李玉彤，張東躍，郭學鳳，孟凡剛，尚志超（山東景芝酒業(yè)股份有限公司，山東濰坊262119）

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不同配料方式的糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性對比

李玉彤，張東躍，郭學鳳，孟凡剛，尚志超
（山東景芝酒業(yè)股份有限公司，山東濰坊262119）

摘要：通過智能化配料與手工配料對糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性的對比研究，比較兩種配料方式對糟醅理化及質(zhì)構(gòu)特性的均值差異性和不同點穩(wěn)定性產(chǎn)生的影響。結(jié)果表明，在均值差異性方面，兩者無顯著差異；在不同點穩(wěn)定性方面，智能化配料表現(xiàn)出較高優(yōu)勢，其糟醅酸度、淀粉、硬度和回復性指標穩(wěn)定性較高，且顯著優(yōu)于手工配料。

關(guān)鍵詞：芝麻香型白酒；智能化配料；手工配料；理化性質(zhì)；質(zhì)構(gòu)特性

優(yōu)先數(shù)字出版時間：2015-11-04；地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/52.1051.TS.20151104.1051.009.html。

在濃香型白酒釀酒生產(chǎn)中，配料操作是白酒生產(chǎn)的先決條件和關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，其一方面可以調(diào)節(jié)酸度，使入窖糟醅的酸度降到1.2～1.9之間，既適宜于酵母菌正常發(fā)酵，又能抑制雜菌生長，以達到以酸抑酸的目的；另一方面可調(diào)節(jié)淀粉含量，從而調(diào)節(jié)發(fā)酵升溫的幅度和速度，使酵母菌在一定的酒精濃度和適宜的溫度內(nèi)生長繁殖[1]。眾所周知，釀酒先輩們在長期的生產(chǎn)實踐中，總結(jié)歸納出了瀘（濃香）型大曲基礎(chǔ)酒釀造過程的操作要點，即勻、透、適、穩(wěn)、準、細、凈、低[2]。其中“穩(wěn)”和“勻”分別道出了釀酒工藝操作中要求配料要穩(wěn)定，糧、醅、糠混合要均勻。因此，配料工藝操作舉足輕重，其優(yōu)劣影響著后續(xù)白酒的蒸餾效果和入池條件的控制，直接決定著窖池的發(fā)酵和白酒產(chǎn)量。

但是，中國白酒釀造工藝多為傳統(tǒng)式操作方式，過程控制更多的是依賴手工操作，勞動強度大，過程粗放，定量化、精細化程度低，這些問題在時代發(fā)展的今天，表現(xiàn)出越來越大的弊端[3-4]。近年來，隨著白酒工藝研究的深入、機械化生產(chǎn)技術(shù)水平的提高以及自動化技術(shù)的研究與應(yīng)用，使白酒釀造機械化、自動化的實現(xiàn)成為可能[5-6]。自2010年開始，景芝酒業(yè)技術(shù)人員進行了大量的工藝設(shè)備研究性實驗，確定了濃香型、芝麻香型白酒釀造機械化、自動化生產(chǎn)方案，實現(xiàn)了傳統(tǒng)白酒釀造的機械化操作與自動化控制[7]。在傳承傳統(tǒng)工藝的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)和創(chuàng)新出包括智能潤糧配料系統(tǒng)等在內(nèi)的七大控制系統(tǒng)，真正實現(xiàn)了精細化操作和定量化控制，為傳統(tǒng)工業(yè)向現(xiàn)代工業(yè)轉(zhuǎn)變的實現(xiàn)打下了堅實的基礎(chǔ)，對釀酒行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響[8]。其中，智能化配料系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，徹底打破了傳統(tǒng)的手工操作模式，大大減輕了勞動強度，改善了勞動環(huán)境；同時，實現(xiàn)了配料操作的精細化水平和定量化控制，確保了工藝執(zhí)行的穩(wěn)定，為保證白酒的產(chǎn)、質(zhì)量打下了堅實的基礎(chǔ)。

然而，到目前為止，在智能化與手工操作兩種不同配料方式對糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性的影響方面尚未有人系統(tǒng)地研究過。智能化配料能否保證糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性的穩(wěn)定性，其與手工操作的差距有多大，以及能否完全取代手工操作等，這也是我們進一步需要著重研究和解決的問題。本實驗通過智能化配料與手工配料對糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性的對比研究，比較兩種配料方式對糟醅酸度、淀粉、硬度和回復性方面產(chǎn)生的影響，從而指導生產(chǎn)。

