ICS6716010

CCSX.61.

團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/CBJ2211—2024

白酒智能釀造投配料應(yīng)用指南

Baijiuintelligentbrewing—Inputmaterialratioapplicationguide

2024-04-08發(fā)布2024-05-08實(shí)施

中國(guó)酒業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布

中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社出版

中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社

中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社

T/CBJ2211—2024

前言

本文件按照標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第部分標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則的規(guī)定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

。

請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任

。。

本文件由中國(guó)酒業(yè)協(xié)會(huì)提出并歸口

。

本文件起草單位中國(guó)食品發(fā)酵工業(yè)研究院有限公司中國(guó)酒業(yè)協(xié)會(huì)瀘州老窖股份有限公司江蘇

:、、、

今世緣酒業(yè)股份有限公司中糧營(yíng)養(yǎng)健康研究院有限公司貴州習(xí)酒股份有限公司江蘇洋河酒廠股份

、、、

有限公司四川威斯派克科技有限公司四川輕化工大學(xué)濟(jì)南趵突泉釀酒有限責(zé)任公司瀘州智通自動(dòng)

、、、、

化設(shè)備有限公司北京中醫(yī)藥大學(xué)普瑞特機(jī)械制造股份有限公司中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)山東景芝白酒有限公

、、、、

司安徽宣酒集團(tuán)股份有限公司河南仰韶酒業(yè)有限公司北京紅星股份有限公司宜賓南溪酒業(yè)有限

、、、、

公司

。

本文件主要起草人郭新光杜小威王健王旭亮程亞娟丁子元蔡小波汪地強(qiáng)黃越羅惠波

:、、、、、、、、、、

吳志生王茺蘇寧趙亮亮金紹武孫云權(quán)鄭淼孫偉趙婷陳杰李宗朋李子文杜靜怡李明磊

、、、、、、、、、、、、、、

熊雅婷周靖侯琦王小偉喬新建汪家勝

、、、、、。

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Ⅲ

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白酒智能釀造投配料應(yīng)用指南

1范圍

本文件規(guī)定了白酒智能釀造過(guò)程中智能投配料的技術(shù)架構(gòu)數(shù)據(jù)采集要求模型建立方法以及模型

、、

應(yīng)用規(guī)范

。

本文件適用于指導(dǎo)白酒智能釀造投配料生產(chǎn)過(guò)程的建設(shè)決策

。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過(guò)文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款其中注日期的引用文

。,

件僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改單適用于

,;,()

本文件

。

糧油檢驗(yàn)糧食油料的色澤氣味口味鑒定

GB/T5492、、、

白酒分析方法

GB/T10345

高粱單寧含量的測(cè)定

GB/T15686

白酒感官品評(píng)導(dǎo)則

GB/T33404

釀酒大曲通用分析方法

QB/T4257

固態(tài)發(fā)酵酒醅分析方法

DB34/T2264

3術(shù)語(yǔ)和定義

下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社

。

31

.

白酒智能投配料intelligentfeedingandproportioningofmaterialsinbaijiu

根據(jù)原輔料的品質(zhì)曲的各項(xiàng)檢測(cè)指標(biāo)酒醅的各項(xiàng)理化指標(biāo)以及溫度生產(chǎn)基本物理數(shù)據(jù)等再結(jié)

、、、,

合糧輔料醅曲基酒的數(shù)據(jù)建立智能投配料模型用模型指導(dǎo)生產(chǎn)從而實(shí)現(xiàn)白酒生產(chǎn)投配料過(guò)程的

、、、、,,

精準(zhǔn)化智能化數(shù)字化

、、。

4技術(shù)架構(gòu)

白酒智能投配料的技術(shù)架構(gòu)見(jiàn)圖

1。

1

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中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社

圖1白酒智能投配料的技術(shù)架構(gòu)圖

5數(shù)據(jù)采集要求

51明確需要收集的數(shù)據(jù)和指標(biāo)

.

