Improvement effect of Halanaerobium fermentans YL9-2 on quality and flavor of fish sauce during fermentation
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摘要: 为解决传统发酵鱼露发酵时间长、风味难控制的问题,从传统鱼露发酵液中筛选到一株与传统鱼露风味形成相关的发酵盐厌氧菌 (Halanaerobium fermentans) YL9-2。结果显示,发酵盐厌氧菌能够缩短鱼露品质的形成时间并提高鱼露氨基酸态氮含量;同时,其添加能够显著提升鱼露的食用安全性,组胺、酪胺、腐胺、尸胺、酪胺和总生物胺在发酵末期分别下降了26.4%、27.1%、9.4%、39.8%、69.4%和25.7%。利用顶空固相微萃取气质联用技术共检测出38种挥发性化合物,在发酵末期添加YL9-2发酵后,异戊醛、2-甲基丁醛、己醛、庚醛、辛醛、壬醛、1-戊烯-3醇、1-辛烯-3醇、2-壬酮和2-十一酮分别提高了79.7%、92.5%、45.3%、41.8%、21.2%、29.4%、20.4%、46.6%、67.7%和47.2%,提升了鱼露的麦芽香、青草味、奶酪味、水果香、蘑菇香、甜香和脂肪香,而三甲胺则下降了61.7%,降低了鱼露的鱼腥味。研究结果为靶向改善传统发酵鱼露的品质、风味和食用安全性提供重要技术支持。Abstract: In order to solve the problems of long fermentation period and difficult flavor control of traditionally fermented fish sauce, we screened a salt fermenting anaerobic bacterium (Halanaerobium fermentans) YL9-2 related to the flavor formation of traditional fish sauce from the fermentation broth of traditional fish sauce. The results show that YL9-2 could increase the content of amino acid nitrogen and shorten the quality formation time in fish sauce significantly. Meanwhile, its addition improved the food safety of fish sauce significantly, and the mass concentrations of histamine, tyramine, putrescine, cadaverine, tyramine and total biogenic amine decreased by 26.4%, 27.1%, 9.4%, 39.8%, 69.4% and 25.7% at the end of the fermentation. Besides, we applied headspace solid-phase microextraction gas chromatography-mass spectrometry to analyze the volatile flavor compounds in fish sauce. A total of 38 volatile compounds were identified. At the end of the fermentation, the concentrations of isovaleraldehyde, 2-methylbutanal, hexanal, heptanal, n-octanal, n-nonanal, 1-pentene-3-ol, 1-octen-3-ol, 2-nonone and 2-hendecanone respectively increased by 79.7%, 92.5%, 45.3%, 41.8%, 21.2%, 29.4%, 20.4%, 46.6%, 67.7% and 47.2%, which enhanced the malt, grass, cheese, fruit, mushroom, sweet and fatty flavors of fish sauce significantly. The trimethylamine concentration decreased by 61.7% compared with that during natural fermentation, significantly reducing the fishy taste of fish sauce. The results provide important technical supports for the targeted improvement of the quality, flavor and food safety of traditionally fermented fish sauce.
