黄秋葵（Hibiscus esculentus）别名羊角豆、洋辣椒，为锦葵科秋葵属草本植物，主要种植在印度、尼日利亚、苏丹、巴基斯坦、伊拉克和加纳等地[1-2]。黄秋葵富含维生素、膳食纤维、钙和蛋白质，同时其饱和脂肪含量较低，具有较高的营养价值和保健效果，不仅可提高免疫力，还能预防心血管疾病的发生，具有促进消化、防止便秘和抗疲劳等功效[3-5]。20世纪90年代初期，黄秋葵被引入我国，逐渐在南北方各地广泛栽培[6]。由于其含水率较高，新鲜的黄秋葵极易腐烂，在常温25℃下无法保留超过一周。因此采用干燥技术将黄秋葵的含水量降低到含水率10%以下，是延长黄秋葵贮藏期、提升黄秋葵经济效益的重要手段[7-8]。
国内外对黄秋葵的微波干燥、真空干燥、冷冻干燥、喷雾干燥等工艺研究较多[9-16]，热风干燥工艺的研究相对较少。热风干燥设备结构简单、操作方便，是目前最常见、应用最广泛的干燥方式之一。本文采用热风干燥技术，基于单因素试验，利用响应曲面分析法，研究黄秋葵热风干燥特性，构建干燥复水比和色差的回归数学模型，优化黄秋葵热风干燥工艺，为黄秋葵的干制生产加工提供理论依据。
1 材料与设备
1.1 试验材料
黄秋葵：市售，优选无腐、无损伤、形状一致的新鲜秋葵。
1.2 仪器与设备
SC-10型色差仪：深圳三恩时科技有限公司；ME303型电子天平：美国METTLER TOLEDO公司；HH-W420型恒温水槽：上海助蓝仪器科技有限公司；BA-110-D型快速水分测定仪：上海科升仪器有限公司；LUGB型涡街流量计：天津智控科技有限公司；101BH S型称重传感器：杭州永正传感有限公司；热风干燥实验台及控制系统：山东省科学院能源研究所先进能效实验室自主设计。
1.3 试验方法
试验前将加热设备和干燥室调整到预设参数进行预热。挑选备好的新鲜、无损、形状一致的黄秋葵为试验样本，测定黄秋葵初始含水率，测量3次取平均值，初始含水率为（88.1±0.5）%，称重（误差小于1 g），洗净、沥干，放入80℃恒温水浴漂烫1 min进行护色预处理。然后将黄秋葵平铺于热风干燥箱的筛网上进行干燥，间隔5 s进行连续自动称重，直至含水率降至8%后结束试验。
1.3.1 单因素试验设计
1.3.1.1 热风干燥温度对干燥效果的影响
设定风速0.8 m/s、铺料层数1层，选择热风干燥温度为40、50、60、70、80 ℃进行单因素试验，考察热风干燥温度对复水比和色差的影响。
1.3.1.2 风速对干燥效果的影响
设定热风干燥温度60℃、铺料层数1层，选择风速为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 m/s进行单因素试验，考察风速对复水比和色差的影响。
1.3.2 响应面试验设计
采用响应曲面设计方法研究黄秋葵热风干燥工艺各参数之间的交互作用，通过建立连续变量曲面模型，确定各因素对干燥效率影响值的特性并对影响响应值的因素及其交互作用进行评价，获得最佳水平范围[17]。根据Box-Behnken设计原理[18-19]，同时考虑到是否能有效提升干燥空间的利用率，提高单次干制品产量[20]，采取交叉摆放的方式增加层数，选取热风干燥温度、风速和铺料层数作为研究因素，以干燥成品的复水比、色差为响应值，利用Design Expert V10.0软件设计三因素三水平的响应面试验，试验设计因素及编码水平见表1。
表1 响应曲面试验设计因素及编码水平
Table 1 Factors and levels in response surface design
编码水平A热风干燥温度/℃B风速/（m/s）C铺料层数-1 50 0.4 1 0 60 0.6 2 1 70 0.8 3
1.3.3 指标测定方法
1.3.3.1 含水率测定
参考文献[21]的方法测定样品含水率，含水率计算公式如下。
式中：Xwb，t为含水率，%；mt为物料质量，g；ms为物料固体基质质量，g。
1.3.3.2 复水比测定
干制后的黄秋葵放入50℃的恒温水浴中浸泡，每30 min取样称量，直至连续两次质量不再变化为止，计算此时质量与初始质量比值为复水比，表征新鲜果蔬食品干制后吸水恢复原来新鲜程度的能力。
式中：Xt为复水比；me复水后的质量，g；m0为初始质量，g。
1.3.3.3 色差测定
采用色差计测定物料的色差，计算公式如下[22]。
式中：L、L*值为明度指数（0＝黑色，100＝白色）；a、a*值表示红绿色度（－a*＝绿色，＋a*＝红色）；b、b*值表示黄蓝色度（－b*＝蓝色，＋b*＝黄色）；ΔE为测量值与标准样板之间的色差值；L*、a*、b*为标准样板的测定值；L、a、b为样品的测定值。
2 结果与分析
2.1 单因素试验结果与分析
2.1.1 热风干燥温度对干燥效果的影响
热风干燥温度对复水比的影响如图1所示，对色差的影响如图2所示。
图1 热风干燥温度对复水比的影响
