中國是世界第一肉類生產(chǎn)大國，卻不是肉類加工強國，存在產(chǎn)業(yè)加工率低、質(zhì)量安全保障程度不高等重大問題。為此，要實現(xiàn)企業(yè)豬肉的利用最大化，就需控制影響豬肉質(zhì)量的諸多因素，以保證豬肉品質(zhì)量的安全，減少不同生產(chǎn)階段豬肉質(zhì)量的損耗。

　　豬肉生產(chǎn)全過程在時間上是連續(xù)的。按時間順序可分為: 宰前飼養(yǎng)、運輸、宰前靜養(yǎng)、屠宰和分割、冷卻成熟、豬肉運輸6個階段。每個階段的處理均可影響本階段或后續(xù)階段的豬肉質(zhì)量損失，豬肉質(zhì)量損耗影響因素見表1。

　　宰前飼養(yǎng)是特指生豬從飼養(yǎng)場運出前的一段時間。生豬宰前飼養(yǎng)方式可避免或能顯著影響此后的豬肉質(zhì)量損失: 在宰前2～3周飼喂高蛋白質(zhì)、高脂肪、高粗纖維和低可消化淀粉的飼料可降低汁液流失； 在生豬屠宰前5d額外添加0.5%的色氨酸，能夠減少白肌肉( 屠宰后胴體出現(xiàn)肉色澤淡白、質(zhì)地松軟、有汁液滲出現(xiàn)象)，其發(fā)生頻率可下降1/3。

　　生豬在運輸中，死亡和組織損傷發(fā)生最多。超過1%生豬在運輸后變得難以行走甚至死亡。因此，擴充每頭豬的運輸空間可減少生豬損耗，運輸空間從1頭豬0.39 m2增至0.48m2，其損耗將減少一半。然而，運輸空間也不是越大越好，空間過大，將會出現(xiàn)豬只難以保持平衡，相互無所依靠。實際操作，運輸空間與豬的大小相關(guān)聯(lián)，大約4.6×10－3m2 /kg。損耗也與運輸距離和季節(jié)有關(guān)，適宜運輸溫度15～25℃。

　　表1 豬肉質(zhì)量損耗影響因素

　　生豬經(jīng)初步檢驗檢疫進入屠宰廠后，需靜養(yǎng)禁食12～24 h，保持外部環(huán)境安靜，發(fā)現(xiàn)病豬和傷豬需剔除。靜養(yǎng)12h左右質(zhì)量損耗不到1%，可減少白肌肉產(chǎn)生率。補充電解質(zhì)溶液、營養(yǎng)補充劑或糖蜜溶液可支持24h靜養(yǎng)，能提高豬肉產(chǎn)品質(zhì)量。

　　生豬電麻后、應(yīng)在致昏30s內(nèi)放血，以免蘇醒掙扎引起肌肉出血。放血造成質(zhì)量減少約為5%，其中只有3%左右能利用，其余伴隨生產(chǎn)過程流失。另一種生豬氣體擊昏法在歐洲較為普及。它利用CO2、氬氣及其混合氣體使動物失去知覺。從福利角度，動物在80% 以上CO2密閉室中靜置15～45s，就完全失去知覺，并維持昏迷狀態(tài)2～3min。有研究認為氣體擊昏法可降低汁液流失率。

　　豬體經(jīng)歷去頭、蹄、尾、內(nèi)臟、劈半、分離板油、摘腰( 腎臟) 和修整成白條肉。經(jīng)過冷卻、運輸，最終到達銷售商。一般熱剔骨會增加汁液流失。胴體劈半、分割方式對肉保水性有影響。因劈半工具的不良或準確性不高，會破壞里、外脊完整性，加大肉的汁液損失。

　　豬宰殺后胴體從40℃降至4℃左右，以控制微生物繁殖，保證產(chǎn)品質(zhì)量。采用強冷風直吹產(chǎn)品，迅速降低胴體溫度的同時水分也受損失，這種損失稱為干耗。中國干耗損失在1.8%～3.5%，遠高于歐美。一般認為，加快冷卻速度可減少汁液流失，在不影響肉品嫩度的前提下應(yīng)盡快冷卻。而胴體水噴淋也可減少干耗，間歇噴淋8h 以上能使片豬肉胴體干耗降低到1%以下。

