Оптимизация процесса ферментации крафтового пива посредством моделирования в системе Table Curve

В рамках исследований проведен процесс оптимизации производства крафтового пива, установлены состав затора, доза внесения ферментного препарата, разработан подход к выбору оптимального соотношения технического компонента на основании полученных физико-математических показателей сусла. Оптимальные параметры анализируемого процесса производства крафтового пива определяли с использованием универсальной математической компьютерной системы Table Curve 3d.v4.0, которая строит трехфакторные математические модели, оценивает адекватность и значимость полученной модели, рассчитывает коэффициенты корреляции, детерминации модели, значение стандартной ошибки по имеющимся данным. На первом этапе обработки экспериментальных данных и разработки математических моделей выполнена проверка на достоверность различий между контрольными и опытными показателями. Определена принадлежность контрольных и опытных выборок к разным генеральным совокупностям. Достоверность различий между двумя выборками оценивали с помощью критерия Стьюдента. В качестве нулевой принималась гипотеза: различие между контрольными и опытными данными обусловлены случайностями выборки. Полученные результаты показали, что расчетное значение критерия Стьюдента в показателях больше табличного значения критерия, из чего следует, что принимается альтернативная гипотеза: различия в средних контрольных и опытных образцов значимы и не обусловлены случайными причинами, что позволяет сделать вывод – две выборки (контрольная и опытная) принадлежат двум разным генеральным совокупностям. С высоким уровнем достоверность различия объясняется внесением ферментного препарата Амилосубтилин в пивное сусло. В ходе экспериментальных исследований было установлено, что его применение позволяет повысить уровень ферментации, ускорить процесс брожения и улучшить качество пива, при этом снижая себестоимость итогового продукта. Все разработанные модели в программе Table Curve 3d.v4.0. отличались высоким уровнем адекватности, величина коэффициентов корреляции моделей составила не менее 0,99, а относительная погрешность математических моделей – не более 0,5 %.