使用纵向建模和X射线技术预测干燥硬化火腿的盐分吸收
Xavier Espuña1, Lesly Acosta1, Josep Anton Sánchez-Espigares1
1Department of Statistics and Operations Research, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona-TECH, Spain.
Meat science
|November 13, 2025
概括
使用新型线性混合模型 (LMM) 优化干燥固化火腿盐分,显著降低了盐含量变化. 这种数据驱动的方法提高了产品质量,并支持肉类生产中的工业4.0.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 肉类技术 肉类技术
- 过程优化 过程优化
背景情况:
- 传统的干生肉生产依赖于经验上的规则.
- 猪肉成分 (脂肪,重量) 的变化使得达到一致的盐含量变得复杂.
- 非侵入性技术为实时过程监控提供了潜力.
研究的目的:
- 开发和验证一个预测模型,以优化干燥固化火腿的持续时间.
- 与传统方法相比,减少最终盐含量的变化.
- 将工业4.0原则纳入肉类加工领域.
主要方法:
- 在14天内对392只绿色火腿进行了纵向监测,量化了脂肪,体重和盐含量.
- 开发一个线性混合模型 (LMM),包括时间,初始脂肪含量和早期体重减轻,以预测盐的摄入量.
- 用于数据采集的非侵入性X射线技术.
主要成果:
- 该LMM准确地预测了个性化的盐分持续时间,以达到3.20%的目标盐含量.
- 获得的平均盐含量为3.16% (SD=0.26%),变化明显低于传统方法 (平均3.77%,SD=0.61%).
- 模型表现出强大的预测性能 (Rm2=0.911).
结论:
- 基于LMM的方法在干燥制火腿的传统盐分规则上提供了显著的改进.
- 这种预测方法可以实现数据驱动的决策,提高过程标准化和产品质量.
- 该研究支持在肉类行业采用工业4.0技术,以优化生产.
