【摘 要】
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酒醅作为白酒发酵过程中重要的过程物质,实现对酒醅关键理化指标快速、准确的检测,对于指导白酒生产实践具有重要意义。针对传统酒醅理化指标（包括酒醅中水分、淀粉、酸度等）湿化学分析测量方法存在的费时耗力,严重滞后等缺点,本研究基于近红外光谱分析技术,对酒醅理化指标的近红外光谱建模方法进行研究,通过建立近红外光谱定量分析模型,实现酒醅理化指标的在线快速无损检测,本文主要研究内容如下:通过近红外光谱仪器漫反
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酒醅作为白酒发酵过程中重要的过程物质,实现对酒醅关键理化指标快速、准确的检测,对于指导白酒生产实践具有重要意义。针对传统酒醅理化指标（包括酒醅中水分、淀粉、酸度等）湿化学分析测量方法存在的费时耗力,严重滞后等缺点,本研究基于近红外光谱分析技术,对酒醅理化指标的近红外光谱建模方法进行研究,通过建立近红外光谱定量分析模型,实现酒醅理化指标的在线快速无损检测,本文主要研究内容如下:通过近红外光谱仪器漫反射方式实现酒醅样本光谱数据采集,利用实验室湿化学分析方法测定酒醅样本水分、淀粉、酸度理化指标,并将酒醅样本光谱数据与理化指标一一对应。采用PCA-MD算法和浓度残差法分别实现酒醅样本光谱异常值和化学异常值的剔除,并采用一阶导数,矢量归一化,多元散射校正,以及一阶导数结合矢量归一化,一阶导数结合多元散射校正等多种光谱预处理算法对酒醅样本光谱数据进行优化,建立样本偏最小二乘内部交互验证模型,得出酒醅样本的水分、淀粉、酸度其光谱最佳预处理算法为一阶导数结合MSC。采用UVE和CARS算法实现酒醅光谱数据特征波长提取,对提取出的特征波长值建立偏最小二乘内部交互验证模型,对比分析利用CARS提取出的特征波长点建模效果更佳。分别建立酒醅样本的水分、淀粉、酸度的偏最小二乘预测模型及支持向量回归预测模型。对样本数据进行一阶导结合MSC预处理,以及CARS实现光谱特征波长提取,并采用SPXY算法对酒醅进行训练集和验证集划分,对训练集样本建立近红外光谱预测模型,对比分析发现,采用SVR所建模型稳定性及预测性能更好,此时酒醅水分、淀粉、酸度所建模型,校正集的决定系数cR ~2,校正均方根误差RMSEC较为理想;对应酒醅水分验证集的决定系数Rp ~2为0.9594,预测均方根误差RMSEP为0.0050;酒醅淀粉验证集的Rp ~2为0.9547,RMSEP为0.0050;酒醅酸度验证集的Rp~2为0.9526,RMSEP为0.0055,对应的RPD分别为4.9629、4.6984、4.5932;结果分析,利用近红外光谱分析技术实现酒醅水分、淀粉、酸度等理化指标的快速检测是可行的,且所建模型较为可靠。
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