文章信息
- 陈桂云, 吴威, 陈坤杰
- CHEN Guiyun, WU Wei, CHEN Kunjie
- 温度、水分和掺假对蜂蜜黏度的影响
- Effects of temperature, moisture content and adulteration on honey viscosity
- 南京农业大学学报, 2018, 41(3): 570-576
- Journal of Nanjing Agricultural University, 2018, 41(3): 570-576.
- http://dx.doi.org/10.7685/jnau.201708001
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文章历史
- 收稿日期: 2017-08-02
蜂蜜是深受人们喜爱的保健食品, 其衍生的蜂产品很多。蜂蜜品质不仅影响到蜂蜜本身, 还关系着众多蜂产品的品质。在蜂蜜各种品质参数中, 流变特性参数因对蜂蜜输运、存储及加工有重要意义, 是非常重要也被研究较多的参数。蜂蜜的流变特性研究主要集中在蜂蜜的流变模型、黏度影响因素、黏弹性及由此展开的应用等方面[1]。
蜂蜜的黏度行为是蜂蜜中糖类物质、水分、胶体和其他组分的共同作用结果, 并跟外界温度有较大关系, 所有因素中, 含水量和温度对黏度的影响非常显著[1-4]。潘君拯等[5]和唐继国等[6]研究了蜂蜜的黏度-水分关系, 各自给出了所研究蜂蜜的黏度-水分关系经验公式。Munro[7]指出温度对黏度的影响主要在低于15 ℃的低温段发生, 温度高于30 ℃则影响很小。Ramzi等[8]研究表明温度在预测蜂蜜黏度上表现最为灵敏。文献中出现最多的黏度-温度关系经验公式为Arrhenius公式, 其次为Williams-Landel-Ferry(WLF)公式。前者常用于0 ℃以上温度, 后者则用于0 ℃以下情形[6, 9-15]。温度对槐花蜜黏度的影响符合Arrhenius公式[6, 16]。蜂蜜和葡萄糖浆都遵循Arrhenius公式[9-10, 13]; 波兰蜂蜜和以色列天然及低卡路里蜂蜜, 也遵从Arrhenius公式[11-12]。Belay等[17]指出埃塞俄比亚单花种蜂蜜遵循Arrhenius公式, 并计算出了相应活化能, 指出黏度具有非倚时性特点。而Lazaridou等[14]和Sopade等[15]则发现WLF公式更适合蜂蜜黏度-温度关系的描述。其他黏度-温度关系经验公式还有Vogel-Tammann-Fulcher(VTF)、power-law公式[15]及潘君拯模型[18]等。潘君拯等[5]、唐继国等[6]、鲁亚芳等[19]还分别研究了中国产蜂蜜黏度随水分和温度2个自变量变化的关系式[1]。
Anidiobu[2]研究表明纯蜂蜜符合Carreau-Yasuda模型, 而掺蔗糖假蜜则power-law公式拟合效果更好。Kamboj等[20]的研究指出黏度会随蜂蜜掺假粗糖浓度线性增加, 表明流变特性是确定蜂蜜掺假的重要参数之一。而Yilmaz等[21]和Andrade等[22]的研究则指出黏度随掺入糖浆的增加而下降, 可用于鉴别蜂蜜蔗糖和果糖糖浆掺假。
目前, 中国市场上蜂蜜掺假严重, 已经出现了劣币驱逐良币的令人忧虑的现象, 严重影响着食品安全。掺假是否影响蜂蜜黏度, 鲜有该方面的研究报道, 更不谈能否利用其来鉴别掺假。不同地区气候条件差异, 温度和水分含量不同都会影响到蜂蜜的酿制和输运。就目前来看, 温度、水分、掺假等因素对黏度的影响还需要更广泛的研究。尤其是掺假对黏度的影响, 相关试验少且结果不一致。本研究拟聚焦蜂蜜黏度, 在试验基础上探讨温度、水分、掺假(掺入高果玉米糖浆, 该掺假形式市场上更为普遍)3因素对蜂蜜黏度的影响。
1 材料与方法 1.1 试验材料试验原材料包括9种单花种原蜜:洋槐蜜3种(A1、A2、A3)、枣花蜜2种(J1、J2)、兰花蜜2种(O1、O2)、菜花蜜1种(R4, R1、R2、R3在前期试验中已耗尽)和花椒蜜1种(P1), 9种原蜜(2012—2013年)分别产自辽宁葫芦岛、山东泰安、江苏南京等地区; 2种商品蜜:荔枝蜜和龙眼蜜(2013年), 广西蜜博士蜂业有限公司; 1个高果玉米糖浆(2012年), 南京六合。所用原蜜材料经江苏出入境检验检疫局检验为未掺假蜜。
