張 勇,李從發(fā),艾遙琴,陳文學(xué)

(海南大學(xué)食品學(xué)院,海南?？?570228)

?

蜂蜜酒發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究

張 勇,李從發(fā),艾遙琴,陳文學(xué)*

(海南大學(xué)食品學(xué)院,海南海口 570228)

在前期工藝優(yōu)化的基礎(chǔ)上,探討蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中主要物質(zhì)的變化規(guī)律,并基于Logistic方程與Luedeking R經(jīng)驗(yàn)方程,對(duì)蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中酵母生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)、酒精生成動(dòng)力學(xué)、基質(zhì)消耗動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行模擬。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的擬合度分別為0.994、0.984、0.996,模型擬合良好,較好的反映了蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程的動(dòng)力學(xué)特征。

蜂蜜酒,發(fā)酵動(dòng)力學(xué),動(dòng)力學(xué)模型

蜂蜜酒是以蜂蜜作為原料,經(jīng)過(guò)稀釋、調(diào)整成分、發(fā)酵、陳釀、過(guò)濾、殺菌后所獲得的酒精飲料。由于蜂蜜營(yíng)養(yǎng)成分豐富,通過(guò)酵母菌的作用,促進(jìn)大分子物質(zhì)的轉(zhuǎn)化,隨著酒精度的不斷上升,蜂蜜酒的小分子物質(zhì)不斷生成,成分更加豐富,因此,以蜂蜜為原料釀造的蜂蜜酒對(duì)人體具有很強(qiáng)的保健價(jià)值[1]。隨著人們保健意識(shí)的增強(qiáng),對(duì)保健產(chǎn)品的需求也在增加,蜂蜜酒逐漸獲得了經(jīng)濟(jì)價(jià)值[2]。

發(fā)酵動(dòng)力學(xué)是對(duì)實(shí)驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行定量分析,對(duì)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),對(duì)發(fā)酵過(guò)程放大及從分批發(fā)酵過(guò)渡到流加發(fā)酵、連續(xù)發(fā)酵有著重要指導(dǎo)作用的過(guò)程[3]。為了更好地控制發(fā)酵過(guò)程,科學(xué)家引入數(shù)學(xué)模型的概念,將實(shí)際發(fā)酵實(shí)驗(yàn)過(guò)程中得到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,以簡(jiǎn)潔的形式表達(dá)出來(lái),更易于理解,同時(shí)可以利用小實(shí)驗(yàn)得到數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)大型的發(fā)酵工藝[4-5]。

在菌體生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)中,最常用的是Monod方程和logistic方程。如林巧[6]等應(yīng)用Logistic方程描述了酵母菌體生長(zhǎng)、酒精合成和底物消耗在內(nèi)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)與數(shù)學(xué)模型,為建立櫻桃酒代謝控制發(fā)酵的現(xiàn)代化發(fā)酵生產(chǎn)工藝提供了基礎(chǔ)。李俠[7]等采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械腖ogistic模型對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合,建立菌體生長(zhǎng)模型、酒精生成模型和底物消耗模型,為紅棗酒的發(fā)酵生產(chǎn)控制提供了基礎(chǔ)。產(chǎn)物生成動(dòng)力學(xué)模型,目前較為通用的是Luedeking和Piret于1959年描述乳酸發(fā)酵時(shí)所提出的數(shù)學(xué)模型。

蜂蜜酒發(fā)酵容易出現(xiàn)發(fā)酵停滯或發(fā)酵遲緩的現(xiàn)象[2]?？赡芘c蜂蜜中存在一些抑菌物質(zhì)有關(guān)[8],同時(shí)蜂蜜中缺乏一些發(fā)酵所需的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)[9-12],如氮源,可能也會(huì)影響發(fā)酵?；谶@些原因,課題組前期對(duì)四種常用的活性干酵母進(jìn)行了比較研究[13],篩選得出EC1118活性干酵母適于蜂蜜酒發(fā)酵。還對(duì)EC1118和安琪酵母制備蜂蜜酒的發(fā)酵工藝進(jìn)行了優(yōu)化[14]。在前期研究的基礎(chǔ)上,本研究對(duì)蜂蜜酒的發(fā)酵動(dòng)力學(xué)做了研究。

