基于可视化嗅觉技术的鲢鱼K值快速无损检测研究

尝试采用可视化嗅觉技术对鲢鱼K值进行快速定量预测。利用可视化嗅觉技术对4℃恒温条件下不同冷藏天数的鲢鱼进行无损检测,获取可视化传感器阵列对样品顶空挥发性气体的响应信号;同时,利用高效液相色谱法检测鲢鱼体内三磷酸腺苷关联物的含量,算出K值;然后,采用偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)和遗传算法偏最小二乘法(Genetic algorithm-partial least squares,GA-PLS)建立基于鲢鱼气味特征信息与K值的定量预测模型。结果显示,经遗传算法(GA)优化后原变量可从48个减少到18个,传感器可减少至11种;利用筛选出的变量建立的GA-PLS模型对鲢鱼K值的预测效果更好,预测均方根误差RMSEP=0.04,预测集相关系数Rte=0.93。研究结果表明,鲢鱼K值的实测值与预测值的相关性很高,可视化嗅觉技术能够用于定量预测鲢鱼K值。本研究为鱼类鲜度检测提供了一种准确、快捷、低成本的无损检测方法。     

基于嗅觉可视化技术的猪肉新鲜度检测

嗅觉可视化技术是使非可见物质成像（主要是气体成像）的一种无损检测新技术,属人工嗅觉模拟技术的一个新分支.使用卟啉和pH指示剂作为嗅觉可视化传感器阵列的气敏材料,检测猪肉中的优势致腐菌和新鲜度.将3种优势致腐菌-梭状芽孢杆菌、热死环丝菌、假单胞菌-分别接种至3组猪肉样本中,在3种温度--16℃,.4℃和20℃-条件下分别贮藏不同的时间后,采用扫描仪获取可视化传感器阵列与每个样本反应前后的图像信息;将阵列反应前后的颜色差值作为样本特征值,对不同的猪肉样本经不同贮藏时间后产生的挥发性气味,可视化传感器阵列显示其特定的颜色图像与其对应.结果表明,嗅觉可视化技术可以用于检测猪肉的优势致腐菌以及判断猪肉的新鲜度.     

面向肉类新鲜度检测的可视化机器嗅觉系统的设计

为了实现对肉类新鲜度的评价,提出一种基于Lab VIEW和气体传感器阵列的可视化机器嗅觉系统。该系统采用6种金属氧化物气体传感器组成阵列,由传感器阵列和密封气室、电磁阀和微型气泵等构成气体采集装置,通过气体采集装置、信号调理电路和数据采集卡实现对信号的采集。利用Lab VIEW开发上位机软件,完成对数据的预处理、特征选择和特征提取等环节的可视化,最终实现对肉类新鲜度的无损检测。试验结果表明,基于可视化机器嗅觉系统可以有效区分不同存储条件下的猪肉新鲜度,且系统各传感器的变化规律与理化指标判断结果一致,表明该系统具有可行性和适用性。     

基于可视传感器阵列的鳊鱼新鲜度评价模型研究

目的 建立基于可视传感器阵列的鳊鱼新鲜度评价模型。方法 研究采用可视传感阵列与鱼体进行无接触式反应, 提取阵列反应前后的颜色变化信息来表征鱼的气味特征; 同时根据行业标准SC/T3032-2007测得表征鱼新鲜度的挥发性盐基氮(TVB-N)含量; 将可视传感技术所得的特征信息与TVB-N指标含量进行关联, 分别建立基于可视传感技术鱼新鲜度评价的定性模型BP神经网络和联合间隔偏最小二乘法(siPLS)定量模型。结果 BP神经网络模型精度较高, 训练集正确率为86.79%, 预测集正确率为86.43%; siPLS模型次之, 模型校正集和预测集的正确率分别为82.52%和80.67%。结论 可视传感器新技术所测得指标与TVB-N相关性较大, 可快速预测出鱼在储藏期间TVB-N的变化从而能够快速、无损地评价鱼类新鲜度。     

