猪棒骨中含有丰富的营养成分，如蛋白质、脂肪等，是猪骨中适宜熬汤的部位。猪骨汤口感鲜美，含有大量氨基酸、脂肪酸等，易被人体利用吸收[1]。其制作实质是把猪棒骨中的呈味物质、营养物质等通过水浸渍提取的过程[2]。高汤爽滑醇厚的口感可以让菜品发散出更加丰富的滋味，这是其他调味品无法替代的[3]。目前市面上有猪骨原汤、猪骨白汤和冻干类产品等[4]。传统猪骨汤制作是用畜禽类的肉骨、盐等为原料，在常压条件下，熬制8 h～12 h甚至更长时间，直至汤汁浓郁醇厚[5]。但如今人们生活节奏日渐加快，对食品便捷性和即食性的需求日益提高，传统高汤制作方式较为繁琐，不适用于工业化生产[6-7]。
对于猪骨汤工艺的制作与优化，学者们进行了一定的研究。雷丁[8]研究了在常压状态下的最佳工艺条件：使用整块骨头，料液质量比4∶1，煮制温度80℃，煮制5 h。Cambero等[9]研究显示温度对骨汤中游离氨基酸含量有显著的正向影响。目前对于在高压高温条件下制作汤类的研究较少，本文对猪骨汤最佳制备工艺进行探究，既能保留猪骨汤原有风味和营养，又能缩短制作时间，利于工业化生产。
1 材料与方法
1.1 试验材料与试剂
猪棒骨（需剔除棒骨表面肉）、食盐：市售；氢氧化钠、硫酸铜、酒石酸钾钠（均为分析纯）：上海国药集团化学试剂有限公司；牛血清蛋白：宁波大川精细化工有限公司。
1.2 仪器与设备
反压式高温蒸煮灭菌锅（FY50）：上海三申医疗器械有限公司；电磁炉（WK2102）：美的集团有限公司；电子分析天平（BS210S）：北京赛多利斯天平有限公司；紫外可见分光光度计（UV-2800）：上海舜宇恒平科学仪器有限公司；单室真空包装机（HVC-410F/2AG）、鼓风干燥箱（DHG-9245A）：上海一恒科学仪器有限公司。
1.3 试验方法
1.3.1 猪骨汤的工艺流程
猪棒骨→切段→汆烫→清洗→加水加盐→装袋→真空封口→反压高温蒸煮→冷却→过滤→均质→成品。
将猪棒骨、水、食盐装入蒸煮袋后真空封存，将样品放于反压式高温蒸煮灭菌锅中（控制压力为0.1 MPa）。温度升高达到设定值后维持一段时间，出锅后经过冷却、过滤和均质得到成品。
1.3.2 单因素试验设计
将预处理后的猪棒骨加水以1∶3（质量比）的比例放于真空袋，真空封口后放入反压式高温蒸煮灭菌锅。研究不同煮制温度（100、105、110、115、120℃），不同煮制时间（40、45、50、55、60 min）和不同食盐添加量（0.2%、0.5%、1.0%、1.5%、2.0%）对猪骨汤品质影响，每个指标测定3次。
1.3.3 响应面法优化设计
根据单因素试验结果，选取最优试验点及前后2个水平，以感官评分为主要指标，可溶性蛋白、可溶性固形物含量为辅助指标，利用Design-Expert8.0.6中Box-Behnken进行三因素三水平响应面设计试验，因素水平见表1。
表1 Box-Behnken设计因素水平
Table 1 Factors and levels of Box-Behnken design
编码 A食盐添加量/% B煮制时间/min C煮制温度/℃-1 0.5 40 105 0 1.0 50 110 1 1.5 60 115
1.3.4 评价指标测定
1.3.4.1 感官评价
参考段秋虹等[10]的方法，并作修改：由10名熟知骨汤风味的专业人员组成评定小组[11]，制定猪骨汤风味基本描述语并进行评价。评价人员在参与评定前需用白水漱口[12]。感官评分标准见表2。
表2 感官评分标准
Table 2 Criteria for sensory scoring
感官评分9～10 6～8 3～5 0～2状态 20 水油分层不明显 水油略有分层 水油分层不太明显 水油分层特别明显香味 30 香味明显，香气浓郁，无腥臭味 香味一般，香气稍弱，略有腥臭 香味较弱，香气较淡，腥臭味较明显 无骨汤香味或有腥臭味重色泽 20 呈浅黄色透明，颜色清亮 呈淡黄色较清亮，透明度略差 深黄色，略浑浊，透明度差 颜色发暗不透明滋味 30 鲜香味浓，口感醇厚，回味好 鲜味不足，口感较好，回味稍差 鲜味不足，口感一般，回味平淡 基本无鲜味，口感差，无回味评价指标 权重
1.3.4.2 可溶性蛋白含量测定
