浓香型白酒有独特的酿造工艺及酒体风格，是最受我国消费者欢迎的白酒之一，其典型酿造工艺特征是泥窖固态发酵﹑续糟配料及混蒸混烧，发酵结束的酒醅与原粮、稻壳等拌和均匀后装入甑锅进行通汽蒸料，蒸料的同时完成蒸酒和蒸粮，随后酒醅摊凉至合适温度并加入大曲倒入窖池进行下一轮次的发酵[1]。蒸粮的目的是通过加热让高粱等原料中的大分子淀粉颗粒通过吸水、膨胀、破裂、糊化，由紧密有序排列的微晶束状态变成散乱无序排列的胶体状态，成为能够被淀粉酶等多种酶发挥作用的短链淀粉、糊精，通过糖化作用进而分解成大部分微生物可利用的单糖，开启白酒的发酵[2-4]。有研究表明，水分、高粱粉碎的粗细比、高粱的种类、蒸汽压力、糊化时间、谷壳添加量都会影响高粱淀粉糊化[5-8]，糊化率对白酒发酵的糖化速率影响较大[9-10]，酿酒原料糊化程度与原酒的出酒率与品质直接相关[11]，因此，在生产过程中常用淀粉糊化程度对蒸料工艺进行衡量[12-13]。目前，有一些学者围绕原料蒸煮相关工艺进行初步的探索，戴诗皎等[14]建立了入池酒醅粮食蒸煮糊化程度评价模型，对粮食蒸煮熟烂程度进行评价并划分了不同酒醅性状的入池酒醅糊化度范围；卢君等[15]基于酶解法的原理建立了一种评价高粱蒸煮程度的糊化度模型，粉碎度、润粮温度、粮醅酸度、蒸煮压力和高粱硬度与糊化度指标之间呈正相关关系；冯兴垚等[16]探索发现不同品种的高粱最高糊化率不同，最佳蒸煮工艺也存在差别；祝贺等[17]采用正交试验确定了包含蒸煮温度、蒸煮时间及振荡频率的高粱振荡蒸煮工艺。
北方浓香型白酒酿造过程中常用的蒸粮方式是敞开式，即在蒸粮时打开甑锅盖对酒醅进行蒸煮排酸排汽。这种蒸料方式会将酒醅中的有机酸随着水蒸气挥发到车间内，尤其是在冬季环境温度低，车间内蒸料产生的水蒸气冷凝成水滴，这种蒸粮排酸冷凝成的水滴具有较强的腐蚀性，附着在酿造设备上会对车间内各个自动化模块元器件的使用寿命构成了极大威胁。为了解决这个问题，围绕白酒酿造过程中的关键蒸料环节，将酒醅蒸料方式由敞开式转变为密闭式。
本研究在保证入池酒醅能够正常发酵产酒的前提下，以入池酒醅淀粉糊化率作为酒醅蒸煮程度的评价指标，采用单因素试验考察蒸料时间、蒸汽通量以及稻壳用量对淀粉糊化率的影响，并在单因素试验的基础上，结合Plackett-Burman试验和响应面Box-Benhnken试验方法优化入池酒醅扣盖蒸料工艺，以期为浓香型白酒酒醅进行扣盖蒸料提供科学的参考和依据。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
浓香型白酒酒醅：取自济南趵突泉酿酒有限责任公司浓香机械酿造班组入池前的酒醅；
无水乙醇（色谱纯）：福晨化学试剂有限公司；己酸乙酯（色谱纯）：北京百灵威科技有限公司；其他试剂均为国产分析纯。
1.2 仪器与设备
UPR超纯水机：四川优普超纯科技有限公司；FL-1可调式封闭电炉：北京市永光明医疗仪器有限公司；FA2004精密电子天平：天津天马衡基仪器有限公司；7890B气相色谱（gas chromatography，GC）仪（配有7683自动进样器、氢火焰离子化检测器（flame ionization detector，FID））：美国安捷伦公司。
1.3 试验方法
1.3.1 浓香型白酒酿造工艺流程[18]
操作要点：采用“老五甑”工艺进行酿造，将高粱（1 000 kg）、大米（215 kg）、小米（70 kg）、小麦（215 kg）等原料经粉碎加水润料，然后与一定量的稻壳、出池酒醅（11 000 kg）进行混合（配料）；料醅装甑蒸馏，馏酒结束后蒸料；料醅摊凉至相应的温度后加入大曲；最后入池发酵，具体操作要点及工艺参数参见《白酒生产技术全书》[18]。其中，扣（开）盖蒸料是装甑蒸馏的一部分，料醅馏酒结束后进行蒸料。
1.3.2 扣盖蒸料工艺优化单因素试验
扣盖蒸料工艺优化前的蒸料时间、蒸汽通量、稻壳用量分别为90 min、60%、300 kg，只改变其中一个参数，分别考察蒸料时间（70 min、80 min、90 min、100 min和110 min）、蒸汽通量（40%、50%、60%、70%和80%）及稻壳用量（275 kg、300 kg、325 kg、350 kg和375 kg）对入池酒醅淀粉糊化率和酸度的影响。
