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2025年青稞行业技术分析：青稞采用先进技术手段改进加工工艺

在食品工业快速进展的当下，青稞作为高原特色农作物，凭借丰富的养分成分与独特的保健功效，在功能性产品领域备受关注。然而，传统青稞糌粑加工工艺在满意现代消费者多样化需求方面存在局限，优化青稞糌粑加工工艺成为推动青稞产业进展的关键。通过系统讨论工艺参数对青稞糌粑品质的影响，采纳先进技术手段改进加工工艺，有助于提升青稞糌粑的品质与市场竞争力，促进青稞产业的标准化和规范化进展。

一、青稞糌粑加工试验的材料与方法

(一)试验材料与设备

本次试验选用青稞品种“肚里黄”作为材料。仪器设备涵盖控温平底电炒锅、OMKMFJ2-03-04研磨机以及ADCI全自动色差仪。这些设备为试验的顺当开展和精确测量供应了保障。

(二)试验方法

青稞糌粑制作工艺流程：首先对青稞进行筛选、清洗、晾晒，去除杂质，保证原料纯洁;然后进行炒制，炒制完成后将其磨粉并过筛;最终在过筛后的青稞粉中加入酥油、奶茶、曲拉等进行调配，充分混合匀称后压制成糕点状。

色度测量：采纳ADCI全自动色差仪测定颜色参数，测定条件设定为D65标准光源，10°视场，测量前使用标准白板校准。其中，L?表示明暗程度，a?表示颜色在红-蓝方向的变化，b?表示颜色在黄-蓝方向的变化。

单因素试验：分别对炒制温度(设置为140、160、180、200、220℃)、炒制时间(设置为3、4、5、6、7min)、磨粉目数(分别为20、40、60、80、100目)进行变量设置。对不同条件下制作出的青稞糌粑糕点进行感官评价，并与市售商品对比分析，以确定最佳炒制温度。

响应面试验：基于单因素试验结果，将感官评定和L?作为响应值，把炒制温度、炒制时间和磨粉目数作为自变量，设计3因素3水平的响应面试验。通过Box-Behnken模型构建包含18个试验点的试验方案，对青稞糌粑糕点炒制工艺参数进行优化。

感官评分和色度测定：感官评定由10位志愿者同学组成评定小组，依据特定的感官评分标准，从色泽外观、口感、香味、适口性、组织状态等方面对青稞糌粑进行评分。

数据处理：使用Excel2021软件进行数据处理，采纳Onigin2021软件绘制单因素试验图，利用DesignExpert13软件进行响应面设计并完成数据分析计算。

二、青稞糌粑加工试验的结果与分析

(一)单因素试验结果

炒制温度对感官评分与L?值的影响：随着炒制温度上升，感官评分呈先上升后下降再上升趋势，L?值先上升后下降。温度从140℃升到180℃时，感官评分下降;超过180℃后渐渐上升，220℃时感官评分为81.8分;200℃时，L?值达到最高。由此确定响应面试验炒制温度讨论范围为180-220℃。

炒制时间对感官评分与L?值的影响：掌握其他变量，延长炒制时间，感官评分和L?值均先上升后下降。炒制时间为5min时，二者均达峰值，分别为84分和91.3;6min时开头下降。3min时，感官评分与L?值均为最低。从而确定响应面试验炒制时间讨论范围为4-6min。

磨粉目数对感官评分与L?值的影响：掌握另外两个变量，感官评分与L?值随磨粉目数增加呈上升趋势，60目时消失拐点，此时二者分别为80分、92.3;20目时均为最低。据此确定响应面试验磨粉目数讨论范围为40-80目。综合单因素试验，选取炒制温度180、200、220℃，炒制时间4、5、6min，磨粉目数40、60、80目进行后续响应面优化试验。

(二)炒制工艺响应面试验结果

响应面试验通过Box-Behnken模型设计18组方案，测定每组试验的感官评分与L?值，建立感官评分(Y1)和L?值(Y2)关于炒制温度(A)、炒制时间(B)、磨粉目数(C)的二次多项回归模型。

感官评分(Y1)的回归模型为Y1=80.10+2.92A+5.20B+5.56C?2.59AB?0.87AC?1.69BC?6.84A2?3.78B2+4.56×C2;L?值(Y2)的回归模型为Y2=91.59+0.73A+1.49B?0.182C?0.137AB+1.56AC+0.165BC?2.22A2?0.17B2?0.63C2。

回归方程方差分析显示，感官评分回归模型和L?值回归模型均具有极显著性，失拟项不显著，拟合效果良好。感官评分模型中，3个因素对感官评价影响程度挨次为磨粉目数炒制时间炒制温度;L?值模型中，影响程度挨次为炒制时间炒制温度磨粉目数。

响应面图和等高线图直观反映因