一种黄酒前酵过程中酒醪中糖度和酒精度实时控制的方法

摘要

本发明公布了一种黄酒前酵过程中酒醪中糖度和酒精度实时控制的方法，该方法描述了黄酒发酵过程的涵盖9个状态变量：淀粉浓度(S)，麦芽三糖浓度(R)，麦芽二糖浓度(M)，葡萄糖浓度(G)，淀粉与麦曲结合的中间产物浓度(C5)，麦曲浓度(E)，酵母细胞浓度(C)，溶氧浓度(O)和酒精浓度(A)。通过建立各个参数的数学模型，并将这些数学模型用于黄酒前酵过程中的温度控制系统，控制黄酒前酵过程中的温度曲线，从而准确的预测出发酵过程中酒精度和糖度的变化数值，并对黄酒前酵过程中酒醪中的糖度和酒精度进行稳定控制。本发明控制方法可以保证黄酒生产的品质。

说明书

技术领域

本发明属于黄酒酿造技术领域，特别是涉及一种黄酒前酵过程中酒醪中糖度和酒精 度实时控制的方法。

背景技术

黄酒根据糖份含量，分为干型黄酒、半干型黄酒、半甜型黄酒、甜型黄酒四类。经科 学分析鉴定，这四类黄酒刚好是绍兴酒的四个名品，即元红酒、加饭酒、善酿酒、香雪 酒。目前黄酒酒醪中的糖度和酒精度主要采用离线方式测定，由于分析化验科室的上班 时间主要在白天，而黄酒前酵结束时间大部分处于化验科下班时间，这样造成不同品种 黄酒的糖化合发酵程度及发酵结束时间主要取决于发酵工人师傅的经验，造成不同品种 黄酒之间和不同批次黄酒之间质量差别较大。

因此，如何实现黄酒前酵过程中酒醪中糖度和酒精度的全局预测与控制对稳定不同品 系黄酒品质具有重要的意义。而黄酒的发酵过程是一个包涵了复杂系统生物过程的动态 过程。建立准确的描述黄酒发酵过程中酒精度和糖度变化的模型将有助于实现对酒醪中 酒精度和糖度的全局实时预测，这无疑是实现对黄酒发酵过程进行预测与控制的关键。 对黄酒发酵进程控制有着极其重要的意义。

描述黄酒发酵过程的涵盖9个状态变量：淀粉浓度(S)，麦芽三糖浓度(R)，麦芽二糖 浓度(M)，葡萄糖浓度(G)，淀粉与麦曲结合的中间产物浓度(C₅)，麦曲浓度(E)，酵母细 胞浓度(C)，溶氧浓度(O)和酒精浓度(A)。

酶和淀粉形成的中间产物(C₅)，其浓度变化主要与淀粉与麦曲结合生成以及和麦芽三 糖浓度(R)，麦芽二糖浓度(M)，葡萄糖浓度(G)的生成相关。淀粉糖化后获得的低聚糖是 发酵的碳源，通过HPTLC和HPLC分析表明，酵醪液中淀粉的糖化产物是低聚糖，低聚 糖产物的主要成分为DP(聚合度)≤3的寡糖和单糖：主要成分为麦芽二糖，然后是麦芽三 糖和葡萄糖，并且麦芽二糖的含量随时间逐渐增加。在反应过程中麦芽三糖将与酶结合 生成中间产物，然后水解生成麦芽二糖和葡萄糖，且少量麦芽二糖在酶的作用下也将水 解生成葡萄糖。但预实验和HPLC检测结果均显示整个反应过程中仅有少量葡萄糖存在， 这说明参与前述反应的量极其微少，对整个反应过程的影响微乎其微，基于模型简化考 虑，将不考虑该类反应过程的影响。对酒醪组成分析表明，同时糖化和发酵的主要过程 产物为麦芽二糖。

发明内容

本发明目的在于针对以上需求，建立各个参数的数学模型，依据这些数据模型提供 一种黄酒前酵过程中酒醪中糖度和酒精度实时控制的方法。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

一种黄酒前酵过程中酒醪中糖度和酒精度实时控制的方法，其特征在于：通过温度 控制系统控制黄酒酿造系统的温度变化曲线来控制黄酒酒醪中糖度和酒精度A；所述糖 度包括麦芽三糖浓度R，麦芽二糖浓度M，葡萄糖浓度G；在黄酒前酵过程中淀粉浓度 S，麦曲浓度E，酵母细胞浓度C初始值为已知参数；在前酵过程中需要对淀粉与麦曲结 合的中间产物浓度C₅，溶氧浓度O进行计算；