按環(huán)節(jié)對(duì)采集的感官理化指標(biāo)和基礎(chǔ)信息對(duì)象進(jìn)行較全面的舉例說(shuō)明見(jiàn)表但是由于工藝不

、,1。

同采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)也會(huì)有所差異

,。

注酒醅又稱糟醅酒糟酒精度又稱酒度和酒分入池又稱入窖出池又稱出窖

:、;;;。

表1各環(huán)節(jié)采集數(shù)據(jù)指標(biāo)表

序號(hào)生產(chǎn)環(huán)節(jié)采集對(duì)象感官理化指標(biāo)基礎(chǔ)信息

/

淀粉水分單寧脂肪酸值支

、、、、入庫(kù)批次編號(hào)產(chǎn)地種類入庫(kù)時(shí)間入庫(kù)

原料鏈淀粉直鏈淀粉色澤氣味、、、、

、、、、數(shù)量

原糧采購(gòu)?fù)庥^

1水分淀粉果膠質(zhì)松緊度色入庫(kù)批次編號(hào)產(chǎn)地種類入庫(kù)時(shí)間入庫(kù)

輔料、、、、、、、、

澤外觀數(shù)量

、

原料處理糧粉水分破碎度產(chǎn)地種類配比

、、、

2

T/CBJ2211—2024

表1各環(huán)節(jié)采集數(shù)據(jù)指標(biāo)表續(xù)

()

序號(hào)生產(chǎn)環(huán)節(jié)采集對(duì)象感官理化指標(biāo)基礎(chǔ)信息

/

水分酸度淀粉糖化力液化成品曲塊批次編號(hào)制曲原料信息成曲時(shí)間

制曲曲塊、、、、、;、

2力發(fā)酵力酯化力存儲(chǔ)環(huán)境條件溫度濕度等

、、(、)

酸度淀粉水分酒精度還原窖池編號(hào)酒醅批次編號(hào)酒醅層數(shù)類型原

出池配醩酒醅、、、、、、/;

3糖容重重量料的用量谷殼輔料用量

、/、

窖池編號(hào)酒醅批次編號(hào)甑次編號(hào)上甑花費(fèi)

蒸餾蒸料酒醅原料蒸糧后糊精淀粉、、;

4//()時(shí)間餾酒氣壓裝甑氣壓蒸煮時(shí)間

、、、

窖池編號(hào)酒醅批次編號(hào)甑次編號(hào)餾酒速

酒精度總酸總酯己酸乙酯、、;

摘酒基酒、、、、度餾酒溫度餾酒數(shù)量和類別酒頭中段酒

5乳酸乙酯乙酸乙酯、、(、、

、尾各級(jí)別

)

窖池編號(hào)酒醅批次編號(hào)甑次編號(hào)粉碎曲塊

水分酸度淀粉糖化力液化、、、

攤晾加曲粉碎大曲、、、、基礎(chǔ)信息加曲時(shí)間曲的用量量水用量量

6力發(fā)酵力微生物;、、、

、、水溫度攤晾時(shí)間

、

糖化堆發(fā)酵溫度頂溫中溫底

高溫堆積糖化堆(、、窖池編號(hào)糖化堆批次編號(hào)堆積發(fā)酵時(shí)間

7溫、、

)

窖池編號(hào)酒醅批次編號(hào)酒醅層數(shù)類型入

酸度淀粉水分酒精度還、、/;

入池發(fā)酵酒醅、、、、池溫度窖池發(fā)酵期間溫度環(huán)境溫度濕度

8原糖、;、、

風(fēng)速

基酒色澤和外觀香氣口味

基酒定級(jí)基酒、、窖池編號(hào)基酒類別基酒定級(jí)類別

9口感、、

52建立各環(huán)節(jié)指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

.

