全 文 ：※生物工程 食品科学 2013, Vol.34, No.21 269
响应面法优化薏米酒发酵工艺条件
郭克娜1，阚建全1,2,*，王 颖2，余义筠3
(1.西南大学食品科学学院，重庆 400716；2.重庆市特色食品工程技术研究中心，重庆 400716；
3.重庆君亲食品有限公司，重庆 401520)
摘 要：以薏米为原料，采用响应面法优化薏米酒的发酵工艺条件。在单因素试验的基础上，选取料水比、酵母接
种量、发酵温度和发酵初始pH值为影响因素，以薏米酒的感官评分、总黄酮含量和酒精体积分数为响应值，应用
Box-Behnken中心组合试验设计建立数学模型，进行响应面分析。结果表明：薏米酒最优的发酵工艺条件为：料水
比1:4(m/V)、酵母菌接种量2.2%、发酵温度30℃、发酵初始pH 5.1。在此条件下薏米酒感官评分、总黄酮含量和酒
精体积分数分别为88、138.97mg/L和9.24%。
关键词：薏米酒；发酵条件；响应面分析；优化
Optimization of Fermentation of Coixseed Wine by Response Surface Methodology
GUO Ke-na1，KAN Jian-quan1,2,*，WANG Ying2，YU Yi-jun3
(1. College of Food Science, Southwest University, Chongqing 400716, China；2. Chongqing Special Food Programme and
Technology Research Center, Chongqing 400716, China；3. Chongqing Foods Co. Ltd. of Junqin, Chongqing 401520, China)
Abstract：The fermentation condition of CoixSeed wine was optimized by response surface methodology (RSM).
The impact of material/water ratio, yeast inoculums concentration, fermentation temperature and initial pH on
sensory score, anthoxanthin content and alcoholicity was investigated. The corresponding mathematical models
were established by Box-Behnken design. The optimal fermentation conditions were determined as follows: ma-
terial/water 1:4, inoculum amount 2.2%, fermentation temperature 30 ℃ and initial pH 5.1. Under the optimized
conditions, the sensory score, anthoxanthin content and alcoholicity were 88, 138.97 mg/L and 9.24% (V/V), re-
spectively.
Key words：coixseed wine；fermentation conditions；response surface analysis；optimization
中图分类号：TS261.4 文献标志码：A 文章编号：1002-6630(2013)21-0269-05
doi:10.7506/spkx1002-6630-201321054
收稿日期：2012-09-19
作者简介：郭克娜(1987—)，女，硕士研究生，研究方向为食品化学与营养学。E-mail：260517294@qq.com
*通信作者：阚建全(1965—)，男，教授，博士，研究方向为食品化学与营养学，食品生物技术和食品质量与安全。
E-mail：ganjq1965@163.com
薏米(Semen Coicis)，又名米仁、薏仁、薏苡等，
是我国民间传统的中药，同时也是一种食用佳品。薏米
是一种营养平衡的谷物，100g薏米含有蛋白质14g、脂
肪5g、碳水化合物65g、粗纤维3g；同时每100g薏米还
含黄酮类0.20g、硫胺素0.22mg、核黄素0.15mg、尼克
