基于神经网络算法的食用白醋发酵过程优化

胡惠娟

(九江职业大学，江西 九江 332000)

当今社会中，白醋不仅是一种酸性调味品，更是被当作一种保健品日常食用。白醋的需求量不断增加，市场上存在多种生产方式制造的白醋[1]，主要有酿造白醋和配制白醋。酿造白醋也叫发酵白醋，如今的发酵白醋除了传统的固态发酵白醋外，还有以木耳和高粱为原材料，采用液体发酵法制造的白醋[2-4]，具有防癌、降血脂、益气活血的功能。

白醋的液体发酵过程是一个复杂的非线性原材料状态变化过程，受各种因素的影响，发酵中的相关过程因素对白醋的质量带来不同程度的影响[5]。在发酵过程中，各影响因素之间相互制约，使用传统的试验方法难以制定出一套成熟有效的发酵生产工艺。

神经网络算法作为一种迭代逼近的计算过程，可根据采集到的样本数据拟合出非线性的变化过程。采用神经网络算法对复杂的发酵过程条件因子进行求解，是一种非常有效的方法[6]。本文采用神经网络算法，解决白醋发酵过程相关因素的优化问题，准确有效地进行白醋发酵过程优化。

1 白醋样本制作

1.1 原材料及设备

本文以木耳、高粱和糖化酶为原材料进行白醋发酵，同时选用常用的试剂作为试验辅料。白醋发酵过程中选用的菌种有高活性酵母和醋酸菌。试验仪器包含糖量计、生化培养箱、低温振荡培养箱和超净工作台。

1.2 发酵准备

在进行白醋发酵前，准备发酵过程所需的各种菌类培养基，培养基及物料清单见表1。

表1 培养基及物料清单Table 1 Culture media and material list

1.3 工艺流程

白醋发酵样本制作工艺流程见图1。

图1 白醋发酵样本制作工艺流程Fig.1 The production process of white vinegar fermentation samples

在进行高粱粉碎、糊化和糖化时，将高粱进行粉碎处理，采用15目网筛进行筛选，并在85～90 ℃进行加热，加热时间30 min，冷却后采用浓度为1 mol/L的柠檬酸进行酸碱度调试[7,8]，使pH值为4.0，并加入糖化酶，放置16 h，温度60 ℃，使混合液糖度为14 °Bx。酵母菌活化时，将酵母3 g加入浓度为2%的蔗糖溶液中，温度32 ℃，放置1 h。将活化后的酵母加入灭菌后的糖化液中，在30 ℃条件下放置，当酒精浓度达到6%时停止发酵。

分别在50 mL/250 mL三角瓶、100 mL/250 mL三角瓶和150 mL/250 mL三角瓶中接种10%进行发酵，发酵温度32 ℃，摇床转速180 r/min，发酵时间80 h。

发酵完成后，按照GB/T 5009.41-2003《食醋卫生标准的分析方法》进行酸碱度测定。

2 单因子试验结果分析

2.1 接种量对白醋酸度的影响

为检测醋酸菌种子接种量对白醋发酵过程的影响，按照体积对3个三角瓶中分别接种，醋酸菌种子占比分别为5%、10%和15%，每种占比种子检测试验重复3次，醋酸菌接种量对白醋发酵影响曲线见图2。

图2 醋酸菌接种量对白醋酸度影响曲线Fig.2 Influence curves of acetic acid bacteria inoculation amount on acidity of white vinegar

由图2可知，采用不同醋酸接种量的3个三角瓶中的白醋酸度变化幅度基本相同，在70 h左右时均达到最大值，在相同的时间段，接种量为5%的三角瓶中白醋酸度最高。

2.2 摇床转速对白醋酸度的影响

为检测摇床转速对白醋发酵过程的影响，将相同的3个三角瓶分别放置在摇床上，摇床转速分别为150，180，210 r/min。每个转速下重复进行3次试验，摇床转速对白醋发酵过程中酸度的影响曲线见图3。

图3 摇床转速对白醋酸度影响曲线Fig.3 Influence curves of shaking speed on acidity of white vinegar

由图3可知，采用3种不同转速的摇床进行白醋发酵试验时，白醋酸度变化幅度基本相同，在70 h左右时白醋酸度均达到最大值，在相同的时间段，摇床转速为210 r/min时，白醋酸度变化最快。

2.3 装料量对白醋酸度的影响

为检测三角瓶内装料量对白醋发酵过程的影响，在3个250 mL的三角瓶中分别装料50，100，150 mL，每次试验重复3次并取平均值。3种装料量对白醋发酵过程中酸度的影响曲线见图4。

图4 装料量对白醋酸度影响曲线Fig.4 Influence curves of loading volume on acidity of white vinegar

由图4可知，当采用3种不同装料量的三角瓶进行试验时，装料量越大，白醋酸度的增长趋势越低，酸度越小。当装料量为50 mL时，白醋酸度最大且增长趋势最大。

3 正交试验结果分析

通过以上单因子试验结果的分析，可以得出单个影响因素对白醋发酵过程中酸度的影响。本节采用正交试验的方式，分析白醋发酵过程中醋酸菌种接种量、摇床转速和试验容器装料量对白醋发酵过程中酸度的影响值[9,10]。白醋发酵正交试验结果见表2，正交试验方差分析结果见表3。

表2 3个影响因子正交试验结果Table 2 Orthogonal test results of three influence factors

表3 正交试验结果方差分析Table 3 Analysis of variance of orthogonal test results

由表2试验结果和表3方差分析数据可知，装料量对白醋发酵过程中醋酸浓度影响程度最大，摇床转速对醋酸浓度影响程度最小。

根据正交试验分析结果，白醋发酵过程中的参数最优化组合方式为50 mL/250 mL装料量、5%醋酸接种量和210 r/min摇床转速。

4 神经网络算法优化试验

分别选取10组单影响因素和9组正交试验因素进行白醋发酵试验，试验结果作为神经网络算法的输入条件，醋酸接种量、摇床转速和发酵装料量为发酵输入条件，白醋醋酸度为发酵输出结果，采用单隐层的神经网络结构，选取10个隐层单元数，获得神经网络拓扑结构形式为3-10-1型，设定目标误差为0，获得的训练曲线见图5。

图5 神经网络计算模型误差下降曲线Fig.5 Error decline curve of neural network algorithm model

经过60次神经网络训练以后，选取3组非样本点试验参数验证神经网络算法性能，验证结构见表4。

表4 神经网络性能验证结果Table 4 Performance verification results of neural network

由表4可知，预估值与实测值之间的相对误差最大值为7.3%，预估值与实测值之间的相对误差平均值为2.8%。结果表明，通过神经网络建立的白醋发酵酸度控制模型，在已知基本过程参数的条件下，可以有效地预测白醋发酵过程中的醋酸浓度。

5 结论

分别以单影响因子对白醋发酵过程醋酸度的影响数据和正交试验醋酸度检测数据为试验样本，建立白醋发酵条件和醋酸浓度之间的神经网络数据模型，对模型求解后得到白醋发酵条件的最佳组合方式。经过优化试验验证，预估白醋发酵醋酸度浓度与试验得到的醋酸浓度相对误差均值小于2.8%。利用神经网络进行白醋发酵过程优化，对于白醋发酵优化结果的提高具有重要意义。