本實(shí)驗(yàn)采用Logistic方程與Luedeking R經(jīng)驗(yàn)方程,分別建立蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中菌體生長(zhǎng)、底物消耗、產(chǎn)物(酒精)生成的動(dòng)力學(xué)模型,根據(jù)物料平衡原理建立底物消耗動(dòng)力學(xué)模型。雖然各種果酒的發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究很多,但蜂蜜酒的發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究尚未見(jiàn)有報(bào)道。而且本實(shí)驗(yàn)采用低質(zhì)蜂蜜釀制蜂蜜酒可以很大程度增加蜂蜜業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,發(fā)酵動(dòng)力學(xué)模型能夠很好的預(yù)測(cè)發(fā)酵過(guò)程[15],因此研究蜂蜜酒的發(fā)酵動(dòng)力學(xué),這將對(duì)蜂蜜酒的工業(yè)化生產(chǎn)具有理論指導(dǎo)意義。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

EC1118 活性干酵母 上海杰兔工貿(mào)有限公司;蜂蜜 海南卓津蜂業(yè)有限公司提供;檸檬酸、磷酸氫二銨 分析純。

SPX型生化培養(yǎng)箱 寧波江南儀器廠;HH-4型數(shù)顯恒溫水浴鍋 常州澳華儀器有限公司;TP-313型電子天平 北京賽多利斯儀器系統(tǒng)有限公司;PHS-3C型pH計(jì) 上海精密科學(xué)儀器有限公司;G154DW型立式自動(dòng)壓力蒸汽滅菌鍋 致微儀器有限公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

本實(shí)驗(yàn)在前期工藝優(yōu)化的基礎(chǔ)上,研究蜂蜜酒發(fā)酵動(dòng)力學(xué)。

1.2.1 蜂蜜酒發(fā)酵工藝流程

1.2.2 菌種活化 稱取一定量的干酵母,與10倍體積的5%蔗糖溶液混合均勻,于40℃條件下復(fù)水30min。

1.2.3 發(fā)酵液的制備及成分調(diào)整 發(fā)酵用無(wú)菌水稀釋蜂蜜,按37g蜂蜜加100mL水的比例,混合均勻。加檸檬酸調(diào)整pH到5.0,按1g/L的濃度添加磷酸氫二銨補(bǔ)充氮源。然后65℃巴氏殺菌10min,室溫冷卻至常溫。

1.2.4 發(fā)酵方法 按質(zhì)量濃度0.8%接入活化后的酵母菌,室溫下發(fā)酵。每隔24h取樣1次,測(cè)定殘?zhí)菨舛?、酒精度和菌體生物量。

1.2.5 檢測(cè)方法 酵母細(xì)胞數(shù)量:血球計(jì)數(shù)板法,采用直接計(jì)數(shù)法對(duì)酵母菌數(shù)進(jìn)行測(cè)定,取發(fā)酵液直接滴于血球計(jì)數(shù)板上,在光學(xué)顯微鏡下觀察酵母菌個(gè)數(shù);糖含量:費(fèi)林試劑法,根據(jù)GB/T 15038.2006葡萄酒、果酒通用分析方法規(guī)定,采用費(fèi)林試劑滴定法測(cè)定還原糖含量;酒精度:酒精計(jì)法,根據(jù)GB/T 10345-2007白酒通用分析方法規(guī)定,采用酒精計(jì)法測(cè)定發(fā)酵過(guò)程中的酒精度數(shù)。

1.2.6 數(shù)據(jù)分析方法 實(shí)驗(yàn)中做三次平行,取其平均值。應(yīng)用Origin8.0軟件進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模型建立。

1.3 建立發(fā)酵動(dòng)力學(xué)模型

1.3.1 菌體生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型 Logistic模型是一個(gè)典型的S形曲線方程,廣泛應(yīng)用于發(fā)酵的細(xì)胞生長(zhǎng)過(guò)程。根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,釀酒酵母的生長(zhǎng)呈“S”型曲線,可以用Logistic模型來(lái)描述[16-18]:

dx/dt=μm(1-X/Xm)X

式(1)