根據(jù)生產(chǎn)流程明確所需數(shù)據(jù)中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社和指標(biāo)后需考慮采用

,GB/T5492、GB/T15686、QB/T4257、

等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)在環(huán)節(jié)中選擇合適的采集方式和設(shè)備收集原輔

DB34/T2264、GB/T33404、GB/T10345,,

料曲酒醅基酒等樣品的理化數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)在確定數(shù)據(jù)采集頻率和存儲(chǔ)方式時(shí)要結(jié)合建立

、、、。,

智能投配料模型的分析需求和生產(chǎn)環(huán)節(jié)特點(diǎn)例如每小時(shí)采集一次或每天采集一次并采用數(shù)據(jù)庫(kù)云

,:,、

端存儲(chǔ)等方式進(jìn)行存儲(chǔ)

。

6模型建立方法

61模型建立流程

.

原輔料的品質(zhì)曲的各項(xiàng)檢測(cè)指標(biāo)酒醅的各項(xiàng)理化指標(biāo)以及溫度等都影響投配料決策中物料的比

、、

例建立模型的前提是及時(shí)獲取糧輔料醅曲的質(zhì)量參數(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)處理保

。、、、,,

證數(shù)據(jù)的有效性其次根據(jù)以往基酒的情況結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行單變量分析和變量間關(guān)聯(lián)

。,,,

分析最后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)等算法建立數(shù)學(xué)建模獲得投配料模型從而指導(dǎo)糧醅比

。,、、,,、

曲醅比糠醅比等工藝過(guò)程

、。

62數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗

.

621查找數(shù)據(jù)集中的缺失值與異常值

..

為了檢測(cè)數(shù)據(jù)集中是否存在缺失無(wú)效數(shù)據(jù)常見(jiàn)的查找缺失值的方法如下

、,。

3

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匯總統(tǒng)計(jì)信息利用或其他類似工具可以生成數(shù)據(jù)的匯總統(tǒng)計(jì)信息比如計(jì)數(shù)平均

a):Excel,,、

值標(biāo)準(zhǔn)差等從而快速發(fā)現(xiàn)缺失值

、,。

編程語(yǔ)言在使用編程語(yǔ)言如等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)可以使用相應(yīng)的庫(kù)和函數(shù)來(lái)識(shí)

b):(Python、R),

別缺失值

。

數(shù)據(jù)可視化通過(guò)繪制直方圖散點(diǎn)圖等圖表可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的缺失值缺失值通常在圖表

c):、,。

中呈現(xiàn)為空洞

“”。

異常值指白酒釀造過(guò)程的數(shù)據(jù)集中與業(yè)務(wù)規(guī)則明顯不符的數(shù)值如理化數(shù)據(jù)檢測(cè)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)

,、

誤等這些值通常需要結(jié)合釀酒專家的經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定在白酒釀造生產(chǎn)中常用的檢測(cè)異常值的方法主要

。。

有以下幾種

。

統(tǒng)計(jì)學(xué)方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法例如標(biāo)準(zhǔn)差中位數(shù)等來(lái)衡量一個(gè)數(shù)值是否遠(yuǎn)離其他值并將

a):(、),

其定義為異常值

。

可視化方法利用可視化工具例如箱線圖散點(diǎn)圖等展示數(shù)據(jù)分布情況通過(guò)直觀感受來(lái)確

b):(、),

定哪些數(shù)值可能是異常值

。

基于專家經(jīng)驗(yàn)的根據(jù)釀酒領(lǐng)域的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)確定哪些數(shù)值或者超過(guò)某些數(shù)值范圍的數(shù)

c):,

據(jù)是異常值

。

622數(shù)據(jù)清洗

..

數(shù)據(jù)清洗是建立智能投配料模型過(guò)程中必不可少的一步它可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性從而保證

,,

模型的準(zhǔn)確度數(shù)據(jù)清洗主要包括缺失值處理異常值處理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等流程當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在缺

。、、。

失值和異常值時(shí)需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行補(bǔ)充或處理常見(jiàn)的處理方法包括刪除含有缺失值或異常值

,。

的記錄使用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行插值利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行填補(bǔ)或替換等另外為了便于比較和分析將

、、。,,

數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理非常必要例如在白酒生產(chǎn)中水分還原糖等指標(biāo)數(shù)值差異較

。,,、

大可以將其標(biāo)準(zhǔn)化到一定區(qū)間范圍內(nèi)通過(guò)數(shù)據(jù)清洗可以使數(shù)據(jù)更加規(guī)范和規(guī)整為后續(xù)分析和建

,。,,

模提供更加可靠的基礎(chǔ)

。

63數(shù)據(jù)分析中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社

.

