳定性的主要因素;根据水分活度解释了湿度和其它影响反应速率的重要参数的影响。现在,这种方法被很好地应用于预测食品和药品的稳定性(Labuza et al .,1983)。由于样品在储存过程中的质量变化完全来源于化学反应,因此最简单、最常用的经验模型如下:
木霉生物学
在公式(12.1)中,k为速率常数;n是反应顺序(食物或药物通常为0或1)。这个公式完全忽略了机械的参与。在实际生产中,在一个合适的坐标系中(如一级反应的半对数图),参数Q被设计成随时间变化,用普通的统计方法评价器件是否良好(r2高)。一般来说,当反应产生的数据完成50%以上时,可以给出n的一个确定值(Labuza et al .,1983)。
假设速率常数k受湿度和温度的影响。最常见的阿伦尼乌斯方程使用数学模型来描述k对t的依赖性:
k=k0exp(-Ea/RT) (12.3)
在这个公式中,k0是指前因子;r是理想气体常数;Ea是活化能。如果ln(k)对T-1的谱是一条直线,那么可以应用阿伦尼乌斯方程,在温度范围之外时,活化能是常数。至少需要四个温度数据来确定它们之间的线性关系。当温度超过一定的反应温度时,直线发生偏移。在低湿度条件下,产品不可能呈现玻璃状,因此用威廉姆斯-兰德尔-费里(WLF)方程来描述随温度的变化更合适:
log(kref/k)=[-c 1(T-Tref)]/[C2+(T-Tref)](12.4)
式中,C1和C2为常数,取决于原料;Tref是参考温度,一般指玻璃化转变温度(玻璃化转变温度)。根据水分活度的概念,湿度对产品稳定性的影响已经得到很好的证实(Karel,1975)。第一步是检测速率常数和水分活度之间的线性关系:
lnk=aaw (12.5)
这就需要进一步了解含水量m(每千克干燥孢子的含水量)与水分活度(在常数T下)的关系,这种关系称为吸附等温线。此外,该等温线最常用的公式如下:
m =(moKCVaw)/{(1-Kaw)[1+K(C-1)aw]}(12.6)
结合公式(12.3)和(12.5),得到速率常数k与温度和水活度的关系:
lnk = a 1+β/T+γaw+δaw/T(12.7)
在这个公式中,a、β、γ和δ都是常数,可以用非线性回归等统计方法确定。
12.5.5.2数学模型的应用
Pedreschi等人(1997)制备了两种类型的哈茨木霉T. P1孢子用于货架期实验:M1在28℃培养60h,M2在相同培养条件下40℃热休克处理90min。用玻璃棉过滤两个样品以除去菌丝,然后用SaiDolis的Sartorius硝酸纤维素膜(孔径1.2 μm)过滤以获得孢子泥。将固体在含有硅胶干燥剂(AW = 0.03)的干燥器中干燥3 d,并检测绝对存活率。通过比较菌落形成单位的数量(CFU)和总孢子数量(ts)来确定绝对存活率(AV)。
测量绝对存活率。通过比较菌落形成单位的数量(CFU)和总孢子数量(ts)来确定绝对存活率(AV)。
相对存活率(v)定义为:
木霉生物学
公式中AVt为干燥孢子经过时间t后的绝对存活率;AV0是干燥孢子的绝对存活率。
木霉生物学
其中a = [-1],β = [1-],ε=;Kb和c是方程常数;M0是单层值。
用于描述相对存活率(V)和时间之间关系的一级动力学方程如下:
lnV = 4.61-kt(12.10)
贮存期开始时,相对存活率V0为100,LN (100) = 4.61。
K对T和aw的依赖性符合areni的Arrhenius半经验模型,动力学方程如下:
木霉生物学
实验结果表明,M1和M2在慢速试验后表现出较高的存活率(55%)和相近的海藻糖含量(分别为4.0%和5.4%)。在不同温度T(8℃、33℃和42℃)和水分活度aw(0.03、0.33和0.75)下贮藏10d后,各组间无显著差异。当AW = 0.03时,孢子在8℃和33℃的存活率分别为65438±000%和70%。当AW = 0.75和42℃时,海藻糖含量和孢子存活率下降最快。8℃热激M2处理52d的孢子存活率为100%,海藻糖含量略高于M1处理。