食品专业实习报告文档格式.docx
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通过建模分析说明酱油中氨基态氮含量的实测值与预测值线性关系较强,差值较小。
2.2.2食安101班与其他三班实测值回归分析图
系列1:
与二班数据对比Y=0.4415x+0.2596R^2=0.3071
系列2:
与三班数据对比Y=0.1983x+0.2903R^2=0.2016
系列3:
与四班数据对比Y=0.3564x+0.1577R^2=0.6129
通过酱油中氨基态氮实测值与其他各班实测值建模比较发现,各班实测值差距较大,造成差距的原因可能是:
由于操作者主观因素造成;
做实验时间不同酱油含量略有差距。
2.3酱油中铵盐的测定
2.3.1食安101班酱油中铵盐实测值与预测值回归分析图
通过建模分析,说明酱油中铵盐含量的实测值与预测值线性关系较强,差值较小。
2.3.2食安101班与其他三个班酱油中铵盐实测值回归分析图
与食安102数据比较:
Y=0.7777x+0.0538R^2=0.4009;
与食安103数据比较:
Y=0.7769x+0.0670R^2=0.5520;
与食安104数据比较:
Y=0.8244x+0.0247R^2=0.9190。
分析可知,我班与食安104班的实验数据较接近,误差较小。
与其他两个班的数据误差较大的原因是:
各班实验过程中,参与实验操作人员较多,由于个人操作误差或数据计算错误,造成实验结果差异较大。
2.4酱油中氯化钠的测定——莫尔滴定法
2.4.1食安101班数据预测与测定值回归分析图
测定含盐数据存在较大差异,主要集中于低于5%,15%~20%,大于35%。
根据测试值与预测值应该基本相同,分析可知,所有点仅可能分布在相面平分线上,而此实验图明显不符合本分析,则可推知实验结果有误,且大部分数据存在误差。
预测值存在负值,表明预测值因为测试值的有误也存在有一定误差。
2.4.2食安101班与二班实验数据对比
测定含盐数据与二班数据存在较大差异,本班数据整体偏小。
根据两个班的数据应该基本相同,分析可知,所有点仅可能分布在相面平分线上及其正负区间一定范围内,而此实验图明显不符合本分析,则可推知实验结果有误,且大部分数据存在误差。
实验数据中正负误差均很大,分析知不可能为仪器操作所致,故分析可知应该与操作的主观原因有很大关系。
2.4.3食安101班与三班实验数据对比
2.4.4.结果分析
根据两个班的数据应该基本相同预测分析可知,所有点仅可能分布在相面平分线上及其正负区间一定范围内,而本实验处理图明显不符合,则可推知实验结果有误,且大部分数据存在较大的负误差。
而且误差与真实值无明确的相关关系,不为系统误差或个人习惯误差。
实验数据中负误差都很大,相同数据所含的误差也不相同,可推测,两班可能均存在一定误差,综合后总误差会变大。
2.4.5本班数据每组分析
由于测定值与真实值差值较大,线性关系差。
因此,对每组数据进行了分析,如下:
酱油编号
氯化钠(%)
测定值
真实值
差值
数据分析
1
1.7
1.7
1.38
-0.32
此组数据中,1号数据较好;
2、3号的数据差值比较大,可能是该组同学对于滴定终点的把握不准确,滴定不足和滴定过量的情况都有发生且没有多组平行造成误差。
2
2.15
2.15
17.61
15.46
3
2.08
2.08
17.24
15.16
4
1.93
1.93
11.34
9.41
3组为同一组同学操作所致。
差值较为接近,只有7号数据较好,其他都比较差。
分析为此组同学对于滴定终点的把握不准确。
5
1.756
1.76
9.27
7.51
6
2.242
2.24
13.41
11.17
7
1.64829
1.65
3.8
2.16
8
41.62
41.62
20.6
-21.02
8号-14号数据是同一组处理的数据,数据测定值与真实值的差值比较大,NaCl百分含量都过大,可能是小组在处理数据是有错误。
没有太多参考性。
9
38.58
38.58
16.9
-21.68
10
17.453
17.45
7.81
-9.65
11
18.447
18.45
12.93
-5.52
12
18.084
18.08
10.04
-8.04
13
9.282
9.28
4.07
-5.21
14
44.66
44.66
13.04
-31.62
15
1.8973
1.9
9.02
7.12
差值较为接近,但都比较差。
分析为此组同学对于实验中的某个或某些步骤理解有误。
造成实验的过程本身存在错误。
16
1.9592
1.96
9.2
7.24
17
2.3286
18
1.7453
1.75
8.68
6.94
19
2.0937
2.09
12.24
10.14
此组的数据有好有坏,分析原因为该组同学对于滴定终点的把握不准确,滴定不足和滴定过量的情况都有发生且没有多组平行造成误差。
20
1.6611
1.66
7.2
5.54
21
2.5075
2.51
15.93
13.42
22
0.6184
0.62
-1.64
-2.26
23
19.52
19.52
8.45
-11.07
误差较大,分析原因为试样有可能被污染
24
18.82
18.82
18.69
-0.13
操作可信度高,但仍存在部分人为因素造成的误差
25
17.41
17.41
5.04
-12.37
26
19.31
19.31
17.96
-1.35
误差略大,分析为此种酱油的稠度高,用移液管吸取时挂壁现象非常严重,造成结果误差。
27
1.85
1.85
2.58
0.73
误差略大,分析为滴定时有3滴左右的滴定液不慎漏出所致。
28
1.81
1.81
10.9
9.09
两组的误差情况相似,分析为此组同学在数据的处理计算过程中存在失误。
29
1.73
1.73
11.01
30
1.71
1.71
1.59
-0.12
2.4.6实习总结
本次实验采用我们较为熟悉的滴定终点操作,方法比较简单、操作起来也很熟练。
但是由于滴定终点的判断会存在较多的人为误差(不同的人有用不同的终点判断标准,同一个人在做操作时也会存在视力上的偏差),平行实验会在一定程度上消除误差,提高实验的准确度。
但通过结果分析,我们这次实验的误差过大,证明在操作上还是存在很多问题,结果处理上也要注意方法。
