CN110084420B - 浓香型白酒发酵中黄水的总糖、总酸和酒精度的检测方法 - Google Patents

浓香型白酒发酵中黄水的总糖、总酸和酒精度的检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于白酒发酵技术领域,公开了一种浓香型白酒发酵中黄水的总糖、总酸和酒精度的检测方法,取同一发酵批次同一发酵池不同发酵时间的黄水样品;对经过前处理的黄水样品,采用PH传感器、氧化还原(ORP)传感器、电导率传感器和味觉传感器所构建的传感器阵列进行检测;将味觉传感器响应信号进行主成分分析,得到味觉传感器的主成份因子;将味觉传感器主成份因子与其他传感器响应信号相结合,并通过多元线性回归后可以得到黄水中的总糖、总酸和酒精度的含量。本发明对黄水进行简单操作就可以进行快速准确的检测分析。可以为白酒发酵过程提供数据基础,可更全面地对发酵过程进行分析,进一步提高白酒的产量与质量。

Description

浓香型白酒发酵中黄水的总糖、总酸和酒精度的检测方法
技术领域
本发明属于白酒发酵技术领域,尤其涉及一种浓香型白酒发酵中黄水的总糖、总酸和酒精度的检测方法。
背景技术
目前,最接近的现有技术:
发酵过程是影响白酒产量和质量的关键步骤,由于发酵过程处于封闭状态且窖池成分十分复杂,因此目前对于发酵过程的监测分析技术还只有温度和工人经验。
黄水是浓香型白酒发酵中的副产物,黄水的成分一定程度反映了发酵信息。在浓香型白酒的生产酿造中,除了用酒醅来判断发酵质量,同时也将黄水的用于评估发酵,主要的参数有酒精度、总酸、总糖、淀粉等。但但它们都只能在开窖后才能进行采样检测,这是由于封闭的发酵环境无法采样用于检测。
综上所述,在对黄水在线检测存在的问题是:
由于发酵过程处于完全封闭,发酵期间无法采样黄水样品进行离线检测;由于黄水成分十分复杂,且封闭发酵环境比较特殊,一般传感器不能用于发酵中黄水的在线检测。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种浓香型白酒酒醅发酵过程总酸、总糖和酒精度的检测方法。
本发明是这样实现的,一种浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置,所述浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置,包括多种电化学传感器组合构建的传感器阵列、信号产生模块、各传感器信号的滤波、调理电路、数据采集器;
传感器阵列置于窖池底部,以采集底层黄水响应信号,传感器所测得的模拟信号通过数据采集器实时采集,并通过所建预测模型得出黄水的总酸、总糖和酒精度。
进一步,传感器阵列由味觉传感器、电导率传感器、PH传感器和ORP传感器构成,黄水液体与各传感器接触并发生反映,将液体中不同组分的浓度反应成不同的响应电流信号,再通过电流电压转换模块转化为电压信号。
进一步,数据采集器的数据采集通过USB数据采集卡结合Labview虚拟仪器实现;对味觉传感器响应信号维数进行主成份分析,得到累计方差贡献率大于85%的前n个主成份因子,再与其他传感器信号汇总得到传感器阵列的响应数据。
进一步,预测模型通过传感器阵列响应数据与黄水各成分的实际浓度来建立,包括多元线性回归,以传感器阵列信号为自变量,黄水各参数依次为因变量,找出传感器阵列响应信号与黄水参数之间的线性关系。
本发明的另一目的在于提供一种浓香型白酒酒醅发酵过程总酸、总糖和酒精度的检测方法包括:
步骤一,取同一发酵周期同一窖的黄水样本若干,编号储存;
步骤二,设定好传感器阵列的工作参数后,依次对各黄水样品检测,各传感器响应信号通过数据采集卡以及Labview构建虚拟仪器采集保存;
步骤三,对味觉传感器响应信号进行主成分分析(PCA),并提取方差贡献率大于85%的前n个主成分因子;