上式兩邊積分得:

X(t)=X0exp(μmt)/{1-(X0/Xm)[1-exp(μmt)]}

式(2)

式中:t為發(fā)酵時(shí)間(h);X為菌體量(×107cfu/mL);Xm為最大菌體量(×107cfu/mL);X0為初始菌體量(×107cfu/mL);μm為最大比生長(zhǎng)速率(1/h)。

1.3.2 產(chǎn)物生成動(dòng)力學(xué)模型 目前較為通用的是有Luedeking和Piret于1959年描述乳酸發(fā)酵時(shí)所提出的數(shù)學(xué)模(dp/dt=a dx/dt+bx)[16-18]。乙醇發(fā)酵為生長(zhǎng)偶聯(lián)型,所以a≠0,b=0。所以模型可以簡(jiǎn)化為:

dp/dt=a dx/dt

式(3)

上式兩邊積分得,P(0)=0:

P(t)=a(X(t)-X(0))

式(4)

式中:t為發(fā)酵時(shí)間(h);a為生長(zhǎng)偶聯(lián)參數(shù);P為產(chǎn)物濃度(%vol)。

1.3.3 基質(zhì)消耗動(dòng)力學(xué)模型 蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中,底物消耗模型應(yīng)從底物消耗的3個(gè)部分來(lái)考慮:形成產(chǎn)物,供給菌體生長(zhǎng),維持細(xì)胞呼吸新陳代謝作用,根據(jù)物料平衡原理,可以建立方程式為[16-18]:

-ds/dt=dx/dt/Yx/s+dp/dt/Yp/s+M0×X

式(5)

上式兩邊積分得:

S(t)=S(0)-(X(t)-X(0))/Yx/s-P(t)/Yp/s-M0(Xm/μm)ln((Xm-X0+X0exp(μmt))/Xm

式(6)

式中:t為發(fā)酵時(shí)間(h);S(0)為初始底物濃度(g/L);Yx/s為最大細(xì)胞得率系數(shù);X為菌體量(×107cfu/mL);Yp/s為產(chǎn)物得率系數(shù);P為產(chǎn)物濃度(%vol);M0為菌體細(xì)胞維持相關(guān)常數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中菌體量、基質(zhì)及產(chǎn)物的變化

將釀造蜂蜜酒所有原輔料投入到5L錐形瓶中,室溫下發(fā)酵釀造蜂蜜酒,每隔24h,測(cè)定殘?zhí)菨舛?、酒精度和菌體生長(zhǎng)量,所得蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中主要物質(zhì)變化曲線見(jiàn)圖1。

圖1 蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程主要物質(zhì)變化曲線Fig.1 The metabolic curves of fermentation process of mead

由圖1可知,酵母EC1118的菌體生長(zhǎng)曲線比較典型,各個(gè)生長(zhǎng)階段比較分明,發(fā)酵72h后進(jìn)入對(duì)數(shù)期;當(dāng)酵母菌發(fā)酵至168h后菌體生長(zhǎng)進(jìn)入了穩(wěn)定期,此時(shí)菌體生物量達(dá)到最高值7.1×107cfu/mL。A.P. Pereira[12]通過(guò)提高初始菌體濃度,發(fā)酵48h菌體生物量達(dá)到最高值1.0×108cfu/mL;A.Mendes-Ferreira[2]研究了添加磷酸氫二銨對(duì)發(fā)酵速率的影響,發(fā)酵200h,菌體生物量達(dá)到最高值且趨于平穩(wěn)。出現(xiàn)這些差異的原因可能與菌種、初始菌體濃度和發(fā)酵基質(zhì)有關(guān)。

對(duì)于產(chǎn)物酒精,發(fā)酵產(chǎn)生的酒精隨菌體生長(zhǎng)不斷上升,其產(chǎn)量在前216h內(nèi)快速增長(zhǎng)。發(fā)酵216h酒精含量可達(dá)9.9%。Teresa Gomes[10]采用響應(yīng)面法對(duì)蜂蜜酒工藝進(jìn)行優(yōu)化,發(fā)酵220h達(dá)到最高酒精含量10.2%;Ana Paula Pereira[11]從蜂蜜中篩選酵母菌,發(fā)酵150h酒精含量達(dá)到最大。本實(shí)驗(yàn)發(fā)酵216h,酒精度達(dá)到9.9%,與Teresa Gomes等人的研究接近,但比一般果酒發(fā)酵速度慢,可能與蜂蜜中存在一些抑菌物質(zhì)有關(guān),這些抑菌物質(zhì)可能會(huì)阻礙酵母菌的生長(zhǎng);同時(shí)蜂蜜的品種可能也會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響[8]。

