【摘要】：固態(tài)發(fā)酵是微生物在沒有或幾乎沒有游離水的固態(tài)基質(zhì)上進(jìn)行發(fā)酵,是我國重要的傳統(tǒng)發(fā)酵方式。鎮(zhèn)江香醋是SSF的典型代表之一,其產(chǎn)物營養(yǎng)豐富,口感純正,深受人民喜愛,然而它生產(chǎn)過程復(fù)雜,其中制醅是固態(tài)發(fā)酵過程的關(guān)鍵,在一定程度上決定香醋的品質(zhì)。在制醅過程中溫度、總酸、水分、pH值和不揮發(fā)酸均是影響醋醅品質(zhì)的重要指標(biāo),依據(jù)它們的變化進(jìn)行翻醅操作,可使醋醅中養(yǎng)料和微生物均勻分布,避免局部發(fā)酵過快出現(xiàn)板結(jié)甚至壞醅等。但是目前仍是依據(jù)工人經(jīng)驗(yàn)或理化法進(jìn)行檢測,檢測結(jié)果往往延遲于生產(chǎn)過程,無法及時(shí)指導(dǎo)生產(chǎn)。另外從手工到翻醅機(jī)僅解決了機(jī)械化問題,發(fā)酵狀況的判斷仍依靠經(jīng)驗(yàn)式,尤其啟動(dòng)時(shí)機(jī)、翻醅頻率、強(qiáng)度以及深度等還是根據(jù)工人的聞、看或觸等方式結(jié)合主觀經(jīng)驗(yàn)來判斷,缺乏科學(xué)依據(jù),這嚴(yán)重影響了香醋的質(zhì)量穩(wěn)定性和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。本研究以鎮(zhèn)江香醋SSF為例,利用多傳感技術(shù)在線獲取SSF過程中氣味(酸度)、視覺(色澤、紋理)、光譜信號(hào)以及溫度等信息來監(jiān)測發(fā)酵過程,并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法定性識(shí)別動(dòng)態(tài)發(fā)酵階段、定量預(yù)測可反映發(fā)酵品質(zhì)的理化指標(biāo),快速判斷醋醅均勻性,為智能翻醅的實(shí)現(xiàn)提供科學(xué)數(shù)據(jù)和技術(shù)手段。具體研究內(nèi)容如下:(1)鎮(zhèn)江香醋動(dòng)態(tài)發(fā)酵階段的實(shí)時(shí)判別。醋醅的氣味及其內(nèi)在代謝物是判別發(fā)酵階段的關(guān)鍵,本研究首先使用嗅覺可視化技術(shù)(olfaction visualization technique,OVT)獲取每天發(fā)酵醋醅的氣味信息,提取陣列傳感器反應(yīng)前后的顏色變化信號(hào),通過其顯色狀況,判斷醋醅氣味的變化;然后使用近紅外光譜技術(shù)(Near infrared spectroscopy,NIR)采集每天發(fā)酵醋醅的光譜信息,依據(jù)其代謝物的光譜特性判別發(fā)酵階段;最后使用融合技術(shù)將最能表征醋醅階段的氣味和光譜信息進(jìn)行特征層融合,提取最優(yōu)主成分,結(jié)合KNN(K-nearest neighbors,KNN)、最小二乘-支持向量機(jī)(least squares support vector machine,LS-SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP articicial neual network,BP-ANN)等模型對動(dòng)態(tài)發(fā)酵階段進(jìn)行判別。結(jié)果顯示,融合技術(shù)結(jié)合BP-ANN算法為最優(yōu)模型,當(dāng)主成分?jǐn)?shù)為7時(shí),識(shí)別率達(dá)到93.75%和91.25%。該法可實(shí)現(xiàn)發(fā)酵階段的動(dòng)態(tài)判別,為規(guī)范發(fā)酵操作工藝提供有效技術(shù)手段。(2)發(fā)酵過程中溫度的在線監(jiān)測以及溫度場多維分布研究。溫度是影響微生物生長代謝的重要因素,溫度場可形象地呈現(xiàn)醋醅中溫度分布云圖。本研究采用在線監(jiān)測裝置實(shí)時(shí)監(jiān)測SSF過程中不同發(fā)酵階段、不同發(fā)酵層溫度的變化情況,然后依據(jù)獲得的溫度變化規(guī)律,擬合生產(chǎn)熱與時(shí)間經(jīng)驗(yàn)式,并首次提出使用ANSYS軟件結(jié)合有限元法(Finite Element Method,FEM)模擬醋醅中溫度場的多維分布。