模糊数学模型结合响应面法优化萌发藜麦乳工艺设计

作者：周一鸣; 陆灏钰; 陈杰圣; 周小理^*

来源：现代食品科技, 2023, 39(09): 223-232.

DOI：10.13982/j.mfst.1673-9078.2023.9.0798

• 藜麦
• 萌发
• 模糊数学法
• 响应面分析
• 工艺设计

模糊数学综合评价法是基于模糊数学建立的一种理想化评价模型。该研究以山西静乐黑藜麦为原材料，探讨其在不同萌发阶段的关键营养物质含量的变化，并运用单因素、响应面试验与模糊数学综合评价法相结合，经过萌发、调配等配方及工艺优化制得一款萌发藜麦乳。试验结果表明，相较于未萌发藜麦，萌发36 h后藜麦蛋白质含量增加了11.65%，达到16.2 g/100 g，灰分含量降低了24.78%，脂肪、淀粉含量均持续下降，分别下降了26.16%和27.9%。黄酮含量持续增加，在36h达到3.83mg/g，是未萌发藜麦黄酮含量的2.5倍。综合分析可知，藜麦最佳萌发时长为36 h，且萌发藜麦乳的最佳配方添加量为：50.50%萌发藜麦汁，0.10%甜菊糖苷，0.20%复配乳化稳定剂（结冷胶:蔗糖酯=2:1），此时感官评分为87.26分，所制得的萌发藜麦乳整体色泽均匀、甜度适中、赋有藜麦自然清香。

• 单位
  上海应用技术大学