Welches sind die gängigen Modelle und Anwendungsfälle für die Vorhersage der Haltbarkeit von Lebensmitteln?

Die Haltbarkeit von Lebensmitteln wirkt sich nicht nur auf den sensorischen Genuss der Verbraucher aus, sondern betrifft auch die Gesundheit und Sicherheit der Verbraucher und steht im Zusammenhang mit dem Ruf, der Marke und dem wirtschaftlichen Nutzen der Lebensmittelhersteller. Die genaue Vorhersage und Berechnung der Haltbarkeitsdauer von Produkten unter bestimmten Lagerungsbedingungen ist die Garantie und Verpflichtung der Hersteller für die Qualität und Wirksamkeit von Lebensmitteln während des Umlaufs, die eine wirksame Grundlage für die Formulierung von Strategien für die Lagerung, den Umlauf und den Vertrieb von Produkten bilden und auch als Referenz für die Möglichkeit einer weiteren Verlängerung der Haltbarkeitsdauer dienen kann.

Die Haltbarkeit eines Lebensmittels ist der Zeitraum, in dem die Qualität des Lebensmittels unter den angegebenen Lagerungsbedingungen erhalten bleibt, in der Regel der Zeitraum, in dem das Lebensmittel hinsichtlich seiner physikalischen, chemischen, mikrobiologischen oder sensorischen Eigenschaften für den Verzehr akzeptabel ist. Es gibt zwei mögliche Szenarien, die von den Produkteigenschaften abhängen.
Die erste ist die "sichere Verzehrsfrist", die vor allem für verderbliche Lebensmittel gilt. Nach Ablauf der "sicheren Verzehrsfrist" ist es wahrscheinlich, dass das Lebensmittel innerhalb kurzer Zeit eine direkte Bedrohung für die menschliche Gesundheit darstellt und nicht mehr verkauft oder gegessen werden kann;
Der zweite Fall ist das Mindesthaltbarkeitsdatum, d. h. das Datum, an dem das Lebensmittel bei ordnungsgemäßer Lagerung seine spezifischen Eigenschaften (einschließlich Qualitätsmerkmale wie Aussehen, Geruch, Textur, Geschmack usw.) behält (EU1169/2011).
Derzeit wird in China standardmäßig der Begriff "Haltbarkeit von Lebensmitteln" verwendet, und in Artikel 15 (3) der am 23. September 2020 herausgegebenen "Maßnahmen zur Überwachung und Verwaltung der Lebensmittelkennzeichnung (Entwurf zur Stellungnahme)" kann das Qualitätsdatum durch "Essen (Trinken) vor ××× Monat ×× Tag des ××× Jahres ×× Monat ×× Tag des ××× Jahres ×× " usw." gekennzeichnet werden. Dies deutet darauf hin, dass die künftige "Haltbarkeit von Lebensmitteln" das Konzept der Haltbarkeit von Lebensmitteln umfassen wird.
In diesem Beitrag werden die einschlägigen Normen und Vorschriften zur Haltbarkeit von Lebensmitteln behandelt, die auf dem Prinzip des Qualitätsverfalls basierende Methode zur Vorhersage der Haltbarkeit zusammengefasst und die Probleme bei der praktischen Anwendung des bestehenden Modells zur Vorhersage der Haltbarkeit in Verbindung mit den bisherigen Forschungsergebnissen analysiert, um den Lebensmittelherstellern eine sichere Grundlage für die Bewertung, Gestaltung und Überprüfung der Haltbarkeit von Lebensmitteln zu bieten.
