源于中高温大曲的米根霉制备米曲工艺优化及应用

目的:提高大曲白酒的出酒率。方法:从中高温大曲中筛选出高产糖化酶的菌株,将该菌株制作成米曲并应用至大曲白酒的酿造中,测定出酒率。结果:分离得到一株高产糖化酶菌株M-1,鉴定结果为米根霉(Rhizopus oryzae)。用该菌株制备成米曲的最优工艺条件为m_麸皮∶m_米粉为2∶8、米曲含水量45%、培养时间72 h、干燥温度40 ℃,此时米曲糖化酶活力高达864.50 U/g。当M-1米曲添加量为粮食质量的2%时,白酒出酒率提高至43.17%。结论:建立了一种将米根霉制备成米曲来提高中高温大曲糖化酶活力的方法。     

以阿魏酸为底物产香兰素微生物的筛选及发酵条件优化

目的:获得以阿魏酸为底物产生香兰素的菌株及最佳发酵工艺条件。方法:以高温大曲为样品,筛选能以阿魏酸为底物产香兰素的菌株,进一步利用摇瓶发酵试验对高产菌株进行单因素试验和正交优化,确定发酵产香兰素的最佳工艺。结果:通过分离筛选得到的高产菌株B2-12经16S rDNA鉴定为枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)。通过单因素和正交试验优化确定菌株B2-12以阿魏酸为底物转化香兰素的最佳条件为装液量44%、pH 10、43 ℃、摇床转速160 r/min、发酵4 d,发酵液中的香兰素质量浓度达到(34.5±0.16) mg/L。结论:菌株B2-12能以阿魏酸为底物产生香兰素,具有应用潜力。     

大曲酸度值的快速预测模型及方法研究

该研究利用在大曲发酵周期（1～28 d）内采集的大曲内部温度和水分数据,并结合电位滴定法测定的大曲酸度值数据,建立发酵过程中大曲酸度值快速检测的数学模型。首先对原始数据进行异常样本剔除,划分样本集,再分别运用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归机（SVR）和反向传播神经网络（BPNN）建立大曲内部温度、水分与酸度值之间相关性预测模型,最后运用决定系数（R2）与均方根误差（RMSE）对训练集、测试集进行效果评价,探索最佳预测方法。结果表明,支持向量回归机（SVR）建立的酸度值预测模型最好,测试集上的R2为0.874 5,RMSE为0.104 8。经外部验证后,该模型酸度的预测值与实际值的相对误差为1.6%～11.1%,可以用于实际大曲酸度值预测,为智能调控大曲发酵温度、湿度等环境参数提供理论支撑和依据。     

发酵乳杆菌BLHN3的高密度培养优化

目的:研发低成本、高密度的乳酸菌发酵剂。方法:以从剁辣椒分离的发酵乳杆菌BLHN3为材料,在MRS培养基的基础上优化高密度发酵培养基及其培养条件。结果:发酵乳杆菌BLHN3的最佳碳源、氮源、缓冲盐、增菌因子分别是海藻糖30.0 g/L、大豆蛋白胨34.0 g/L、柠檬酸铵2.0 g/L、乙酸钠5.0 g/L、磷酸氢二钾2.0 g/L、胡萝卜汁10%,优化培养基的发酵乳杆菌活菌数可达6.05×109CFU/mL。该培养基优化发酵工艺为初始培养pH为6、培养温度37 ℃、接种量3%、装液量30 mL。半连续高密度培养表明,离心培养3次最佳。结论:优化培养基及培养条件后,发酵乳杆菌BLHN3的菌体密度显著高于MRS培养基,提高了发酵乳杆菌BLHN3的生长活性。     

乳酸菌发酵茶花粉对α-葡萄糖苷酶抑制率的影响

目的：提高茶花粉α-葡萄糖苷酶抑制率。方法：以α-葡萄糖苷酶抑制率为指标,采用响应面试验优化乳酸菌接种量、发酵温度及发酵时间对茶花粉发酵效果的影响。结果：复合乳酸菌菌粉接种量对α-葡萄糖苷酶抑制率影响最大,其次是发酵温度。发酵茶花粉的最优工艺条件为乳酸菌接种量0.9%、发酵温度37℃,发酵时间3d,该条件下茶花粉发酵液对α-葡萄糖苷酶的抑制率为38.97%,是未发酵的3.11倍。结论：试验优化的乳酸菌发酵茶花粉工艺操作简单,能显著提高α-葡萄糖苷酶抑制率。     

