CN102360003A - 评价高粱酿酒性能的方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于酿酒技术领域，特别涉及评价高粱酿酒性能的方法。本发明提供一种评价高粱酿酒性能的方法，使酿造企业能够更有针对性的选择用于酿酒的高粱品种。本发明方法：1)确定评判高粱酿酒性能的质量评价因素U，并确定质量评价因素的权重系数为X；2)设定高粱酿酒性能质量评价等级从低到高为n级，对待测高粱酿酒性能的各质量评价因素按照n个评价等级进行m次打分，建立质量评价因素的模糊数学矩阵R，3)得到合成矩阵Y＝X·R＝(y₁，y₂...y_n)，y₁～yn中的最大值y_z即为评判分值，z对应的评价等级即为待测高粱酿酒性能等级。本发明方法结果更为合理、准确，为酿酒原料的筛选提供了一种新的选择，具有广阔的应用前景。

Description

评价高粱酿酒性能的方法

技术领域

本发明属于酿酒技术领域，特别涉及评价高粱酿酒性能的方法。

背景技术

高粱是生产白酒的主要原料，在酿酒过程中有着不可替代的作用。我国用高粱酿制白酒不仅有700多年的悠久历史，而且工艺水平也很高。俗语云“好酒离不开红粮”，可见高粱是酿制白酒的最佳原料，中外驰名的中国名酒也多以高粱作为酿酒原料。高粱籽粒中不仅含有酿酒所需的大量淀粉，适量蛋白质，脂肪外，而且含有一定量的单宁。适量的单宁含量可以提高出酒率并增加白酒的风味。酿酒每年需要消耗大量的高粱，但并非任何品种都符合酿造要求，酿酒对高粱品种是有选择和标准的。很多实践证明，原料不同出酒率不一，风味也不同。就是同一种原料，品种间成分也是有差异的，并且不同酿酒高粱其淀粉组成与吸水性和粘度都有密切关系，关系到酿酒生产中的节能减排，所以对酿酒高粱性能进行评价是势在必行的，这是因为原料中的各主要成分以及相关性能与酒的产量、质量及酿造工艺有密切联系。高粱酿造性能涉及多种因素，如果使用某单一指标去作出相对准确的评价是比较困难的，因此本发明涵盖品质和酿造性能两方面的指标，建立高粱酿酒性能的评价方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种评价高粱酿酒性能的方法，使酿造企业能够更有针对性的选择用于酿酒的高粱品种。

本发明评价高粱酿酒性能的方法包括以下步骤：

1)确定评判高粱酿酒性能的质量评价因素U＝{u1淀粉、u2蛋白质、u3脂肪、u4单宁、u5吸水性能、u6碱消度、u7粘度}，并确定质量评价因素的权重系数为X＝(x₁，x₂，x₃，x₄，x₅，x₆，x₇)；

2)设定高粱酿酒性能质量评价等级从低到高为n级，对待测高粱酿酒性能的各质量评价因素按照n个评价等级进行m次打分，建立质量评价因素的模糊数学矩阵

$R=\left(\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& \mathrm{\Λ}& r_{1n}\\ r_{21}& r_{22}& \mathrm{\Λ}& r_{2n}\\ M& M& M& M\\ r_{71}& r_{72}& \mathrm{\Λ}& r_{7n}\end{array}\right),$

3)将矩阵乘以步骤1)的权重系数得到合成矩阵Y＝X·R＝(y₁，y₂...y_n)，y1～yn中的最大值y_z即为评判分值，z对应的评价等级即为评判出的待测高粱酿酒性能等级。

Z为1～n中的自然数。各个质量评价因素的权重系数大于0、小于1，各个质量评价因素的权重系数之和为1。

质量评价因素的确定：

淀粉含量反映高粱自身所含淀粉的多少，淀粉是产生酒精的主要物质，高粱籽粒中淀粉含量越高，出酒率越高。

脂肪是对发酵有影响的成分，在发酵过程可生成少量酯类，适当含量的脂肪可在发酵过程中生成酸和高级脂肪酸丰富白酒酒体。

蛋白质是一种复杂的有机化合物，含有C、H、O、N、S等元素，为酿造微生物生长繁殖提供营养成分。含量适当时，微生物生长旺盛，酶的活性也高，在发酵过程中生成一些杂醇油、氨基酸和酯类，增加酒的香味。

