冻干锁鲜 + 精准质控!诺丽果粉凭核心营养与技术突破引领天然健康新赛道
冻干锁鲜 + 精准质控!诺丽果粉凭核心营养与技术突破引领天然健康新赛道
导语
随着健康消费升级,消费者对天然、高营养、无添加的功能性食品需求持续激增,热带特色水果诺丽因富含多种活性成分,逐渐成为健康产业的焦点。然而,新鲜诺丽果常温下易腐烂、难储运,传统加工方式或破坏营养成分,或存在能耗高、质控难的痛点,制约了其产业化发展。为破解这一难题,海南师范大学等科研团队联合开展 “基于 PLSR 及红外光谱技术的冻干过程诺丽果粉水分含量预测” 研究,通过创新加工工艺与精准检测技术,既实现了诺丽营养成分的高效保留,又建立了水分含量的快速预测模型,为诺丽产业的标准化、高品质发展提供了核心支撑,让这一热带 “营养瑰宝” 得以更广泛地走进大众健康生活。
一、文献引用
题目:基于PLSR及红外光谱技术的冻干过程诺丽果粉水分含量预测(Prediction of moisture content of noni fruit powder by freeze-drying process based on PLSR and infrared spectroscopy)
作者:何云啸 1,2、张晓青 1,2、张阳 1,2、刘红 1,2,3(通信作者)
单位:1海口市热带特色药食同源植物研究与开发重点实验室,海南海口 571127;2海南师范大学化学与化工学院,海南海口 571127;3海南南派实业有限公司,海南海口 571199。
摘要:以经喷雾干燥加工的水分含量为 15.33%的诺丽果粉为原料,采用真空冷冻干燥机干燥不同时间后,获得不同含水量(0.44%~9.00%)的样本,并结合偏最小二乘回归分析(PLSR)建立诺丽果粉在真空冷冻干燥过程中水分含量与红外光谱的定量模型。试验结果表明,水分的红外光谱吸收峰出现在 1640cm-1 左右;冷冻干燥的时间越长,诺丽果粉水分含量越少,吸收峰值越弱。水分含量在 0.44%~9.00%时,所建 PLSR 预测模型的决定系数为 0.91,交互验证均方根误差为 0.62;而水分含量在 5.00%~9.00%时,所建 PLSR 预测模型的决定系数为 0.98,交互验证均方根误差为 0.26。说明该方法可用于真空冷冻干燥过程中诺丽果粉水分含量(0.44%~9.00%)的快速预测,且当水分含量为 5.00%~9.00%时,模型准确度更高。
关键词:诺丽果粉;真空冷冻干燥;傅立叶红外光谱;水分;PLSR
日期:2017年
出处:《食品与机械》2017 年第 33 卷第 10 期.
DOI:10.13652/ji.ssn.1003-5788.2017.10.012
二、研究成果深度解析
(一)诺丽果核心营养成分:天然健康的 “内在底气”
诺丽果作为热带药食同源植物,其核心价值源于丰富且独特的营养构成,这也是研究团队选择其作为加工对象的核心依据。
赛洛宁原与赛洛宁转化酶:这是诺丽果最具代表性的活性成分。赛洛宁原可在人体内转化为赛洛宁,全程参与细胞的代谢、修复与再生,为人体细胞健康提供关键支持,是诺丽果区别于普通水果的核心优势。 维生素与矿物质:诺丽果富含多种人体必需的维生素(如维生素 C、维生素 B 族等)和矿物质(如钾、钙、镁等),这些成分是维持人体正常生理功能、增强免疫力的基础。 天然氨基酸:包含多种人体无法自身合成的必需氨基酸,为身体组织修复、蛋白质合成提供原料,助力身体机能的维持与提升。
(二)创新加工工艺:兼顾营养保留与生产效率
传统诺丽加工存在两大痛点:喷雾干燥虽效率较高,但进风、出风温度过高会破坏诺丽果的热敏性营养成分;单纯真空冷冻干燥虽能保留营养,但需较大冷冻面积、耗时久且能耗高。研究团队创新采用 “喷雾干燥 + 真空冷冻干燥” 联合工艺,实现了两大技术的优势互补。
预处理阶段:将新鲜诺丽果清洗、切片、打浆、过滤后,按果汁∶可溶性淀粉∶麦芽糊精 = 15∶1∶0.1 的比例加入助干剂,采用进风流量 25m³/h、进风温度 105℃、进料速度 20r/min 的喷雾干燥条件,先脱除 80% 以上水分,获得水分含量 15.33% 的诺丽果粉,既初步降低水分,又避免高温对营养的过度破坏。 深度干燥阶段:取 0.5g 喷雾干燥后的诺丽果粉,经 5h 冷冻预处理后,在真空度 10Pa、冷冻干燥温度 - 40℃的条件下进行真空冷冻干燥,每隔 2h 取样,最终获得水分含量 0.44%~9.00% 的系列样本。该阶段通过低温冻干技术,最大限度保留了诺丽果的活性成分,同时联合工艺大幅提升了冷冻干燥的工作效率,降低了能耗。
(三)精准检测技术:PLSR + 红外光谱的质控突破
为实现冻干过程中诺丽果粉水分含量的实时监测,解决传统检测方法耗时、耗样的问题,研究团队建立了基于傅立叶红外光谱与偏最小二乘回归(PLSR)的定量预测模型,核心成果如下:
红外光谱特征:水分的红外光谱吸收峰出现在 1640cm-1 左右,且冷冻干燥时间与水分含量呈负相关 —— 干燥时间越长,水分含量越少,1640cm-1 处的吸收峰值越弱。这一特征为水分含量的快速识别提供了直观依据。 模型性能数据: 水分含量 0.44%~9.00% 范围:PLSR 预测模型的决定系数(R²)为 0.91,交互验证均方根误差(RMSECV)为 0.62,说明该模型可实现该水分区间内诺丽果粉水分含量的快速、准确预测。 水分含量 5.00%~9.00% 范围:模型性能更优,决定系数(R²)提升至 0.98,交互验证均方根误差(RMSECV)降至 0.26,预测值与实测值高度吻合,为生产中核心水分区间的质控提供了超高精度的技术支持。 模型优化与简化:通过对不同波数范围的筛选,在 400~1953cm-1、2806~2998cm-1、3673~3650cm-1 区间获得优化模型(R²=0.98);进一步简化后,400~3673cm-1 区间模型的决定系数为 0.95,拟合方程为 Y=0.18+0.95X(X 为实测值,Y 为预测值),兼顾了检测精度与操作便捷性,便于工业化推广应用。
三、市场价值和应用前景
(一)市场价值:健康需求驱动下的 “营养新宠”
精准匹配健康消费痛点:现代人群面临细胞损伤、免疫力下降、代谢紊乱等健康问题,诺丽果粉中赛洛宁原、维生素、氨基酸等成分,可针对性地支持细胞修复、补充营养、增强免疫力,完美契合消费者对 “天然、有效、无添加” 健康食品的核心需求。 技术赋能品质升级:传统诺丽产品存在营养保留不足、水分含量不稳定、品质参差不齐等问题,而本研究的联合冻干工艺与 PLSR 红外光谱检测技术,从生产端保障了产品的营养完整性与质量稳定性,提升了诺丽产品的市场竞争力,推动诺丽产业从 “粗放加工” 向 “精准质控” 转型。 拓展消费场景:诺丽果粉形态便于储存、运输和食用,可广泛应用于日常冲调、膳食补充、功能性食品添加等场景,满足不同人群(如上班族、老年人、健身爱好者)的健康需求,市场受众覆盖面广。
(二)应用前景:多领域延伸的健康产业蓝海
功能性食品领域:以诺丽果粉为核心原料,开发诺丽代餐粉、营养补充剂、压片糖果等产品,突出其 “细胞修复”“免疫力提升” 的核心功效,瞄准健康管理、养生保健等细分市场,打造差异化产品。 食品饮料领域:将诺丽果粉融入果汁、奶昔、茶饮等饮品中,丰富产品的营养内涵与风味特色,迎合年轻消费者对 “健康化、功能化” 饮品的消费趋势。 保健品与美妆领域:依托诺丽果的抗氧化、细胞修复功效,拓展至保健品、护肤品原料领域,开发具有抗衰、修复功效的保健品或美妆产品,延伸诺丽产业链价值。 产业标准化推广:研究建立的水分含量快速预测模型,可作为诺丽果粉生产的行业质控标准,推动整个诺丽产业的标准化、规范化发展,降低中小企业的生产质控成本,助力诺丽产业规模化扩张。
四、结语
诺丽果的天然营养优势,在健康消费升级的浪潮中迎来了产业化发展的黄金机遇。“基于 PLSR 及红外光谱技术的冻干过程诺丽果粉水分含量预测” 研究,不仅创新解决了诺丽加工中营养保留与生产效率的矛盾,更通过精准检测技术为产品品质保驾护航,为诺丽产业的高质量发展奠定了坚实基础。
随着该研究成果的工业化转化与推广,诺丽果粉将以更稳定的品质、更丰富的形态走进大众生活,其核心营养成分带来的健康价值将被更多人感知。未来,依托诺丽果的营养潜力与技术创新的持续赋能,诺丽产业有望成为热带特色健康产业的标杆,为消费者提供更多天然、高效的健康选择,同时带动区域特色农产品产业化发展,实现健康价值与产业价值的双赢。
参考文献
[1] 李法营,蓝增全,刘昌芬,等.诺丽国内外研究进展[J].安徽农业科学,2009,32(4):34-36.
[2] WEST B J,JENSEN C J,WESTENDORF J.Noni juice is not hepatotoxic[J].World Journal of Gastroenterology,2006,22(6):51-52.
[3] 曾安,陈仓,陈闽杰.红外光谱法检测润滑油中水分含量的研究[J].润滑与密封,2009,34(9):102-104,119.
[4] 刘世龙.红外光谱法对玉米粉和乙醇中水分含量的检测研究[D].长春:长春理工大学,2010:6-10.
[5] 黄红梅,李亮星,陈文静,等.大豆油煎炸过程的衰减全反射红外光谱跟踪分析[J].化学研究与应用,2016,28(8):1169-1173.
[6] 王凯悦,廖小伟,刘红,等.干燥条件对海巴戟天果中水分和蒽醌类化合物含量的影响[J].海南师范大学学报:自然科学版,2016,29(1):55-60.
[7] 张晓青,牛鹤颖,何云啸,等.基于红外光谱技术快速检测椰子油氧化指标的研究[J].海南师范大学学报:自然科学版,2016,29(3):293-296,332.
[8] 朱逢乐,何勇,邵咏妮.应用近红外高光谱成像预测三文鱼肉的水分含量[J].光谱学与光谱分析,2015,35(1):113-117.