酸2.0mg、钾238mg、钠3.6mg、钙42mg、镁88mg、锰
1.37mg、锌1.68mg、铜0.29mg、硒0.07mg、磷242mg、
铁10.1mg[1]；而且薏米还含有人体所需的亮氨酸、精氨
酸、赖氨酸、酪氨酸等必需氨基酸以及脂类、多糖类、
木脂素类、酚类和腺苷等多种活性成分。目前，薏米以
药用和直接食用为主，精深加工尚处于初级阶段，对其
综合利用的研究主要有饼干、酸奶、复合饮料、发酵饮
料等食品的生产工艺技术以及口服液、复方制剂等专利
的研究报道 [2-9]。本研究采用响应面分析法对薏米酒酿
造工艺参数进行优化，旨在探讨影响薏米酒发酵的诸因
素，为薏米酒的工业化生产提供参考。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
薏米，市售，选用颗粒饱满，无发黄无霉变的薏
米，在高速粉碎机中粉碎后过40目筛，备用。
α-淀粉酶(酶活力3700U/g)、糖化酶(酶活力105U/g)
北京奥博星生物技术有限公司；澳福酒用耐高温
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干酵母 烟台马利酵母有限公司提供；其余试剂
均为分析纯。
1.2 仪器与设备
DFT-200高速粉碎机 温岭市林大机械有限公司；
NBS 7L全自动发酵罐 美国NBS公司；JA2003分析天
平(感量0.001g)、FA2004分析天平(感量0.0001g) 上海
精密科学仪器有限公司；DHG-9240电热恒温鼓风干燥箱
上海一恒科技有限公司；DSX-280B手提式高压灭菌锅
上海乔跃电子有限公司；PB-10酸度计 德国赛多利斯
股份有限公司。
1.3 方法
1.3.1 薏米酒发酵的基本工艺流程
α-淀粉酶 糖化酶 酵母液
↓ ↓ ↓
薏米→粉碎→糊化→液化→糖化→发酵→过滤→成品
1.3.2 理化指标测定方法
还原糖(以葡萄糖计)测定：斐林试剂法[10]；酒精体积
分数测定：酒精计法[11]；滴定酸(以乙酸计)的测定：酸碱
中和滴定法[12]；总黄酮：比色法[13]；pH值：pH计测定。
1.3.3 感官评价方法[10]
采用观察品尝的方法。选取12人参加品尝实验，进
行综合打分并取平均分为最终感官评分值。评分标准见
表1。
表 1 薏米酒感官评价标准
Table 1 Standards for sensory evaluation of coix seed wine
项目 评分标准 满分
外观 金黄色，透亮澄清，无沉淀，无悬浮物，悦目协调 20
香气 具有薏米特有的香气，酒香明显，无刺激味 30
滋味 酒体丰满，适口，无明显酵母味，无异味 40
典型性 具有本品典型风格 10
1.3.4 酵母菌的活化方法
将一定量的澳福酒用耐高温干酵母，加入到含葡萄
糖5g/100mL的无菌糖水中，在35℃温度条件下，搅拌活
化约30min，直至糖水中出现大量的小气泡为止。
1.3.5 薏米酒发酵工艺条件的单因素试验研究
1.3.5.1 料水比对薏米酒发酵效果的影响
将原料与水分别按1:2、1:3、1:4、1:5、1:6(m/V)的比
例糊化后，按照α-淀粉酶添加量2%、pH6.5、温度60℃、
液化时间3h的条件进行液化，然后再按照糖化酶添加量
2.5%、pH 4.5、温度55℃、糖化时间2.5h的条件进行糖
化，糖化结束后的溶液调节pH值至5.0，121℃灭菌15min
后接入2%活化后的酵母菌，于28℃发酵72h。发酵结
束，测定发酵液残糖、酒精体积分数、滴定酸和总黄酮
含量，并进行感官评价，以确定较佳料水比。
1.3.5.2 酵母接种量对薏米酒发酵效果的影响
将原料与水按1:5糖化结束后的溶液调节pH值至
5.0，121℃灭菌15min后分别按原料质量的1.0%、1.5%、
2.0%、2.5%、3.0%接入活化后的酵母菌，在28℃发酵
72h。发酵结束，测定发酵液残糖、酒精体积分数、滴定
酸和总黄酮含量，并进行感官评价，以确定较佳酵母接
种量。
1.3.5.3 发酵温度对薏米酒发酵效果的影响
将原料与水按1:5糖化结束后的溶液调节pH值至
5.0，121℃灭菌15min后接入2%活化后的酵母菌，分别在
25、28、31、34、37℃发酵72h。发酵结束，测定发酵液
残糖、酒精体积分数、滴定酸和总黄酮含量，并进行感
官评价，以确定较佳发酵温度。
1.3.5.4 初始pH值对薏米酒发酵效果的影响
将原料与水按1:5糖化结束后的溶液分别调节pH值至
3.5、4.0、4.5、5.0、5.5， 121℃灭菌15min后接入2%活
化后的酵母菌，28℃发酵72h。发酵结束，测定发酵液残