单宁是高粱籽粒中的一类复杂的高分子多酚化合物，含有适量单宁的高粱品种是酿制优质酒的佳料；吸水率的测量用以评价高粱在酿造过程润粮工艺中的吸水性能，为生产提供指导。

碱消度用来评价高粱籽粒的糊化温度，为生产过程润粮水温度提供理论基础。糊化温度和粘度都与高粱淀粉含量及其组成有关，可以用来评价高粱是否容易糊化和吸水，是否更适合用于酿造生产。

因此本发明确定高粱酿酒性能由淀粉、蛋白质、脂肪、单宁、吸水性能、碱消度、粘度7个质量评价因素构成。

确定质量评价因素的权重系数时，对高粱酿酒性能的各质量评价因素的重要程度进行打分，每个质量评价因素得分除以各个质量评价因素的总分，得到各质量评价因素的权重系数。

步骤2)各质量评价因素按照评价等级进行打分，r_mn......为第m个质量评价因素在第n个质量等级所得分数占第m个质量评价因素各等级总分数的比率。

本发明为高粱酿酒性能进行定量评判，结果更为合理、准确，为酿酒原料的筛选提供了一种新的选择，具有广阔的应用前景。

具体实施方式

高粱中淀粉含量测定采用α-淀粉酶法，蛋白质测定使用凯氏定氮仪，脂肪含量测定采用索氏抽提法，单宁含量测定采用钨酸钠比色法。

吸水性能的测定：

取试样粉碎过筛子，取1～2mm粒径颗粒，进行吸水试验。取用干净的环刀，称取一定量粉碎筛选的高粱样，称量环刀与高粱样总重并记录。从恒温水浴锅分别取用75℃、85℃、95℃热水，用胶头滴管加水，每五分钟淋加一次，直至高粱不再吸水，称量至恒重为止。吸水量为吸水至恒重后重量减去初始重量，吸水性能用吸水率表示，即高粱吸水后的增重量与高粱初始重量的比值。

碱消度的测定：

将s颗整籽粒高粱放在内径55mm培养皿中，注入1.7g/100ml氢氧化钠溶液，加盖，各培养皿放置在30℃培养箱中24小时，分六个等级评分：1级，籽粒无影响；2级，籽粒膨胀；3级，籽粒明显膨胀，被腐蚀或边棱粗糙；4级，籽粒伸长，开裂或分离；5级，籽粒分散，中心白垩状、乳状或絮状；6级，籽粒完全消解。碱消化率分数为s颗籽粒的平均分数。

粘度的测定：

参照GB-T14490-2008，根据不同高粱测得的含水量称取相应的样品量及加水量，并配成悬浮液，按照粘度仪法测定过程中的粘度变化，并记录糊化过程中最高粘度值，以最高粘度值作为评价不同高粱粘度的参数。

模糊综合评判方法具体为：

以下实施例确定质量评价因素的权重系数时，对母糟的各质量评价因素的重要程度进行打分，每个质量评价因素得分除以各个质量评价因素的总分，得到各质量评价因素的权重系数X＝(0.3，0.15，0.15，0.1，0.1，0.1，0.1)。

以下实施例设定质量等级为4级，即n＝4，1级为差，2级为一般，3级为好，4级为很好。

对待测高粱酿酒性能的各质量评价因素按照4个评价等级分别进行20次打分，评分统计见表1，

将表1中质量评价因素各等级分数折算成占总分数的比率由此得到模糊矩阵：

$R=\left[\begin{array}{cccc}0& 0.15& 0.8& 0.05\\ 0& 0.45& 0.45& 0.1\\ 0.05& 0.55& 0.35& 0.05\\ 0& 0.3& 0.55& 0.15\\ 0& 0.1& 0.65& 0.25\\ 0.05& 0.2& 0.45& 0.3\\ 0.05& 0.4& 0.5& 0.05\end{array}\right]$

