啤酒酿造和乙醇生产

”酿造过程包括几个步骤:麦芽制造、铣、打浆、过滤、煮沸、发酵、调节、过滤和包装。发酵步骤最后的啤酒质量至关重要,因为多种因素(如温度、pH值、糖成分,酵母类型)可以影响大量的质量参数”(格拉希et al ., 2013)。

近红外光谱的价值和全方位光谱仪:

• “植被的光谱响应的分析通过遥感可以作为一个有效的手段迅速调查和定义整体植物健康和营养状况。”(Fluvia, 2015)
• 近红外光谱测量发现了有用的植物育种作物成熟筛查和监测目的(哈尔西,1987)
• 近红外光谱可以用于原材料的质量控制测试(大麦、麦芽、啤酒花、酵母),中间体,成品(瓦et al ., 2012)
• 传统的近红外光谱分析中,在地面样品,已经应用于啤酒花的分析水分,α-acids,β-acids,酒花油和跳存储的预测指数(哈尔西,1987)
• 乙醇可以产生许多不同的淀粉来源包括玉米、小麦、大麦、土豆;近红外光谱技术使得它可以直接测量这些原材料的组成和预测乙醇产量(Fluvia, 2015)
• 近红外光谱是一个有用的工具来测量谷物蒸馏器产品的成分用于动物饲料(ASD Inc ., 2009)
• 使用近红外光谱表明,酒精啤酒样品可以明显歧视对老化阶段(Ghasemi-Varnamkhasti et al ., 2012

利用化学计量学(多变量分析)开发定量校准啤酒酿造和乙醇生产属性:

• 可以创建多元校准提供各种成分或处理的特点
• 实时定量分析使用校准配置为与ASD LabSpec分析仪(克智商;的辨音器®)
• 使用回归分析相关各种实验室近红外光谱反射率的方法
• 校准可以创建对发酵过程的所有部分,如:水分、蛋白质和淀粉含量(粮食收据),麦芽质量和蛋白质(麦芽制造),总碳水化合物,可发酵的碳水化合物,麦芽汁参数(混合),可溶性糖、酸含量(发酵),硫分、水分、蛋白质、纤维(动物饲料生产的副产品)
• 使多个分析测量。

图1所示。蒸馏器粮食湿度校准结果。的验证55水分模型的独立测试集样本了RSQ 0.999和9月的0.96 (ASD Inc ., 2009)

解决方案

ASD光谱仪有很高的信噪比为优化设计灵敏度和速度,结合光谱范围350 - 2500 nm,它们适用于测量各种成分和重要的工艺参数。

ASD工具是一个实际的解决方案的确定啤酒酿造和乙醇生产组件属性。

• LabSpec 4提供了实验室级的性能在一个坚固的、便携式设计适合台式分析或运输样品位置。用于定量应用程序。
• Muglight为原材料要求反射和吸光度的测量分析。
• 转盘形状不规则或不均匀的样品的分析。理想的获得高度准确的平均水平。

理想的啤酒酿造和乙醇生产应用程序:

• 便携解决方案;适用于实验室和行
• 非侵入式的、非破坏性
• 简单、快速和成本有效的实时测量(数据和分析)
• 很少或根本没有样品制备

引用

^{ASD Inc . (2009)。蒸馏器建模使用LabSpec 5000粮食硫和水分。博尔德有限公司:丹Shiley。}

^{Fluvia,美国(2015年10月26日)。近红外光谱技术和最优化的数据分析应用于食品掺假检测。从http://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/78402/memoria.pdf获取}

^{Ghasemi-Varnamkhasti m;Mohtasebi,美国;Rodriguez-Mendez m;戈麦斯,a;Araujo m;Galvao, r(2012),筛选分析啤酒老化使用近红外光谱和连续变量选择的预测算法。Talanta (89), 286 - 291。doi: 10.1016 / j.talanta.2011.12.030}

^{葛拉,美国;朋友,J·m·;Lyndgaard C.B.;Vigentini i;锁定,大肠(2013年6月)。通过使用FT-NIR光谱监测啤酒发酵。论文发表于NIR2013诉讼;A1-Agriculture和环境、La Grande-Motte、法国(页79 - 81)。}

^{哈尔西,美国(1987年)。近红外反射率分析整个跳锥。酿造研究所杂志》(93),399 - 404。doi: 10.1002 / j.2050-0416.1987.tb04526.x}

^{也好,年代;马可尼,o .;Perretti, g (2012)。近红外光谱在酿造工业。关键评论食品科学与营养(55),1771 - 1791。doi: 10.1080 / 10408398.2012.726659}