糖、酒精体积分数、滴定酸和总黄酮含量，并进行感官
评价，以确定较佳发酵初始pH值。
1.3.6 薏米酒发酵工艺条件的响应面优化试验研究
在单因素试验的基础上，根据Box-Behnken的中心组
合设计原理，选择料水比(A)、酵母接种量(B)、发酵温度
(C)和发酵初始pH值(D)为影响因素，以发酵液的感官评
分、总黄酮含量和酒精体积分数为响应值，采用响应面
分析法，对薏米酒发酵工艺条件参数进行优化[14-19]。
1.4 数据分析处理方法
以上试验每个处理重复3次，结果取平均值。采用
OriginLab.Origin Pro v7.5软件进行数据制图和统计分析。
Design Expert 7.0.0软件进行响应面设计及结果分析。
2 结果与分析
2.1 薏米酒发酵工艺条件的单因素试验结果
2.1.1 料水比对薏米酒发酵效果的影响
表 2 料水比对薏米酒发酵效果的影响
Table 2 Influence of material/water ratio on alcohol fermentation
料水比 残糖含量/(g/L，以葡萄糖计)
滴定酸含量/
(g/L，以乙酸计)
总黄酮含量/
(mg/L)
酒精体积
分数/% 感官评分
1:2 3.16±0.03 5.18±0.11 197.32±1.43 9.61±0.14 67.33±0.44
1:3 1.92±0.06 3.16±0.09 141.47±1.22 10.75±0.09 72.00±0.67
1:4 1.83±0.02 2.61±0.07 102.31±0.89 10.23±0.21 85.33±0.34
1:5 1.37±0.07 2.45±0.04 89.10±0.92 8.98±0.12 81.33±0.22
1:6 0.94±0.01 1.78±0.05 65.73±0.76 8.12±0.14 74.66±0.26
由表2可知，加水量偏少时虽然总黄酮含量明显升
高，但是酒液色泽偏深且过于黏稠，残糖量高，酒精
体积分数低，成品酒口感微酸，说明发酵并没有进行完
全，发酵原料成分没有充分利用。加水量过多，发酵后
酒液的酒精体积分数低，风味较差。薏米中的黄酮类化
合物具有抗炎消肿等药理作用[20]，因此发酵液中黄酮类
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含量高低也是衡量其发酵效果的一个重要指标。综合试
验结果，当薏米与水的比例为1:4时，酒精体积分数达到
10.23%，感官评分最高。因此，确定较佳料水比为l:4。
2.1.2 酵母接种量对酒精发酵效果的影响
表 3 酵母接种量对薏米酒发酵效果的影响
Table 3 Influence of yeast inoculums concentration on alcohol
fermentation
酵母
接种量/%
残糖含量/
(g/L，以葡萄糖计)
滴定酸含量/
(g/L，以乙酸计)
总黄酮含
量/(mg/L)
酒精体积
分数/% 感官评分
1.0 1.86±0.03 2.06±0.07 114.83±0.88 8.65±0.09 76.00±0.31
1.5 1.82±0.06 2.09±0.05 119.72±1.01 8.97±0.11 8.33±0.27
2.0 1.66±0.04 2.21±0.11 123.74±1.07 9.01±0.16 83.00±0.34
2.5 1.54±0.06 2.23±0.08 130.67±1.23 9.46±0.12 85.66±0.24
3.0 1.28±0.05 2.57±0.02 133.25±0.95 9.29±0.05 79.66±0.16
由表3可知，酵母接种量过少，原料将不能完全发
酵，造成发酵液中总黄酮含量和酒精体积分数偏低；酵
母接种量过多，微生物繁殖过快，会过量消耗发酵液中的
糖，从而导致后期酒精发酵时酒精体积分数偏低，且发酵
液酵母味较明显。接种量为2.5%的酒中，糖分的利用较
为充分且口感较好。故选用2.5%为较佳酵母接种量。
2.1.3 发酵温度对酒精发酵效果的影响
表 4 发酵温度对薏米酒发酵效果的影响
Table 4 Influence of fermentation temperature on alcohol fermentation
发酵
温度/℃
残糖含量/
(g/L，以葡萄糖计)
滴定酸含量/
(g/L，以乙酸计)
总黄酮含
量/(mg/L)
酒精体积
分数/% 感官评分
25 2.80±0.09 2.93±0.07 119.46±1.22 9.16±0.11 77.33±0.21
