草鱼（Ctenopharyngodon idellus）属鲤形目、鲤科、雅罗鱼亚科、草鱼属，俗称鲩、草根（东北）、混子等。草鱼、青鱼、鲢鱼、鳙鱼“四大家鱼”是中国重要的淡水鱼类[1-3]。草鱼产量高、肉质鲜美为大多数人们所喜爱[4]，但受消费习惯的影响，草鱼多以鲜销为主，深加工、工业化生产比例较低，所以当草鱼集中上市时，易发生价格下滑现象。因此，发展淡水鱼类养殖的同时，实现工业化加工至关重要[5-7]。目前，大多数水产加工企业在加工时只利用了鱼肉的可食用部分，忽略了营养价值较高的鱼头和骨刺[8]，而鱼头和骨刺占鱼体质量的40%，大量丢弃不仅造成食物资源浪费和环境污染，而且导致加工成本增加和企业利润降低。因此，应对鱼肉加工副产物充分利用，运用科学的加工方法开发消费者接受的高附加值产品[9-11]。
黄春红等[12]对青鱼、草鱼、鲢鱼和鳙鱼4 种鱼头营养成分进行比较发现，草鱼头粗脂肪含量分别是青鱼头和鳙鱼头中粗脂肪含量的5 倍和6 倍。总氨基酸和必需氨基酸含量以青鱼头和鳙鱼头中较高，但必需氨基酸在总氨基酸中的占比则以草鱼头和鲢鱼头较高，鲜味氨基酸含量也以草鱼头中最高，表明鱼头营养成分较多且味道鲜美，具有较高的食用价值。王正云等[13]利用草鱼下脚料制备鱼酱油，所制鱼酱油香味浓郁、无异味和臭味，口感咸鲜，入口滑爽，符合二级酱油国家标准。胡爱军等[14]以真鲷鱼鱼头为原料，通过酶解技术对其综合利用并开发蛋白肽和鱼油2 种产品，结果表明蛋白质水解度达到61.15%，提油率为82.09%，且水解液色泽较浅，具有浓郁的鱼香味。刘铁玲等[15]以鲢鱼头为主要原料，加以黄豆酱、香菇、辣椒等辅料，经科学加工制成含钙丰富的鲜辣酱。目前针对鱼头深加工、新产品研发等方面的研究仍缺乏理论参数支撑。本实验以草鱼头为材料，设计单因素试验，结合响应面法优化鱼头汤生产工艺参数，为制作即食鱼头汤等相关产品的工业化生产提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
新鲜草鱼头（平均质量为300 g）、植物油、食盐、大葱、生姜、桂皮、八角、小茴香，购于新疆乌鲁木齐市友好超市。
硫酸铜、硫酸钾、硼酸、亚甲基蓝指示剂、氢氧化钠、乙醇（体积分数95%） 天津市致远化学试剂有限公司；硫酸、盐酸 成都市科隆化学品有限公司；甲基红指示剂（C15H15N3O2） 南京化学试剂有限公司。
1.2 仪器与设备
XH-BWL定氮蒸馏装置 上海昕沪实验设备有限公司；DHG-9123A电热恒温鼓风干燥箱 上海一恒科技有限公司；fk2101可控温式电磁炉 广东美的生活电器制造有限公司；GY-TS型商用电磁炉 佛山市国盈环保设备有限公司；FL-1可调式封闭电炉 北京永光明医疗仪器有限公司；HH-S4数显恒温水浴锅 金坛市医疗仪器厂；JA2003电子天平 上海蒲春计量仪器有限公司；LE204E/02电子天平 梅特勒-托利多仪器（上海）有限公司。
1.3 方法
1.3.1 鱼头汤熬煮工艺流程
鱼头汤制作工艺流程如下：新鲜草鱼头→清洗→去腥→油炸→熬煮→过滤→鱼头汤
操作要点：1）预处理：将新鲜草鱼头去腮，剖开，洗净表面黏液、血渍，清洗水温控制在10 ℃以下。2）去腥：将洗净的鱼头放入0.5 g/100 mL食盐水中，加入0.5%八角、0.5%小茴香和1%桂皮浸泡1 h后取出晾干。3）油炸：采用朱琳芳[16]的方法并稍作修改。油炸温度180 ℃、油炸时间30 s。4）熬煮：根据实验设计的料液比加入鱼头和水，待鱼汤温度升高时，撇去浮沫，每隔15 min补加净水1 次，保持鱼汤体积不变。5）过滤：将熬煮后的鱼头汤使用100 目不锈钢过滤器过滤，去除鱼肉、鱼骨渣，滤液中不得出现可见杂质。
1.3.2 蛋白质含量和总固形物含量的测定
蛋白质含量：参照GB 5009.5—2016《食品安全国家标准 食品中蛋白质的测定》中的凯氏定氮法测定。
总固形物含量：参照GB 5009.3—2016《食品安全国家标准 食品中水分的测定》，准确量取50 mL汤汁于瓷蒸发皿中，于103 ℃常压下烘干至恒质量，结果以g/L表示。
1.3.3 单因素试验设计
根据预实验结果，分别固定熬煮时间3 h、熬煮温度100 ℃、料液比1∶4（m/V，下同），考察熬煮时间（2.0、2.5、3.0、3.5、4.0 h）、熬煮温度（80、85、90、95、100 ℃）、料液比（1∶3、1∶4、1∶5、1∶6、1∶7）对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响。每组试验重复3 次。
1.3.4 响应面试验设计
综合单因素试验结果，以熬煮时间（A）、熬煮温度（B）、料液比（C）为自变量，蛋白质含量（Y1）、总固形物含量（Y2）为响应值，使用Box-Behnken 设计3因素3水平响应面试验模型，确定鱼头汤的最佳熬煮工艺参数，试验因素水平见表1。
