吳生文，林 培，肖美蘭，劉月華，賴明霞

（四特酒有限責任公司，江西樟樹331200）

機械化釀造車間攤晾過程標準化研究

吳生文，林 培，肖美蘭，劉月華，賴明霞

（四特酒有限責任公司，江西樟樹331200）

在特香型白酒機械化釀造生產(chǎn)中，通過收集和分析一年來機械化晾糟設(shè)備的使用數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的糟醅入池溫度，研究糟醅攤晾過程中晾糟機的轉(zhuǎn)速及其影響因素。結(jié)果表明，室溫對晾糟機轉(zhuǎn)速的影響具有統(tǒng)計學(xué)意義，利用回歸分析方法發(fā)現(xiàn)冪函數(shù)能較好地體現(xiàn)晾糟機轉(zhuǎn)速與室溫之間的關(guān)系。

特香型白酒； 機械化； 晾糟設(shè)備； 回歸分析

中國傳統(tǒng)白酒以天然微生物接種，經(jīng)固態(tài)糖化發(fā)酵、固態(tài)甑桶蒸餾等特殊工藝而成，是世界六大蒸餾酒之一。白酒傳統(tǒng)釀造工藝的神秘性、多因素性、不確定性已根深蒂固，生產(chǎn)機械化水平低、勞動強度大、操作環(huán)境差、招收工人難等負面影響較為明顯，傳統(tǒng)的白酒釀造方法已經(jīng)很難滿足生產(chǎn)需求。因此，為了適應(yīng)現(xiàn)代化工業(yè)的發(fā)展，機械化、自動化、數(shù)據(jù)化是白酒行業(yè)發(fā)展的必由之路，實現(xiàn)白酒釀酒機械化已成為白酒釀造領(lǐng)域的重要研究方向與趨勢。

與傳統(tǒng)手工釀造工藝相比，釀酒機械化具有降低手工勞動強度、減少用工量、改善操作環(huán)境、提高產(chǎn)品標準、提高產(chǎn)能等優(yōu)點，但同時機械化釀造工藝還需注意提高員工素質(zhì)、調(diào)整工藝細節(jié)，以及確保人員、設(shè)備安全等問題。在繼承傳統(tǒng)手工生產(chǎn)工藝的基礎(chǔ)上，通過科學(xué)地梳理和分解，依據(jù)一定的標準和原則，創(chuàng)新重構(gòu)機械化生產(chǎn)工藝體系，以滿足釀酒生產(chǎn)的技術(shù)要求，實現(xiàn)傳統(tǒng)操作工藝與現(xiàn)代設(shè)備的有效結(jié)合，才能推動白酒行業(yè)的穩(wěn)步健康發(fā)展。

機械化晾糟設(shè)備在白酒釀造生產(chǎn)中的使用可以大大節(jié)省勞動時間和勞動力，使生產(chǎn)效率大幅提高，也使生產(chǎn)環(huán)境得到明顯改善，同時可以提高入池糟醅的均勻性和穩(wěn)定性。本研究擬通過收集機械化釀造車間在不同室溫條件下機械化晾糟設(shè)備的晾糟過程控制數(shù)據(jù)及相應(yīng)的入池溫度，分析室溫對晾糟過程的影響。通過對不同室溫條件下晾糟機的轉(zhuǎn)速進行預(yù)測，得到“機械化釀造車間晾糟過程標準化控制參考表”，進一步規(guī)范機械化車間生產(chǎn)人員對晾糟設(shè)備的使用習慣，降低設(shè)備損耗和車間能耗，同時為缺乏機械化釀造經(jīng)驗的生產(chǎn)人員提供科學(xué)的數(shù)據(jù)參考，指導(dǎo)其順利完成生產(chǎn)任務(wù)。