9种单花种原蜜(含水率为23%~24%)皆用来和高果玉米糖浆混合以制备54个掺假蜜样本; 2种商品蜜因含水率(16%~20%)低, 黏稠度高, 则用于制备12个掺水蜂蜜样本。20 ℃时测得掺水荔枝蜜水分含量依次为16.4%、18.6%、19.0%、20.8%、21.4%和23.8%;掺水龙眼蜜水分含量依次为19.5%、21.0%、22.3%、23.8%、25.1%和26.2%。54个掺假蜜和12个掺水蜜分别作为流变学试验对象, 各获取8个不同温度流变数据, 以供分析。
1.2 仪器与设备天平、取液器及针管、阿贝折光仪(2WAJ型, 上海豫光仪器有限公司), 快速恒温数显水箱(HH-60型, 常州国华电器有限公司), 电热恒温鼓风干燥箱(DHG-101型, 上海华连医疗器械有限公司), 数显恒温水浴锅(HH-1型, 金坛东超韵试验仪器厂, 精度0.1 ℃)及WT-1型温度计(精度0.1 ℃)。流变仪(RS-CC型, 杭州天钊科技有限公司), 测量系统为RS+Rheometer系统, 转子为CC40。
1.3 试验方法 1.3.1 样本制备方法从原蜜样本中取出9种原蜜(A1、A2、A3、J1、J2、O1、O2、R4和P1)分别制备6个掺假度(即糖浆与原蜜质量比依次为0、1：5、2：5、3：5、4：5、5：5)样本, 共计得54个掺假样本。制备方法为:先利用快速恒温数显水箱将所有原材料进行40 ℃水浴并玻璃棒搅拌, 进行样本去除结晶和气泡的均质处理。然后, 用天平分别称取250、250、200、200、150和125 g共6份某原蜜, 依次添加0、50、80、120、120和125 g高果糖浆。再搅拌混合均匀, 静置于4 ℃冰箱中冷藏待用。
取荔枝蜜和龙眼蜜分别制备6个不同水分含量样本, 得12个掺水样本。其制备方法为:准备6份皆为200 g的蜂蜜试样, 分别加入蒸馏水0、4、8、12、16和20 g, 依次制得不同含水率的掺水蜜样本, 搅拌均匀。静置于室温约1周后, 用阿贝折光仪测量水分含量。最后, 封装并置于4 ℃冰箱中冷藏待用。
1.3.2 流变试验先进行预试验, 以确保仪器准确性和重复性, 并确定最佳试验参数和程序。正式试验时, 54个掺假样本(含掺假度为0的未掺假蜜)升温方案为:15~50 ℃, 5 ℃为间隔的8个温度方案; 12个掺水样本(含未掺水的荔枝蜜和龙眼蜜)则为26~54 ℃, 4 ℃为间隔的8个温度方案(因为荔枝蜜和龙眼蜜过于黏稠, 20 ℃以下转子未能搅动)。样本温度测量方法为:将WT-1型温度计于运行程序前、后放入流变仪转子所在转筒, 测转子搅动前和搅动后样本温度, 取其平均值。所有试验样本在经过55 ℃水浴1 h和30 ℃水浴48 h预处理后, 量取60 mL直接注入流变仪的转筒。用数显恒温水浴锅控制水温来控制样本温度, 待样本温度升至预期温度时, 启动流变仪。转子转动时剪切率以先50 s时间内剪切率从0.3 s-1递增到50 s-1, 再维持50 s-1剪切率不变继续剪切50 s的规律变化, 仪器自带软件采集相应剪切应力和黏度数据, 重复3次, 取其平均值。更换样本时, 用热水洗净转筒, 并放入电热恒温鼓风干燥箱予以脱水干燥。
1.4 数据分析利用OriginPro 8.5.0 SR1(OriginLab Corporation, USA)和1stOpt5.0(7D-Soft High Technology Inc., China)软件自带的拟合工具对流变数据进行拟合, 确定黏度变化规律及绘图。
未校正的R-Square(决定系数)可评价回归方程优劣, 但会随自变量个数增加而增大。Adj.R-Square(校正决定系数)则可以避开自变量个数对回归方程的影响。本研究用Adj.R-Square评价回归方程优劣的同时, 用Pearson's相关系数反映2个变量之间线性相关度。
虽然对于一元线性回归, t测验与F测验是等价的。但F统计量考量的是所有解释变量整体的显著性, 各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系, 并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系, 即F测验通过并不代表每个解释变量的t值能通过检验。为了审慎起见, 对拟合方程整体进行F测验同时对相关参数进行t测验。测验结果用F和t值及对应的概率来表达。F和t值越大越好, 对应概率则越接近0越好。概率小于0.01, 则拟合结果被接受, 且为99%置信水平(或0.01显著性水平); 小于0.05, 则拟合结果被接受, 且为95%置信水平(或0.05显著性水平); 都不满足则拟合被拒绝。