631單變量分析

..

6311描述性統(tǒng)計(jì)分析

...

進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析可以對(duì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行總結(jié)和分析有助于理解數(shù)據(jù)集的基本特征和潛在

,

規(guī)律包括中心位置離散程度等為后續(xù)的進(jìn)一步分析和建模提供基礎(chǔ)在投配料分析中常見(jiàn)的描述

,、,。

性統(tǒng)計(jì)分析方法包括以下幾個(gè)方面

。

中心位置反映指標(biāo)數(shù)據(jù)集的平均水平例如均值中位數(shù)眾數(shù)等

a):,、、。

離散程度反映指標(biāo)數(shù)據(jù)集內(nèi)部差異程度例如標(biāo)準(zhǔn)差方差等

b):,、。

6312指標(biāo)分布的可視化展示

...

指標(biāo)分布的可視化展示是對(duì)數(shù)據(jù)集中每個(gè)指標(biāo)的分布情況進(jìn)行直觀展示和比較常見(jiàn)于投配料分

。

析中的指標(biāo)分布可視化方法如下

。

直方圖用于顯示數(shù)值型變量的分布情況將數(shù)值范圍劃分為若干個(gè)區(qū)間統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)的

a):,,

數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)并以條形圖的形式展示可用于出入池的水分淀粉等指標(biāo)

,,、。

箱線圖用于顯示數(shù)值型變量的分布情況和離群點(diǎn)情況將數(shù)據(jù)按照四分位數(shù)分成四個(gè)箱

b):,

體并展示出異常值可通過(guò)該方法對(duì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)集分類

,,。

餅圖用于顯示分類變量的相對(duì)比例將各個(gè)類別的占比以扇形圖的形式展示從而找到核心

c):,,

4

T/CBJ2211—2024

類別或者核心環(huán)節(jié)的核心指標(biāo)

。

632多變量分析

..

在投配料環(huán)節(jié)中制酒全流程生產(chǎn)指標(biāo)和理化指標(biāo)之間存在相互影響和關(guān)聯(lián)為了描述并探究它

,。

們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可以使用相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量定量變量之間的相關(guān)性由于制酒工藝的復(fù)雜性還可以

,。,

考慮用建模的方法探究它們之間的相關(guān)性除了使用相關(guān)系數(shù)還可以使用散點(diǎn)圖和回歸分析來(lái)探究

。,

多個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系此外通過(guò)交叉分析比較制酒過(guò)程中不同環(huán)節(jié)的差異也可以發(fā)現(xiàn)變量之間

。,,

的聯(lián)系進(jìn)一步深入理解數(shù)據(jù)集的特征和規(guī)律通過(guò)這些探索性分析方法可以更好地理解數(shù)據(jù)集并

,。,,

為后續(xù)的建模和預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)

。

64建立智能投配料模型

.

在收集到的數(shù)據(jù)批次間有對(duì)應(yīng)關(guān)系量化智能投配料模型目標(biāo)的前提下可以根據(jù)數(shù)據(jù)集運(yùn)用統(tǒng)

,,,

計(jì)學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析獲得智能投配料模型定量刻畫自變量

、、,,,

原輔料曲酒醅等指標(biāo)與預(yù)測(cè)變量基酒之間的關(guān)系通過(guò)獲得的投配料預(yù)測(cè)模型函數(shù)表達(dá)式實(shí)現(xiàn)對(duì)

、、。,

關(guān)聯(lián)關(guān)系的解釋與預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)調(diào)整配料量得到最優(yōu)的目標(biāo)值從而實(shí)現(xiàn)白酒智能投配料

,,,。

7模型應(yīng)用規(guī)范

71投配料指導(dǎo)

.