1 材料與方法

1.1 材料、儀器

機械化釀造車間：來源于四特酒有限責任公司。

儀器設(shè)備：機械化晾糟設(shè)備（由裝料斗、吸漿水控制裝置、晾糟機、鼓風機、自動加曲裝置等主要部分組成）、Delta TRAK溫度計、XNS數(shù)顯窖池測溫計。

1.2 實驗方法

1.2.1 特香型白酒機械化釀造工藝

采用的工藝流程如圖1。

圖1 特香型白酒機械化釀造工藝

1.2.2 晾糟過程原始數(shù)據(jù)的收集和分析

以機械化釀造車間的日常生產(chǎn)窖池為樣本，車間段長每天隨機抽樣選擇一臺機械化晾糟設(shè)備跟蹤記錄其晾糟過程控制數(shù)據(jù)及生產(chǎn)窖池的入池溫度，完成一年的晾糟過程原始記錄收集工作。工藝處每個月對相關(guān)的原始記錄進行整理并制成電子版本，最后由研發(fā)處利用SPSS 16.0對實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 糟醅入池溫度的分析

依據(jù)特香型生產(chǎn)工藝要求，對一年來機械化釀造車間的糟醅入池溫度進行分析和評價。糟醅入池溫度的變化情況見圖2。

圖2 糟醅入池溫度的變化情況

由圖2可以看出：（1）隨著室溫的升高，入池溫度也在不斷升高。通過曲線擬合可以看出室溫與入池溫度有較好的非線性關(guān)系。（2）機械化釀造車間一年來的糟醅入池溫度基本符合工藝要求：當室溫小于23℃時，入池溫度主要在15～23℃范圍內(nèi)波動；當室溫高于23℃時，隨著室溫的升高，入池溫度上升較快，入池溫度平均低于室溫2℃。同時，也說明了車間一年來晾糟設(shè)備的使用比較合理。

2.2 描述性統(tǒng)計分析

利用SPSS軟件對機械化釀造車間一年來晾糟設(shè)備的使用數(shù)據(jù)及對應(yīng)的入池溫度進行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果見表1。

表1對機械化釀造生產(chǎn)過程中4臺機械化晾糟設(shè)備（A、B、C、D）的使用數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計描述：（1）從平均值和標準差可見，4臺設(shè)備使用過程中風機個數(shù)和風機轉(zhuǎn)速的設(shè)定非常穩(wěn)定，分別為4個×100碼；（2）4臺設(shè)備使用過程中晾糟機的轉(zhuǎn)度在25～65碼范圍內(nèi)。

2.3 晾糟機轉(zhuǎn)速及其影響因素的分析

2.3.1 方差分析

由表1可知，4臺晾糟設(shè)備在使用過程中，風機臺數(shù)和風機轉(zhuǎn)速都非常穩(wěn)定（4個×100碼），因此，接下來利用方差分析來研究在4臺風機×100碼轉(zhuǎn)速的條件下，晾糟設(shè)備和室溫對晾糟機轉(zhuǎn)速的影響。方差分析模型中有2個自變量——晾糟設(shè)備和室溫，晾糟設(shè)備屬于分類自變量，室溫屬于連續(xù)性自變量。

表2是對分類變量（晾糟設(shè)備）4個單元格進行的統(tǒng)計描述。除了晾糟設(shè)備C有差異外，其他數(shù)據(jù)與表1保持一致。這是由于本次分析中除去了風機個數(shù)為3的元素，而4個單元格中只有晾糟設(shè)備C存在風機個數(shù)為3的元素。

表1 描述性統(tǒng)計分析表

表2 描述性統(tǒng)計量

表3是協(xié)方差分析的結(jié)果：（1）第一行“校正模型”是對所用方差分析模型的檢驗。零假設(shè)是“模型中所有的自變量對因變量均無影響”（這里包括晾糟設(shè)備、室溫及它們的交互作用），其P＜0.001，拒絕零假設(shè)，說明存在對因變量有影響的因素；（2）第二行是回歸分析的常數(shù)項，通常無實際意義；（3）第三行、第四行是分別對晾糟設(shè)備、室溫的效應(yīng)進行的檢驗。P值均＜0.05，有統(tǒng)計學(xué)意義，說明晾糟設(shè)備和室溫對晾糟機轉(zhuǎn)速的影響均有統(tǒng)計學(xué)意義；（4）第五行是對晾糟設(shè)備和室溫的交互作用進行的檢驗。P值＜0.05，因此，兩因素的交互作用有統(tǒng)計學(xué)意義。