步骤四,将味觉传感器的主成份因子与PH传感器、氧化还原传感器以及电导率传感器的响应信号汇总,结合理化检测法得到的关于总酸、总糖、酒精度的数据,用于建立多元线性回归模型,多元线性回归模型通过R2分析模型的拟合程度,D-W检验指数、显著性水平检验Sig、VIF共线性诊断等及变量间的显著性、相关性与共线性,再通过标准差RMSE分析模型的误差大小,实现进一步的优化,最终得到传感器阵列信号对黄水参数的预测模型。
综上所述,本发明的优点及积极效果为:
本发明针对当前对浓香型白酒发酵过程的黄水关键参数(总酸、总糖和酒精度)无法实现在线检测,因而无法全面分析发酵过程这一现状,提出一种可应用于浓香型白酒发酵中黄水在线检测装置,不需开窖采样、响应迅速,可为分析浓香型白酒发酵过程提供有力的数据基础,帮助优化发酵工艺,提高白酒产质量。
附图说明
图1是本发明实施例提供的传感器装置整体框架图;
图2是本发明实施例提供的黄水的总糖、总酯和总酸的检测方法流程图;
图3是本发明实施例提供的多元线性回归预测结果图。
图4是本发明实施例提供的味觉传感器电极连接电路示意图
图5是本发明实施例提供的味觉传感器恒电位电路示意图
图6是本发明实施例提供的电导率传感器激励信号输入电路示意图
图7是本发明实施例提供的味觉传感器和电导率传感器滤波电路示意图。
图8是本发明实施例提供的PH传感器与ORP传感器电路连接示意图
图9是本发明实施例提供的PH传感器与ORP传感器基准电位产生示意图。
图10是本发明实施例提供的PH传感器与ORP传感器恒电位电路示意图
图11是本发明实施例提供的PH传感器信号采集电路示意图
图12是本发明实施例提供的ORP传感器信号采集电路示意图
图13是本发明实施例提供的PH传感器与ORP传感器信号滤波电路示意图
图14是本发明实施例提供的ORP传感器仿真电路示意图
图15是本发明实施例提供的味觉传感器响应数据处理示意图
图16是本发明实施例提供的电导率、PH、ORP传感器响应数据示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
本发明实施例提供的浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置,所述浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置,包括多种电化学传感器组合构建的传感器阵列、信号产生模块、各传感器信号的滤波、调理电路、数据采集器。
传感器阵列置于窖池底部,以采集底层黄水响应信号,传感器所测得的模拟信号通过数据采集器实时采集,并通过所建预测模型得出黄水的总酸、总糖和酒精度。
如图1所示,为传感器阵列检测装置示意图,传感器阵列由味觉传感器、电导率传感器、pH传感器以及ORP传感器构成。
味觉传感器可检测黄水样品的整体信息,在通过主成份因子提取可应用于黄水参数的分析;黄水中的酸为弱电解质,总酸与黄水导电性呈线性关系,因此电导率传感器可一定程度反映黄水成分的变化;pH传感器可根据黄水总酸不同而产生不同响应,可用于分析黄水成分;黄水的总糖主要为葡萄糖,具有还原性,因此ORP传感器也可根据不同浓度的总糖产生不同响应信号。
其中,味觉传感器和电导率传感器采用2KHz的交流激励信号,余下两种传感器采用直流信号作为基准电压信号。激励信号经运放跟随放大后由辅助电极输入,由于黄水各成分浓度的差异,在各传感器上产生不同的响应信号,采用低通滤波,调理放大输出。最终通过USB数据采集卡结合Labview虚拟仪器实现信号的采集。
