劉 金 鵬, 秦 艷 霞, 俞 志 敏, 王 偉
( 大連工業(yè)大學(xué) 生物工程學(xué)院, 遼寧 大連 116034 )
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響應(yīng)面法優(yōu)化藍(lán)莓啤酒釀制工藝
劉 金 鵬, 秦 艷 霞, 俞 志 敏, 王 偉
( 大連工業(yè)大學(xué) 生物工程學(xué)院, 遼寧 大連 116034 )
以濃縮藍(lán)莓汁、啤酒麥汁、啤酒酵母等為主要原料,采用低溫發(fā)酵技術(shù)釀制藍(lán)莓啤酒。通過對(duì)比不同藍(lán)莓汁添加時(shí)間和3種不同酵母的發(fā)酵結(jié)果,確定選用主酵結(jié)束添加藍(lán)莓汁和選用酵母3號(hào)作為發(fā)酵用菌種。酵母添加量、藍(lán)莓汁添加量和初始糖度的單因素試驗(yàn)結(jié)果顯示,這3個(gè)因素對(duì)成品酒的感官影響作用顯著。采用Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)和響應(yīng)面分析確定了最佳的發(fā)酵工藝條件:初始糖度為11.61 °BX,酵母添加量為5.22%,藍(lán)莓汁在發(fā)酵后期添加,添加量為14.95%。在此條件下,感官品評(píng)得分最高,均值為83.67,釀出的成品啤酒具有突出的藍(lán)莓果香,口味純正爽口。
藍(lán)莓;水果啤酒;釀制工藝;響應(yīng)面法
0 引 言
藍(lán)莓果實(shí)味道甜美,富含抗氧化劑、果膠、鞣花酸、熊果苷、花色素苷、類黃酮、花青苷等化合物及豐富的鐵、鋅、錳等微量元素,富含花青素和總酚等營養(yǎng)物質(zhì),而這些化合物對(duì)于人體內(nèi)自由基的清除、抑制及逆轉(zhuǎn)人體衰老有密切關(guān)系,并具有多種保健功能[1]。例如,花青素聯(lián)合體內(nèi)膠原蛋白形成一層特殊的抗氧化保護(hù)膜,隨時(shí)阻斷自由基的干擾,并協(xié)助維生素C、E,增強(qiáng)它們的抗氧化功效[2]。果啤是最近幾年迅速流行起來的飲料產(chǎn)品,它既有啤酒的營養(yǎng)與芳香,又有較低的酒精度和果香口感,可滿足消費(fèi)者的不同需要[3]。
本研究從對(duì)藍(lán)莓啤酒發(fā)酵工藝的角度出發(fā),確定影響發(fā)酵工藝的單因素條件,并選取主要影響因素,通過相應(yīng)響應(yīng)面法進(jìn)行優(yōu)化。
1 材料與方法
1.1 材 料
啤酒麥汁、3種優(yōu)良啤酒酵母(saccharomycescerevisiae,編號(hào)1、2、3),本試驗(yàn)室提供。濃縮藍(lán)莓汁,福建省漳浦縣達(dá)川食品有限公司。
1.2 方 法
1.2.1 果啤的發(fā)酵
按濃縮藍(lán)莓汁與釀造用水體積比1∶3稀釋。采用巴氏滅菌法對(duì)果汁滅菌。
按5%的接種量接入冷麥汁中,20 ℃保溫2 d后轉(zhuǎn)入主酵,主酵溫度12 ℃,保持3~6 d,當(dāng)糖度降至4~5 °BX時(shí),進(jìn)入后發(fā)酵。加入稀釋的藍(lán)莓汁,添加量15%(以啤酒體積計(jì)),降溫至8 ℃,2~5 d,進(jìn)行雙乙酰還原,雙乙酰降至0.10 mg/L時(shí),降溫至0~2 ℃,期間倒瓶幾次分離酵泥,保持10~15 d,發(fā)酵結(jié)束。
1.2.2 感官評(píng)分
發(fā)酵完成后,隨機(jī)選取12名有經(jīng)驗(yàn)啤酒品評(píng)人員進(jìn)行品嘗打分。
表1 果味啤酒感官評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)
1.2.3 分析方法
利用糖度計(jì)法測(cè)定原麥汁濃度[4];利用酸堿滴定法滴定總酸[5];利用啤酒自動(dòng)分析儀測(cè)定酒精度和發(fā)酵度;利用國標(biāo)法—EBC法測(cè)定雙乙酰[6];利用分光光度計(jì)法測(cè)定色度[7];利用儀器法測(cè)定濁度[8]。
2.1 藍(lán)莓果汁添加時(shí)間的選擇
起始糖度為12 °BX,藍(lán)莓汁添加量15%,酵母添加量5%,主酵溫度12 ℃。藍(lán)莓果汁添加時(shí)間分別為主酵前添加、主酵完添加、后酵完添加,確定合適的藍(lán)莓果汁添加時(shí)間,結(jié)果如表2所示。
表2 果汁添加時(shí)間對(duì)啤酒質(zhì)量的影響
由表2可知,主酵前添加藍(lán)莓汁,對(duì)藍(lán)莓汁的風(fēng)味物質(zhì)破壞較大,影響果味啤酒口感,后酵完添加,雖然藍(lán)莓果香濃郁,但是跟啤酒口感不協(xié)調(diào),評(píng)分較低雜質(zhì)多,也不利于儲(chǔ)存,因此選擇主酵完添加藍(lán)莓汁。
2.2 啤酒酵母菌種的選擇
