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1，果酒發酵過程中可以用什么檢測是否有酒精產生
可以可以用酒精度計來測量的。酒精計是用來測量白酒或者酒精溶液里面酒精含量的。
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2，果酒發酵過程中可以用什么檢測是否有酒精產生
可以用酒精度計來測量的。酒精計是用來測量白酒或者酒精溶液里面酒精含量的。
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3，某酒廠在釀酒過程中檢測發現酵母菌活菌數量適宜卻無酒精產生
A、利用酵母菌釀酒過程中活菌數量適宜說明溫度條件適宜，A錯誤；B、酵母菌釀酒過程中，經檢測活菌數量適宜但卻不生產酒精，說明酵母菌通過有氧呼吸大量繁殖，因而不能產生酒精，要使其發酵產生酒精，應隔絕空氣，B正確；C、酵母菌釀酒過程中活菌數量適宜說明pH環境條件適宜，C錯誤；D、酵母菌釀酒過程中活菌數量適宜說明培養基適宜，D錯誤．故選：B．酵母菌繁殖的速度于溫度,糖度有直接關系,酵母菌繁殖數量越多,產物酒精就越多,它們成正比!
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4，白酒發酵堆積過程的糊化率檢測方法
咨詢記錄 · 回答于2021-10-19
白酒發酵堆積過程的糊化率檢測方法
步驟a、取樣取蒸酒后充分混合均勻的酒糟，分成等質量的兩份樣品；b、樣品處理將兩份樣品分別溶于蒸餾水中，調節pH至6 8 ;1份樣品超聲震蕩20 30min，即為待測樣品；1份樣品加熱回流I. 5 2小時，即為全糊化樣品；兩份樣品分別過濾，收集濾液，加蒸餾水稀釋至相同體積；C、碘呈色分別從步驟b得到的兩樣品溶液中取相同體積的溶液，加入足量的碘-碘化鉀試劑，加蒸餾水稀釋至相同體積，混勻；d、檢測繪制吸光度隨淀粉濃度變化的標準曲線；取步驟c得到的兩樣品的溶液，在400 750nm波長下檢測吸光度；根據標準曲線換算出待測樣品和全糊化樣品的淀粉濃產酒糟糊。
5，是否成功需發酵后取樣鑒定可用什么方法檢測酒精
是否成功，需發酵后取樣鑒定，可用什么方法檢測酒精可以用酒精度計來測量的。酒精計是用來測量白酒或者酒精溶液里面酒精含量的。果汁發酵后是否有酒精產生，可以用重鉻酸鉀來檢驗。在酸性條件下，重鉻酸鉀與酒精反應呈現灰綠色，檢測時，先在試管中加入發酵液2ml，再滴人物質的量濃度為3mol／l的h2so43滴，振蕩混勻，最后滴加常溫下飽和的重鉻酸鉀溶液3滴，振蕩試管，觀察顏色的變化。如果要使檢驗的結果更有說服力，應該設計對照，對照實驗是找一個試管，放入2ml酒精，其他操作同發酵液的檢測。
6，求救發酵過程在線檢測的方法是什么