體系中的還原糖因維持菌體生長(zhǎng),形成產(chǎn)物,維持細(xì)胞呼吸新陳代謝作用而不斷消耗,因此不斷減小,在前216h消耗比較快,之后趨于平穩(wěn)。A. Roldn[12]等研究花粉對(duì)發(fā)酵的影響,發(fā)酵240h,發(fā)酵結(jié)束。

2.2 模型參數(shù)求解

2.2.1 菌體生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型的建立 由Xm的物理意義和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)直接讀出Xm=7.10×107cfu/mL,并由此結(jié)合不同時(shí)間菌體量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(X值),用Origin8.0軟件進(jìn)行非線性擬合,經(jīng)過(guò)運(yùn)算得到X0=1.44×107cfu/mL,μm=0.02h-1。將計(jì)算所得參數(shù)的值帶入方程(2),得到蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中菌體生長(zhǎng)的動(dòng)力學(xué)模型為:

X(t)=1.44exp(0.02t)/{1-0.2[1-exp(0.02t)]}

式(7)

通過(guò)Origin8.0軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,EC1118生長(zhǎng)擬合曲線如圖2所示,從圖2可知,發(fā)酵初期預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值誤差比較大,而對(duì)數(shù)生長(zhǎng)期和平衡期時(shí)的實(shí)測(cè)值和擬合值吻合程度比較高。再由Origin8.0軟件分析可知蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中的Logistic模型R2=0.994,表明EC1118酵母菌生長(zhǎng)的Logistic模型與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平,較好的反映了酵母的生長(zhǎng)變化。

圖2 菌體生長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值模型擬合曲線Fig.2 Fitting curve of experimental versus predicted values for cell growth

2.2.2 產(chǎn)物生成動(dòng)力學(xué)模型的建立 由不同時(shí)間酒精含量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(P 值),將式(7)和X(0)代入式(4),用Origin8.0軟件進(jìn)行非線性擬合,經(jīng)過(guò)運(yùn)算得到a=1.90。將計(jì)算所得參數(shù)的值帶入方程(4),得到蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中產(chǎn)物生成動(dòng)力學(xué)模型為:

P(t)=2.74exp(0.02t)/{1-0.2[1-exp(0.02t)]} - 2.74

式(8)

酒精生成擬合曲線如圖3所示,從圖3可知,蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中酒精生成動(dòng)力學(xué)模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的平均相對(duì)誤差較小,在蜂蜜酒發(fā)酵的前168h,酒精生成量的擬合值和實(shí)測(cè)值基本吻合,192h后的擬合值和實(shí)測(cè)值誤差增加。再由Origin8.0軟件分析可知蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中的酒精生成動(dòng)力學(xué)模型R2=0.986,表明酒精生成的動(dòng)力學(xué)模型與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平,較好的反映了酒精生成的變化。

圖3 產(chǎn)物生成實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值模型擬合曲線Fig.3 Fitting curve of experimental and predicted values for alcohol production

2.2.3 基質(zhì)消耗動(dòng)力學(xué)模型的建立 由不同時(shí)間殘?zhí)菨舛葘?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(S值),現(xiàn)將不同時(shí)點(diǎn)t下的式(7),式(8)及X0,μm,Xm值代入上式(6),用Origin8.0軟件進(jìn)行非線性擬合,經(jīng)過(guò)運(yùn)算得到Y(jié)x/s=0.14,Yp/s=0.10,S(0)=178.75(g/L)。將計(jì)算所得參數(shù)的值帶入方程(6),得到蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中基質(zhì)消耗動(dòng)力學(xué)模型為:

