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    近紅外光譜在蘭陵濃香型白酒發(fā)酵酒醅檢測(cè)中的應(yīng)用研究

    2022-03-30 05:56:00劉明坤韓奇穎閆長(zhǎng)杰宣麗君于榮榮焦祥啟
    釀酒科技 2022年3期
    關(guān)鍵詞:入池酸度淀粉

    劉明坤,韓奇穎,閆長(zhǎng)杰,宣麗君,左 翔,于榮榮,鄭 蓉,焦祥啟,李 濤

    (1.山東蘭陵美酒股份有限公司,山東 臨沂 277700;2.臨沂市環(huán)保局,山東 臨沂 277700;3.山東省魯輕食品有限公司,山東 濟(jì)南 250000)

    蘭陵濃香型白酒是采用五糧原料,使用“雙輪底”混蒸混燒工藝發(fā)酵而成。在生產(chǎn)發(fā)酵過(guò)程中,原料需要進(jìn)行多次發(fā)酵,每個(gè)排次出入池酒醅中常規(guī)成分如水分、酸度、淀粉等指標(biāo)的變化對(duì)酒質(zhì)的好壞有著關(guān)鍵影響。但是傳統(tǒng)的酒醅樣品常規(guī)指標(biāo)分析不僅過(guò)程繁瑣、消耗藥品試劑量大,整個(gè)分析過(guò)程還會(huì)消耗較長(zhǎng)的時(shí)間,造成檢測(cè)結(jié)果滯后,無(wú)法滿足現(xiàn)代釀酒工藝控制的檢測(cè)需求。亟需一種快速、簡(jiǎn)便的檢測(cè)方法來(lái)提高酒醅常規(guī)指標(biāo)分析的檢測(cè)效率。

    近紅外光譜分析技術(shù)具有簡(jiǎn)單快速、不破壞樣品、不消耗試劑、無(wú)污染等優(yōu)勢(shì)。目前,近紅外光譜分析技術(shù)在水果分選、糧油食品加工、煙草、制藥以及石油化工等行業(yè)也有著十分廣泛的應(yīng)用。近紅外光譜分析技術(shù)在白酒酒醅檢測(cè)方面也有應(yīng)用,但大多以某排次或分輪次進(jìn)行建模分析,模型維護(hù)較為繁瑣。

    本研究以蘭陵濃香型白酒的發(fā)酵酒醅為研究對(duì)象,使用蘭陵濃香型白酒整個(gè)發(fā)酵全過(guò)程共四個(gè)排次的酒醅樣品,通過(guò)人工檢測(cè)結(jié)果與近紅外光譜建模技術(shù)相結(jié)合,建立出、入池酒醅常規(guī)指標(biāo)的全局定量分析模型,實(shí)現(xiàn)濃香型白酒酒醅質(zhì)量的快速檢測(cè),為提高酒醅分析檢測(cè)效率、降低模型維護(hù)和分析成本奠定基礎(chǔ)。

    1 材料與方法

    1.1 材料、儀器

    酒醅樣品:本實(shí)驗(yàn)所用樣品為蘭陵美酒股份有限公司釀造車間的出池酒醅和入池酒醅,在整個(gè)釀造過(guò)程(共4 排)中共收集600 個(gè)樣品,每排樣品數(shù)量為130~180 個(gè)。為保證建模集的代表性,采用K-Stone 方法選擇其中500 個(gè)作為建模集樣品進(jìn)行建模,剩余的100個(gè)樣品做驗(yàn)證集。

    儀器設(shè)備:IAS-3120 近紅外光譜儀,無(wú)錫迅杰光遠(yuǎn)科技有限公司;ME3002E 電子天平(梅特勒-托利多),DHG-9070A 電熱恒溫干燥箱,上海申賢恒溫設(shè)備廠;恒溫水浴鍋,酒度計(jì),溫度計(jì)。

    1.2 實(shí)驗(yàn)方法

    1.2.1 樣品的化學(xué)測(cè)定值分析方法

    酒醅常規(guī)指標(biāo)(水分、淀粉、酸度、酒精度)的分析采用DB34/T 2264 固態(tài)發(fā)酵酒醅分析方法進(jìn)行測(cè)定。

    1.2.2 光譜采集

    近紅外光譜儀參數(shù):波長(zhǎng)范圍為1000~1600 nm,光譜分辨率為12 nm。

    由于酒醅是多種原糧、稻殼、酒曲的發(fā)酵后混合體,均勻性較差,因此在測(cè)量過(guò)程中需要采用多次平均的方式來(lái)降低由于樣品均勻性不佳造成的檢測(cè)結(jié)果重現(xiàn)性較差的問(wèn)題。因此,采用旋轉(zhuǎn)樣品杯采集酒醅樣品的近紅外光譜,光譜掃描次數(shù)為120次,同時(shí)每個(gè)樣品需要重裝2次取平均。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 入池酒醅建模分析