表1 响应面试验设计因素水平
Table 1 Coded levels and corresponding actual levels of independent variables used in response surface analysis
水平 因素A熬煮时间/h B熬煮温度/℃ C料液比-1 3.0 90 1∶5 0 3.5 95 1∶6 1 4.0 100 1∶7
1.4 数据处理
采用SPSS 19软件进行单因素方差分析，利用Origin pro 8.5软件进行绘图，采用Design-Expert 8.0.6软件进行响应面分析。
2 结果与分析
2.1 单因素试验结果
2.1.1 熬煮时间对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响
由图1可知，当熬煮2.0～3.5 h时，鱼头汤中的蛋白质和总固形物含量持续上升，熬煮3.5～4.0 h，随着熬煮时间的延长，蛋白质含量呈平稳趋势，总固形物含量略微下降。熬煮初始阶段鱼头结构较紧致，随着熬煮时间的延长，鱼头结构变得松散，促进了含氮物质和可溶性物质溶出[17]，使鱼头汤中蛋白质和总固形物含量显著增加（P＜0.05），当熬煮3.5 h后，蛋白质析出达到平衡不再增加；而熬煮3.5～4.0 h，总固形物含量略微减少，这可能是因为熬煮时间过长，鱼头汤经过热解反应，生成中间产物肽，这些物质进一步水解生成各种氨基酸，进而参与美拉德反应，生成挥发性物质，最终以气体形式挥发出去[18-20]，导致鱼头汤中总固形物含量减少。综上所述，熬煮时间选择3.5 h为宜，此时鱼头汤中总固形物含量最高，且蛋白质含量趋于平衡。
图1 熬煮时间对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响
Fig. 1 Effect of boiling time on protein and total solid contents of fish head broth
2.1.2 熬煮温度对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响
图2 熬煮温度对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响
Fig. 2 Effect of boiling temperature on protein and total solid contents of fish head broth
由图2可知，熬煮温度80～95 ℃时，鱼头汤中的蛋白质和总固形物含量持续上升，温度超过95 ℃时，蛋白质含量不再升高且有所下降，总固形物含量趋于平衡。随着熬煮温度的升高，分子运动活跃，运动速度加快，促进鱼头中蛋白质的溶出[21]，但熬煮温度达到95 ℃以上时，鱼头汤中蛋白质含量有所下降，这可能是由于温度过高，鱼头中部分蛋白质凝固变性不再析出，且鱼头汤中部分蛋白质被破坏，导致蛋白质含量降低；而总固形物含量增长缓慢可能是由于在95 ℃熬煮时鱼头汤中水溶性物质已累积到一定水平，无明显变化。综上所述，熬煮温度选择95 ℃为宜，此时鱼头汤中蛋白质含量最高，且总固形物含量趋于平衡。
2.1.3 料液比对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响
图3 料液比对鱼头汤中蛋白质和总固形物含量的影响
Fig. 3 Effect of ratio of material to water on protein and total solid contents of fish head broth
由图3可知，当料液比为1∶3～1∶6时，随着加水量的增加，鱼头汤中蛋白质和总固形物含量显著增多（P＜0.05），当料液比1∶6～1∶7时，蛋白质和总固形物含量均有所减少。鱼头汤的熬煮过程实质上是原料通过加热使可溶性物质和呈味物质逐渐溶解到水中的过程，水是主要媒介[21-22]；随着加水量的增加，单位鱼头表面被更多水分包围，有利于蛋白质和固形物溶解，加水量越多，蛋白质和固形物的析出量就越多；但当加水量继续增加，料液比达到1∶7时，由于水分过多稀释鱼汤，导致鱼头汤中蛋白质和总固形物含量降低，因此需要根据实际情况来调整料液比。料液比1∶6时，鱼头汤中蛋白质和总固形物含量均达到最大值。因此，料液比选择1∶6为宜。
2.2 响应面试验结果
2.2.1 响应面设计模型建立及回归分析