結(jié)果顯示,溫度從上層到池底是先升高后降低,最大溫差6℃;在垂直于發(fā)酵池壁方向,溫度從中間至邊緣逐漸降低,最大溫差3℃;二維、三維溫度場可直觀、形象地呈現(xiàn)溫度的分布,這可大大提高人們對SSF過程的認(rèn)知度,并對翻醅操作有很好的指導(dǎo)作用,也為全面了解醋醅中溫度變化規(guī)律以及智能翻醅提供有效依據(jù)。(3)發(fā)酵過程中重要參數(shù)的快速預(yù)測及其二維分布檢測。醋醅中重要參數(shù)的快速預(yù)測可表征醋醅的發(fā)酵狀況以及發(fā)酵品質(zhì),二維分布可實(shí)時(shí)反映醋醅的均勻性。本研究依據(jù)化學(xué)方法分別檢測了發(fā)酵過程中不同季節(jié)、不同發(fā)酵時(shí)間的總酸、水分、pH和不揮發(fā)酸等參數(shù),并詳細(xì)分析了它們的變化規(guī)律。然后利用高光譜圖像(Hyperspectral imaging,HSI)技術(shù)結(jié)合偏最小二乘(Partial least squares,PLS)、遺傳算法-偏最小二乘(Genetic algorithm-partial least squares,GA-PLS)、LS-SVM及BP-ANN等方法建立總酸、水分、pH以及不揮發(fā)酸的快速預(yù)測模型,選擇各自最優(yōu)模型。提出依據(jù)最優(yōu)模型計(jì)算各個(gè)參數(shù)在每個(gè)像素點(diǎn)的含量值,實(shí)現(xiàn)由單點(diǎn)檢測到二維分布的轉(zhuǎn)變,并基于區(qū)域統(tǒng)計(jì)信息定量描述它們的分布。結(jié)果表明,對于醋醅中總酸和水分,GA-PLS模型精度最高,其預(yù)測集相關(guān)系數(shù)rp分別為0.875和0.916,均方根誤差RMSEP分別為4.96g/100g和5.36g/100g。pH和不揮發(fā)酸,最優(yōu)模型分別是LS-SVM和BP-ANN,其rp分別0.932和0.894,RMSEP分別為0.048和0.495 mg/100g。最后使用各自最優(yōu)模型結(jié)合HSI計(jì)算總酸、水分、pH以及不揮發(fā)酸等主要參數(shù)的二維分布圖,它可快速地判斷發(fā)酵狀況和品質(zhì),也可多維地反映翻醅的均勻性,這為提高發(fā)酵品質(zhì)和效率提供有效技術(shù)手段。(4)智能翻醅系統(tǒng)的初步設(shè)計(jì)。本研究采用模塊化設(shè)計(jì),主要包括信息監(jiān)測模塊、系統(tǒng)控制模塊、移動(dòng)模塊和執(zhí)行模塊4部分,利用傳感技術(shù)、PLC以及多信息融合技術(shù)等初步提出智能化翻醅策略,使翻醅由機(jī)械化向智能化、信息化邁進(jìn)。本研究首次解析了理化參數(shù)在固態(tài)發(fā)酵過程中的多維分布規(guī)律,為精確調(diào)控最優(yōu)翻醅操作條件提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)手段,并初步提出智能翻醅系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,為鎮(zhèn)江香醋的工業(yè)化、智能化生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。
【圖文】：
其中制醅是 SSF 的關(guān)鍵過程，如圖 1.1 所示。許偉[7]等人對SSF過程中微生物群落多樣性進(jìn)行研究的變化進(jìn)行分析，，Liu[20]等人對香醋的功能性氧化物醋的開發(fā)研究[9-11]以及發(fā)酵香醋中功能性因子的檢測于發(fā)酵階段的動(dòng)態(tài)識(shí)別、溫度的在線監(jiān)測及其多維測及其可視化分布、醋醅均勻性以及智能翻醅等方面
掃描電鏡示意圖，圖(a)和圖(b)分別為示意圖(×50000)和(×150000)iO2film based material surface of the scnanoporous TiO2film (×50000), (b) SEMfilm (×150000)要有 pH 指示劑和卟啉類化合毛細(xì)管點(diǎn)樣法將顯色劑固定在基 所示，1~6 號(hào)為 pH 指示劑，7~
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TS264.22
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本文編號(hào)：
2582856