1.3.3 扣盖蒸料工艺优化Plackett-Burman试验设计
在单因素试验的基础上，以蒸料时间（A）、蒸汽通量（B）和稻壳用量（C）为自变量，以入池酒醅淀粉糊化率（Y）为评价指标，采用Minitab 19软件设计Plackett-Burman试验，对3个影响因素进行评估，筛选显著影响因子，Plackett-Burman试验因素及水平见表1。
表1 扣盖蒸料工艺优化Plackett-Burman试验设计因素及水平
Table 1 Factors and levels of Plackett-Burman tests for process optimization of lid-covering steaming
水平 A 蒸料时间/min B 蒸汽通量/% C 稻壳用量/kg-1 1 80 100 50 70 300 350
1.3.4 扣盖蒸料工艺优化Box-Behnken响应面试验设计
在Plackett-Burman试验的基础上，以蒸料时间（A）、蒸汽通量（B）和稻壳用量（C）为自变量，以入池酒醅淀粉糊化率（Y）为响应值，利用Design Expert 12.0软件设计3因素3水平的Box-Behnken响应面试验，得到扣盖蒸料工艺的最佳条件，Box-Behnken试验因素与水平见表2。
表2 扣盖蒸料工艺优化Box-Benhnken试验设计因素及水平
Table 2 Factors and levels of Box-Benhnken tests for process optimization of lid-covering steaming
水平 A 蒸料时间/min B 蒸汽通量/% C 稻壳用量/kg-1 0 1 80 90 100 50 60 70 300 325 350
1.3.5 扣盖蒸料工艺与开盖蒸料工艺的比较
以最优蒸料时间、蒸汽通量及稻壳用量进行扣盖蒸料，以工厂现用蒸料时间（90 min）、蒸汽通量（60%）及稻壳用量（300 kg）进行开盖蒸料，比较两种工艺下的入池酒醅酸度、入池发酵温度、窖池原酒的出酒率、己酸乙酯含量及感官品质。
1.3.6 测定方法
糊化率：参考冯兴垚等[16]的方法测定；酸度：参照中国酒业协会团体标准T/CBJ 004—2018《固态发酵酒醅通用分析方法》测定；发酵温度追踪：在酒醅入池发酵的0～20 d对窖池进行温度测定并记录，温度检测点为深入窖池100 cm处；出酒率：采用称重法测定原酒的产量，产量与投粮的比例为出酒率[18]；己酸乙酯含量：参照国家标准GB/T 10345—2022《白酒分析方法》[19]测定；感官评价：由企业感官品评小组人员参照GB/T 10345—2022《白酒分析方法》[19]及浓香型白酒的特点从香气、口味、口感及风格四个角度对原酒进行感官评价。
1.3.7 数据处理及统计分析
所有的试验均重复3次，结果用“平均值±标准误差”表示。采用SPSS 19.0和Origin 2022分析和处理数据。使用Minitab 19对Plackett-Burman试验结果进行分析，采用Design Expert 12.0对响应面试验进行设计与分析。
2 结果与分析
2.1 扣盖蒸料工艺优化单因素试验
2.1.1 蒸料时间对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响
蒸料时间对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响见图1。
图1 蒸料时间对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响
Fig.1 Effects of steaming time on starch gelatinization rate and acidity of fermented grains in the pit