表3 方差分析表

2.3.2 回歸分析

以室溫為自變量，晾糟機轉(zhuǎn)速為因變量，進行回歸分析，結(jié)果見表4。

表4 模型總結(jié)及參數(shù)估計表

表4是晾糟機轉(zhuǎn)速與室溫的回歸模型總結(jié)及參數(shù)估計表。（1）通過比較各回歸模型的相關(guān)系數(shù)R平方可知，冪函數(shù)（power）的擬合度最高；（2）從Sig.值可以看出所用的5個回歸模型都有統(tǒng)計學(xué)意義。因此，本研究選擇power（y=110.26x-0.391）來體現(xiàn)兩者的關(guān)系。

由圖2可以看出，通過回歸分析方法，冪函數(shù)（power）能較好地體現(xiàn)晾糟機轉(zhuǎn)速與室溫之間的關(guān)系。

圖3 晾糟機轉(zhuǎn)速隨室溫變化的情況

2.4 攤晾過程標準化控制參考表（表5）

表5 機械化釀造車間攤晾過程標準化控制參考表

通過上述分析，利用晾糟機轉(zhuǎn)速與室溫的回歸方程對不同室溫條件下晾糟機的轉(zhuǎn)速進行預(yù)測，得到“機械化釀造車間晾糟過程標準化控制參考表”。

本研究下一步將通過“參考表”的試運行情況對預(yù)測值進行驗證分析。

3 討論

3.1 本實驗中晾糟設(shè)備A、B、C、D的型號和規(guī)格等硬件條件都是一致的。方差分析表明晾糟設(shè)備對晾糟機轉(zhuǎn)速有顯著影響，主要是由不同班組的使用習慣及設(shè)備使用過程中出現(xiàn)不同程度的耗損導(dǎo)致。由于本實驗的目的主要是研究在不同室溫條件下，如何統(tǒng)一各班組對晾糟設(shè)備的使用方式和晾糟機轉(zhuǎn)速，使入池溫度達到工藝要求。因此，去除了晾糟設(shè)備因素，對室溫和晾糟機轉(zhuǎn)速進行回歸分析。

3.2 在統(tǒng)計學(xué)中，回歸模型的相關(guān)系數(shù)R2介于0～1之間，越接近1回歸擬合效果越好。但是本研究中影響晾糟機轉(zhuǎn)速的因素除室溫外，還有人為因素（不同生產(chǎn)人員對設(shè)備的使用習慣和對釀造工藝范圍的把控）、設(shè)備差異等，這些誤差或者未引入的自變量根據(jù)其大小及其性質(zhì)不同對回歸模型的結(jié)果造成了不同的影響，從而降低了R2的值。

3.3 結(jié)合生產(chǎn)實際情況，機械化晾糟設(shè)備在使用過程中：（1）如有風機發(fā)生故障，晾糟機轉(zhuǎn)速應(yīng)適當減小。比如減少一臺風機，晾糟機轉(zhuǎn)速減少10～15碼；（2）為了保證生產(chǎn)的順利進行，晾糟機的最低轉(zhuǎn)速設(shè)定為25碼；（3）踩糟在攤晾時，晾糟機轉(zhuǎn)速可比參考值降低5～10碼，有利于減少生產(chǎn)耗能；（4）機械化釀造車間晾糟過程標準化程度主要受晾糟設(shè)備穩(wěn)定性的影響較大。由于長期生產(chǎn)使用以及設(shè)備維修，容易造成晾糟設(shè)備之間存在不同程度的損耗和差異，因此，建議車間每年停產(chǎn)檢修時將所有晾糟設(shè)備統(tǒng)一地進行調(diào)整和改造，降低設(shè)備差異。

[1]龍可,敖宗華,蔡小波,等.攤晾方式對瀘型酒入窖糟醅的影響研究[J].釀酒科技,2014(8)：9-15.