Stand der Normen und Vorschriften für die Haltbarkeit/Verwendung von Lebensmitteln
Gegenwärtig gibt es keine allgemeingültige Norm für die Definition der Haltbarkeitsdauer von Lebensmitteln in verschiedenen Ländern. Die ISO 16779:2015 legt fest, dass das Mindesthaltbarkeitsdatum von Lebensmitteln der Termin ist, bis zu dem die vermarkteten Produkte ihre angegebene Qualität unter bestimmten Lagerbedingungen beibehalten, d. h. bis zu diesem Datum ist die Produktqualität noch völlig zufriedenstellend; und das Mindesthaltbarkeitsdatum ist das Verfallsdatum, bis zu dem die sichere Qualität des Lebensmittels unter bestimmten Lagerbedingungen beibehalten wird, nach dem das Produkt möglicherweise nicht mehr die von den Verbrauchern üblicherweise erwarteten Qualitätsmerkmale aufweist, d. h. nach diesem Datum sollte das Lebensmittel nicht mehr als verkehrsfähig angesehen werden.
Tabelle 1 Normen und Vorschriften für die Haltbarkeit von Lebensmitteln in verschiedenen Ländern

Gemeinsame Modelle und Anwendungen für die Vorhersage der Haltbarkeit von Lebensmitteln
Die derzeit auf Lebensmitteln und Getränken angegebene Haltbarkeitsdauer gibt den Verbrauchern im Allgemeinen einen groben Anhaltspunkt für die Haltbarkeit des Produkts unter festgelegten Verarbeitungs-, Verpackungs-, Transport- und Lagerbedingungen.
In der tatsächlichen Produktlebenskette können jedoch Änderungen der Lagerbedingungen, Beschädigungen der Verpackung durch den Transport und andere Faktoren dazu führen, dass die tatsächliche Haltbarkeit des Produkts kürzer oder länger ist als die vorgesehene Haltbarkeit des Produkts, was zu Problemen im Zusammenhang mit der Lebensmittelsicherheit und -verschwendung führt.
Fortschritte bei der Vorhersage und Bewertung der Haltbarkeit sind daher entscheidend für die Verbesserung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit der Lebensmittelversorgung.
Bei der Vorhersage der Haltbarkeitsdauer ist die Wahl des richtigen dynamischen Modells und der Datenanalysetechnik von entscheidender Bedeutung, um die Lebensdauer des Produkts entsprechend den veränderten Umweltbedingungen genauer vorhersagen und in Echtzeit überwachen zu können. In diesem Beitrag wird die Methode der Haltbarkeitsvorhersage auf der Grundlage des Prinzips des Qualitätsverfalls untersucht.
In den letzten Jahren haben in- und ausländische Wissenschaftler dynamische Modelle verwendet, um die Qualitätsveränderungen von Fleischprodukten, Gemüse, Obst usw. zu untersuchen und ihre Haltbarkeit vorherzusagen, und dabei gute Ergebnisse erzielt.
Durch die Analyse der wichtigsten Faktoren, die sich auf die Veränderung der Produktqualität auswirken, werden die Schlüsselindikatoren für das Ende der Haltbarkeitsdauer bestimmt und ein System zur Vorhersage der Haltbarkeitsdauer entwickelt, das auf dem Prinzip des Qualitätsverfalls beruht.
Die Veränderung der Lebensmittelqualität wird durch interne Qualitätseigenschaftsfaktoren Ci (wie Konzentration, pH-Wert, Wasseraktivität usw.) und externe Umweltfaktoren Ej (wie Temperatur, relative Feuchtigkeit, Verpackung usw.) bestimmt. Der Verfall der Lebensmittelqualität kann wie folgt ausgedrückt werden: rQ=f(Ci,Ej). Der Qualitätsverfall von Lebensmitteln umfasst im Allgemeinen den chemischen Qualitätsverfall, die mikrobielle Wachstumsdynamik und die sensorische Beeinträchtigung von Lebensmitteln.
1. Chemisches Modell der Qualitätsverfallskinetik Der Verderb von Lebensmitteln wird meist durch chemische Reaktionen verursacht, das Modell der chemischen Qualitätsverfallskinetik wird im Allgemeinen zur Vorhersage der Haltbarkeit verwendet.
Das am häufigsten verwendete kinetische Modell für den chemischen Massenzerfall ist das Arrhenius-Modell.
