TCBJ-白酒智能酿造 基酒分级入库 红外光谱法应用指南编制说明.docx

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1、白酒智能酿造基酒分级入库红外光谱法应用指南团体标准编制说明（征求意见稿）一、工作简况1 .任务来源中国酒业协会根据行业发展需要，提出团体标准提案，中国酒业协会团体标准审查委员会批准立项，由中国酒业协会牵头，中国食品发酵工业研究院有限公司等单位为主要起草单位，负责起草编制白酒智能酿造基酒分级入库红外光谱法应用指南团体标准。根据团体标准项目建议书，白酒智能酿造基酒分级入库红外光谱法应用指南团体标准中国标准分类号X61（ICS分类号67.160.10）。2 .起草单位本标准起草单位（计划）：中国酒业协会白酒技术创新战略发展委员会、中国食品发酵工业研究院有限公司、泸州老窖股份有限公司、江苏洋河酒厂股份

2、有限公司、贵州茅台酒厂（集团）习酒有限责任公司、贵州国台酒业集团股份有限公司、山东景芝白酒有限公司、济南晌突泉酿酒有限责任公司、泸州智通自动化设备有限公司、普瑞特机械制造股份有限公司、中国农业大学食品科学与营养工程学院、四川轻化工大学、北京中医药大学、中粮营养健康研究院有限公司。3.目的意义随着中国制造2025国家战略的推进、国家智能制造标准体系建设指南等国家权威文件的发布，我国各行各业实践智能制造的各类技术、方法不断涌现，白酒生产过程的智能化研究也是处于白热化状态，企业自身需求，国家也通过重点研发计划等项目投入。白酒的分级入库是将不同质量的酒进行分级贮存的工艺操作，每一个窖池的每一类入库酒都

3、需要理化检测和感官品评，理化分析采用的色谱方法操作复杂，检测周期较长，感管品评结果受个人状况影响，造成该环节耗时耗力，无法满足企业生产需求。所以各酒企也尝试了很多解决方案，原理、设备类型也是不尽相同，其中的中红外光谱法，可采用机器学习的方法模拟感官品评，理化分析可在1分钟内完成样品检测，且结果准确、可靠，自动化程度高，与企业数据信息管理系统对接便捷，是较为适宜的方法，己在部分酒企投入生产，促进了企业的生产智能化建设，已有带动白酒行业应用的趋势，所以亟需制定白酒入库分级的中红外方法的应用指南，以规范方法的应用步骤，保证企业的生产，并促进该方法的推广。二、编制过程2023年10月，中国酒业协会白酒

4、技术创新战略发展委员会因行业需要提出白酒智能酿造基酒分级入库红外光谱法应用指南团体标准立项申请。中国酒业协会与中国食品发酵工业研究院有限公司共同协商标准主要框架、适用范围和技术内容。2023年3月7日2023年3月15日，白酒技术创新战略发展委员会将立项相关材料总结提交中国酒业协会团体标准审查委员会，向专家组成员发文（中酒协标202310号），邀请成员进行立项函审，根据函审结果，审查意见全部表示赞同。2023年4月13日，经中国酒业协会团体标准审查委员会发文（中酒协标202314号）批准立项，并征集起草单位。2023年4月20-2023年6月2日，白酒技术创新战略发展委员会秘书处，提出标准制定

5、框架和主要工作内容，对标准初稿中的术语定义、评价条款、评估方法的内容进行讨论协调，形成标准初稿。2023年7月16日，秘书处与征集的起草单位（共16家）共同召开标准讨论工作会议，说明了标准制定情况，就标准内容逐条进行讨论，根据专家提出相关意见进行答疑和建议的汇总、修订，综合起草组专家的意见进一步修改完善,会后形成标准讨论稿。2023年7月30日，秘书处校验标准细节，编写相关材料，形成标准征求意见稿。2023年6月1日，秘书处再次向18家起草单位征集标准意见，并根据专家提出相关意见进行答疑和建议的汇总、修订，综合起草组专家的意见进一步修改完善，形成公开征求意见稿。三、编制原则和标准主要内容的论据