http://www.ilib.cn/A-zgtwp200310005.html作為發酵工業中游技術核心的發酵過程控制和優化技術，既關系到能否發揮菌種的最大生產能力，又會影響到下游處理的難易程度，在整個發酵過程中是一項承上啟下的關鍵技術。本書作者多年來一直從事發酵過程的在線檢測、解析、控制和優化等方面的研究，在借鑒國外的有關最新研究成果和作者自身完成的研究實例的基礎上，博采眾家之長，寫成此書。全書結合具體的發酵過程實例，分別對發酵過程的解析、控制和優化，特別是在線檢測、在線狀態預測和模式識別，以及在線控制和最優化控制的技術及方法進行了比較系統詳細的介紹，并引入了模糊邏輯推理、人工神經網絡模型、代謝網絡模型等新型的控制、優化、狀態預測以及模式識別等方法和技術。本書適合于從事發酵工程、生物工程、生物化工、化學工程等相關專業領域研究的科研人員、教師和工程師使用，也可供大專院校相關專業的高年級本科生和研究生參考。目錄第一章緒論1第一節生物過程的特點以及生物過程的操作、控制、優化的基本特征1第二節生物過程控制和優化的目的及研究內容2第三節發酵過程控制概論4第四節發酵過程的狀態變量、操作變量和可測量變量6第五節用于發酵過程控制和優化的各類數學模型7第六節發酵過程最優化控制方法概論8一、基于非構造式動力學模型的最優化控制方法8二、基于可實時測定的過程輸入輸出時間序列數據和黑箱模型的最優化控制方法9參考文獻10第二章生物過程參數在線檢測技術11第一節ph的在線測量13一、ph傳感器的工作原理13二、ph傳感器的使用15第二節溶氧濃度的在線測量18一、溶氧濃度測量原理18二、溶氧電極19三、溶氧電極的使用21第三節發酵罐內氧氣和二氧化碳分壓的測量以及呼吸代謝參數的計算23一、氧分析儀23二、尾氣co2分壓的檢測26三、呼吸代謝參數的計算26第四節發酵罐內氧氣體積傳質系數kla的測量31一、亞硫酸鹽氧化法31二、溶氧電極法32三、物料衡算法33四、動態測定法34五、取樣極譜法35六、復膜電極測定kla35第五節發酵罐內細胞濃度的在線測量和比增殖速率的計算36一、菌體濃度的檢測方法及原理36二、在線激光濁度計38第六節生物傳感器在發酵過程檢測中的應用39一、生物傳感器的類型和結構原理39二、發酵罐基質（葡萄糖等）濃度的在線測量43三、引流分析與控制（fia）45四、發酵罐器內一級代謝產物（乙醇、有機酸等）濃度的在線測量47參考文獻48第三章發酵過程控制系統和控制設計原理及應用49第一節過程的狀態方程式49第二節生物過程的典型和基本數學模型51一、生物過程最基本的合成和代謝分解反應51二、生物過程典型的數學模型形式55三、發酵過程的各種得率系數和各種比反應速率的表現形式57四、生物反應器的基本操作方式62五、發酵過程狀態方程式在“理想操作點”近旁的線性化64第三節拉普拉斯變換與反拉普拉斯變換67一、拉普拉斯變換的定義68二、拉普拉斯變換的基本特性以及基本函數的拉普拉斯變換68三、反拉普拉斯變換69四、有理函數的反拉普拉斯變換69五、過程的傳遞函數gp(s)——線性狀態方程式的拉普拉斯函數表現形式69六、過程傳遞函數的框圖和轉換70七、過程對于輸入變量變化的響應特性71第四節過程的穩定性分析74一、過程穩定的判別標準74二、過程在平衡點（特異點）近旁的穩定特性的分類75三、連續攪拌式生物反應器的穩定特性的解析77第五節生物過程的反饋控制和前饋控制79一、生物過程的前饋控制79二、流加操作的生物過程中常見的前饋控制方式80三、生物過程的反饋控制83四、生物過程中反饋控制與前饋控制的并用84第六節pid反饋控制系統的設計和解析86一、閉回路pid反饋控制的性能特征86二、比例動作87三、積分動作88四、微分動作89五、pid反饋控制器的構成特征89