Das Arrhenius-Modell wird auf Lebensmittel angewandt, die durch chemische Reaktionen leicht zerstört werden, wie z. B. Fettoxidation, Maillard-Reaktion und Proteindenaturierung.
Im Allgemeinen gilt: Je höher die Temperatur, desto schneller die chemische Reaktion und desto schneller die Verschlechterung der Produktqualität. Das Q10-Modell konzentriert sich auf den Einfluss der Temperatur auf die Haltbarkeitsdauer, was zu einer geringen Vorhersagegenauigkeit führt. Im Arrhenius-Modell wird das Konzept von Q10 verwendet, um die Empfindlichkeit der Temperatur auf die Reaktion zu bestimmen.
Der Verlust der Haltbarkeit eines Lebensmittels A wird in der Regel durch Messung der Veränderung des charakteristischen Massenindexes A über die Zeit t ermittelt, die üblicherweise als f(A)=k(T)t ausgedrückt wird, wobei f(A) die Massenfunktion des Lebensmittels und k die Reaktionsgeschwindigkeitskonstante ist.
Die Geschwindigkeitskonstante ist die inverse Exponentialfunktion der absoluten Temperatur T, die durch den Arrhenius-Ausdruck k=kAexp(-ea /RT) gegeben ist, wobei kA eine Konstante, EA die Aktivierungsenergie der Reaktion ist, die den Massenverlust steuert, und R die universelle Gaskonstante ist. Anhand der folgenden Anpassungsgleichung kann die Produktqualität am Ende der Lagerzeit berechnet werden: -d [A]/dt=k[A]n, -d [B]/dt=k '[B]n', wobei k und k' die Konstanten der Qualitätsänderungsrate sind; n und n' sind die Reihenfolge der Reaktion; d[A]/dt und d/dt sind die Qualitätsänderungsraten. Der Verlust des chemischen Index A (z. B. Nährstoffe oder charakteristische Aromastoffe) oder des unerwünschten chemischen Index B (Geruchszusammensetzung oder schwindender Pigmentgehalt) ist ein Modell nullter Ordnung, wenn A eine lineare Anpassung von A oder B an die Zeit t erfüllt; ist die lineare Anpassung zwischen A- oder B-Semilogrammen und t erfüllt, handelt es sich um ein Modell erster Ordnung. Wenn eine lineare Anpassung von 1/A oder 1/B an t erfüllt ist, handelt es sich um ein Modell zweiter Ordnung.
Mikrobieller Verfall ist eine der Hauptursachen für den Verderb von Lebensmitteln, insbesondere bei frischen oder wenig verarbeiteten gekühlten Produkten.
Mikroorganismen können den Verderb von Lebensmitteln verursachen oder zu lebensmittelbedingten Krankheiten führen. Studien haben gezeigt, dass der durch Mikroorganismen verursachte Verderb von Lebensmitteln hauptsächlich durch die Aktivitäten spezifischer Verderbniserreger (SSO) bei der Lebensmittellagerung verursacht wird und dass die mikrobielle Flora nicht statisch ist, sondern sich mit den internen Faktoren und den externen Umweltfaktoren der verschiedenen Arten von Lebensmitteln verändert. Ihr Wachstumstrend ist ein wichtiger Faktor bei der Vorhersage der Haltbarkeit von Lebensmitteln.
Die Haltbarkeitsdauer kann definiert werden als die Zeit vom Beginn der Lagerung bis zum Erreichen eines bestimmten Höchstwertes für SSO. Produktions- und Verarbeitungsunternehmen sollten Haltbarkeitstests durchführen, um festzustellen, wann eine Verschlechterung eintritt, und sie sollten den Wachstumstrend pathogener Mikroorganismen effektiv überprüfen, indem sie fundierte wissenschaftliche Untersuchungen durchführen, um das potenzielle Risiko ihrer Lebensmittel zu bewerten.