　　生鮮產(chǎn)品運輸需保證冷鏈條件下進行。中國大型屠宰企業(yè)使用的運輸工具是冷藏車，而運輸距離為100～700km，其產(chǎn)品處在冷風的不斷冷卻與保溫下，質(zhì)量慢慢降低。隨著運輸距離增加，質(zhì)量減少更多。在超過300km 運輸中，產(chǎn)品質(zhì)量減少現(xiàn)象尤為明顯。為實現(xiàn)豬肉冷鏈物流，應(yīng)對環(huán)境溫度、設(shè)施設(shè)備和溫度信息采集等做出特殊要求。

　　生豬致暈、刺殺放血后，經(jīng)60～65℃熱水或蒸汽浸燙后，豬肉體外表面溫度很高，而體內(nèi)新陳代謝仍在進行，釋放熱量，使豬肉溫度繼續(xù)上升l.5～2.0℃; 豬肉富含脂肪、蛋白質(zhì)等多種營養(yǎng)物質(zhì)，溫度較高，微生物極易繁殖; 較高的肉溫將進一步促進乳酸發(fā)酵，導致白肌肉發(fā)生率提高。為保證品質(zhì)，豬肉修整后，急需對其冷卻，使豬肉后腿中心溫度達到7℃以下。由于豬肉在預(yù)冷過程中自身溫度高，而周圍環(huán)境濕度低，胴體表面水分將出現(xiàn)散失，即預(yù)冷損耗產(chǎn)生。損耗越大，損失越大，豬肉預(yù)冷過程中，如何控制損耗是預(yù)冷工藝的關(guān)鍵。通常情況下，冷卻方式、冷庫濕度、溫度和風速是影響損耗的關(guān)鍵因素。

　　預(yù)冷過程會帶來1%～3% 胴體質(zhì)量損耗，影響肉類加工企業(yè)經(jīng)濟效益。基于現(xiàn)有企業(yè)生產(chǎn)條件，確定合理預(yù)冷過程已成為亟待解決的課題。為冷卻環(huán)境建立精確流體力學模型( 考慮風速、溫度和濕度) ，從而較準確地預(yù)測損耗，但此策略要求采集大量信息，設(shè)置大量傳感器，當前，國內(nèi)肉類加工企業(yè)尚難以做到。針對目前企業(yè)現(xiàn)狀，急需建立簡單且有效的優(yōu)化系統(tǒng)，即企業(yè)只需方便地確定適合自己的預(yù)冷過程，不一定要精確了解冷室內(nèi)的物理過程，可嘗試在軟件指導下進行試驗，以給出特定生產(chǎn)條件下( 特定冷室、基本不變胴體擺放方式、胴體質(zhì)量和品種等品質(zhì)因素) 較優(yōu)預(yù)冷過程參數(shù)( 預(yù)冷時間、各個時刻風速、環(huán)境溫度、環(huán)境濕度) ，從而獲得較少胴體質(zhì)量損耗和較小的能耗參數(shù)。

