基于模糊数学感官和响应面法研制豆渣麻花及品质分析

刘 赵，顾佳丽，钱 程，施林懿，曹仲文

（扬州大学旅游烹饪学院，江苏 扬州 225127）

大豆又称黄豆，为蝶形花科一年生草本植物。据文献记录和考古资料，中国先民在五千多年前已经开始栽培大豆，是世界上最早种植大豆的国家[1]。据资料显示，2018年我国食品行业大豆用量为1260t[2]。如果按每加工1 kg大豆产生2 kg湿豆渣计算，目前我国每年的湿豆渣产量在2500万吨以上。由于其水分含量高、易腐烂、口感粗糙等问题，目前主要作为肥料或者饲料使用，还有一部分被直接丢弃造成了巨大的经济损失和严重的环境污染[3]。研究表明，豆渣富含膳食纤维（约占干基的60.25%左右）、蛋白质（约占干基的18.18%）等营养成分和大豆异黄酮、大豆皂苷等功能性成分，有促进排便预防结肠癌、降低血浆中胆固醇含量、控制心血管病以及减肥的功效[4−7]。将豆渣应用到食品中不仅能提高产品的营养价值，还能降低“富贵病”的发病风险[8]。

麻花是中国传统油炸面食小吃之一，外形呈铰链形, 又称“铰链棒”。其外形独特，色泽金黄，口感香脆，有甜、咸两种口味，深受广大人民喜爱[9]。发展至今，麻花的种类已十分繁多，但是普遍具有脂肪含量高而蛋白质和膳食纤维含量相对较少的特点，与现今所提倡的低脂、高膳食纤维的健康饮食理念不符。目前，国内外已有不少研究者利用豆渣开发出具有营养保健功能的食品。如：Lee等[10]用处理后的豆渣粉代替部分面粉制作出的饼干具有更高的膳食纤维含量和抗氧化成分且饼干的血糖生成指数明显降低；Voss等[11]利用豆渣开发出的新型保健饮料可有效预防便秘的发生；张雅娜等[12]、田俊等[13]、崔少宁等[14]研制出了豆渣蛋糕、豆渣桃酥、豆渣丸子等富含膳食纤维的豆渣新产品。

然而，以豆渣为主要原料进行麻花的研究还未见报道。因此，本文在传统麻花的制作基础上通过模糊数学感官评价法和响应面优化法进行豆渣麻花的研制，并对豆渣麻花的营养成分、质构、色泽等品质进行测定与分析。以期为豆渣产品的开发和豆渣的高值利用提供一定的理论指导。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

湿豆渣 扬州大学扬子津东区餐厅；蔗糖、中筋粉、葵花子调和油、无铝双效泡打粉、鸡蛋等 天猫超市购买；糯米小麻花、椒盐小麻花、十八街麻花、陈昌银麻花、葱油咸味麻花 京东超市；盐酸、硫酸、石油醚、无水乙醚、硫酸铜、硫酸钾、硼酸、甲基红、溴甲酚绿、亚甲基蓝、氢氧化钠、乙醇、丙酮、重铬酸钾、三羟甲基甲烷、2-（N-吗啉代）乙烷磺酸、冰乙酸 分析纯，国药集团化学试剂有限公司；α-淀粉酶(2000 U/g)、蛋白酶(200 U/mg)、淀粉葡萄糖苷酶液(10万U/mL) 上海麦克林生化科技有限公司；

欧式102V恒温油炸炉 道升有限公司；DHG-9240型恒温鼓风干燥机、生化培养箱 上海精宏实验设备有限公司；RHP-600高速多功能粉碎机 浙江荣浩工贸有限公司；TMS-Pro物性测定仪 美国FTC公司；BS210S电子天平 北京赛多斯仪器系统有限公司；NH310高品质便携式电脑色差仪 深圳市三恩时科技有限公司；YXQ-50G高压灭菌锅 上海楚工实业有限公司；SE-A6全自动脂肪测定仪

济南阿尔瓦仪器有限公司；KDN-20C消化炉、KDN-1000自动凯氏定氮仪 上海昕瑞仪器仪表有限公司；HH-4A恒温水浴锅 国华电器有限公司；TNX 1200-20马弗炉 上海北向实业有限公司；HD-3A型智能水分活度测量仪 无锡市华科仪器仪表有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 豆渣粉制作工艺 挑选无霉变、无杂质、无不良气味的新鲜大豆渣均匀的铺放于托盘内（厚度应在0.3 cm以下），在70 ℃的恒温鼓风干燥箱中烘干。冷却至室温后置于高速粉碎机（2500 r/min）粉碎成粉末，再经40目钢筛筛去径粒过大的豆渣颗粒。