参考李兴艳[13]和李金龙[14]的方法，并作相应调整。量取骨汤0.5 mL于试管中，加入相同体积的蒸馏水，再加入4mL双缩脲试剂，充分振荡。在室温下放置20min后，用紫外分光光度计于540 nm处测定吸光值A。以牛血清白蛋白溶液的浓度为横坐标，吸光值为纵坐标绘制标准曲线，其回归方程为y=0.461 3x+0.114 5，R2=0.999 7，单位为 mg/mL。
1.3.4.3 可溶性固形物含量测定
参考刘欣等[15]的方法，并作适当修改，测定已烘干至恒重的铝盒质量，记为m1（g）。称取骨汤10.00 g放入铝盒，于105℃条件下干燥至恒重，测得铝盒和得到的固体物质总质量，记为m2（g）。骨汤的可溶性固形物的含量计算公式如下。
1.4 数据处理
使用软件SPSS 22.0软件进行单因素分析，Design-Expert8.0.6软件进行试验设计和多元线性回归分析程序拟合回归曲线；采用Origin 2018绘制图形。
2 结果与分析
2.1 单因素结果与分析
2.1.1 煮制温度对猪骨汤品质的影响
温度是煮制猪骨汤的重要因素，它对风味物质的释放有着显著影响[16]。骨汤在熬制过程中，肉、骨中的蛋白质会在高温高压作用下发生热降解，水溶性成分会逐渐向汤汁中分散[17-19]。骨汤煮制温度为100℃～120℃时，试验结果如图1所示。
图1 煮制温度对猪骨汤品质的影响
Fig.1 Effect of heating temperature on the quality of pork bone soup
同一指标不同字母表示差异显著，p＜0.05。
由图1可知，随着煮制温度的升高，感官评分先增后减，可溶性蛋白含量和可溶性固形物含量升高后趋向稳定。这时因为当骨汤完全沸腾时，产生的对流搅拌作用可以让呈味物质变得更均匀，汤汁浓稠、味道鲜美[20]。若煮制温度过低，骨汤中含氮物浸出的速度会减慢，使得风味不足；若过高，游离氨基酸和其他风味物质可能会挥发、分解、转化、破坏，使感官品质下降。综上，选取煮制温度110℃为最佳。
2.1.2 煮制时间对猪骨汤品质的影响
猪骨中的营养物质和风味物质需经过一定时间的熬煮才能充分溶在汤中，增加猪骨汤的口感和风味。因此，煮制时间对猪骨汤品质的影响至关重要。随着煮制时间的延长，可溶性蛋白和可溶性固形物含量均不断增加。长时间的高温高压环境对蛋白质结构破坏得更彻底，使可溶性蛋白质的溶出量增多[21]。骨汤煮制时间在40 min～60 min时，试验结果如图2所示。
图2 煮制时间对猪骨汤品质的影响
Fig.2 Effect of heating time on the quality of pork bone soup
同一指标不同字母表示差异显著，p＜0.05。
由图2可知，可溶性蛋白含量在40 min～55 min时增加显著（p＜0.05），在 55 min～60 min时增加不显著（p＞0.05）。随着煮制时间的延长，感官评分先增大后减小。这是因为煮制初期，猪肉各种组织被破坏，氨基酸、核苷酸等风味物质溶出，使骨汤醇香浓厚[22]。但煮制时间过长可能使蛋白质降解程度过大，破坏呈味物质，导致其感官品质下降。综上，煮制时间最佳为50 min。
2.1.3 食盐添加量对猪骨汤品质的影响
在猪骨汤熬煮过程中添加食用盐，其中的钠离子能够带来咸味，丰富口感，氯离子可以促使肌原纤维蛋白溶解，并起到修饰咸味的作用[23-24]。在食盐添加量在0%～2%的添加范围中，试验结果如图3所示。
图3 食盐添加量对猪骨汤品质的影响
Fig.3 Effect of salt amount on the quality of pork bone soup
同一指标不同字母表示差异显著，p＜0.05。
由图3可知，随着食盐添加量的增加，感官评分和可溶性固形物含量呈现先增后减的变化；可溶性蛋白含量的增长速率为先增大后减小。当食盐添加量为1.0%时，可溶性固形物的含量为3.58 g/100 g。这是因为适量的食盐可以促使可溶性蛋白和可溶性固形物在一定程度上溶出，但过高的食盐浓度会破坏可溶性固形物成分，使其含量降低[24]。综上，食盐添加量选取1.0%进行后续试验。
2.2 响应面试验结果与分析
2.2.1 响应面试验因素结果
为深入研究变量之间交互作用的影响关系，使用响应面分析法筛选最佳煮制工艺。基于Box-Behnken采样原理，选择食盐添加量A、煮制时间B、煮制温度C进行三因素三水平的响应面分析试验。响应面试验设计和结果见表3。
表3 试验设计与结果
Table 3 Design and results of experiment