在投配料環(huán)節(jié)中實(shí)現(xiàn)了投配料工藝的精細(xì)化和定量化控制指導(dǎo)糧輔料曲量水的投入量確保

,、、、,

白酒生產(chǎn)工藝執(zhí)行的穩(wěn)定保證白酒的產(chǎn)量與質(zhì)量

,。

72優(yōu)化出酒率優(yōu)級(jí)酒率

.、

精準(zhǔn)投配比可以在不增加成本的情況下精準(zhǔn)控制各環(huán)節(jié)生產(chǎn)情況將出酒量和優(yōu)級(jí)酒量最大

,,

化從而提高生產(chǎn)效益幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)釀造過(guò)程的智能化控制

,,中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社。

73模型持續(xù)升級(jí)

.

隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的不斷積累和采集指標(biāo)的不斷完善能夠建立更全面完善準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫(kù)基于生

,、、。

產(chǎn)工藝特點(diǎn)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幫助下對(duì)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析并結(jié)合先進(jìn)的人工智能算法考

,,,,

慮多個(gè)相關(guān)因素對(duì)原料酒醅基酒產(chǎn)量和質(zhì)量波動(dòng)的影響從而發(fā)掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的規(guī)律不斷優(yōu)化智能

、、,,

投配料模型提高投配料的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性

,。

5

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目次

前言

…………………………Ⅲ

范圍

1………………………1

規(guī)范性引用文件

2…………………………1

術(shù)語(yǔ)和定義

3………………1

技術(shù)架構(gòu)

4…………………1

數(shù)據(jù)采集要求

5……………2

模型建立方法

6……………3

模型應(yīng)用規(guī)范

7……………5

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Ⅰ

中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社

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前言

本文件按照標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第部分標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則的規(guī)定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

。

請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任

。。

本文件由中國(guó)酒業(yè)協(xié)會(huì)提出并歸口

。

本文件起草單位中國(guó)食品發(fā)酵工業(yè)研究院有限公司中國(guó)酒業(yè)協(xié)會(huì)瀘州老窖股份有限公司江蘇

:、、、

今世緣酒業(yè)股份有限公司中糧營(yíng)養(yǎng)健康研究院有限公司貴州習(xí)酒股份有限公司江蘇洋河酒廠股份

、、、

有限公司四川威斯派克科技有限公司四川輕化工大學(xué)濟(jì)南趵突泉釀酒有限責(zé)任公司瀘州智通自動(dòng)

、、、、

化設(shè)備有限公司北京中醫(yī)藥大學(xué)普瑞特機(jī)械制造股份有限公司中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)山東景芝白酒有限公

、、、、

司安徽宣酒集團(tuán)股份有限公司河南仰韶酒業(yè)有限公司北京紅星股份有限公司宜賓南溪酒業(yè)有限

、、、、

公司

。

本文件主要起草人郭新光杜小威王健王旭亮程亞娟丁子元蔡小波汪地強(qiáng)黃越羅惠波

:、、、、、、、、、、

吳志生王茺蘇寧趙亮亮金紹武孫云權(quán)鄭淼孫偉趙婷陳杰李宗朋李子文杜靜怡李明磊

、、、、、、、、、、、、、、

熊雅婷周靖侯琦王小偉喬新建汪家勝

、、、、、。

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Ⅲ

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白酒智能釀造投配料應(yīng)用指南

1范圍

本文件規(guī)定了白酒智能釀造過(guò)程中智能投配料的技術(shù)架構(gòu)數(shù)據(jù)采集要求模型建立方法以及模型

、、

應(yīng)用規(guī)范

。

本文件適用于指導(dǎo)白酒智能釀造投配料生產(chǎn)過(guò)程的建設(shè)決策

。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過(guò)文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款其中注日期的引用文

。,

件僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改單適用于

,;,()

本文件

。

糧油檢驗(yàn)糧食油料的色澤氣味口味鑒定

GB/T5492、、、

白酒分析方法

GB/T10345

高粱單寧含量的測(cè)定

GB/T15686