6、1编制原则a）规范性原则。本标准以国家、行业现有的标准为制定基础，本着先进性、科学性、合理性、可行性和可操作性的原则来进行本标准的制定工作，主要依据GB/T1.1-2023标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则、GB/T20004.1-2016团体标准化第1部分：良好行为指南、GB/T20004.2-2018团体标准化第2部分：良好行为评价指南和团体标准管理规定的规定编写内容。b）系统性原则。本标准与GB/T191、GB2760、GB5009.12GB5009.36、GB5009.225、GB5009.266、GB7718、GB12456、GB/T10345、GB/T17204等引

7、用的法规标准协调一致。按照术语和定义、产品分类、要求、试验方法、检验规则和标志、包装、运输、贮存的6个部分展开。C）重要性、促进性原则：白酒酿造过程的智能化建设对白酒的生产起着至关重要的作用，白酒智能酿造基酒分级入库红外光谱法应用指南的实施可以促进国家法律、法规和方针、政策的落实，加快推进白酒智能入库分级的精准实现和快速发展，具有十分重要意义。d）可行性和可操作性原则。本标准中的应用指南简易可行，对于白酒企业智能化分级入库方法的建设具有可行性和可操作性。2.标准主要内容的论据a）标准名称白酒作为是我国独具特色的产品，其生产工艺与其他制造业差别较大。因此,名称要明确的反应适用的行业、工艺段、方法

8、等，故而标准的名称为“白酒智能酿造基酒分级入库红外光谱法应用指南”。b）规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T14258信息技术自动识别与数据采集技术条码符号印制质量的检验GB/T23544白酒企业良好生产规范。GB/T29858分子光谱多元校正定量分析通则GB/T32199红外光谱定性分析技术通则GB/T37044信息安全技术物联网安全参考模型及通用要求C）术语定义及分类智能入库分级：按照白酒企业的生产工艺，基于数字化检测系统

9、、现代测控技术、用智能算法学习并模拟师傅的优秀经验，实现待入库白酒的精细化和定量化控制，指导白酒的入库存储，确保白酒生产工艺执行的稳定，为白酒酿造的产量与质量打下基础。d）要求一般要求应用支撑：建设统一的平台、数据对接等，主要理由：一是智能入库分级的前提是收集到白酒生产过程中的数据，需要相应的数据对接平台；二是对收集到的数据利用机器学习等算法加工处理需要一个实现各流程业务数据统一和交汇、处理的平台，为后续多应用的互通做准备。数据接口：建立统一的数据接口，主要理由：在通过设备收集数据过程中需要定义统一的数据协议和传输方式，从而解决解决不同设备、模型及系统间信息互通的问题。一致性：制定统一的数据采

10、集、传输、计算及交互模式，主要理由：保证数据资源最大化利用，充分发挥系统整体效能。兼容性：各种接口在遵循规范性原则的基础上，保证其可以集成不同设备厂商、系统或平台供应商、软件供应商的产品，主要理由，白酒的实际生产过程中每个环节使用的智能化数字采集设备或者辅助设备可能不是一个厂家供给的，所以要集成不同设备厂商、系统等，以此支持白酒入库分级的智能化实现。可靠性：保证系统具有较高的可靠性、完善的错误处理机制和数据备份机制，保证系统可提供不间断访问服务，主要理由，一是采集或者收集到的数据必须是正确的，这样才能保证智能入库算法的正确性和合理性；二是一旦出现错误必须能有完善的错误处理机制，以此应对生产中的

11、意外情况,从而保证数据的正确性;三是要能够访问采集到的数据，因为要通过这些数据来发现入库分级的规律。功能要求系统硬件要求数据智能采集硬件：数据采集硬件设备一般包括计算机、条码扫描器、红外光谱仪等。系统建设时应根据具体的生产条件和规模的实际情况进行选择。其中核心装备红外光谱仪的要求如下：a仪器可在开机状态下可自动扣除空气中的水蒸气和二氧化碳气体的红外吸收b仪器波长范围推荐包含Iooo-30(X)CmIc仪器与标准检测方法的误差应满足酒厂的生产工艺要求辅助性设备：在入库分级环节中，还需要电池阀、泵、传感器等其他硬件辅助性设备。以上设备采集的数据通过智能物联中间件，转换成统一可识别的通信协议数据(J

