乳制品成分快速检测实验

平秋婷 ，林建宇，余构彬，范晓明

（1.广东省生物工程研究所（广州甘蔗糖业研究所）广东省甘蔗改良与生物炼制重点实验室，广州510316；2.国家糖业质量监督检验中心，广州 510316）

0　引言

乳制品营养丰富，已日益受到人们的喜爱[1]。我国乳制品行业发展较快，其规模大小、产量高低、尤其质量问题，受到越来越多的人们的关注[2]。总体上，我国乳制品行业发展时间短、速度快，这就造成我国乳制品整体水平有待提高。而问题较突出的是液态乳来源的管理、监督、质量等方面的管控。若有质量问题发生，则会对消费者权益造成危害[3]。目前，在分析牛奶成分时，测量方法主要包括中红外光谱法、化学法、紫外线法、近红外光谱分析法、超声波分析法。目前，化学方法比较成熟，获得的精度很高，但得出结果所需时间较长，在线测量分析无法满足。紫外线法因在紫外部分，非蛋白质物质可引起光吸收，分析精度不高。中红外光谱分析法仪器体积较大，价格比较昂贵，维护和操作比较复杂，不适宜于流动检测和现场操作，使用范围较窄。近红外光谱分析技术因缺乏有代表性的模型，产品测量精度都不太理想[4]。目前，在超声波牛奶分成测量最大的困难是模型的建立，因而，本文针对于乳制品的各项成分，通过建立液态乳制品中的非脂如固体、脂肪、乳糖、蛋白质、密度模型来进行分析研究，并且运算法则使用的是以高斯-牛顿法则为基础的偏最小二乘法（PLS）进行非线性回归计算，研究了液体乳制品中各成分的快速检测。

1　测试仪器

本测试系统为本实验室自制超声波测试仪器，采用频率为5 MHz的水浸超声直探头产生超声波，对超声波通过样品的衰减、速度进行测试。对于样品进行测量的系统从组成上可以简单地拆分为7个部分，分别是超声波探头驱动部分、采集信号部分、对收集到的信号进行处理部分、控制运动马达的部分、对信号集中处理部分、加热样品部分、主要的控制器为单片机ADu C 831。系统软件包括单片机部分、上位机部分，单片机部分功能对仪器正常运行进行控制，包括自动进样、模式选择、对于温度的选择、对样品进行加热功能、对样品进行检测和在显示屏上出现结果、打印检测结果、连接上位机等等。而至于上位机部分所负责的功能是对于整个超声波测试仪的校正，通过对于通信参数的设置、读取单片机部分对于样品测量值、曲线拟合参数计算等[6]。

2　液态乳制品组成

本文液态乳制品选用纯牛奶作为分析对象，牛奶成分组成通常比较稳定，含有约质量分数为12.5%的干物质、87.5%的水分[5]。在牛奶中，含有的分子达100 000多种，影响牛奶成分因素较多，表1为牛奶中主要物质质量浓度。

表1　牛奶主要物质质量浓度 g/100mL

2.1　蛋白质

牛奶中蛋白质占95.5%，其余物质包括尿素、氨基酸、嘌呤、肌酸等[7]。牛奶中的乳蛋白分类大致上可以分为3种，乳清蛋白、酪蛋白和脂肪球膜蛋白。在牛奶蛋白质中，酪蛋白占80.5%，其相对与水的密度为1.28，溶于碱溶液。在pH值=4.5的时候，牛奶中的酪蛋白会在酸性环境下发生沉淀，而此时牛奶中剩下的蛋白质为乳清蛋白，质量分数为19.5%左右。乳清蛋白的粒子具有高分散性、较强水合能力，以高分子状态存在于乳中。在乳清蛋白中，血清白蛋白、β-乳球蛋白、α-乳白蛋白对热不稳定，占乳清蛋白的79.5%左右。在pH=4.5，当乳清加热21min时，会发生蛋白沉淀，主要沉淀对象是乳清蛋白中的热不稳定蛋白。而乳白蛋白含硫量为酪蛋白的2.45倍。脂蛋白是磷脂、蛋白质的复合物，附于脂肪球表面而形成稳定薄膜，很大程度上增加了牛奶乳浊液的稳定性[8]。并且在牛奶的分析成分中，含有牛奶全氮量5%的少量非蛋白态氮素化合物。

2.2　脂肪

在牛奶中，由甘油和3个脂肪酸形成的脂类占脂肪的97.5%，其余部分为硬酸脂、甘油脂、游离脂肪酸、磷脂等。在细小的椭圆形或球形脂肪球中，包含有乳脂肪，形成乳浊液。脂肪球直径约为0.14μm，大部分小于4μm。表2为牛奶中脂肪的物理性质。

表2　牛奶中脂肪的物理性质

脂肪球上浮得越快，其半径越大，两者成正比。所以为了不使脂肪球上层所导致的牛奶分层现象，所以在生产工艺过程要对牛奶进行均质处理。并且由于脂肪在常温情况下的状态为固态，溶点为36.5℃，这个温度非常有意义，在牛体内，牛奶以液态存在，牛体温度也为36.5℃。

