一种酒总酸和总酯含量的测定方法及测定系统技术方案

本发明专利技术公开了一种酒总酸和总酯含量的测定方法及测定系统，涉及酒总酸和总酯含量检测技术领域，对温度光照条件进行检测，确定检测区域的检测条件系数Jts，在检测条件系数Jts在预设阈值范围内时，建立成分数据集以及性质数据集；并分别获取成分系数Czl及性质系数Xzl，相关性分析后生成成分系数Czl与检测条件系数Jts间的相关性系数Rct；将相关性系数Rct与相关性阈值进行比对，依据比对结果选择不同的预测定策略，依据所选定的预测定策略；输入性质数据集后，输出预测定的成分数据集及对应的成分系数Czl。充分考虑光照和温度变化的带来的影响和干扰，对光照和温度进行调整，使测定结果和实际结果之间的误差更小。果和实际结果之间的误差更小。果和实际结果之间的误差更小。

【技术实现步骤摘要】
一种酒总酸和总酯含量的测定方法及测定系统


[0001]本专利技术涉及酒总酸和总酯含量检测
，具体为一种酒总酸和总酯含量的测定方法及测定系统。

技术介绍

[0002]总酸和总酯是作为酒尤其是酱香型新白酒十分关键的理化指标，在酒体呈香及风味协调方面发挥着重要作用，对其进行测定时，通常会采用化学滴定法对酒中总酸和总酯进行标定。
[0003]具体测定方式如下：在对白酒中的有机酸进行检测时，以酚酞为指示剂，采用氢氧化钠溶液进行中和滴定，以消耗氢氧化钠标准滴定溶液的量计算总酸的含量；总酯的测定用碱中和样品中的游离酸，再准确加入一定量的碱，加热回流使酯类皂化，通过消耗碱的量计算出总酯含量。
[0004]但以上标定方法检测过程复杂费时、消耗化学试剂量大，对操作人员技术依赖度高，难以满足对酒中总酸和总酯进行快速检测标定的迫切需求；因此，随机计算机技术的发展，为了降低检测成本，提高检测效率，检测人员通常会在回归分析模型的基础上建立预测定模型，在获取部分的已知数据的基础上，对总脂和总酸进行预测定，当预测定结果不佳时，再进行实际测定。
[0005]以上的预测定方法虽然效率较高，但是酒总酸和总脂在光照和温度产生变化时，可能会产生分解或者重组，现有的预测定模型在进行预测定时，并未将检测区域的温度和光照变化考虑在内，这就导致现有的预测定模型生成的结果可靠性不足。
[0006]为此，本专利技术提供了一种酒总酸和总酯含量的测定方法及测定系统。