如图2所示,为传感器信号对黄水参数预测模型的建立方法流程图。将采集的黄水样品用传感器阵列与传统化学检测法进行检测,以得到关于黄水样品的基础数据。由于味觉传感器响应数据维数较大,故首先对其进行主成份提取,采用累积方差贡献率大于85的前5个主成份因子,并与其他传感器数据汇总,得到8维传感器阵列的响应数据,它们分别是:味觉传感器所提取到的前5个主成份因子(F1、F2…F5)、电导率传感器数据(X1)、pH传感器数据(X2)和ORP传感器数据(X3)。将汇总所得的传感器数据与理化检测数据用于建立多元线性回归模型。多元线性回归模型通过R2分析模型的拟合程度,D-W检验指数、显著性水平检验Sig、VIF共线性诊断等及变量间的显著性、相关性与共线性,再通过RMSECV、RMSEP分析模型的误差大小,实现进一步的优化,最终得到传感器阵列信号对黄水参数的预测模型;
以对酸度的预测分析为例,黄水总酸的多元线性回归方程为:
Y酸度=-9.332X1+6.331X2-16.604X3
-0.367F1-0.278F2+0.286F3-0.091F4-0.351F5-28.165
对酸度进行多元线性回归的调整R方为0.918,说明拟合良好,可以较全面地表示出数据间的关系。而多元线性回归预测模型的D-W检验指数为2.213,说明建立的模型变量之间几乎不存在自相关性质。显著性水平检验Sig为0.010,表明自变量与因变量间具有显著相关性,其中相关性较强的有X2,Sig为0.003;X3,Sig为0.062;F5,Sig为0.052。VIF共线性诊断各自变量均小于5,表明其他变量间了不存在共线性,说明可应用于对黄水酸度的预测分析。图3为多元线性回归预测模型对黄水总酸的预测效果图,从图可看出对总酸的预测效果良好,标准差RMSE为0.4128,在可接受的范围内。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置,其特征在于,所述浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置,包括多种电化学传感器组合构建的传感器阵列、信号产生模块、各传感器信号的滤波、调理电路、数据采集器;
传感器阵列置于窖池底部,以采集底层黄水响应信号,传感器所测得的模拟信号通过数据采集器实时采集,并通过所建预测模型得出黄水的总酸、总糖和酒精度;
传感器阵列由味觉传感器、电导率传感器、pH传感器和ORP传感器构成,黄水液体与各传感器接触并发生反映,将液体中不同组分的浓度反应成不同的响应电流信号,再通过电流电压转换模块转化为电压信号;
数据采集器的数据采集通过USB数据采集卡结合Labview虚拟仪器实现;对味觉传感器响应信号维数进行主成分 分析,得到累计方差贡献率大于85%的前n个主成分 因子,再与其他传感器信号汇总得到传感器阵列的响应数据;
预测模型通过传感器阵列响应数据与黄水各成分的实际浓度来建立,包括多元线性回归,以传感器阵列信号为自变量,黄水各参数依次为因变量,找出传感器阵列响应信号与黄水参数之间的线性关系。
2.一种如权利要求1所述浓香型白酒发酵中黄水总酸、总酸和酒精度的在线检测装置的浓香型白酒酒醅发酵过程总酸、总糖和酒精度的检测方法,其特征在于,所述浓香型白酒酒醅发酵过程总酸、总糖和酒精度的检测方法包括:
步骤一,取同一发酵周期同一窖的黄水样本若干,编号储存;
步骤二,设定好传感器阵列的工作参数后,依次对各黄水样品检测,各传感器响应信号通过数据采集卡以及Labview构建虚拟仪器采集保存;
步骤三,对味觉传感器响应信号进行主成分分析PCA,并提取方差贡献率大于85%的前n个主成分因子;
步骤四,将味觉传感器的主成分 因子与PH传感器、氧化还原传感器以及电导率传感器的响应信号汇总,结合理化检测法得到的关于总酸、总糖、酒精度的数据,用于建立多元线性回归模型,多元线性回归模型通过R2分析模型的拟合程度,D-W检验指数、显著性水平检验Sig、VIF共线性诊断及变量间的显著性、相关性与共线性,再通过标准差RMSE分析模型的误差大小,实现进一步的优化,最终得到传感器阵列信号对黄水参数的预测模型。
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