所述淀粉与麦曲结合的中间产物浓度C₅的数学模型为：

其中，k₁是淀粉与麦曲结合生成中间产物的速率，淀粉 链与α-淀粉酶结合的中间产物通过酶的作用断裂生成产物麦芽三糖、麦芽二糖和葡萄糖， k₂为生成麦芽三糖的速度，k₃为生成麦芽二糖的速度，k₄为生成葡萄糖的速度；

所述麦曲浓度E的数学模型为：

$\frac{dE}{dt}=-k_{1}SE+(k_2+k_3+k_4)C_5;$

所述麦芽二糖浓度M的数学模型为：

$\frac{dM}{dt}=1.056k_3{C}_5-k_6\frac{M}{K_{s3}+M}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_7\frac{M}{K_{s4}+M}C;$其中，k_s2代表溶氧提供酵母生 长的饱和常数，k_s3代表麦芽二糖提供酵母生长的饱和常数，k_s4代表麦芽二糖生成酒精的 饱和常数；k₅是麦芽三糖为酵母生长提供碳源的速率，k₆是麦芽二糖为酵母生长提供碳 源的速率，k₇是麦芽二糖生成酒精的速度；

所述酵母细胞浓度C的数学模型为：

$\frac{dC}{dt}=0.084k_5\frac{R}{K_{s1}+R}\frac{O}{K_{s2}+O}C+0.088k_6\frac{M}{K_{s3}+M}\frac{O}{K_{s2}+O}C+0.09k_8\frac{G}{K_{s5}+G}\frac{O}{K_{s2}+O}C;$其中 k_s1代表麦芽三糖提供酵母生长的饱和常数，k_s2代表溶氧提供酵母生长的饱和常数，k_s3代表麦芽二糖提供酵母生长的饱和常数，k_s5代表底物葡萄糖提供酵母生长的饱和常数； k₈是葡萄糖为酵母生长提供碳源的速率；

所述麦芽三糖浓度R的数学模型为：

$\frac{dR}{dt}=1.037k_2{C}_5-k_5\frac{R}{K_{s1}+R}\frac{O}{K_{s2}+O}C;$

所述溶氧浓度O的数学模型为：

$\frac{dO}{dt}=-k_5\frac{R}{K_{s1}+R}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_6\frac{M}{K_{s3}+M}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_8\frac{G}{K_{s5}+G}\frac{O}{K_{s2}+O}C+O_{in}$

其中，k_s1代表麦芽三糖提供酵母生长的饱和常数，k_s2代表溶氧提供酵母生长的饱和 常数，k_s3代表麦芽二糖提供酵母生长的饱和常数，k_s5代表底物葡萄糖提供酵母生长的饱 和常数；O_in为开耙动作结束后酒醪中的溶氧数值；

所述葡萄糖浓度G的数学模型为：

$\frac{dG}{dt}=1.111k_4{C}_5-k_8\frac{G}{K_{s5}+G}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_9\frac{G}{K_{s6}+G}C,$其中，k₈是葡萄糖为酵母生长提 供碳源的速率，k₉是葡萄糖生成酒精的速度，k_s5代表反应底物葡萄糖提供酵母生长的饱 和常数，k_s6代表底物葡萄糖生成酒精的饱和常数；

所述酒精度A的数学模型为：

其中，k_s4代表麦芽二糖生成酒精的 饱和常数，k_s6代表葡萄糖生成酒精的饱和常数；

上述数学模型中

$k_1=1.0608\times {10}^6\exp \left[\frac{-33.018}{8.314\times {10}^{-3}}(\frac{1}{273+T}-\frac{1}{306})\right]$

k₂＝-5.67058+1.79294×T-0.03006×T²

k₃＝-0.00166+3.2×10^-4×T

k₄＝-5.7482+0.4962×T-0.0096×T²

k₅＝-7.41206+0.7076×T-0.01196×T²

$k_6=4.85324\times {10}^9\exp \left[\frac{-55.82684}{8.314\times {10}^{-3}}(\frac{1}{273+T}-\frac{1}{306})\right]$

