CN104360032B - 一种利用粒度分析评价麦汁过滤性能的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种利用粒度分析评价麦汁过滤性能的方法，主要包括采用自助研发的小型过滤设备进行麦汁过滤，麦汁过滤量进行定时记录，1min记录一次过滤量（g），过滤时间为15min，运用EXCEL计算出啤酒的总过滤性能。并采用库尔特计数及颗粒分析仪进行颗粒粒度分析，对过滤前麦汁进行粒度分析，经过大量的数据统计，运用MATLAB7.0对颗粒数百分比、体积百分比、啤酒总过滤性能进行二维曲线的拟合，得到了麦汁过滤性能与麦汁粒度分析的相关模型。为评价麦汁过滤性能提供了一种快捷有效的新方法。

Description

一种利用粒度分析评价麦汁过滤性能的方法
技术领域
本发明涉及啤酒过滤与麦汁粒度分析两大板块，属于啤酒酿造领域。
背景技术
啤酒过滤包括麦汁过滤和啤酒澄清两个工序，麦汁过滤性能（wort filtrationperformance）是评价啤酒过滤速度快慢的一个关键指标，既在单位时间内过滤体积越大，压差越小，啤酒的过滤性能越好。麦汁过滤是糖化生产的重要步骤，它关系着啤酒的外观和口感以及生物稳定性、非生物稳定性等，这一工序的顺利与否会影响后续生产的进行，决定着设备的生产能力，以及生产成本的支出。影响麦汁过滤性能的因素有操作（电脑操作等）、硅藻土等过滤器、麦芽质量（β-葡聚糖等）、硅藻土配方等四个因素，其中麦芽质量是影响其过滤性能的重要因素。
麦芽质量包括库值、粘度、糖化力、麦芽溶解度、β-葡聚糖、脆度、蛋白质等主要质量指标。研究表明麦芽脆度高则过滤速度快，而β-葡聚糖含量高导致过滤速度慢；有关资料显示麦汁粘度和麦汁过滤速度成反比，且粘度和β-葡聚糖与麦汁过滤性能显著相关。以上并未涉及麦汁的粒度分析。
粒度分析顾名思义是指对介质中存在的颗粒大小、分布情况的分析。随着科学技术的发展，粒度分析已经应用到诸如材料、能源、医药、冶金、化工、电子、机械、建筑及环保等很多领域，但在啤酒发酵领域，仅见2007年德国Weihenstephan大学的文章指出颗粒大小与麦汁过滤技术有关，其他未有相关报道。
发明内容
本发明采用自助研发的小型过滤设备进行麦汁过滤，麦汁过滤量进行定时记录，1min记录一次过滤量，过滤时间为15min，运用Excel计算出啤酒的总过滤性能（g0.8/min0.2）。并采用贝克曼Multisizer3库尔特计数及颗粒分析仪进行颗粒粒度分析，对过滤前麦汁进行粒度分析，采用50μm小孔管进行测定，测定范围为（1.370 ~ 30.000μm），由于颗粒数大部分集中在1.370 ~ 3.000μm之间，且颗粒百分比＞80%，所以选取1.370 ~ 3.000μm之间的颗粒数百分比、体积百分比分别作为此数学模型的自变量因素，啤酒的总过滤性能作为因变量，经过大量的数据统计，运用MATLAB 7.0进行二维曲线的拟合，得出拟合曲线方程，为评价麦汁过滤性能提供了一种快捷有效的新方法。
附图说明
图1所示为颗粒数百分比与啤酒过滤性能拟合曲线。
图2所示为体积百分比与啤酒过滤性能拟合曲线。
具体实施方式
麦汁过滤试验
采用30种经标准制麦的麦芽，并采用EBC协定糖化法进行麦汁的制备。并采用小型模拟过滤设备，在温度80℃、0.1MPa下进行过滤，，在前20s内每间隔1s记录一次过滤量，之后每间隔1min记录一次过滤量，15min记录总过滤量、滤饼质量。根据上述记录绘制20s内的过滤曲线，并计算200mL过滤时间、20s过滤性能Fk20s（g0.8/s0.2）和总过滤性能Fk15min（g0.8/min0.2）。
分析方法
粒度分析对d10、d50、d90进行统计分析，d10表示粒径分布中占10%所对应的粒径，d50表示粒径分布中占50%所对应的粒径， d90就是粒径分布中占90%所对应的粒径。d50又称“中位粒径”，或者“中心粒径”，通常用它来表示该颗粒群的颗粒大小，是描述颗粒分布特征的重要参数。采用（d90- d10）/ d50，来表征粒度分布的宽窄，数值大的分布宽、小的分布窄。采用贝克曼Multisizer3库尔特计数及颗粒分析仪测定了过滤前后麦汁的粒度分布，得到了麦汁的粒径、颗粒数及所占的百分比、体积及百分比。