菠菜表面农残的SERS无损检测方法研究

本文针对菠菜农药残留量超标问题,建立了一种能够快速、无损地对菠菜表面农药残留量进行检测的方法。利用表面增强拉曼光谱技术(SERS,Surface Enhanced Raman Scattering)采集含农药(溴氰菊酯)和不含的两组菠菜样本的SERS光谱,结合一阶导加Norris求导法、Savitzky-Golay卷积求导法进行光谱预处理,使用判别分析法和距离匹配法建立定性分析模型,成功区分两组菠菜样本,模型预测准确率最高可达到100%;使用偏最小二乘法建立了菠菜表面溴氰菊酯残留量的多个定量分析模型,研究发现差谱模型效果最好,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)分别为0.9908,0.9552,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0802,0.23。结果表明,运用SERS方法能够很好地实现菠菜表面溴氰菊酯残留量的无损定性和定量检测分析,且无需任何前处理,对其它农产品中农药残留量的快速、无损检测具有借鉴意义。     

便捷式智能化大米新鲜度检测系统设计与应用

目的:实现大米新鲜度的快速无损检测。方法:研制一套基于纳米色敏传感器结合近红外光谱分析原理的便携式装置系统。对所采集到的不同掺陈度大米样品所对应色敏传感器的光谱数据，进行多梯度掺陈大米的鉴别与跨批次大米新鲜度的预测。结果:使用Si-CARS-PLS提取光谱特征变量，经LDA算法建模后判别模型的识别率最高，训练集和预测集的识别率分别为97.22%和95.83%。同时，PLSR模型预测跨批次数据具有更强的稳定性，不同批次大米样品数据训练集和预测集的相关系数(R_c、R_p)均稳定在0.95左右，均方根误差(RMSEC、RMSEP)均低于0.2,相对分析误差(RPD)均大于3。结论:该系统具有准确率高、便捷和预测模型鲁棒性好等特点，在大米新鲜度的现场检测中有很好的应用前景。     

基于阳极氧化铝比色阵列传感器对鱼肉新鲜度的测定

为了快速、准确地对鱼肉新鲜度进行无损实时监测,本研究以阳极氧化铝片为基材,选取13种指示剂作为气敏材料,构建了一种可视化比色阵列传感器。利用所构建的比色阵列传感器对贮藏过程中大菱鲆鱼肉新鲜度进行测定。结果表明,在25 ℃条件下,当贮藏时间超过22 h时,鱼肉的总挥发性盐基氮（TVB-N）含量达到32.85 mg/100 g,鱼肉发生腐败变质,此时的比色阵列传感器中的阵列点发生颜色变化。提取阵列点在响应前后的红、绿、蓝（Red、Green、Blue,RGB）值并进行差减,对其进行聚类分析和主成分分析。结果表明,该传感阵列能够准确区分不同贮藏时间段的鱼肉新鲜度。此外,将该阵列传感器应用于不同贮藏时间下鲤鱼和美国红鱼新鲜度的检测,结果表明通过传感阵列预测的TVB-N值与实际测量值之间没有显著性差异。因此,将该传感器应用于鱼肉新鲜度监测具有可行性。     

基于人工神经网络模拟啤酒酿造过程中糖度及乙醇浓度的变化

建立BP神经网络模型模拟啤酒酿造过程中糖度变化和乙醇浓度变化.将啤酒酿造过程中的发酵温度、麦汁浓度、接种量及发酵时间作为输入数据,将糖度变化和乙醇浓度的变化作为输出数据,运用BP神经网络建立啤酒酿造过程的模型.使用此模型模拟了主酵温度8℃、麦汁浓度11°P、接种量为2×107个/mL时糖度变化和乙醇浓度变化,结果糖度预测的均方根误差为2.66％,乙醇浓度预测的均方根误差为14.60％.结果表明,使用此模型能够准确预测啤酒酿造过程糖度变化和乙醇浓度的变化.     

不同温度下嗅觉可视化技术区分猪肉中主要致腐菌

提出了一种基于嗅觉可视化技术的猪肉中主要致腐菌的检测方法。在室温(20℃)、冷藏(4℃)和冷冻(-16℃)3种贮藏条件下,精心挑选了4种卟啉化合物组成可视化传感器。将该可视化传感器分别检测染有3种主要致腐菌(韩国假单胞杆菌、热杀索丝菌、梭状芽胞杆菌)的猪肉样本,用图像处理技术分析可视化传感器与猪肉样本挥发性气体反应前后的颜色变化,并利用主成分分析法提取不同猪肉样本挥发性气味的特征信息,用于猪肉中上述3种主要致腐菌的区分。检测结果显示,嗅觉可视化技术对染有韩国假单胞杆菌样本组的识别率为98%,对染有梭状芽孢杆菌和热杀索丝菌样本组的识别率均为100%。研究结果表明,嗅觉可视化传感器阵列能够区分猪肉中的上述3种主要致腐菌。     