確定藍(lán)莓果汁的添加時(shí)間為主酵完添加,分別用1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)啤酒酵母進(jìn)行發(fā)酵。起始糖度為12 °BX,藍(lán)莓汁添加量15%,酵母添加量5%,主酵溫度12 ℃,確定發(fā)酵用酵母菌種,結(jié)果如表3所示。
表3 不同酵母菌種對(duì)啤酒質(zhì)量的影響
由表3可知,酵母菌種對(duì)藍(lán)莓果味啤酒的感官評(píng)分影響較大,按品評(píng)分?jǐn)?shù),確定3號(hào)酵母作為試驗(yàn)菌種。
2.3 響應(yīng)面法確定最佳發(fā)酵條件
對(duì)藍(lán)莓汁添加量、初始糖度和酵母添加量3個(gè)因素進(jìn)行響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì),確定藍(lán)莓啤酒的最佳生產(chǎn)工藝參數(shù),如表4所示。利用Design-Expert 軟件,設(shè)計(jì)三因素三水平的響應(yīng)面分析試驗(yàn)[9],結(jié)果如表5所示。
表4 響應(yīng)面試驗(yàn)因素水平表
表5 響應(yīng)面試驗(yàn)方案及結(jié)果
根據(jù)表5中的試驗(yàn)結(jié)果,以品評(píng)分?jǐn)?shù)為響應(yīng)值,利用Design Expert軟件對(duì)表的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸模型方程的方差分析,得到了相對(duì)應(yīng)的二次方程模型。
R=79.20-1.13A+0.75B-0.12C+2.00AB-1.25AC-2.50BC-3.73A2-3.47B2-7.23C2
回歸方程模型的可信度分析及其方差分析結(jié)果如表6和表7所示。由表6和表7可知,試驗(yàn)的Prob(F)>F為0.016 5,說明該模型可靠、線性關(guān)系顯著,而失擬項(xiàng)的Prob(F)>F為0.171 2,失擬項(xiàng)差異并不顯著。R2為0.878 6,表明87.86% 的響應(yīng)值能夠使用該模型來確定。該試驗(yàn)的CV為3.99%,表明該模型能夠很好地反映實(shí)際的響應(yīng)值藍(lán)莓啤酒感官評(píng)分分?jǐn)?shù)。精密度為6.233,表明精密度較好。
表6 各因素模型分析
表7 可信度分析
2.4 藍(lán)莓啤酒的最佳生產(chǎn)工藝條件
分別以初始糖度(A)、酵母接種量(B)、藍(lán)莓汁添加量(C)為變量,繪制感官評(píng)分的響應(yīng)面圖,如圖1~3所示。由圖1~3可知,試驗(yàn)建立的二元二次回歸方程為優(yōu)化藍(lán)莓果啤生產(chǎn)工藝提供了
圖1 初始糖度和酵母接種量對(duì)感官評(píng)價(jià)影響的響應(yīng)面圖
Fig.1 Response surface test of initial sugar content and yeast quantity effects on sensory evaluation
圖2 初始糖度和藍(lán)莓汁添加量對(duì)感官評(píng)價(jià)影響的響應(yīng)面圖
Fig.2 Response surface test of initial sugar content and blueberry juice quantity effects on sensory evaluation
圖3 酵母接種量和藍(lán)莓汁添加量對(duì)感官評(píng)價(jià)影響的響應(yīng)面圖
Fig.3 Response surface test of yeast quantity and blueberry juice quantity effects on sensory evaluation
較為合適的模型。獲得二次響應(yīng)面回歸模型后,通過DesignExpert軟件對(duì)回歸方程求最大值,可以得到回歸方程的最大值為糖度11.61 °BX,酵母添加量5.22%,藍(lán)莓汁添加量14.95%,此時(shí)試驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測(cè)最大響應(yīng)的品評(píng)分?jǐn)?shù)為79.30。根據(jù)藍(lán)莓啤酒釀制工藝的最優(yōu)最佳條件,通過驗(yàn)證試驗(yàn)檢驗(yàn)二次響應(yīng)面回歸模型的可靠性和有效性。
品評(píng)最佳工藝釀制的藍(lán)莓啤酒,三批次試驗(yàn)得分結(jié)果分別為84、86、81,均值為83.67,與優(yōu)化前的藍(lán)莓啤酒感官評(píng)分相比較,顯著提高。
2.5 藍(lán)莓果啤的成品檢測(cè)
由表8可以看出,制備的成品藍(lán)莓啤酒各方面指標(biāo)均優(yōu)于市售樣酒。經(jīng)檢測(cè),微生物指標(biāo)符合GB/T4927—2001啤酒標(biāo)準(zhǔn)。
