小麦纤维及复合乳化剂对花生酱稳定性的影响

李凌峰，徐延良，王金来，史春娟，郇延军，*

（1.江南大学食品学院，江苏无锡214122；2.日照盛康粮油工贸有限公司，山东日照276800；3.上海诺申食品贸易有限公司，上海200065）

花生酱是由去皮花生仁经烘烤、碾磨加工而成的酱状食品。由于花生富含维生素及矿物质，尤其是含有丰富的不饱和脂肪酸[1]，因此花生酱素有“绿色牛乳”之称。单纯经烘烤、碾磨出来的纯花生酱具有良好的涂抹性，但由于酱体中油脂和固形物颗粒存在密度差异，又缺少乳化物质，故长时间放置会导致油脂上浮、固形物聚集和沉降，从而出现严重的析油现象。不仅影响商品的美观，而且离析出来的油脂，极易氧化酸败[2-3]，影响花生酱的品质。目前解决此问题的方法，是在花生酱中添加氢化油，达到对酱体的固化作用，从而提高其保质期内的品质稳定性。氢化油是食品生产过程中普遍使用的添加剂，由于氢化油中含有大量的反式脂肪酸，过多食用后会增加心脑血管疾病、糖尿病、记忆力衰退等风险，近年来受到世界各国的关注和限制；或者添加植物蛋白粉[4]等作为稳定剂来降低体系中油脂、花生蛋白及花生酱颗粒的表面自由能，使固形物不再聚集来达到长期保持均匀稳定的要求，但稳定剂诱导的强排斥力导致花生酱固化作用过于明显[5]，造成涂抹性不佳；或者仅从碾磨工艺入手，降低颗粒直径来减缓沉降速度[6]，该方法效果并不明显。此外，纯花生酱由于脂肪含量高，存在过于油腻和长期食用会带来肥胖等问题[7]。小麦纤维不仅对油脂有很强的吸附固定能力，同时具有改善肠道健康，降低胆固醇，减肥等作用[8]，而选择合适的复合乳化剂的亲水亲油平衡值（HLB值）和用量，是提高乳化稳定效果的关键[9-11]，鉴于如今消费者对食物的要求越来越高，研制出能长期保持稳定均匀，且具有良好涂抹性的花生酱产品意义非常重大。本文采用响应面分析法对花生酱的稳定性进行优化分析，旨在为花生酱产品的研制提供一定的科学依据。

表1 花生酱的基本配方Table 1 The basic formula of peanut butter

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

花生原浆 日照盛康粮油工贸有限公司；小麦纤维NWF-200 上海诺申食品贸易有限公司；分子蒸馏单甘脂 广州品秀精细化工有限公司；蔗糖酯SE-11 杭州金鹤来食品添加剂有限公司；蔗糖 上海上棠食品有限公司；食盐 江苏井神盐化股份有限公司；花生油 山东鲁花集团有限公司。

T18型基本型分散机 德国IKA公司；2-16PK型离心机 德国Sigma公司；AR-G2型流变仪 美国TA公司；冰箱 博西华家用电器有限公司；SPX型智能生化培养箱 南京实验仪器厂。

1.2 实验方法

1.2.1 样品制备工艺流程 花生原浆→加入小麦纤维→搅拌均匀并静置1h→加入单甘酯→搅拌均匀→加入蔗糖酯、食盐、蔗糖和水→搅拌均匀→匀浆5min→灌装、封盖→杀菌→冷却→成品。

为使小麦纤维达到充分的油脂吸附饱和，加入小麦纤维搅拌均匀后需静置1h。

单甘酯用少量热花生油溶解好后加入到花生酱中，蔗糖酯则与食盐、蔗糖一起加入到50℃温水中溶解后加入到花生酱中。花生酱基本配方见表1。

1.2.2 不同HLB值复合乳化剂的制备 复合乳化剂的HLB值是所有乳化剂分子中各化学基团的亲水和亲油性的加和，复合乳化剂的HLB值为各乳化剂HLB值的加权平均值[12-13]，可以通过下式计算：

