氨基态氮和氨基甲酸乙酯是影响黄酒品质的主要因素,提高黄酒中氨基态氮和降低氨基甲酸乙酯是黄酒生产过程中的技术瓶颈。氨基酸是生成氨基甲酸乙酯重要的前体物质,在提高氨基态氮含量的同时需要减少氨基甲酸乙酯含量。筛选高产蛋白酶菌株和尿素利用菌株,降低黄酒中尿素含量是减少氨基甲酸乙酯的主要途径之一,具有较大的应用前景。本课题通过筛选目的菌株、优化制曲工艺、优化发酵工艺、双菌种混合发酵,来提高黄酒中氨基态氮含量和降低黄酒中氨基甲酸乙酯含量。通过牛奶培养基进行选择培养,筛选出高蛋白酶活力菌株CX1,发酵产物中氨基态氮含量为1.1 g/L。序列比对鉴定为黄曲霉菌株(Aspergillus flavus)。通过选择培养基,进行尿素含量检测复筛,得到尿素利用菌株CS1,尿素利用率为56%,序列比对鉴定为酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)。1.利用CX1菌株,通过中心复合试验设计(Central Compound Design,CCD)、神经网络耦合遗传算法对制曲工艺进行氨基态氮优化。在中心复合试验最优条件加水量为9.50 ml、接种量15.50 ml和麸皮量21.00%下,得到其氨基态氮含量为1.39 g/L。优化后氨基态氮含量提高了148%。神经网络耦合遗传算法优化寻优,获得最佳制曲条件为加水量9.50 ml、接种量14.50 ml和麸皮添加量27.00%和,此时氨基态氮含量为1.40 g/L。氨基态氮产量提高了150%。神经网络优化预测结果的产量和准确度更高。2.利用Box-Behnken Design(BBD)和神经网络耦合遗传算法对黄酒发酵工艺进行氨基态氮产量优化,在浸泡时间25 h、加曲量12.00‰和发酵时间11 d的条件下进行发酵,得到其氨基态氮含量为1.54 g/L,理论值与实际值相差0.05 g/L。神经网络耦合遗传算法优化寻优,在浸泡时间28.50 h、加曲量11.50‰和发酵时间11.50 d条件下进行三次重复试验,得到其氨基态氮含量为1.62 g/L,理论值与实际值相差0.02 g/L。相较于制曲工艺优化,氨基态氮产量提高15.7%。通过双工艺优化,产量最终提高了189%。3.通过复配菌株CS1,最终得到的黄酒含有氨基态氮含量1.58 g/L、尿素含量20 ug、氨基甲酸乙酯含量17.52μg/L、酒精度11.1 vol%、糖度值81.79 g/L和p H值为4.21。检测指标符合国家黄酒检测标准GB/T 13662-2018。提高黄酒中氨基态氮产量和降低氨基甲酸乙酯产量,利用尿素利用菌株降低氨基甲酸乙酯产量,是一个提高黄酒品质的新颖尝试。对提高黄酒品质具有重要的实际应用意义。