云端智能微型近红外光谱仪的酒醅定量分析模型开发

采用国产微型近红外光谱仪及配套的端云一体光谱智能建模系统,针对白酒酿造过程中出入窖酒醅进行定量分析模型开发,包含出窖酒醅水分、酸度、淀粉、残糖指标,入窖酒醅水分、酸度、淀粉指标,通过使用特制的酒醅压紧工装,以及不同的预处理算法组合,采用偏最小二乘法开发完成了上述共7种成分的近红外光谱定量分析模型并进行验证。     

基于异常样品剔除的酒醅近红外定量分析模型的精度提升

目的 利用异常识别算法识别出原数据集中存在的奇异点,以建立预测精度更高的酒醅定量分析模型。方法 在研究中采用集群分析思维,利用马氏距离、主成分马氏距离、蒙特卡罗交叉验证法对108个样本进行异常样品识别以及剔除,以光谱-理化值共生距离算法进行样品集的划分,划分比例为3:1。结果 酒醅水分近红外定量分析模型经马氏距离处理后预测精度达到最高,预测相关系数上升了0.43%,预测均方根误差下降了6.94%;酒醅酸度近红外定量分析模型经马氏距离处理后精度达到最高,预测相关系数上升了0.02%,预测均方根误差下降了0.20%;酒醅还原糖近红外定量分析模型经蒙特卡罗处理后,预测相关系数上升了8.74%,预测均方根误差下降了42.14%;酒醅淀粉近红外定量分析模型经蒙特卡罗处理后精度达到最高,预测相关系数上升了2.81%,预测均方根误差下降了57.80%。结论 经过验证,剔除异常样品可建立出预测精度更高的酒醅定量分析模型。     

近红外光谱快速分析白酒酒醅指标的研究

应用近红外光谱技术构建分析模型,对白酒酒醅进行快速定量分析。在酒醅淀粉的模型中,其R值高达0.9869,RMSEC为0.948,平均偏差仅为0.08。结果表明,构建的模型具有良好的预测性。说明了构建的酒醅模型是可行的,是成功的。从而实现了大批量酒醅的快速检测。     

酒醅中总酯含量检测方法的研究

采用皂化返滴定法测定了酒醅中总酯的含量,并利用近红外光谱技术建立了酒醅总酯的快速检测方法。通过解析不同酒醅样品的近红外光图谱,采用MF和NCL光谱前处理方法对光谱进行了平滑和去噪处理,用偏最小二乘(PLS)算法建立了酒醅总酯的近红外模型。模型的决定系数R2为97.15%,预测标准偏差(RMSEP)为0.07%,表明建立的模型可靠,预测效果好,能够满足白酒生产中酒醅总酯的快速检测要求。     

酒醅中总酯含量检测方法的研究

采用皂化返滴定法测定了酒醅中总酯的含量,并使用近红外光谱技术建立了酒醅总酯的快速检测方法。通过解析不同酒醅样品的近红外光图谱,采用MF和NCL光谱前处理方法对光谱进行了平滑和去噪处理,用偏最小二乘(PLS)算法建立了酒醅总酯的近红外模型。模型的决定系数R~2为97.15%,预测标准偏差(RMSEP)为0.07%,表明建立的模型可靠,预测效果好,能够满足白酒生产中酒醅总酯的快速检测要求。     

酒醅中总酯含量检测方法的研究

采用皂化返滴定法测定了酒醅中总酯的含量,并利用近红外光谱技术建立了酒醅总酯的快速检测方法。通过解析不同酒醅样品的近红外光图谱,采用MF和NCL光谱前处理方法对光谱进行了平滑和去噪处理,用偏最小二乘(PLS)算法建立了酒醅总酯的近红外模型。模型的决定系数R~2为97.15%,预测标准偏差(RMSEP)为0.07%,表明建立的模型可靠,预测效果好,能够满足白酒生产中酒醅总酯的快速检测要求。     