由图1可知，入池酒醅淀粉糊化率随蒸料时间的增加呈现先升高后降低的趋势，当蒸料时间为90 min时，入池酒醅的淀粉糊化率最高，为（65.34±0.13）%。淀粉糊化与淀粉颗粒周围的水分含量密切相关，蒸料时间过短，淀粉颗粒持水量低，糊化困难；随着蒸料时间的延长，淀粉的持水性增加，淀粉的糊化率也增加；但蒸料时间过长，随着淀粉颗粒周围含水量的持续增加淀粉浓度下降，糊化率降低，同时淀粉持水量越高，糊化淀粉在摊凉的过程中回生速率也增加，最终表现为下降的趋势[20-21]，这与ZONG X Y等[22]研究的浓香型白酒酒醅高温蒸煮诱导淀粉回生残留淀粉高的结果相吻合。入池酒醅酸度随蒸料时间的增加呈先降低后趋于稳定的趋势，当蒸料时间为90 min时，酸度达到（2.31±0.12）mmol/10 g，当蒸汽时间＞90 min后，酸度趋于稳定。因此，选择最佳蒸料时间为90 min。
2.1.2 蒸汽通量对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响
蒸汽通量对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响见图2。由图2可知，入池酒醅的淀粉糊化率随蒸汽通量的增加呈现先升高后降低的趋势，当蒸汽通量为60%时，入池酒醅的淀粉糊化率最高，为（64.33±0.21）%。蒸汽通量较低时所携带的热量不足，导致酒醅中淀粉颗粒糊化所需热量不足，进而影响淀粉颗粒的糊化程度；随着蒸汽通量的增大，淀粉颗粒的持水性达到最大，达到了酒醅淀粉糊化所需的热焓值；继续增大蒸汽通量，酒醅含水量增加，淀粉浓度降低，导致其糊化率下降[23]。入池酒醅酸度随蒸料时间的增加呈先降低后趋于稳定的趋势，当蒸汽通量为60%时，酸度降低到（2.65±0.13）mmol/10 g，此酸度值符合生产需求[18]，因此，选择最佳蒸汽通量为60%。
图2 蒸汽通量对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响
Fig.2 Effects of steam flux on starch gelatinization rate and acidity of fermented grains in the pit
2.1.3 稻壳用量对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响
酒醅中加入稻壳能疏松粮醅，增加界面，使蒸煮和蒸馏能顺利进行，同时还能稀释淀粉含量冲淡酸度、吸收酒精、维持浆水[24]。因此，考察稻壳用量对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响，结果见图3。由图3可知，入池酒醅淀粉糊化率随稻壳用量的增加呈现先升高后降低的趋势，当稻壳用量为325 kg时，入池酒醅的淀粉糊化率最高，为（64.32±0.13）%。稻壳用量少时，酒醅颗粒之间间隙小，蒸汽通过量低，淀粉持水性差，淀粉糊化率低；稻壳用量过多时，酒醅疏松度高，淀粉颗粒持水性变大，淀粉颗粒被稀释，总体表现出下降的趋势[23]。入池酒醅酸度随稻壳用量的增加呈先下降后趋于稳定的趋势，当稻壳用量为325 kg时，酸度为（2.43±0.11）mmol/10 g，当稻壳用量＞325 kg时，酸度趋于稳定。因此，选择最佳稻壳用量为325 kg。
图3 稻壳用量对入池酒醅淀粉糊化率及酸度的影响
Fig.3 Effects of rice husk addition on starch gelatinization rate and acidity of fermented grains in the pit
2.2 影响入池酒醅淀粉糊化率关键因素的筛选
Plackett-Burman试验设计及结果见表3，使用Minitab软件对表3数据进行回归分析，（回归方程为Y=58.150+2.250A+2.017B+0.567C）和显著性检验，结果见表4。由表4可知，因素A（蒸料时间）、B（蒸汽通量）对入池酒醅淀粉糊化率有极显著影响（P＜0.01），因素C（稻壳用量）对入池酒醅淀粉糊化率有显著影响（P＜0.05），因此选择蒸料时间、蒸汽通量及稻壳用量3个因素进行Box-Benhnken试验。
