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好高粱,釀好酒——讓步琦近紅外來保障白酒的品質

閱讀:599      發布時間:2024-1-18
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步琦近紅外來保障白酒的品質


高粱是我國白酒傳統固態發酵的主要原料。高粱中淀粉是產生酒精的主要物質,高粱籽粒中淀粉含量越多,出酒率就越高,其中優質釀酒高粱的總淀粉比例應在 90% 以上。并且相關學者研究發現,白酒的出酒率和品質,均與高粱中籽粒直鏈淀粉含量與支鏈淀粉含量的比值大小有重要關系。由此可見,準確高效地檢測高粱中支鏈淀粉、直鏈淀粉含量對獲得優質高產白酒具有十分重要的意義。


傳統的國標檢測方法操作繁瑣、費時費力,無法滿足現代白酒企業對釀酒原料高粱的檢測需求。而近紅外光譜分析技術(NIR)作為一種高效無損檢測技術,具有分析時長短、檢測效率高、無需前處理、綠色環保、操作簡單,可同時完成樣品的多個指標同時檢測等優點。為現代白酒企業快速、簡便、準確地測定釀酒原料高粱中直鏈淀粉和支鏈淀粉含量提供了科學的參考。


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實驗儀器

Buchi N-500 傅里葉變換近紅外光譜儀:瑞士步琦有限公司;儀器光源:鹵鎢燈;檢測器:溫控 InGaAs,光譜范圍為(4000~10000)cm-1,分辨率為 8cm-1,掃描次數為 32 次,采集釀酒高粱樣本的全波長范圍內近紅外光譜信息。


 BUCHI NIRFlex N500 近紅外光譜儀


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實驗方法

本實驗所用釀酒高粱樣品共 240 個,采用漫反射方式采集掃描釀酒高粱樣品的近紅外光譜。釀酒高粱中支鏈淀粉和直鏈淀粉含量參照 GB 7648—1987 中改進的紫外可見分光光度法測定。


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實驗結果

1. 模型建立及評價

采用偏最小二乘法(PLS)分別建立釀酒高粱中支鏈淀粉和直鏈淀粉的全光譜偏最小二乘模型(全光譜-PLS)、無信息變量消除偏最小二乘模型(UVE-PLS)、無信息變量消除法結合遺傳算法偏最小二乘法模型(UVE-GA-PLS)和無信息變量消除法結合連續投影算法偏最小二乘模型(UVE-SPA-PLS),并通過所建立的不同定量模型中模型的決定系數(R2)、校正標準偏差(RMSEC)、預測標準偏差(RMSEP)、最佳主成分數以及相對分析誤差(RPD)等相關評價參數來評價所建立的模型性能。不同模型相關參數如表4所示:



經過無信息變量消除法結合遺傳算法(UVE-GA)篩選后所建立的模型效果最hao,R2 分別為 0.9523 和 0.9417, RMSEP 分別為 1.2845 和 0.1434,RPD 分別為 12.1 和 34.2,所得波點分別對應支鏈淀粉和直鏈淀粉的 O-H、C-H、C-O 等主要官能團的基頻與倍頻吸收峰。說明經過無信息變量消除法結合遺傳算法(UVE-GA)篩選之后,保留了各指標中的主要特征吸收波長,消除了大部分無效波長變量的干擾。


2. 模型驗證

模型實測值與預測值的分布如下圖所示:



釀酒高粱中支鏈淀粉和直鏈淀粉的實測值和預測值呈較好的線性分布,又經過相關t檢驗,各項指標的預測值和實測值無較大的差異,經驗證,R2分別達到0.9517、0.9402,RMSEP 分別為 1.3276、0.0901,RPD 分別為 11.72、31.24。


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實驗結論

結果表明該模型的結果顯示精準度高,穩定性好,可靠性強,并且可以代替化學方法測定高粱籽粒直鏈淀粉、支鏈淀粉的含量,為現代白酒企業快速、簡便、準確地測定釀酒原料高粱中直鏈淀粉和支鏈淀粉含量提供了科學的參考。


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