基于嗅觉可视化技术的醋酸发酵过程中酒精度的检测

摘要：

首先通过气相色谱-质谱联用仪(gas chromatography-mass spectrometer,GC-MS)测定不同醋酸发酵阶段下醋醅中的酒精度,结果表明,随着醋酸发酵阶段的进行,醋醅中的乙醇不断减少.然后,通过自制的嗅觉可视化检测仪来表征镇江香醋不同醋酸发酵过程中的食醋气味信息,最后利用12个卟啉类化合物和3种酸碱指示剂的R、G、B三种个颜色分量(共45个特征值)作为特征变量,分别结合偏最小二乘(PLS)及误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,快速检测醋酸发酵过程中的乙醇含量.结果表明,相比于PLS模型,BP-ANN模型的预测效果更好;嗅觉可视化技术结合BP-ANN模型预测酒精度的相关系数为0.912 7.研究表明,可以通过嗅觉可视化技术结合BP-ANN模型来快速准确地检测醋酸固态发酵过程中醋醅的酒精度含量.

关键词：醋醅、嗅觉可视传感器、酒精度、偏最小二乘、神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TS2;S88

资助基金：江苏省自然科学基金资助项目BK2012286;国家博士后基金特别资助2013T60509

在线出版日期：2016-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：191-195