Fig.1 Influence of hot air temperature on rehydration ratio
图2 热风干燥温度对色差的影响
Fig.2 Influence of hot air temperature on chromatic aberration
由图1可知，随着热风干燥温度的升高，秋葵复水能力逐渐减弱，复水比与热风干燥温度成反比。分析可知，温度越高，传热和水分蒸发速率加快，物料水分脱除速度过快会导致孔结构塌陷，复水比略有降低[23]。由图2可知，色差随着热风干燥温度的升高先增加后减小，在70℃时色差最大为22。随着温度的升高，秋葵的酶促褐变反应速度加快，色差逐渐增加，当温度高于70℃时酶易失活，酶促褐变反应减弱，色差转而减小，这与文献[24-25]的研究结果一致。因此经综合分析后，认为热风温度50℃～70℃为工艺优化因素水平范围。
2.1.2 风速对干燥效果的影响
风速对复水比的影响如图3所示，对色差的影响如图4所示。
图3 风速对复水比的影响
Fig.3 Influence of wind speed on rehydration ratio
图4 风速对色差的影响
Fig.4 Influence of wind speed on chromatic aberration
由图3可知，复水比随风速的增加而减小，表明在其它条件不变时，黄秋葵脱水速率随着风速的增加而增大，当风速较高时，物料组织结构遭到破坏，导致复水性下降，这与文献[26-29]的结论一致。由图4可知，随着风速的增大，色泽先减小后增大。分析原因可能是随着风速增大，表面水蒸气压力减小，内部自由水扩散至表面和表面蒸发速率加快，同时表面水分的快速蒸发减缓了水分与酶（多氧化酶等引起物料色变的酶）的反应，较好地保持了秋葵的色泽[26]，但当风速超过0.8 m/s时，色泽开始变差。综合分析复水比与色差的影响规律，选取风速0.4 m/s～0.8 m/s为工艺优化因素水平范围。
2.2 响应面法试验结果与分析
2.2.1 回归模型的建立
黄秋葵热风干燥工艺响应曲面分析试验方案与结果见表2。
表2 响应曲面试验设计与结果
Table 2 Response surface experimental design and results
试验号 A热风干燥温度 B风速 C铺料层数 复水比Y1 色差Y2 1 -1 1 0 3.41 14.47 2 -1 0 1 3.42 13.70 3 1 1 0 2.11 18.39 4 1 0 1 2.51 20.84 5 0 0 0 2.96 13.87 6 0 -1 -1 3.28 17.14 7 0 1 1 3.10 15.83 8 0 0 0 3.14 16.10 9 0 0 0 2.83 14.35 10 1 0 -1 2.71 18.71 11 0 0 0 3.00 15.39 12 -1 0 -1 3.09 12.61 13 0 -1 1 3.03 17.78 14 0 1 -1 2.34 14.01 15 -1 -1 0 2.96 15.35 16 1 -1 0 2.57 21.13 17 0 0 0 2.69 14.31
利用Design Expert V10.0软件对试验数据进行多元线性回归，得到干燥复水比Y1、色差Y2对A热风干燥温度、B风速、C铺料层数的二次多项回归模型如下。
Y1=-2.175 3+0.157 4A+6.097 5B-0.249 5C-0.113 8AB-0.013 3AC+1.262 5BC-0.008 3A2-1.956 3B2+0.091 7C2
Y2=57.678 3-1.31A-28.322 5B-2.760 7C-0.231 7AB+0.026AC+1.475BC+0.014A2+28.196 7B2+0.256 6C2
对回归方程方差分析后得到的各响应值的方差分析结果如表3所示。
由表3可知，两个指标模型的P值均远小于0.05，失拟项均大于0.1，表明回归方程可行，模型均达到了显著水平[30]。两模型的R2值分别为0.883 4和0.947 7，说明模型相关性较好，而变化系数（CV）分别为6.51%和5.39%，表明试验有较高的可信度和精确度。各因素对复水比和差泽的影响顺序均为A热风干燥温度＞B风速＞C铺料层数。其中，热风干燥温度对复水比和色差均有极显著影响，风速仅对色差有极显著影响，铺料层数对两个指标影响均不显著。因素AB、BC的交互作用对复水比和色泽均有显著影响，而因素AB的交互作用对两个指标影响不显著。
表3 回归方程模型方差分析
Table 3 Regression equation model analysis of variance
注：* 表示差异显著，P＜0.05；** 表示差异极显著，P＜0.01。
