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在发酵过程中,蜡质高粱麦汁α-氨基氮及其发酵液中的高级醇含量,可以通过向麦汁中接种普通酵母或接种用酵母-麦芽培养基培养的酵母来进行.控制上蜡质高梁生产的麦汁与普通麦汁的α-氨基氮含量相近。发酵罐顶空的氧浓度由发酵初期的20%。经72小时发酵后,下降到不足1%,这表明:发酵环境逐渐由有氧转变为无氧。两种麦汁产生丙醇,异丁醇,戊醇以及异戊醇所消耗的α-氨基氮量也相近。发酵时间超过144小时后,丙醇,异丁醇,戊醇以及异戊醇的含量变化趋势也相同,异丁醇含量最低。向麦汁中接种用麦汁培养的酵母或添加用酵母-麦芽培养基培养的酵母,分别经过24小时和36小时开始产生丙醇。最终的乙醇和高级醇含量控制在储藏啤酒的要求范围内,用大麦麦芽和蜡质高粱粉生产的麦汁不但可以为啤酒酵母提供充足的营养,而且可以和工业麦汁相比。目前,已经有使用提纯的蜡质高粱粉作为辅料生产储藏啤酒的实例。 相似文献
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啤酒上头是饮用啤酒之后使人感到头昏、头痛的感觉,是什么原因导致饮用啤酒之后有上头的感觉呢?现代技术研究表明,啤酒中高级醇含量偏高,是引起啤酒饮后上头的主要原因,高级醇是啤酒酿造过程中的主要副产物之一,是构成啤酒风味的主要成份,啤酒中适量的高级醇能使酒体丰富,口味协调,给人以醇厚感;但高级醇含量过高,会导致饮用啤酒后上头,因此,改善啤酒上头的主要措施是控制啤酒中的高级醇的生成的因素很多,一般有酵母品种、麦汁组成、麦汁充氧、酵母接种量、发酵温度、发酵方法等。下面笔者根据实践,谈谈高级醇控制的措施,以供同行参考。 相似文献
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啤酒高级醇产生量的影响因素研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对不同啤酒酵母,不同发酵压力,不同发酵温度等因素对高级醇产生量的影响进行研究。通过选用低醇产生量的啤酒酵母,控制较低发酵温度,0.04MPa的主发酵压力,可以明显降低啤酒中高级醇的产生量。 相似文献
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啤酒酿造过程中经常出现一种现象,即清酒双乙酰值较低而成品啤酒中双乙酰成倍增长。本文就产生这种现象的原因进行了论述,提出了几点控制双乙酰反弹的措施。 相似文献
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浅谈啤酒酿造过程中的高级醇的形成与控制 总被引:5,自引:2,他引:5
介绍了啤酒酿造过程中高级醇的形成机理及其对啤酒风味的影响,通过试验表明,在酵母菌种、发酵工艺、麦汁营养及组份、设备等硬件上面进行适当调整,可以有效地控制啤酒中高级醇的形成,从而改善啤酒的风味。 相似文献
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高级醇对啤酒风味的影响及其在啤酒生产中的控制措施 总被引:7,自引:1,他引:7
高级醇是构成啤酒酒体的重要物质 ,是啤酒酿造过程中不可避免的副产物。高级醇赋予啤酒醇厚感、泡沫细腻 ,使啤酒丰满 ,但含量太高会破坏啤酒酒体及风味。影响和控制啤酒酿造过程中高级醇含量的因素有啤酒酵母、麦芽质量、麦汁成分和发酵工艺 (如发酵温度、发酵方法、发酵度 )等。 相似文献
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<正> 目前,我国约有500家啤酒厂,大部分为国营企业,也有80余家为合资企业,占全国啤酒总产量的29%。据统计,年产量少于30,000吨的啤酒厂占全国啤酒厂数量的75%,总产量是全国的33%;而年产量达100,000吨的50家啤酒厂,其总产量则占全国总产量的40%。 自1979年中国实施开放政策以来,啤酒产量每年以23.9%的幅度增长。1995年,啤酒年产量为1,570万吨;今年首4个月,啤酒的产量共483.2万吨,增长率为11.2%。估计到2000年,啤酒的 相似文献
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微机控制系统在啤酒发酵中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
1 HW - 10 0 0系统简介HW - 10 0 0型啤酒发酵微机控制系统是采用RS - 4 85总线的智能分布式控制系统 ,实现对发酵车间的生产过程检测与控制。该系统具有较高的自动化程度及高可靠性及良好的冗余性。2 HW - 10 0 0系统特点HW - 10 0 0型啤酒发酵微机控制系统是专为啤酒发酵过程中温度、压力、液位等的检测及控制而开发的新一代控制系统。该系统具有如下特点 :2 1 可靠性高 该系统采用双机热备。一旦主控微机出现故障 ,可在线切换由另一台热备机控制 ,无需改动任何硬件及软件 ;而且历史数据完整可靠 ,对整个系统的控制无任何… 相似文献
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啤酒于20世纪传入中国,在中国广受欢迎,诸多啤酒生产企业蓬勃发展。随着《食品安全法》的出台,啤酒生产过程中的食品安全控制引起了更高的重视,如何生产绿色、卫生的啤酒是相关从业人员的必修课。结合啤酒的生产特点,重点研究在生产过程当中如何控制啤酒的食品安全问题。 相似文献
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比较不同酵母添加工艺对啤酒发酵度的影响,通过与现行正常工艺做对比试验,论证酵母1次性添加的可行性,为生产实际提供科学的指导采用Anton Paar啤酒全自动分析仪检测啤酒的发酵度,结果表明:在糖化发酵工艺不改变的情况下,控制麦汁通氧量,满足麦汁溶解氧要求,实行酵母1次性添加同样能获得稳定的啤酒发酵度。 相似文献
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Nowadays, one can find in almost all industrial products a trail of mathematical optimization. In particular, the theory and algorithms of optimal control have helped in various fields to reduce the production time and to improve the quality of the considered products. As a special class of applications, two optimal control formulations for the fermentation process of beer are presented. The reactions of the fermentation processes are modelled by a system of ordinary differential equations that are steered by the heating and cooling of the involved substrates. The occurring physical limitations, such as temperature limits and the requirement to avoid scenarios with unrealistic bang‐bang controls, give rise to optimal control problems with general control constraints. Therefore, this paper has reviewed a forward–backward sweeping method for solving these kinds of optimal control problems and presents encouraging numerical results that were obtained by this approach. Copyright © 2014 The Institute of Brewing & Distilling 相似文献