    酒醅樣品的光譜由于受到固體顆粒散射的影響,存在一定的基線漂移(如圖1 所示)。為降低這些因素對(duì)建模的影響,建模前需要對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。本實(shí)驗(yàn)采用的光譜預(yù)處理方法為移動(dòng)窗口平滑(窗口大小為5)和標(biāo)準(zhǔn)變量變換(SNV)。

    圖1 入池酒醅近紅外光譜

    采用偏最小二乘(PLS)分別建立入池酒醅樣品的水分、淀粉、酸度近紅外光譜定量分析模型,得到的結(jié)果和誤差分布如表1和圖2所示。

    表1 入池酒醅定量分析模型結(jié)果

    圖2 入池酒醅模型建模結(jié)果

    由上述建模結(jié)果可知,入池酒醅的3 個(gè)指標(biāo)模型均有較好的建模效果,水分、淀粉、酸度模型的預(yù)測(cè)偏差分別為±1.1 %、±1.4 %、±0.25°,都在可接受范圍內(nèi)。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)效果,我們用所建立的模型分別對(duì)100 個(gè)預(yù)測(cè)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果如圖3所示。

    圖3 入池酒醅模型預(yù)測(cè)集預(yù)測(cè)結(jié)果

    由圖3 可知,入池酒醅的3 個(gè)指標(biāo)模型對(duì)100個(gè)預(yù)測(cè)樣品的預(yù)測(cè)效果與建模結(jié)果相當(dāng),水分、淀粉、酸度模型的相對(duì)預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差(Root Mean Square of Prediction,RMSEP)和預(yù)測(cè)偏差分別為0.60 %、0.70 %、0.11°和±1.2 %、±1.5 %,±0.25°,均能滿足客戶對(duì)入池酒醅檢測(cè)的精度要求,模型可以投入實(shí)際使用。

    2.2 出池酒醅建模分析

    500 個(gè)出池酒醅樣品的近紅外光譜如圖4 所示。與入池酒醅樣品相同,出池酒醅在建模前也采用移動(dòng)窗口平滑(窗口大小為5)和標(biāo)準(zhǔn)變量變換(SNV)的方法進(jìn)行光譜預(yù)處理。

    圖4 出池酒醅近紅外光譜

    采用偏最小二乘(PLS)分別建立出池酒醅樣品的水分、淀粉、酸度、酒精度近紅外光譜定量分析模型,得到的結(jié)果如表2和圖5所示。

    圖5 出池酒醅模型建模結(jié)果

    表2 出池酒醅定量分析模型結(jié)果

    由上述建模結(jié)果可知,入池酒醅的3 個(gè)指標(biāo)模型建模效果良好,水分、淀粉、酸度、酒精度模型的預(yù)測(cè)偏差分別為±1.0%、±1.6%、±0.4°和±0.5%vol,都在可接受范圍內(nèi)。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)效果,我們用所建立的模型分別對(duì)100 個(gè)預(yù)測(cè)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果如圖6所示。

    圖6 出池酒醅模型預(yù)測(cè)集預(yù)測(cè)結(jié)果

    由圖6 可知,出池酒醅的4 個(gè)指標(biāo)模型對(duì)100個(gè)預(yù)測(cè)樣品的預(yù)測(cè)效果與建模結(jié)果相當(dāng),水分、淀粉、酸度、酒精度模型的RMSEP 值和預(yù)測(cè)偏差分布分別為0.50%、0.72%、0.20°、0.23%vol和±1.1%、±1.6 %、±0.4°、±0.5 %vol,均能滿足客戶對(duì)出池酒醅檢測(cè)的精度要求,模型可以投入實(shí)際使用。

    3 結(jié)論

    由上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,采用近紅外光譜分析法對(duì)酒醅進(jìn)行檢測(cè)具有良好的可行性。其中,入池酒醅水分、淀粉、酸度模型對(duì)100個(gè)預(yù)測(cè)集樣品的預(yù)測(cè)誤差分別為±1.2%、±1.5%和±0.25°;出池酒醅水分、淀粉、酸度和酒精度模型對(duì)100 個(gè)預(yù)測(cè)集樣品的預(yù)測(cè)誤差分別為±1.1%、±1.6%、±0.4°和±0.5%vol,均能滿足使用時(shí)對(duì)分析精度的要求。同時(shí),建模過(guò)程中采用全發(fā)酵過(guò)程樣品整體建模,避免了模型維護(hù)時(shí)需要按排次進(jìn)行維護(hù)的情況,大大降低了用戶模型維護(hù)的成本。

    這一結(jié)果表明,采用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)酒醅進(jìn)行檢測(cè)后,企業(yè)能夠省去大量傳統(tǒng)分析方法的繁瑣操作和試劑消耗,能大大降低分析時(shí)間和人力成本,使得分析工作效率顯著提高,為企業(yè)“降本增效”奠定了基礎(chǔ)。

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