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技術(shù)文章

近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用于大麥芽品質(zhì)指標(biāo)分析

閱讀:1315          發(fā)布時間:2019-6-25

引言:啤酒以大麥芽、酒花、水為主要原料,經(jīng)酵母發(fā)酵作 用釀制而成的飽含二氧化碳的低酒精度酒,即為啤 酒,其中大麥?zhǔn)瞧【乒I(yè)釀酒的原料中貨值高的原 料。

大麥需要貯存、精選、浸麥、發(fā)芽、焙燥、貯存過 程,再進(jìn)行釀造工藝進(jìn)行啤酒生產(chǎn),大麥芽的質(zhì)量指 標(biāo)決定釀造出啤酒的質(zhì)量,大麥芽的品質(zhì)是各個釀酒 企業(yè)非常關(guān)注的

•α-氨基氮是酵母生長發(fā)育的主要氮源,麥汁中α-氨 基氮含量對風(fēng)味物質(zhì)雙乙酰的含量變化、醇含 量的變化有著重要影響;
•大麥芽脆度表示麥芽的疏松度,關(guān)系到大麥芽的溶 解度;
•大麥芽浸出率是指從麥芽中浸出并溶解于水的干物 質(zhì)占麥芽干物質(zhì)的百分比,浸出率高收得率就高, 麥芽浸出率一般用標(biāo)準(zhǔn)協(xié)定糖化法測定,它包括了 麥芽本身的可溶性物質(zhì)和在糖化時經(jīng)酶作用形成的 可溶性物質(zhì),因此說浸出率反映了大麥在制麥芽過 程中,麥芽溶解的程度和形成酶的數(shù)量,同時也反 映了大麥經(jīng)制麥成為干麥芽后,麥粒干物質(zhì)的損失 多少的特性;
•庫爾巴哈值是可溶性蛋白占總蛋白的比例,庫值的 高低水平?jīng)Q定麥芽的級別和控制生產(chǎn)工藝方面有重 要的參考價值;
•大麥芽總氮含量低,會影響酵母的健壯程度,釀造 的啤酒口味淡薄,啤酒泡沫也會比較少一些;

 

•總酸與可溶性氮相對應(yīng),也是大麥芽的重要功能組 分;
•水分不僅是干物質(zhì)含量的重要指標(biāo),也是大麥芽儲 存的重要參數(shù)。

 

常規(guī)實(shí)驗室方法分析上述7個大麥品質(zhì)指標(biāo)需要很多 的人力,開動多種儀器,耗費(fèi)大量的時間,分析效率 低。采用近紅外分析技術(shù),將日常分析過7個指標(biāo)的 麥芽樣品進(jìn)行近紅外光譜掃描,建立近紅外定量分析 模型,使用這個模型,可以在1分鐘內(nèi)同時測定大麥 芽的7個品質(zhì)指標(biāo)。

 

 

實(shí)驗 烘焙過的大麥芽樣品來源于啤酒廠的麥芽車間,前后 半年時間收集了不同批次的220個樣品,對收集到的 樣品首先采用國標(biāo)的方法分析測試大麥芽的α-氨基 氮、脆度、浸出率、庫爾巴哈值、總氮、總酸、水 分,記錄并保存化學(xué)方法分析數(shù)據(jù),剩余的樣品裝塑 料自封口袋保存。分析儀器為ThermoFisher Antaris II傅里葉近紅外光譜儀,配備鍍金背景和鍍金漫反射表面的積分球和高靈 敏度InGaAs檢測器,5cm直徑的漫反射樣品杯及配套 的樣品旋轉(zhuǎn)器,儀器控制軟件“Result”和近紅外化 學(xué)計量學(xué)軟件“TQ  Analyst”。

 

 

測試條件:樣品為整粒烘焙過的大麥芽,測定漫反射 吸收光譜,光譜分辨率8cm-1,掃描次數(shù)64次取平均 得到平均光譜,掃描光譜范圍10,000-4,000cm-1,每 個樣品經(jīng)過掃描得到一張光譜。

 

數(shù)據(jù)分析與結(jié)果 圖1是220個整粒大麥芽樣品的近紅外漫反射吸收光 譜,由于大麥芽的顆粒度大小、緊實(shí)度等存在著差 異,造成整粒大麥芽近紅外漫反射光譜的基線和離散 度存在較大的差異,圖1中的原始光譜表現(xiàn)的非常明 顯,對光譜進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)處理后,光譜的基線和離散 度明顯消除,圖2是圖1中的原始光譜經(jīng)過一階導(dǎo)數(shù)處 理后的光譜。   

 

利用“TQ Analyst”軟件中的偏小二乘算法(PLS) 對采集的樣品近紅外光譜和對應(yīng)的7個指標(biāo)的實(shí)驗室 分析值進(jìn)行回歸分析,單獨(dú)建立每個品質(zhì)指標(biāo)的近紅 外模型,在進(jìn)行模型前對光譜預(yù)處理方法、譜區(qū)范圍 進(jìn)行優(yōu)化,不同質(zhì)量指標(biāo)優(yōu)化得到的光譜預(yù)處理方法 和譜區(qū)范圍不盡相同,原則是:通過優(yōu)化得到交叉檢 驗的均方差越小越好。表1是大麥芽的7個品質(zhì)指標(biāo)模 型優(yōu)化后的模型參數(shù)列表。

