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—— 中国食品杂志社
为了研究大麦啤酒发酵过程中菌体及物质变化的动力学模型,连续15 d每隔24 h测定啤酒发酵过程中的还原糖、α-氨基酸态氮、酵母菌数、双乙酰含量及发酵度,对测定数据分别使用Logistic、Boltzmann、DoseResp和Farazdaghi-Harris经典模型进行非线性拟合。结果表明,啤酒发酵过程中双乙酰、还原糖和α-氨基酸态氮含量呈下降趋势,酵母数量呈先上升后下降的趋势,发酵度呈先上升后趋于平稳的趋势。Logistic模型能够较好地反映还原糖的消耗,拟合系数R2为0.999 8;Boltzmann模型适合描述α-氨基酸态氮含量变化,拟合系数R2为0.998 1;酵母菌数量变化的动力模型中,DoseResp模型拟合系数R2为0.991 0,能较好预测啤酒发酵过程中酵母菌数量变化趋势;经过优化过后的双乙酰动力学模型的非线性函数拟合系数R2为0.997 0;DoseResp模型符合发酵度变化的趋势,拟合系数R2为0.999 2。对比同类型不同批次啤酒,所建立的模型均具有较好的拟合效果,能够用于描述实际生产中啤酒发酵过程的动力学变化。
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