一種冷卻肉中假單胞菌數量預測方法及系統的製作方法
2023-08-05 22:35:06
一種冷卻肉中假單胞菌數量預測方法及系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開一種冷卻肉中假單胞菌數量預測方法及系統，所述方法包括：S1.定時對冷卻肉進行假單胞菌數量檢測，得到假單胞菌數量；S2.根據所述假單胞菌數量，建立假單胞菌數量預測模型；S3.根據實時採集的溫度，利用所述預測模型實時預測冷卻肉中假單胞菌數量。本發明的冷卻肉中假單胞菌數量預測方法及系統有效利用現有的環境信息監測數據，尤其是溫度數據，來對冷卻肉的質量進行監測。
【專利說明】一種冷卻肉中假單胞菌數量預測方法及系統
【技術領域】
[0001] 本發明涉及物流監控【技術領域】，具體涉及一種冷卻肉中假單胞菌數量監測方法及 系統。
【背景技術】
[0002] 冷卻肉在儲藏、運輸、交易等物流過程中，冷卻肉中微生物的生長是冷卻肉腐敗變 質的關鍵因素，微生物中假單胞菌是引起冷卻肉腐敗的優勢腐敗菌之一，掌握冷卻肉中假 單胞菌的生長情況，對於預防冷卻肉變質，保證冷卻肉品質有重要意義。
[0003] 冷卻肉假單胞菌的微生物檢測方法很多，如傳統的依靠微生物的生理生化特徵進 行鑑別的方法，利用抗原抗體的特異性反應進行的免疫學檢測方法，基於核酸檢測的分子 生物學方法等，這些方法基於的原理各不相同，因此其靈敏度、特異性等也各異，但是由於 這些方法都著眼於當前的樣品，達不到對豬肉產品長期的監測和控制目的，只能作為豬肉 品質某一個時刻的反應。微生物生長預測模型就是基於這一目的發展起來的。其中特定腐 敗菌的生長動態與生鮮肉類的品質劣變有良好的線性關係。目前已有的肉類貯藏過程中微 生物的生長預測模型主要針對單一菌株或某一類微生物等，如大腸桿菌、單增李斯特菌、熱 殺索絲菌的預測模型，也有少數構建豬肉中假單胞菌的生長動力學模型，但這些微生物生 長預測模型的基礎數據建立在規範可控的培養基條件下，不能很好地反映物流真實條件下 的肉中微生物生長行為。
[0004] 現有的假單胞菌數量預測方法為通過假單胞菌的生長動力學模型預測假單胞菌 數量。上述現有技術存在的問題是：所述假單胞菌的生長動力學模型的基礎數據建立在規 範可控的培養基條件下，在物流過程中，上述方法不能實時預測冷卻肉中假單胞菌數量。
【發明內容】
[0005] 本發明所要解決的技術問題是如何提供一種應用於物流過程的實時預測冷卻肉 中假單胞菌數量的方法及系統，從而有效利用現有的環境信息監測數據，尤其是溫度數據， 來對冷卻肉的質量進行監測。
[0006] 為此目的，第一方面，本發明提出一種冷卻肉中假單胞菌數量預測方法，該方法包 括：
[0007] SI.定時對冷卻肉進行假單胞菌數量檢測，得到假單胞菌數量；
[0008] S2.根據所述假單胞菌數量，建立假單胞菌數量預測模型；
[0009] S3.根據實時採集的溫度，利用所述預測模型實時預測冷卻肉中假單胞菌數量。
[0010] 可選的，在S2中，所述預測模型為：
[0011] Nt = N0+ (C1X T+C2) X t ；
[0012] 其中，t為時間，Nt為經過t時間後假單胞菌數量，Ntl為初始假單胞菌數量，C1和 C2為預設常數，T為溫度。
[0013] 可選的，所述步驟Sl具體包括：
[0014] 可選的，所述步驟SI具體包括：在至少三個不同溫度環境下定時對冷卻肉進行假 單胞菌數量檢測，得到不同時間段的假單胞菌數量；
[0015] 可選的，所述步驟S2具體包括：
[0016] S21.在至少三個不同溫度環境下定時對冷卻肉進行感官評價和理化分析，得到最 低腐敗量Ns ;
[0017] S22.根據所述不同時間段的假單胞菌數量，建立描述微生物生長的一級模型，所 述一級模型為：
[0018] Nt = C3 X t+C4 ；
[0019] 其中，t為時間，Nt是經過t時間後假單胞菌數量，C3和C 4為所述一級模型擬合得 到的常數；
[0020] S23.根據所述描述微生物生長的一級模型，擬合得到描述微生物生長的假單胞菌 數量最大值Nmax和假單胞菌生長速率U ;
[0021] S24.根據假單胞菌數量的生長參數及所述溫度環境的溫度，建立描述所述假單胞 菌數量的生長參數與溫度關係的二級模型，所述二級模型為：
[0022] N0 = C5XT+C6、Nmax = C7XT+C8、NS = C9XT+C10、U = CnXT+C12 ;
[0023] 其中，初始假單胞菌數量Ntl、最低腐敗量Ns、假單胞菌數量最大值N max和假單胞菌 生長速率U為所述假單胞菌數量的生長參數，T為溫度，C5?C12為所述二級模型擬合得到 的常數；
[0024] S25.根據所述一級模型及所述二級模型，建立假單胞菌數量預測模型，所述預測 模型為：
[0025] Nt = N0+ (C1X T+C2) X t
[0026] 其中，t為時間，Nt為經過t時間後假單胞菌數量，Ntl為初始假單胞菌數量，C 1和 C2為預設常數，T為溫度。
[0027] 可選的，該方法還包括對所述假單胞菌數量預測模型的可靠性驗證的步驟，具體 包括：