28 2.49±0.04 2.84±0.05 133.84±1.31 10.35±0.09 81.00±0.33
31 2.56±0.05 2.49±0.02 159.79±0.82 10.08±0.06 87.33±0.12
34 2.69±0.04 3.63±0.09 147.13±0.97 9.82±0.07 82.66±0.26
37 3.13±0.11 3.72±0.01 124.45±1.44 8.75±0.13 78.00±0.15
发酵温度将影响微生物的生长和代谢产物的生成，
因此对成品酒的酒精体积分数和质量都有比较大的影
响。由表4可知，对于耐高温干酵母而言，当发酵温度较
低时，在发酵前期酵母菌代谢活动较弱，不能快速大量
生长繁殖成为优势菌，因此不能充分利用糖分进行酒精
发酵，所以酒精体积分数相对较低，口感较差。反之若
发酵温度高于34℃，则发酵初期酵母菌快速大量繁殖，
产生大量的呼吸热，品温急剧升高，会导致酵母菌提前
老化，还有可能导致发酵液污染其他微生物，致使酒精
产量降低，口感也会变差[21-22]。因此，确定较佳发酵温度
为31℃。
2.1.4 初始pH值对酒精发酵效果的影响
由表5可知，随着初始pH值增大，发酵结束后其酒
精体积分数和总黄酮含量呈现先增后减的趋势，残糖则
为先减后增的趋势。因为初始pH值太低，会抑制酵母生
长，对后期酒精发酵不利。而初始pH值太高，不能有
效抑制杂菌生长，酵母生长同样受影响，酒精产量会下
降，口感也随之变差。综合考虑，确定较佳发酵初始pH
值为5。
表 5 发酵初始pH值对薏米酒发酵效果的影响
Table 5 Influence of initial pH on alcohol fermentation
初始pH 残糖含量/(g/L，以葡萄糖计)
滴定酸含量/(g/L，
以乙酸计)
总黄酮含
量/(mg/L)
酒精体积
分数/% 感官评分
3.5 3.59±0.05 7.04±0.17 129.25±1.13 8.24±0.12 71.66±0.25
4.0 3.54±0.07 5.41±0.08 132.43±0.79 8.96±0.04 84.33±0.47
4.5 2.51±0.12 3.47±0.11 133.96±1.34 9.72±0.08 81.33±0.33
5.0 2.67±0.03 3.29±0.05 140.74±1.66 10.19±0.11 87.00±0.22
5.5 2.86±0.04 2.87±0.04 127.16±1.23 9.44±0.07 80.66±0.19
2.2 响应面法优化发酵工艺试验
在上述4个单因素试验的基础上，根据Box-Behnken
的中心组合设计原理，选择料水比(A)、酵母接种量(B)、
发酵温度(C)和发酵初始pH值(D)为响应面优化的考察因
素，以发酵液的感官评分、总黄酮含量和酒精体积分数
为响应值，设计四因素三水平试验，其因素水平设计及
结果见表6。
表 6 响应面试验设计方案及结果
Table 6 Results of Box-Behnken design
试验
号
A料
水比
B接种
量/%
C发酵
温度/℃ D初始pH
Y1感官
评分
Y2总黄酮含
量/(mg/L)
Y3酒精体积
分数/%
1 0(1:4) －1(2.0) 0(31) －1(4.5) 79 113.51 8.1
2 1(1:5) 0(2.5) 1(34) 0(5.0) 80 107.11 8.2
3 0 0 1 1(5.5) 84 112.26 8.8
4 1 －1 0 0 82 106.08 8.0
5 0 1(3.0) －1(28) 0 78 125.34 8.7
6 0 0 0 0 88 142.91 9.8
7 0 －1 0 1 80 132.97 9.6
8 0 1 1 0 84 119.45 7.8
9 0 1 0 1 83 124.69 8.0
10 1 0 0 －1 82 101.23 8.3
11 0 0 0 0 90 135.57 10.2
12 1 0 0 1 80 125.39 8.7
13 1 1 0 0 82 108.60 8.4
14 0 0 －1 1 80 132.65 9.5
15 －1(1:3) 0 0 1 81 116.06 8.2
16 1 0 －1 0 84 96.06 7.9
17 －1 －1 0 0 76 127.06 9.1
18 0 0 0 0 88 132.17 9.9
19 0 1 0 －1 81 113.02 8.7
20 0 －1 －1 0 80 129.23 9.1