1材料與方法

1.1材料

出池酒醅、糧食、糠殼，取自山東景芝酒業(yè)股份有限公司現(xiàn)代生態(tài)釀造產(chǎn)業(yè)園濃香型酒機械化車間。

1.2設(shè)備與儀器

智能化配料控制系統(tǒng)，山東景芝酒業(yè)股份有限公司自主研發(fā)與設(shè)計；MPLH2.5A螺帶混合機、MNPD3.5酒醅料斗、MNLD2.0加糧料斗、MNKD2.0加稻殼機，江蘇牧羊集團有限公司；QC leader近紅外光譜儀，Switzerland；TA.XTplus物性測試儀，英國Stable Micro System公司。

1.3實驗方法

1.3.1原料前處理

酒醅：用抓斗抓取同一窖池中上部酒醅約2甑放到操作場地上，層層堆放并攤平，然后用抓斗從一側(cè)開始對酒醅進行翻拌，確保酒醅混合均勻、一致，最后平均分成2甑，1甑用抓斗運至MNPD3.5酒醅料斗中，另1甑放置場地待用。

糧食：提前30 min使用MPLH2.5A螺帶混合機進行潤糧，結(jié)束后平均分成2份，1份用網(wǎng)帶傳送到MNLD2.0加糧料斗，另1份放置在場地酒醅旁待用。

糠殼：取2份糠殼，每份66 kg，1份倒入MNKD2.0加稻殼機中，另1份放置在場地酒醅旁待用。

智能化配料和手工配料各原、輔料用量見表1。

表1每甑原、輔料用量情況　(kg)

1.3.2智能化配料操作

開啟智能化配料系統(tǒng)，對以下參數(shù)進行設(shè)定：酒醅料斗轉(zhuǎn)速22 Hz，加糧料斗轉(zhuǎn)速18 Hz，加稻殼機轉(zhuǎn)速23 Hz，糧、醅、糠混合網(wǎng)帶轉(zhuǎn)速25 Hz，加糧料斗電機開啟滯后值為20 s，加稻殼機電機開啟滯后值為25 s，配料比上限3.6，下限3.5（因糧食中加有潤糧水，故配料比相應(yīng)地調(diào)?。?。設(shè)定好后，按下一鍵式智能控制開關(guān)，各電機依次啟動，配料開始。配料過程中每隔30 min取1次糟樣，從所取的糟樣中隨機選7個點的糟樣進行編號后化驗分析。

1.3.3手工配料操作

將糧食倒入酒醅上，人工翻2遍，收攏堆積；20 min后，倒上66 kg糠殼，再翻2遍，收攏。結(jié)束后，隨機選取7個點的糟樣，編號后化驗分析。

1.3.4理化指標測定

糟醅酸度、淀粉、水分的測定：近紅外光譜儀[9]。

糟醅質(zhì)構(gòu)性的測定：TA.XTplus物性測試儀[10]。

2結(jié)果與分析

2.1糟醅理化和質(zhì)構(gòu)性指標分析

智能化配料糟醅各理化和質(zhì)構(gòu)性指標檢測數(shù)據(jù)見表2，手工配料糟醅各理化和質(zhì)構(gòu)性指標檢測數(shù)據(jù)見表3。

表2智能化配料糟醅各理化和質(zhì)構(gòu)性指標檢測結(jié)果

表3手工配料糟醅各理化和質(zhì)構(gòu)性指標檢測結(jié)果

2.2差異性特性分析

2.2.1智能化配料與手工配料對糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性均值差異性的比較

通過對以上數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與分析，得出不同配料方式對糟醅酸度、淀粉、硬度和回復性的影響，見表4～表7。

表4不同配料方式對糟醅酸度的影響　(mmol/10 g)

對不同配料方式各項指標的均值進行t檢驗，假設(shè)兩種配料方式各項指標的均值相等，即二者對各項指標的影響無差異，取顯著水平α=0.05，樣本t值計算結(jié)果，見表8。經(jīng)查表t0.05（12）=1.782。