技术实现思路

[0007]（一）解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种酒总酸和总酯含量的测定方法及测定系统，通过对温度光照条件进行检测，确定检测区域的检测条件系数Jts，在检测条件系数Jts在预设阈值范围内时，建立成分数据集以及性质数据集；并分别获取成分系数Czl及性质系数Xzl，相关性分析后生成成分系数Czl与检测条件系数Jts间的相关性系数Rct；将相关性系数Rct与相关性阈值进行比对，依据比对结果选择不同的预测定策略，依据所选定的预测定策略；输入性质数据集后，输出预测定的成分数据集及对应的成分系数Czl。充分考虑光照和温度变化的带来的影响和干扰，对光照和温度进行调整，使测定结果和实际结果之间的误差更小，解决了
技术介绍
中提出的问题。
[0008]（二）技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种酒总酸和总酯含量的测定系统，包括检测单元、第一处理单元，其中，在样品测定开始前，由检测单元先对待测定样品所在的区域内的温度和光照条件进行检测，依据
检测结果生成检测条件系数Jts；当检测条件系数Jts在预设阈值范围内时，对样品进行测定，依据由样品测定获取的子数据，分别建立包含有总酸总脂含量的成分数据集，以及至少包含有光谱吸收率、酸碱度及酒精含量的性质数据集；将成分数据集及性质数据集发送至第一处理单元后，分别获取成分系数Czl及性质系数Xzl，并在改变温度和光照条件的情况下，经过相关性分析，生成成分系数Czl与检测条件系数Jts间的相关性系数Rct；将相关性系数Rct与相关性阈值进行比对，生成比对结果，依据比对结果选择不同的预测定策略，依据所选定的预测定策略，在输入性质数据集后，输出预测定后的成分数据集及对应的成分系数Czl；其中，所述相关性阈值包括第一阈值和第二阈值，第一阈值小于第二阈值。
[0009]进一步的，当相关性系数Rct小于对应的第一阈值，成分系数Czl及性质系数Xzl间存在相关性时，使用训练后生成成分预测模型，向成分预测模型中依次输入性质数据集中的子数据，将输出预测定后的成分数据集作为第一预测定成分数据集，生成第一预测定成分系数Czl。
[0010]进一步的，还包括：控制单元、调节单元、数据汇总单元及第二处理单元，当相关性系数Rct大于对应第二阈值时，由控制单元形成控制指令，先使调节单元对测定区域内的温度和光照条件进行调整，直至检测条件系数Jts在对应阈值范围之内，后使数据汇总单元对酒水性质测定和成分测定的检测数据进行汇总，建立酒水检测数据集；将酒水检测数据集发送至第二处理单元，在训练和测试后建立酒水数字孪生模型，在经过调整后光照和温度条件下，输入当前的性质数据集，经过仿真分析后输出成分数据集，将输出成分数据集作为第二预测定成分数据集，并生成第二预测定成分系数Czl。
[0011]进一步的，还包括：第三处理单元，当相关性系数Rct处于对应的第一阈值与第二阈值之间时，在生成第一预测定成分系数Czl及第二预测定成分系数Czl的基础上，由第三处理单元分别获取第一预测定成分系数Czl及第二预测定成分系数Czl，判断两者间的差值；当差值在对应阈值之内时，以两次预测定生成的成分数据集中的子数据的均值作为新的预测定值；当差值在对应阈值之外时，对该样品进行成分测定，分别获取样品的总脂和总酸，汇总为二次成分检测数据集，并以二次成分检测数据集对成分预测模型及酒水数字孪生模型进行训练及修正。
[0012]进一步的，所述检测单元包括环境检测模块、成分检测模块及性质检测模块，其中，在对待测定样品进行测定前，确定待测定样品所在的测定区域，由环境检测模块分别确定测定区域内的区域温度Qt及光照强度Gq，在无量纲处理后，关联生成检测条件系数Jts；其中，检测条件系数Jts的生成条件下如下：；其中，，，且，其具体值由用户调整设置，为常数修正系数；当检测条件系数Jts符合预设的阈值范围时，由成分检测模块测定并获取样品的总酸量Zc及总脂量Zz，汇总后建立成分数据集；由性质检测模块测定并获取样品的光谱吸收率Gp、酸碱度Sj及酒精含量Qk，汇总建立性质数据集。
[0013]进一步的，所述第一处理单元包括评价模块、分析模块、预测模块及模型训练模块，其中，在依照预设幅度分别改变温度和光照条件后，逐个生成对应的检测条件系数Jts，并以改变后的温度和光照条件作为新检测条件，在新检测条件下重新对样品进行测定，再次获取成分数据集；依据再次获取的成分数据集，由评价模块生成成分系数Czl，并由分析模块进行相关性分析，输出成分系数Czl与检测条件系数Jts之间的相关性系数Rct。
