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针对脉冲光杀菌（PLS）技术在天麻绿茶饮料中应用成本高的问题，研究人员通过嵌套实验设计，构建遗传算法 - 支持向量回归（GA-SVR）模型优化 PLS 参数。结果显示模型精准，优化条件下成本降 27.8%，品质优于传统巴氏杀菌，为工业应用提供支撑。
在健康饮品市场蓬勃发展的当下，兼具药用价值与口感的功能性饮料成为热点。天麻作为传统中药材，其提取物与绿茶复配的饮料虽具镇静、免疫调节等功效，却因储存中易受微生物污染，需高效灭菌技术。然而，脉冲光杀菌（Pulsed Light Sterilization, PLS）虽能有效灭菌并保留品质，却面临设备及运行成本高的难题，制约其商业化应用。传统巴氏杀菌（Pasteurization, PS）虽成本低，但易导致功能成分流失，如何在保证灭菌效果的同时平衡成本与品质，成为亟待解决的行业痛点。
为突破这一困境，西北农林科技大学食品科学与工程学院的研究团队开展了相关研究。该团队以天麻绿茶复配饮料为对象，旨在通过优化 PLS 技术参数，建立兼具成本效益与灭菌效果的模型，推动非热灭菌技术在功能性饮料生产中的应用。研究成果发表于国际期刊《Food Control》，为功能性饮料灭菌工艺优化提供了新的思路与数据支撑。
研究中采用的关键技术方法包括：嵌套实验设计，通过改变绿茶体积、照射距离、脉冲次数等参数进行 PLS 处理；构建遗传算法 - 支持向量回归（Genetic Algorithm-Support Vector Regression, GA-SVR）模型预测杀菌效果（Sterilization Effect, SE）；运用曲率法探索最优工艺参数；并通过成本分析及功能性成分检测（如天麻素浓度、总酚含量、总黄酮含量等）对比 PLS 与传统巴氏杀菌的效果差异。
制备工艺与模型构建
研究首先制备天麻绿茶饮料，将陕西南郑毛尖绿茶与陕西宁陕县产天麻粉按特定比例混合提取，获得复配液。通过嵌套实验设计，系统分析绿茶体积（10-30 mL）、照射距离（4-8 cm）、脉冲次数（5-25 次）对杀菌效果的影响。结果表明，绿茶体积与杀菌效果呈显著负相关（-0.64），脉冲次数呈正相关（0.54），照射距离呈弱负相关（-0.25）。基于上述数据，构建 GA-SVR 预测模型，其决定系数达 0.97，均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）为 27.33 CFU/mL，显示出良好的预测精度。
最优参数筛选与成本分析
通过曲率法优化发现，当绿茶体积为 10 mL、照射距离 4 cm 时，15 次脉冲即可使菌落总数≤10? CFU/mL，达到商业无菌标准。成本分析显示，大规模生产时单位成本可降低 27.8%，显著优于传统 PLS 工艺。与 20 次、25 次脉冲处理相比，15 次脉冲下功能成分保留更优，天麻素含量达 0.80 mg/mL，还原糖含量 0.70 g/100 g，ABTS?自由基清除率为 61.98%，表明较低脉冲次数即可在灭菌与品质保留间取得平衡。
与传统巴氏杀菌的对比
对比 PLS 与传统巴氏杀菌发现，PLS 对饮料中酚类、黄酮类等活性成分的保留效果更优，且未引入化学残留或造成感官劣变。传统巴氏杀菌因高温处理易导致热敏性成分降解，而 PLS 作为非热技术，在有效杀灭微生物的同时，最大限度维持了饮料的抗氧化活性与风味，为热敏性功能性饮料的灭菌提供了更优选择。
结论与意义
本研究通过 GA-SVR 模型成功构建了 PLS 工艺的优化方案，证实 15 次脉冲的 PLS 处理可在满足商业无菌要求的同时，降低成本并提升品质。研究首次将人工智能算法与 PLS 技术结合，为复杂灭菌工艺的参数优化提供了新范式，突破了传统响应面法（Response Surface Methodology, RSM）在非线性系统中的局限性。研究结果不仅为天麻绿茶饮料的工业化生产提供了标准化灭菌参数，也为非热灭菌技术在功能性食品领域的推广奠定了理论基础，有望推动健康饮品行业向高效、绿色、经济的方向发展。