12、SoN格式)，通过工业物联网上传到云端进行存储、分析与管理。系统基础功能要求人员管理：用户通过该功能对系统内人员基本信息进行管理和维护，包括新增、修改、删除等功能，内容包括人员编号、姓名、职务等。主要理由，企业生产需要人员，有人员的地方就需要进行人员管理，人员管理也是为了保证系统更好的运行，保证数据的一致性。权限管理：对系统内角色分配以及各角色的权限管理和维护，包括角色的新增、修改、删除、角色权限分配设置等功能。不同角色需要的功能不一样，应该给不同角色配置不同功能，以便企业更好的管理。设备管理：对连接系统的所有相关设备进行监控和管理，查询设备使用情况、设备状态、数据采集情况等信息，具体内容包括

13、设备编号、设备名称、设备状态等。设备是企业生产实施的工具，在智能入库分级的过程中也会用到设备，所以需要对设备进行管理。样本管理：用户可通过系统录入、查询、修改、删除样本及样本库的相关信息，样本数据进行采集并传输到系统后，数据在线实时保存于数据库中，包括样本基本信息、图像及视频信息、数字及图谱等数据信息等。样本库记录的都是未进行加工处理过的数据信息，建立样本管理有利于发现问题及时查漏补缺。数据传输、计算及结果管理：对系统及相关设备所产生的数据进行管理，拥有处理数据的相关模型等功能，可生成相关结果及决策建议以报表等方式呈现。数据分析及应用系统数据的收集：样品标识数据：标识一般应包括以下内容：酿酒厂

14、、班组、容器号、酒度、取样日期等；理化数据：理化数据：酒精度、总酸、总酯、乙酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯等该环节工艺要求的指标数据。鉴评数据：品评人员的感官品评数据；鉴评数据：品评人员的感官品评数据红外识别模型的建立：首先利用仪器建模软件，优化各建模参数，进行光谱预处理，将红外波段光谱信息和理化指标化学测定值一一对应，采用偏最小二乘法等算法利用化学计量学软件建立基酒各指标的定标模型。入库分级智能决策模型的建立：利用机器学习算法建立，基于仪器自动检测的数据以及其他相关数据，获得入库分级决策模型。决策算法可以表示为如下矩阵形式：Y=Ax式中A是白酒级别相关指标含量，一般包括：感官数据、酒精

15、度、总酸、总酯、己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯等、乙酸、己酸、正丙醇、仲丁醇、异丁醇、正丁醇、异戊醇等指标。X是各指标权重系数，由己有样品训练计算得出，训练算法有偏最小二乘算法、人工神经网络算法、支持向量机算法等。Y是对应的样品入库级别。模型应用：在入库分级环节中实现了待入库白酒的精细化和定量化控制，指导白酒的入库存储，确保白酒生产工艺执行的稳定，为保证白酒的产量与质量打下基础。结果管理要求数据传递：监测数据可通过检测设备实时自动上传，数据通过模型自动计算并输出结果，结果可通过系统处理并提交。结果查询：用户可通过系统对检测项目的结果数据进行查询，系统提供多种查询条件进行筛选，包括样品批

16、次、样品检测时间、样品编号、测样人、供应商等，并可导出为exce1表格等形式。结果汇总：用户可通过系统对检测结果数据进行统计，系统应具有数据柱状图、饼状图等多种统计形式展示功能，所展示的统计数据可进行筛选查看，包括样品结果统计、决策建议等。报告管理：系统应具备按照不同用户权限自动生成不同检测报告、批次报告、口报告等各类型报告的功能。系统可按用户要求，支持自动编辑的模板生成各类报告。用户可查看系统自动生成的报表数据，以列表等多种形式展示所有报表基本信息。可通过查看、下载和打印进行相关数据。决策管理要求预警分析：通过分析统计数据库中的异常数据信息，分类汇总出各类型的预警数据统计，可通过不同批次、不同日期等信息进行筛选和查询，用户可通过此功能及时掌握