[0014]进一步的，将性质数据集及再次获取的成分数据集发送至评价模块，分别生成成分系数Czl及性质系数Xzl；其中：成分系数Czl的生成方式如下：获取总酸量Zc及总脂量Zz，无量纲处理后依照如下公式：；其中，，，且，为权重，其具体值由用户调整设置，为常数修正系数；性质系数Xzl的生成方式如下：获取光谱吸收率Gp、酸碱度Sj及酒精含量Qk，无量纲处理后依照如下公式：；其中，及为可变更常数参数，，，其具体值由用户调整设置。
[0015]进一步的，将成分系数Czl及性质系数Xzl发送至分析模块，由分析模块判断两者之间是否具有相关性，当存在相关性时，选择成分数据集及性质数据集中的部分数据作为样本数据，由模型训练模块使用神经网络算法构建成分预测模型，并选择样本数据对成分预测模型进行训练和测试后，将测试后的成分预测模型输出；将性质数据集中的子数据输入后，由预测模块使用成分预测模型输出预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种酒总酸和总酯含量的测定系统，其特征在于：包括检测单元（10）和第一处理单元（20），其中：在样品测定开始前，由检测单元（10）先对待测定样品所在的区域内的温度和光照条件进行检测，依据检测结果生成检测条件系数Jts；当检测条件系数Jts在预设阈值范围内时，对样品进行测定，依据由样品测定获取的子数据，分别建立包含有总酸总脂含量的成分数据集，以及至少包含有光谱吸收率、酸碱度及酒精含量的性质数据集；将成分数据集及性质数据集发送至第一处理单元（20）后，分别获取成分系数Czl及性质系数Xzl，并在改变温度和光照条件的情况下，经过相关性分析，生成成分系数Czl与检测条件系数Jts间的相关性系数Rct；将相关性系数Rct与相关性阈值进行比对，生成比对结果，依据比对结果选择不同的预测定策略，依据所选定的预测定策略，在输入性质数据集后，输出预测定后的成分数据集及对应的成分系数Czl；其中，所述相关性阈值包括第一阈值和第二阈值，第一阈值小于第二阈值。2.根据权利要求1所述的酒总酸和总酯含量的测定系统，其特征在于：当相关性系数Rct小于对应的第一阈值，成分系数Czl及性质系数Xzl间存在相关性时，使用训练后生成成分预测模型，向成分预测模型中依次输入性质数据集中的子数据，将输出预测定后的成分数据集作为第一预测定成分数据集，生成第一预测定成分系数Czl。3.根据权利要求2所述的酒总酸和总酯含量的测定系统，其特征在于：还包括：控制单元（30）、调节单元（40）、数据汇总单元（50）及第二处理单元（60）；当相关性系数Rct大于对应第二阈值时，由控制单元（30）形成控制指令，先使调节单元（40）对测定区域内的温度和光照条件进行调整，直至检测条件系数Jts在对应阈值范围之内，后使数据汇总单元（50）对酒水性质测定和成分测定的检测数据进行汇总，建立酒水检测数据集；将酒水检测数据集发送至第二处理单元（60），在训练和测试后建立酒水数字孪生模型，在经过调整后光照和温度条件下，输入当前的性质数据集，经过仿真分析后输出成分数据集，将输出成分数据集作为第二预测定成分数据集，并生成第二预测定成分系数Czl。4.根据权利要求3所述的酒总酸和总酯含量的测定系统，其特征在于：还包括：第三处理单元（70）；当相关性系数Rct处于对应的第一阈值与第二阈值之间时，在生成第一预测定成分系数Czl及第二预测定成分系数Czl的基础上，由第三处理单元（70）分别获取第一预测定成分系数Czl及第二预测定成分系数Czl，判断两者间的差值；当差值在对应阈值之内时，以两次预测定生成的成分数据集中的子数据的均值作为新的预测定值；当差值在对应阈值之外时，对该样品进行成分测定，分别获取样品的总脂和总酸，汇总为二次成分检测数据集，并以二次成分检测数据集对成分预测模型及酒水数字孪生模型进行训练及修正。5.根据权利要求1所述的酒总酸和总酯含量的测定系统，其特征在于：所述检测单元（10）包括环境检测模块（11）、成分检测模块（12）及性质检测模块（13），其中，在对待测定样品进行测定前，确定待测定样品所在的测定区域，由环境检测模块（11）分别确定测定区域内的区域温度Qt及光照强度Gq，在无量纲处理后，关联生成检测条件系数Jts；其中，检测条
件系数Jts的生成条件下如下：；其中，，，且，其具体值由用户调整设置，为常数修正系数；当检测条件系数Jts符合预设的阈值范围时，由成分检测模块（12）测定并获取样品的总酸量Zc及总脂量Zz，汇总后建立成分数据集；由性质检测模块（13）...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪慧慧，李庆腾，高硕，李顺涛，孙小雨，杜伟光，王玉，王建琳，
申请(专利权)人：济南清照生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：