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。

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。

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