在张慜教授主持的“十四五”重点研发计划“生鲜农产品供应链品质管控与溯源技术研发”项目支持下，我院专家胡梁斌教授团队（陕西省食品微生物安全与健康科技创新团队）针对生鲜果蔬产后供应链品质智能管控技术缺乏、体系不完善等突出问题，研究呼吸跃变型典型果蔬产后供应链品质劣变特异性表征机制及其共性管控技术，研发其物流环境与品质劣变智能感知材料，构建物流过程品质预测预警技术体系，现将研究进展总结如下：
一、智能识别生鲜果蔬微生物污染的Pickering 乳液研发进展
微生物广泛分布在自然界中，果蔬采摘后表面都会存在一定量的致腐败微生物。由于初期微生物数量较少，而且果蔬外表有防护层，所以腐烂变质情况较少，但随着时间延长，微生物会大量繁殖，然后侵入果蔬内部，导致果蔬发生腐败变质，当果蔬存在机械损伤时腐败情况更为严重（图1所示）。因此，为减少果蔬从采摘到运输整个供应链的浪费，有效保护和提升果蔬品质，就必须重视果蔬采后处理和保鲜工作，采取有效的保鲜措施，减少病原微生物对果蔬品质的影响。
图1. 果蔬呼吸作用以及微生物污染示意图
近年来，在“有机或绿色战略”的观念下，人们越来越关注使用绿色安全的天然保鲜剂，其中低成本、绿色环保、天然安全的精油在食品行业中的应用得到了广泛关注，传统的基于乳化剂和环糊精的植物精油包埋递送体系可以保护植物精油的稳定性，但是不能根据实际保鲜要求控制其精准释放，导致植物精油的有效杀菌生物活性效价大打折扣。陕西科技大学食品微生物安全与健康研究团队成功研发基于辛烯基琥珀酸淀粉钠的Pckering乳液递送系统，其Pickering乳液可以耐受长时间、低pH值和高盐离子浓度储存，并且对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和黄曲霉表现出较强的杀菌效果。该系统在果蔬保鲜体系下，不仅保证了植物精油稳定性，而且在病原微生物污染发生时，产生的淀粉酶会促使复合凝胶载体释放精油分子杀死病原物，使得释放特性与果蔬保鲜需求基本同步，实现了果蔬等农产品微生物污染智能识别和防控的一体化。
图2. 基于辛烯基琥珀酸淀粉钠的Pckering乳液智能识别及防控体系
图3. Pckering乳液对病原菌的抑菌效果
二、典型生鲜果蔬（苹果）冷链物流品质调控关键环节―预冷技术研究进展
预冷是果蔬冷链物流“最先一公里”的重要环节。苹果采摘时，外界环境气候温度还较高，在日晒和气温的影响下，采收时带有大量田间热，果实呼吸旺盛。苹果在20 ℃下比0 ℃条件下后熟中硬度和贮藏期损失快，这部分热量若不及时消除，对果实品质变化将产生很大影响。针对陕西省苹果产地冷链设施基础薄弱、预冷技术规程缺乏、冷链物流体系不完善等问题，本团队基于苹果贮藏生理特征、陕西省苹果预冷现状以及县区和龙头企业预冷需求，开展了陕西苹果预冷技术研究，总结提炼了预冷库、改造预冷库、利用现有高温冷库、利用昼夜温差降温、移动预冷库或预冷车等5种预冷模式，明确了各种预冷模式的技术参数和操作要求，制定了陕西苹果预冷技术规程（征求意见稿），并进行苹果预冷技术规范培训示范工作，推进了苹果全供应链智能管控技术体系的建设及完善。
图4. 一种简易隧道式强制空气冷却系统
图5. 一种喷淋预冷装置
图6. 陕西省苹果预冷技术培训会
三、生鲜果蔬冷链物流监测与预警系统的设计开发进展
针对生鲜果蔬冷链物流的检测与预警问题，首先确定农产品冷链物流质量影响因素层次结构图，依据其影响因素的层次分析图的一级、二级指标设置线上问卷，回收分析问卷结果，确定其影响因素之间的比较矩阵，结合其比较矩阵，通过（AHP)层次分析法进行权重计算，比较出对果蔬冷链物流影响最大的核心要素，并将其确立为系统检测预警的核心要素。根据企业管理员、用户以及农产品为三个主要实体，绘制出E-R图，使用MySQL数据库制作数据表，最后使用JAVA语言，利用springboot和vue技术站来设计开发农产品冷链物流监测与预警系统，实现对果蔬冷链物流的实时监测与预警，保证农产品的质量安全。
表1. 生鲜果蔬冷链物流质量影响指标计算权重汇总
图8. 生鲜果蔬冷链物流检测与预警系统用户管理界面
团队介绍
陕西省食品微生物安全与健康科技创新团队是一个融合食品科学、现代电子仪器、人工智能、物联网等多学科交叉的省级创新团队。在陕西科技大学胡梁斌教授的带领下，团队主持承担了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等项目，立足于生命与健康领域，以快速、可视化并辅以人工智能辅助跨学科手段联合构建食源性病原微生物诊断预警体系，开发多种新型绿色智能识别及防控一体化的感知材料，以保障农产品全供应链品质，利用工业互联网平台学习算法“经验”，构建农产品运输、仓储和交易中货架期品质数字孪生物流可视化预测预警系统，实现农产品质量安全的定量管理。
陕西科技大学胡梁斌教授团队近期合影
稿件来源：生鲜食品探究微信公众号