2.3　乳糖

哺乳动物的乳汁中，主要的碳水化合物来源是乳汁中的乳糖，甜度为蔗糖的16.7%～20%，溶解度比蔗糖要低。牛奶中乳糖质量分数约为4.85%，占干物质的38.5%，在乳中为液态。乳糖异构体有α-乳糖、β-乳糖两种。在具有一定温度的水中，乳糖在其中可以进行小部分的溶解，而这个温度下的溶解度为该牛奶的乳糖初始溶解度。在此状态下，乳糖的溶解度虽为初始溶解度，但是继续往里加入乳糖，搅拌过后依旧可以进行溶解，直到最终饱和状态。在乳糖溶解于水的过程中，乳糖中的异构体也在进行着转化的过程，温度越低，转换时间就越久，当温度高于70℃时，在10 min可达平衡，此时乳糖为平衡乳糖，其中α-乳糖占37.0%，β-乳糖占63.0%。乳中主要营养为乳糖，乳糖水解为半乳糖、葡萄糖而被人们吸收。

2.4　密度

牛奶密度与测量样品存放时间、样品温度、样品组成有关，20℃时牛奶密度为1023～1030 kg/m3。表3为几种牛奶的非脂乳固体和脂肪的密度及质量分数。

表3　密度及质量分数

决定牛奶相对密度是其所含固体量，在牛奶中，各成分的量虽变动，但总体比较稳定，其中变动较大的为脂肪质量分数。若已知脂肪质量分数，则牛奶干物质近似值可通过测定相对密度计算出。三者是计算的公式为

式中：wF为牛奶中脂肪质量分数；wT为牛奶中干物质质量分数；C校正系数，可取0.13；密度计的读数用L表示。

3　牛奶测定模型实验

本文的研究内容是针对于乳制品的成分检验，而牛奶中所存在的乳制品主要是蛋白质、脂肪和乳糖，在本文中采用的方式是超声波检测，虽然每一个组成成分对于超声波的反应都不相同，但是当这几种组成成分共同在牛奶中存在时，难以对其进行区分测量。并且当牛奶中其他组成成分的质量分数不变时，只改变脂肪的质量分数，对于超声波所测量的结果也不一样，变化趋势大致可以看为脂肪与超声波速度成负相关，但是具有极大的变化波动。所以，在进行研究过程中，建设模型进行计算的时候，采用的统计法。使用统计方法来对于牛奶中的成分进行分析的时候，虽然精准程度比使用红外线方法进行测量的要低得多，但是以及基本满足了测量牛奶所需要的精准度。在校正样品集通按照规方法建立时，样品的收集要包括今后可能要测试各种样品，对样品密度、物理结构等进行综合考虑。样品数在要在样品集的测定范围内均匀分布，从而使得样品在选择测量的时候可以避免集中性指标，从而实现了高斯分布格局。

3.1　样品准备

本文中采用北京凯天诚信科技有限公司生产的50DJ水浸式超声波探头，在超声波测量中，通过测量超声波在样品中的速度和衰减反映样品各成分质量浓度。样品共有45个，样品由西南大学提供，表4为成分质量浓度分布。

表4　样品成分质量浓度分布 g/100mL

3.2　数据采集

当把样品进行选择调配过程之后，就可以对其进行适当的搅拌操作，使其分布更加均匀，随后可以将其进行测量。每一个样品要经过15次的超声波测量，分采集15组速度数据、15组衰减数据。

3.3　数据处理与建模

对于牛奶模型的测量数据进行统计分析时，使用到的处理软件是M atlab软件，可以通过该软件对于测试样品所得到的速度数据、衰减数据等进行统计处理，最大可能的避免误差，从而使得所得滤波稳定性达到最大值。当所得到的数据在通过高斯-牛顿方法来进行多元非线性回归计算。在牛奶中，非脂乳固体、脂肪为其主要成分，基于这两个模型，建立其余成分的模型。

3.3.1脂肪模型

校正集样品共选取样品30个，验证集10个样品，采用交互验证方式，进行偏最小二乘模型的建立。在乳中，脂肪以脂肪球形式分散成乳浊液。由于在乳浊液中的脂肪分子的直径为3 000 nm，并且脂肪的含量直径和分布情况对于乳制品进行超声波测量有直接影响关系，所以要对于乳中脂肪的速度和衰减进行二阶非线性模型的设计：Fat（E，V）=α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2，表5为脂肪模型参数。

表5　脂肪模型参数

3.3.2非脂乳固体模型

在建立非脂乳固体模型时，参考对比脂肪模型，发现采用二阶非线性回归模型效果最好，即SNF（E，

V）α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2。表6为非脂乳固体模型参数。

表6　非脂乳固体模型参数

3.3.3蛋白质模型

校正集样品共选取样品30个，验证集10个样品，采用交互验证方式，进行偏最小二乘模型的建立。在乳中，蛋白质形成复合体胶粒，由其性质、结构、分散度知，这个情况下的蛋白质属于交替悬浮液，而其中蛋白质胶粒的平均直径为100 nm，可以将其看作是大分子类型，所以在对于乳中蛋白质建设模型的时候，也要把其当做脂肪类进行建模，即Pr0（E，V）α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2。表7为蛋白质模型参数。

