原料奶储存过程中品质劣变预警模型构建与动态管控技术研究

摘要：原料奶储存过程中，产品如果出现质变就会影响到企业的经济效益。而对于原料奶储存品质检检测而言，若单单采取人工抽检的方式进行不仅耗时耗力，同时检测的结构也存在不确定性。因此，为提升原料奶储存过程中品质劣变检测效率，本文在分析原料奶储存过程中品质劣变机制的同时，通过构建原料奶储存品质劣变预警模型，同时通过匹配动态管控技术，以期能够实现原料奶品质等级精准预判，延缓劣变进程，提升原料奶储存品质。​

关键词：原料奶；品质劣变；预警模型；BP 神经网络；动态管控；近红外光谱

引言

原料奶是乳制品生产中极为重要的原材料，其储存品质对于乳制品质量和企业竞争力存在直接影响。目前原料奶低温储存能够延缓劣变，但因为温度波动、微生物繁殖等因素影响造成原料奶酸度升高、风味劣变等情况，也会导致企业加工损耗升高[1]。目前原料奶储存过程中品质劣变检测以人工抽检方式为主，具备较高的主观性、滞后性而无法发出预警，基于此，通过分析原料奶储存过程中品质劣变预警模型构建与动态管控技术，能够提高原料奶以及乳制品加工品质，为其企业降本增效、质量提升奠定基础。

1原料奶储存过程中品质劣变机制

1.1微生物繁殖引发的劣变

原料奶中初始微生物是品质劣变的主要诱因，低温储存条件下，嗜冷菌仍能缓慢繁殖，且繁殖速率随温度升高呈指数增长。当储存温度从2℃升至6℃时，嗜冷菌繁殖周期从48小时缩短至12小时，其代谢产物会导致原料奶酸度升高、蛋白质分解产生苦味肽，严重时出现凝块与异味。同时，微生物细胞膜破裂释放的脂肪酶会催化脂肪氧化，生成醛、酮类物质，产生哈喇味，破坏原料奶风味品质。

1.2温度波动的加速作用

原料奶低温储存能够有效防止发生劣变反应，然而温度波动变化造成劣变加速。如果原料奶存储时温度波动变化在±1℃以上，则会导致原料奶内乳制品蛋白胶体颗粒稳定度下降，酪蛋白胶束发生聚集而影响加工质量。如果原料奶存储在0～4℃范围内，温度波动变化超过±2℃导致原料奶有效存储期从72h缩短到48h，品质劣化速率提升50%以上。

1.3储存时长的累积效应

原料奶存储时间逐步延长的情况下，导致原料奶劣变呈现累积趋势，在原料奶储存0～24h内微生物繁殖相对迟缓，指标变化相对较小；储存24～48h进入对数区，微生物数量从10³CFU/mL增至10⁵CFU/mL，酸度每24h升高0.5～1.0°T；48h进入到稳定期，微生物累计数量增多，脂肪氧化值从0.1mg/kg升至0.5mg/kg以上，蛋白质变性率超15%，原料奶无法满足加工要求。

2原料奶品质劣变预警模型构建

通过对原料奶品质劣化指标进行分析，采用多元检测技术和机器学习算法构建BP神经网络为基础的品质劣变预警模型，流程如下：

2.1样本采集与指标检测

选取不同牧场、不同泌乳期的原料奶样本120组，每组样本分为3份，分别在0℃、2℃、4℃条件下储存，储存时长0～72小时，每6小时采集一次检测数据。检测指标包括：微生物指标（总菌落数、嗜冷菌数，采用平板计数法测定）；理化指标（酸度、滴定酸度、脂肪氧化值，分别采用pH计、滴定法、近红外光谱仪测定）；感官指标（挥发性风味物质信号，通过电子鼻采集并提取16个特征变量）。

2.2多源数据融合处理

多源数据融合采用近红外线光谱和电子鼻完成数据预处理，能够有效消除数据存在的散射干扰、基线漂移等，提取400～1000m波段的20个特征波长；电子鼻采集数据进行成分分析，保留前5个主成分。数据处理完成后需要和微生物、理化指标等融合形成27个特征变量的数据集，按照7：3比例形成84组训练集和36组验证集[2]。

2.3BP神经网络模型构建与验证

第一，构建3层BP神经网络模型。通过将测定后掌握的27个特征变量输入到系统内，并利用试错法确定15个隐含层节点，输出层为3个品质等级，如下：优质：总菌落数≤10⁴CFU/mL，pH6.5～6.7；合格：10⁴＜总菌落数≤10⁵CFU/mL，pH6.2～6.5；劣变：总菌落数＞10⁵CFU/mL，pH＜6.2）。通过梯度下降法进行模型优化时学习率为0：01，迭代次数1000次。

第二，模型验证结果。根据收集掌握数据进行训练集拟合优度R²=0.94，进而确保预警准确率提升到92.5%，其中，优质与劣变等级预警准确率100%，合格等级因边界指标波动存在7.5%的误判；模型平均预警时间6.2h，能够及时发出预警保证原料品质[3]。

3原料奶储存动态管控技术体系

通过对原料奶品质劣变预警模型分析建设“实时监测→模型预警→分级管控”监控体系，能够提高原料奶储存质量。

3.1实时监测技术

实时监测技术中构建“温度→光谱→风味”的监控体系，能够及时掌握原料奶储罐中PT1000温度传感器数据，其采样频率1次/10min，能够确保温度波动控制在±0.5℃内；原料奶储存罐中安装近红外光谱探头和电子鼻检测模块，间隔1h获得一次品质数据传输到云端平台以了解原料奶质量。

3.2分级管控措施

通过原料奶品质预测模型划分不同品质管理等级，如下：优质等级储存温度0～2℃，间隔24h检测一次数据并构建数据追溯体系；合格等级将原料奶储存温度调整到0℃，并加入0.02%的天然抗菌剂抑制微生物繁殖，并间隔2h检测一次；劣质预警，禁止将原料奶加工为液态奶，需要在加工前进行巴氏杀菌，并将其加工为高温灭菌乳或乳粉以降低微生物风险。

3.3过程优化与效果验证

某乳品生产企业经过3个月持续验证，选择每批次5t的100批次原料奶进行检测，发现在采用劣变预警模型与动态管控措施后，能够使原料奶劣变率从25%降低到15%。微生物超标率从18%降低到5%，加工后乳制品感官评分提升8.3。同时，经过模型优化后使每月节约原料奶储存损失达12万元，经济效益提升明显。

4结语

原料奶储存过程中品质劣变预警模型构建能及时掌握原料奶品质情况，并且采用动态管控措施获取原料奶品质数据。通过多样化技术提高预警准确性，消除单一指标检测局限性，并采取分级管控措施提高乳品企业生产质量水平，为现代乳制品产业发展做出贡献。

参考文献：

[1]程凯丽，胡志和，张秋月，等.不同乳糖酶酶学特性比较及在无乳糖原料奶生产中的应用[J].食品科学，2019，40（22）：167-176.

[2]陈维维，尤宏，孙中校，等.不同储存温度对超巴奶、UHT奶中乳果糖含量的影响[J].中国乳业，2024，（12）：113-116.

[3]孙记涛，俞兰秀，蔡溢洋，等.RO浓缩巴氏奶生产贮存过程的酸度变化及控制[J].中国奶牛，2023，（01）：42-47.