黄酒发酵过程中酒精度与pH值的可见/近红外光谱检测研究

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黄酒是我国的传统酒种,集营养和保健于一体,备受广大消费者的喜爱。随着黄酒工业化生产技术的提高,企业对黄酒生产质量、劳动力成本以及生产成本高度关注,而实现对黄酒发酵过程关键品质指标快速无损同时检测,对提高黄酒生产效率,及时反馈发酵信息,指导企业对发酵过程采取针对性的措施,防止蒙受较大损失等企业的生产发展具有重要意义。本研究以自酿黄酒发酵过程中的发酵醪为研究对象,结合可见/近红外光谱(Vis/NIR)技术,对黄酒的发酵过程中酒精度、pH值两个关键品质指标同时进行跟踪检测,分别研究了对样品静态采集光谱和动态采集光谱条件下的模型结果,目的是实现黄酒发酵过程理化指标样品实时动态检测,并为实现黄酒发酵过程品质指标在线检测提供了理论参考依据。主要研究内容和结论如下:(1)对发酵醪样品静态采集光谱进行试验研究,比较了不同光谱预处理方法对光谱模型的影响,结果表明:采用多元散射校正(MSC)对光谱预处理后用偏最小二乘法(PLS)建立的酒精度模型最优,其相关系数为0.974,交互相关系数为0.900,校正均方根误差(RMSEC)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别为1.04%vol和2.04%vol;采用标准归一化(SNV)对光谱预处理后用偏最小二乘法(PLS)建立的pH模型最优,其相关系数和交互相关系数分别是0.928和0.823,校正均方根误差(RMSEC)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.087和0.136。(2)设计加工了作为样品检测容器的石英比色皿,并选择合适的微型蠕动泵,完成了样品动态采集光谱试验台的搭建。(3)对发酵醪样品动态采集光谱进行试验研究,比较了不同速度、不同光谱预处理方法的影响,结果表明:当转速为70 r/min时,采用SNV对光谱预处理后用PLS建立的酒精度定量模型和原始光谱下用PLS建立的pH定量模型最优,相关系数分别为0.847和0.827,交互相关系数分别为0.792和0.675。酒精度最优模型的RMSEC和RMSECV分别为2.55%vol和0.136%vol,pH最优模型的RMSEC和RMSECV分别为0.147%vol和0.198%vol。(4)通过对样品动态采集光谱的试验研究,发现液体内部检测环境是否均匀稳定对模型精度的影响很大,样品的流速过高或过低时所建立模型的精度和稳定性都不高。
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