表3 扣盖蒸料工艺优化Plackett-Burman试验设计及结果
Table 3 Design and results of Plackett-Burman tests for process optimization of lid-covering steaming
试验号 A 蒸料时间/min B 蒸汽通量/%C 稻壳用量/kg Y 淀粉糊化率/%1234567891 0 1 1 --1 1-1 1 1 1 1-1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 -1 1 1 1-1 11 12-1-1 1-1-1-1-1 1-1-1-1-1 58.39±0.11 62.01±0.20 58.13±0.22 58.89±0.12 62.11±0.14 63.23±0.11 58.13±0.18 55.58±0.12 52.53±0.11 57.82±0.22 57.52±0.10 53.63±0.14
表4 Plackett-Burman试验结果方差分析
Table 4 Variance analysis of Plackett-Burman tests
注：“*”表示对结果影响显著（P＜0.05）；“**”表示对结果影响极显著（P＜0.01）。下同。
来源 系数 系数标准误 t 值 P 值 显著性ABC 2.250 2.017 0.567 0.171 0.171 0.171 13.12 11.76 3.30 0.000 0 0.000 0 0.011 0*****
2.3 扣盖蒸料工艺优化响应面试验
2.3.1 Box-Behnken试验结果
在Plackett-Burman试验的基础上，以蒸料时间（A）、蒸汽通量（B）和稻壳用量（C）为自变量，以淀粉糊化率（Y）为响应值，利用DesignExpert12软件设计3因素3水平的Box-Behnken响应面试验，试验设计及结果见表5，方差分析见表6。
表5 扣盖蒸料工艺优化Box-Behnken试验设计及结果
Table 5 Design and results of Box-Behnken tests for process optimization of lid-covering steaming
试验号 A B C Y 淀粉糊化率/%1234567891 0 0 1 0 0 0 0 01 -1-1 0-1 1 1 -1 0 -1 1 0 0 -11 12 13 14 15 16 17-1 0-1 011 01000-0 1 0 -1 1 0 0 0 -11 10001-1 1 000 60.39±0.12 64.92±0.11 60.37±0.12 66.73±0.20 62.68±0.12 63.33±0.18 67.21±0.12 65.04±0.11 56.72±0.12 59.53±0.19 67.64±0.12 57.78±0.20 67.02±0.11 63.11±0.12 66.79±0.11 58.03±0.19 60.93±0.13
表6 回归模型方差分析
Table 6 Variance analysis of regression model
方差来源 平方和 自由度 均方 F 值 P 值 显著性模型ABCA B******AC BC A2 B2 C2残差失拟项纯误差总离差208.350 0 59.250 0 11.410 0 3.350 0 3.800 0 0.213 2 0.098 7 55.940 0 37.650 0 23.460 0 2.940 0 2.430 0 0.512 0 211.300 0 91111111117341 6 23.150 0 59.250 0 11.410 0 3.350 0 3.800 0 0.213 2 0.098 7 55.940 0 37.650 0 23.460 0 0.420 3 0.810 0 0.128 0 55.080 0 140.980 0 27.150 0 7.960 0 9.050 0 0.5072 0.2349 133.100 0 89.570 0 55.810 0＜0.000 1＜0.000 1 0.001 2 0.025 7 0.019 7 0.499 4 0.642 7＜0.000 1＜0.000 1 0.000 1** ******6.330 0 0.053 4