1.2.2 麻花制作工艺 取中筋粉、豆渣粉、泡打粉、植物油，按配方精准称重后揉擦均匀。再将称好的鸡蛋液和与蔗糖混合液搅打至蔗糖完全融化为止。最后，将鸡蛋混合液少量多次的加入揉擦好的混合粉中，揉成均匀光滑的面团盖上保鲜膜醒发50 min，以确保豆渣粉和面粉充分吸水形成质地均匀的面团。将醒发好的面团擀成1 cm厚10 cm宽的长方形，再改刀切成重9 g左右的面坯，面坯揉搓成直径0.3 cm长度60 cm的长条，长条上劲自然缠绕成绳子状收口刷油后即成生坯。待恒温油炸炉的油温达到160 ℃时将生坯放入，炸制5 min色呈金黄色后捞出，冷却至室温。

1.2.3 单因素实验 经预实验后选定对豆渣麻花品质影响较大的三个因素进行单因素实验，即蔗糖、植物油和豆渣粉。

1.2.3.1 蔗糖添加量优选 中筋粉90 g、豆渣粉10 g、泡打粉1.2 g、植物油6 g（8%）、全蛋液44 g为基础配方，研究质量分数为18%、21%、24%、27%、30%的蔗糖添加量（以中筋粉和豆渣粉的总质量100 g计）对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响。

1.2.3.2 植物油添加量优选 以中筋粉90 g、豆渣粉10 g、泡打粉1.2 g、蔗糖20 g、全蛋液44 g为基础配方，研究质量分数为4%、6%、8%、10%、12%的植物油添加量（以中筋粉和豆渣粉的总质量100 g计）对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响。

1.2.3.3 豆渣粉添加量优选 以中筋粉和豆渣粉总质量为100 g、泡打粉1.2 g、植物油6 g、蔗糖20 g、全蛋液44 g为基础配方，研究7.5%、10.0%、12.5%、15.0%、17.5%的豆渣添加量（豆渣粉在复合粉（中筋粉加豆渣粉）中的占比）对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响。

1.2.4 响应面优化试验 在单因素实验的基础上，使用Box-Behnken 试验设计，以蔗糖添加量（A）、植物油添加量（B）、豆渣粉添加量（C）为自变量，豆渣麻花的模糊感官综合评分为响应值（Y），用−1、0、1分别表示上述各变量的变化水平，采用软件 Design Expert V13建立3因素3水平的试验。设计因素和水平编码见表1。

表1 Box-Behnken 试验因素与水平编码Table 1 Factors and coded levels of Box-Behnken design

1.2.5 感官评定 参考吕新河[15]的方法并稍作修改，感官评价组成员由10名学习过食品感官评价课程的学生组成，男女各5名。模糊数学感官评价标准参考张芝[16]和李小月等[17]稍作修改，从口感及质地、色泽及形态、气味与甜度以及可接受度四个方面对豆渣麻花进行评分，具体见表2。

表2 模糊数学感官评价标准Table 2 Fuzzy mathematical sensory evaluation standard

1.2.6 模糊数学模型的建立 参考杨雪欣等[18]的方法稍作修改，评定因素集的确立：影响麻花品质的因素集U={口感及质地u1，色泽及形态u2，气味与甜度u3，可接受度u4}；评语集的确定：评语集V={很好v1，较好v2，一般v3，较差v4，差v5}，以100分为满分、81～100分为很好、61～80分较好、41～60分为一般、21～40分较差、0～20分为差。

权重集的确定：由10位感官评定员对麻花的口感及质地、色泽及形态、气味与甜度、可接受度4个方面在整体感官评价中的重要程度进行评分，每个感官因素满分为10分，各感官因素的权重比等于各感官因素总得分除以总分100分；

模糊综合评价集：根据模糊变换原理Y=R*A，其中，R为权重集、A为模糊矩阵。

1.2.7 营养指标的测定 蛋白质含量的测定参考GB 5009.05-2016《食品中蛋白质的测定》[19]，采用全自动凯氏定氮仪；脂肪含量的测定参考GB 5009.6-2016《食品中脂肪的测定》[20]，采用全自动脂肪测定仪；膳食纤维的测定参考GB 5009.88-2014《食品中膳食纤维的测定》[21]。

1.2.8 理化指标的测定 水分含量和水分活度的测定参考GB 5009.3-2016《食品中水分的测定》[22]，使用智能型水分活度仪测定水分活度；灰分含量的测定参考GB 5009.4-2016《食品中灰分的测定》[23]。