对于麦汁过滤前（Q）采用50μm（1.370~ 30.000μm）小孔管，测定个数200000个；麦汁过滤后（M）采用20μm（0.692 ~ 12.000μm）小孔管，测定个数60000个。测试时，将试样均匀分散在电导液中，借助真空作用，使其通过微孔管管壁上特有的一个微孔。在微孔管内外的电导液中浸放一对电极，接通电路，使微孔周围形成一个电感应区域。当每个粒子通过微孔时，电路便产生与之相应的电脉冲信号。该信号的大小取决于通过粒子体积的大小，而与其它因素无关。将不规则形状的试样粒子理想化为相同体积的球状粒子，由此近似地计算出试样粒子的粒径。对通过微孔的试样粒子逐个计数，同时根据体积信号的大小，区分出试样粒子在各级中的分布，显示和计算出试样的个数、个数粒度分布、体积粒度分布及其他参数。
数据处理
通过以上得到的大量数据统计，运用MATLAB 7.0对颗粒数百分比、体积百分比、啤酒总过滤性能进行二维曲线的拟合，得出评价麦汁过滤性能的模型。
3.1啤酒总过滤性能与颗粒数百分比的数学模型
3.1.1拟合公式
f(x)=a1×exp(-((x-b1)/c1)2)+a2×exp(-((x-b2)/c2)2)+a3×exp(-((x-b3)/c3)2)+a4×exp(-((x-b4)/c4)2)+a5×exp(-((x-b5)/c5)2)+a6×exp(-((x-b6)/c6)2)+a7×exp(-((x-b7)/c7)2)+a8×exp(-((x-b8)/c8)2)，系数（95%的置信区间）。
式中：
a1=271.1(-8.421e+007, 8.421e+007)；b1=97.36(-1.099e+005, 1.101e+005)；
c1=3.921(-1.179e+005, 1.179e+005)；a2=159.3(-1.419e+010, 1.419e+010)；
b2=76.26(-1.132e+008, 1.132e+008)；c2=1.681(-7.844e+007, 7.844e+007)；
a3 =427.4(-3.093e+008, 3.093e+008)；b3=85.74(-2.248e+006, 2.248e+006)；
c3 =6.477(-5.349e+005, 5.349e+005)；a4 =141.8 (-2.767e+018, 2.767e+018)；
b4 =62.36(-2.692e+017, 2.692e+017)；c4 =3.07 (-6.899e+016, 6.899e+016)；
a5 =432.1(-2.669e+008, 2.669e+008)；b5 =91.68(-2.376e+005, 2.377e+005)；
c5 =4.451(-3.195e+005, 3.195e+005)；a6 =-38.62(-2.788e+009, 2.788e+009)；
b6 =78.02(-6.265e+007, 6.265e+007)；c6 =1.924(-1.533e+007, 1.533e+007)；
a7 =119.3(-2.35e+017, 2.35e+017)；b7 =69.05(-4.973e+016, 4.973e+016)；
c7 =1.236(-5.285e+016, 5.285e+016)；a8 =-542.7(-4.251e+008, 4.251e+008)；
b8 =89.88 (-3.457e+006, 3.457e+006)；c8 =7.985 (-2.225e+006, 2.225e+006)。
3.1.2拟合参数及拟合曲线的检验
R2：0.9344，平均相对误差：2.54%。
3.1.3拟合曲线见附图1
3.2啤酒总过滤性能与颗粒体积百分比的数学模型
3.2.1拟合公式
f(x)=a1×exp(-((x-b1)/c1)2)+a2×exp(-((x-b2)/c2)2)+a3×exp(-((x-b3)/c3)2)+a4×exp(-((x-b4)/c4)2)+a5×exp(-((x-b5)/c5)2)+a6×exp(-((x-b6)/c6)2)+a7×exp(-((x-b7)/c7)2)+a8×exp(-((x-b8)/c8)2)，系数（95%置信区间）。
a1 =173.7 (-7.652e+004, 7.686e+004)；b1 =35.61 (-587.1, 658.3)；