HLBa，b=HLBa·A+HLBb·B，其中A、B为乳化剂的质量百分数

分子蒸馏单甘酯（HLB值为3.8）和蔗糖酯SE-11（HLB值为11）两种乳化剂按不同比例复配得到的复合乳化剂HLB值见表2。

表2 复合乳化剂各组分比例Table 2 The proportion of different component in compound emulsifier

1.2.3 单因素实验设计方法 研究小麦纤维对花生酱离心乳析率的影响时，保持复合乳化剂的HLB值为7，总用量为0.4%不变，分别在小麦纤维用量为2%、2.5%、3%、3.5%、4%、4.5%下测定其离心乳析率和粘度。

研究复合乳化剂HLB值对花生酱离心乳析率的影响时，保持小麦纤维用量为3%，复合乳化剂总用量为0.4%不变，分别在复合乳化剂的HLB值为6、7、8、9、10、11时测定其离心乳析率和粘度。

研究复合乳化剂总用量对花生酱离心乳析率的影响时，保持小麦纤维用量为3%，复合乳化剂HLB值为7不变，分别在复合乳化剂总用量为0.1%、0.18%、0.26%、0.34%、0.42%、0.5%下测定其离心乳析率和粘度。

1.2.4 离心乳析率的测定 取制备好的花生酱样品，室温下静置24h，取10mL加入离心管中，采用3000r/min在25℃的条件下离心30min[14]，读出油析的体积，每个样平行测3次取平均值，利用下式计算离心乳析率。

离心乳析率（%）=析油体积（mL）/离心花生酱总体积（mL）×100

1.2.5 粘度的测定 取制备好的花生酱样品，置于流变仪上，平板直径为20mm，间隙1mm，设定温度25℃，固定剪切速率为1s-1，测定花生酱的粘度，每个样平行测3次取平均值。

1.2.6 响应面实验设计方法 根据中心组合实验设计原理，选择小麦纤维用量（X1）、乳化剂HLB值（X2）、复合乳化剂用量（X3）3个因素，以花生酱离心乳析率为响应值，利用Design-Expert8.0软件采用三个水平的响应面分析法进行实验设计、数据处理及模型建立[15-16]，各因素水平表见表3。

表3 响应面实验因素水平表Table 3 The factors level table of response surface experiment

1.2.7 不同条件下储存稳定性的测定 利用响应面实验优化出来的最佳参数，制备3份花生酱，分别于室温、冰箱5℃及恒温箱37℃放置[17]，分别于第0、10、20、30、40、50、60d观察其是否有析油、析水、分层等不稳定现象并测定其离心乳析率。

1.2.8 感官评定方法 感官评定小组由8位食品专业人员组成，评定前先进行多次对花生酱品质特性描述的一致认定与培训。采用9分制对样品的色泽、香气、组织状态、口感、涂抹性和总体可接受性6个方面进行评分[18-19]，具体评分标准见表4。每位成员单独进行各个指标的评定，每个样品评定前都用清水漱口，以排除上一个样品的影响。

表4 花生酱的感官评定标准Table 4 The sensory evaluation criteria of peanut butter

2 结果与分析

2.1 单因素实验结果及分析

2.1.1 小麦纤维用量对花生酱稳定效果的影响 小麦纤维在花生酱中能利用其具有较大比表面积的特点，以及其团粒表面原子团的化合价剩余力量所产生的吸附力，将花生酱中的油脂吸附于其颗粒中，并通过其自身在酱体中能均匀分布不易聚集的特性使油脂也均匀地分布于酱体中。