1.2.9 色泽的测定 参考朱文政等[24]的方法稍作修改，普通麻花和豆渣麻花各随机挑选3根，分别在麻花表面的不同部位进行测定5次，结果取其平均值。每换一个样品色差仪需经标准白板校正，测定时色差仪的测试孔垂直于样品表面且与样品表面紧贴。

1.2.10 质构测定 参考Yang等[25]的方法稍作修改，随机挑选3根完整的豆渣麻花，每根取直径0.5 cm长1 cm的圆柱状单股，在ATP模式下使用TA4/100探头，触发力1 N，测试速度30 mm/min，返回速度30 mm/min，压缩形变量30%的条件下进行测定，测定结果取其平均值。

1.2.11 微生物指标的测定 菌落总数的测定参考GB 4789.2-2016《食品微生物学检验菌落总数测定》[26]；大肠菌群的测定参考GB 4789.3-2016《食品微生物学检验大肠菌群计数》[27]；沙门氏菌的测定参考GB 4789.4-2016《食品微生物学检验沙门氏菌检验》[28]。金黄色葡萄球菌的测定参考GB 4789.10-2016《食品微生物学检验金黄色葡萄球菌检验》[29]。

1.3 数据处理

使用Excel、Origin2018进行数据处理和折线图的制作，利用Design Expert 13进行响应面分析。数据用平均值±标准差表示。

2 结果和分析

2.1 权重集结果

10位感官评定员对麻花的口感及质地、色泽及形态、气味与甜度、可接受度4个方面在整体感官评价中重要程度的评分结果见表3。从表3可知，不同的感官因素在整体感官评价中的重要程度有很大差异，口感及质地>色泽及形态>气味与甜度>可接受度，故权重集R={口感及质地，色泽及形态，气味与甜度，可接受度}=（0.41，0.25，0.215，0.125）。

表3 麻花感官质量因素的权重分布情况Table 3 The weight distribution of fried dough twist sensory quality factors

2.2 单因素实验结果

2.2.1 蔗糖添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响 蔗糖是面点中不可或缺的辅料之一，主要起到三个作用：一是改进成品组织状态使成品酥脆；二是增加甜味；三是在加热过程中糖自身会发生的焦糖化反应使成品呈现出诱人的色泽[30]。从图1可以看出，蔗糖添加量为18%时，麻花的甜度偏淡，口感发硬。蔗糖添加量为30%时，麻花甜度过高，成品发软发黑。当蔗糖添加量为24%时，成品甜度适宜、色泽金黄、口感酥脆，麻花的模糊感官综合评分最高，因此选择24%作为蔗糖的最佳添加量。

图1 蔗糖添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响Fig.1 The effect of sucrose addition on fuzzy sensory comprehensive score of okara fried dough twist

2.2.2 植物油添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响 油脂具有良好的疏水性和乳化性，可减少面团中面筋网络的形成，是赋予麻花酥松度的重要因素之一[31]。从图2可以看出随着植物油添加量的增加，麻花的模糊感官综合评分呈先上升后下降的趋势。当植物油添加量达到8%时，麻花吃口酥脆、外表金黄油润、香气浓郁，麻花的模糊感官评分达到最高值。当植物油添加量小于6%时不足以阻隔面筋网络的生成，成品酥性不够，表面无光泽。而当植物油添加量大于10%时面团中有足够的油脂在淀粉和面筋蛋白间形成隔膜[32]，阻碍两者相结合使麻花质地偏酥软，吃后略感发腻。因此，选择植物油添加量为8%。

图2 植物油添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响Fig.2 The effect of vegetable oil addition on fuzzy sensory comprehensive score of okara fried dough twist

2.2.3 豆渣粉添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响 豆渣富含膳食纤维和蛋白质，添加量的多少直接关系着麻花的最终品质。从图3可以看出随着豆渣粉添加量的增加模糊感官综合评分先升高后下降。添加量为12.5%时，麻花豆香味四溢、成品色泽佳、口感酥脆，此时豆渣麻花的模糊感官综合评分达到最高值。当豆渣粉继续增加时，麻花的硬度随之升高，颜色加深，粗糙的口感也愈发明显。硬度增加是麻花中膳食纤维比重增大的缘故[33]，同时，豆渣中含有丰富的氨基酸和蛋白质在高温条件下与糖类发生美拉德反应生成大量拟黑素使成品颜色变暗[34]。因此，豆渣粉的添加量应选择12.5%为宜。

图3 豆渣粉添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响Fig.3 The effect of soybean dregs powder addition on fuzzy sensory comprehensive score of okara fried dough twist