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中国是世界第一水产养殖大国。为解决近岸养殖面积不足、病害频发等问题,海水养殖产业正在积极向深远海拓展[1-2]。在实现深远海养殖的过程中,大型养殖工船是不可或缺的工程装备,从20世纪70年代至今,养殖工船技术经历了快速的发展[3-6]。相对于传统的陆基养殖池,大型养殖工船具有游弋避灾、稳定产出、集约高效、产品优质等优点[7-9]。养殖舱是养殖工船重要的组成部分,其内的流场环境对养殖产量起着至关重要的作用,因此通过优化养殖舱的设计来改善养殖环境、提升鱼类适养水平,逐步成为研究热点[10-11]。
有关养殖工船的船体运动以及养殖舱内水动力特性已有一些研究报道。方舟等[12]对横摇运动下养殖工船多液舱流场特性进行了数值分析,指出将养殖舱沿船中对称布置可有效降低舱内流体的晃荡程度,获得更优的水体环境。苑中排等[13]研究了液舱晃荡与船舶的耦合运动,结果表明液舱晃荡对浮式生产储油船 (Floating production storage and offloading, FPSO) 在风浪下的垂向运动基本无影响。崔铭超等[14]研究发现,方形养殖舱在横摇运动条件下,横摇周期与角度对舱内流速分布有显著影响。Guo等[15]模拟分析了横摇运动条件下养殖舱内流体均匀性、水体停留时间等水力特性,发现流速与横摇角度呈现正相关关系,而水体停留时间受到的影响并不明显。高瑞等[16]通过对横摇运动下适渔性的研究发现,板式隔板可有效地抑制水体晃荡;且在总进水流量一定的条件下,随着进水口数量的增加,舱内流速逐渐下降[17],随着出水口数量的减少,舱内流速上升[18]。以上研究均在养殖工船横摇晃荡的条件下进行。然而,在养殖作业过程中,系泊状态下的养殖工船运动幅度较小,舱内的流场环境主要由进出水口结构、舱体形状等因素决定,与陆基鱼池存在一定的相似性[19]。
Klebert等[20]通过实验与计算流体力学 (Computational Fluid Dynamics, CFD) 数值模拟相结合的方法探究了陆基循环水养殖池的水动力特性。常见的陆基养殖池多为矩形和圆形,研究表明矩形养殖池的长宽比保持在1.43~1.91内,可有效减少死水区的产生[21];相较于矩形池,圆形养殖池在水体均匀性和流动稳定性方面更佳,但空间利用率较低。养殖池内的水体流动主要依赖于进水射流的推动,因此探究进水方式对流场的影响具有重要意义。于林平等[22]研究了不同射流孔数和进水管位置对矩形圆弧角养殖池内流场的影响,发现将进水管布置在圆弧角处有利于改善底部流场环境,且随着射流孔数的增加 (日循环次数增加),出水口处的流速明显增大,这有利于提高集排污效率。将传统的垂直进水方式改为水平进水有利于减少低速漩涡区,增加水流均匀性,进而避免水体环境持续恶化[23-24]。进水射流的方向和角度对舱内流场环境也有重要影响。Zhang等[25]分析了不同进水管数量下养殖池内的水动力特性,结果表明,随着进水管数量的增多,进水射流之间的相互影响增强,形成了复杂的湍流,这降低了流场的均匀性。此外,进水角度对养殖舱内的流场也有显著性影响[26-28]。
与陆基鱼池通过直立柱提供进水相比,工船养殖舱大多将进水口侧置于舱体切角处,而且水深往往更深,二者的流场环境存在差异,因此探究静止条件下养殖舱内的流场变化规律非常必要。本研究以30万吨养殖工船矩形养殖舱为研究对象,其养殖舱体积较大,长宽比接近1.43,并利用CFD技术建立三维数值模型,对不同进水方式下养殖舱内的流场特性进行研究;进一步通过对底部流场的分析评估了大黄鱼 (Pseudosciaena crocea) 的适养性水平,以期为超大型养殖平台养殖舱结构设计优化提供理论指导。
1. 材料与方法
1.1 数值模型
本研究将养殖工船养殖舱内的流体视为三维不可压缩流体,该流体的控制方程为连续性方程、纳维-斯托克斯(N-S)方程。
不可压缩流体的连续性方程为:
$$ \frac{\mathrm{\mathrm{\partial}}u}{\partial x}\mathrm{+}\frac{\partial v}{\partial y}\mathrm{+}\frac{\partial w}{\partial z}\mathrm{=}0 $$ (1) 式中:$ (u,v,w) $ 为坐标轴 $ (x,y,{ {z}}) $ 上的3个速度分量。
