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、黃酒是我國的傳統酒種，集營養(yǎng)和保健于一體，備受廣大消費者的喜愛。隨著黃酒工業(yè)化生產技術的提高，企業(yè)對黃酒生產質量、勞動力成本以及生產成本高度關注，而實現對黃酒發(fā)酵過程關鍵品質指標快速無損同時檢測，對提高黃酒生產效率，及時反饋發(fā)酵信息，指導企業(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，結合可見/近紅外光譜(Vis/NIR)技術，對黃酒的發(fā)酵過程中

2、酒精度、pH值兩個關鍵品質指標同時進行跟蹤檢測，分別研究了對樣品靜態(tài)采集光譜和動態(tài)采集光譜條件下的模型結果，目的是實現黃酒發(fā)酵過程理化指標樣品實時動態(tài)檢測，并為實現黃酒發(fā)酵過程品質指標在線檢測提供了理論參考依據。主要研究內容和結論如下：
　　 (1)對發(fā)酵醪樣品靜態(tài)采集光譜進行試驗研究，比較了不同光譜預處理方法對光譜模型的影響，結果表明：采用多元散射校正(MSC)對光譜預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

3、系數為0.974，交互相關系數為0.900，校正均方根誤差(RMSEC)和交互驗證均方根誤差(RMSECV)分別為1.04％vol和2.04％vol；采用標準歸一化(SNV)對光譜預處理后用偏最小二乘法(PLS)建立的pH模型最優(yōu)，其相關系數和交互相關系數分別是0.928和0.823，校正均方根誤差(RMSEC)和交互驗證均方根誤差(RMSECV)分別為0.087和0.136。
　　 (2)設計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泵，完成了樣品動態(tài)采集光譜試驗臺的搭建。
　　 (3)對發(fā)酵醪樣品動態(tài)采集光譜進行試驗研究，比較了不同速度、不同光譜預處理方法的影響，結果表明：當轉速為70 r/min時，采用SNV對光譜預處理后用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)，相關系數分別為0.847和0.827，交互相關系數分別為0.792和0.675。酒精度最優(yōu)模型的RMSEC和RMSECV分別為2.55％vol