响应面法优化蓝莓啤酒酿制工艺

刘 金 鹏， 秦 艳 霞， 俞 志 敏， 王 伟

( 大连工业大学 生物工程学院, 辽宁 大连 116034 )



响应面法优化蓝莓啤酒酿制工艺

刘 金 鹏， 秦 艳 霞， 俞 志 敏， 王 伟

( 大连工业大学 生物工程学院, 辽宁 大连 116034 )

以浓缩蓝莓汁、啤酒麦汁、啤酒酵母等为主要原料，采用低温发酵技术酿制蓝莓啤酒。通过对比不同蓝莓汁添加时间和3种不同酵母的发酵结果，确定选用主酵结束添加蓝莓汁和选用酵母3号作为发酵用菌种。酵母添加量、蓝莓汁添加量和初始糖度的单因素试验结果显示，这3个因素对成品酒的感官影响作用显著。采用Box-Behnken试验设计和响应面分析确定了最佳的发酵工艺条件：初始糖度为11.61 °BX，酵母添加量为5.22%，蓝莓汁在发酵后期添加，添加量为14.95%。在此条件下，感官品评得分最高，均值为83.67，酿出的成品啤酒具有突出的蓝莓果香，口味纯正爽口。

蓝莓；水果啤酒；酿制工艺；响应面法

0 引 言

蓝莓果实味道甜美，富含抗氧化剂、果胶、鞣花酸、熊果苷、花色素苷、类黄酮、花青苷等化合物及丰富的铁、锌、锰等微量元素，富含花青素和总酚等营养物质，而这些化合物对于人体内自由基的清除、抑制及逆转人体衰老有密切关系，并具有多种保健功能[1]。例如，花青素联合体内胶原蛋白形成一层特殊的抗氧化保护膜，随时阻断自由基的干扰，并协助维生素C、E，增强它们的抗氧化功效[2]。果啤是最近几年迅速流行起来的饮料产品，它既有啤酒的营养与芳香，又有较低的酒精度和果香口感，可满足消费者的不同需要[3]。

本研究从对蓝莓啤酒发酵工艺的角度出发，确定影响发酵工艺的单因素条件，并选取主要影响因素，通过相应响应面法进行优化。

1 材料与方法

1.1 材 料

啤酒麦汁、3种优良啤酒酵母(saccharomycescerevisiae,编号1、2、3)，本试验室提供。浓缩蓝莓汁，福建省漳浦县达川食品有限公司。

1.2 方 法

1.2.1 果啤的发酵

按浓缩蓝莓汁与酿造用水体积比1∶3稀释。采用巴氏灭菌法对果汁灭菌。

按5%的接种量接入冷麦汁中，20 ℃保温2 d后转入主酵，主酵温度12 ℃，保持3～6 d，当糖度降至4～5 °BX时，进入后发酵。加入稀释的蓝莓汁，添加量15%(以啤酒体积计)，降温至8 ℃，2～5 d，进行双乙酰还原，双乙酰降至0.10 mg/L时，降温至0～2 ℃，期间倒瓶几次分离酵泥，保持10～15 d，发酵结束。

1.2.2 感官评分

发酵完成后，随机选取12名有经验啤酒品评人员进行品尝打分。

表1 果味啤酒感官评分标准

1.2.3 分析方法

利用糖度计法测定原麦汁浓度[4]；利用酸碱滴定法滴定总酸[5];利用啤酒自动分析仪测定酒精度和发酵度;利用国标法—EBC法测定双乙酰[6]；利用分光光度计法测定色度[7];利用仪器法测定浊度[8]。

2 结果与讨论

2.1 蓝莓果汁添加时间的选择

起始糖度为12 °BX，蓝莓汁添加量15%，酵母添加量5%，主酵温度12 ℃。蓝莓果汁添加时间分别为主酵前添加、主酵完添加、后酵完添加，确定合适的蓝莓果汁添加时间，结果如表2所示。

表2 果汁添加时间对啤酒质量的影响

由表2可知，主酵前添加蓝莓汁，对蓝莓汁的风味物质破坏较大，影响果味啤酒口感，后酵完添加，虽然蓝莓果香浓郁，但是跟啤酒口感不协调，评分较低杂质多，也不利于储存，因此选择主酵完添加蓝莓汁。

2.2 啤酒酵母菌种的选择

确定蓝莓果汁的添加时间为主酵完添加，分别用1号、2号、3号啤酒酵母进行发酵。起始糖度为12 °BX，蓝莓汁添加量15%，酵母添加量5%，主酵温度12 ℃，确定发酵用酵母菌种，结果如表3所示。

表3 不同酵母菌种对啤酒质量的影响

由表3可知，酵母菌种对蓝莓果味啤酒的感官评分影响较大，按品评分数，确定3号酵母作为试验菌种。

2.3 响应面法确定最佳发酵条件

对蓝莓汁添加量、初始糖度和酵母添加量3个因素进行响应面试验设计，确定蓝莓啤酒的最佳生产工艺参数，如表4所示。利用Design-Expert 软件，设计三因素三水平的响应面分析试验[9]，结果如表5所示。