2.3 响应面优化实验

2.3.1 模糊感官矩阵的建立和模糊关系综合评价集的计算结果 依照试验设计让10位拥有专业背景的感官评定员对响应面优化试验的17组实验成品进行感官评价，然后统计评价结果获得各实验组的模糊感官矩阵A，再通过模糊原理变换公式：Y=R×A计算得到模糊关系综合评价集。以响应面优化试验的第1组为例，感官评定果见表4。

由表4可知，有1位感官评定员认为实验组1的豆渣麻花口感及质地一般，5位认为较好，4人认为很好，无较差和差评价。将实验组1各个感官因素不同等级的票数除以总人数，即为实验组的模糊感官矩阵A1。

表4 实验组 1 的感官评定结果Table 4 Sensory evaluation results of experimental group 1

根据模糊原理变换公式：Y=R×A，可计算出实验组1的模糊关系综合评价集为：

同理，可知实验组2～17的模糊关系综合评价集。

2.3.2 响应面优化试验结果 感官评价一共分为5个等级：很好、较好、一般、较差、差，分别对应：100分、80分、60分、40分、20分。模糊感官综合评分等于模糊关系综合评价集乘以对应的各等级分值，然后相加即为模糊感官综合评分。由此，可知实验组1的模糊感官综合评分是77.49分，其余组的模糊感官综合评分同理可得，具体见表5。

表5 响应面试验设计方案及结果Table 5 Design and results of response surface analysis

2.3.3 模型的建立及显著性分析 将表5的实验数据通过Design-Expert 13.0的Box-Behnken进行多元回归拟合，得到以模糊感官综合评分Y与蔗糖添加量A、植物油添加量B、豆渣粉添加量C的二元多次回归模型，即Y=92.27−1.16A−1.36B−2.11C+2.39AB+1.15AC+3.68BC−6.42A2−5.18B2−4.88C2。

从表6回归模型方差分析结果可以看出，F值为48.72，P值<0.0001，表明该模型具有极显著性。而失拟项不显著（F=0.8535，P=0.5332），说明该回归方程对实验数据拟合度较好，能用于豆渣麻花配方的工艺优化。模型相关系数R2=0.9843，表明豆渣麻花模糊感官综合评分的变化有98.43%来源于蔗糖、植物油和豆渣粉的添加量，说明蔗糖、植物油、豆渣粉对模糊感官综合评分有显著影响。由模型回归方程系数的显著性表明3个因素对豆渣麻花模糊感官综合评分影响的重要程度为C>B>A，即豆渣粉添加量>植物油添加量>蔗糖添加量，其中蔗糖添加量、植物油的添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响显著（P<0.05），豆渣粉添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响极其显著（P<0.01），交互项AC对麻花模糊感官综合评分的影响不显著（P>0.05），交互项AB、BC以及二次项A2、B2、C2对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响均极显著（P<0.01）。

表6 回归模型方差分析结果Table 6 Analysis of variance results of regression model

2.3.4 响应面交互作用分析 响应曲面弯曲的程度和等高线的形状能反映出各因素不同的添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响，曲面弯曲的幅度越大说明影响越显著，等高线图如呈椭圆形表明两因素之间交互作用明显，呈圆形则表明两因素间交互作用不明显[35]。

由图4可知，当豆渣粉添加量固定不变时，随着蔗糖和植物油添加量的增多，豆渣麻花的模糊感官综合评分呈现先上升后下降的趋势，其中植物油添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分影响稍大一些。响应曲面呈凸起状且投射的等高线为椭圆形，表明蔗糖添加量和植物油添加量两者交互作用明显且有极大值。

图4 蔗糖和植物油添加量交互对豆渣麻花模糊感官综合评分影响的响应面与等高线Fig.4 Response surface and contour lines of the interaction of sucrose and vegetable oil addition on the fuzzy sensory comprehensive score of okara fried dough twist

由图5可知，当植物油添加量固定时，随着蔗糖和豆渣粉添加量的增多，豆渣麻花的模糊感官综合评分呈现先增加后下降的趋势，其中豆渣粉添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响较大，相应的等高线趋于圆形，表明两者交互作用不显著。

图5 蔗糖和豆渣粉添加量交互对豆渣麻花模糊感官综合评分影响的响应面与等高线Fig.5 Response surface and contour lines of the interaction of sucrose and soybean dregs powder addition on the fuzzy sensory comprehensive score of okara fried dough twist

由图6可知，在蔗糖添加量不变时，随着植物油和豆渣粉添加量的增多，豆渣麻花模糊感官综合评分呈先升高后降低的趋势。响应面呈突状且下方的等高线呈椭圆形，说明植物油和豆渣粉添加量对豆渣麻花模糊感官综合评分的影响较强，交互作用显著。

