淀粉、蛋白质及复合食品油墨印刷悬垂结构的流变学评估

《Food Hydrocolloids》：Rheological assessment of printed overhang designs for starch, protein, and combined food inks

本研究通过调整马铃薯泥（MP）和豌豆蛋白（PP）基食品墨的含水量，系统分析了其流变特性与3D打印过冲结构的关联性。实验表明MP最佳含水量为76%-81%，PP为72%-76%，对应的屈服应力（τy）和储能模量（G'）分别形成100-300 Pa、12,300-25,900 Pa和500-1,000 Pa、7,200-14,700 Pa的打印性能窗口。通过混合配方验证了该窗口的普适性，为复杂食品结构打印提供了材料特性量化标准。

　　

Md Ibrahim Khalil|Yashwanth Kumar Kondabathula|Ranadip Pal|Gordon F. Christopher|Farnaz Maleky|Paul F. Egan

德克萨斯理工大学机械工程系，美国德克萨斯州卢博克

摘要

为了实现定制3D食品打印应用的高精度形状还原，需要开发具有优化流变特性的食品墨水，尤其是在打印复杂结构（如悬垂几何形状）时。打印悬垂部分需要使用具有平稳挤出性能且结构稳定的墨水，而这通常取决于相互矛盾的流变特性。本研究通过评估水分含量和流变特性对悬垂部分打印能力的影响，实验性地研究了马铃薯泥（MP）和豌豆蛋白（PP）墨水的打印性能。马铃薯泥墨水在水分含量为76%至81%时表现出最佳的打印性能，而豌豆蛋白墨水在水分含量为72%至76%时表现最佳。流变分析确定了实现高精度、结构稳定打印所需的最优墨水特性，包括屈服应力（τ_y）（马铃薯泥约为100-300 Pa，豌豆蛋白约为500-1000 Pa）以及线性粘弹性区域（LVR）内的平均储能模量（G'）（马铃薯泥约为12,300-25,900 Pa，豌豆蛋白约为7,200-14,700 Pa）。随后使用不同比例的马铃薯泥和豌豆蛋白配方墨水进行了打印实验，以展示在保持悬垂部分打印能力的同时进行成分定制的潜力。这些结果量化了能够实现高精度食品打印的流变特性范围，适用于各种成分混合物和复杂几何形状的定制食品。

引言

增材制造是一项新兴技术，可以实现定制设计的食品打印，以满足感官、营养和功能需求（Hussain等人，2022年；Varvara等人，2021年）。基于挤出的3D食品打印（3DFP）是层叠制造食品最经济且应用最广泛的方法（Zhu等人，2024年）。3DFP具有高度可持续性，适用于健康应用，如个性化营养（Leontiou等人，2023年；Mudau & Adebo，2024年；Wu等人，2024年），以及制作具有吸引人质地和形状的软食品，以帮助吞咽困难患者（Millán，2024年；Shabir等人，2024年）。食品打印能够制造出传统制造方法难以复制或无法复制的复杂几何形状。特别是悬垂几何形状，需要具有适当流变特性的墨水来确保打印的初始形状精度和形状保持（Feng等人，2025年；Kalra & Singh，2024年）。这些考虑促使人们开发出具有特定流变特性的墨水，以实现成功的打印。

实现高精度的3DFP打印仍然具有挑战性，尤其是对于无支撑的悬垂部分。形状精度是指打印食品的实际形状与预期形状的吻合程度（Scheele等人，2022年）。精度取决于墨水的配方，要求其具有平稳的挤出性能、强层间粘附力和与流变特性相关的结构稳定性（Bugday等人，2024年）。确定适合悬垂部分的流变特性范围是一个重要挑战，因为重力引起的变形可能会影响形状精度和保持性（Alghamdy等人，2024年；Rodríguez-Herrera等人，2024年）。尽管已经对多种食品墨水进行了表征，但仍需了解哪些流变特性对墨水的打印性能影响最大。

墨水通常依赖于富含淀粉和蛋白质的基质，以平衡打印性能和营养价值（Liu, Zhang, Bhandari等人，2018年；Y. Wang等人，2023年）。马铃薯淀粉墨水已被用于创建建筑结构（Xian等人，2024年），但这些结构中的悬垂部分在多个点上受到支撑，限制了其用于独立悬垂部分的适用性。基于豌豆蛋白的系统因其高机械稳定性、营养价值和结构完整性而成为有吸引力的富含蛋白质的墨水（Sun等人，2018年；Y. Wang等人，2023年）。最近的研究表明，豌豆蛋白墨水在打印壁结构方面表现出良好的性能（Liu等人，2024年），但仍需对其在悬垂部分的应用进行进一步研究。

为了优化墨水的打印性能，使用了材料表征技术来分析打印前、打印中和打印后的墨水行为（Tejada-Ortigoza & Cuan-Urquizo，2022年；Zhang等人，2022年）。水分含量是衡量打印性能的重要指标（Xian等人，2024年），它影响挤出流动性和结构稳定性，防止塌陷或过度干燥（Tejada-Ortigoza & Cuan-Urquizo，2022年）。较高的水分百分比可能导致下垂，而较低的水分百分比则会阻碍挤出，这两种情况都会降低打印质量（Nei等人，2022年；Xu等人，2025年）。因此，理解水分动态对于评估控制挤出和形状保持的流变特性至关重要。