基于IPSO-BPNN-PID控制的食品并联机器人抓取技术

目的:解决并联机器人在食品分拣中存在的效率低、精度差等问题。方法:在食品分拣系统结构的基础上,提出了一种改进BP神经网络与PID控制相结合的Delta机器人运动目标抓取策略。通过改进的粒子群优化算法优化BP神经网络初始权值,并利用优化的BP神经网络对PID控制参数进行实时调整。通过试验分析该方法的性能验证其优越性。结果:相比于传统控制方法,所提方法能够较为准确、高效地实现动态目标捕获,动态抓取成功率达到98%以上,能够满足食品分拣的需要。结论:通过对动目标抓取策略的优化可以有效地提高Delta机器人的抓取效率和精度。     

含羧甲基纤维素钠的发酵乳中脂肪检测技术

目的:提高含有CMC-Na发酵乳中脂肪检测方法的准确性。方法:采用国家标准方法——碱水解法,对含有CMC-Na发酵乳中的脂肪进行测定;通过优化碱水解法中各关键参数、盐酸水解代替氨水水解以及碱水解法中加入金属离子等方式,探索适用于含有CMC-Na发酵乳中脂肪的检测技术。结果:① 随着CMC-Na添加量的增加,碱水解法测得含CMC-Na发酵乳中脂肪结果越低;② 碱水解法中氨水体积、水解时间、水解温度、提取次数4个关键条件的改变,并不会对含CMC-Na发酵乳中脂肪的测定产生有效影响;③ 采用2 mL盐酸水解代替氨水水解时,不同CMC-Na添加量(0.50%,0.75%,1.00%)的发酵乳中脂肪测定结果,与碱水解法测定不含CMC-Na发酵乳的结果基本一致;④ 碱水解法中加入金属离子Na⁺、K⁺、Ca²⁺时,Na⁺、K⁺的浓度越高,含CMC-Na发酵乳的脂肪测定结果越高,并在金属离子浓度达到0.5 mol/L 后达到正常值,而随Ca²⁺浓度的增加,脂肪测定结果先小幅提高后显著下降。结论:CMC-Na的添加会使得发酵乳中脂肪测定结果偏低,可采用盐酸水解或在碱水解法中加入Na⁺、K⁺,提高含有CMC-Na发酵乳中脂肪测定的准确性。     

基于机器视觉的磨粉机轧距监测系统研究

目的:实现磨粉机磨辊轧距的实时监测。方法:采用CCD工业相机采集轧距图片,利用阈值分割、形态学方法对采集的灰度图像进行预处理操作,再利用边缘检测算法并结合MATLAB软件和数学运算剔除边缘无关点,最终计算出磨粉机的轧距。通过比较塞尺测量轧距值与系统监测值,验证系统的可行性和准确性。结果:稳定状态下该在线监测系统的数据波动幅度为0.001~0.002 mm,增速状态下波动幅度较大,为0.001~0.005 mm。结论:该系统可实时测量磨辊轧距。     

不同螺杆接触状态下异向双螺杆挤出机的流道分布规律

目的:探索聚乳酸在异向双螺杆挤出机不同螺杆接触状态下的流道分布规律。方法:用Solidworks软件建立啮合螺杆、部分啮合螺杆和非啮合螺杆3种几何模型;运用POLYFLOW流体仿真软件进行数值模拟;对3种螺杆不同接触状态下聚乳酸流体的压力场、剪切速率场与黏度场进行对比研究。结果:部分啮合状态下的异向双螺杆挤出机对聚乳酸有较好的建压能力与分散混合能力。结论:聚乳酸在部分啮合状态下的挤出效果优于其他2种螺杆接触状态。     

棕榈油添加量对面团质量的影响

目的:探寻棕榈油在生产馕、面包、馒头、苏打饼干及冷冻面制品等发酵面团中的应用工艺。方法:利用旋转流变仪测定棕榈油添加量对发酵面团流变特性的影响,并通过扫描电镜观察面团微观结构分析棕榈油添加量对面团组分的作用机理。结果:在小麦粉中分别添加4%,6%,8%,10%,12%(以小麦粉的总质量为100%计)的棕榈油,面团的发酵特性和流变特性发生显著变化。当棕榈油添加量为4%~10%时,有效地改善了面团发酵特性,延缓了面团老化速度。但当棕榈油添加量为12%时,会稀释面筋蛋白,降低面筋网络结构的稳定性,增大发酵面团的硬度和黏性。随着棕榈油添加量的增加,面团的发酵体积、持水性和黏弹性先递增后递减。结论:添加适量棕榈油有利于面筋网络结构的形成和稳定,改善面团的发酵及流变特性,棕榈油添加量为6%~8%时面团发酵效果较好。     