3.近红外光谱仪使用教学实习
近红外光谱分析原理
近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波,按ASTM(美国试验和材料检测协会)定义是指波长在780~2526nm范围内的电磁波,习惯上又将近红外区划分为近红外短波(780~1100nm)和近红外长波(1100~2526nm)两个区域。
近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱,主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,具有较强的穿透能力。
近红外光主要是对含氢基团X-H(X=C、N、O)振动的倍频和合频吸收,其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。
由于不同的有机物含有不同的基团,不同的基团有不同的能级,不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别,且吸收系数小,发热少,因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。
近红外光照射时,频率相同的光线和基团将发生共振现象,光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子;
而近红外光的频率和样品的振动频率不相同,该频率的红外光就不会被吸收。
因此,选用连续改变频率的近红外光照射某样品时,由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收,通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱,透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。
通过检测器分析透射或反射光线的光密度,就可以确定该组分的含量。
近红外光谱分析技术包括定性分析和定量分析,定性分析的目的是确定物质的组成与结构,而定量分析则是为了确定物质中某些组分的含量或是物质的品质属性的值。
与常用的化学分析方法不同,近红外光谱分析法是一种间接分析技术,是用统计的方法在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型(或称校正模型,CalibrationModel)。
因此在对未知样品进行分析之前需要搜集一批用于建立关联模型的训练样品(或称校正样品,CalibrationSamples),获得用近红外光谱仪器测得的样品光谱数据和用化学分析方法(或称参考方法,Referencemethod)测得的真实数据。
其工作原理是,如果样品的组成相同,则其光谱也相同,反之亦然。
如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系(称为分析模型),那么,只要测得样品的光谱,通过光谱和上述对应关系,就能很快得到所需要的质量参数数据。
分析方法包括校正和预测两个过程:
(1)在校正过程中,收集一定量有代表性的样品(一般需要80个样品以上),在测量其光谱图的同时,根据需要使用有关标准分析方法进行测量,得到样品的各种质量参数,称之为参考数据。
通过化学计量学对光谱进行处理,并将其与参考数据关联,这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系,通常称之为模型。
虽然建立模型所使用的样本数目很有限,但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的代表性。
对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异,常用的有多元线性回归,主成分回归,偏最小二乘,人工神经网络和拓扑方法等。
显然,模型所适用的范围越宽越好,但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关,与待测的性质数据有关,还与测量所要求达到的分析精度范围有关。
(2)在预测过程中,首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图,通过软件自动对模型库进行检索,选择正确模型计算待测质量参数。
近红外仪定标及样品分析的流程如下:
收集/制备定标样品——→化学方法测定某成分含量
↓
用近外仪采集样品的光学数据
光谱数据的数学转换(一阶或二阶导数)
↓←——————————将化学方法测得数据输入
回归计算 收集制备待测样品
↓ ↓
建立定标方程
近红外仪扫描待测样品
↓ ←—————————┘
成分含量计算
↓
最终结果
从上述流程图可以看出,近红外光谱分析技术,其实就是一种间接的相对分析,通过收集大量具有代表性的标准样本,通过严格细致的化学分析测出必要的数据,再通过计算机建立数学模型,即定标,以最大限度反应被测样本群体常态分布规律,然后再通过该数学模型或定标方程,预测未知样品的所需数据。
4.物性测定仪使用教学实习
4.1感官评定
酸奶
伊利
东方
粘稠
较粘稠
细腻
较细腻
颜色
乳白
白色
光滑
较光滑
圣女果
软硬
味道
血红色
较软
酸甜
饼干
脆度
酥度
嘉士力
较脆
脆
丹迪
不酥
较酥
猪肉
注水肉
正常肉
硬度
硬
软
弹性
无弹性
弹性较好
颜色浅红
较红
韧性
差
好
hardness
FleshFirmness
圣女果第4天-10
445.965
26.658
圣女果第4天-11
圣女果第4天-12
468.754
47.542
圣女果第4天-13
450.285
20.034
圣女果第4天-14
539.176
73.53
圣女果第4天-15
446.089
16.578
圣女果第4天-16
358.255
39.745
圣女果第4天-17
541.718
32.269
圣女果第4天-18
409.826
69.304
圣女果第4天-19
400.682
45.936
圣女果第4天-20
339.482
18.625
Average
440.023
39.022
S.D.
