清香型酒醅水分、酸度和淀粉含量的在线预测

摘要：

为解决酒醅水分、酸度和淀粉含量指标只能离线检测,化学方法检测工序复杂,工作量大的问题,通过研究发酵机理,选择发酵过程产生的O2、CO2、湿度和温度为监测指标,使用多传感器监测技术和无线通信网络构建发酵参数自动化采集系统,同时运用化学方法对采集的酒醅样品进行水分、酸度和淀粉含量3个指标检测,运用偏最小二乘回归以发酵环境O2、CO2、湿度和酒醅温度值为自变量,酒醅水分、酸度和淀粉含量为因变量建立了偏最小二乘软测量模型,同时建立了多元线性回归模型作为对比,证实偏最小二乘回归最优.模型的均方根误差为1.89、0.12、1.93,并由此得出结论为O2和CO2对于发酵产物水分、酸度和淀粉的影响是极其重要的,温度和湿度其次.

关键词：白酒、发酵模型、偏最小二乘回归、多元线性回归、软测量

所属期刊栏目：48

分类号：TS261.4;TP273;TP391

资助基金：国家自然科学基金;四川省科技成果转移转化示范项目;四川省重大科技专项项目;五粮液横向项目;四川省科技计划项目;四川省科技计划项目;四川省科技计划项目;人工智能四川重点实验室开放基金项目;人工智能四川重点实验室开放基金项目

在线出版日期：2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：85-90,96