对于黏度随温度、水分两者变化的总规律探寻, 因有2个自变量, 用1stOpt软件自变量指数衰减拟合工具来分析。采取Levenberg-Marquardt通用全局优化算法, 拟合黏度随2个自变量变化的总规律。用均方根误差(RMSE)和相关系数(r)评价拟合效果, F测验评价拟合方程整体显著性。
2 结果与分析 2.1 温度对蜂蜜黏度的影响 2.1.1 未掺假蜜以黏度数据取自然对数后的值ln μ作为因变量, 样本摄氏温度转化成热力学温度(T)后取其倒数值(1/T)作为自变量, 对它们进行线性拟合。结果发现:对于所有未掺假蜜样本, F测验和t测验的概率都远远小于0.01, 反映两变量之间线性相关度的Pearson’s相关系数(r > 0.99)和用来评价回归方程优劣的Adj.R-Square(大于0.97)都非常接近于1。统计参数表明线性关系及相关参数在显著性水平0.01上能被接受。
将上述对数因变量和倒数自变量分别还原成黏度μ和温度T, 则得到未掺假蜜样本的黏度-温度指数衰减规律——Arrhenius公式。从图 1可知:所有研究样本都符合Arrhenius公式, 与文献[9-13]的研究结论一致。Arrhenius公式中的常数μ0和活化能Ea随样本不同而不同(图 1)。常数μ0变化很大, 活化能则差别不大。不过活化能高低在这里意义并不大, 因为这些样本水分含量彼此不同, 活化能实际上无可比性。
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图 1 蜂蜜样本的黏度-温度关系 Figure 1 The viscosity(μ)-temperature(T)relation of honey samples |
对所有掺假蜜样本的流变数据进行ln μ与1/T之间的线性拟合, 结果都能在显著性水平0.05上被接受。图 2展示了A1、A2、A3和J2的掺假蜜样本在线性拟合后还原成黏度(μ)和温度(T)的关系, 其结果符合黏度-温度指数衰减规律——Arrhenius公式。从图 2可见:不同温度下的蜂蜜黏度并未呈现出随掺假度上升而降低的规律, 与文献[21-22]结果不同; 也不同于Kamboj等[20]的黏度会随蜂蜜掺假浓度线性增加的结论。
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图 2 掺假蜂蜜样本的黏度-温度关系 Figure 2 The viscosity-temperature relation of the adulterated honey samples Sa、Sb、Sc、Sd、Se表示1：5、2：5、3：5、4：5、5：5的掺假蜜。 Sa, Sb, Sc, Sd, Se are 1:5, 2:5, 3:5, 4:5, 5:5 of adulteration degree of the adulterated honey. |
由图 2还可以看出, 常数μ0和活化能Ea随原蜜样本和掺假度不同而不同, 并且同样不存在随掺假度的单调变化。而且从该图表观尚不能看出这2个常数随掺假度的变化规律, 能否利用这2个流变参数来鉴别蜂蜜掺假, 尚待深入研究。
2.2 水分对蜂蜜黏度的影响以样本的黏度试验数据取对数后的值作为因变量, 自变量分别取样本水分和水分倒数(2种方案进行比较), 对它们进行线性拟合。2种拟合结果中, 反映2个变量之间线性相关度的Pearson’s r(> 0.98)和用来评价回归方程优劣的Adj.R-Square(> 0.96)都非常接近于1。F测验和t测验的概率均小于0.01, 线性关系及参数在显著性水平0.01上能被接受。2种线性拟合效果都很好, 其中水分倒数作为自变量的拟合效果略胜一筹。将该种拟合的自变量和因变量分别还原成水分和黏度, 得蜂蜜样本的黏度-水分关系(图 3)。很明显, 黏度和水分含量之间关系遵循指数衰减规律, 与潘君拯等[18]的研究结果类似。黏度-水分关系中的常数A和B如图 3所示, 随蜂蜜样本和温度的不同而不同。
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图 3 蜂蜜样本的黏度-水分关系 Figure 3 The viscosity-moisture relation of honey samples |
