《Microchemical Journal》：A multiway approach to monitoring Milk coagulation by NIR in situ
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Dario Benedini|Lorenzo Strani|Marina Cocchi|Giovanni Cabassi意大利洛迪市农业研究与经济委员会，动物生产与水产养殖研究中心（CREA-ZA）摘要本研究探讨了便携式近红外（NIR）光谱仪在过程分析技术（PAT）框架下用于实时
Dario Benedini|Lorenzo Strani|Marina Cocchi|Giovanni Cabassi
意大利洛迪市农业研究与经济委员会，动物生产与水产养殖研究中心（CREA-ZA）
摘要
本研究探讨了便携式近红外（NIR）光谱仪在过程分析技术（PAT）框架下用于实时原位监测牛奶凝固过程的应用。在实验室条件下，使用生牛奶和天然乳清发酵剂进行了凝固试验，根据完全因子实验设计，分别使用了三种凝固剂（一种小牛凝乳酶和两种来自Rhizomucor miehei菌株的凝固剂）。通过食品级探头收集连续的NIR光谱（900–1700 nm），并将其排列成三因素阵列（实验 × 波长 × 时间）。开发了多线性偏最小二乘（NPLS）模型，将光谱变化与参考乳动力图参数关联起来，从而能够预测凝乳硬化速率（k20）和凝乳硬度（a30）。进一步的序列NPLS建模还评估了该技术的实时应用可行性。结果表明，紧凑型NIR传感器结合多变量化学计量学方法，为监测凝固动力学提供了一种稳健且无损的技术，有助于更准确地判断凝乳切割时机并提升奶酪制作控制水平。
引言
乳制品行业正在整个生产链中快速实现数字化转型，从农场到加工和陈化阶段[1]、[2]。在可能的情况下，生产过程正在自动化，以减少错误和缩短生产时间[3]，而传感器和物联网设备网络可以实现实时过程监控[4]。结合人工智能和化学计量学技术，这些目标旨在提高效率、减少浪费，并保障最终产品的质量和安全[5]、[6]。
尽管如此，许多生产过程仍然具有高度手工操作的特点，特别是对于原产地保护（PDO）产品而言，这些产品受到严格的生产规范要求，旨在保持与产地的联系。在这种情况下，只要光学设备是非侵入性的、符合规范要求，并且能够监测生产过程的各个阶段，它们仍可作为数字工具使用。中红外（MIR）光谱学和近红外（NIR）光谱学是适用于牛奶、乳清、凝乳和奶酪的快速、无损方法[7]、[8]。此外，近年来传感技术的进步使得NIR光谱仪实现了小型化，产生了紧凑、便携且用户友好的仪器，将NIR光谱学的应用范围从实验室扩展到了现场产品测量，成为一种有前景的过程分析技术（PAT）工具，可用于在线和在线检测[8]、[9]。
对于Grana Padano PDO产品，生产规范要求使用经过自然奶油分离的生牛奶，温度控制在8至20°C之间。所得牛奶的成分没有标准化，但必须满足脂肪/酪蛋白比例在0.8到1.05之间。凝固过程在小型容器（1000升）中进行，使用小牛凝乳酶，并加入天然乳清发酵剂[10]。当前规范不允许使用其他凝固剂，尽管正在进行实验研究，以评估是否应该批准使用来自Rhizomucor miehei菌株的微生物凝固剂。
在制作过程中，奶酪师通过经验判断凝固的开始时间，并手动评估凝乳的稠度以决定切割时间。不同操作者对凝固开始的判断能力可能存在差异。此外，由于牛奶成分不标准化且使用天然发酵剂，凝固动力学会有所不同[11]，这使得确定最佳凝乳切割时间变得困难。这一过程参数对脂肪保留和总体产量至关重要。切割过早或过晚会导致乳清中干物质损失，从而降低奶酪产量[12]。