[0028] 在至少兩個不同溫度環境下定時對冷卻肉進行假單胞菌數量檢測並通過所述假 單胞菌數量預測模型預測假單胞菌數量，得到假單胞菌數量實測值N 與假單胞菌數量預 測值N;
[0029] 根據所述N?M與，採用相對誤差評價所述假單胞菌數量預測模型可靠性，所述 相對誤差的計算公式如下：
[0030]
【權利要求】
1. 一種冷卻肉中假單胞菌數量預測方法，其特徵在於，該方法包括：
51. 定時對冷卻肉進行假單胞菌數量檢測，得到假單胞菌數量；
52. 根據所述假單胞菌數量，建立假單胞菌數量預測模型；
53. 根據實時採集的溫度，利用所述預測模型實時預測冷卻肉中假單胞菌數量。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，在S2中，所述預測模型為： Nt = N〇+ (Ci X T+C2) X t ； 其中，t為時間，Nt為經過t時間後假單胞菌數量，隊為初始假單胞菌數量，q和C2為 預設常數，T為溫度。
3. 根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述步驟S1具體包括：在至少三個不同 溫度環境下定時對冷卻肉進行假單胞菌數量檢測，得到不同時間段的假單胞菌數量。
4. 根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述步驟S2具體包括：
521. 在至少三個不同溫度環境下定時對冷卻肉進行感官評價和理化分析，得到最低腐 敗量Ns ;
522. 根據所述不同時間段的假單胞菌數量，建立描述微生物生長的一級模型，所述一 級模型為： Nt = C3Xt+C4 ； 其中，t為時間，Nt是經過t時間後假單胞菌數量，C3和C4為所述一級模型擬合得到的 常數；
523. 根據所述描述微生物生長的一級模型，擬合得到描述微生物生長的假單胞菌數量 最大值Nmax和假單胞菌生長速率U ;
524. 根據假單胞菌數量的生長參數及所述溫度環境的溫度，建立描述所述假單胞菌 數量的生長參數與溫度關係的二級模型，所述二級模型為： N0 = C5XT+C6、Nmax = C7XT+C8、NS = C9XT+C10、U = CnXT+C12 ; 其中，初始假單胞菌數量隊、最低腐敗量Ns、假單胞菌數量最大值Nmax和假單胞菌生長 速率U為所述假單胞菌數量的生長參數，T為溫度，C5?C12為所述二級模型擬合得到的常 數；
525. 根據所述一級模型及所述二級模型，建立假單胞菌數量預測模型，所述預測模型 為： Nt = N〇+ (Ci X T+C2) X t 其中，t為時間，Nt為經過t時間後假單胞菌數量，隊為初始假單胞菌數量，q和C2為 預設常數，T為溫度。
5. 根據權利要求1所述的方法，其特徵還在於，該方法還包括對所述假單胞菌數量預 測模型的可靠性驗證的步驟，具體包括： 在至少兩個不同溫度環境下定時對冷卻肉進行假單胞菌數量檢測並通過所述假單胞 菌數量預測模型預測假單胞菌數量，得到假單胞菌數量實測值與假單胞菌數量預測值 N麵； 根據所述N?M與N_￠，採用相對誤差評價所述假單胞菌數量預測模型可靠性，所述相對 誤差的計算公式如下：
若所述相對誤差在預設誤差範圍內，則所述假單胞菌數量預測模型可靠；否則，所述假 單胞菌數量預測模型不可靠。
6. -種應用權利要求1-5任一項所述方法的冷卻肉中假單胞菌數量預測系統，其特徵 在於，該系統包括： 伺服器端和至少一個客戶端；所述伺服器端和客戶端通信連接； 所述客戶端實時檢測冷卻肉在物流過程的溫度數據，根據溫度數據和初始假單胞菌數 量利用假單胞菌數量預測模型計算假單胞菌預測數量並實時傳輸至所述伺服器端，伺服器 端根據所述假單胞菌預測數量統計並分析假單胞菌數量變化並傳送至所述客戶端。
7. 根據權利要求6所述的系統，其特徵還在於，所述客戶端包括： 數據採集模塊和假單胞菌數量預測模塊； 所述假單胞菌數量預測模塊根據初始假單胞菌數量和所述數據採集模塊實時採集的 溫度數據利用假單胞菌數量預測模型計算假單胞菌預測數量。
8. 根據權利要求7所述的系統，其特徵還在於，所述客戶端還包括：假單胞菌數量檢測 模塊，所述假單胞菌數量檢測模塊檢測冷卻肉的初始假單胞菌數量。
9. 一種應用權利要求1-5任一項所述方法的冷卻肉中假單胞菌數量預測系統，其特徵 在於，該系統包括： 伺服器端和客戶端；所述伺服器端和客戶端通信連接； 所述客戶端實時檢測冷卻肉在物流過程的溫度數據並實時傳輸至所述伺服器端； 所述伺服器端根據溫度數據和初始假單胞菌數量利用假單胞菌數量預測模型計算假 單胞菌預測數量，伺服器端根據所述假單胞菌預測數量統計並分析假單胞菌數量變化並傳 送至所述客戶端。
10. 根據權利要求9所述的系統，其特徵在於，所述伺服器端包括：假單胞菌數量預測 模塊，用於根據初始假單胞菌數量和所述數據採集模塊實時採集的溫度數據利用假單胞菌 數量預測模型計算假單胞菌預測數量。
【文檔編號】C12R1/38GK104293878SQ201410523076
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年9月30日 優先權日:2014年9月30日
【發明者】楊信廷, 劉壽春, 範蓓蕾, 邢斌 申請人:北京農業信息技術研究中心