六、反饋控制系統的穩定性分析89七、反饋控制系統的設計和參數調整91八、開關反饋控制94第七節反饋控制系統在生物過程控制中的實際應用95一、以溶氧濃度（do）變化為反饋指標的流加培養控制——do?stat法95二、以ph變化為反饋指標的流加培養控制——ph?stat法98三、以rq為反饋指標的流加培養控制100四、直接以葡萄糖濃度為反饋指標的流加培養控制101五、以代謝副產物濃度為反饋指標的流加培養控制103參考文獻105第四章發酵過程的最優化控制106第一節最優化控制的研究內容、表述、特點和方法106第二節最大原理及其在發酵過程最優化控制中的應用107一、最大原理及其算法簡介107二、利用最大原理確定流加培養過程的最優基質流加策略和方式111三、最大原理的數值解法及其在生物過程最優化控制中的應用116第三節格林定理及其在發酵過程最優化控制中的應用121一、格林定理121二、利用格林定理求解流加培養（發酵）的最短時間軌道問題122三、格林定理在乳酸菌過濾培養最優化控制中的應用125四、利用格林定理進行乳酸菌過濾培養最優化控制的計算機模擬和實驗結果128第四節遺傳算法及其在發酵過程最優化控制中的應用131一、遺傳算法簡介131二、遺傳算法的算法概要及其在重組大腸桿菌培養的最優化控制中的應用132三、遺傳算法在酸乳多糖最優化生產中的應用138參考文獻143第五章發酵過程的建模和狀態預測144第一節描述發酵過程的各類數學模型簡介144一、非構造式動力學模型145二、代謝網絡模型146三、基于在線時間序列數據的自回歸平均移動模型146四、人工神經網絡模型147五、正交或多項式回歸模型148第二節非構造式動力學數學模型的建模方法148一、利用非線性規劃法確定非構造式動力學數學模型的模型參數148二、利用遺傳算法確定過程模型參數157第三節利用人工神經網絡建模和預測發酵過程的狀態159一、神經細胞和人工神經網絡模型159二、人工神經網絡模型的類型161三、人工神經網絡的誤差反向傳播學習算法163四、利用人工神經網絡在線識別發酵過程的生理狀態和濃度變化模式167五、利用人工神經網絡的發酵過程狀態變量預測模型169六、利用人工神經網絡的非線性回歸模型173七、結合使用人工神經網絡模型和遺傳算法的過程優化175第四節卡爾曼濾波器在發酵過程狀態預測中的應用176一、卡爾曼濾波器及其算法176二、利用卡爾曼濾波器在線推定菌體的比增殖速率178參考文獻180第六章發酵過程的在線自適應控制182第一節基于在線時間序列輸入輸出數據的自回歸移動平均模型解析184一、自回歸移動平均模型詳解184二、利用逐次最小二乘回歸法計算和確定自回歸移動平均模型的模型參數186第二節基于自回歸移動平均模型的在線自適應控制189一、“極配置” 型的在線自適應控制系統189二、“最優控制”型的在線自適應控制系統190三、酵母菌流加培養過程的比增殖速率在線自適應最優控制193四、乳酸連續過濾發酵過程的在線自適應控制196第三節基于自回歸移動平均模型的在線最優化控制201一、面包酵母連續生產的在線最優化控制201二、乳酸連續過濾發酵的在線最優化控制205第四節基于遺傳算法的在線最優化控制210一、利用遺傳算法實時在線跟蹤和更新非構造式動力學模型的參數210二、結合使用最大原理和遺傳算法的在