时间: 2025-08-01 04:11:35     来源: ethergo.chieffocus.com     作者: 亲子休闲

2.2 响应面优化葡萄酒工艺试验结果及分析

2.2.1 数字模型的自酿造期制研建立及分析

结合单因素试验所获结果，进一步优化自酿葡萄酒工艺条件。葡萄选取发酵温度（A），酒酿间甲究发酵时间（B），醇含陈酿时间（C)3个因素作为影响因子，量控以甲醇含量（Y）为响应值，自酿造期制研设计3因素3水平响应面试验，葡萄Box-Behnken试验结果见表3。酒酿间甲究

由Design Expert 8.0.6软件统计计算，醇含对表2的量控试验结果进行多元回归拟合，得到各因素水平对自酿葡萄酒中甲醇含量影响的自酿造期制研二次多项回归模型：Y=283.20+9.25A+0.13B+2.13C-2.50AB-6.00AC-1.75BC+29.22A2+4.98B2+4.22C2。

由表3可知，葡萄上述建立的酒酿间甲究回归模型极显著（P<0.000 1），失拟项不显著（P=0.504 3>0.05）。醇含表明自酿葡萄酒工艺数据模型的量控选取具有一定的科学性与合理性；模型的决定系数R2为0.967 9，校正决定系数R2Adj为0.926 7，则表明该模型与试验的结果拟合度良好，因此可用此模型对基于甲醇含量控制的自酿葡萄酒工艺参数进行分析和预测。根据表3中F值大小可以判断，3个因素对自酿葡萄酒中甲醇含量的影响大小顺序为发酵温度>陈酿时间>发酵时间，其中一次项A达极显著水平（P<0.01），交互项AC达显著水平（P<0.05），二次项A2、B2对自酿葡萄酒中甲醇含量的影响也达到显著水平（P<0.05）。综合所有数据结果表明，该模型能较好地反映出自酿葡萄酒工艺中发酵温度、发酵时间、陈酿时间3者之间的关系，所得的回归方程能较好地预测自酿葡萄酒工艺中甲醇含量在不同条件下的变化规律。

2.2.2 影响因子间交互作用分析

通过采用Design-Expert.V 8.0.6软件绘制自酿葡萄酒工艺的响应面图与等高线图，可以较直观地反映出各因素及其相互作用对试验结果的影响。响应面图的曲面弯曲程度越大，则表明两因素间的交互作用越显著。

由图7可直观地反映出自酿葡萄酒工艺中的发酵温度、发酵时间、陈酿时间之间的交互作用对其中甲醇含量的影响程度。发酵温度和陈酿时间的交互作用对自酿葡萄酒中甲醇含量的影响显著（P<0.05），其余因素间交互作用影响不显著（P>0.05），这与方差分析结果一致。

2.3 针对自酿葡萄酒工艺的验证

通过软件分析所建立的发酵工艺模型，得到自酿葡萄酒最佳工艺条件为发酵温度24.04℃，发酵时间19.16 d，陈酿时间为80.97 d。为便于实际操作及工艺条件的可行性，将最佳工艺参数修正为发酵温度24℃，发酵时间19 d，陈酿时间为81 d。在此工艺条件下进行3组平行试验进行验证，计算得到甲醇含量实际值为281 mg/L，与预测值279 mg/L相近，说明本试验的回归模型方程具有一定的实际指导意义。

2.4 产品质量指标

应用响应面优化后的最佳条件所得自酿葡萄酒，检测得到其各项指标为：酒精度（温度为20℃时）为13.5%vol；总糖为58.7 g/L；干浸出物为29.8 g/L；挥发酸（以乙酸计）为0.6 g/L；柠檬酸为0.9 g/L。产品各项指标均符合国家标准GB/T 15037—2006《葡萄酒》要求。

3 结论

本研究在单因素试验的基础上，选取对自酿葡萄酒甲醇含量影响较大的3个因素，对酿造工艺进行响应面优化试验。最终确定自酿葡萄酒工艺的最优参数为选择木质发酵容器发酵，酒曲添加量1.0%，发酵温度24℃，发酵时间19d，陈酿温度20℃，陈酿时间81d，在此工艺条件下制得的葡萄酒呈现紫红色，清亮透明，无显见悬浮物，具有和谐纯正的果香味，口感较纯正、舒畅及完整，回味悠长，具备葡萄酒的良好风格，甲醇含量为281 mg/L。因此，本研究得出的最优控制甲醇含量的葡萄酒酿造工艺具有较好的实际应用价值，对提高自酿葡萄酒质量安全有重要的实际意义。

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