序号A食盐添加量R3可溶性蛋白含量/（mg/mL）1 1 -1 0 78.50 3.40 6.58 2 -1 0 1 82.10 3.59 6.72 3 1 0 1 80.90 3.62 9.23 4 0 0 0 89.60 3.60 7.65 5 -1 1 0 77.60 3.52 7.33 6 0 0 0 90.50 3.64 7.88 7 1 0 -1 83.00 3.42 6.56 8 0 -1 -1 82.60 3.38 5.49 9 0 0 0 88.50 3.60 8.15 10 -1 -1 0 77.20 3.35 5.02 11 0 0 0 89.80 3.65 7.03 12 0 -1 1 81.70 3.51 5.86 13 0 1 -1 82.00 3.54 6.34 14 0 1 1 81.60 3.86 8.71 15 1 1 0 76.40 3.65 7.95 16 0 0 0 89.20 3.64 7.96 17 -1 0 -1 79.00 3.35 6.42 B煮制时间C煮制温度R1感官评分R2可溶性固形物含量/（g/100g）
运用Design-Expert8.0.6软件对感官评分的数据进行统计分析后进行多元回归拟合，得到二次回归方程：R1=89.25+0.362 5A-0.3B-0.037 5C-0.625AB-1.3AC+0.125BC-6.41A2-5.685B2-1.86C2。
2.2.2 以感官评分为响应值的响应面试验结果与分析
2.2.2.1 感官评分回归方程的建立与方差分析
感官评分回归方程的方差分析结果如表4所示。
表4 感官评分回归方程的方差分析结果
Table 4 Results of variance analysis of regression equations of sensory score data
注：* 代表影响显著，p＜0.05；** 代表影响极显著，p＜0.01。
方差来源 平方和 自由度 方差 F值 p值 显著性回归模型 363.46 9 40.38 72.75 ＜0.000 1 **A 1.05 1 1.05 1.89 0.211 2 B 0.72 1 0.72 1.30 0.292 2 C 0.011 1 0.011 0.020 0.890 8 AB 1.56 1 1.56 2.81 0.137 3 AC 6.76 1 6.76 12.18 0.010 1 *BC 0.063 1 0.063 0.11 0.747 0 A2 173.00 1 173.00 311.68 ＜0.000 1 **B2 136.08 1 136.08 245.16 ＜0.000 1 **C2 14.57 1 14.57 26.24 0.001 4 **残差 3.89 7 0.56失拟项 1.70 3 0.57 1.03 0.467 3纯误差 2.19 4 0.55合计 367.34 16
从表4可以看出，模型的决定系数R2为0.989 4，R2adj=0.975 8，说明模型与真实数据拟合程度较好。回归模型的p值小于0.01，说明该模型极显著。失拟项的p值=0.467 3＞0.05，说明模型失拟项不显著，拟合度高，与实际结果误差小，其他因素对结果的干扰很小。通过方差分析结果可以看出交互项AC影响显著（p＜0.05），表明食盐添加量和煮制温度之间有显著的交互作用。根据F值的大小可知对感官评分影响大小顺序为A>B>C，即食盐添加量>煮制时间>煮制温度。
2.2.2.2 各因素交互作用分析
响应曲面的曲率反应各因素对响应值的影响程度，曲率越大，对响应值的影响程度越大；等高线的形状反映不同因素交互作用强弱程度，若趋于圆形，则交互作用不显著；若趋于椭圆形，则交互作用显著。由表4可以看出煮制时间和食盐添加量、煮制时间和煮制温度均无明显的交互作用，食盐添加量和煮制温度的交互作用如图4所示。
图4 食盐添加量和煮制温度的交互作用对感官评分的影响
Fig.4 Effect of the interaction of salt amount and heating temperature on sensory score
从图4中可以看出，当煮制时间为50 min时，煮制温度和食盐添加量对感官评价的交互作用呈拱形曲面分布，二者交互作用等高线呈现显著椭圆形，说明两者交互作用显著（p<0.05）。其中，食盐添加量方向曲面波动幅度较大，表明交互作用中食盐添加量对感官评分的影响较煮制温度影响更显著。