線最優化控制212參考文獻214第七章人工智能控制216第一節模糊邏輯控制器217一、模糊邏輯控制器的特點和簡介217二、模糊語言數值表現法和模糊成員函數218三、模糊規則223四、模糊規則的執行和實施——解模糊規則的方法225五、模糊邏輯控制系統的構成、設計和調整228第二節模糊邏輯控制系統在發酵過程中的實際應用231一、酵母流加培養過程的模糊控制231二、谷氨酸流加發酵過程的模糊控制237三、輔酶q10發酵生產過程的模糊控制241四、模糊推理技術在發酵過程在線狀態預測中的應用245第三節基于人工神經網絡的控制系統及其在發酵過程中的應用250一、基于人工神經網絡的在線自適應控制250二、模糊神經網絡控制系統及其在發酵過程中的實際應用253三、模糊神經網絡控制器及其在發酵過程中的應用260參考文獻268第八章利用代謝網絡模型的過程控制和優化270第一節代謝網絡模型解析270一、代謝網絡模型的簡化、計算和求解272二、利用代謝網絡模型的狀態預測277第二節網絡信號傳遞線圖和利用網絡信號傳遞線圖的代謝網絡模型278一、網絡信號傳遞線圖及其簡化278二、利用代謝信號傳遞線圖處理代謝網絡281三、利用網絡信號傳遞線圖的代謝網絡分析282第三節代謝網絡模型在賴氨酸發酵過程在線狀態預測和控制中的應用284一、簡化代謝網絡模型的建立286二、利用簡化代謝網絡模型進行在線狀態預測的結果288參考文獻290第九章計算機在生化反應過程控制中的應用291第一節過程工業的特點和計算機控制291一、過程工業的特點291二、數字計算機在過程控制中應用概述293第二節集散控制系統及接口技術296一、集散控制系統簡介296二、集散控制系統的特點298三、過程接口技術299第三節檸檬酸發酵過程計算機控制系統設計302一、系統結構設計303二、組態軟件設計304三、系統功能設計305四、系統控制算法及優化305第四節青霉素發酵過程專家控制系統307一、青霉素發酵過程的特點和控制上的困難307二、青霉素發酵過程專家控制系統308三、系統運行情況312
7，關于發酵過程產物檢驗的說法正確的是 A果汁發酵是否產生酒
A、果汁發酵是否產生酒精，可用重鉻酸鉀來檢驗，A錯誤；B、檢驗醋酸產生的簡單易行的方法是品嘗或用pH試紙鑒定，B正確；C、泡菜制作過程中亞硝酸鹽的含量可以用比色法進行測定，C錯誤；D、亞硝酸鹽無味且有毒，不能用品嘗法檢測其含量，D錯誤．故選：B．a、果汁發酵后是否有酒精產生，可以用酸性重鉻酸鉀檢驗或嗅是否有酒精氣味，a正確；
b、醋酸沒有毒，且酸性不強，可以品嘗，因此檢驗醋酸產生的簡單易行的方法是品嘗，b正確；
c、泡菜制作產生的亞硝酸鹽可以用對氨基苯磺酸和n-1-萘基乙二胺鹽酸鹽檢驗，c正確；
d、亞硝酸鹽含量的測定可以用比色法測量，d錯誤．
故選：d．
8，如何檢查白酒發酵程度
白酒發酵過程：就是測量發酵升溫情況。通過升溫判斷發酵過程是否正常。白酒發酵頂溫過后，主發酵期結束，產酯期開始。發酵前控制入池的條件：入池水分、淀粉、殘糖、酸度。通過化驗分析上排發酵，這排發酵控制是否能夠正常發酵。通過投入的稻殼、糧食、酒醅重量。可以直接測量的入池條件：糧糠比、糧醅比。提交回答入窖發酵。入窖時醅料品溫應在18～20℃（夏季不超過26℃），入窖的醅料既不能壓的緊，也不能過松，一般掌握在每立方米容積內裝醅料630～640公斤左右為宜。裝好后，在醅料上蓋上一層糠，用窖泥密封，再加上一層糠。 發酵過程主要是掌握品溫，并隨時分析醅料水分、酸度、酒量、淀粉殘留量的變化。發酵時間的長短，根據各種因素來確定，有3天、4～5天不等。一般當窖內品溫上升至36～37℃時，即可結束發酵。