因此，过程分析技术（PAT）已被应用于凝乳切割控制。已经测试或开发了一系列无损探头——漫反射/近红外背散射和荧光探头——用于容器内或在线使用，以实时估计凝乳酶凝固时间（RCT）、凝乳硬化速率和硬度，从而支持标准化决策[13]、[14]、[15]。特别是，能够实时获取凝乳硬化速率和硬度信息非常重要，因为最佳切割时间可以根据凝固开始时间和/或凝乳稠度来确定[16]、[17]。一些设备已经上市销售。例如Tetra Pack（瑞典隆德）和CoAguLite（美国肯塔基州列克星敦Reflectronics公司）是光学传感器，利用近红外光源和光纤探头测量凝固过程中的光背散射。FluorLite-MC（美国肯塔基州列克星敦Reflectronics公司）则结合了NIR信号和基于荧光的测量方法，通过检测凝胶形成过程中酪蛋白色氨酸残基的荧光变化来预测最佳切割时间。然而，这些设备价格昂贵，适用于安装在工业多功能奶酪容器或连续凝固系统中。将这种监测技术应用于中小型奶酪容器是一个活跃的研究领域。特别是在Grana Padano PDO的生产背景下，凝固监测对于实现生产标准化和最大化奶酪产量特别有益。事实上，即使只是略微提高脂肪回收率，也能为生产者带来显著的经济效益。为了实现这些生产的凝固监测，需要开发更易于使用且成本更低的设备。超紧凑型NIR光谱仪可以方便地集成到奶酪师的日常操作中，并通过用户友好的界面（如交通灯指示器）提醒操作者。
在本研究中，使用便携式NIR光谱仪（Micro NIR，Viavi Solutions，美国亚利桑那州钱德勒）进行牛奶凝固监测，该光谱仪安装在带有光学光管的食品级探头上，可以直接接触正在凝固的牛奶。作为参考方法，使用了乳动力图分析（LDG）来测量凝固参数。监测过程中持续记录光谱数据。这种技术能够检测到牛奶在凝固过程中由于酪蛋白聚集体形成导致的散射能力变化[18]、[19]。可以通过单变量方法，通过分析单一波长的吸光度随时间的变化来确定RCT。然而，仅凭这种方法不足以预测凝乳稠度，需要采用多变量方法，考虑整个光谱范围。这种方法可以从所有波长中提取信息，其背散射成分受粒子光学直径与入射波长比例的不同影响。通过多变量方法处理NIR光谱数据，需要处理数百个高度相关的变量，这可以通过主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLS）等多变量投影方法来实现，从而降低数据维度[20]。在本研究中，我们试图对整个光谱范围内的吸光度变化进行建模，以预测凝乳硬度和硬化速率，并为实时监测提供概念验证。此外，还设计了实验方案，模拟手工生产中可能遇到的各种变化条件。为此，将不同凝固批次的数据排列成三因素阵列（批次、光谱、时间），并采用了多线性PLS（NPLS），这是PLS方法在高于二维数据阵列上的扩展[21]。所开发的模型表现出良好的预测性能，其误差与参考方法相当，显示出作为在线决策支持工具的潜力，帮助奶酪师确定最佳凝乳切割时间。
章节摘录
凝固实验的设计
实验室凝固实验基于旨在在受控条件下再现Grana Padano PDO凝固阶段的方案进行。实验在两周的时间内分几天进行，每次使用由Grana Padano认证的乳品厂每天提供的生牛奶和天然乳清发酵剂样本，以反映该特定生产环境下的生产过程变化。
pH值和凝固剂类型的影响
实验设计（DoE）的应用使得能够系统地评估凝固pH值和凝固剂浓度对LDG参数的影响。图2显示了三种凝固剂的线性模型系数，这些系数量化了实验因素及其相互作用的影响，包括影响的方向和程度。
正如预期的那样，降低凝固pH值会增加凝乳硬度（a30）并降低凝乳硬化速率（k20）；而较高的pH值则相反
结论
结果证实，NIR光谱学可以通过单变量方法用于预测RCT。本研究中使用了1304 nm波段，但未来的工作将重点比较不同NIR光谱仪的波长。进一步的调查是必要的，因为漫反射信号受到入射波长与酪蛋白絮凝体光学直径比例的影响，这突显了波长选择的重要性
CRediT作者贡献声明
Dario Benedini：撰写——初稿、可视化、方法论、研究、数据分析。Lorenzo Strani：撰写——初稿、验证、软件、方法论、数据管理、概念化。Marina Cocchi：撰写——审稿与编辑、验证、监督、方法论、数据管理、概念化。Giovanni Cabassi：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金获取、概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