差异源 复水比images/BZ_88_436_1796_2220_1823.png色差均方 F值 P值 显著性 均方 F值 P值 显著性模型 0.208 6 5.892 0 0.014 5 10.649 5 14.103 9 0.001 1 A 1.110 1 31.354 8 0.000 8 ** 65.825 8 87.177 8 ＜0.000 1 **B 0.096 8 2.734 2 0.142 2 9.461 9 12.531 1 0.009 5 **C 0.051 2 1.446 2 0.268 2 4.024 3 5.329 6 0.054 3 AB 0.207 0 5.847 7 0.036 2 * 0.858 9 1.137 4 0.032 1 *AC 0.070 2 1.983 6 0.201 8 0.269 9 0.357 4 0.568 8 BC 0.255 0 7.203 5 0.031 4 * 0.348 1 0.461 0 0.041 0 *A2 0.029 2 0.824 3 0.394 1 8.291 1 10.980 5 0.012 9 *B2 0.025 8 0.728 2 0.421 7 5.356 1 7.093 5 0.032 3 *C2 0.035 4 1.001 2 0.350 4 0.277 3 0.367 2 0.563 6残差 0.035 4 0.755 1失拟项 0.043 5 1.483 1 0.346 5 0.640 8 0.762 1 0.571 3误差项 0.029 3 0.840 8 R2 0.883 4 0.947 7 R2adj 0.733 5 0.880 5 CV/% 6.51 5.39
2.2.2 响应曲面分析
图5为干燥条件对黄秋葵热风干燥复水比的交互响应曲面图。
由图5（a）可知，随着热风干燥温度的升高和风速的增大，复水比逐渐减小；由图5（b）可知，曲面整体较为平整，变化不大，说明因素AC的交互作用对复水比影响不大；由图5（c）可知，随着风速的减小和铺料层数的增加，曲面变化呈现先升高后平缓再降低的趋势，说明风速和铺料层数的交互作用对复水比有一定影响，当铺料层数较少时，低风速会得到较高复水比的产品，但当铺料层数较多时，风速的增加有利于提高产品复水比。
图5 各因素对复水比交互影响的响应曲面图
Fig.5 Response surface map of the interaction of various factors on rehydration ratio
（a）热风干燥温度与风速；（b）热风干燥温度与铺料层数；（c）风速与铺料层数。
图6为干燥条件对色差变化的交互响应曲面图。
由图 6（a）和图 6（b）可知，随着热风干燥温度的升高，曲面变化逐渐加剧，说明高温不利于色泽的保持；由图 6（a）和图 6（c）可以看出，随着风速的升高，曲面变化呈现逐渐平缓的趋势，是由于风速加快引起物料表面水分的快速蒸发会减弱酶的反应，使得物料保持较好色泽；由图 6（b）和图 6（c）可知，在一定的热风干燥温度和风速下，曲面变化均较为平缓，表明铺料层数的变化对色差影响较小。
图6 各因素对干燥前后色差交互影响的响应曲面图
Fig.6 Response surface map of the interaction of various factors on chromatic aberration
（a）热风干燥温度与风速；（b）热风干燥温度与铺料层数；（c）风速与铺料层数。
2.2.3 黄秋葵热风干燥工艺优化
运用Design-Expert对回归方程进行求解，可得黄秋葵热风干燥工艺的最优工艺条件为热风干燥温度57.76℃、风速0.62 m/s、铺料层数1层，此时复水比为2.95，色差为13.71。
2.3 优化验证
参照优化的黄秋葵热风干燥工艺，将最佳工艺修正为热风干燥温度58℃、风速0.62 m/s、单层物料，在此工艺条件下进行3次平行试验，得到黄秋葵的复水比为2.96，色差为13.67，两组目标参数试验值与模型预测值的误差均小于1%，说明模型的拟合度高，可准确地描述黄秋葵的热风干燥过程。
3 结论
基于黄秋葵热风干燥单因素试验结果，进行响应曲面分析试验，建立自变量因素与复水比和色差的回归模型。经验证，两组模型回归显著（P＜0.05），能较好地描述秋葵热风干燥过程，同时热风干燥温度和风速、风速和铺料层数交互作用对复水比和色差均有显著影响。各因素对干燥效果的影响从大到小依次为热风干燥温度＞风速＞铺料层数。虽然增加铺料层数可以提高单次产品产量，但由回归方程解得仍为单层物料的摆放方式可以得到品质更优的干制品。黄秋葵热风干燥工艺的最优工艺条件为热风温度58℃、风速0.62 m/s、铺料层数为1层，此时对应的指标值为复水比 2.96，色差 13.67。
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