曲房环境温湿度场的数值模拟及分布规律

为得到大曲在发酵过程中曲房环境参数的变化规律,解析大曲在发酵不同时期间温湿度差异性,同一时期内曲房各层及各点间温湿度差异性。应用流体力学（CFD）软件Fluent,以发酵曲房为研究对象,通过profile导入发酵过程中大曲的实时发酵温度,借助多孔介质模型、组分输运模型,建立曲房内部三维紊流模型,采用非稳态计算方法,模拟研究了不同发酵阶段下曲房内部环境的温湿度分布特性,同时对相对应测点的温湿度变化情况进行检测与验证。研究结果表明：仿真结果与实测结果温度最大误差为7.74%,相对湿度最大误差为8.42%,均小于10%的误差允许范围,证明了曲房环境的对流换热及传质计算有足够精度;曲房内环境热湿传递具有耦合性,相对湿度在温度较高的中层呈现相对较低的情况,在温度较低的上层相对湿度较高;同时通过解析不同发酵阶段曲房环境温湿度分布规律及差异性,获得曲房内其他未检测区域的温湿度数据,为后续曲房风控策略提供模型参考,能够为下一步温湿度传感器位置的优化研究提供理论基础。     

不同品温大曲及其曲房空气的细菌群落变化规律和相关性

采用高通量测序技术对中温和高温大曲及其曲房空气细菌群落结构进行研究,同时结合环境因素和大曲细菌群落组成,初步验证环境因素对大曲微生物群落的相关性。高通量测序结果表明:从中温大曲及空气得到33细菌属,其细菌种类数与发酵温度变化呈相反趋势;从高温大曲及空气得到31个细菌属,其细菌种类数在整个发酵过程呈减少趋势;主成分分析发现,中温大曲及曲房空气细菌群落组成在发酵前期基本相似,高温大曲细菌群落组成在整个发酵过程都比较相似,与空气细菌群落组成在发酵前期较为相似。冗余分析显示,淀粉、水分、酸度、大曲品温等6个因素对大曲群落物种分布的解释率为57.41%,经Monte Carlo置换检验发现,淀粉含量、水分、酸度是影响大曲细菌群落组成的主要因素。本研究初步揭示了大曲发酵过程曲和空气的细菌群落动态变化规律和相关性,为今后大曲生产和研究提供了重要参考。     

基于LSTM和IGA-BP的酒精度预测模型

目的:解决目前分段摘酒过程依赖人工“看花摘酒”,酒精度检测不准确的问题。方法:设计搭建基于酒精度建模的分段摘酒系统,研究采集音叉在不同模态不同浓度酒精溶液内的音叉频率值、音叉内置温度值,酒精溶液温度值和动态条件下泵转速值,基于最小均方算法(LMS)和长短期记忆网络(LSTM)实现音叉频率自适应滤波和动态补偿,基于改进遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP)建立酒精度预测模型。结果:模型在迭代次数和预测精度上优于传统遗传算法优化BP神经网络和BP神经网络建立的酒精度预测模型,酒精度平均预测误差为0.381。结论:基于改进遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP)建立酒精度数预测模型具有合理性。     

大曲发酵过程中曲房环境温度的数值分析

为实现大曲培曲的智能化,需建立一套完整的大曲曲房环境参数模型,解析大曲发酵过程中曲房环境温度分布及其变化规律。通过对实测温度数据的分析,大曲发酵经过了上缓、中挺、后缓落三个阶段,其中上缓期和中挺期对大曲发酵质量的影响更大。对上缓期和中挺期的曲房环境温度进行模拟仿真,并与实测的曲房温度数据进行对比分析,对仿真模型进行了进一步的优化：上缓期与中挺期的稻草导热系数分别为0.001 2～0.001 6 J/（m·s·K）与0.001 8 J/（m·s·K）。保证了仿真模型具有足够的精度,为曲房环境参数的智能化控制策略提供了理论依据。     

试述大曲的内在品质

立足于大曲内在品质是酿酒生产的基础保障，大曲内在品质包括：(1)制曲原料中的淀粉水解酶是大曲发酵的启动因子；(2)大曲复合曲香香气是大曲酒酿造始终离不开大曲参与发酵的奥秘所在；(3)大曲淀粉水解酶活力并不能反映大曲的糖化功能；(4)保湿保潮及其造就的微氧环境是大曲内在品质保障的核心；(5)制曲地域条件是曲质保障的源泉，规模化制曲是曲质四季稳定的保障。     