In der Literatur finden sich zahlreiche temperaturbezogene Modelle zur Beschreibung des mikrobiellen Wachstums, und es wurde eine Reihe von Softwaretools entwickelt, um das Wachstum bestimmter Mikroorganismen in Lebensmitteln vorherzusagen.
Es gibt vier gängige Modelle erster Ordnung für die mikrobielle Dynamik: Lineares Modell, logistisches Modell, Gompertz-Modell und Baranyi & Roberts-Modell. Das Gompertz-Modell ist der Eckpfeiler der prädiktiven Mikrobiologie. Das vom US-Landwirtschaftsministerium entwickelte PMP-System (Pathogen Modeling Program) und das vom britischen Ministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Fischerei entwickelte Food Micromodel (FM) verwenden beide die Gompertz-Funktion als Hauptmodell.
3. Sensorische prädiktive Haltbarkeitsmodelle Sensorische prädiktive Haltbarkeitsmethoden Bereits in den 1980er und 1990er Jahren beschrieben Taoukis et al. die Grundsätze und Methoden für die Durchführung wirksamer beschleunigter Haltbarkeitsprüfungen (ASLT).
Bei der ASLT-Methode ist die Temperatur der Schlüsselparameter für die Bestimmung der Lebensmittelschäden, denn je höher die Temperatur, desto schneller werden die Lebensmittel beschädigt.
Die Beziehung zwischen der Temperatur und der Geschwindigkeit der Verschlechterung kann durch die Arrhenius-Gleichung ausgedrückt werden. Im Allgemeinen gibt es zwei Hauptklassen von Tests, die zu diesem Zweck verwendet werden können: Differentialtests (insbesondere Nadelvergleiche, Doppel-Triplett-Tests - in der Regel in kontrollierten Tests für die Variation der Unterschiede - und Dreieckstests) und Tests, die geeignete Skalen verwenden (Merkmale oder einige spezifische Attribute).
Die derzeit im In- und Ausland weit verbreitete Methode zur Vorhersage der sensorischen Haltbarkeitsdauer ist die Weibull-Hazard-Analyse, eine praktische Methode, die das Prinzip der ASLT und der sensorischen Methoden effektiv kombiniert und Verbesserungen ermöglicht.
Die Weibull-Wahrscheinlichkeitsfunktion wird häufig zur Beschreibung von Fehlerphänomenen in der Technik verwendet und wurde von Gacula und Kubala für die Haltbarkeitsprüfung vorgeschlagen. Das Prinzip der Methode ist, dass die Beziehung zwischen der kumulativen Schadensrate und der Lagerzeit, die sich in der Ablehnung des Produkts durch den Verbraucher widerspiegelt, wie folgt ist: lgt=lgH/β+ LG-α : t ist die Zeit /d der Entdeckung des neuen verdorbenen Lebensmittels; H ist die kumulative Risikorate /%; α ist der Skalenparameter der Weibull-Verteilung; Beta ist der Formparameter der Weibull-Verteilung.
Wahyuni et al. untersuchten die Vorhersage der Haltbarkeitsdauer von Brownie-Kuchen mit Hilfe der Methode der beschleunigten Haltbarkeitsprüfung (ASLT) in Kombination mit dem Arrhenius-Modell.
In dieser Studie wurden drei Lagertemperaturänderungen von 20℃, 30℃ und 40 ℃ verwendet, und Thiobarbitursäure (TBA) wurde als Änderungsindex für die Überwachung ausgewählt.
Nach Ketarens Forschung führen Veränderungen von Nährstoffen wie Fett während der Lagerung zum Ranzigwerden von Lebensmitteln, und die Oxidationsprodukte Aldehyde können mit TBA farbige Verbindungen bilden. Der TBA-Wert wird verwendet, um den Grad der Oxidation anzuzeigen, und die Menge an TBA ist der wichtigste Faktor bei der Bestimmung des Grades der Ölschädigung.
