为提高白酒固态发酵的副产物黄水中淀粉含量预测模型精度和建模效率。采用傅里叶变换近红外光谱仪采集黄水光谱信息,利用一阶导数对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立黄水淀粉定量预测...为提高白酒固态发酵的副产物黄水中淀粉含量预测模型精度和建模效率。采用傅里叶变换近红外光谱仪采集黄水光谱信息,利用一阶导数对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立黄水淀粉定量预测模型。使用决定系数(R^(2))和预测均方误差(root mean square error of prediction,RMSEP)评价模型性能。光谱中含有大量冗余信息,为有效提升黄水淀粉含量检测精度和优化模型效率,将不同特征提取方法的优点结合,发现使用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)结合连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取的光谱特征所建立的PLSR模型,相较于未使用特征提取或仅使用单一特征提取所建立的模型均有明显提升。在单一使用CARS时,模型的R^(2)为0.9654,RMSEP为0.2012%,而结合SPA后,R2为0.9738,RMSEP为0.1748%。此外,光谱维度从2203个减少到了126个,不仅提高了预测精度,也提升了建模效率。本研究提出的方法可作为黄水近红外定量模型优化的有效途径。展开更多
为探究浓香型白酒黄水线上下层的出窖酒醅及其基酒风味物质的差异,以典型窖池的黄水线以上酒醅(上层)和黄水层酒醅(下层)为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相质谱联用法对上下层糟醅以及出窖糟醅蒸馏酒中的挥发性风味物质进行分析,同时...为探究浓香型白酒黄水线上下层的出窖酒醅及其基酒风味物质的差异,以典型窖池的黄水线以上酒醅(上层)和黄水层酒醅(下层)为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相质谱联用法对上下层糟醅以及出窖糟醅蒸馏酒中的挥发性风味物质进行分析,同时对两层酒醅中主要的差异性物质在发酵过程含量变化规律进行分析。结果表明,糟醅中检出136种风味物质,基酒中检出152种风味物质,上下层糟醅风味物质总量和基酒风味物质总量存在显著差异性(P<0.05);以出窖酒醅及其基酒挥发性风味物质建立了不同层次的糟醅以及基酒的正交偏最小二乘判别分析,根据模型的变量权重系数(variable importance in projection,VIP)与相对百分含量大于1%筛选出18种主要差异化合物;酒醅与原酒中共有差异性风味物质正丙醇、正丁醇、正己醇、己酸乙酯、乳酸乙酯、己酸含量差异性显著(P<0.05),分析差异性风味物质发酵过程中的变化规律发现其在发酵后期含量变化较大。该研究解析了浓香型白酒黄水上下层酒醅的风味差异,结果可为浓香型白酒风味物质形成机制以及调控发酵模式提供数据支撑。展开更多
文摘为提高白酒固态发酵的副产物黄水中淀粉含量预测模型精度和建模效率。采用傅里叶变换近红外光谱仪采集黄水光谱信息,利用一阶导数对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立黄水淀粉定量预测模型。使用决定系数(R^(2))和预测均方误差(root mean square error of prediction,RMSEP)评价模型性能。光谱中含有大量冗余信息,为有效提升黄水淀粉含量检测精度和优化模型效率,将不同特征提取方法的优点结合,发现使用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)结合连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取的光谱特征所建立的PLSR模型,相较于未使用特征提取或仅使用单一特征提取所建立的模型均有明显提升。在单一使用CARS时,模型的R^(2)为0.9654,RMSEP为0.2012%,而结合SPA后,R2为0.9738,RMSEP为0.1748%。此外,光谱维度从2203个减少到了126个,不仅提高了预测精度,也提升了建模效率。本研究提出的方法可作为黄水近红外定量模型优化的有效途径。
文摘为探究浓香型白酒黄水线上下层的出窖酒醅及其基酒风味物质的差异,以典型窖池的黄水线以上酒醅(上层)和黄水层酒醅(下层)为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相质谱联用法对上下层糟醅以及出窖糟醅蒸馏酒中的挥发性风味物质进行分析,同时对两层酒醅中主要的差异性物质在发酵过程含量变化规律进行分析。结果表明,糟醅中检出136种风味物质,基酒中检出152种风味物质,上下层糟醅风味物质总量和基酒风味物质总量存在显著差异性(P<0.05);以出窖酒醅及其基酒挥发性风味物质建立了不同层次的糟醅以及基酒的正交偏最小二乘判别分析,根据模型的变量权重系数(variable importance in projection,VIP)与相对百分含量大于1%筛选出18种主要差异化合物;酒醅与原酒中共有差异性风味物质正丙醇、正丁醇、正己醇、己酸乙酯、乳酸乙酯、己酸含量差异性显著(P<0.05),分析差异性风味物质发酵过程中的变化规律发现其在发酵后期含量变化较大。该研究解析了浓香型白酒黄水上下层酒醅的风味差异,结果可为浓香型白酒风味物质形成机制以及调控发酵模式提供数据支撑。