63.585
19.255
440.023±
39.022±
圣女果第1天-2
476.47
30.774
圣女果第1天-3
532.911
87.319
圣女果第1天-4
521.911
27.139
圣女果第1天-5
528.221
29.809
圣女果第1天-6
558.129
20.688
圣女果第1天-7
401.413
24.922
圣女果第1天-8
458.642
31.702
圣女果第1天-9
531.471
26.791
圣女果第1天-10
541.077
35.676
505.583
34.98
47.281
18.942
505.583±
34.98±
4.2质构仪评定
通过感官评定放置不同时间的圣女果,第一天的圣女果质地较硬,较酸
放置第四天的圣女果较软,口感较甜,颜色也比较深
通过硬度数据可以看出,放置4天的硬度(hardness)指标明显低于放置一天的硬度。
说明随着圣女果的放置时间增加,其硬度将会降低。
通过果肉坚硬程度指标(FleshFirmness)可以看出放置4天的圣女果与放置1天的圣女果指标差不多,或4天略高于1天的指数。
Hardness
g
Force1
Fracturability
mm
Distance1
嘉士利早餐饼-1
2383.18
-0.91
嘉士利早餐饼-3
2468.09
-1.17
嘉士利早餐饼-4
2774.402
-0.912
嘉士利早餐饼-5
1673.172
-0.808
2324.711
-0.95
403.33
0.134
2324.711±
-0.95±
丹迪早餐饼-1
1935.393
-1.116
丹迪早餐饼-4
1894.304
-1.172
丹迪早餐饼-5
1495.22
-1.13
丹迪早餐饼-6
1391.009
-0.8
1678.981
-1.055
239.169
0.148
1678.981±
-1.055±
硬度指标:
嘉士利早餐饼干饼干要大于丹迪早餐饼干。
破裂型指标:
丹迪饼干大于嘉士利饼干,口感更酥脆。
Adhesiveness
Springiness
Cohesiveness
Gumminess
Chewiness
Resilience
g.sec
Force2
Variable
未注水肉-1
2962.23
-144.92
0.845
0.386
1144.398
966.445
0.228
未注水肉-2
377.725
-139.7
0.858
0.511
193.068
165.556
0.142
未注水肉-3
1383.922
-138.26
0.915
0.59
816.632
746.81
0.19
1302.763
3.503
0.037
0.103
483.269
413.827
0.043
Avg.
1574.626
-140.96
0.872
0.496
718.033
626.27
0.187
注水肉-1
880.109
-126.73
0.735
0.441
388.495
285.544
0.151
注水肉-2
353.486
-25.873
0.673
0.52
183.788
123.597
0.149
注水肉-3
868.018
-152.59
0.797
0.435
377.617
300.772
0.143
300.617
66.954
0.062
0.047
115.176
98.191
0.004
700.538
-101.73
0.465
316.633
236.638
粘性
内聚力
拉断力
咀嚼度
未注水肉
1574.626±
-140.963
±
0.872±
0.496±
718.033±
626.27±
0.187±
700.538±
-101.729±
0.735±
0.465±
316.633±
0.148±
注水猪肉通过观察可看出注水肉颜色较浅,质地很硬
未注水猪肉质地软,弹性好,颜色比较深
未注水的猪肉硬度要大于注水猪肉的硬度,可通过该方法来初步判断猪肉是否注水
粘性指标:
未注水的猪肉要比注水的猪肉的质感粘
弹性指标:
未注水的猪肉要比注水的猪肉有弹性
内聚力:
未注水肉的内聚力比注水肉大
断拉力:
断拉未注水的肉的力比断拉注水肉的力大
咀嚼力:
未注水的猪肉更加耐咀嚼,肉质更好
韧性:
未注水肉韧性比注水肉高
通过感官评定两种酸奶,伊利酸奶较浓稠,口感十分细腻,比较黏
多鲜酸奶质地极为浓稠,口感细腻,不是十分粘稠
Firmness
Consistency
IndexofViscosity
gsec
G
AreaF-T1:
AreaF-T2:
伊利酸奶-1
15.106
387.175
-9.527
-10.977
伊利酸奶-2
14.768
379.248
-9.189
-10.253
伊利酸奶-3
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