Die Versuchsergebnisse zeigten, dass der TBA-Wert mit zunehmender Lagertemperatur anstieg, und die Haltbarkeit des Brownies wurde anhand der Arrhenius-Gleichung geschätzt, d. h. mit zunehmender Temperatur (20℃, 30℃, 40 ℃) betrug die Produkthaltbarkeit 1,57, 4,9 bzw. 14 Tage.
Nashi et al. führten eine Haltbarkeitsstudie über die geschmacklichen Eigenschaften von Haferkorngetränken nach einer sofortigen Ultrahochtemperaturbehandlung durch, und die Bewertungsindizes umfassten ungünstige Geschmacksmischungen, n-Hexal und PVG. Als Bewertungsmethode wurde die Aromachromatographie angewandt, und es wurde ein sensorisches Bewertungsteam zusammengestellt, um die Akzeptanz des Geschmacks zu bewerten. Die Versuchsergebnisse zeigten, dass die Geschmacksqualität des Haferkorngetränks verbessert wurde, wenn der n-Hexal-Gehalt 3-5 mal höher war als der Ausgangswert. Der Geschmack von Haferflocken-Getränken ist inakzeptabel.
HU et al. untersuchten die Qualitätsveränderungen und die Haltbarkeit von mit Chitosan eingebetteten Eiern während der Lagerung und maßen die Qualitätsveränderungen der eingebetteten Eier während der Lagerung bei 5℃, 20℃ bzw. 35 ℃. Der Pearson-Korrelationskoeffizient von Hough-Wert, Dichte und prozentualer Zunahme des Kammerdurchmessers wurde analysiert, um ein Modell zur Vorhersage der Haltbarkeit auf der Grundlage der Arrhenius-Gleichung zu erstellen.
Die Ergebnisse zeigten, dass die Qualität der Eier mit zunehmender Lagerdauer abnahm. Die Lagerung bei hohen Temperaturen (20℃ und 35 ℃) hat gegenüber der Lagerung bei niedrigen Temperaturen (5 ℃) einen signifikanten Einfluss auf die Qualitätsverschlechterung. Der Korrelationskoeffizient zwischen der Eigelbqualität und der Hough-Einheit ist am höchsten und kann als wichtiger Index zur Vorhersage der Lagerfähigkeit verwendet werden. Entsprechend dem Variationsgesetz der Eiqualität kann das dynamische Modell erster Ordnung für Eigelb erstellt werden.
Der Koeffizient R2 der Kurvenanpassung zwischen dem vorhergesagten Wert und dem gemessenen Wert betrug 0,982 5, und der durchschnittliche relative Fehler P war 9,32%, weniger als 10%. Die dynamische Beziehung zwischen Eigelbqualität und Temperatur wurde beschrieben.
Gleichzeitig wurde auf der Grundlage des dynamischen Modells das Modell zur Vorhersage der Haltbarkeit von Chitosan-Eiern auf der Grundlage des Eigelb-Koeffizienten bestimmt. Der durchschnittliche relative Fehler beträgt 7,6%, weniger als 10%, was darauf hindeutet, dass das Modell zur Vorhersage der Haltbarkeit von Eiern auf der Grundlage der Veränderung der Eigelbqualität praktikabel ist.
Liu Hong et al. haben gezeigt, dass die Bestimmung der Haltbarkeitsdauer in der chinesischen Lebensmittel- und Getränkeindustrie derzeit meist auf Referenzmethoden beruht, d. h. auf empirischen Werten, und dass es keine wissenschaftlichen und standardisierten Testmethoden gibt. Das Q10-Modell ist eine in China weit verbreitete Methode zur Beschleunigung von Zerstörungstests, die hauptsächlich die Auswirkungen der Temperatur auf die Produktqualität während der Lagerung untersucht.