纳维-斯托克斯(N-S)方程为:
$$ \frac{{{\mathrm{d}}v}}{{{\mathrm{d}}t}} {\mathrm{=}} \frac{{\partial v}}{{\partial t}} {\mathrm{+}} \left( {v \cdot \nabla } \right)v {\mathrm{=}} {\text{−}} \frac{1}{\rho }\nabla P {\mathrm{+}} \mu {\nabla ^2}v $$ (2) 式中:$ v $ 为速度 (m·s−1);$ t $ 为时间 (s);$ \rho $ 为流体密度 (kg·m−3);P为压强 (Pa);$ \mu $ 为黏度系数 (m2·s−1)。
本研究中,养殖舱壁处的边界层效应和流体旋转过程的湍流现象不可忽略。RNG k-ε湍流模型具有广泛的适用性和较高的准确性,且充分考虑了低雷诺数对湍流结构的影响,提高了复杂涡旋流场的计算精度,特别适用于描述大应变率剪切流、分离流和旋转流量[29]。方程为:
$$ \begin{split} &\begin{gathered} \frac{{\partial {k_T}}}{{\partial t}} {\mathrm{+}} \frac{1}{{{V_F}}}\left( {u{A_x}\frac{{\partial {k_{_T}}}}{{\partial x}} {\mathrm{+}} v{A_y}\frac{{\partial {k_T}}}{{\partial y}} {\mathrm{+}} w{A_{z}}\frac{{\partial {k_T}}}{{\partial {z}}}} \right) {\mathrm{=}} \\ {P_T} {\mathrm{+}} {D_{{k_T}}} {\text{−}} {\varepsilon _T}\end{gathered}\\[-8pt]& \end{split} $$ (3) $$ \begin{split} &\begin{gathered}\frac{{\partial {\varepsilon _T}}}{{\partial t}} {\mathrm{+}} \frac{1}{{{V_F}}}\left( {u{A_x}\frac{{\partial {\varepsilon _T}}}{{\partial x}} {\mathrm{+}} v{A_y}\frac{{\partial {\varepsilon _T}}}{{\partial y}} {\mathrm{+}} w{A_w}\frac{{\partial {\varepsilon _T}}}{{\partial {z}}}} \right) {\mathrm{=}}\\ {c_1}\frac{{{P_T}{\varepsilon _T}}}{{{k_T}}} {\mathrm{+}} {D_{{\varepsilon _T}}} {\text{−}} {c_2}\frac{{\varepsilon _T^2}}{{{k_T}}} \end{gathered}\\[-16pt]& \end{split}$$ (4) 式中:kT为湍流动能;(Ax, Ay, Az)分别为在坐标轴(x, y, z) 方向上流动的分数面积;VF为分数体积;$ {P_T} $ 为湍动能生成项;$ {D_{{k_T}}} $ 为湍动能扩散相;${\varepsilon _T} $ 为湍流耗散率;$ {D_{{\varepsilon _T}}} $ 为湍流耗散扩散相;$ {c_1} $、$ {c_2} $ 为系数,在经典的 k-ε模型中 $ {c_1} $=1.44、$ {c_2} $=1.92,在重整群模型中 $ {c_1} $=1.42,$ {c_2} $ 由湍动能及湍流生成项计算。
1.2 模型试验验证
本研究基于Oca和Masaló[30]和任效忠等[31]的试验结果开展数值模型仿真验证。模型采用圆形养殖池,直径为0.49 m,初始水深为0.06 m,底部排水口的直径为0.01 m,进水口的直径为0.007 m,进水流速为0.47 m·s−1。如图1-a所示,整个模型利用四面体网格划分,在进水管、进水口、出水口的位置进行网格加密,网格的数量级约为55万。在距离池底高度0.03 m处的截面进行流速监测,将数值模拟结果与试验结果平均值进行对比分析。
