◎ 侯泰东，夏阿林

（邵阳学院 食品与化学工程学院，湖南 邵阳 422000）

卤豆干是一种以大豆为原料，经过卤制、调味、灭菌等一系列工艺制成的即食食品，近年来，卤豆干已经成为了人们日常消费量较大的豆制品品种之一[1-2]。食品中的各项指标的改变会对食品品质造成不同程度的影响，菌落总数是衡量食品品质是否合格的重要指标之一[3]。近年来，随着我国豆制品生产技术的提高及其生产规模的不断扩大，卤豆干的生产不断向工业化、现代化转变，但是仍然存在大量以传统生产形式为主的卤豆干生产作坊，使卤豆干的生产过程存在微生物污染等风险[4]。卤豆干是一种水分活度高，脂肪、蛋白质含量丰富的食品，极易受到微生物污染而导致其品质下降，最终导致货架期缩短，产生不良影响[5-6]。

目前，食品中菌落总数测定的主要方法是平板计数法，但是该传统方法存在一些弊端，不能满足在保证样品无损的情况下实现短时间内大批量的检测，且该检测方法对检测人员的操作精准度要求较高，存在耗时费力、试剂消耗量大、污染环境等缺点，无法做到实时检测。因此，有必要建立一种可以预测卤豆干货架期的方法。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

豆干样品，购买由于邵阳市某大型超市；PCA培养基，上海博威生物科技有限公司；NaCl，西格玛奥德里奇（上海）贸易有限公司。

1.2 仪器与设备

G154DWS型高压蒸汽灭菌锅，上海民仪电子有限公司；HPX-9272 MBE型电热恒温培养箱，上海博讯实业有限公司。

1.3 实验方法

1.3.1 样品预处理

取豆干样品经105 ℃灭菌40 min后拆开包装封装与密封袋中，每袋一块豆干样品（约重105 g）。分别储藏与4 ℃、12 ℃和20 ℃的条件下。每隔24 h分别随机取30袋样品进行测量。

1.3.2 菌落总数的测定

参照《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》（GB 4789.2—2016）[7]，进行菌落总数检测。于无菌环境下，将样品放入盛有100 mL的生理盐水均质袋中，均质，制成1∶10的样品匀液后，按照国家标准的方法进行检测。以上每个样品处理两组平行。

1.3.3 传统货架期预测模型的建立

分析4 ℃、12 ℃和20 ℃下豆干样品中菌落总数基本信息，建立生长模型。修正的Gompertz模型[8]如下：

式中：lgN为t时间总菌落数对数值；lgN0为初始时间总菌落数对数值；lgNmax为稳定期最大总菌落数对数值；μm为最大比生长速率，d-1；λ为迟滞期，d。

利用Arrhenius动力学方程建立货架期预测模型。一级反应方程如下：

式中：A代表豆干样品储藏t天时的品质，以菌落总数计，lg CFU·g-1；A0代表豆干样品初始品质，lg CFU·g-1；k为样品变化速率常数；t为豆干样品储存时间，d。

通过分析Arrhenius公式可以得到温度与豆干样品变化的速率常数k，具体为：

式中：k0为指前因子；Ea为活化能，kJ·mol-1；R为气体常数，为8.314 J·mol-1；T为开氏温度。

经过处理[9]即可得到关于样品中微生物的动力学模型。

2 结果与分析

2.1 Gompertz模型建立

所有用于建立模型的卤豆干样品菌落总数的标准检验的统计结果如表1所示。

表1 卤豆干样品微生物菌落总数标准检验统计结果表

根据每隔24 h检测的卤豆干样品样本数，取其平均值作为当日卤豆干样品腐败的菌落总数，对该指标与时间变化形成生长趋势图，分析其生长规律。由图1可以看出，4 ℃、12 ℃和20 ℃贮藏温度下，随着时间的增长，卤豆干样品中的菌落总数均呈现S型增长趋势。建立3个温度梯度的卤豆干菌落总数的Gompertz模型，拟合结果如表2显示，随着温度的上升，微生物的生长迟滞期λ不断减小，4 ℃（5.005 0）＞12 ℃（3.188 0）＞ 20 ℃（3.111 3）；最大比生长速率不断增大4 ℃（1.049 1）＜12 ℃（1.345 7）＜20 ℃（2.208 7）；4 ℃、12 ℃以及20 ℃的Gompertz模型的R2分别为0.987 6、0.997 0和0.997 5，表明修正的Gompertz模型得到了较好的拟合结果。

表2 修正的Gompertz菌落总数模型生长参数表

《食品安全国家标准 豆制品》（GB 2712—2014）[10]中规定，产品表面应无霉变，当卤豆干中菌落总数到达5.2 lg CFU·g-1时，产品表面出现霉变，既当产品中菌落总数超过5.2 lg CFU·g-1时，超出货架期。经过计算，在4 ℃、12 ℃以及20 ℃下，豆干样品的货架期分别为7 d、3 d和3 d。

2.2 Arrhenius模型建立

使用Arrhenius模型建立货架期预测模型时，需对公式（2）、公式（3）进行处理后，进行计算，对公式（2）两边取对数后，公式如下：

将不同温度、不同时间的豆干样品菌落总数指标带入，可以得到不同温度下菌落总数指标的k值及R2，见表3。从表中可以看出，在4 ℃下，豆干样品菌落总数与储存时间之间具有较好的相关性（R2＞0.9）。不同贮藏温度下菌落总数与贮藏时间的关系图见图2，随着温度升高，其相关性不断降低，这说明，随着温度的升高，Arrhenius模型对于卤豆干样品的预测可能会出现准确度下降的情况。

表3 不同贮藏温度下菌落总数强度与贮藏时间的关系表

对公式（3）两边取对数后，公式如下：

对lnk和T进行线性拟合，可以得到k0值以及Ea，结果为：k0=31 808.95，Ea=16 061.97。最后将其带入公式（2）即可得到理论货架期。以实际总菌落数统计结果的1～3 d的平均值为初始总菌落数A0，带入后计算得到菌落数的动力模型为：

经过计算后得到在4 ℃、12 ℃和20 ℃条件下的卤豆干货架期分别为9 d、6 d和4 d。

3 结论

采用《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》（GB 4789.2—2016）对卤豆干样品中菌落总数进行测定，结合ASLT加速实验，建立了卤豆干的货架期模型，利用修正的Gompertz模型预测卤豆干货架期，在4 ℃、12 ℃和20 ℃条件下分别为7 d、3 d和3 d；使用Arrhenius公式拟合的货架期模型为利用该公式预测在4 ℃、12 ℃和20 ℃条件下的卤豆干货架期分别为9 d、6 d和4 d。以上两种方法均可以有效的对卤豆干的货架期进行检测，可以为卤豆干的加工、生产和销售提供一定的支持。