从图1可以看出，随着小麦纤维含量的增加，花生酱的离心乳析率不断降低。在小麦纤维含量较低时，花生酱中的油脂含量大于小麦纤维对油脂的最高吸附阈值，导致部分油脂还未被小麦纤维吸附，处于可以自由流动的状态。随着小麦纤维含量的增加，可用于吸附的表面积增加，对油脂的吸附量也增加，处于自由状态的油脂减少，导致离心乳析率降低。当小麦纤维含量超过3%时，其对油脂的吸附量接近平衡，花生酱的离心乳析率降低缓慢。粘度是评价涂抹性的一个重要指标，粘度能有效反映涂抹性的好坏，由图1可看出，超过3%的小麦纤维添加量使花生酱粘度增加，但小麦纤维用量大于4%时，导致酱体过于粘稠，不利于涂抹，因此，选取3%～4%为小麦纤维的较优用量。

图1 小麦纤维用量对花生酱离心乳析率及粘度的影响Fig.1 Effect of wheat fiber dosage on centrifugal creaming rate and viscosity of peanut butter

2.1.2 乳化剂HLB值对花生酱稳定效果的影响 乳化剂能降低花生酱体系中油脂、固形物颗粒等各相的表面张力，减小各相相互间的排斥力，达到乳化稳定的作用。适合在坚果类酱制品中使用的乳化剂有多种，如单甘酯、蔗糖酯、大豆卵磷脂、Tween-20等。单甘酯在分散相中，能以α-晶型的水合物形式存在，α-晶型有利于提高乳化活性，能起到水包油（O/W）型乳化剂的作用。蔗糖酯的分子结构中，亲水部分蔗糖基占优势，具有水包油（O/W）型乳化剂的性能，而且蔗糖酯能稳定单甘酯的α-晶型。因此，本实验选择分子蒸馏单甘酯和蔗糖酯SE-11复配作为花生酱的复合乳化剂。

从图2可以看出，随着复合乳化剂HLB值的升高，花生酱离心乳析率呈先下降后上升的趋势，在HLB为7时达到最小值4.52%，在7～11的范围内又上升。这是由于HLB值升高，复合乳化剂的亲水基团相对于亲油基团所占比例增加，在HLB值为7左右时候，各基团刚好能迅速吸附在油相和水相表面形成新的界面，降低了界面的张力，提高了花生酱体系的稳定性，而随着HLB值继续增加，亲油基团比例越来越少，以至于不足以吸附在所有脂肪颗粒表面形成O/W体系，导致一部分油脂的聚集上浮，酱体的稳定性降低，使离心乳析率呈升高趋势。而粘度随HLB值的变化不明显，都在可接受范围内。因此，选取6～8为花生酱复合乳化剂的较优HLB值。

图2 复合乳化剂HLB值对花生酱离心乳析率及粘度的影响Fig.2 Effect of the HLB value of compound emulsifier on centrifugal creaming rate and viscosity of peanut butter

2.1.3 复合乳化剂用量对花生酱稳定效果的影响 从图3可以看出，花生酱的离心乳析率随复合乳化剂用量的增加而降低，当用量高于0.34%时，其降低趋势不再明显。其原因为：随着乳化剂用量的增加，吸附在界面上的乳化剂基团浓度增多，其降低界面张力的能力随之增强，使得脂肪颗粒能均匀地分布在酱体中，互相之间不易聚集[20]，不利于形成能够上浮的油脂层。当复合乳化剂用量增加到0.34%以上时，其界面张力随复合乳化剂用量增加的降低趋势不再明显，这可能是0.34%以上的复合乳化剂用量使乳化剂分子间形成了胶束，0.34%左右的浓度是临界胶束浓度，当复合乳化剂的用量达到临界胶束浓度时，通过增加复合乳化剂用量来达到花生酱稳定的方法不再合适。同样也可以看出，在0.1%～0.5%的复合乳化剂的用量范围内，花生酱的粘度没有显著性变化，故选取0.26%～0.42%为花生酱复合乳化剂的较优使用量。