c1 =2.001 (-516.7, 520.7)；a2 =149.6 (-436.4, 735.6)；
b2 =43.79 (-29.98, 117.5)；c2 =8.483 (-290.4, 307.3)；
a3 =106.5 (43.16, 169.9)；b3 =15.43 (9.846, 21)；
c3 =7.995 (-9.477, 25.47)；a4 =141.9 (-665.8, 949.6)；
b4 =24.1 (17.24, 30.96)；c4 =1.44 (-3.723, 6.603)；
a5 =-244.2 (-2.397e+004, 2.348e+004)；b5 = 28.59 (14.72, 42.46)；
c5 = 1.315 (-27.09, 29.72)；a6 =61.7 (-3.914e+004, 3.926e+004)；
b6 =32.96 (-1712, 1778)；c6 =0.5453 (-6626, 6627)；
a7 =309.7 (-2.422e+004, 2.484e+004)；b7 =29.01 (-3.704, 61.72)；
c7 =2.275 (-62.75, 67.3)；a8 =949.2 (-1.135e+004, 1.325e+004)；
b8 =8.42 (8.348, 8.493)；c8 =0.2576(-0.4944, 1.01)。
3.2.2拟合参数及拟合曲线的检验
R2：0.8958，平均相对误差：3.27%。
3.2.3拟合曲线见附图2。

Claims (2)

1.一种利用粒度分析评价麦汁过滤性能的方法，其特征在于：采用贝克曼Multisizer3库尔特计数及颗粒分析仪进行颗粒粒度分析，对过滤前麦汁进行粒度分析，采用50μm小孔管进行测定，选取1.370～3.000μm之间的颗粒数百分比、体积百分比分别作为数学模型的自变量因素，麦汁的总过滤性能作为因变量，总过滤性能单位为g0.8/min0.2。
(1)麦汁总过滤性能与颗粒数百分比的数学模型为：
f(x)＝a1×exp(-((x-b1)/c1)2)+a2×exp(-((x-b2)/c2)2)+a3×exp(-((x-b3)/c3)2)+a4×exp(-((x-b4)/c4)2)+a5×exp(-((x-b5)/c5)2)+a6×exp(-((x-b6)/c6)2)+a7×exp(-((x-b7)/c7)2)+a8×exp(-((x-b8)/c8)2)，95％的置信区间,式中：
a1＝271.1(-8.421e+007,8.421e+007)；b1＝97.36(-1.099e+005,1.101e+005)；
c1＝3.921(-1.179e+005,1.179e+005)；a2＝159.3(-1.419e+010,1.419e+010)；
b2＝76.26(-1.132e+008,1.132e+008)；c2＝1.681(-7.844e+007,7.844e+007)；
a3＝427.4(-3.093e+008,3.093e+008)；b3＝85.74(-2.248e+006,2.248e+006)；
c3＝6.477(-5.349e+005,5.349e+005)；a4＝141.8(-2.767e+018,2.767e+018)；
b4＝62.36(-2.692e+017,2.692e+017)；c4＝3.07(-6.899e+016,6.899e+016)；
a5＝432.1(-2.669e+008,2.669e+008)；b5＝91.68(-2.376e+005,2.377e+005)；
c5＝4.451(-3.195e+005,3.195e+005)；a6＝-38.62(-2.788e+009,2.788e+009)；
b6＝78.02(-6.265e+007,6.265e+007)；c6＝1.924(-1.533e+007,1.533e+007)；
a7＝119.3(-2.35e+017,2.35e+017)；b7＝69.05(-4.973e+016,4.973e+016)；
c7＝1.236(-5.285e+016,5.285e+016)；a8＝-542.7(-4.251e+008,4.251e+008)；
b8＝89.88(-3.457e+006,3.457e+006)；c8＝7.985(-2.225e+006,2.225e+006)；