基于偏最小二乘法建立白酒酒醅近红外分析模型

利用近红外光谱分析仪采集酒醅样品的近红外漫反射光谱,基于偏最小二乘法建立检测酒醅中水分、酸度值的近红外光谱分析模型。经内部交叉验证法对模型进行检验,结果为:酒醅中水分的相关系数均大于0.94,酸度的相关系数均大于0.97,证明所建模型测得的酒醅中水分和酸度值与真实值拟合良好。经盲样检测,结果为:模型所测酒醅水分和酸度值均与实际值相匹配且模型稳定性良好,证明所建模型可以实现对酒醅中水分和酸度值的快速检测。     

近红外光谱技术在快速检测白酒酒醅中的应用

研究利用近红外光谱技术构建白酒酒醅分析模型,实现对泸型白酒酒醅水分、酸度和淀粉含量的大批量快速定量分析。利用趋近归一化(ncl)、一阶导数(db1)等光谱预处理方法对光谱进行处理,使用协同区间偏最小二乘法(SIPLS)、向后间隔偏最小二乘法(BIPLS)等算法对光谱波段进行优化选择,通过偏最小二乘法(PLS)建立快速检测模型,以模型参数、外部盲样的理化数据对新建模型进行评估验证,确定最佳模型。     

近红外光谱测定酒醅

应用近红外光谱技术,以酒醅为材料建立酒醅的水分、酸度、淀粉、酒精度的含量分析模型,实现了大批量酒醅的快速检测.     

基于液体样品近红外模型在白酒酒醅分析中的应用

对直接采用白酒固体酒醅建立近红外模型分析酒醅中低含量组分时存在的数据差异进行了系统分析,找到了影响检测数据准确性和灵敏度的关键因素。通过调整白酒酒醅浸取液的处理方式、优化光谱和数据处理方法,显著提高了定标模型的稳定性和准确度,首次建立了基于液体样品近红外定量模型测定酒醅中还原糖、酸度和酒精度的快速、准确的方法,为酒醅组分分析提供了新的思路。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)建立的酒醅浸取液定量模型,能够有效扩大酒醅中还原糖、酸度和酒精度的含量分析范围,显著提高定标模型的稳定性和准确度,模型的决定系数(R~2)分别为0.9686、0.9950、0.9807,预测集标准偏差(RMSEP)分别为0.0427%、0.0791mmol/10g、0.0932%vol。     

近红外光谱技术在茅台酒酒醅检测中的应用

采用近红外光谱技术结合茅台酒生产工艺特点及抽样检验的方法,确立了一套适用于茅台酒酒醅的分析模型和分析方法,提高了酒醅理化指标检测效率,优化了近红外光谱模型预测准确度,有助于及时有效地获得理化数据,为指导生产提供了数据支撑。     

浓香型纯粮固态发酵酒醅传统分析方法与近红外光谱分析技术的比较

酒醅分析是酿酒企业检测酿酒质量以及监督酿酒工作的一项重要的技术,该项技术所得数据为从事生产和研究的酿酒人员提供了重要的数据来源和参考价值。随着分析技术的进步,酒醅分析技术也与时俱进,现已集传统分析方法和近红外光谱分析技术于一身。国内一些著名的大型酒企率先将近红外光谱分析技术应用于日常的研究及生产实践中。在工作已经熟练掌握两种分析方法,通对两者数据进行比较,以期能够说明两种方法相互证明,相互补充,取长补短,使酒醅分析技术更加完善的同时也使酒醅分析工作更加简单高效。     

近红外光谱技术在清香型酒醅检测中的应用研究

为实现清香型酒醅理化指标的快速检测,结合清香型白酒酿造工艺同时运用近红外光谱技术,建立了入缸酒醅水分、淀粉和发酵酒醅水分、酸度、酒度、淀粉指标的快速检测模型。结果表明：通过使用不同光谱预处理方法和波数范围建立模型,使用内部交叉验证得到最优模型,各理化指标模型的相关系数(R²)值大于0.7线性良好,交叉验证均方根(RMSECV)小于1.15预测误差较小。使用盲样对各指标的模型进行外部验证,结果的相对标准偏差均在10%以内,符合生产检测的需求,可运用于酒醅的日常检测分析。     

近红外光谱技术在白酒生产过程中的应用进展

白酒生产过程中酿酒原料、大曲、酒醅、酒体等的分析检测是工艺控制的关键环节,传统人工分析检测存在耗时长,工作量大等问题.实现白酒生产过程关键指标的快速检测,对于指导白酒工艺调控、提高白酒产质量具有重要意义.文章概述了近红外光谱分析技术的原理、特点、分析流程及近红外光谱分析技术在酿酒原料、大曲、酒醅以及白酒相关指标检测中的...     