9，怎樣從外觀檢查啤酒發酵情況是否正常
在主發酵的生產管理中，為了及時掌握發酵過程是否正常，除了進行化學分析和微生物檢測外，通過發酵現象的觀察和發酵液的外觀檢查是更直接、更方便的辦法。根據發酵表面現象，可將主發酵分為5個階段。1、酵母繁殖期：冷卻麥汁添加酵母8-16h后，頁面開始出現co2小氣泡，逐漸形成白色的、乳脂狀泡沫，則說明酵母起發正常，酵母繁殖20h左右即可倒池。2、低泡倒池期：倒池4-5h后，在發酵液表面逐漸出現更多的泡沫，并從周邊涌向中間，泡沫潔白細膩，厚而致密，狀如菜花。此時吹開液面，可以看到無數co2小氣泡往上涌，并將一些析出物帶到液面。3、高泡期：低泡期過后，泡沫繼續增高，形成卷曲狀隆起，高達25-750px，并因酒內酒花樹脂和蛋白質-單寧復合物不斷析出，酒液顏色逐漸變為棕黃色。4、落泡期：高泡期過后，發酵力逐漸減弱，降糖速度變慢，co2氣泡減少，泡沫回縮，酒內析出物增多，酒液由棕黃色變為棕褐色。5、泡蓋形成期：發酵7-8天后，泡沫進一步回縮，形成一層褐色苦味的泡蓋覆于液面，厚度約2-100px，泡蓋由泡沫、蛋白質-多酚復合物、酒花樹脂、酵母死細胞和其他雜質組成，下酒前應及時撇去，以防沉入酒內，影響啤酒口味。可以通過外觀來檢查啤酒的發酵情況是否正常，主要還是分辨其中的發酵反應，也可以通過在發酵罐上開視窗或者取液觀察其發酵進度是否正常，還能及時發現發酵過程中的問題。國內啤酒的外觀發酵度一般在65-70%真正發酵度（沒有所謂實際發酵度的說法）比外觀發酵度略高
10，原漿白酒能化驗出是什么糧食釀的嗎
就能還原出是什么糧食釀造的這個問題，他就是有一定的參數，這個方面化驗員人根據這些數字就知道了是什么糧食釀造的，然后就要經過一些數據的檢測。白酒芳香濃郁，醇和軟潤，風味多樣。我國的名白酒，歷史悠久，在世界上獨樹一幟。
白酒俗稱燒酒，是一種高濃度的酒精飲料，一般為50～65度。根據所用糖化、發酵菌種和釀造工藝的不同，它可分為大曲酒、小曲酒、麩曲酒三大類，其中麩曲酒又可分為固態發酵酒與液態發酵酒二種。
原料配方凡含有淀粉和糖類的原料均可釀制白酒，但不同的原料釀制出的白酒風味各不相同。糧食類的高粱、玉米、大麥；薯類的甘薯、木薯；含糖原料甘蔗及甜菜的渣、廢糖蜜等均可制酒。此外，高粱糠、米糠、麩皮、淘米水、淀粉渣、甘薯拐子、甜菜頭尾等，均可作為代用原料。野生植物，如橡子、菊芋、杜梨、金櫻子等，也可作為代用原料。
我國傳統的白酒釀造工藝為固態發酵法，在發酵時需添加一些輔料，以調整淀粉濃度，保持酒醅的松軟度，保持漿水。常用的輔料有稻殼、谷糠、玉米芯、高粱殼、花生皮等。
酒曲、酒母除了原料和輔料之外，還需要有酒曲。以淀粉原料生產白酒時，淀粉需要經過多種淀粉酶的水解作用，生成可以進行發酵的糖，這樣才能為酵母所利用，這一過程稱之為糖化，所用的糖化劑稱為曲（或酒曲、糖化曲）。曲是以含淀粉為主的原料做培養基，培養多種霉菌，積累大量淀粉酶，是一種粗制的酶制劑。目前常用的糖化曲有大曲（生產名酒、優質酒用），小曲（生產小曲酒用）和麩曲（生產麩曲白酒用）。生產中使用最廣的是麩曲。