图6 植物油和豆渣粉添加量交互对豆渣麻花模糊感官综合评分影响的响应面与等高线Fig.6 Response surface and contour lines of the interaction of vegetable oil and soybean dreg powder addition on the fuzzy sensory comprehensive score of okara fried dough twist

2.3.5 最优工艺配方确定及验证实验 利用Design-Expert 13中的“Optimization”模块，以豆渣粉添加量和模糊感官综合评分最大为目标，得到豆渣麻花的最优配方：蔗糖23.923%、植物油8.137%、豆渣粉13.952%，模糊感官综合评分预测为89.428分。

为了生产实践的便利性，将豆渣麻花的最优配方修改为蔗糖24%、植物油8%、豆渣粉添加量14%、泡打粉1.2%、全蛋液44%，并进行3组平行实验进行验证，取其平均值得到豆渣麻花的模糊感官综合评分为（89.73±0.35）分，与模型预测值接近，说明该模型具有较高的可靠性和实用价值。

2.4 指标测定结果

2.4.1 麻花营养指标的测定 如表7所示，通过调查市场上所出售的5个不同品牌的麻花产品发现，其蛋白质含量在（6.8±1.3）g/100 g、脂肪含量在（33.2±5.3）g/100 g、膳食纤维含量在（0.39±0.03）g/100 g左右，而按照最佳工艺配方制作的豆渣麻花，其蛋白质含量约为市售麻花的1.8倍，膳食纤维含量约为市售麻花的11倍，脂肪含量较市售麻花降低了23%，因此所开发的豆渣麻花具有较高的营养价值和保健功能。

表7 麻花中营养指标测定结果Table 7 Determination results of nutritional indicators of fried dough twists

2.4.2 豆渣麻花理化指标的测定 理化指标可客观的反映出产品品质的好坏，因此选取水分、水分活度、灰分、色差、质构5个指标对其进行测定，结果见表8、表9、表10。

表8 豆渣麻花中水分、水分活度和灰分含量测定结果Table 8 Determination results of moisture, water activity and ash content of okara fried dough twist

表9 豆渣麻花色差测定结果Table 9 Determination result of color difference of okara fried dough twist

表10 豆渣麻花的质构测定结果Table 10 Determination results of texture of okara fried dough twist

从表8可以看出豆渣麻花符合地方标准DBS50/012-2014《麻花》[36]中关于水分含量的要求。

由表9可知，由于豆渣粉中的蛋白质含量约为中筋粉的2倍[37−38]，因此，同样的成熟条件下豆渣粉产生的美拉德反应和焦糖化反应相对中筋粉更加强烈，所以豆渣麻花的色泽较对照样品（即最优配方中的豆渣粉换成中筋粉其余不变）显稍暗、微红，与Gallagher等[39]和O’Brien等[40]的研究结论一致。即：在相同的成熟条件下蛋白质含量与L*值呈负相关。

由表10的硬度、破裂力、咀嚼性的数据对比可知，豆渣麻花与对照样品相比更加酥脆，说明添加适量的豆渣不仅不会损害麻花的口感还能提高麻花的酥脆性。

2.4.3 豆渣麻花的微生物指标测定 由表11可知，豆渣麻花的微生物指标符合地方标准DBS50/012-2014《麻花》[36]中关于菌落总数、大肠菌群和霉菌的要求以及GB 29921-2013《食品中致病菌限量》[41]中对于熟制粮食制品（含焙烤类）关于沙门氏菌和金黄色葡萄球菌的限量标准。

表11 豆渣麻花的微生物指标测定结果Table 11 Determination results of microbial indicators of okara fried dough twist

3 结论

本文基于传统麻花制作工艺和现代化烹饪技术，进行豆渣麻花的研制。以模糊感官综合评分为响应值，通过单因素实验和响应面优化试验对影响豆渣麻花感官品质的蔗糖、植物油、豆渣粉三个因素进行优化，得到豆渣麻花的最佳配方为：豆渣粉14%、蔗糖添加量24%、植物油添加量8%、泡打粉添加量1.2%、全蛋液添加量44%（以中筋粉和豆渣粉总质量100 g计），使用此配方制成的麻花色香味形质俱佳且营养丰富。

此外，研究证明了添加适量豆渣不仅能提高麻花中蛋白质和膳食纤维的含量，而且能使麻花更加酥脆，然而其提升麻花酥脆度的机制尚不清楚。接下来将探究不同的豆渣添加量对麻花面团性质及成品质构的影响，进而为豆渣麻花的大规模生产提供依据。