黃酒發(fā)酵過程中酒精度與pH值的可見-近紅外光譜檢測研究.pdf

1、黃酒是我國的傳統(tǒng)酒種，集營養(yǎng)和保健于一體，備受廣大消費(fèi)者的喜愛。隨著黃酒工業(yè)化生產(chǎn)技術(shù)的提高，企業(yè)對黃酒生產(chǎn)質(zhì)量、勞動(dòng)力成本以及生產(chǎn)成本高度關(guān)注，而實(shí)現(xiàn)對黃酒發(fā)酵過程關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)快速無損同時(shí)檢測，對提高黃酒生產(chǎn)效率，及時(shí)反饋發(fā)酵信息，指導(dǎo)企業(yè)對發(fā)酵過程采取針對性的措施，防止蒙受較大損失等企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展具有重要意義。
　　 本研究以自釀黃酒發(fā)酵過程中的發(fā)酵醪為研究對象，結(jié)合可見/近紅外光譜(Vis/NIR)技術(shù)，對黃酒的發(fā)酵過程中

2、酒精度、pH值兩個(gè)關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行跟蹤檢測，分別研究了對樣品靜態(tài)采集光譜和動(dòng)態(tài)采集光譜條件下的模型結(jié)果，目的是實(shí)現(xiàn)黃酒發(fā)酵過程理化指標(biāo)樣品實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)檢測，并為實(shí)現(xiàn)黃酒發(fā)酵過程品質(zhì)指標(biāo)在線檢測提供了理論參考依據(jù)。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下：
　　 (1)對發(fā)酵醪樣品靜態(tài)采集光譜進(jìn)行試驗(yàn)研究，比較了不同光譜預(yù)處理方法對光譜模型的影響，結(jié)果表明：采用多元散射校正(MSC)對光譜預(yù)處理后用偏最小二乘法(PLS)建立的酒精度模型最優(yōu)，其相關(guān)

3、系數(shù)為0.974，交互相關(guān)系數(shù)為0.900，校正均方根誤差(RMSEC)和交互驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)分別為1.04％vol和2.04％vol；采用標(biāo)準(zhǔn)歸一化(SNV)對光譜預(yù)處理后用偏最小二乘法(PLS)建立的pH模型最優(yōu)，其相關(guān)系數(shù)和交互相關(guān)系數(shù)分別是0.928和0.823，校正均方根誤差(RMSEC)和交互驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)分別為0.087和0.136。
　　 (2)設(shè)計(jì)加工了作為樣品檢測容器的石英比色皿

4、，并選擇合適的微型蠕動(dòng)泵，完成了樣品動(dòng)態(tài)采集光譜試驗(yàn)臺(tái)的搭建。
　　 (3)對發(fā)酵醪樣品動(dòng)態(tài)采集光譜進(jìn)行試驗(yàn)研究，比較了不同速度、不同光譜預(yù)處理方法的影響，結(jié)果表明：當(dāng)轉(zhuǎn)速為70 r/min時(shí)，采用SNV對光譜預(yù)處理后用PLS建立的酒精度定量模型和原始光譜下用PLS建立的pH定量模型最優(yōu)，相關(guān)系數(shù)分別為0.847和0.827，交互相關(guān)系數(shù)分別為0.792和0.675。酒精度最優(yōu)模型的RMSEC和RMSECV分別為2.55％vol