此外，糖被酵母菌分泌的酒化酶作用，轉化為酒精等物質，即稱之為酒精發酵，這一過程所用的發酵劑稱為酒母。酒母是以含糖物質為培養基，將酵母菌經過相當純粹的擴大培養，所得的酵母菌增殖培養液。生產上多用大缸酒母。
所用設備
1.原料處理及運送設備。有粉碎機、皮帶輸送機、斗式提升機、螺旋式輸送機、送風設備等。
2．拌料、蒸煮及冷卻設備。有潤料槽、拌料槽、絞龍、連續蒸煮機（大廠使用）、甑桶（小廠使用）、晾渣機、通風晾渣設備。
3．發酵設備。水泥發酵池（大廠用）、陶缸（小廠用）等。
4．蒸酒設備。蒸酒機（大廠用）、甑桶（小廠用）等。
我國的白酒生產有固態發酵和液態發酵兩種，固態發酵的大曲、小曲、麩曲等工藝中，麩曲白酒在生產中所占比重較大，故此處僅簡述麩曲白酒的工藝。
制作方法
1．原料粉碎。原料粉碎的目的在于便于蒸煮，使淀粉充分被利用。根據原料特性，粉碎的細度要求也不同，薯干、玉米等原料，通過20孔篩者占60%以上。
2．配料。將新料、酒糟、輔料及水配合在一起，為糖化和發酵打基礎。配料要根據甑桶、窖子的大小、原料的淀粉量、氣溫、生產工藝及發酵時間等具體情況而定，配料得當與否的具體表現，要看入池的淀粉濃度、醅料的酸度和疏松程度是否適當，一般以淀粉濃度14～16%、酸度0.6～0.8、潤料水分 48～50%為宜。
3．蒸煮糊化。利用蒸煮使淀粉糊化。有利于淀粉酶的作用，同時還可以殺死雜菌。蒸煮的溫度和時間視原料種類、破碎程度等而定。一般常壓蒸料20～30分鐘。蒸煮的要求為外觀蒸透，熟而不粘，內無生心即可。
將原料和發酵后的香醅混合，蒸酒和蒸料同時進行，稱為混蒸混燒，前期以蒸酒為主，甑內溫度要求85～90℃，蒸酒后，應保持一段糊化時間。
若蒸酒與蒸料分開進行，稱之為清蒸清燒。
4．冷卻。蒸熟的原料，用揚渣或晾渣的方法，使料迅速冷卻，使之達到微生物適宜生長的溫度，若氣溫在5～10℃時，品溫應降至30～32℃，若氣溫在10～15℃時，品溫應降至25～28℃，夏季要降至品溫不再下降為止。揚渣或晾渣同時還可起到揮發雜味、吸收氧氣等作用。
5．拌醅。固態發酵麩曲白酒，是采用邊糖化邊發酵的雙邊發酵工藝，揚渣之后，同時加入曲子和酒母。酒曲的用量視其糖化力的高低而定，一般為釀酒主料的8～10%，酒母用量一般為總投料量的4～6%（即取4～6%的主料作培養酒母用）。為了利于酶促反應的正常進行，在拌醅時應加水（工廠稱加漿），控制入池時醅的水分含量為58～62%。
6．入窖發酵。入窖時醅料品溫應在18～20℃（夏季不超過26℃），入窖的醅料既不能壓的緊，也不能過松，一般掌握在每立方米容積內裝醅料630～640公斤左右為宜。裝好后，在醅料上蓋上一層糠，用窖泥密封，再加上一層糠。
發酵過程主要是掌握品溫，并隨時分析醅料水分、酸度、酒量、淀粉殘留量的變化。發酵時間的長短，根據各種因素來確定，有3天、4～5天不等。一般當窖內品溫上升至36～37℃時，即可結束發酵。
7．蒸酒。發酵成熟的醅料稱為香醅，它含有極復雜的成分。通過蒸酒把醅中的酒精、水、高級醇、酸類等有效成分蒸發為蒸汽，再經冷卻即可得到白酒。蒸餾時應盡量把酒精、芳香物質、醇甜物質等提取出來，并利用掐頭去尾的方法盡量除去雜質