Ren Yani et al. verwendeten die ASLT-Methode zur Vorhersage der Haltbarkeitsdauer von weichem Brot. Die Versuchstemperaturen wurden auf Normaltemperaturen von 20℃, 37℃ und 47 ℃ eingestellt, und die relative Luftfeuchtigkeit betrug 60%. Durch die Prüfung der Säurezahl, der Peroxidzahl und der mikrobiellen Indizes (Gesamtzahl der Kolonien, Schimmel und Escherichia coli) der Produkte bei 37℃ und 47 ℃, kombiniert mit den Ergebnissen der sensorischen Bewertung und dem Q10-Modell, analysierten die Autoren die Ergebnisse der Tests. Die Haltbarkeit von Weichbrot wird unter normalen Lagerbedingungen berechnet.
In den letzten Jahren wurden in China nach und nach einige kinetische Modelle und Modelle für mikrobielles Wachstum zur Vorhersage der Haltbarkeit von Produkten angewandt. Hu Yunfeng et al. untersuchten das dynamische Modell der Qualitätsveränderung von frischem und feuchtem Reismehl bei verschiedenen Lagertemperaturen und wandten das Arrhenius-Modell zur Vorhersage der Haltbarkeit an. Die Ergebnisse zeigen, dass der Anpassungskoeffizient des klassischen Blauwerts von frischem und feuchtem Reismehl hoch ist und das Modell, das auf dem klassischen Blauwert als Vorhersageziel basiert, einen kleinen empirischen Fehler aufweist.
Cheng Xiaofeng et al. untersuchten die Vorhersage der Haltbarkeit von komprimierten Keksen und wählten für die Vorhersage die ASLT-Methode in Kombination mit dem Arrhenius-Modell. Unter den Bedingungen einer beschleunigten Lagerungstemperatur wurde die Veränderung des Säurewerts von komprimierten Keksen bestimmt. Es wurde festgestellt, dass die Veränderung der Säurezahl deutlich war, was mit dem kinetischen Modell erster Ordnung übereinstimmte. Die Gleichung zur Vorhersage der Haltbarkeit von komprimierten Keksen wurde aufgestellt, und die Haltbarkeit der Produkte bei 45 ℃ wurde berechnet.
Probleme und Vorschläge bei der Untersuchung der Haltbarkeitsdauer in China
1. Die derzeitige Haltbarkeitsforschung deckt nur wenige Produktarten ab, meist verzehrfertige Lebensmittel;
2. Viele Arten von einheimischen Produkten in den aktuellen Standards fehlt die Gestaltung der Produktqualität, vor allem Nicht-Lebensmittel-Sicherheits-Indikatoren (Gesundheits-Indikatoren), aber in der tatsächlichen Zirkulation von Waren, Produktqualität ändert sich oft vor Lebensmittelsicherheit Indikatoren, was zu schwer zu bestimmen, das Ende der Produkthaltbarkeit.
Bei der Durchführung des Haltbarkeitsversuchs für Nussriegelprodukte beispielsweise wurde das Versuchsschema für Nussriegelprodukte anhand des Versuchsschemas für die Haltbarkeitsstabilität auf der Grundlage der Temperaturbedingungen in Anhang B von T/CNFIA 001-2017 General Guide for Food Shelf-Life entworfen. Gemäß den Referenzdaten wurde der beschleunigte Versuch gemäß Q10=4 konzipiert, wobei Proben bei Raumtemperatur (25 ℃), beschleunigte Proben (Lagerbedingungen von 35 und 45 ℃, 75%RH) und Kontrollproben (Lagerbedingungen von 4 ℃) verwendet wurden. Das Produkt wurde nach GB 7099-2015 "Food Safety National Standard pastry and bread", nach den einschlägigen Anforderungen der Norm durchgeführt. Physikalisch-chemische (Säurewert, Peroxidwert), mikrobiologische (Gesamtzahl der Kolonien, Anzahl der Schimmelpilze, Anzahl der Coliformen) und sensorische (Differenztest, Verbraucherakzeptanztest) Indizes wurden verglichen und bewertet.