采用Design Expert 12.0软件对表5数据进行多元回归拟合，得到二次多项式方程为：Y=67.06+2.72147A+1.19422B+0.646 678C+0.975 187AB-0.230 847AC+0.157 11BC-3.645 02A2-2.99017B2-2.36027C2。
由表6可知，回归模型F=55.08，P＜0.000 1，模型极显著，失拟项的P=0.0534＞0.05，不显著，表明所选模型具有良好的拟合度，能较好地拟合试验结果。决定系数R2为0.986 1，调整决定系数R2Adj为0.968 2，表明该模型能够解释96.82%的酒醅淀粉糊化率的变化，进一步表明回归方程具有良好的拟合度。在模型中，一次项A、B及二次项A2、B2、C2对结果影响极显著（P＜0.01），一次项C及交互项AB对结果影响显著（P＜0.05），其他项均对结果影响不显著（P＞0.05）。3个因素对入池酒醅淀粉糊化率的影响大小为：A＞B＞C。
2.3.2 各因素间交互作用对入池酒醅淀粉糊化率影响的响应面分析
采用Design-expert 12.0软件绘制蒸料时间（A）、蒸汽通量（B）、稻壳用量（C）三个因素间交互作用对入池酒醅淀粉糊化率影响的响应面及等高线，结果见图4。响应面图中曲线弯曲度越大，等高线越接近椭圆形，研究因素对结果的影响就越显著；反之，响应面图中曲线越平坦，等高线越接近圆形，研究因素对结果的影响就越微弱。图中的颜色亦能表现对结果的影响，曲线上的提取质量相同，从红色到蓝色表示提取质量由多变少，颜色变化越快，影响越显著[25]。
图4 各因素间交互作用对入池酒醅淀粉糊化率影响的响应面及等高线
Fig.4 Response surface plots and contours lines of effect interaction between various factors on starch gelatinization rates of fermented grains in the pit
由图4可知，AB的响应面曲线最陡，等高线相对较紧密，因此蒸料时间（A）和蒸汽通量（B）间交互作用对入池酒醅淀粉糊化率的影响相对显著；AC和BC的响应曲面相对平坦，等高线松散，表明AC和BC的交互作用对入池酒醅淀粉糊化率的影响较小，这与方差分析结果一致。
2.3.3 最佳条件的预测及验证试验
采用Design-Expert 12.0软件对回归方程进行最优求解，得到浓香型白酒酒醅扣盖蒸料的最佳工艺条件为：蒸料时间94.10 min，蒸汽通量63.53%，稻壳用量331.80 kg。此工艺条件下，入池酒醅淀粉糊化率的预测值最大，为67.68%。考虑到酿酒车间的实际情况以及操作简便性，将扣盖蒸料的最佳工艺条件修订为：蒸料时间95 min，蒸汽通量65%，稻壳用量330 kg。在此最佳条件下进行生产验证试验，重复3次，入池酒醅淀粉糊化率为（67.14±0.12）%，与预测值67.68%的误差值为0.80%，说明试验所得数学模型可以较好的预测各因素和评价指标之间的关系，适用于浓香型白酒酒醅扣盖蒸料的工艺优化。
2.4 扣盖蒸料工艺与开盖蒸料工艺的对比
合适的酸度能够保证酒醅正常发酵，酸度过高抑制酵母菌等有益微生物的繁殖，酸度过低，杂菌生长，不利于产酒[26-27]。经过发酵后酒醅的酸度过高，大部分有机酸通过蒸料工艺来排酸。在最优扣盖蒸料工艺下入池酒醅的酸度为（2.20±0.13）mmol/10 g，生产上现用的开盖蒸料工艺下入池酒醅的酸度为（2.21±0.14）mmol/10 g，两者差异不显著（P＞0.05），由此可见，最优扣盖蒸料工艺能够达到蒸料排酸的目的。