S(t)=216.26-37.51exp(0.02t)/{1-0.2[1exp(0.02t)]}-5.4ln(0.8+0.2exp(0.02t))

式(9)

基質(zhì)消耗擬合曲線如圖4所示,由圖4可知,發(fā)酵過(guò)程前期、中期和后期的糖濃度測(cè)定值和糖消耗動(dòng)力學(xué)模型的擬合值較吻合。再由Origin8.0軟件分析可知蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中的Logistic模型R2=0.996,表明糖消耗的動(dòng)力學(xué)模型與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平,較好的反映了糖消耗的變化。

圖4 基質(zhì)消耗實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值模型擬合曲線Fig.4 Fitting curve of experimental and predicted values for substrate Consumption

3 結(jié)論與討論

3.1 本研究主要考察蜂蜜酒發(fā)酵過(guò)程中的菌體濃度和特征物質(zhì)的變化規(guī)律。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:酵母菌細(xì)胞在接種72h后生長(zhǎng)速率較快,在第168h時(shí)達(dá)到7.10×107cfu/mL;殘?zhí)菨舛仍谇?16h內(nèi)消耗比較快,之后殘?zhí)蔷徛档?酒精度發(fā)酵前216h內(nèi)增加較快,之后增加緩慢。

3.2 通過(guò)采用Origin8.0軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,用Logistic方程描述了酵母EC1118對(duì)蜂蜜酒發(fā)酵的菌體生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué),得到菌體生長(zhǎng)擬合方程,其相關(guān)系數(shù)為0.994,得到數(shù)學(xué)模型X(t)=1.44 exp(0.02t)/{1-0.2[1-exp(0.02t)]};用Luedeking R經(jīng)驗(yàn)方程描述蜂蜜酒發(fā)酵的產(chǎn)物生成動(dòng)力學(xué),酒精生成擬合方程,其相關(guān)系數(shù)為0.984,得到數(shù)學(xué)模型P(t)=2.74exp(0.02t)/{1-0.2[1-exp(0.02t)]}- 2.74;基于消耗的含碳基質(zhì)平衡原理建立底物消耗動(dòng)力學(xué)方程描述蜂蜜酒發(fā)酵,其相關(guān)系數(shù)為0.996,得到數(shù)學(xué)模型S(t)=216.26-37.51exp(0.02t)/{1-0.2[1exp(0.02t)]}-5.4ln(0.8+0.2exp(0.02t))。動(dòng)力學(xué)模型與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平,所選模型能夠較好描述發(fā)酵過(guò)程的變化。

3.3 本文研究的蜂蜜酒發(fā)酵與一些研究果酒發(fā)酵的結(jié)論存在差異,可能與蜂蜜本身存在一些抑菌物質(zhì)有關(guān),這些抑菌物質(zhì)可能會(huì)阻礙EC1118酵母菌的發(fā)酵。有待對(duì)蜂蜜抑菌物質(zhì)對(duì)發(fā)酵的影響進(jìn)一步進(jìn)行研究。同時(shí)通過(guò)發(fā)酵動(dòng)力學(xué)的研究,進(jìn)一步了解微生物的生理特征,菌體生長(zhǎng)和產(chǎn)物形成的合適條件,以及各種發(fā)酵參數(shù)之間的關(guān)系,為發(fā)酵過(guò)程的工藝控制、發(fā)酵罐的設(shè)計(jì)和利用計(jì)算機(jī)對(duì)發(fā)酵過(guò)程的控制創(chuàng)造條件。

[1]田景芝,繆曉青,吳珍紅.蜂蜜灑的研究進(jìn)展[J].中國(guó)蜂業(yè),2009,60(2):13-15.

[2]Mendes-Ferreira A,Cosme F,Barbosa C,et al. Optimization of honey-must preparation and alcoholic fermentation by Saccharomyces cerevisiae for mead production[J]. International Journal of Food Microbiology,2010,144(1):193-198.

[3]Hyohak Song,Moon-Ho Eom,Sira Lee,et al. Modeling of batch experimental kinetics and application to fed-batch fermentation of Clostridium tyrobutyricum for enhanced butyric acid production[J]. Biochemical Engineering Journal,2010,53(1):71-76.