21 －1 1 0 0 84 125.75 8.0
22 －1 0 0 －1 78 130.56 9.2
23 －1 0 －1 0 83 134.77 9.5
24 0 －1 1 0 77 106.44 8.6
25 0 0 －1 －1 79 124.42 8.1
26 －1 0 1 0 82 109.79 8.3
27 0 0 0 0 87 140.52 10.1
28 0 0 0 0 89 138.44 9.6
29 0 0 1 －1 74 117.61 8.9
2.2.1 发酵工艺条件对感官评分的影响
2.2.1.1 感官评分模型的建立及显著性检验
以薏米酒的感官评分(Y1)为响应值，建立薏米酒发酵
工艺参数回归模型。回归方程见式(1)，并对模型方程(1)
进行方差分析。
272 2013, Vol.34, No.21 食品科学 ※生物工程
Y1=－739.66019＋54.68333A＋47.33333B＋
18.02593C＋148.16667D－4.0AB－0.25AC－2.5AD－
1.5BC＋1.0BD＋1.5CD－2.99167A2－15.96667B2－
0.45741C2－18.46667D2 (1)
表 7 感官评分的回归模型方差分析
Table 7 Analysis of variance for the regression model for sensory score
方差来源 平方和 自由度 均方 F P 显著性
模型 381.4063 14 27.24331 8.811852 0.0001 **
A 3 1 3 0.97035 0.3413
B 27 1 27 8.733154 0.0104 *
C 0.75 1 0.75 0.242588 0.6300
D 18.75 1 18.75 6.06469 0.0274 *
AB 16 1 16 5.175202 0.0392 *
AC 2.25 1 2.25 0.727763 0.4080
AD 6.25 1 6.25 2.021563 0.1770
BC 20.25 1 20.25 6.549865 0.0227 *
BD 0.25 1 0.25 0.080863 0.7803
CD 20.25 1 20.25 6.549865 0.0227 *
A2 58.0545 1 58.0545 18.77774 0.0007 **
B2 103.3518 1 103.3518 33.42915 ＜0.0001 **
C2 109.9261 1 109.9261 35.55562 ＜0.0001 **
D2 138.2505 1 138.2505 44.71713 ＜0.0001 **
残差 43.28333 14 3.091667
失拟 38.08333 10 3.808333 2.929487 0.1559
纯误差 5.2 4 1.3
总误差 424.6897 28
注：**. P＜0.01，差异极显著；*. 0.01＜P＜0.05，差异显著。下同。
由表7可知，模型的P＜0.01，模型方程(1)极显著，
说明不同处理间的差异极显著；失拟项P=0.1559＞0.05，
不显著，说明本试验所得二次回归方程能很好地对响应值
进行预测；感官评价试验值与回归方程预测值的相关系数
R2为0.8981，可知拟合情况良好；离散系数(CV)表示试验
的精确度，其值越大，试验结果的可靠性越低。本试验
CV为2.15%，在可接受范围内，说明试验结果可靠。可以
用此模型对薏米酒的感官评分进行分析和预测。
从回归方程系数显著性检验可知，模型方程(1)的二
次项A、B、C、D表现为极显著(P＜0.01)；一次项B、D
及交互项AB、BC、CD表现为显著(0.01＜P＜0.05)；一次
项A、C及交互项AC、AD、BD不显著。从F值可以看出
所选因素对响应值影响强弱次序为：酵母接种量＞初始
pH值＞料水比＞发酵温度。经软件分析得发酵工艺参数
为酵母菌接种量2.6%、初始pH5.1、料水比1:4、发酵温
度31℃，此时感官评分的预测值Y1为88.653分。
2.2.1.2 感官评分验证性实验
为了检验响应面法的可行性，采用得到的最佳发酵条件
进行薏米酒的发酵实验，酵母菌接种量2.6%、初始pH5.1、
料水比1:4、发酵温度31℃，同时进行3次平行实验。结果为
薏米酒的感官评价平均值为88，与预测值的相对误差仅为
0.737%，非常接近，进一步验证了模型方程(1)的实用性。
2.2.2 发酵工艺条件对发酵液总黄酮含量的影响
2.2.2.1 总黄酮含量模型的建立及显著性检验