为确定熬煮鱼头汤的最佳工艺参数，根据单因素试验结果，选取熬煮时间（A）、熬煮温度（B）、料液比（C）作为自变量，以蛋白质含量（Y1）、总固形物含量（Y2）为响应值，采用Box-Behnken设计3因素3水平试验[23]。利用Design-Expert 8.06软件对表2中实验结果进行多元回归拟合[24]，建立多元二次响应面回归模型，所得方程为：
通过查阅文献[25-28]可知，当模型P＜0.01、失拟项大于0.05同时存在时表明模型适应性良好，回归模型的拟合项可以通过R2值更接近1进行验证。
表2 Box-Behnken响应面试验设计及结果
Table 2 Box-Behnken design with response variables
试验号 A熬煮时间/h 温度/℃ C料液比 Y1蛋白质含量/（g/100 g）Y2总固形物含量/（g/L）1 0（3.5） -1（90） 1（1∶7） 0.742 14.15 2 -1（3.0） -1 0（1∶6） 0.892 14.68 3 0 0（95） 0 1.529 29.36 4 0 0 0 1.494 28.96 B熬煮5 -1 0 1 1.167 19.89 6 -1 0 -1（1∶5） 1.132 18.33 7 1（4.0） 1（100） 0 1.082 19.47 8 1 0 1 0.860 17.35-1 0 0.820 14.71 10 0 0 0 1.473 31.06 11 -1 1 0 1.083 18.26 12 0 0 0 1.475 30.10 13 1 0 -1 1.283 21.24 14 0 1 1 0.994 19.61 15 0 0 0 1.636 30.04 16 0 -1 -1 1.108 18.84 17 0 1 -1 1.129 18.15 9 1
表3 蛋白质含量回归模型方差分析
Table 3 Analysis of variance of regression model for protein content
注：**. 差异极显著（P＜0.01）。表4同。
方差来源 平方和 自由度 均方和 F值 P值模型 1.160 0 9 0.128 4 36.04 ＜0.000 1**A 0.006 6 1 0.006 6 1.84 0.217 1 B 0.065 9 1 0.065 9 18.49 0.003 6**C 0.098 8 1 0.098 8 27.72 0.001 2**AB 0.001 3 1 0.001 3 0.35 0.570 8 AC 0.052 4 1 0.052 4 14.72 0.006 4**BC 0.013 3 1 0.013 3 3.74 0.094 2 A2 0.199 1 1 0.199 1 55.87 0.000 1**B2 0.471 7 1 0.471 7 132.36 ＜0.000 1**C2 0.157 6 1 0.157 6 44.22 0.000 3**残差 0.024 9 7 0.003 6失拟项 0.006 5 3 0.002 2 0.470 6 0.719 0纯误差 0.018 4 4 0.004 6总离差 1.180 0 16 R2=0.978 9 R2 Adj=0.951 7 变异系数=5.10 %
由表3可知，以蛋白质含量（Y1）为响应值时，模型F值为36.04，R2=0.978 9，说明该预测模型极显著（P＜0.01），失拟项不显著（P=0.719 0）。一次项中B（熬煮温度）、C（料液比）、交互项中AC及二次项中A2、B2、C2对模型影响极显著（P＜0.01），其余各项均对模型影响不显著（P＞0.05）。由F值可判断，各因素对蛋白质含量的影响大小顺序为C（料液比）＞B（熬煮温度）＞A（熬煮时间）；交互项影响大小顺序为AC＞BC＞AB；二次项影响大小顺序为B2＞A2＞C2。
由表4可知，以总固形物含量（Y2）为响应值时，模型F值为100.45，R2=0.992 3，说明该预测模型极显著（P＜0.01），失拟项不显著（P=0.505 9）。一次项中B（熬煮温度）、交互项中BC及二次项中A2、B2、C2对模型影响极显著（P＜0.01），一次项中C（料液比）及交互项中AC对模型影响显著（P＜0.05）其余各项均对模型影响不显著（P＞0.05）。由F值可判断，各因素对总固形物含量的影响大小顺序为B（熬煮温度）＞C（料液比）＞A（熬煮时间）；交互项影响大小顺序为BC＞AC＞AB；二次项影响大小顺序为B2＞A2＞C2。
表4 总固形物含量回归模型方差分析
Table 4 Analysis of variance of regression model for total solid content
注：**. 差异极显著（P＜0.01）；*. 差异显著（P＜0.05）
?