Die Versuchsergebnisse zeigten, dass unter den beschleunigten Bedingungen von 35℃ und 45 ℃ die Säurezahl und der Peroxidwert den Standardgrenzwert innerhalb von 320 Tagen nach der Umstellung der Lagertage bei normaler Temperatur nicht überschritten, und die mikrobiellen Testergebnisse waren ebenfalls qualifiziert, was weit unter den Grenzwertanforderungen des Standards lag. Daher kann der Q10-Wert des Produkts nicht durch die Prüfung des Säure- oder Peroxidwerts bestimmt werden, und die Haltbarkeit des Produkts kann durch den Säure- oder Peroxidwert bewertet werden.
Nach den experimentellen Ergebnissen der Drei-Punkte-Test der sensorischen Bewertung, in das Konfidenzintervall von P≤0,05, das Produkt unter der Bedingung der 35 ℃ Beschleunigung hatte den deutlichsten Unterschied zwischen der Kontrolle Probe und das Produkt, wenn die Lagerung Tage erreicht 270 Tage bei normaler Temperatur, aber die Kontrolle Probe hatte keinen signifikanten Unterschied, und der Unterschied zwischen dem Produkt in kontinuierlicher Lagerung und die Kontrolle Probe nicht erweitern. Als die Lagerungsdauer bei Raumtemperatur 270 Tage unter der beschleunigten Bedingung von 45 ℃ erreichte, gab es einen signifikanten Unterschied zwischen der Probe und der Kontrollprobe. Diesem Experiment zufolge sollte die Haltbarkeit des Produkts bei Raumtemperatur etwa 270 Tage (9 Monate) betragen.
Die Ergebnisse der sensorischen Akzeptanzbewertung zeigten, dass unter der beschleunigten Bedingung von 35 ℃ kein Index die Mindestakzeptanzanforderung von 3,5 Punkten während des Testzeitraums (umgerechnet auf 320 Tage Lagerung bei Normaltemperatur) nicht erfüllte. Unter der Bedingung einer Beschleunigung von 45 ℃ können die Produkte mit 450 Tagen Lagerung bei Raumtemperatur die Mindestannahmeanforderung von 3,5 Punkten nicht erreichen, mit Ausnahme des Haftfähigkeitsindex. Diesem Experiment zufolge sollte die Haltbarkeit des Produkts bei Raumtemperatur etwa 450 Tage (15 Monate) betragen.
Drei verschiedene experimentelle Methoden haben völlig unterschiedliche Haltbarkeit Testergebnisse erhalten, und die physikalischen und chemischen Indikatoren nicht überschritten werden, hat die sensorische erschien inakzeptabel Ergebnis.
3. Für ähnliche Getreideerzeugnisse (wie Reis, Nudeln usw.) und andere landwirtschaftliche Primärverarbeitungserzeugnisse gibt es keine Indikatoren (physikalische und chemische, mikrobielle) oder Indikatoren für die Qualitätsverschlechterung von Zwischenerzeugnissen (z. B. Fettsäurewerte), und die Haltbarkeit des Erzeugnisses ist schlecht.
In Anbetracht der oben genannten Probleme und vieler inländischer Lebensmittelkategorien ist der Testzeitraum für die Haltbarkeit lang, und die Daten zur Vorhersage der Haltbarkeit verschiedener Lebensmittelkategorien sind nicht aussagekräftig. Es wird vorgeschlagen, die Forschung zur Vorhersage der Haltbarkeit verschiedener Lebensmittel und primär verarbeiteter landwirtschaftlicher Produkte zu verstärken, die Forschung zu den damit verbundenen Indikatoren für die Qualitätsverschlechterung zu intensivieren und die Stabilität und Vergleichbarkeit der Daten zur Vorhersage der Haltbarkeit zu verbessern. Gleichzeitig wird die Haltbarkeit in Kombination mit dem ASLT-Modell gemessen, nachdem Q10 durch einen Multi-Temperatur-Test erhalten wurde, und die Genauigkeit der Haltbarkeitsvorhersage wird verbessert.