【摘 要】
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固态酿造食醋发酵过程中微生物群落的复杂代谢功能是传统发酵食醋风味品质形成的基础。氧气含量是固态发酵过程中影响微生物群落形成以及代谢功能发挥的重要因素,但是目前对于氧含量在固态醋酸发酵过程中与微生物群落结构和功能的相互关系尚不明确,一定程度上影响了传统酿造机理的解析,同时也制约了固态酿造食醋生产的自动化、智能化改造。本论文首先分析了氧含量在醋酸发酵过程中对微生物群落结构及功能的影响;其次,基于发酵过
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固态酿造食醋发酵过程中微生物群落的复杂代谢功能是传统发酵食醋风味品质形成的基础。氧气含量是固态发酵过程中影响微生物群落形成以及代谢功能发挥的重要因素,但是目前对于氧含量在固态醋酸发酵过程中与微生物群落结构和功能的相互关系尚不明确,一定程度上影响了传统酿造机理的解析,同时也制约了固态酿造食醋生产的自动化、智能化改造。本论文首先分析了氧含量在醋酸发酵过程中对微生物群落结构及功能的影响;其次,基于发酵过程中的氧含量变化数据,建立并优化了氧含量时序预测模型用于翻醅操作决策和醋酸发酵进程预测;最后,考察了基于氧含量预测模型的固态发酵新工艺对食醋发酵过程及产品风味物质形成的影响。主要研究结果如下:（1）分析了醋酸发酵过程中不同深度醋醅氧含量的变化,及其与醋醅理化指标、有机酸组成和挥发性化合物间的关系。结果显示,氧含量和温度在醋酸发酵过程中随翻醅呈现周期性变化,氧含量和温度的变化率呈现先升高后降低的趋势。在翻醅露底前,上层醋醅的总酸、p H、还原糖和乙酸含量高于下层,乙酸含量在第6天最高为5.69±0.05g·100g-1醅;下层醋醅的含水量和乳酸含量高于上层,乳酸含量在第3天最高为1.68±0.09g·100g-1醅。基于OPLS-DA分析表明,对上下层醋醅间差异贡献显著（VIP≥1）的挥发性物质有14种,主要包括异戊酸、DL-白氨酸乙酯、己酸乙酯和乙醇等。（2）醋酸发酵过程的上层和下层醋醅中均存在14个主要细菌属,其中以Acetobacter、Lactobacillus和Acetilactobacillus占比最高,平均相对丰度之和分别占上层和下层醋醅微生物群落相对丰度的92.04%和86.70%;主要真菌属有16个,其中Alternaria、Fusarium和Mrakia在整个发酵过程中占据较大优势,平均相对丰度之和在上层和下层分别为65.70%和68.96%。微生物和挥发性物质间的Spearman相关性分析表明,在上层醋醅中Komagataeibacter与棕榈酸乙酯、乙酸异丁酯、壬二酸二乙酯和乙酸苯乙酯等物质呈现显著正相关（P＜0.05）,而在下层醋醅中Erythrobasidium与丁二酸二乙酯、乳酸乙酯、椰子醛、苯乙醛和糠醇等化合物呈显著正相关（P＜0.05）。Mantel test分析表明,氧含量、总酸与上层醋醅的细菌群落结构间呈现极显著相关性（P＜0.001）,下层醋醅细菌群落与p H呈现极显著相关性（P＜0.001）;而醋醅的真菌群落则受环境因子的影响较小,无显著相关性。RDA分析表明,上层醋醅中氧含量和温度与Acetobacter、Alternaria和Cladosporium等呈现正相关,含水量和总酸与Acetilactobacillus呈现正相关;下层醋醅中还原糖和p H与Lactobacillus、Limosilactobacillus和Pantoea等呈现正相关。（3）采用ARIMA模型、BP神经网络（BPNN）模型和小波神经网络（WNN）模型分别对上层和下层醋醅氧含量进行预测,结果显示WNN模型的预测效果较好,上层和下层醋醅氧含量预测结果的RMSE分别为8.85和13.13,R~2分别为0.92和0.96。通过遗传算法和粒子群算法可以提升模型的稳定性和准确度,而ARIMA-WNN组合模型可以发挥两种模型的各自优势,将时间序列分为线性与非线性两部分完成预测,再使用优化效果较好的粒子群算法提升组合模型的稳定性。上层和下层醋醅氧含量最佳预测结果的RMSE分别为3.36和8.78,R~2分别为0.99和0.98。（4）通过氧含量预测模型判断翻醅时间节点完成醋酸发酵中试实验。基于模型的预测组比传统工艺（一天一翻）的对照组提前2.1天达到了总酸的峰值,而各项理化指标与对照组的变化趋势一致。最终,预测组的成品醋总酸为56.10±0.27 g·L-1,高于对照组总酸54.95±1.45 g·L-1,预测组有机酸中乳酸的比例（33.02%）高于对照组（31.07%）,感官滋味更加醇厚协调。而经陈酿后的食醋中川芎嗪含量增加,陈酿温度和乙偶姻含量的提升有助于川芎嗪含量及生成速率的提升,且两个因素间的交互作用对川芎嗪生成具有高度显著的影响（P＜0.001）。
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