以酸度為例，通過對酸度t值數(shù)據(jù)進行分析，因t0.05（12）=1.782，樣本|t|＜t0.05，故P＞0.05，接受假設(shè)，認為不同配料方式對糟醅酸度的影響均值無顯著差異；同理，淀粉、硬度和回復性指標的|t|值均小于t0.05，得出不同配料方式對糟醅淀粉、硬度和回復性的影響均值也無顯著差異。因此，在均值差異性方面，兩種配料方式對糟醅的理化和質(zhì)構(gòu)特性的影響無顯著差異，智能化配料可完全替代手工配料。

表5不同配料方式對糟醅淀粉的影響　(%)

表6不同配料方式對糟醅硬度的影響　(g)

表7不同配料方式對糟醅回復性的影響　(%)

表8不同配料方式各項指標t值計算結(jié)果

2.2.2智能化配料與手工配料對糟醅理化和質(zhì)構(gòu)特性不同點穩(wěn)定性的比較

圖1不同配料方式對糟醅酸度穩(wěn)定性的比較

圖2不同配料方式對糟醅淀粉穩(wěn)定性的比較

圖3不同配料方式對糟醅硬度穩(wěn)定性的比較

圖4不同配料方式對糟醅回復性穩(wěn)定性的比較

由圖1～圖4可以看出，智能化配料曲線波動性差，各點離散程度小，穩(wěn)定性較好；相反，手工配料曲線波動性較大，各點離散程度大，穩(wěn)定性較差。從表4～表7中的方差數(shù)據(jù)也可以看出，智能化配料各指標方差值顯著小于手工配料，同時也進一步說明了智能化配料不同點的穩(wěn)定性顯著高于手工配料。這是因為智能化配料是由電腦程序控制，定量化和精細化程度高，設(shè)定好配料工藝參數(shù)后，其下料速率是恒定的，因此，糟醅各點指標是趨于均勻和穩(wěn)定的；相反，手工配料過程粗放，勞動強度大，操作時總會出現(xiàn)死角，導致糟醅各點位的糧、醅不均勻，一致性和穩(wěn)定性較差。

3　結(jié)論

本研究通過在相同實驗條件下，從糟醅酸度、淀粉、硬度和回復性4個方面系統(tǒng)地比較了兩種配料方式對糟醅各指標均值差異性和不同點穩(wěn)定性的影響。結(jié)果表明，在均值差異性方面，兩種配料方式對糟醅的理化和質(zhì)構(gòu)特性的影響無顯著差異，智能化配料可完全替代手工配料；在不同點穩(wěn)定性方面，智能化配料表現(xiàn)出較高優(yōu)

勢，其糟醅酸度、淀粉、硬度和回復性指標穩(wěn)定性較高，顯著優(yōu)于手工配料。

參考文獻：

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Comparison of the Physiochemical and Textural Properties of Fermented Grains by Intelligent Blending and by Manual Blending

LI Yutong, ZHANG Dongyue, GUO Xuefeng, MENG Fangang and SHANG Zhichao
(Shandong Jingzhi Distillery Co.Ltd., Weifang, Shandong 262119, China)

Abstract:The physiochemical and textural properties of fermented grains by intelligent blending and by manual blending were compared in the mean difference and the stability of different points. The results suggested that, there was no significant difference in the mean difference between the two blending modes, however, in terms of the stability of different points, intelligent blending showed larger advantage and it presented higher stability in acidity, starch, hardness and resilience of fermented grains and was significantly superior to manual blending.

Key words:Zhimaxiang Baijiu; intelligent blending, manual blending , physiochemical properties, textural properties

通訊作者：張東躍（1986-），男，山東諸城人，釀酒車間技術(shù)員，主要從事白酒的機械化生產(chǎn)與釀造工作，E-mail：359504682@qq.com。

作者簡介：李玉彤（1961-），男，山東安丘人，高級釀酒師，濰坊市首席技師，山東省輕工行業(yè)首席技師，發(fā)表論文10余篇。

收稿日期：2015-08-31；修回日期：2015-10-16

DOI：10.13746/j.njkj.2015355

中圖分類號：TS262.3；TS261.4；TS261.3

文獻標識碼：A

文章編號：1001-9286（2016）01-0065-03