表8 成品藍(lán)莓啤酒與市售酒樣的理化指標(biāo)對(duì)比
Tab.8 Comparison of physical and chemical indexes of the products and samples
指標(biāo)成品藍(lán)莓啤酒市售酒樣原麥汁濃度/°BX11.614.67酒精度/%3.473.609總酸/mL37.543.5色度/EBC15.2227.17ρ(雙乙酰)/(mg·mL-1)0.0810.090pH3.353.17發(fā)酵度/%52.1937.80泡持性/s260250注:總酸單位表示每毫升成品酒滴定到pH=8.2需要的標(biāo)準(zhǔn)氫氧化鈉體積。
以濃縮藍(lán)莓汁和啤酒麥汁為主要原料,采用低溫傳統(tǒng)啤酒發(fā)酵工藝釀造藍(lán)莓果啤。最佳發(fā)酵工藝條件為:初始糖度11.61 °BX,酵母添加量5.22%,藍(lán)莓汁在發(fā)酵后期添加,添加量為14.95%。
在此條件下釀出的藍(lán)莓果啤外觀深紅透明,泡沫豐富,口感風(fēng)味獨(dú)特,新鮮爽口,既有啤酒的典型性,又有藍(lán)莓的特殊風(fēng)味,是理想的果味啤酒。
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Optimization of blueberry beer brewing process by response surface method
LIU Jinpeng, QIN Yanxia, YU Zhimin, WANG Wei
( School of Biological Engineering, Dalian Polytechnic University, Dalian 116034, China )
The blueberry beer was brewed using low-temperature fermentation technology with concentrated blueberry juice, beer wort and beer yeast as main material. Adding blueberry juice after main fermentation and using No.3 yeast as fermentation strain were determined. The single factor results indicated that yeast amount, blueberry juice amount and initial concentration of sugar were the key factors and could influence the wine sensory. The best fermentation conditions were determined by Box-Behnken experiment and response surface analysis. The results showed that the best conditions were as follows: the initial sugar concentration of 11.61 °BX, adding amount of 5.22%, adding blueberry juice at late fermentation period and the concentration of 14.95%. Under the condition, the sensory evaluation score was highest and the average score was 83.67. The product had prominent blueberry fruit taste and tasted pure and refreshing.
blueberry; fruit beer; brewing process; response surface methodology
2015-03-03.
國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31401681);大連市科學(xué)技術(shù)基金資助項(xiàng)目(2013J21DW007).
劉金鵬(1989-),男,碩士研究生;通信作者:王 偉(1978-),男,講師.
TS262.5
A
1674-1404(2016)06-0420-04
LIU Jinpeng, QIN Yanxia, YU Zhimin, WANG Wei. Optimization of blueberry beer brewing process by response surface method[J]. Journal of Dalian Polytechnic University, 2016, 35(5): 420-423.