2.3 交互作用分析及验证实验
响应面坡度可反映自变量发生变化时响应值的灵敏程度[29-30]，曲面的陡峭程度与单因素影响效果相关，曲面越陡峭表明单因素影响越显著[31]；等高线可以直观反映2 个变量交互作用的显著程度，当等高线呈椭圆形、密集时表示两因素交互作用显著，等高线呈圆形、稀疏时表示两因素交互作用不显著[26,32]。
2.3.1 交互作用对鱼头汤蛋白质含量的影响
图4 熬煮时间和熬煮温度对鱼头汤蛋白质含量影响
Fig. 4 Response surface and contour plots for the effects of interaction between cooking time and temperature on protein content
由图4可知，当分别固定熬煮时间或熬煮温度时，蛋白质含量均随另一变量的增加呈先增加后减少的趋势，但熬煮温度和熬煮时间交互作用较弱。
图5 熬煮时间和料液比对鱼头汤蛋白质含量的影响
Fig. 5 Response surface and contour plots for the effect of interaction between cooking time and material-to-water ratio on protein content
由图5可知，熬煮时间和料液比的变化均可引起鱼头汤中蛋白质含量的显著变化，且等高线呈椭圆形、较紧密，说明熬煮时间和料液比对蛋白质含量的交互影响显著。
图6 熬煮温度和料液比对鱼头汤中蛋白质含量的影响
Fig. 6 Response surface and contour plots for the effects of interaction between cooking temperature and material-to-water ratio on protein content
由图6可知，当分别固定熬煮温度或料液比时，蛋白质含量均随另一变量的增加呈先增加后减少的趋势，但其等高线图趋于圆形，二者结合分析表明熬煮温度和料液比的交互作用会引起鱼头汤中蛋白质含量的变化，但不显著。
2.3.2 交互作用对鱼头汤中总固形物含量的影响
图7 熬煮时间和熬煮温度对鱼头汤中总固形物含量的影响
Fig. 7 Response surface and contour plots for the effect of interaction between cooking time and temperature on total solid content
图8 熬煮时间和料液比对鱼头汤中总固形物含量的影响
Fi.g. 8 Response surface and contour plots for the effect of interaction between cooking time and material-to-water ratio on total solid content
图9 熬煮温度和料液比对鱼头汤中总固形物含量的影响
Fig. 9 Response surface and contour plots for the effect of interaction between cooking temperature and material-to-water ratio on total solid contents
由图7～9可知，熬煮温度、熬煮时间和料液比之间均具有交互作用，熬煮温度和料液比的交互作用对鱼头汤中总固形物含量有显著影响，与方差分析结果一致。
2.3.4 响应面法优化鱼头汤熬煮工艺参数结果
表5 优化前试验结果及最佳工艺条件下的预测值及实测值
Table 5 Protein and total solid contents of fish heat broth prepared under unoptimized conditions and predicted and experimental values under optimized conditions
温度/℃料液比蛋白质含量/（g/100 g）总固形物含量/（g/L）优化前 3.50 95.00 1∶6.00 1.447 27.98模型预测值 3.51 95.54 1∶5.85 1.539 29.97试验实际值 3.50 96.00 1∶5.85 1.569±0.036 30.56±0.66因素 A熬煮时间/h B熬煮
采用Design Expert 8.0.6 软件对试验结果进行分析，由表5可知，得到优化后的工艺参数为：熬煮时间3.51 h、熬煮温度95.54 ℃、料液比1∶5.85，此条件下鱼头汤中蛋白质含量1.539 g/100 g、总固形物含量29.97 g/L。考虑到实际应用的可行性，将工艺参数调整为熬煮时间3.5 h、熬煮温度96 ℃、料液比1∶5.85。对工艺参数优化并进行重复试验后，得到蛋白质含量1.569 g/100 g、总固形物含量30.56 g/L，较优化前显著提升，且接近模型预测值，表明该模型优化有效，能较好地预测实验结果。
3 结 论
在单因素试验基础上，以熬煮时间、熬煮温度、料液比为变量因素，通过响应面法优化鱼头汤熬煮工艺，最终确定优化后参数为熬煮时间3.51 h、熬煮温度95.54℃、料液比1∶5.85。考虑到实际应用，工艺参数调整为熬煮时间3.5 h、熬煮温度96 ℃、料液比为1∶5.85。在此工艺条件下熬制的鱼头汤营养价值较高，其蛋白质含量（1.569±0.036） g/100 g、总固形物含量（30.56±0.66） g/L，对比优化前蛋白质含量1.447 g/100 g、总固形物含量27.98 g/L有显著提升，结果误差较小，与预测值相近，说明该模型可以较好地预测实验结果，可应用于实际生产中。
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