流变参数，如屈服应力（τ_y）、粘度（η）、储能模量（G'）、损耗模量（G'')、流动应力和tan(δ)，对于确定打印性能至关重要（Chen等人，2021年；Corker等人，2019年）。τ_y和η决定了挤出性能和打印后的稳定性（Baimaganbetova等人，2024年；Hoque & Christopher，2025年；Liu等人，2020年）。食品墨水的τ_y影响挤出力，从而影响形状精度（Bi等人，2024年；Shabir等人，2024年）。G'表征材料的弹性行为，G''代表粘性行为，流动应力对应于G'和G'相等时的应力。流动应力标志着从固态向液态行为的转变，这对于预测形状保持性至关重要（Chen等人，2019年；Dankar等人，2018年；Jiang等人，2019年）。tan(δ)是G''与G'的比值，表示墨水的相对弹性。tan(δ)值低于1时可以提高形状保持性。较高的tan(δ)值可以提高挤出性能，但可能导致下垂（Tejada-Ortigoza & Cuan-Urquizo，2022年）。理解流变参数对于优化打印性能至关重要，以确保适当的挤出和结构完整性。例如，G'是减少重力加载引起的变形的关键参数（Nijdam等人，2021年），这可以通过减少下垂来确保悬垂部分的稳定性。提高G'、τ_y和粘度还可以增强剪切稀化行为和热稳定性（Maldonado-Rosas等人，2022年）。然而，过度提高这些参数只会在一定程度上改善打印性能，超过一定限度则会产生负面影响，因此可能存在一个适合打印悬垂部分的流变特性范围。

进一步的研究工作需要利用3DFP的独特能力，在运行时通过组合成分来创建墨水，从而可靠地制造定制的复杂形状。最近关于马铃薯淀粉凝胶的研究将流变特性与3D打印精度联系起来（Wedamulla等人，2024年；Wedamulla等人，2023a），但这些研究主要集中在带壁的空腔结构上，限制了其在悬垂部分等更复杂情况下的应用。添加瓜尔胶可以改善使用马铃薯淀粉墨水的悬垂部分性能（Zhong等人，2024年），但这种添加会限制营养价值和感官特性。感官特性与3DFP产品的吸引力密切相关（Scheele等人，2023年），这促使人们需要系统地研究如何从这些营养丰富且吸引人的成分中制备墨水，同时基于定量参数（如流变特性）来保持打印性能。

本研究旨在通过表征基于马铃薯泥（MP）和基于豌豆蛋白（PP）的墨水，来优化用于打印悬垂结构的食品墨水。通过调整固体与水的比例系统地改变墨水配方，从而影响流变特性，包括τ_y、G'和流动行为。首先分别评估了MP和PP墨水在悬垂结构上的打印性能，然后进行了组合实验。这些实验直接解决了理解墨水流变特性如何影响复杂结构（如悬垂部分）打印的科研空白，并为淀粉-蛋白质墨水的打印性能提供了一个量化的范围。通过研究混合物组合的效果，这项工作为平衡粘度、弹性和挤出性能以增强3DFP打印性能提供了新的见解。这些进展为开发具有理想流变特性的新型墨水奠定了基础，以实现复杂形状的打印和定制的营养输送。

墨水制备

3D打印用墨水使用了市售的马铃薯泥片（Great Value，沃尔玛）、豌豆蛋白粉（Now SPORTS，亚马逊）和瓶装水（Kirkland Signature，好市多）。选择这些食品级商用成分是因为它们在消费者可获得的3DFP工作流程中具有实际应用价值，相比之下，纯化的淀粉和蛋白质分离物则不适用。马铃薯泥片含有82%的碳水化合物和9%的蛋白质。豌豆蛋白粉含有3%的蛋白质。

水分分析

水分含量是3D打印过程中食品墨水行为的关键决定因素，它影响其流动性、挤出性能和沉积后的结构稳定性。测量了MP和PP墨水的水分含量，结果总结在表3中。

马铃薯泥墨水的水分含量随着固体与水比例从1:2增加到1:6而系统性增加，从约70%增加到约87%（$$ = 0.99）。同样，豌豆蛋白墨水的水分含量也从约68%增加到约81%

结论

本研究系统地研究了水分含量、流变特性和材料组成对3DFP打印性能的影响，重点关注悬垂结构。马铃薯泥墨水在水分含量为76-81%时表现出最佳打印性能，而基于豌豆蛋白的墨水在水分含量为72-76%时表现最佳。流变分析表明，τ_y（马铃薯泥约为100-300 Pa，豌豆蛋白约为500-1000 Pa）以及LVR区域的平均G'（马铃薯泥约为12,300-25,900 Pa，豌豆蛋白约为7,200-14,700 Pa）导致了最高的打印精度。

作者贡献声明

Yashwanth Kumar Kondabathula：验证、方法论、调查、正式分析。Md Ibrahim Khalil：写作——审稿与编辑、撰写初稿、验证、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念构思。Ranadip Pal：写作——审稿与编辑、监督、资金获取、概念构思。Farnaz Maleky：写作——审稿与编辑、撰写初稿、验证、监督、资源管理、方法论、资金获取、数据管理

未引用的参考文献

Liu等人，2018年；Wang等人，2023年。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了美国农业部（USDA）的资助，项目编号为2023-67017-40745：“使用机器学习对3D打印蛋白墨水进行定制化表征。”