近红外光谱技术在黄酒发酵参数检测中的高效应用

"该文研究了近红外光谱法在黄酒发酵过程参数检测中的应用，特别是用于快速测定总酸和酒精度。通过采用联合区间偏最小二乘结合遗传算法(siPLS-GA)的波长选择方法，提高了检测的准确性和效率。经过交互验证，确定了模型的最佳主成分数，即5和8个主成分，预测结果显示，总酸和酒精度的预测集相关系数分别为0.9177和0.9803，预测均方根误差分别为0.2132和0.7816。" 本文是一篇工程技术类论文，主要探讨了如何利用近红外光谱技术(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)改进黄酒发酵过程中的关键参数检测。在黄酒发酵过程中，总酸和酒精度的准确监测对于控制产品质量至关重要，但传统的检测方法往往耗时耗力。因此，研究人员提出了一种创新的解决方案，即采用siPLS-GA算法来选择最优波长，从而实现快速而精确的检测。 近红外光谱技术是一种非破坏性的光谱分析方法，它通过测量样品对近红外光的吸收、散射或反射来获取其化学成分信息。在本研究中，siPLS-GA算法被用来从大量光谱数据中筛选出对总酸和酒精度有显著影响的波段。该算法结合了区间偏最小二乘法(Interval Partial Least Squares, PLS)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)，能够在众多候选波长中找出最能反映样品性质的那一部分。 通过交互验证，研究者找到了最佳的主成分数，分别为5和8，这些主成分可以有效地捕获数据的主要变异性。模型的预测结果显示，总酸的预测集相关系数达到0.9177，表明模型预测与实际值之间有很强的相关性，预测均方根误差为0.2132，表示预测的精度较高。对于酒精度，相关系数为0.9803，预测均方根误差为0.7816，进一步证实了这种方法的准确性。 近红外光谱技术结合siPLS-GA算法为黄酒发酵过程提供了有效且快速的参数检测手段，可以实时监控总酸和酒精度的变化，有利于提高黄酒生产的质量和效率。这种方法不仅减少了传统检测方法的时间成本，而且提升了黄酒生产过程的自动化和智能化水平，对于黄酒行业的技术进步具有积极意义。