【中国国际啤酒网】啤酒苦味主要来源于酒花中的α—酸，在麦汁煮沸过程中，添加酒花的α—酸会转变为异α—酸。异α—酸主要可使啤酒具有柔和的苦感，α—酸的异构化就代表了酒花物质在啤酒酿造中的关键反应。然而，在麦汁煮沸过程中，异构化产率相对较低（最高只能达到50%—60%），再经过麦汁冷却、发酵和冷储等工艺后，最终成品啤酒中含量更低。同时，存在异构化产率的问题。
首先，在煮沸锅中异构化过程受温度、压力、煮沸时间、麦汁pH 值、比重、酒花添加率、酒花品种和煮沸方式等影响；其次，α—酸在煮沸过程中的产品不只是异α—酸，还有反异α—酸，而且α—酸与异α—酸都要经过氧化降解；再次，在回旋槽麦汁澄清阶段、发酵及后熟过程中，两者都有不同程度的损失，最终α—酸的利用率最高只能达到30%—40%。
目前，有关α—酸异构化和在酿造过程中利用情况的研究报道很少。一些研究者发现，在麦汁煮沸后期主要是发酵过程中α—酸仍有损失，而异α—酸在发酵过程中损失较小。且发现麦汁初始浓度对α—酸的利用是一个重要的参数，高浓麦汁会促使更多的异—酸损失，导致低的苦味物质产生。在酿造过程中，合葎草酮利用率要比葎草酮加上加葎草酮高。
曾有研究者指出，合葎草酮有较高的利用率是因为在煮沸锅中葎草酮和加葎草酮，在发酵罐中异葎草酮和异加葎草酮损失较多的缘故。1986 年，研究者比较了在实验500mL与大生产实验900hL条件下，α—酸麦汁煮沸过程中异构化率的情况，发现在实验室里异构化率能达到49%，大生产只能达到24%，原因是实验室pH 值为5.5，而大生产的pH值为4.8，而且随着麦汁比重增加，异构化率下降，在回旋槽中损失的异α—酸高达50 %。
而研究得出的结论却不一致，没有发现麦汁比重与酒花利用率之间存在负面关系；合葎草酮与其他同系物相比在酿造过程中有最高的异构化率；与麦汁煮沸相比，在后续的发酵和后熟工艺中，异合葎草酮与其他异α—酸形式的量没有多少改变，也就是说成品酒中异α—酸的量是来自于麦汁煮沸过程；在发酵过程中，异葎草酮和异加葎草酮以相似比例下降，而异合葎草酮下降比例较小。
最近，α—酸异构化的动力学研究，表明这个反应遵循一级动力学方程，其速率随着温度而改变。其试验结论与较早的研究结论（在模拟系统与麦汁煮沸条件）相一致，而不同的是合葎草酮的异构化速率等于葎草酮和加葎草酮的异构化速率。鉴于haicent.com前人对酒花异构化利用情况尚存在很多争议，本研究主要用响应面法分析在酒花颗粒预异构化过程中影响异构化率的关键因素，用HPLC 分析α—酸与异α—酸的含量，最终目的是把异α—酸酸化处理再经过真空冷冻干燥提纯后加入到成品啤酒中，用NIBEM—TPH 与NIBEM—CLM 两种仪器指标评价异α—酸对啤酒泡沫稳定性与挂杯性的影响效果。
1 材料与方法
1.1 试验材料
酒花：新疆农二师27团无湖颗粒啤酒花；MgCl2，甲醇：Sigma 试剂公司，分析纯。高压蒸汽灭菌锅；立式灭菌锅，4080 型，山东新华医疗器械股份有限公司；紫外可见分光光度计：2100型，GE医疗设备有限公司；电子天平：AL204型，梅特勒—托利多仪器有限公司。
1.2 试验方法
用分析天平称取一定质量的啤酒花颗粒和MgCl2于三角瓶中，倒入一定pH值的缓冲液，混匀，然后将其放入高压灭菌锅反应。反应结束后，用冰袋快速降温至室温，过滤待测。
1.3 异α—酸测定
溶液A：吸取1mL异构物于25mL容量瓶中，用甲醇定容至刻度，混匀。溶液B：吸取0.5mL溶液A于装有约37.5mL醇的50mL容量瓶中，加入NaOH溶液，用甲醇稀释至刻度，混匀。空白；吸取0.5mL1.5mol/LNaOH溶液于50mL容量瓶中，用甲醇稀释至刻度，混匀。在255nm下测定吸光光度值，ε消光度系数为510。
1.4 试验统计分析
试验数据采用Design Expert7.0.0专业软件进行分析。
2 结果与讨论
2.1 影响α—酸异构化因素
啤酒花颗粒中的α—酸在自然条件下是没有苦味的，只有发生异构化作用生成异α—酸才表现出苦感。而麦汁煮沸过程中α—酸发生异构化是酿造工艺中的关键控制点。在国内外化产率，在酿造过程中影响α—酸异构化的因素有很多，且实验室小试的最佳方案未必符合大生产结果，所以只能选取一些可控因素如加热温度、压力、缓冲液pH值、酒花添加量和催化剂添加量进行试验。在实际啤酒生产中，80%左右都添加酒花颗粒，其在热水中崩解速度快，无需考虑溶解问题，可操作性强，所以考虑用颗粒状的酒花制品。