图3 复合乳化剂用量对花生酱离心乳析率及粘度的影响Fig.3 Effect of compound emulsifier dosage on centrifugal creaming rate and viscosity of peanut butter

2.2 响应面法分析和优化

2.2.1 响应面的显著性分析 在单因素实验的基础上，选取对花生酱离心乳析率有显著影响的小麦纤维用量（X1）、乳化剂HLB值（X2）、复合乳化剂用量（X3）3个因素，采用响应面分析法对其进行优化，利用Design-Expert8.0软件进行实验设计、数据处理及模型的建立，实验方案及结果见表5。

对表5的数据进行二次多元回归拟合，得到花生酱离心乳析率预测值对小麦纤维用量（X1），乳化剂HLB值（X2）和复合乳化剂用量（X3）的二次多项回归方程如下：

Y=67.55-11.24X1-8.50X2-89.84X3+0.56X1X2+13.88X1X3+4.03X2X3+0.48X12+0.37X22+24.14X32

表5 响应面实验设计方案及结果Table 5 The design and result of response surface experiment

对上述响应面回归模型进行方差分析，分析结果见表6。

从表6可以看出，模型方程的F值为56.94，Pr＞F值小于0.0001，由误差引起的失拟项不显著，说明上述回归方程的因变量和全体自变量之间的线性关系显著，用其来描述各因素与响应值之间的关系是可靠的。回归方程系数显著性检验结果还表明，X1、X3、X1X2、X1X3、X2X3、X22项的影响极显著，X12、X32的影响显著，其余项则对花生酱离心乳析率无显著影响。

2.2.2 最优配方的确定及验证 图4～图6分别表示了小麦纤维用量和复合乳化剂HLB值、小麦纤维用量和复合乳化剂用量、复合乳化剂HLB值和复合乳化剂用量对花生酱离心乳析率的影响。

表6 响应面回归模型方差分析结果Table 6 The results of variance analysis for the regression model of response surface

图4 小麦纤维用量和复合乳化剂HLB值对离心乳析率影响的响应面曲线图Fig.4 Response surface graph of the effect of the wheat fiber dosage and the HLB value of the compound emulsifier on the centrifugal creaming rate

图5 小麦纤维用量和复合乳化剂用量对离心乳析率影响的响应面曲线图Fig.5 Responsesurfacegraphoftheeffectofthewheatfiberdosage and compound emulsifier dosage on the centrifugal creaming rate

图6 复合乳化剂HLB值及其用量对离心乳析率影响的响应面曲线图Fig.6 Response surface graph of the effect of the HLB value and dosage of the compound emulsifier on the centrifugal creaming rate

由图4～图6的响应面曲线图可以看出，小麦纤维用量、复合乳化剂HLB值及其用量3个因素之间交互作用明显。由图4可以看出，当复合乳化剂用量保持不变时，降低小麦纤维用量可以减小花生酱乳析率；而复合乳化剂HLB值对离心乳析率的影响呈抛物线状，随着复合乳化剂HLB值的增加，其离心乳析率先降低而后又升高。

由图5可以看出，保持复合乳化剂HLB值不变，当小麦纤维用量少时，复合乳化剂用量的增加使花生酱离心乳析率缓慢下降；而当小麦纤维用量多时，复合乳化剂用量的增加使花生酱离心乳析率升高。当复合乳化剂用量少时，花生酱的离心乳析率随着小麦纤维用量的增加缓慢下降；当复合乳化剂用量多时，则随着小麦纤维用量的增加呈上升趋势。