2.2.3 以可溶性固形物含量为响应值的响应面试验结果与分析
2.2.3.1 回归方程的建立与方差分析
运用Design-Expert8.0.6软件对可溶性固性物含量的数据进行统计分析后进行多元回归拟合，得到二次回归方程：R2=3.626+0.035A+0.1162 5B+0.111 25C+0.02AB-0.01AC+0.047 5BC-0.111 75A2-0.034 25B2-0.019 25C2。
可溶性固形物含量回归方程的方差分析结果如表5所示。
表5 可溶性固形物含量回归方程的方差分析结果
Table 5 Results of variance analysis of regression equations for soluble solid content
注：*代表影响显著，p<0.05；**代表影响极显著，p<0.01。
方差来源 平方和 自由度 方差 F值 p值 显著性回归模型0.290 000 9 0.032 0000 54.51<0.000 1 **A 0.009 800 1 0.009 8000 16.55 0.004 8 **B 0.110 000 1 0.110 0000 182.58<0.000 1 **C 0.099 000 1 0.099 0000 167.21<0.000 1 **AB 0.001 600 1 0.001 6000 2.70 0.144 2 AC 0.000 400 1 0.000 4000 0.68 0.438 2 BC 0.009 025 1 0.009 0250 15.24 0.005 9 **A2 0.053 000 1 0.053 0000 88.80<0.000 1 **B2 0.004 939 1 0.004 9390 8.34 0.023 4 *C2 0.001 560 1 0.001 5600 2.63 0.148 6残差 0.004 145 7 0.000 5921失拟项 0.001 825 3 0.000 6083 1.05 0.462 6纯误差 0.002 320 4 0.000 5800合计 0.290 000 16
从表5可以看出，模型的决定系数R2为0.985 9，R2adj=0.967 8，说明模型与真实数据拟合程度较好。回归模型的p值小于0.01，说明该模型极显著。失拟项的p值=0.462 6>0.05，说明模型失拟项不显著，拟合度高，与实际结果误差小，其他因素对结果的干扰很小。通过方差分析结果可知，B2呈显著影响（p<0.05），A、B、C、BC、A2呈极显著影响（p<0.01）。表明食盐添加量、煮制时间和煮制温度对可溶性固形物含量都有影响，煮制时间和煮制温度之间有极显著的交互作用。根据F值的大小可知对可溶性固形物含量影响大小顺序为B>C>A，即煮制时间>煮制温度>食盐添加量。
2.2.3.2 各因素交互作用分析
由表5可以看出食盐添加量和煮制时间、食盐添加量和煮制温度均无明显的交互作用，煮制时间和煮制温度的交互作用如图5所示。
图5 煮制时间和煮制温度的交互作用对可溶性固形物含量的影响
Fig.5 Effect of the interaction of heating time and heating temperature on soluble solid content
从图5中可以看出，煮制时间和煮制温度交互作用呈倾斜曲面分布，当食盐添加量位于中心水平时，煮制时间和煮制温度交互作用对可溶性固形物含量的交互作用显著。
2.2.4 以可溶性蛋白含量为响应值的响应面试验结果与分析
2.2.4.1 回归方程的建立与方差分析
运用Design-Expert8.0.6软件对可溶性蛋白质含量的数据进行统计分析后进行多元回归拟合，得到二次回归方程：R3=7.734+0.603 75A+0.922 5B+0.713 75C-0.235AB+0.592 5AC+0.5BC-0.190 75A2-0.823 25B2-0.310 75C2。
可溶性蛋白质含量回归方程的方差分析结果如表6所示。
表6 可溶性蛋白质含量回归方程的方差分析结果
Table 6 Results of variance analysis of regression equations for soluble protein content