温度是微生物代谢活动的外在表现[28]，在窖池中酒醅发酵温度的变化见图5。由图5可知，两种蒸料工艺得到的酒醅入池发酵过程中的温度变化基本趋势一致，入池发酵第6天时均达到发酵顶温。扣盖蒸料工艺的酒醅入池后发酵第6天达到顶温（36.93±0.14）℃，持续（6±1）d，升温幅度为（12.43±0.12）℃；与之对应的开盖蒸料工艺的酒醅入池后发酵第6天达到顶温（37.37±0.13）℃，持续（8±1）d，升温幅度为（13.51±0.13）℃。结果表明，扣盖蒸料工艺的酒醅入池发酵参数在正常范围内波动，该工艺能使酒醅入池后正常发酵。
图5 两种蒸料工艺酒醅入池发酵温度的变化
Fig.5 Changes of fermentation temperature of fermented grains in the pool in two kinds of steaming process
在最优扣盖蒸料工艺下原酒的出酒率为（38.11±0.11）%、己酸乙酯含量为（2.89±0.06）g/L；生产上现用的开盖蒸料工艺下入池酒醅的出酒率为（37.82±0.14）%、己酸乙酯含量为（2.77±0.08）g/L，两种蒸料工艺下原酒的出酒率及己酸乙酯含量无显著差异（P＞0.05）。十余位经验丰富的企业感官品评人员对原酒进行感官评价后发现，扣盖蒸料工艺下生产的白酒粮香浓郁、酒体醇厚、香味协调、风格典型，没有杂味异味的产生，因此扣盖蒸料工艺不会对原酒的产量和质量产生影响。综上所述，扣盖蒸料工艺没有引起酒醅的异常发酵及酒质的变化，能够保证浓香型白酒的正常发酵。
3 结论
本研究以入池酒醅的淀粉糊化率为响应值，通过单因素试验、Plackett-Burman试验及Box-Behnken响应面法优化得到浓香型白酒扣盖蒸料的最优条件为：蒸料时间95 min，蒸汽通量65%，稻壳用量330 kg。在此优化工艺条件下，入池酒醅的淀粉糊化率最高为（67.1±0.1）%。与开盖蒸料工艺相比，扣盖蒸料的入池酒醅的酸度、原酒产量及质量均无显著变化（P＞0.05），其中酸度为（2.20±0.13）mmol/10 g、原酒出酒率为（38.11±0.11）%、己酸乙酯含量为（2.89±0.06）g/L，酒醅入池发酵温度变化趋势一致，且在正常范围内波动，说明扣盖蒸料工艺没有引起酒醅的异常发酵及酒质的变化，能够保证浓香型白酒的正常发酵。此工艺条件的实施应用，不仅可以有效降低厂区内的能源损耗，而且还可以有效减少酿酒车间室内废汽的排放量，延长车间各个自动化模块元器件的使用寿命，降低厂区设备元器件损耗，进而为企业生产经营降本增效。
[1]胡景辉，陈禹锜，薛新新，等.浓香型白酒发展概述[J].中国酿造，2022，41（6）：24-30.
[2]高银涛.固态双边发酵糖化过程调控技术研究[D].无锡：江南大学，2021.
[3]LI E P,YANG C T,WANG J P,et al.Leached starch content and molecular size during sorghum steaming for Baijiu production is not determined by starch fine molecular structures[J].Int J Biol Macromol,2021,184(1):50-56.
[4]王正.高粱原料对白酒酿造微生物菌群演替及其风味代谢的影响[D].无锡：江南大学，2023.
[5]ZONG X Y, WEN L, MOU T T, et al.Effects of multiple cycles of sorghum starch gelatinization and fermentation on production of Chinese strong flavor Baijiu[J].J Cereal Sci,2022,108:103561.
