“啤酒釀造過(guò)程包含若干步驟： 麥粒發(fā)芽, 制粉, 搗碎, 過(guò)濾, 烹煮, 發(fā)酵, 加工, 過(guò)濾和包裝。其中，發(fā)酵環(huán)節(jié)對(duì)啤酒的質(zhì)量起到?jīng)Q定性的作用，因?yàn)橛卸喾N因素（比如溫度、pH值、糖類(lèi)組成、酵母類(lèi)型）會(huì)影響酒的質(zhì)量度。”(Grassi et al., 2013)

全波段近紅外光譜儀的作用：
• “對(duì)植物進(jìn)行高光譜遙感分析是一個(gè)快速調(diào)查和明確植物健康和營(yíng)養(yǎng)狀況很有效的方法。” (Fluvià, 2015)
• “近紅外測(cè)量對(duì)植物育種、監(jiān)測(cè)作物的成熟度非常有用。” (Halsey, 1987)
• 近紅外測(cè)量可以用來(lái)對(duì)啤酒釀造中的原料（比如：大麥、麥芽、啤酒花、酵母）、半成品及成品做質(zhì)量監(jiān)測(cè)控制。(Valeria et al., 2012)
• 傳統(tǒng)的近紅外分析樣品的方法，已被應(yīng)用于啤酒花的水分，α-酸、β-酸、啤酒花油和貯存指數(shù)的預(yù)測(cè)。(Halsey, 1987)
• 乙醇可以從許多不同的淀粉中提取，包括玉米、小麥、大麥或馬鈴薯；近紅外技術(shù)已經(jīng)幫我們實(shí)現(xiàn)通過(guò)儀器直接測(cè)量這些原料成分，并預(yù)測(cè)乙醇產(chǎn)量。 (Fluvià, 2015)
• 近紅外技術(shù)是檢測(cè)酒渣能否用于動(dòng)物飼料成分的有效工具。(ASD Inc., 2009)
• 近紅外技術(shù)可以幫助我們清楚的分辨出啤酒樣品與老化啤酒中的乙醇。(Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)

應(yīng)用化學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) (多變量分析)定量校準(zhǔn)啤酒釀造和乙醇生產(chǎn)成分特性：
• 多元校正可以測(cè)量多種結(jié)構(gòu)和工藝的多種特性；
• 實(shí)時(shí)定量分析校準(zhǔn)工具與ASD LabSpec® 分析儀配套使用； (GRAMS IQ; The Unscrambler®)
• 用回歸分析方法將多種實(shí)驗(yàn)室分析方法與近紅外反射率相關(guān)聯(lián)；
• 校準(zhǔn)可用于發(fā)酵過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)，比如：水分、蛋白質(zhì)和淀粉含量（谷物含量）、麥芽質(zhì)量和蛋白（麥粒發(fā)芽）、總糖、可發(fā)酵的碳水化合物、麥汁參數(shù)（搗碎）、可溶性糖、酸含量（發(fā)酵）、硫含量、水分、蛋白質(zhì)、纖維（用于生產(chǎn)動(dòng)物飼料的副產(chǎn)品）
• 通過(guò)一種測(cè)量方法做多種分析。

結(jié)論:
ASD光譜儀具備*的靈敏度和速度，同時(shí)兼具高信噪比的設(shè)計(jì)，與350-2500nm光譜測(cè)量范圍相結(jié)合，非常適合測(cè)量多種成分種類(lèi)和重要過(guò)程參數(shù)。

ASD 地物光譜儀是一種用于啤酒釀造工藝和乙醇生產(chǎn)成分特性測(cè)定的實(shí)用型儀器。

LabSpec 4 主機(jī)
提供實(shí)驗(yàn)室級(jí)別性能儀器：堅(jiān)固耐用、采用便攜式設(shè)計(jì)、適合臺(tái)式分析或者現(xiàn)場(chǎng)使用，用于定量分析。
Muglight 杯狀光源
為原材料分析而設(shè)計(jì)，主要是那些需要測(cè)量反射率和吸光率的原材料。
Turntable 轉(zhuǎn)盤(pán)
分析不規(guī)則形狀或者不均勻的樣品，可以獲得理想的高精度平均值。

理想的啤酒釀造與乙醇生產(chǎn)應(yīng)用解決方案:
• 便攜式設(shè)備， 支持實(shí)驗(yàn)室或在線使用
• 非侵入性、非破壞性
• 簡(jiǎn)單、快速、成本有效的實(shí)時(shí)測(cè)量（數(shù)據(jù)測(cè)量和分析現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行）
• 少量或者不需要樣品制備

相關(guān)參考文章：
ASD Inc. (2009). Distillers Grain Sulfur and Moisture Modeled using LabSpec 5000. Boulder, CO: Dan Shiley.

Fluvià, S. (2015, October 26). NIR techniques and chemometric data analysis applied to food adulteration detection. Retrieved from http://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/78402/memoria.pdf

Ghasemi-Varnamkhasti, M.; Mohtasebi, S.; Rodriguez-Mendez, M.; Gomes, A.; Araújo, M.; Galvão, R. (2012), Screening analysis of beer ageing using near infrared spectroscopy and the Successive Projections Algorithm for variable selection. Talanta(89), 286-291. doi: 10.1016/j.talanta.2011.12.030

Grassi, S.; Amigo, J M.; Lyndgaard, C.B.; Vigentini, I.; Casiraghi, E. (2013, June). Monitoring beer fermentation by using FT-NIR spectroscopy. Paper presented at NIR2013 Proceedings; A1-Agriculture and Environment, La Grande-Motte, France (pp. 79-81).

Halsey, S. (1987). Near infrared reflectance analysis of whole hop cones. Journal of the Institute of Brewing(93), 399-404. doi: 10.1002/j.2050- 0416.1987.tb04526.x

Valeria, S; Marconi, O.; Perretti, G. (2012). Near-infrared Spectroscopy in the Brewing Industry. Critical Reviews in Food Science and Nutrition(55), 1771-1791. doi: 10.1080/10408398.2012.726659