质检总局：国产啤酒存在五大质量问题

国家质量监督检验检疫总局7月31日公布国产啤酒质量国家监督抽查结果，中小型企业产品在抽查中暴露出来的质量问题较多。一是原麦汁浓度和酒精度不符合标准要求。少添加麦芽及酒花的量，会直接影响啤酒的口感和品质。二是双乙酰超标。双乙酰超标可产生“饭馊味”、严重影响啤酒的品感。三是捆扎式和非“B”瓶包装啤酒的现象依然存在。啤酒的捆扎式和非“B”瓶包装爆炸伤人现象时有发生，强制性国家标准已规定装啤酒所用的玻璃瓶必须使用符合要求的“B”字瓶，并不得用绳捆扎出售。四是标签标注不符合准要求，容易给消费者带来不便甚至有可能误导消费者。五是以普通啤酒冒充纯生啤酒。     

酵母形态指标百分数离散度与啤酒质量的关联性

通过跟踪不同发酵罐相同发酵时间的啤酒发酵液中的酵母形态指标百分数离散度,检测发酵结束后各发酵罐的啤酒的质量指标,得出啤酒酵母指标百分数离散度与啤酒质量的关联性,即酵母形态指标百分数离散度与酒精度、发酵度、总酸这三个啤酒质量指标成负相关,与原麦芽汁浓度、外观糖度、乙醛浓度、pH值、双乙酰这五个啤酒质量指标成正相关.     

不同固定化酵母载体对啤酒风味成分影响研究

采用气相色谱分析法,主要考察了山毛榉木片、多孔陶瓷和海藻酸钠3种固定化酵母载体对啤酒风味物质成分的影响。结果表明,不同固定化酵母载体对啤酒风味物质成分的形成有较大影响,其中海藻酸钠载体固定化酵母的牢固程度最好,且载体正丙醇、异丁醇和异戊醇含量分别高于成品啤酒9%、8%和12%,啤酒含醇量较高,适于醇厚型啤酒发酵;山毛榉木载体生成的酯类物质较多,载体乙酸异丁酯、乙酸乙酯、乙酸异戊酯和己酸乙酯含量分别高于成品啤酒20.1%、14.3%、12.5%和17.4%,含酯量较高,适于淡爽型啤酒发酵;与另两种载体相比,多孔陶瓷载体双乙酰含量达到0.14 mg/L,不适合用于啤酒发酵。     

富锌豌豆啤酒的研制

于30℃将豌豆放入锌离子浓度分别为600×10-6、700×10-6和800×10-6,pH值5.5的ZnSO4·7H2O溶液中浸泡,经发芽、干燥、糖化制汁、杀菌、冷却后,添加富锌啤酒酵母发酵研制了富锌豌豆啤酒,并设置空白对照。实验中主要研究了ZnSO4·7H2O添加量不同时,富锌豌豆芽汁发酵过程中酵母细胞数、pH、外观糖度、双乙酰含量、高级醇含量的变化,以及后酵结束双乙酰、高级醇、酒精度、真正浓度、原豌豆汁浓度和真正发酵度等各项指标的测定。实验结果表明,豌豆发芽的浸泡液中,ZnSO4·7H2O添加量为700×10-6时,糖化所得豌豆芽汁经富锌酵母发酵后,控制了适当的酵母增殖倍数,并且使双乙酰和高级醇的含量适中,制得的啤酒很符合现代淡爽型啤酒的风味要求,并且可以大大缩短发酵时间,提高生产率。     

三种不同酵母对啤酒发酵及风味的影响

本实验采用Y1110、安琪、模式三种不同的啤酒酵母,在同种工艺条件下测定发酵过程中α-氨基氮(α-AN)、pH、双乙酰、高级醇等指标,并比较三种不同啤酒的风味物质含量。结果表明:Y1110增殖最快,α-AN和pH值下降最快,双乙酰还原较快,后酵结束双乙酰含量最低,啤酒样品含醇量较高,适于醇厚型啤酒酿造;安琪酵母增殖最慢,α-AN和pH值下降最慢,啤酒样品含酯量较高,适于淡爽型啤酒酿造;模式酵母酯类与醇类含量都很高,不适于实际生产。     