[2]徐軍,盧祖濤,趙之華,等.濃香型白酒釀造機械化設(shè)備的研究與實踐[J].釀酒科技,2015(4)：85-87.

[3]丁鵬飛,彭兵,謝國排,等.濃香型白酒釀造機械化研究與生產(chǎn)實踐[J].釀酒,2013(3)：28-31.

[4]張文彤.SPSS 11統(tǒng)計分析教程（高級篇）[M].北京：希望電子出版社,2002.

2017年貴州白酒產(chǎn)量及預(yù)測分析

本刊訊：據(jù)《中國酒業(yè)新聞》報道，2012年底，限制三公消費政策出臺以來，白酒板塊進入調(diào)整期。2013年高端白酒接連降價，經(jīng)過2～3年的行業(yè)調(diào)整后，白酒價格體系逐漸重建，渠道積壓庫存逐漸消化;同時伴隨著消費升級加快，商務(wù)消費和民間消費逐漸崛起。到了2015年，白酒行業(yè)開始逐漸復(fù)蘇，2015年，白酒行業(yè)產(chǎn)量達到1313萬千升，同比增長4.46%；與此同時，白酒行業(yè)銷量達到1278.8萬千升，同比增長6.34%。2016年，我國白酒產(chǎn)量達到1358.4萬千升，同比增長3.2%。白酒產(chǎn)銷數(shù)據(jù)連續(xù)兩年的持續(xù)攀升，證明了中國白酒市場供求格局的改變，可以看作白酒行業(yè)復(fù)蘇的標志。

2017年春節(jié)高端白酒的控量保價措施讓整個白酒市場處于熱銷狀態(tài)，多家白酒企業(yè)業(yè)績喜人。中國食品產(chǎn)業(yè)評論員朱丹蓬認為，預(yù)計嘗到“甜頭”的企業(yè)會在2017年把控量保價“進行到底”，未來半年白酒市場將繼續(xù)保持春節(jié)前的價格，穩(wěn)中有漲。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院大數(shù)據(jù)庫顯示：2017上半年全國白酒產(chǎn)量為683.5萬千升，同比增長6.6%。僅6月份全國白酒產(chǎn)量為127.3萬千升，同比增長9.6%。（江源薦，駱佳龍編輯）

來源：中國酒業(yè)新聞 2017-09-08

Standardized Cooling in Mechanized Manufacturing Workshops of Baijiu

WU Shengwen,LIN Pei,XIAO Meilan,LIU Yuehua and LAI Mingxia

(Site Liquor Co.Ltd.,Zhangshu,Jiangxi 331200,China)

In the mechanized production process of Texiang Baijiu,by collecting and analyzing the use data of the cooling equipment and corresponding pit-entry temperature of fermented grains in this year,we studied the rotating speed of the cooling equipment and its influencing factors in the fermented grains cooling process.The results suggested that,the effects of room temperature on the rotating speed of the cooling equipment was statistically significant,and power function could reflect the relationship between room temperature and the rotating speed of the cooling equipment through regression analysis.

Texiang Baijiu;mechanized;cooling equipment;regression analysis

TS262.3；TS261.4；TS261.3

A

1001-9286（2017）10-0092-04

10.13746/j.njkj.2017170

2017-06-13

吳生文(1965-)，男，教授級高級工程師，長期從事白酒生產(chǎn)和技術(shù)研發(fā)管理工作，主持省市級課題多項，發(fā)表論文多篇。

優(yōu)先數(shù)字出版時間：2017-08-17；地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/52.1051.TS.20170817.1353.002.html。