如图1-b所示,模拟结果与试验结果的变化规律几乎相同,整体吻合性较好,误差基本保持在10%以内,其中最大误差处是由于进水射流的影响造成,精度满足本次仿真的要求,因此该模型可以用于工船船载舱养的数值仿真计算。
1.3 计算模型
本研究的养殖工船,船长342.6 m、宽66 m、深32 m、设计吃水18.5 m (图2-a)。其养殖舱模型如图2-b所示,养殖舱长42 m、宽29.2 m、高19.5 m;初始水位为16 m,水体体积约为
18562 m3。为提高舱内流场的均匀性,全舱16个进水口分为4层布置在壁面拐角处,每层的间隔为3.5 m。在底部等间距设置4个出水口;进水口半径为0.395 m,出水口半径为0.778 m。1.4 数值仿真试验分组
本研究采用控制变量的方法探究日换水次数、进水口数量和进水口布设位置对舱内流场的影响,试验工况如表1所示。
表 1 仿真试验分组Table 1. Grouping of simulation tests工况组别
Working condition
group日换水次数
Number of water change
per day进水口数量
Number of
water inletsA1 16 16 A2 14 A3 12 A4 10 B1 16 16 B2 12 B3 8 B3 4 C1 16 8 C2 C3 养殖舱工作时,进水口与出水口同时打开,在保证初始液位高度不变的条件下,完成1次水体更新即为1次换水,A类工况的进水口布设位置和进水方向如图3-a所示。B类工况的进水口布设位置和进水方向与A类工况相同,并均匀的分布在4个切角处。在研究进水口布设位置时,受MCR跑道池的启发,将4个进水口按照不同的进水方向布置在养殖池的内侧形成C2和C3工况,进水口位置和进水方向如图3-b、3-c所示。
1.5 边界条件和网格划分
定义养殖舱内水面为自由液面,压力设为标准大气压,舱壁和舱底定义为无滑移壁边界,湍流动能和湍流耗散率设置为二阶迎风格式。基于广义最小余量法(Generalized minimal residual method, GMRES) 的速度-压力求解器进行速度和压力的迭代求解,自由液面的模拟采用单相的流体体力分数 (Volume of fluid, VOF) 模型。进出水口分别采用源和汇模拟,时间步长采用自适应时间步长。
本研究采用A1工况进行网格无关性验证,以六面体网格对养殖舱模型进行划分 (图4-a),且由1.2的模型验证可知,进出水口的高流速容易与现实情况产生较大误差,因此需在进出水口处进行局部加密。最小网格尺寸均为0.041 m,最大网格尺寸分别为0.4、0.3、0.2 m,网格数量分别为216 889、
1004621 、5481613 。在距舱底z=1.2 m的平面上选取7个监测点,流速如图4-b所示。由图可见,粗糙网格的仿真结果与精细网格的仿真结果有一定的差距,而0.3 m的中等网格与0.2 m的精细网格在精度上比较接近,综合考虑计算精度和计算时长,本研究的模拟仿真均采用0.3 m的网格尺寸。1.6 数据统计处理
将基于有限体积法输出的速度数据作为集合{φi},并以Δφ的跨度进行分组(本研究取Δφ=0.01 m·s−1),所有网格的体积数据作为集合{Vi}。为更全面地分析流场状态,本研究使用概率密度函数 (Probability density function, PDF) 和累积分布函数 (Cumulative distribution function, CDF) 对流速数据进行统计分析[32]。对于数据 {φi},设定一速度值为θ,则流场中不大于此值的概率表示为:
$$ {F}\left(\varphi \leqslant \theta \right){\mathrm{=}}\frac{{\sum }_{i{\mathrm{=}}1}^{n}{V}_{i}\left({\varphi }_{i} \leqslant \theta \right)}{{\sum }_{i{\mathrm{=}}1}^{n}{V}_{i}} $$ (5) 并且此值的PDF值表示为:
$$ {f}\left(\varphi {\mathrm{=}}\theta \right){\mathrm{=}}{F}\left(\theta {\mathrm{+}}\frac{\Delta \varphi }{2}\right){\text{−}}{F}\left(\theta {\text{−}}\frac{\Delta \varphi }{2}\right) $$ (6) 使用高斯拟合的方法计算标准差ω和均值μ,以便更加直观地比对各个流场之间的差异。
2. 结果与分析
2.1 进水方式对舱内流场的影响
2.1.1 不同进水方式下的流速分布
计算时长统一设为7 000 s,采用CFD软件监测计算网格内流体的平均动能和平均湍动能,发现6 000 s后计算趋于稳定状态。图5展示了不同深度截面在第7 000秒时的速度分布。通过观察可知:在进水推流的作用下,高流速区域集中在靠近舱壁处,低流速区域则主要分布在舱体中心以及切角处,此种流场特征与Zhang等 [25]、崔铭超等[14]的研究结果基本一致。对于C2工况,在进水射流的相互影响下难以形成稳定的流场,流速分布比较紊乱,水体旋转流动的特性并未显现;C3工况则以底部2对出水口为中心形成了较为稳定的对称流场。通过对比分析图5中A类和B类工况在同一高度的流速分布,发现减少日换水次数或增加进水口数量均会导致中心低流速区域的扩大。
为了更准确地揭示舱内流速的分布规律,对整个舱内水体的流速进行了定量统计分析。流速的概率密度函数和累积分布函数如图6所示。图6-a显示舱内流速与日换水次数之间存在明显的负相关性。随着日换水次数的减少,流速均值μ下降了47.3%,标准差ω下降了37.6%,表明流速分布趋向集中。另一方面,随着进水口数量的减少,流速均值上升了30.7%,标准差上升了66.3% (图6-b)。C1和C3工况的流速分布大致相同,而C2工况较低流速区域的占比更高(图6-c)。
由于养殖舱进水口设置在舱壁切角处,其附近水体受到进水推流的影响较大,因此会在舱壁处产生较大的流速,随着输入养殖舱的能量在抵抗水体质点之间的相对运动产生损耗时,远离舱壁的流速逐渐降低,并且切角处的水流撞击也会有能量损失,进而在切角处产生低速区。随着日换水次数的减少,单位时间内输入养殖舱的能量降低,舱内水流难以维持较高的流速,造成低流速区域逐渐扩大;在进水流量一定的条件下,减少进水口数量,使进水流速大幅提升,舱内整体流速有所提高。但是相对于改变日换水次数,进水口数量的减少对流速的影响并不显著。在改变进水口布设位置时,对于C2工况,进水射流之间的相互影响造成了能量的损耗,整个养殖舱处在低流速水平;对于C3工况,在进水射流的影响下左右两侧舱体形成反方向转动的水流,而整体则呈“∞”型流动,高流速区域出现在两侧舱壁和舱体中心。
2.1.2 不同进水方式下的流场均匀性
流体均匀性是评价养殖舱内水体环境的重要指标,均匀的水流有利于鱼类的生长。为了量化这一指标,本研究引入流动均匀性指数,其计算公式为[33]:
$$ \gamma {\mathrm{=}}1{\text{−}}\frac{1}{2S}\sum _{i{\mathrm{=}}1}^{n}\frac{\sqrt{{\left({V}_{i}{\text{−}}{V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}}\right)}^{2}}}{{V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}}}{S}_{i} $$ (7) 式中:$ \gamma $ 为流动均匀性指数,取值范围为 [0,1],随着区间内数值的增大,均匀性越好,其中,1表示理想状态下均匀流动,0表示流体只经过1个测试点,这2个条件均为假设条件,在现实中并不存在;$ {V}_{i} $ 和 $ {V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}} $ 分别为监测点的速度和监测平面上的平均流速;$ n $ 为截面上的计算单元数;$ {S}_{i} $ 为计算单元的面积;S为计算截面的面积。本研究截取7个截面,距离池底的深度分别为2、4、6、8、10、12、14 m。