由图6可以看出，在保持小麦纤维用量一定时，复合乳化剂HLB值的增加使花生酱离心乳析率呈先降低后升高的趋势。

以花生酱离心乳析率最低为评价指标，设定小麦纤维用量、复合乳化剂HLB值及复合乳化剂用量3个因素在各自水平所需范围内，利用软件对响应面结果进行最优化分析，得出花生酱的最优参数如下：小麦纤维用量为3%，复合乳化剂HLB值为7.08，复合乳化剂用量为0.41%，即小麦纤维用量3%，分子蒸馏单甘脂用量0.22%，蔗糖酯SE-11用量0.19%。此时花生酱离心乳析率的预测值为4.12%。为检验响应面分析方法的可靠性，采用上述优化参数重新制作花生酱样品进行离心实验，实际测得离心乳析率为4.23%，与预测值非常接近，这表明采用该模型优化得到的工艺参数准确可靠，可为实际操作提供指导。而未作任何优化的纯花生酱的离心乳析率为9.95%，可知响应面优化后的花生酱离心乳析率相比纯花生酱下降了57.5%，很大程度上解决了花生酱的析油问题，提高了花生酱的稳定性。

2.3 响应面优化后的花生酱与纯花生酱的比较

2.3.1 不同条件下储存稳定性的比较 响应面实验优化后花生酱与纯花生酱在不同储存条件下储存，以A表示优化后花生酱，B表示纯花生酱，其稳定性观察结果见表7，离心乳析率测定结果见图7。

由表7可以看出，在0～10d时，优化后花生酱与纯花生酱的储存稳定性无明显差异，均处于稳定状态；在20d时，置于恒温箱中的纯花生酱开始出现析油现象，而优化后的花生酱未出现；在30d时，纯花生酱的析油现象变得明显，恒温箱中的样品析油量增加，室温下的样品也开始出现析油，而优化后的花生酱只在恒温箱中的样品里出现极少量析油现象；在多于40d时，纯花生酱的析油量迅速增加，开始出现较明显的油酱分层现象，而优化后的花生酱未出现油酱分层，只是在37℃保藏的样品中有少量油脂上浮。图7的结果同样表明，在3种条件下储存，优化后的花生酱离心乳析率均低于纯花生酱，这充分说明在花生酱体系中，油相和水相界面的稳定性决定其储存稳定性。

表7 不同储存条件下花生酱的稳定性Table 7 The stability of peanut butter in different storage conditions

图7 不同储存条件下花生酱的离心乳析率Fig.7 The centrifugal creaming rate of peanut butter in different storage conditions

2.3.2 感官评定结果的比较 由图8可知，与传统的纯花生酱相比，响应面优化后的花生酱在色泽、香气和组织状态上感官评分略低，但差距不大；而在口感、涂抹性和总体可接受性上，优化后的花生酱则占明显优势，尤其是口感上，虽然纯花生酱口感细腻，有较好的粘稠度，但是存在一定的油腻感和不容易吞咽的感觉，优化后的花生酱则没有这些不好的口感；优化后花生酱的总体可接受性也明显优于纯花生酱。

图8 花生酱的感官评定结果Fig.8 The sensory evaluation of peanut butter

3 结论

3.1 通过单因素实验和响应面分析法对花生酱的稳定性工艺进行了优化，建立了二次多项数学模型并验证了其有效性。优化所得最优花生酱稳定配方为：小麦纤维用量3%，复合乳化剂HLB值7.08，乳化剂用量0.41%，即小麦纤维用量3%，分子蒸馏单甘脂用量0.22%，蔗糖酯SE-11用量0.19%，在此条件下制备的花生酱离心乳析率为4.23%，与响应面模型的预测值4.12%非常接近，该值与纯花生酱相比下降了57.5%。将其与纯花生酱在不同条件下作储存稳定性的比较，发现其储存稳定性均大大优于纯花生酱。

3.2 比较优化后花生酱与纯花生酱的各项感官指标，结果表明：虽然优化后的花生酱在色泽、香气和组织状态上感官评分略低，但在口感、涂抹性和总体可接受性方面占明显优势，解决了纯花生酱不易吞咽的缺陷，同时还提升了纯花生酱的涂抹性。

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