酱香型白酒酒醅中近红外快速检测乳酸的模型构建

为实现酱香型白酒酒醅中乳酸的快速检测，通过采集酱香型白酒酒醅中乳酸的近红外光谱信息，经数学求导、散射、平滑等光谱预处理方式，构建了酱香型白酒酒醅中乳酸近红外快速检测模型。结果表明，模型预测标准差（SEP）为0.054，线性回归斜率为0.986，相关系数（RSQ）为0.977。对不同样品的十次平行测定，相对标准偏差(RSD)在2.89%以内。说明预测模型稳定，准确度高，重复性较好。将该模型用于酱香型白酒酒醅中乳酸含量的检测，可在2 min内得出数据，检测效率得到显著提升。     

近红外漫反射技术快速检测黄酒酒醅中酒精度

利用傅里叶近红外漫反射光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),建立了黄酒酒醅中酒精度的快速定量检测模型。通过优化波数范围和维数,选择最佳光谱预处理方法,在建立的酒醅酒精度的模型中,用相关系数(R)、交叉验证均方差(RMSECV)和相对分析误差(RPD)衡量模型的预测精度和稳定性。模型的R值达0.9912,RMSECV值为0.347,RPD为7.16,说明该模型有较好的预测能力。因此,近红外光谱法可用于发酵过程中黄酒酒醅的快速检测,对于保障黄酒食品安全质量、提高工作效率具有重要意义。     

近红外技术与人工检测十里香酒醅指标的研究

在酿酒产业下,酒醅的检测必不可少,人工检测下,工作费时、费力,为了找出更加快速的酒醅检测方式,正式引进了酒醅检测仪,酒醅检测仪的原理是近红外光谱分析;红外光谱分析是将光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测试技术的有机结合。近红外光谱主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化学键的信息,因此分析范围几乎可覆盖所有的有机化合物和混合物。在一年的检测当中发现,用酒醅检测仪检测酒醅耗时短,无化学污染等特点。     

近红外光谱检测用纤维含量样品精确度研究

采用近红外光谱分析技术对纺织品含量进行定量分析可以实现对样品快速无损检测.但是近红外光谱分析技术是一种间接分析技术,它需要从已知原料组分的样品中采集样品的近红外光谱,并根据样品的纤维含量,结合化学计量法建立近红外校正模型,才能将近红外光谱技术应用于实际的检测工作中,所以建模样品原料组分的精确度决定了近红外模型预测结果的精确度,提高所用样品原料组分赋值的精确度就能提高近红外光谱分析技术对纺织品含量进行定量分析的精确度.     

近红外光谱仪快速检测黄酒酒醅技术的开发

采用福斯NIRS DS 2500近红外光谱仪及福斯数据处理软件,开发建立了黄酒酒母酒醅的酒精度和总酸的快速检测方法。通过对盲样进行预测,酒精度平均标准偏差为0.30%vol,总酸平均标准偏差为0.14 g/L,确认近红外光谱技术可以用于黄酒酒醅的快速检测。     

傅立叶变换近红外光谱仪在入池酒醅回复性中的应用研究

入池酒醅的回复性是衡量酒醅在受到外界压力后恢复变形的能力,也是酒醅骨力和手感揉实性的表现,对整个发酵过程影响很大。传统方法是靠经验以手试醅,主观性较强,后采用质构仪检测,为了能实现大批量定量检测,我公司创新采用步琦公司NIRmaster近红外光谱分析仪,并结合近红外分析软件NIRCal5.2,建立了入池酒醅性状中回复性的定量模型。该模型的建模集的相关系数r为0.8549,验证集的相关系数r为0.8328;建模集标准差(SEC)与验证集标准差(SEP)的比值为1.026。随机选取40组样品验证模型的可靠性,与质构仪检测方法对比,平均相对误差为3.11%,RMSEP为0.263,说明近红外模型有较好的预测能力,可用于入池酒醅回复性的预测。