[4]Katja Zaj sek,Andreja Gor sek. Modelling of batch kefir fermentation kinetics for ethanol production by mixed natural microflora[J]. Food and Bioproducts Processing,2010,88(1):56-60.

[5]Hui Jin,Ronghou Liu,Yiliang He. Kinetics of Batch Fermentations for Ethanol Production with Immobilized Saccharomyces cerevisiae Growing on Sweet Sorghum Stalk Juice[J]. Procedia Environmental Sciences,2012,12(1):137-145.

[6]林巧,李燕紅,孫小波,等. 櫻桃果酒發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究[J].中國(guó)釀造,2009(7):65-68.

[7]李俠,彭丹,張春暉,等.紅棗酒發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究[J].中國(guó)釀造,2012,31(1):190-192.

[8]Sibel Silici,Osman Sagdic,Lutfiye Ekici. Total phenolic content,antiradical,antioxidant and antimicrobial activities of Rhododendron honeys[J]. Food Chemistry,2010,121(1):238-243.

[9]Pereira AP,Mendes-Ferreira A,Oliveir JM,et al. High-cell-density fermentation of Saccharomyces cerevisiae for the optimization of mead production[J]. Food Microbiology,2013,33(1):114-123.

[10]Teresa Gomes,Carla Barradas,Teresa Dias,et al. Optimization of mead production using Response Surface Methodology[J]. Food and Chemical Toxicology,2013,599(1):680-686.

[11]Ana Paula Pereira,Teresa Dias,Joao Andrade,et al. Mead production:Selection and characterization assays of Saccharomyces cerevisiae strains[J]. Food and Chemical Toxicology,2009,47(8):2057-2063.

[12]Roldán A,van Muiswinkel GCJ,Lasanta C,et al. Influence of pollen addition on mead elaboration:Physicochemical and sensory characteristics[J]. Food Chemistry,2011,126(2):574-582.

[13]張勇,艾遙琴,李從發(fā),等. 蜂蜜酒釀造酵母的篩選[J].熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,34(3):66-68.

[14]Yong Zhang,Yao Qin Ai,Qi Wu,et al. Optimization of Fermentation Conditions of Mead by Response Surface Methodology[J]. Advanced Materials Research,2014,881-883(1):789-792.

[15]Shantanu Kelkar,Kirk Dolan. Modeling the effects of initial nitrogen content and temperature on fermentation kinetics of hard cider[J]. Journal of Food Engineering,2012,109(3):588-596.

[16]彭金龍,毛健,姬中偉,等.黃酒發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究[J].食品與機(jī)械,2013(3):1-6.

[17]吳悅,李強(qiáng),林燕,等. 酵母乙醇發(fā)酵動(dòng)力學(xué)模型研究[J].可再生能源,2014,32(2):229-232.

[18]鄭麗雪,王立梅,梅艷珍,等. 釀酒酵母生產(chǎn)谷胱甘肽分批發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究[J].食品科學(xué),2011,32(1):158-161.

Study on fermentation kinetics of mead

ZHANG Yong,LI Cong-fa,AI Yao-qin,CHEN Wen-xue*

(College of Food Science and Technology,Hainan University,Haikou 570228,China)

Based on the optimization of mead production,the variation of the essential substances in the process of mead fermentation was investigated. In addition,the fermentation kinetics of mead was studied by determining the change in the concentration of yeast,alcohol and total sugar content in this paper. Based on Logistic equation and Luedeking equation,the kinetics models of cell growth,alcohol production and substrate consumption were set up. The fit values of the three models were 0.994,0.984,and 0.996,respectively. The model was found to be capable of reflecting all batch culture phases to a certain degree of accuracy.

mead;fermentation kinetics;kinetics models

2014-04-02

張勇(1989-),男,在讀研究生，研究方向：農(nóng)產(chǎn)品加工。

*通訊作者:陳文學(xué)(1968-),男,教授,博士,研究方向：熱帶農(nóng)產(chǎn)品加工。

?？谑兄攸c(diǎn)科技計(jì)劃項(xiàng)目(2012055)。

TS201.7

A

1002-0306(2015)05-0136-04

10.13386/j.issn1002-0306.2015.05.020