表4 响应面试验因素水平表

表5 响应面试验方案及结果

根据表5中的试验结果，以品评分数为响应值，利用Design Expert软件对表的数据进行回归模型方程的方差分析，得到了相对应的二次方程模型。

R=79.20-1.13A+0.75B-0.12C+2.00AB-1.25AC-2.50BC-3.73A2-3.47B2-7.23C2

回归方程模型的可信度分析及其方差分析结果如表6和表7所示。由表6和表7可知，试验的Prob(F)>F为0.016 5，说明该模型可靠、线性关系显著，而失拟项的Prob(F)>F为0.171 2，失拟项差异并不显著。R2为0.878 6，表明87.86% 的响应值能够使用该模型来确定。该试验的CV为3.99%，表明该模型能够很好地反映实际的响应值蓝莓啤酒感官评分分数。精密度为6.233，表明精密度较好。

表6 各因素模型分析

表7 可信度分析

2.4 蓝莓啤酒的最佳生产工艺条件

分别以初始糖度(A)、酵母接种量(B)、蓝莓汁添加量(C)为变量，绘制感官评分的响应面图，如图1～3所示。由图1～3可知，试验建立的二元二次回归方程为优化蓝莓果啤生产工艺提供了

图1 初始糖度和酵母接种量对感官评价影响的响应面图

Fig.1 Response surface test of initial sugar content and yeast quantity effects on sensory evaluation

图2 初始糖度和蓝莓汁添加量对感官评价影响的响应面图

Fig.2 Response surface test of initial sugar content and blueberry juice quantity effects on sensory evaluation

图3 酵母接种量和蓝莓汁添加量对感官评价影响的响应面图

Fig.3 Response surface test of yeast quantity and blueberry juice quantity effects on sensory evaluation

较为合适的模型。获得二次响应面回归模型后，通过DesignExpert软件对回归方程求最大值，可以得到回归方程的最大值为糖度11.61 °BX，酵母添加量5.22%，蓝莓汁添加量14.95%，此时试验模型预测最大响应的品评分数为79.30。根据蓝莓啤酒酿制工艺的最优最佳条件，通过验证试验检验二次响应面回归模型的可靠性和有效性。

品评最佳工艺酿制的蓝莓啤酒，三批次试验得分结果分别为84、86、81，均值为83.67，与优化前的蓝莓啤酒感官评分相比较，显著提高。

2.5 蓝莓果啤的成品检测

由表8可以看出，制备的成品蓝莓啤酒各方面指标均优于市售样酒。经检测，微生物指标符合GB/T4927—2001啤酒标准。

表8 成品蓝莓啤酒与市售酒样的理化指标对比

Tab.8 Comparison of physical and chemical indexes of the products and samples

指标成品蓝莓啤酒市售酒样原麦汁浓度/°BX11．614．67酒精度/%3．473．609总酸/mL37．543．5色度/EBC15．2227．17ρ(双乙酰)/(mg·mL-1)0．0810．090pH3．353．17发酵度/%52．1937．80泡持性/s260250注：总酸单位表示每毫升成品酒滴定到pH=8．2需要的标准氢氧化钠体积。

3 结 论

以浓缩蓝莓汁和啤酒麦汁为主要原料，采用低温传统啤酒发酵工艺酿造蓝莓果啤。最佳发酵工艺条件为：初始糖度11.61 °BX，酵母添加量5.22%，蓝莓汁在发酵后期添加，添加量为14.95%。

在此条件下酿出的蓝莓果啤外观深红透明，泡沫丰富，口感风味独特，新鲜爽口，既有啤酒的典型性，又有蓝莓的特殊风味，是理想的果味啤酒。

[1] 刘欢.“浆果之王”蓝莓的营养保健作用研究[J].中国新技术新产品,2009(19):228.

[2] 苏蕾.原花青素保健功能研究概述[J].山东师范大学学报(自然科学版)，2007，22(3):113-115.

[3] 苗方,康健,王德良.果啤的研究进展[J].酿酒,2010(3):75-77.

[4] 张意静.食品分析技术[M].北京:中国轻工业出版社,2007.

[5] 金娟娟.啤酒的总酸及其测定[J].酿酒科技,2000(3):56-57.

[6] 柴平海,李爽,吴海平，等.啤酒中风味物质双乙酰含量的测定[J].工业微生物,2001,31(4):31-33.

[7] 庄学兰.啤酒色度及其测定方法[J].啤酒科技,2007(2):37-38.

[8] 中国食品发酵工业研究院.GB/T4928—2000啤酒分析方法[S].北京:中国标准出版社,2003．

[9] 王永菲,王成国.响应面法的理论与应用[J].中央民族大学学报,2005,14(3):236-240.

黄婷,周广麒.蓝莓酒的澄清工艺[J].大连工业大学学报,2016,35(6):424-427.

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.

国家自然科学基金青年科学基金资助项目(31401681)；大连市科学技术基金资助项目(2013J21DW007).

刘金鹏(1989-)，男，硕士研究生；通信作者：王 伟(1978-)，男，讲师.

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.