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摘要:本文件规定了白酒智能酿造过程中基酒分级入库的红外光谱法应用的技术要求、方法步骤和质量控制。本文件适用于采用红外光谱法进行白酒基酒分级及智能化管理的企业和机构。
Title:Application Guideline of Infrared Spectroscopy for Grading and Warehousing of Base Liquor in Intelligent Baijiu Brewing
中国标准分类号:XK 03
国际标准分类号:67.180.20
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拓展解读
《白酒智能酿造中红外光谱法在基酒分级入库中的应用》
近年来,随着白酒行业智能化生产的推进,红外光谱技术在白酒基酒分级入库中的应用愈发广泛。其中,TCBJ 2213-2024《白酒智能酿造 基酒分级入库 红外光谱法应用指南》对红外光谱法的具体操作和数据处理进行了详细规范。本文将聚焦于该标准中新旧版本关于“基酒品质参数校准模型构建”这一关键环节的差异,并深入探讨其实际应用方法。
在旧版标准(假设编号为TCBJ 2213-2020)中,对于基酒品质参数校准模型的建立要求较为笼统,仅提出需要利用参考方法测定样品的理化指标,并通过软件完成初步建模。然而,在新版标准中,对这一过程作出了更为严格的限定:首先强调了样本采集的均匀性与代表性,要求每个等级至少采集30个独立批次的基酒作为训练集;其次明确了参考方法的选择标准,必须采用经验证的国家或行业标准方法,如气相色谱法测定乙醇含量等;最后新增了模型验证部分,规定需通过留一交叉验证法评估模型性能,并设定相关参数阈值。
以乙醇含量为例,按照新版标准的操作流程,我们应先从不同等级的基酒中随机抽取30批样品,确保每批样品均来源于不同的生产批次且储存时间一致。然后使用气相色谱仪精确测定这些样品的乙醇含量,作为红外光谱分析的参考值。接下来,将样品置于傅里叶变换红外光谱仪下采集吸收光谱,注意控制仪器工作环境温度为25℃±2℃、湿度为60%±5%,并保持光谱分辨率不低于4cm⁻¹。采集完成后,利用专业软件对光谱数据进行预处理,包括基线校正、平滑去噪以及归一化处理。在此基础上,选取特征波段(例如950 cm⁻¹附近的甲醇吸收峰),结合多元线性回归算法构建初始模型。随后,通过留一交叉验证法逐一排除训练集中单一样品,重新计算剩余样本的预测值并与实际参考值对比,最终得到决定系数R²≥0.98及预测误差小于1%的结果,表明模型具备良好的准确性和可靠性。
综上所述,新版标准通过细化样本采集要求、严格参考方法选择以及增加模型验证步骤,显著提升了红外光谱法在白酒基酒分级入库中的应用效果。这种规范化操作不仅能够提高基酒分级的科学性和准确性,还为白酒生产企业实现智能化生产提供了强有力的技术支撑。