水產品主要指魚類、甲殼類、貝類、藻類、頭足類等新鮮品或其加工制品。由于水產品具有水分含量高、蛋白質含量豐富、肉質細膩等特點，死后極易發生腐敗變質及脂肪的氧化劣變。及時監控和預測水產品貯藏過程中的新鮮度和貨架期，能夠有效降低物流環節水產品的損失，具有十分重要的意義。 在水產品流通過程中通過動態監測水產品的溫度波動和品質變化情況，建立微生物、理化指標、感官評價等與影響水產品貨架期各個因素之間的預測模型，準確及時地預測流通過程中水產品貨架期，標識出水產品真實的質量和安全性，才能最大程度地減少水產品不正當處理的風險。 01影響水產品貨架期的主要因素及品質變 （1） 影響水產品貨架期的主要因素 微生物的作用 當魚體死后，附著在魚體上的腐敗微生物迅速繁殖，導致魚體的腐敗變質。微生物是引起水產品腐敗變質的主要原因之一。 溫度的作用 溫度是影響水產品貨架期的重要因素，不同加工和貯藏溫度條件下水產品的品質和貨架期有顯著差異溫度的高低及變化對水產品微生物生長繁殖、酶活性、蛋白質脂肪變性和感官品質等的影響十分明顯。 （2）水產品品質變化 化學反應 水產品死后，體內迅速發生一系列生化反應。這些變化導致腐敗加快，貨架期縮短。 物理和感官變化 水產品中各種生化反應的發生及微生物的作用對水產品的食用品質即物理特性及感官造成了影響。物理特性及感官值的顯著下降導致水產品逐漸失去食用價值。 02 水產品貨架期預測模型的類型 （1）基于水產品品質損失的動力學模型 微生物預測模型 水產品品質變化的主要原因是微生物的生命活動，通過研究特定環境條件下（環境溫度、貯藏時間、pH值、水分活度等）水產品微生物的生長、存活和死亡，構建一系列在環境條件下微生物生長和衰亡的模型，依據模型判斷水產品中微生物的生長繁殖狀態，可預測水產品的剩余貨架期。但微生物預測模型也有一定不足，會導致預測模型的準確度下降。 化學反應動力學預測模型 水產品中的化學反應是水產品品質變化的基礎，通過研究生鮮水產品和水產食品貯藏、流通過程中品質損失的機理，確定影響水產品貨架期終點的關鍵指標，例如酸價、過氧化值、鮮度指標K值、色澤、感官值等，建立相應的貨架期預測模型。由于食品品質函數沒有考慮環境因素的影響，僅簡單描述理想環境化學反應的變化規律，在水產品貨架期預測中實用性及準確性有限，因此應用上有一定局限性。 （2） 基于溫度變化的模型 加工溫度和貯藏溫度是影響水產品貨架期的重要外因之一。采用模型及時監測多種溫度下水產品的貨架期具有實用性和簡便性，無需進行傳統檢測就可快速對不同溫度條件下水產品剩余貨架期進行預測。通常用來描述溫度對水產品品質變化的影響所采用的預測模型有Arrhenius模型、Q10模型和Z值模型等。 （3） 基于統計學的模型 Weibull危害分析法 Weibull危害分析法根據感官實驗數據可準確預測水產品貨架期，而且還能在統計學理論上掌握水產品發生失效的可能性。然而，由于WHA對感官評價人員的專業知識和實驗技能要求更高，對采樣量及感官評價人員人數需求更大，其次不能對理化或微生物檢測結果進行分析，一定程度上限制了該方法的應用。 最小二乘法 偏最小二乘法通常與快速檢測技術結合，通過偏最小二乘法研究檢測數據之間的函數關系，建立偏最小二乘法回歸模型，其在基于快速檢測的水產品貨架期預測的應用比較廣泛。 （4） 人工神經網絡 人工神經網絡模型能夠綜合各個品質指標對貨架期進行評價，而不是根據單一的品質指標片面判斷貨架期。并且不需要提前考慮參數之間的關系，通過對已知數據的反復學習，調整變量之間的權重，構建神經網絡預測模型。雖然人工神經網絡模型預測精度更高，但所需要的用于訓練、驗證及預測的數據量較大，并且與傳統動力學相比，從神經網絡本身得不到任何語義信息，需要后續加以解釋說明。 （5） TTT理論 TTT理論總結了凍結食品的品質保持所容許時間與溫度之間存在的關系，指出凍結食品在流通過程中由時間、溫度經歷所引起的品質降低是累積的、不可逆的，與所經歷的順序無關。TTT理論能夠用于建立描述波動溫度條件下水產品貨架期的預測模型，為冷鏈流通過程中貨架期的預測提供了思路。但由于該理論的應用需要對流通過程中的溫度進行實時監控，目前該理論在水產品貨架期預測的應用較少。 準確反映水產品理化和感官變化的特征指標和在多種環境中（非恒溫、CO2濃度變化等）水產品貨架期的預測仍是研究熱點。當前水產品貨架期預測中較為成熟的預測系統是基于微生物建立的預測模型，例如：FISHMAP、FSSP系統等。這些都為水產品貨架期預測提供了新的思路。 感官分析研究中心
感官分析研究中心是食品伙伴網旗下為食品企事業單位提供感官分析解決方案的技術服務平臺。 中心設有感官培訓、交流、體驗、創新、測試、資源等6大功能中心。建立人工感官分析實驗室、智能感官分析實驗室、美食開發實驗室和若干外部合作工作室組成的感官創新平臺，集百家之力，賦行業之能，打造中國感官分析全產業鏈服務模式。 智能感官測試業務介紹 （一）產品貨架期測試 1.服務簡介 隨著消費者對食品質量要求的不斷提高，食品生產企業為了提高市場競爭力、增加效益、會大力開發新產品，利用新工藝、新配方或者是新的包裝等來延長食品的貨架期。智能感官儀器在貨架期測試方面，應用諸多，且成功案例也很多，例如： ①電子眼對肉類進行肥瘦比例鑒定和老化評估 ②電子舌和電子鼻檢測不同工藝的酸奶貨架期 ③面包的氣味貨架期研究 ④米餅貨架期研究 ⑤蘋果的最佳貨架期研究 2.目的：隨著時間增長，監測產品的風味變化、滋味變化和顏色變化規律。 3.應用：針對一種產品，同時做電子鼻、電子舌、電子眼分析。 4.結果包括： ①建立貨架期模型（電子鼻、電子舌、電子眼三個模型）。 ②監測產品的氣味變化規律，并做定性分析。 （二） 產品數據庫建立（儀器） 1.服務簡介： 數據庫建設是一個長期的項目，我們提供全年技術服務并幫助客戶儲備產品的感官數據庫，承諾在接收客戶的樣品之后，對樣品做電子鼻、電子舌和電子眼分析，并免費向客戶提供基礎模型（PCA）。如果客戶需要另外的模型和數據，需收取額外的費用。 2.工具：利用智能感官儀器電子鼻、電子舌、電子眼進行分析。 3.結果包括： ①PCA，主成分分析圖 ②DFA，聚類分析模型 ③氣味感官描述詞 ④主要氣味化合物成分 ⑤滋味排序 ⑥貨架期 ⑦SQC 來源：感官科學與評定整理， 轉載請注明來源。 參考文獻：史策, 錢建平, 韓帥,等. 水產品貨架期預測模型的研究進展[J]. 食品科學, 2017, 38(15):8. 提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專業建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動，因此導致的損失，本運營方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發布，請聯系處理。
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