图7给出了不同工况下监测面上的流动均匀性指数。如图7-a所示,随着日换水次数的减少,养殖舱内的整体流动均匀性水平逐渐下降,平均下降率约为3.745%,最大下降幅度约为4.7%。但日换水次数的改变并未影响流体均匀性的分布规律,即随着距池底深度的增加,均匀性指数逐渐减小,在12 m处小幅回升,14 m处 (第一排进水口)降到最低。如图7-b所示,随着进水口数量的减少,养殖舱内的整体流动均匀性逐渐下降,平均下降率约为5.58%,最大降幅约为18.4%,最大下降点出现在B4工况的8 m处 (进水口)。这与秦康等[17]的研究结果相似。如图7-c所示,C2工况由于受到进水射流的影响,其均匀性指数明显下降,而C3工况的整体流动均匀性有明显提升。
日换水次数的减少导致养殖舱内水流旋转速度变慢,低流速区域扩散,破坏了流速的分布规律,进而降低了舱内流体的均匀性水平。在进水流量一定的条件下,减少进水口的数量使得进水流速增加,对舱内水体的作用面积减少,高流速区域的集中加大了舱内水体的流速差,导致流速分布紊乱,进而降低了流体的均匀性。与减少日换水次数相比,减少进水口的数量对舱内流体均匀性的影响更为显著。进水射流之间的对冲作用打破了原有的旋转运动,使得流速分布变得无规律,显著降低了舱内流体的均匀性。
2.1.3 不同进水方式下的养殖舱阻力
为评价不同进水方式下养殖舱内的能量利用率,引入养殖池阻力系数 $ {C}_{\mathrm{t}} $[34],阻力系数越小表示养殖池中能量利用率越高,计算公式为:
$$ {C}_{\mathrm{t}}{\mathrm{=}}\frac{2Q({V}_{\mathrm{i}\mathrm{n}}{\text{−}}{V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}})}{A\times {V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}}^{2}} $$ (8) 式中:$ Q $ 为进水流量 (kg·s−1);$ A $ 为湿表面积 (池底和被水浸湿的侧壁表面积之和,m2);$ {V}_{\mathrm{i}\mathrm{n}} $ 为进水口流速 (m·s−1);$ {V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}} $ 为养殖舱内平均流速 (m·s−1)。
图8展示了不同进水方式下养殖舱阻力系数与舱内流速平均值的关系。当进水口数量保持不变 (A类与C类工况),养殖舱内的平均流速与阻力系数呈现负相关性;随着平均流速的降低,阻力系数逐渐增大,这与于林平等[22]的研究结果相似。而当进水口数量减少时,平均流速与阻力系数则表现出正相关性,阻力系数随着平均流速的增加而逐渐增大。
随着日换水次数的减少,单位时间内输入养殖舱的总能量降低,而射流水体与池壁、池底等的摩擦撞击导致的能量损失占比相对增加,使得维持水体质点间相对运动的能量消耗比率下降,进而导致养殖池内水体的整体流速降低,养殖池系统的阻力系数相应升高。但在进水流量一定时,减少进水口数量,会使输入舱内的能量更集中,导致舱内水体的均匀性降低,阻力系数上升。在C2工况下,由于进水口的布设位置不当,进水射流之间的相互影响导致舱内的能量利用率最低。
2.2 进水方式对大黄鱼适养性水平的影响
流速大小是评估流场是否适合鱼类生长繁殖的重要指标,适宜的流速可以增强鱼类的游动能力、改善肌肉张力和提高存活率[35]。适合鱼类生长的流速与其体长有关,对于1龄大黄鱼(体长25 cm左右),其所能适应的最大流速不应超过0.5 m·s−1[36-37],当大黄鱼长期处于此流速或高于此流速的流场中,会加速其触底,影响生长发育。但当流场中的流速过小又会造成残饵、鱼粪等固体颗粒物的堆积,影响水体环境,从而导致鱼群病害或死亡[38]。本研究将1龄大黄鱼的适宜流速设为0.05~0.50 m·s−1,引入适渔流速区域占比 (Proportion of velocity suitable for aquaculture, PVA)的概念[12],其计算公式为:
$$ \mathrm{P}\mathrm{V}\mathrm{A}{\mathrm{=}}\frac{{\sum }_{i{\mathrm{=}}1}^{n}{V}_{i}\left({\varphi }_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}\leqslant {\varphi }_{i}\leqslant {\varphi }_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}\right)}{{\sum }_{i{\mathrm{=}}1}^{n}{V}_{i}} $$ (9) 式中:$ {V}_{i} $ 为网格的体积 (m3);$ {\varphi }_{i} $ 为网格的流速 (m·s−1);$ {\varphi }_{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}} $ 为适渔最大流速 (0.5 m·s−1);$ {\varphi }_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}} $ 为适渔最小流速 (0.05 m·s−1);n为计算网格总数。
图9展示了各个工况的适渔流速区域占比。随着日换水次数的减少,养殖舱内适合大黄鱼生长的区域逐渐缩小,最大降幅为44.13%。而进水口数量的改变对适渔流速区域占比的影响并不显著,均保持在较高水平。对于进水口位置的改变,C2工况内的流场状态明显不适合大黄鱼的养殖,C3工况相较于C1工况变化幅度并不大。
由于压力、光照以及生物学特性等原因导致大黄鱼大部分时间生活在养殖舱的底部,所以底部流场的状态对其生长具有重要影响。若底层水流出现不稳定和不可预测性,鱼类在这种水体环境中难以及时调整游泳姿势,产生应激反应,导致不必要的能量消耗。同时,良好的水体混合性能也可使溶解氧分布均匀,进而避免鱼群因过度聚集产生损伤。为评估养殖舱底部流场速度分布的均匀性,引入速度分布均匀性系数DU50,公式为:
$$ {\mathrm{D}\mathrm{U}}_{50}{\mathrm{=}}\frac{{V}_{50}}{{V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}}}\times 100{\text{%}} $$ (10) $$ {\mathrm{D}\mathrm{U}}_{50(\mathrm{修}\mathrm{正})}{\mathrm{=}}\frac{{\sum }_{i{\mathrm{=}}1}^{n}{\mathrm{D}\mathrm{U}}_{50}\times {h}_{i}}{{\sum }_{i{\mathrm{=}}1}^{n}{h}_{i}} $$ (11) 式中:$ {h}_{i} $ 为监测平面的水深 (m), $ {h}_{1} $=0.7 m、$ {h}_{2} $=1.4 m、$ {h}_{3} $=2.1 m、$ {h}_{4} $=2.8 m;$ {V}_{50} $ 为监测面速度中前50%的平均值;$ {V}_{\mathrm{a}\mathrm{v}\mathrm{g}} $为监测面速度的平均值;DU50对做深度加权平均处理,记为DU50(修正)。
图10展示了不同进水方式下,养殖舱底部的流速分布均匀性系数,随着日换水次数的减少,流速分布均匀性系数逐渐下降,降幅为2.26%;同样随着进水口数量的减少,流速分布均匀性系数也逐渐下降,降幅为6.24%;当改变进水口位置时,最大降幅为21.91%。相比之下,日换水次数的变动对底层流速分布的均匀性影响较小。
日换水次数的减少导致养殖舱内的整体流速大幅下降,适合大黄鱼生长的流速区域占比也随之减小,但其对底部流速分布的均匀性影响较小。进水口数量的减少造成底部流速分布的均匀性大幅下降,但对大黄鱼生长的流速区域占比影响较小。综合分析可得:适当提升日换水次数,可以扩大养殖舱内大黄鱼的适养范围;同时适当增加进水口的数量,可以改善底部流场环境;在改变进水口的布设位置时,及时避免进水射流之间的对冲影响可有效提升大黄鱼的适养水平。对于30万吨养殖渔船养殖舱,在16次日换水的条件下,将16个进水口均匀地布置在矩形养殖舱的切角处,最有利于大黄鱼的养殖。
3. 结论与展望
本研究通过对不同进水方式的矩形养殖舱水动力特性分析,探究了流场的变化规律,并对1龄大黄鱼的适渔性水平进行评估,结论如下:
1) 改变日换水次数对养殖舱内的流速变化幅度影响较大。随着日换水次数由16次减少到10次,养殖舱内的平均流速下降了46.7%,并且低流速区域的扩散致使养殖舱内适渔流速区域占比下降了44.13%。因此,可通过适当增加日换水次数,提高舱内流速以及大黄鱼的适养性水平。
2) 改变进水口数量对养殖舱内的流动均匀性影响较大。随着进水口的数量由16个减少到4个,舱内的流体均匀性指数下降了18.4%,高流速区域集中,导致养殖舱内流体的流动均匀性明显下降,并且对舱底流场产生不利影响。因此,可通过适当增加进水口数量,提升养殖舱内的流场均匀性,从而改善大黄鱼的生长环境。
3) 改变进水口布设位置时应避免进水射流的相互影响,造成舱内流场处于低流速、低均匀性的水平。
本研究在无鱼条件下对养殖舱内流场进行数值仿真计算,存在局限性。事实上,鱼类的游动可以显著提升水体的混合特性,并且在大黄鱼养殖过程中,温度、光照等因素对其生长、繁殖起着至关重要的作用。因此,针对有鱼群存在的养殖舱进行探究将是下一阶段的工作目标。
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表 1 自然发酵 (N) 和加菌发酵 (H) 过程中鱼露挥发性化合物的气味活性值
Table 1 OAV value of fish sauce during natural fermentation (N) and fermentation with H. fermentans YL9-2 (H)
呈香风味化合物
Aroma flavor compound气味
Flavor阈值[31-33]
Threshold value/
(mg·kg−1)气味活性值 OAV N10 N15 N30 N45 H10 H15 H30 H45 异戊醛 Isovaleraldehyde 油脂味 0.0005 975.82 865.17 1004.23 1099.87 1179.11 1220.44 1620.31 1976.93 2-甲基丁醛 2-methylbutyraldehyde 坚果味 0.001 454.24 399.46 476.74 584.58 563.19 612.50 1030.78 1125.16 己醛 Hexanal 辛辣味 0.0045 43.07 583.38 522.38 895.01 117.02 641.61 277.39 1300.08 庚醛 Heptanaldehyde 干鱼味 0.03 0.00 21.22 15.98 30.88 0.00 18.77 6.06 43.79 辛醛 Octanal 油脂味 0.0007 0.00 1074.55 752.19 1404.85 0.00 548.76 473.81 1702.96 壬醛 Nonanal 油脂味 0.003 0.00 151.44 202.08 317.68 0.00 196.74 64.26 394.35 1-戊烯-3-醇 1-pentene-3-alcohol 烤洋葱味 0.358 2.42 2.52 2.96 3.59 3.77 4.74 4.60 3.62 1-辛烯-3-醇 1-octene-3-alcohol 鱼腥味、青草味 0.0015 107.56 840.63 605.39 1039.99 356.11 1117.91 599.10 1524.80 2-壬酮 2-Nonanone 奶酪味 0.0389 0.00 3.16 2.68 4.50 0.00 4.16 2.16 7.54 2-十一酮 2-undecanone 油脂味 0.0055 0.00 22.00 21.38 43.81 0.00 45.89 17.25 64.49 2-乙基呋喃 2-ethylfuran 青草味 0.0024 310.75 545.87 768.57 1033.06 672.30 1062.65 1123.80 1012.35 三甲胺 Trimethylamine 鱼腥味 0.0024 107.05 77.17 140.31 199.41 105.07 91.71 135.67 76.37 -
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