表1

将矩阵R乘以权重系数X得到合成矩阵：

$Y=X\·R=\left(\mathrm{0.3,0.15,0.15,0.1,0.1,0.1.0.1}\right)\·\left[\begin{array}{cccc}0& 0.15& 0.8& 0.05\\ 0& 0.45& 0.45& 0.1\\ 0.05& 0.55& 0.35& 0.05\\ 0& 0.3& 0.55& 0.15\\ 0& 0.1& 0.65& 0.25\\ 0.05& 0.2& 0.45& 0.3\\ 0.05& 0.4& 0.5& 0.05\end{array}\right]$

其中y₁＝(0.3∧0)∨(0.15∧0)∨(0.15∧0.05)∨(0.1∧0)∨(0.1∧0)∨(0.1∧0.05)∨(0.1∧0.05)＝0∨0∨0.05∨0∨0∨0.05∨0.05＝0.05

同理y₂＝0.15，y₃＝0.3，y₄＝0.1，即Y＝(0.05，0.15，0.3，0.1)，归一化后得Y₁＝(0.083，0.25，0.5，0.17)，得此模糊关系综合评判的峰值为0.5＝y₃，对应的高粱级别为第3级，即得出结论：该品种酿酒高粱性能好。

为了更清楚的描述本发明内容，介绍本发明的优势及特点，下面用具体实施例来进行说明。但下面的实施例仅仅是范例性的，并不限定本发明内容范围。

实施例1  采用本发明方法评价国窖红1号高粱酿酒性能

取国窖红1号高粱样品，测得总淀粉含量为68.6％，粗脂肪4.68％，粗蛋白9.8％，单宁1.43％，吸水性能在75℃时测得为65.4％，85℃测得为69.3％，95℃测得为82.9％，随温度升高吸水能力增大，碱消值为2.51，对应的级别糊化温度在70℃左右，在加热糊化过程最高粘度测得为2470A.U.。由20位技术人员组成评议组，根据各指标检测结果采用模糊综合评判方法进行评判。最后综合评判结果为很好，即得出结论国窖红1号酿酒高粱性能很好。

实施例2  采用本发明方法评价黑龙江高粱酿酒性能

取黑龙江高粱样品，测得总淀粉含量为69.9％，粗脂肪2.93％，粗蛋白9.1％，单宁0.09％，吸水性能在75℃时测得为68.4％，85℃测得为76.2％，95℃测得为93.9％，随温度升高吸水能力增大，碱消值为2，对应的级别糊化温度在80℃左右，在加热糊化过程最高粘度测得为2440A.U.。由20个人组成评议组，根据各指标检测结果采用模糊综合评判方法进行评判。最后综合评判结果为一般，即得出结论黑龙江酿酒高粱性能处于一般水平。

实施例3  采用本发明方法评价泸糯八号高粱酿酒性能

取泸糯八号高粱样品，测定总淀粉含量为71％，粗脂肪4.40％，粗蛋白8.75％，单宁1.38％，吸水性能在75℃时测得为65.6％，85℃测得为72.8％，95℃测得为89.8％，随温度升高吸水能力增大，碱消值为2.1，对应的级别糊化温度在70℃左右，在加热糊化过程最高粘度测得为2470A.U.。同样由20位技术人员组成评议组，根据各指标检测结果采用模糊综合评判方法进行评判。最后综合评判结果为好，即得出结论泸糯八号酿酒高粱性能好。

试验例1实施例1-3的高粱酿酒试验(试验例中所选窖池的甑口数为16甑)：

(1)配料润粮：取高粱180kg拌和均匀后加水润粮。润粮水温为90℃以上，润粮水用量135kg。其中，高粱粉碎度为6～8瓣/粒。

(2)拌糟：在上甑前50min，用耙梳在堆糟坝挖出一甑浓香型出窖酒醅，倒上已润好的高粱，随即拌和两次。倒上45kg糠壳。离上甑前15min进行拌糠，要求把粮粉、糟醅、糠壳全部拌均匀，辅料糠壳使用前清蒸。