其中T为温度。

其进一步特征在于：在黄酒前酵过程中实时测量酒精度A，麦芽三糖浓度R，麦芽 二糖浓度M，葡萄糖浓度G，淀粉与麦曲结合的中间产物浓度C₅，溶氧浓度O，并将测 得的数值反馈至温度控制系统，通过控制开耙和品温温度控制糖的消耗速度和酒精生成 速度，从而实现对酒醪中的酒精度和糖度的反馈控制。

本发明通过建立各个参数的数学模型，并将这些数学模型用于黄酒前酵过程中的温 度控制系统，控制黄酒前酵过程中的温度曲线，从而准确的预测出发酵过程中酒精度和 糖度的变化数值，并对黄酒前酵过程中酒醪中的糖度和酒精度进行稳定控制。本发明控 制方法可以保证黄酒生产的品质。

附图说明

图1为黄酒前酵过程状态变量相互关系示意图。

图2为本发明糖度数据模型曲线与实测数据比较图。

图3为本发明酒精度数据模型曲线与实测数据比较图。

图4-9为参数k₁-k₆与温度之间的关系曲线。

具体实施方式

如图1所示描述黄酒发酵过程的涵盖9个状态变量：淀粉浓度(S)，麦芽三糖浓度(R)， 麦芽二糖浓度(M)，葡萄糖浓度(G)，淀粉与麦曲结合的中间产物浓度(C5)，麦曲浓度(E)， 酵母细胞浓度(C)，溶氧浓度(O)和酒精浓度(A)。

所述淀粉与麦曲结合的中间产物浓度C₅的数学模型为：

其中，k₁是淀粉与麦曲结合生成中间产物的速率，淀粉 链与α-淀粉酶结合的中间产物通过酶的作用断裂生成产物麦芽三糖、麦芽二糖和葡萄糖， k₂为生成麦芽三糖的速度，k₃为生成麦芽二糖的速度，k₄为生成葡萄糖的速度；

所述麦曲浓度E的数学模型为：

$\frac{dE}{dt}=-k_{1}SE+(k_2+k_3+k_4)C_5;$

所述麦芽二糖浓度M的数学模型为：

$\frac{dM}{dt}=1.056k_3{C}_5-k_6\frac{M}{K_{s3}+M}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_7\frac{M}{K_{s4}+M}C;$其中，k_s2代表溶氧提供酵母生 长的饱和常数，k_s3代表麦芽二糖提供酵母生长的饱和常数，k_s4代表麦芽二糖生成酒精的 饱和常数；k₅是麦芽三糖为酵母生长提供碳源的速率，k₆是麦芽二糖为酵母生长提供碳 源的速率，k₇是麦芽二糖生成酒精的速度；

所述酵母细胞浓度C的数学模型为：

$\frac{dC}{dt}=0.084k_5\frac{R}{K_{s1}+R}\frac{O}{K_{s2}+O}C+0.088k_6\frac{M}{K_{s3}+M}\frac{O}{K_{s2}+O}C+0.09k_8\frac{FG}{K_{s5}+G}\frac{O}{K_{s2}+O}C;$其中 k_s1代表麦芽三糖提供酵母生长的饱和常数，k_s5代表底物葡萄糖提供酵母生长的饱和常数； k₈是葡萄糖为酵母生长提供碳源的速率；

所述麦芽三糖浓度R的数学模型为：

$\frac{dR}{dt}=1.037k_2{C}_5-k_5\frac{R}{K_{s1}+R}\frac{O}{K_{s2}+O}C;$

所述溶氧浓度O的数学模型为：

$\frac{dO}{dt}=-k_5\frac{R}{K_{s1}+R}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_6\frac{M}{K_{s3}+M}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_8\frac{G}{K_{s5}+G}\frac{O}{K_{s2}+O}C+O_{in}$

其中，k_s1代表麦芽三糖提供酵母生长的饱和常数，k_s2代表溶氧提供酵母生长的饱和 常数，k_s3代表麦芽二糖提供酵母生长的饱和常数，k_s5代表底物葡萄糖提供酵母生长的饱 和常数；O_in为开耙动作结束后酒醪中的溶氧数值；

所述葡萄糖浓度G的数学模型为：

$\frac{dG}{dt}=1.111k_4{C}_5-k_8\frac{G}{K_{s5}+G}\frac{O}{K_{s2}+O}C-k_9\frac{G}{K_{s6}+G}C,$其中k₈是葡萄糖为酵母生长提供 碳源的速率，k₉是葡萄糖生成酒精的速度，k_s5代表反应底物葡萄糖提供酵母生长的饱和 常数，k_s6代表底物葡萄糖生成酒精的饱和常数；

