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            河南榮程聯(lián)合科技有限公司

            ASD地物光譜儀應(yīng)用:啤酒釀造 & 乙醇生產(chǎn)

            時間:2016-4-13 閱讀:2962
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            “啤酒釀造過程包含若干步驟: 麥粒發(fā)芽, 制粉, 搗碎, 過濾, 烹煮, 發(fā)酵, 加工, 過濾和包裝。其中,發(fā)酵環(huán)節(jié)對啤酒的質(zhì)量起到?jīng)Q定性的作用,因為有多種因素(比如溫度、pH值、糖類組成、酵母類型)會影響酒的質(zhì)量度。”(Grassi et al., 2013)

            全波段近紅外光譜儀的作用:
            • “對植物進行高光譜遙感分析是一個快速調(diào)查和明確植物健康和營養(yǎng)狀況很有效的方法。” (Fluvià, 2015)
            • “近紅外測量對植物育種、監(jiān)測作物的成熟度非常有用。” (Halsey, 1987)
            • 近紅外測量可以用來對啤酒釀造中的原料(比如:大麥、麥芽、啤酒花、酵母)、半成品及成品做質(zhì)量監(jiān)測控制。(Valeria et al., 2012)
            • 傳統(tǒng)的近紅外分析樣品的方法,已被應(yīng)用于啤酒花的水分,α-酸、β-酸、啤酒花油和貯存指數(shù)的預(yù)測。(Halsey, 1987)
            • 乙醇可以從許多不同的淀粉中提取,包括玉米、小麥、大麥或馬鈴薯;近紅外技術(shù)已經(jīng)幫我們實現(xiàn)通過儀器直接測量這些原料成分,并預(yù)測乙醇產(chǎn)量。 (Fluvià, 2015)
            • 近紅外技術(shù)是檢測酒渣能否用于動物飼料成分的有效工具。(ASD Inc., 2009)
            • 近紅外技術(shù)可以幫助我們清楚的分辨出啤酒樣品與老化啤酒中的乙醇。(Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)

            應(yīng)用化學(xué)統(tǒng)計學(xué) (多變量分析)定量校準啤酒釀造和乙醇生產(chǎn)成分特性:
            • 多元校正可以測量多種結(jié)構(gòu)和工藝的多種特性;
            • 實時定量分析校準工具與ASD LabSpec® 分析儀配套使用; (GRAMS IQ; The Unscrambler®)
            • 用回歸分析方法將多種實驗室分析方法與近紅外反射率相關(guān)聯(lián);
            • 校準可用于發(fā)酵過程的各個環(huán)節(jié),比如:水分、蛋白質(zhì)和淀粉含量(谷物含量)、麥芽質(zhì)量和蛋白(麥粒發(fā)芽)、總糖、可發(fā)酵的碳水化合物、麥汁參數(shù)(搗碎)、可溶性糖、酸含量(發(fā)酵)、硫含量、水分、蛋白質(zhì)、纖維(用于生產(chǎn)動物飼料的副產(chǎn)品)
            • 通過一種測量方法做多種分析。

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            結(jié)論:
            ASD光譜儀具備*的靈敏度和速度,同時兼具高信噪比的設(shè)計,與350-2500nm光譜測量范圍相結(jié)合,非常適合測量多種成分種類和重要過程參數(shù)。

            ASD 地物光譜儀是一種用于啤酒釀造工藝和乙醇生產(chǎn)成分特性測定的實用型儀器。

            LabSpec 4 主機
            提供實驗室級別性能儀器:堅固耐用、采用便攜式設(shè)計、適合臺式分析或者現(xiàn)場使用,用于定量分析。
            Muglight 杯狀光源
            為原材料分析而設(shè)計,主要是那些需要測量反射率和吸光率的原材料。
            Turntable 轉(zhuǎn)盤
            分析不規(guī)則形狀或者不均勻的樣品,可以獲得理想的高精度平均值。

            理想的啤酒釀造與乙醇生產(chǎn)應(yīng)用解決方案:
            • 便攜式設(shè)備, 支持實驗室或在線使用
            • 非侵入性、非破壞性
            • 簡單、快速、成本有效的實時測量(數(shù)據(jù)測量和分析現(xiàn)場執(zhí)行)
            • 少量或者不需要樣品制備

            相關(guān)參考文章:
            ASD Inc. (2009). Distillers Grain Sulfur and Moisture Modeled using LabSpec 5000. Boulder, CO: Dan Shiley.

            Fluvià, S. (2015, October 26). NIR techniques and chemometric data analysis applied to food adulteration detection. Retrieved from http://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/78402/memoria.pdf

            Ghasemi-Varnamkhasti, M.; Mohtasebi, S.; Rodriguez-Mendez, M.; Gomes, A.; Araújo, M.; Galvão, R. (2012), Screening analysis of beer ageing using near infrared spectroscopy and the Successive Projections Algorithm for variable selection. Talanta(89), 286-291. doi: 10.1016/j.talanta.2011.12.030

            Grassi, S.; Amigo, J M.; Lyndgaard, C.B.; Vigentini, I.; Casiraghi, E. (2013, June). Monitoring beer fermentation by using FT-NIR spectroscopy. Paper presented at NIR2013 Proceedings; A1-Agriculture and Environment, La Grande-Motte, France (pp. 79-81).

            Halsey, S. (1987). Near infrared reflectance analysis of whole hop cones. Journal of the Institute of Brewing(93), 399-404. doi: 10.1002/j.2050- 0416.1987.tb04526.x

            Valeria, S; Marconi, O.; Perretti, G. (2012). Near-infrared Spectroscopy in the Brewing Industry. Critical Reviews in Food Science and Nutrition(55), 1771-1791. doi: 10.1080/10408398.2012.726659

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