 

表1中所有7個品質(zhì)指標(biāo)模型中光譜預(yù)處理方法都采用了導(dǎo)數(shù)處理,一階或二階,說明導(dǎo)數(shù)處理對消除顆粒度 大小、疏松程度等物理量變化造成的基線漂移和旋轉(zhuǎn)具有很好的降低和消除作用。
表1中α-氨基氮的含量非常低,幾近低于近紅外的檢測限,所以交叉檢驗的均方差偏大,相關(guān)系數(shù)偏低,但還 是有一定的相關(guān)性,可以近紅外作為作為快速分析技術(shù)分析α-氨基氮。圖3是α-氨基氮模型選擇的近紅外譜 區(qū)范圍及其二階導(dǎo)數(shù)光譜,圖4、5是α-氨基氮模型內(nèi)部交叉檢驗的實(shí)驗室分析數(shù)據(jù)和交叉預(yù)測數(shù)據(jù)的相關(guān)圖 和誤差分布圖,圖6是α-氨基氮模型交叉檢驗的均方差隨得分矩陣維數(shù)的變化圖。

 

圖4、5、6顯示α-氨基氮采用近紅外技術(shù)進(jìn)行定量分 析的平均相對誤差可以控制在5%之內(nèi),單個樣品的相 對誤差在10%以內(nèi)的可信度可達(dá)95%。下面每個品質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)圖、誤差分布圖和PRESS圖 不再一一列出,僅表述總氮的相關(guān)圖、誤差分布圖和 PRESS圖。脆度是大麥芽的物理指標(biāo),但決定大麥脆度的疏松程 度在近紅外漫反射光譜中存在信息,可以用近紅外光 譜進(jìn)行測定,只是相對偏差稍大,但可以作為快速分 析的手段。

 

 

浸出率是大麥芽的總?cè)艹鑫锏暮浚艹鑫镏屑扔杏?機(jī)物質(zhì)也有無機(jī)物質(zhì),其中的有機(jī)物質(zhì)和部分無機(jī)物 質(zhì)在近紅外區(qū)有相關(guān)信息,可以用近紅外進(jìn)行快速定 量分析,誤差水平和相關(guān)性都比較好。     

 

 

庫爾巴哈值(簡稱庫值)是大麥芽中可溶性氮占總氮 的比例,根據(jù)近紅外光譜定量分析的理論基礎(chǔ)朗博比爾定律的原理分析,庫值與近紅外光譜吸收不滿足朗 博比爾定律,大麥芽中的可溶性氮和總氮含量與近紅 外光譜信息符合朗博比爾定量,應(yīng)該分別建立可溶性 氮和總氮的近紅外模型,用這兩個模型預(yù)測樣品得到 可溶性氮和總氮的含量算出庫值;表1中庫值的模型 質(zhì)量不是很理想,源于庫值本身是一個相對量,建立 模型有些牽強(qiáng).

 

總氮、總酸、水分三個組分*朗博比爾定律, 這三個模型的相關(guān)系數(shù)、均方差(RMSECV)都比較 理想,水分模型有待提高,原因是水分經(jīng)過烘箱法測 定后樣品放置有一段時間,水分發(fā)生了一些變化,如 果測試完近紅外光譜的樣品馬上進(jìn)行烘箱水分測定, 得到的模型效果會比現(xiàn)在建立的模型還要好。

 

 

圖7、8是總氮模型內(nèi)部交叉檢驗的實(shí)驗室分析數(shù)據(jù)和 交叉預(yù)測數(shù)據(jù)的相關(guān)圖和誤差分布圖,圖9是總氮模 型交叉檢驗的均方差隨得分矩陣維數(shù)的變化圖。

結(jié)論:

近紅外光譜分析技術(shù)是能夠應(yīng)用于啤酒企業(yè)麥芽生 產(chǎn)、儲存、釀造前確認(rèn)麥芽品質(zhì)指標(biāo)的一種獨(dú)yi無二 的快速分析技術(shù),能為啤酒生產(chǎn)工藝提供快速了解麥 芽品質(zhì)指標(biāo),及時調(diào)整工藝參數(shù)或原料配比提供快速 數(shù)據(jù)支撐。
近紅外光譜分析技術(shù)直接分析大麥芽庫爾巴哈值存在 原理上的缺陷,應(yīng)分別測定可溶性氮和總氮的含量, 是一種滿足分析理論要求的方法。
更好地建立大麥芽品質(zhì)的近紅外模型,不僅要通過優(yōu) 化儀器掃描參數(shù)和條件得到高質(zhì)量的近紅外光譜,實(shí) 驗室常規(guī)分析數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度和可靠性的提高對于近紅外 模型的質(zhì)量同樣具有重要意義。
Antaris II 的穩(wěn)定可靠的性能為大規(guī)模樣品的模型建立 提供了值得信賴的數(shù)據(jù)。 

 

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