表7　蛋白质模型参数

3.3.4乳糖模型

校正集样品共选取样品30个，验证集10个样品，采用交互验证方式，进行偏最小二乘模型的建立。在建模时，发现使用前面的二阶非线性回归模型偏差较大，这表明乳糖与非脂乳固体、脂肪的成分分析不同。由于乳糖它的性质特殊，与乳制品中的其他组成成分蛋白等不同，乳糖在牛奶中的存在形式为离子或者分子，这些离子分子的直径远远地小于其他组成成分，小于1 nm，直径过导致乳糖在牛奶中对于超声波测量时有着不同反应，即存在着Lac=f（E，V）关系。建立的乳糖模型为

式（2）中，分子部分与乳糖对超声波参数的影响所占比例等效，分母部分与牛奶整体对超声波参数的影响等效，通过此比例得到乳糖成分质量分数。表8为乳糖模型参数。

3.3.5相对密度模型

由公式（1）可以发现，牛奶中的脂肪含量、牛奶密度和非脂乳固体等三者之间存在着一定的线性关系。密度计算模型采用关于速度、衰减的二阶非线性模型，即Den（E，V）α0+α1E+α2E2+α3V+α4V2。表9为相对密度模型参数。

表8　乳糖模型参数

表9　相对密度模型参数

4　掺水牛奶实验

对于建立的各成分模型，通过牛奶掺水实验研究其对掺水牛奶的适用性。牛奶掺水后，牛奶密度会低水的密度；牛奶冰点平均值为-0.541℃，造成冰点下降的主要因素是作为溶质的盐类、乳糖，新鲜牛奶因它们含量稳定而冰点稳定，若掺水于牛奶，可造成冰点升高，冰点在掺水1/10时上升0.053℃左右；当掺水与牛奶中，会导致牛奶中的盐的浓度大大的降低，从而导致牛奶的电导变下，溶液的抗电性能增强。

4.1　掺水牛奶各成分的建模

4.1.1样品准备

随机的从45个牛奶样品中选取10个样品，对其进行掺水操作，掺水量不等，呈现着梯度变化，表10为掺水量信息。

表10　掺水量信息 %

4.1.2掺水率模型

校正集样品为掺水的10各样品，其中验证集样品5个，采用交互验证方式建立蛋白质偏最小二乘模型。由于牛奶在经过掺水之后，对于其物理性质有着会出现十分明显的差异，从而造成掺水率模型建立比较困难。在牛奶掺水量＜51%时，蛋白质、脂肪、非脂乳固体、乳糖、相对密度等模型基本适用，掺水率模型为

式（3）中，模型分母与同等速度、衰减下的正常牛奶主要成分含量等效，分子与同等速度、衰减下的正常牛奶主要成分含量与掺入水的影响之和等效，表11为掺水率模型参数。

4.2　仪器验证实验

4.2.1仪器稳定性验证

对于仪器的验证试验中最重要的是对于仪器的稳定性进行检测，而对于导致仪器稳定性发生变化的因素包括杂散光、温度、仪器漂移等。抽取某一随机样品置于仪器，进行测量之后发现其样品测量值约小于样品的理论浓度，超声波所透过的能量比较小，所以可以在仪器信号比较弱的时候对于该仪器的读数进行评价。设定仪器连续开机时间为8：30，重复测量到15：30。测试时，室内温度未16℃，周围环境为自然状态。仪器的稳定速度较快，仪器在41分钟后达到稳定，仪器极差为4.1356，衰减标准差为0.5057，变异系数为0.057%；速度标准差为3.2067，变异系数为0.061%，极差为19.5470，仪器具有较好的稳定性。

4.2.2仪器标定实验

在仪器标定试验中，主要的目的是为了建立衰减值、速度与蛋白、脂肪、密度、乳糖、非脂乳固体的回归模型，并通过该模型进行对未知牛奶样品成分的测定。测量出的蛋白质含量的范围十分大，而在牛奶中，每个组成成分之间的差异较大，具有极强的代表性。而对于样品中的蛋白质含量真值由西南大学测定，通过对各模型参数进行计算，利用得到的回归曲线测量5个样品，结果如表12所示，测量结果可达到牛奶测量要求。

表11　掺水率模型参数

表12　测量结果比较 g/100mL

5　结论

本研究只初步研究了超声波牛奶成分的快速测量，距离实际应用中的定量检测的还有一定的距离。在今后的研究中，可通过在不同温度下测量牛奶对超声波参数的影响，通过多维参数分析牛奶特性。通过建立不同的模型和改变样品处理方法，超声波快速检测法还可扩展到肉制品、羊奶、果汁饮料、豆浆等成分的检测。

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