曲房加湿的数值模拟及试验

传统曲房通过人工开关门窗和向曲房内撒水的方法来调节曲房内相对湿度,受自然环境的影响,很难保证不同位置大曲质量等级一致。需要掌握曲房内加湿装置对曲块发酵过程中湿度调控的变化规律,实现曲房内相对湿度的实时调控。基于曲房三维紊流模型,以曲房加湿过程中的相对湿度为研究对象,结合多孔介质模型及组分传输模型,运用Fluent软件对曲房加湿过程进行数值模拟,同时结合现有曲房加湿试验平台对曲房模拟模型进行验证。加湿过程中相对湿度模拟值和试验值最大偏差为1.1%,加湿时间仅相差6.5 s,验证曲房加湿模型的有效性。通过试验研究加湿管道直径、开孔数和开孔尺寸对曲房加湿效果的影响,使用单因素和正交试验法筛选出加湿装置参数的最优组合。结果表明：当管道直径为80 mm、开孔数为6、开孔直径为30 mm,曲房加湿效果最好,与优化前的加湿装置相比,优化控制参数后的加湿装置的加湿时间缩短了6.6%,为后续曲房湿度控制研究提供了模型参考和理论数据支撑。     

一种适合低温大曲的自动化培曲装备探索研制试验

在保持传统低温大曲自然接种、低温发酵工艺不变的前提下,为了提升低温大曲培曲过程的机械化、连续化、自动化和智能化程度,降低劳动强度,改善工作环境,扩大生产规模,提高经济效益,探索研制了一套适合低温大曲的自动化培曲装备。该装备的研制,是为探索采用“多层架子摆放曲坯+智能控制温湿度”的方法,进行不翻曲自动化培养低温大曲的可行性。     

Bacterial communities during the process of high‐temperature Daqu production of roasted sesame‐like flavour liquor

Bacterial communities in fermentative high‐temperature Daqu play an important role in the Chinese roasted sesame‐like flavour liquor brewing process. A culture‐independent method of 16S rDNA clone library was applied to investigate the changes in bacterial diversity during the process of a Daqu fermentation. The results indicated that the types of bacteria species gradually increased with prolonged fermentation time. The first dominant bacterium, Pantoea sp. (73.68%), in the raw material was only detected at the beginning of the fermentation stage (8 days) in small quantities. The second dominant bacterium, Weissella sp. (16.99%) and the third, Lactobacillus sp. (4.57%), were both detected in the beginning fermentation sample (3.22, 11.29%), in the ripening fermentation sample (24 days; 6.89, 25.11%) and in the drying stage (49 days; 3.74, 7.47%). In the beginning fermentation, Thermoactinomyces sp. (47.57%) was detected as the first predominant bacterium, and it was also detected in the ripening fermentation stage (4.93%) and in the drying stage (15.68%). The bacterial communities in the Daqu fermentation process affected the physicochemical index of Daqu. A molecular analysis of the bacterial community from the Daqu fermentation process will benefit studies on the aroma production mechanisms from these bacteria. Copyright © 2015 The Institute of Brewing & Distilling     

Changes in microbial community during fermentation of high‐temperature Daqu used in the production of Chinese ‘Baiyunbian’ liquor

Daqu is a fermentation starter used in the production of Chinese liquor. The present study investigated changes in the microbial community during the fermentation of Baiyunbian high‐temperature Daqu during a cycle time of 140 days. Two methods were used, a culture‐dependent method (viable cell counting) and a culture‐independent method (high‐throughput sequencing of bacterial 16S rRNA gene and fungal internal transcribed spacer region). It was found that thermotolerant microorganisms such as Bacillus , Thermomyces and Actinobacteria were dominant in all stages of Daqu fermentation, especially during the high‐temperature period of days 7–38. In the initial 110 days of fermentation, operational taxonomic units and number of bacteria were higher than those of fungi, but the opposite was observed towards the end of fermentation (day 140). In mature Daqu , the predominant bacterial species were Bacillus and unclassified Thermoactinomycetaceae, followed by Thermoactinomyces , Kroppenstedtia and Saccharopolyspora ; the predominant fungi were Aspergillus , unclassified Trichocomaceae, Thermomyces , Rhizopus , Monascus and Candida , among others. It is possible that the addition of mother Daqu , temperature and storage time played critical roles in the microbial composition of Daqu . Collectively, the above findings provide important information that can be used to optimize conditions for large‐scale production of Daqu . Copyright © 2017 The Institute of Brewing & Distilling