(3)上甑蒸酒蒸粮：蒸汽压力为0.1MPa；上甑要求轻撒匀铺，探汽上甑，边高中低，上甑时间控制在40～45min；蒸酒时要求缓火蒸馏，中温流酒、掐头去尾、量质分段摘酒、分质并坛，流酒温度控制在25～35℃，流酒速度为3～4kg/min；蒸粮时间从流酒结束到出甑为40～50min。

(4)打量水摊晾下曲入窖：出甑打量水135kg，加中高温大曲36kg，入窖密封发酵。加曲温度平地温，入窖温度18℃，发酵期统一45天。

(5)出窖蒸酒蒸粮：起一甑出窖酒醅，倒上(1)中已润好的高粱，按步骤(2)进行拌糟，同(3)中所述上甑蒸酒蒸粮。

实施例1-3的三种高粱酿酒生产采用相同工艺条件，三种原粮酿酒产酒酒质对比见表2、3：

表2  原酒产量平均值

表3  三种原粮产酒感官品评

结合试验例结果可以看出，在生产工艺条件相同的情况下，国窖红一号无论是产酒率、还是主体香味成分含量以及感官品评都最佳，因此国窖红一号高粱产酒性能最好，泸糯八号次之，黑龙江高粱稍差。这一结果与实施例1-3的评价结果相符，因此本方法可以用作评价不同品种高粱的酿酒性能。

Claims (7)

1.评价高粱酿酒性能的方法，包括以下步骤：

1)确定评判高粱酿酒性能的质量评价因素U＝{u1：淀粉、u2：蛋白质、u3：脂肪、u4：单宁、u5：吸水性能、u6：碱消度、u7：粘度}，并确定质量评价因素的权重系数为X＝(x₁，x₂，x₃，x₄，x₅，x₆，x₇)；

2)设定高粱酿酒性能质量评价等级从低到高为n级，对待测高粱酿酒性能的各质量评价因素按照n个评价等级进行m次打分，建立质量评价因素的模糊数学矩阵

$R=\left(\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& \mathrm{\Λ}& r_{1n}\\ r_{21}& r_{22}& \mathrm{\Λ}& r_{2n}\\ M& M& M& M\\ r_{71}& r_{72}& \mathrm{\Λ}& r_{7n}\end{array}\right);$

3)将矩阵乘以步骤1)的权重系数得到合成矩阵Y＝X·R＝(y₁，y₂...y_n)，y₁～yn中的最大值y_z即为评判分值，z对应的评价等级即为评判出的待测高粱酿酒性能等级。

2.根据权利要求1所述的评价酿酒高粱性能的方法，其特征在于：高粱中淀粉含量测定采用α-淀粉酶法，蛋白质测定使用凯氏定氮仪，脂肪含量测定采用索氏抽提法，单宁含量测定采用钨酸钠比色法。

3.根据权利要求1所述的评价酿酒高粱性能的方法，其特征在于：吸水性能的测定：吸水性能用吸水率表示，即高粱吸水后的增重量与高粱初始重量的比值。

4.根据权利要求1所述的评价酿酒高粱性能的方法，其特征在于：碱消度的测定：将s颗整籽粒高粱放在培养皿中，注入1.7g/100ml氢氧化钠溶液，各培养皿放置在30℃培养箱中24小时，分六个等级评分：1级，籽粒无影响；2级，籽粒膨胀；3级，籽粒明显膨胀，被腐蚀或边棱粗糙；4级，籽粒伸长，开裂或分离；5级，籽粒分散，中心白垩状、乳状或絮状；6级，籽粒完全消解；碱消化率分数为s颗籽粒的平均分数。

5.根据权利要求1所述的评价酿酒高粱性能的方法，其特征在于：粘度的测定：记录糊化过程中最高粘度值，以最高粘度值作为评价不同高粱粘度的参数。

6.根据权利要求1-5任一项所述的评价酿酒高粱性能的方法，其特征在于：各质量评价因素的权重系数X＝(0.3，0.15，0.15，0.1，0.1，0.1，0.1)。

7.根据权利要求1-5任一项所述的评价酿酒高粱性能的方法，其特征在于：质量等级为4级，即n＝4，1级为差，2级为一般，3级为好，4级为很好。