用分子生物学手段控制啤酒中乙醛含量的研究

以F718,R719为引物,以质粒pFA6a—kanMX4为模板进行PCR扩增,采用基因转化法获得1株乙醇脱氢酶Ⅱ基因突变型工业酿酒酵母。驯养后的突变株啤酒生产小试表明,突变株乙醛含量为5．386mg／L,比原菌株乙醛含量7．932mg／L有所降低;发酵液发酵结束时,双乙酰含量为0．058mg／L,比原菌株双乙酰含量0．034mg／L有所升高;突变株发酵度为63％,比原菌株66％略有降低。     

无酒精啤酒的研究

<正> 无酒精啤酒是一种酒精度低于1 w/w％的饮料,它具有啤酒的色、香、味。因其酒精度低特别适于司机、运动员、孕妇、儿童及老年人饮用。无酒精啤酒的生产方法已有许多,但各自又存在着一定的问题,本论文的目在: 1.选出控制或除去酒精的有效方法。 2.以气相色谱法测定风味物质,对产品的风味进行改善。     

基于静态顶空气相离子迁移谱技术的果啤种类判别

以菠萝、苹果和蔓越莓等三种果啤为研究对象,采用静态顶空气相离子迁移谱（static headspace-gas chromatography-ion mobility spectrometry, SH-GC-IMS）对样品中的挥发性有机物（volatile organic compounds, VOCs）进行分析,采用主成分分析（principal component analysis, PCA）方法对VOCs数据进行判别和分类。结果表明:基于GC-IMS指纹图谱的二维数据可视化方法筛选出乙醇、乙酸异戊酯、己酸乙酯、异戊醇、丁酸乙酯、苯甲醛、辛酸乙酯等35个香气特征离子峰,可以作为表征三种果啤产品风味差异信息的特征变量;三组果啤样品在PCA图中离散性好,均得到不同的归属区域,两个主成分累积贡献率达到98%,可以有效区分三种不同果啤产品的主要香气。这为果啤生产过程的质量控制、产品溯源、品牌鉴定与保护提供了一种新方法。     

泡沫陶瓷固定化酵母细胞啤酒连续主发酵工艺

采用泡沫陶瓷固定化酵母细胞,并对其应用于啤酒连续主发酵进行了实验研究,获取了优化的工艺条件:发酵温度16℃,稀释率0.044h-1。在此工艺条件下,实际测得浓度降低为7.09%,嫩啤酒双乙酰含量为0.144mg/L。嫩啤酒主要理化指标的测定结果表明:采用固定化酵母细胞啤酒主发酵工艺不会对啤酒质量造成影响。     

啤酒酿造中腐败细菌的研究

通过对较快有效的检测方法的比较以及模拟染菌实验对啤酒酿造炽的腐败菌进行总结。建立了快速有效的腐败细菌培养与检测的方法,尤其是改进了厌氧菌的检测方法,研究中还发现污染细菌后的发酵过程中的ＰＨ下降迅速,降糖加快,最终得到的啤酒中双乙酰、乙醛、异戊醇、异丁醇和总酸偏高,而正丙醇,丁酸乙酯含量偏低。     

Continuous beer fermentation – diacetyl as a villain

This work tested the viability of producing beer of good quality after maturation of green beer obtained by primary continuous fermentation of high‐gravity wort using an airlift bioreactor with flocculated biomass. Fermentation performance of the tested setup was unique as it reached a maximum saccharide consumption rate of 9.43 g L^?1 h^?1 and an ethanol productivity of 3.75 g L^?1 h^?1. Despite the high levels of diacetyl present in the green beer, a regular maturation was able to reduce it to below threshold values in up to 15 days. It was observed that diacetyl production was strongly correlated with wort composition injected into the system, rather than with the large amount of biomass immobilized in the bioreactor (up to 727 × 10⁶ cell mL^?1). Organoleptic tests showed that the maturated beer had no major defects. Copyright © 2015 The Institute of Brewing & Distilling