注：* 代表影响显著，p＜0.05；** 代表影响极显著，p＜0.01。
方差来源 平方和 自由度 方差 F值 p值 显著性回归模型 20.08 9 2.23 19.96 0.000 3 **A 2.92 1 2.92 26.09 0.001 4 **B 6.81 1 6.81 60.91 0.000 1 **C 4.08 1 4.08 36.46 0.000 5 **AB 0.22 1 0.22 1.98 0.202 6 AC 1.40 1 1.40 12.56 0.009 4 **BC 1.00 1 1.00 8.95 0.020 2 *A2 0.15 1 0.15 1.37 0.280 0 B2 2.85 1 2.85 25.53 0.001 5 **C2 0.41 1 0.41 3.64 0.098 1残差 0.78 7 0.11失拟项 0.034 3 0.011 0.061 0.977 7纯误差 0.75 4 0.19合计 20.86 16
从表6可以看出，模型的决定系数R2为0.962 5，R2adj=0.914 3，说明模型与真实数据拟合程度较好。回归模型的p值小于0.01，说明该模型极显著。失拟项的p值=0.977 7＞0.05，说明模型失拟项不显著，拟合度高，与实际结果误差小，其他因素对结果的干扰很小。通过方差分析结果可知，BC呈显著影响（p＜0.05），A、B、C、AC、B2呈极显著影响（p＜0.01）。表明食盐添加量、煮制时间和煮制温度对可溶性蛋白含量都有影响，食盐添加量与煮制时间和煮制温度之间都有显著的交互作用。根据F值的大小可知对可溶性蛋白质含量影响大小顺序为B>C>A，即煮制时间＞煮制温度＞食盐添加量。
2.2.4.2 各因素交互作用分析
由表6可以看出食盐添加量和煮制时间无明显的交互作用，食盐添加量和煮制温度、煮制时间和煮制温度的交互作用如图6～图7所示。
图6 食盐添加量和煮制温度的交互作用对可溶性蛋白含量的影响
Fig.6 Effect of the interaction of salt amount and heating temperature on soluble protein content
图7 煮制时间和煮制温度的交互作用对可溶性蛋白含量的影响
Fig.7 Effect of the interaction of heating time and heating temperature on soluble protein content
从图6中可以看出，食盐添加量和煮制温度交互作用影响呈倾斜曲面分布，可溶性蛋白含量与食盐添加量和煮制温度均呈正相关关系。当煮制时间位于中心水平时，食盐添加量和煮制温度交互作用显著。图7显示当食盐添加量位于中心水平时，煮制时间和煮制温度交互作用显著，两者相比，煮制时间递增引起曲面较大幅度的先增后减变化，而温度递增引起曲面递增变化幅度较小，表明煮制时间对可溶性蛋白含量的影响较温度的影响大。
2.2.5 最优工艺结果及验证试验
为进一步确定最优解，以感官评分、可溶性固形物含量、可溶性蛋白质含量为综合优化目标（权重按5∶3∶2），根据分析结果，在三者共同影响下的最优工艺为食盐添加量1.036%、煮制时间52.805 min、煮制温度113.240℃，此条件下模型预测的感官评分为88.127、可溶性固形物含量3.730 g/100 g、可溶性蛋白含量8.415 mg/mL。
根据软件预测的结果，结合实际工艺设置的可行性，在工艺条件为食盐添加量1.0%、煮制时间53 min、煮制温度113℃下进行3次重复试验，得到平均感官评分为89、平均可溶性固形物含量为3.7 g/100 g、平均可溶性蛋白含量为8.53 mg/mL，与模型预测结果接近，表明基于该响应面模型的分析优化有效可行。
3 结论
本文通过单因素试验和响应面优化试验确定了猪骨汤在高温高压最佳蒸煮工艺。结合实际确定参数为煮制时间53 min，煮制温度113℃，食盐添加量1.0%。在此条件下产品的感官评分为89，可溶性蛋白含量为8.53 mg/mL，可溶性固形物含量为3.7 g/100 g。此方法既保留了传统猪骨汤醇厚鲜香的风味，也缩短了煮制时间，提高了生产效率，为工业化生产猪骨汤提供一定的参考。
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