　　為此，何振峰等采用少量預(yù)冷試驗數(shù)據(jù)，在豬肉預(yù)冷損耗控制中，提出一種預(yù)冷過程建模策略，定義了2種預(yù)冷過程向量: 基于溫度梯度的降溫過程向量和基于當前損耗的損耗過程向量，分別用于描述胴體熱量散失和物質(zhì)流失規(guī)律。針對每條試驗記錄，包括有風和無風2種工況，需要構(gòu)建有風時的預(yù)冷向量和無風時的預(yù)冷向量，而1次試驗中，既包括開風機的時間，也包括關(guān)風機的時間，要構(gòu)建有風預(yù)冷向量就需要無風預(yù)冷向量，反之，要構(gòu)建無風預(yù)冷向量就需要有風預(yù)冷向量。對于這種存在相互依賴的不確定量的求解問題，多采用期望最大化算法( EM)。EM算法常用于基于混合高斯模型的參數(shù)估計，通過迭代地分步估計各個樣本的隸屬度和各個高斯分布的特征，來獲得各個高斯分布的參數(shù)，但它可以推廣，用于估計各種相互依賴的參數(shù)。構(gòu)建預(yù)冷向量給出結(jié)合限制的EM 算法來同時擬合: E過程構(gòu)建有風預(yù)冷過程向量，M 過程構(gòu)建無風預(yù)冷過程向量，E過程和M過程中施加2個向量間的偏序限制，均以云進化算法( CEBA) 為優(yōu)化算法。該算法基于云模型，利用云發(fā)生器來發(fā)生子代，在子代中選擇最優(yōu)的個體集，再利用這些個體去發(fā)生下一代?；?7條試驗記錄構(gòu)建了預(yù)冷過程向量，卻要分別構(gòu)建出高維的有風和無風條件下的降溫向量和損耗向量，困難較大，構(gòu)建過程中應(yīng)盡可能引入領(lǐng)域知識。從領(lǐng)域知識知2個預(yù)冷向量均存在“單調(diào)性限制”: 溫度梯度越大時，降溫速度往往越快; 已有損耗越多時，損耗速度往往越慢。由于進化算法較容易引入各種約束，常被用于解決復(fù)雜問題，故被選作構(gòu)建2個預(yù)冷向量的優(yōu)化算法，此法被用來模擬豬胴體的預(yù)冷過程，降溫過程擬合的平均誤差為0.93℃，損耗過程擬合的平均誤差為0.151%。

　　該研究不需要精確定義物理過程的預(yù)冷過程優(yōu)化，結(jié)合專家知識以更科學地評價預(yù)冷過程描述策略，從而確定較有效的特征參數(shù)形式，并用來描述預(yù)冷過程; 探索一個迭代的預(yù)冷過程特征參數(shù)確定策略，指導企業(yè)更快更好地完成特征參數(shù)確定過程。與傳統(tǒng)冷卻方式相比，加速冷卻是采用超低的溫度使豬肉快速降溫; 噴霧預(yù)冷是在較高的濕度環(huán)境下，快速降低豬肉表面溫度，但降溫速度不及加速預(yù)冷方式。

　　豬肉預(yù)冷商業(yè)化運作中，可使用該策略分析企業(yè)實際豬肉預(yù)冷過程數(shù)據(jù)，形成一個綜合損耗、能耗等多方面因素的預(yù)冷過程評價策略，將其應(yīng)用于優(yōu)化預(yù)冷過程參數(shù)，有助于對屠宰企業(yè)預(yù)冷損耗控制的改進，達到節(jié)能降耗，提高企業(yè)經(jīng)濟效益的目的。

　　綜合性評價豬肉生產(chǎn)過程中，宰前飼養(yǎng)、運輸、宰前靜養(yǎng)、屠宰和分割、冷卻成熟和豬肉運輸6個階段是影響豬肉質(zhì)量的損耗因素。減少微小的質(zhì)量損耗變化，可降低風險，給企業(yè)帶來明顯效益。

　　根據(jù)文獻和現(xiàn)有試驗數(shù)據(jù)，冷卻過程( 包括冷卻時間，冷庫溫度、風速和濕度等) 對于預(yù)冷效果影響較大。所以，本研究豬肉預(yù)冷過程優(yōu)化，首先只考慮冷卻過程，將基于冷卻過程來分析損耗。采用限制EM 算法模擬豬肉預(yù)冷過程，便于對這種試驗數(shù)據(jù)分散過程的規(guī)律性進行觀察，數(shù)據(jù)的采集不會影響企業(yè)的實際生產(chǎn)，對于生產(chǎn)具有一定實用價值。

　　本試驗基于36條試驗記錄較好地建模預(yù)冷過程，其中對降溫過程的預(yù)測效果佳: 降溫過程預(yù)測的平均誤差為0.93℃，損耗過程預(yù)測的平均誤差為0.151%。

　　由于在預(yù)冷過程的前幾個小時，胴體的溫度和損耗變化速度最快，為保證產(chǎn)品質(zhì)量及提高建模精度，企業(yè)還是需要科學合理地安排短時間預(yù)冷試驗方案，以采集早期預(yù)冷過程數(shù)據(jù)。