以薏米酒的总黄酮含量(Y2)为响应值，建立薏米酒发
酵工艺参数回归模型。回归方程见式(2)，并对模型方程
(2)进行方差分析。
Y2=－1470.52499－92.897A＋109.81167B＋
62.00587C＋289.60333D＋1.915AB＋3.00250AC＋
19.33AD＋2.81667BC－7.79BD－2.26333CD－
13.73892A2－33.11567B2－0.4574C2－27.00067D2 (2)
表 8 总黄酮含量的回归模型方差分析
Table 8 Analysis of variance for the regression model for anthoxanthin content
方差来源 平方和 自由度 均方 F P 显著性
模型 4032.554 14 288.0396 11.20958 ＜0.0001 **
A 825.3525 1 825.3525 32.12008 ＜0.0001 **
B 0.2028 1 0.2028 0.007892 0.9305
C 406.1197 1 406.1197 15.80488 0.0014 **
D 158.9224 1 158.9224 6.184752 0.0261 *
AB 3.667225 1 3.667225 0.142717 0.7113
AC 324.5402 1 324.5402 12.63007 0.0032 **
AD 373.6489 1 373.6489 14.54122 0.0019 **
BC 71.4025 1 71.4025 2.778757 0.1177
BD 15.17103 1 15.17103 0.590408 0.4550
CD 46.1041 1 46.1041 1.794224 0.2018
A2 1224.375 1 1224.375 47.64877 ＜0.0001 **
B2 444.5868 1 444.5868 17.3019 0.0010 **
C2 702.2756 1 702.2756 27.33032 0.0001 **
D2 295.5551 1 295.5551 11.50206 0.0044 **
残差 359.7418 14 25.69584
失拟 289.2263 10 28.92263 1.64064 0.3349
纯误差 70.51548 4 17.62887
总误差 4392.296 28
由表8可知，模型的P＜0.01，模型方程(2)极显著，
说明不同处理间的差异极显著；失拟项P=0.3349＞0.05，
不显著，说明本试验所得二次回归方程能很好地对响应
值进行预测；总黄酮含量试验值与回归方程预测值的相
关系数R2为0.9180，可知拟合情况良好。本试验CV为
4.16%，在可接受范围内，说明试验结果可靠。可以用此
模型对薏米酒的总黄酮含量进行分析和预测。
从回归方程系数显著性检验可知，模型方程(2)的一次
项A、C，交互项AC、AD及二次项A、B、C、D表现为极
显著(P＜0.01)；一次项B表现为显著(0.01＜P＜0.05)；一次
项A、C及交互项AC、AD、BD不显著。从F值可以看出所
选因素对响应值影响强弱次序为：料水比＞发酵温度＞初
始pH值＞酵母接种量。经软件分析得发酵工艺参数为料水
比1:4、发酵温度29℃、初始pH5.1、酵母菌接种量2.2%，
此时发酵液总黄酮含量的预测值Y2为141.449mg/L。
2.2.2.2 总黄酮含量验证性实验
为了检验响应面法的可行性，采用得到的最佳发酵条
件进行薏米酒的发酵实验，料水比1:4、发酵温度29℃、初
始pH5.1、酵母菌接种量2.2%，同时进行3次平行实验，得到
薏米酒的发酵液总黄酮含量为138.82mg/L，与预测值的相
对误差为1.86%，进一步验证了模型方程(2)的实用性。
2.2.3 发酵工艺条件对发酵液酒精体积分数的影响
2.2.3.1 酒精体积分数模型的建立及显著性检验
以薏米酒的酒精体积分数(Y3)为响应值，建立薏米酒
※生物工程 食品科学 2013, Vol.34, No.21 273
发酵工艺参数回归模型。回归方程见式(3)，并对模型方
程(3)进行方差分析。
Y3=－232.528－4.53667A＋74.48667B＋5.162407C＋
35.83333D＋1.5AB＋0.125AC＋0.7AD－0.13333BC－
4.4BD－0.25CD－0.80583A2－12.2933B2－0.06731C2－
2.07333D2 (3)
表 9 酒精体积分数的回归模型方差分析