(2)麦汁总过滤性能与颗粒体积百分比的数学模型为：
f(x)＝a1×exp(-((x-b1)/c1)2)+a2×exp(-((x-b2)/c2)2)+a3×exp(-((x-b3)/c3)2)+a4×exp(-((x-b4)/c4)2)+a5×exp(-((x-b5)/c5)2)+a6×exp(-((x-b6)/c6)2)+a7×exp(-((x-b7)/c7)2)+a8×exp(-((x-b8)/c8)2)，95％的置信区间,式中：
a1＝173.7(-7.652e+004,7.686e+004)；b1＝35.61(-587.1,658.3)；
c1＝2.001(-516.7,520.7)；a2＝149.6(-436.4,735.6)；
b2＝43.79(-29.98,117.5)；c2＝8.483(-290.4,307.3)；
a3＝106.5(43.16,169.9)；b3＝15.43(9.846,21)；
c3＝7.995(-9.477,25.47)；a4＝141.9(-665.8,949.6)；
b4＝24.1(17.24,30.96)；c4＝1.44(-3.723,6.603)；
a5＝-244.2(-2.397e+004,2.348e+004)；b5＝28.59(14.72,42.46)；
c5＝1.315(-27.09,29.72)；a6＝61.7(-3.914e+004,3.926e+004)；
b6＝32.96(-1712,1778)；c6＝0.5453(-6626,6627)；
a7＝309.7(-2.422e+004,2.484e+004)；b7＝29.01(-3.704,61.72)；
c7＝2.275(-62.75,67.3)；a8＝949.2(-1.135e+004,1.325e+004)；
b8＝8.42(8.348,8.493)；c8＝0.2576(-0.4944,1.01)。
2.如权利要求1所述的一种利用粒度分析评价麦汁过滤性能的方法在啤酒酿造领域的应用。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111426612A (zh) * 2020-04-28 2020-07-17 北京燕京啤酒股份有限公司 一种通过粒度分布评价麦芽质量的方法
CN112557634B (zh) * 2021-01-05 2023-05-23 中国石油化工股份有限公司 一种评价柴油性能的方法和应用

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102239243A (zh) * 2008-12-04 2011-11-09 克朗斯股份公司 用于确定啤酒的过滤性的方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5894027B2 (ja) * 2012-07-09 2016-03-23 サントリーホールディングス株式会社 ビールテイスト飲料の中間製品である濾過前液の濾過性の予測方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102239243A (zh) * 2008-12-04 2011-11-09 克朗斯股份公司 用于确定啤酒的过滤性的方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Particle size distribution in wort during large scale brewhouse operations;Kühbeck, F.等;《American Institute of Chemical Engineers Journal 》;20070531;第53卷(第5期);第1379页左栏第1段，第1386段左栏第3段 *
啤酒过滤性能探讨;王志坚;《酿酒科技》;20111031(第10期);第85-86页 *
浅谈预测啤酒过滤性能的方法及改进措施;刘晓明;《啤酒科技》;20020430(第4期);第29-30页 *

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