2.1.1 温度影响α—酸的异构化率同加热温度或压力下对α—酸异构化率的影响结果。
随着加热温度逐渐升高异构化率也在增加，在121℃时酒花浸膏中α—酸异构化率为86.73%，达到最大值，超过121℃后继续加热转化率开始下降。
2.1.2 pH 值影响α—酸的异构化率
不同pH值对α—酸的异构化率的影响。在酒花颗粒原溶液中异构化率仅为53.46%，随着pH值逐渐增加，异构化率先增加，且在pH值为10 时达到最大值，酒花颗粒α—酸异构化率为92.07%，pH值为10以上异构化率呈递减趋势，pH值为11.31时异构化率为65.34%。说明在异构化过程溶液pH值对α—酸异构化有影响，偏碱性对其有利。
2.1.3 酒花添加量影响α—酸的异构化率
随着添加量增加异构化率先增加后减少，在150mL体系中添加4g酒花时α—酸异构化率达到最大值80.19%，虽然随着添加量的增加，体系中异α—酸浓度也增加，但是α—酸的转化率反而下降，可以看出，酒花颗粒中α—酸浓度太大，其溶解度受限并不能得到充分异构化；而α—酸浓度太低时发生的副反应较多，使最终异α—酸的含量降低。
2.1.4 催化剂量影响α—酸的异构化率
随着催化剂的量逐渐增加，酒花浸膏中α—酸异构化率先上升后下降；催化剂的量在3%时，达到最大值，α—酸异构化率为93.96%，当催化剂haicent.com的用量大于3%时开始下降，在4%时α—酸异构化率下降至74.25%。这表明，一定比例的催化剂MgCl2对α—酸异构化反应还是有影响，但是添加量过多会对异构化产生负面作用，破坏反应之间的平衡。
2.2 响应面分析
进行单因素试验后，综合考虑到因素之间存在交互作用也会影响到α—酸的异构化及要找出哪种因素是影响异构化率的最主要因素，以加热温度、pH值、添加酒花颗粒量、催化剂MgCl2的量作为影响因素，根据试验中的最优值设计4因素3水平试验，4个中心点重复试验，共29个试验点，进行响应面试验设计优化。
2.2.1 方差分析
加热温度、酒花添加量和催化剂量是酒花颗粒异α—酸转化的重要控制因素，其中温度和酒花添加量、温度和催化剂添加量有交互作用，且交互作用显著，说明温度是酒花颗粒异α—酸转化的关键控制因素。
2.2.2 建立二次响应面回归模型
该试验回归方程为：
Y1=93.71—6.32×A—16.96×B+0.22×C+3.73×D+5.85×A×B—0.15×A×C—6.36×A×D—4.76×B×C+6.75×B×D—2.6×C×D—13.71×A2—0.46×B2—0.83×C2—5.79×D2
式中：Y1为酒花α—酸转化为异α—酸的转化率；A 为加热温度编码值；B为酒花添加量编码值；C为pH值编码值；D为MgCl2添加量编码值。
回归方程R2=99.89%，RMSE=0.585，表明回归方程拟合程度良好，失拟较小，可以用该方程代替真实实验点结果进行分析。
响应面分析图和等高线分析图见图1。
从3个等高线图看出，当C、D两个因素水平一定时，异α—酸的转化率的影响与A、B的影响是一致的。在温度pH值、催化剂pH 值三维图中均出现极值点，得到较理想的抛物线型三维图。
2.2.3 响应因子水平优化结构方案
由二次回归方程得出了最优组合：温度为116.29℃，酒花添加量为2g，pH值为11，催化剂添加量3%，预测转化率值为118.04%。实际温度为116℃，酒花添加量2g，pH值11，催化剂添加量3%，实际测定值116.03%，拟合度为98.3%。
3 结论
在单因素与响应面试验的基础上，初步研究了啤酒花颗粒在加热过程中α—酸发生异构化的影响因素及得到较高异α—酸转化率的最佳条件。
结果表明，以酒花颗粒为原料，使酒花颗粒在一些列反应条件中α—酸转化为异α—酸，用紫外分光光度计法分析样品中异α—酸含量，酒花颗粒浓度对α—酸的异构化影响最大，加热温度/ 压力、催化剂用量、pH 值依次递减。由响应面二次回归方程优化出的最佳条件为：温度116.29℃，酒花添加量2g，pH值11，催化剂添加量3%，预测转化率值为118.04%；实际温度为116 ℃，酒花添加量2g，pH 值11，催化剂添加量3%，实际测定值为116.03%，拟合度为98.3%，此条件下异构化程度最好。