Table 9 Analysis of variance for the regression model for alcohol content
方差来源 平方和 自由度 均方 F P 显著性
模型 13.34582 14 0.953273 10.39529 ＜0.0001 **
A 0.653333 1 0.653333 7.124497 0.0183 *
B 0.700833 1 0.700833 7.642477 0.0152 *
C 0.403333 1 0.403333 4.398286 0.0546
D 0.1875 1 0.1875 2.044658 0.1747
AB 0.5625 1 0.5625 6.133974 0.0266 *
AC 0.5625 1 0.5625 6.133974 0.0266 *
AD 0.49 1 0.49 5.343373 0.0365 *
BC 0.04 1 0.04 0.436194 0.5197
BD 1.21 1 1.21 13.19486 0.0027 **
CD 0.5625 1 0.5625 6.133974 0.0266 *
A2 4.212113 1 4.212113 45.93242 ＜0.0001 **
B2 3.829207 1 3.829207 41.7569 ＜0.0001 **
C2 2.380761 1 2.380761 25.96183 0.0002 **
D2 1.742721 1 1.742721 19.00409 0.0007 **
残差 1.283833 14 0.091702
失拟 1.055833 10 0.105583 1.852339 0.2897
纯误差 0.228 4 0.057
总误差 14.62966 28
由表9可知，模型的P＜0.01，模型方程(3)极显著，
说明不同处理间的差异极显著；失拟项P=0.2897＞0.05，
不显著，说明本试验所得二次回归方程能很好地对响应
值进行预测；酒精体积分数试验值与回归方程预测值的
相关系数R2为0.9122，可知拟合情况良好。本试验CV为
3.07%，在可接受范围内，说明试验结果可靠。可以用此
模型对薏米酒的发酵液酒精体积分数进行分析和预测。
从回归方程系数显著性检验可知，模型方程(3)的交互项
BD及二次项A、B、C、D表现为极显著(P＜0.01)；一次项A、
B，交互项AB、AC、AD、CD表现为显著(0.01＜P＜0.05)；一
次项C、D及交互项BC不显著。从F值可以看出所选因素对
响应值影响强弱次序为：酵母接种量＞料水比＞发酵温
度＞初始pH值。经软件分析得发酵工艺参数为料水比
1:4、发酵温度30℃、初始pH4.9、酵母菌接种量2.3%，
此时发酵液酒精体积分数的预测值Y3为9.98%。
2.2.3.2 酒精体积分数验证性实验
为了检验响应面法的可行性，采用得到的最佳发
酵条件进行薏米酒的发酵实验，料水比1:4、发酵温度
30℃、初始pH4.9、酵母菌接种量2.3%，同时进行3次
平行实验，得到薏米酒的发酵液酒精体积分数平均值为
9.87%，与预测值的相对误差为1.11%，进一步验证了模
型方程(3)的实用性。
2.2.4 薏米酒发酵最佳工艺参数的选取
综合以上不同发酵条件对发酵液感官评分、总黄酮
含量和酒精体积分数的影响，经软件对发酵参数进行分析
后得出最佳工艺条件为：料水比1:4、发酵温度30℃、酵
母菌接种量2.2%、发酵初始pH5.1，此时发酵液指标预测
值分别为感官评分88.08，总黄酮含量140.19mg/L，酒精
体积分数9.99%。在此优化条件下进行验证实验，3次平
行实验后得发酵液感官评分88，总黄酮含量138.97mg/L，
酒精体积分数为9.24%，与预测结果吻合。
3 结 论
通过单因素试验和Box-Behnken的中心组合设计原理，
采用响应面分析法优化薏米酒的发酵工艺条件，得出优化
工艺条件参数为：料水比1:4、发酵温度30℃、酵母菌接种
量2.2%、发酵初始pH5.1。在此条件下薏米酒感官评分、总
黄酮含量和酒精体积分数分别为88、138.97mg/L和9.24%，
所得原酒的品质较好。在本实验范围内建立的二次线性回
归模型准确有效，可用来预测设定条件范围内及其周围的
薏米酒发酵工艺参数，对实验的拟合性较好。在此条件
下，发酵所得的薏米酒色泽淡黄，澄清透明且香气浓郁，
是一种营养非常丰富的保健酒，具有良好的开发前景。
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