[发明专利]一种预测浑浊型啤酒保质期内浊度的方法

说明书

本发明提供了一种利用通过粒度分布来快速预测浑浊型啤酒保质期浊度的方法，属于啤酒检测技术领域。该方法包括如下步骤：取灌装当天的成品啤酒，检测其初始浊度和粒度分布的组成，同时检测该批次啤酒在保质期内的浊度变化，经过多批次的检测，建立初始粒度分布检测结果与保质期浊度的多元线性数学模型Y＝‑2.21+0.532*A+0.248*B+0.468*C，其中Y为预测的贮藏期的上清液的浊度值，A为初始的浊度值，B为初始的粒度分布值，C为储藏时间。该模型基于啤酒大生产的检测数据而来，适用性良好，适合在啤酒行业推广应用。

技术领域

本发明属于啤酒检测技术领域，具体涉及一种预测浑浊型啤酒保质期内浊度的方法。

背景技术

浑浊型啤酒是一大类啤酒类型，在工坊啤酒(精酿啤酒)中和上面发酵啤酒中非常常见。浑浊型啤酒典型的外观特质是呈现不透明的雾状，浊度较高，在酿造后一般不经过过滤，或轻微过滤，大量酵母细胞、蛋白颗粒和蛋白多酚的复合物以微粒的形式存在于酒体中，风味独特，深受大众喜爱。但该浑浊体系不稳定，其中的大颗粒物质和分子在经过一段时间的储藏后，逐渐沉淀于瓶底，导致浊度降低，酒体变清，感官品质下降。浑浊体系的变化是非常缓慢的，因此如何快速评价该批次的啤酒的保质期浑浊稳定性非常重要，目前尚没有很好的方法去进行浊度的预测，啤酒厂多是每批次留样，定期检测浊度变化，耗时耗力，时效性差。此外也会通过初始的浊度来推测保质期的浊度，但浊度的影响因素很多，该方法准确性较差。因此如何找到一种快速准确的预测浊度稳定性的方法也变得十分必要。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种快速预测浑浊型啤酒保质期内浊度的模型的建立方法。

本发明所提供的快速预测浑浊型啤酒保质期内浊度的模型建立方法，包括下述步骤：1)取同一批次灌装当天的浑浊型啤酒样品若干，取其中部分样品利用粒度分析仪和浊度仪分别测定啤酒的初始粒度分布值和浊度值；

2)将剩余的所述浑浊型啤酒样品常温储藏，在保质期内的不同存放时间点分别取样检测所述浑浊型啤酒样品上清液的浊度值；

3)利用统计分析方法，将所述浑浊型啤酒样品初始的粒度分布值和浊度值，与所述浑浊型啤酒在不同存放时间测定的上清液浊度值进行多元线性回归的模型拟合，建立浑浊型啤酒保质期内的浊度值与初始浊度、初始粒度分布以及常温条件下储藏时间的函数模型，即得到预测浑浊型啤酒保质期内浊度的模型。

上述方法步骤1)中，所述浑浊型啤酒是指初始浊度值大于2.0EBC的啤酒。

所述浑浊型啤酒样品至少测定10个批次，每个批次至少取6个样品。若所述浑浊型啤酒的保质期为12个月，优选的每个批次可取39个样品，即0月、1月……12月，每个时间点各测定3个样品。

上述方法步骤1)中，所述包装好的成品酒为瓶装啤酒或易拉罐装啤酒。

上述方法步骤2)中，所述保质期内的不同时间点通常是指在保质期内每个月取样检测；优选的，在储藏第1个月、第2个月、第3个月、……、第12个月均对所述浑浊型啤酒样品上清液的浊度值进行检测。

上述方法步骤3)中，所述粒度分布值是指浑浊型啤酒样品中小于1μm颗粒占全部粒子总数量的百分比。所述浊度值是按照国标方法(GB/T 4928-2008)测定的啤酒浊度值。所述储藏时间为储藏月份(≤12个月)。

上述方法步骤3)中，建立的多元线性回归模型具体可为：Y＝-2.21+0.532*A+0.248*B+0.468*C，其中Y为预测的保质期的浑浊型啤酒样品上清液的浊度值，A为浑浊型啤酒样品初始的浊度值，B为浑浊型啤酒样品初始的粒度分布值，C为储藏时间(单位为月)。

本发明的再一个目的是提供一种快速预测浑浊型啤酒保质期内浊度的方法。该方法能够经济便捷且快速的预测浑浊型啤酒保质期浊度值。

本发明所提供的快速预测浑浊型啤酒保质期内浊度的方法，包括如下步骤：