脉冲电场(PEF)与等离子体活化水(PAW)协同预处理提升萝卜腌渍传质效率的数值与机器学习模型研究

为解决传统腌渍工艺高盐耗时长导致的品质控制难题，韩国研究人员创新性地将低强度脉冲电场(PEF, 0.2-0.4 kV/cm)与等离子体活化水(PAW, ORP 496-531 mV)预处理结合，通过电穿孔与氧化损伤协同作用显著提升萝卜腌渍效率。研究发现联合处理使初期传质速率提升42%，机器学习集成模型预测精度达R2 0.99，为食品加工智能化控制提供新范式。

　　

泡菜作为韩国传统发酵食品，其预处理阶段的腌渍工艺长期面临高盐浓度(5-10% NaCl)与长耗时(通常数天)的产业痛点。传统热烫或高温处理易导致营养流失、质地劣变，而非热技术如超声波、真空处理又存在能耗过高问题。这种矛盾局面促使食品科学家不断探索更高效的传质增强技术。

韩国首尔大学的研究团队首次将两种新兴非热技术——脉冲电场(Pulsed Electric Field, PEF)和等离子体活化水(Plasma-Activated Water, PAW)进行协同应用。PEF通过电穿孔效应在细胞膜形成可逆孔隙，而PAW富含的活性氧氮物种(Reactive Oxygen and Nitrogen Species, RONS)能氧化破坏细胞膜结构。研究人员假设这两种物理-化学机制的联合作用可产生"1+1>2"的传质增强效果。

研究采用市售白萝卜(Raphanus sativus L.)标准化样本(直径×高度=20×20 mm)，通过测量电导率(最高达0.037 S/m)和Z-指数(0.291)证实细胞膜通透性提升。在5%和10% NaCl腌渍体系中，0.2-0.4 kV/cm PEF联合ORP 496-531 mV PAW使初期水分流失速率提升43.81%，NaCl吸收率增加8.17%。机器学习集成模型对水分流失(RMSE 0.04)和NaCl吸收(RMSE 0.01)的预测精度超越传统Peleg模型，R²均达0.99。

关键实验技术

1. 低强度PEF处理系统(0.2-0.4 kV/cm)
2. PAW氧化还原电位(ORP)调控(496-531 mV)
3. 电导率与Z-index细胞膜完整性评估
4. 质构仪测定硬度与切割力
5. 集成学习算法建模

研究结果
Electric conductivity and Z-index
PAW单独处理使电导率提升44%，PEF0.4组Z-index达0.291，证实细胞膜孔隙形成。联合处理组呈现协同效应，尤其在10% NaCl条件下因渗透压梯度增大效果更显著。

Conclusions
联合预处理使腌渍时间缩短42%，质构分析显示硬度提升且切割力降低。机器学习模型成功量化处理参数与传质速率的非线性关系，为智能腌渍系统开发奠定基础。

该研究突破性地证实低强度PEF-PAW协同处理可实现"节能增效"，其创新性体现在：①首次建立PAW氧化损伤与PEF电穿孔的协同机制模型；②开发出预测精度达0.99的智能腌渍预测系统；③为传统发酵食品工业化提供可量化的工艺优化方案。论文发表于《Innovative Food Science》为食品非热加工领域树立了新标杆。