由上面结果可知, 蜂蜜样本的黏度受温度和水分共同影响。因此, 某个蜂蜜的黏度-温度关系一定会受到该蜂蜜所含水分的影响。水分含量的不同使得黏度-温度公式中的2个常数μ0和活化能Ea也随之改变。这是因为水分含量不同, 蜂蜜内部的水合状况就会不同, 它会影响到2个常数的数值, 进一步影响到黏度-温度关系。但是这种影响比较复杂。
黏度随温度、水分两者变化的总规律, 如图 4所示。图中以温度为横轴(第一自变量), 水分为纵轴(第二自变量), 因变量黏度值以等高线方式表示, 直观展示了黏度随温度和水分的变化。图 4还展示了用1stOpt软件自变量指数衰减拟合分析荔枝蜜和龙眼蜜试验数据的结果。可以看出, 采取Levenberg-Marquardt通用全局优化算法, 拟合出的黏度随自变量温度(T)和水分(M)的变化总规律同样为指数衰减规律, 公式如图 4所示。均方根误差(RMSE值)荔枝蜜为0.063 8, 龙眼蜜则为0.051, 相关系数都是0.99以上, F统计值很高, 拟合效果很好。图 4中还展示了荔枝蜜和龙眼蜜公式中的3个拟合参数μ0、ET(且称为温度活化能)、EM(且称为水分活化能)。这3个参数随蜂蜜不同而不同, 其中温度活化能ET就是Arrhenius公式中的活化能。
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图 4 蜂蜜样本的黏度-温度-水分关系 Figure 4 The viscosity-temperature-moisture relation of honey samples |
1889年Arrhenius由化学反应中反应速率与温度关系式, 提出活化能概念。化学反应需分子之间发生有效碰撞, 它需要足够的能量支撑。活化能是化学反应需要的阈能值[23-25]。而黏性物质的黏度随温度的指数衰减函数关系因形式类似, 也被研究者们称为Arrhenius公式。物质的黏性源于内部分子之间的内聚力。内聚力大的液体黏性大, 分子间有较大的摩擦阻滞, 流动性差。黏度公式中的活化能可以解释为摆脱内聚力束缚让物质得以有效流动的阈能。同样的温度下, 活化能较大的黏性物质, 内部分子之间的内聚力大, 流动性差, 黏度较大。
本研究得出的黏度随温度(T)和水分(M)两自变量变化的总规律经验公式(1)中, 水分(M)与温度(T)两自变量之间及ET与EM之间具有形式上的对应性。将式(1)取对数, 可得因变量ln μ与(1/T)和(1/M)两自变量之间的线性关系。将因变量ln μ分别对(1/T)和(1/M)两自变量求偏导数, 得两线性关系的斜率如式(2)和式(3)所示。可见被称为温度活化能的ET反映的是黏度对温度倒数变化的灵敏度, 而称为水分活化能的EM反映的是黏度对水分倒数变化的灵敏度。ET值高, 意味着蜂蜜黏度对温度改变的反应相对更灵敏些; EM值高, 则意味着蜂蜜黏度对水分改变的反应相对更灵敏些。温度活化能ET解释为给定的温度下摆脱内聚力束缚让物质得以有效流动的阈能。水分活化能EM则可以解释为给定的水分含量下, 物质内部分子摆脱内聚力束缚让物质得以有效流动的阈能。不同物质组成, 内部分子形状、大小、质量分布的微观差异会带来彼此之间内聚力的差异, 即摆脱内聚力得以有效流动的阈能差异。这种差异可以用温度活化能和水分活化能来度量, 即从宏观上表现为黏度随温度和水分变化规律中的两系数ET和EM的差异。
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(1) |
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(3) |
本研究用的真、假蜂蜜样本黏度-温度关系都符合Arrhenius公式, 蜂蜜样本的黏度-温度、黏度-水分和黏度随温度和水分变化规律都是指数衰减规律。蜂蜜掺假会带来常数μ0和活化能Ea的变化。这2个常数既随原蜜样本也随掺假度的不同而不同, 但并不随掺假度单调变化。
不同物质组成, 内部分子形状、大小、质量分布的微观差异会带来彼此之间内聚力的差异, 致使摆脱内聚力得以有效流动的阈能出现差异。以黏度-水分关系中系数形式出现的水分活化能, 从黏度对水分倒数变化的灵敏度的角度, 度量出蜂蜜内部摆脱内聚力得以有效流动的阈能差异, 可用来定量反映水分对蜂蜜黏度的影响。水分活化能和温度活化能, 可分别定量揭示水分和温度对黏度的影响。
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