[6]刘明.浓香型白酒酿造蒸粮糊化过程的影响因素研究进展[J].酿酒科技，2023（8）：81-84.
[7]蒋力力，尹艳艳，杨军林，等.酿酒原料高粱对白酒品质影响的研究进展[J].中国酿造，2022，41（8）：6-11.
[8]牛姣，沈毅，张贵虎，等.白酒酿造原料与酒体品质关系的研究进展[J].食品与发酵工业，2023，49（3）：322-328.
[9]高银涛，何璇，余博文，等.白酒固态双边发酵糖化机理及其对发酵过程的影响[J].食品与发酵工业，2021，47（13）：92-97.
[10]龚荣，李卫东，黄进，等.酱香型白酒下沙、糙沙过程中高粱淀粉糊化的影响因子及相关过程控制[J].酿酒科技，2019（12）：36-39.
[11]程度.酿酒用高粱原料对酱香型白酒品质影响的初步研究[D].贵阳：贵州大学，2022.
[12]邓皖玉，许永明，程伟，等.润粮工艺对酱香型白酒生产的影响[J].酿酒科技，2021（1）：36-41，49.
[13]崔凤元，江中伟，靳宝常，等.绵柔型白酒高粱糊化工艺探究[J].酿酒科技，2017（2）：72-74.
[14]戴诗皎，王晓慧，赵琦，等.浓香型白酒酿造过程粮食蒸煮效果评价方法研究[J].酿酒科技，2022（6）：82-85.
[15]卢君，唐平，山其木格，等.一种评价酱香型白酒酿造过程高粱蒸煮程度的技术研究[J].中国酿造，2021，40（3）：73-78.
[16]冯兴垚，杨文斌，罗惠波，等.3种酿酒高粱蒸煮工艺的优化[J].食品科技，2017，42（11）：187-194.
[17]祝贺，杨涛，杨玉蓉，等.正交试验优化酿酒高粱振荡蒸煮工艺[J].中国酿造，2019，38（9）：91-95.
[18]沈怡芳.白酒生产技术全书[M].北京：中国轻工业出版社，2007：270-319.
[19]国家市场监督管理总局，国家标准化管理委员会.GB/T 10345—2022中国白酒分析方法[S].北京：中国标准化出版社，2022.
[20]倪德让，孔祥礼，孙崇德，等.红缨子高粱淀粉分子结构及糊化特性研究[J].中国酿造，2019，38（12）：75-79.
[21]GAO F,LI X Q,LI X,et al.Physicochemical properties and correlation analysis of retrograded starch from different varieties of sorghum[J].Int J Food Sci Technol,2022,57(10):6678-6689.
[22]ZONG X Y,WEN L,DIAO C,et al.Changes and formation of residual starch in Zaopei during the fermentation process of strong-flavor Baijiu[J].Starch-Starke,2022,74(9-10):80-85.
[23]卢君，唐平，山其木格，等.一种评价酱香型白酒酿造过程高粱蒸煮程度的技术研究[J].中国酿造，2021，40（3）：73-78.
[24]成林，成坚，王琴，等.原辅料对粮食酿造酒质量影响的研究进展[J].酿酒科技，2020（9）：97-107.
[25]赵巧珍，孟武，刘玉涛，等.响应面法优化芝麻香型白酒酒醅中阿魏酸的提取工艺[J].中国酿造，2022，41（11）：174-179.
[26]陈小文，张霞，乔宗伟.浓香型白酒糟醅生酸规律研究[J].食品与发酵科技，2019，55（3）：20-22.
[27]江东材，周瑞平，陈云宗，等.入窖酸度对浓香型白酒糟醅产酒的影响[J].酿酒科技，2018（10）：28-30.
[28]YAN S B,WANG S C,WEI G G,et al.Investigation of the main parameters during the fermentation of Chinese Luzhou-flavour liquor[J].J I Brewing,2015,121(1):145-154.