所述酒精度A的数学模型为：

k_s4代表麦芽二糖生成酒精的饱和常 数，k_s6代表葡萄糖生成酒精的饱和常数；

上述数学模型中

$k_1=1.0608\times {10}^6\exp \left[\frac{-33.018}{8.314\times {10}^{-3}}(\frac{1}{273+T}-\frac{1}{306})\right]$

k₂＝-5.67058+1.79294×T-0.03006×T²

k₃＝-0.00166+3.2×10^-4×T

k₄＝-5.7482+0.4962×T-0.0096×T²

k₅＝-7.41206+0.7076×T-0.01196×T²

$k_6=4.85324\times {10}^9\exp \left[\frac{-55.82684}{8.314\times {10}^{-3}}(\frac{1}{273+T}-\frac{1}{306})\right]$

其中T为温度。

酶和淀粉形成的中间产物(C₅)，其浓度变化主要与淀粉与麦曲结合生成以及和麦芽三 糖浓度(R)，麦芽二糖浓度(M)，葡萄糖浓度(G)的生成相关。淀粉糖化后获得的低聚糖是 发酵的碳源，通过HPTLC和HPLC分析表明，酵醪液中淀粉的糖化产物是低聚糖，低聚 糖产物的主要成分为DP(聚合度)≤3的寡糖和单糖：主要成分为麦芽二糖，然后是麦芽三 糖和葡萄糖，并且麦芽二糖的含量随时间逐渐增加。在反应过程中麦芽三糖将与酶结合 生成中间产物，然后水解生成麦芽二糖和葡萄糖，且少量麦芽二糖在酶的作用下也将水 解生成葡萄糖。但预实验和HPLC检测结果均显示整个反应过程中仅有少量葡萄糖存在， 这说明参与前述反应的量极其微少，对整个反应过程的影响微乎其微，基于模型简化考 虑，将不考虑该类反应过程的影响(后面的模型验证也将证明该简化不影响模型结构的特 性)。对酒醪组成分析表明，同时糖化和发酵的主要过程产物为麦芽二糖。

SaccharomycescerevisiaeSu-25是黄酒发酵过程中用的酵母，用于产生酒精。为描述 酵母细胞浓度的变化，构建了描述酵母(C)的动力学方程，式子中的系数常量0.084， 0.088和0.09由Balling方程求得。

淀粉链与曲结合的中间产物(C₅)通过酶的作用断裂生成产物麦芽三糖、麦芽二糖和葡 萄糖，其速度分别为k₂、k₃和k₄；同时麦芽三糖、麦芽二糖和葡萄糖以k₅，k₆和k₈的速 率为酵母生长提供碳源，另外，酵母代谢生成酒精的速率遵循变换的Monod方程；本数 学模型假设麦芽三糖只为酵母的生长和维持提供碳元，不参与代谢生成酒精的过程；另 外维持酵母自身存活所需要的碳元由于简化模型的需求而不作考虑k₇二糖生成酒精的速 度，k₉葡萄糖生成酒精的速度。

公式中常数1.037，1.056，1.111，0.538和0.511分别为根据底物和其对应产物分子 量计算得出的得率系数。

为获得实时的糖度和酒精度数值，本发明以Cetotec公司在线酒精控制系统获得的酒 醪中酒精度和midwest公司的YMSL26-UR24糖度计为感应器的实时在线数据采集系统。 这样我就获得了实时的糖度和酒精度数值。

为实现对酒精度和糖度数值的控制，以本发明以各个参数数学模型为核心的控制软件 通过PLC与开耙和温度控制系统(冷凝水控制系统)相连，通过控制开耙时间与次数以 及电磁阀控制的冷凝水系统来控制品温温度，从而控制糖的消耗速度和酒精生成速度。 实现对酒醪中的酒精度和糖度的反馈控制。

由图2、3可以看出本发明的糖度和酒精度的数学模型能精确的跟踪发酵过程的动力 学变化。

图4-9为参数k1-k6与温度之间的关系曲线。

利用本发明数学模型和对发酵数据进行了验证，由图可以看出该模型系统可以准确的 预测出发酵过程中酒精度和糖度的变化数值(图2、3)。该结果进一步表明，本发明可以 用于对黄酒前酵过程中酒醪中的糖度和酒精度进行预测与控制。