在不改變配方的情況下提升最佳化

什麼是發酵？

在發酵過程之前，玉米、大麥、黑麥和小麥等穀物會被磨成細粉。粉狀穀物與水一起放入糖化鍋中，在接近200°F的溫度下烹煮。

在烹煮階段接近尾聲時，溫度會降低，並加入發芽大麥。接下來，發芽大麥中的酶會將穀物澱粉分解成可發酵成酒精的簡單糖類。然後將糖化醪與酵母和水一起冷卻並轉移到發酵槽中。

發酵通常持續約72小時，但會根據烈酒類型和當地條件而有所不同。當糖化醪在發酵槽中靜置時，酵母會將簡單糖類轉化為乙醇，將糖化醪轉化為蒸餾啤酒。

降低壓力水平

酵母在壓力條件下表現不佳。在發酵過程中，有幾個酵母壓力因子會影響酒精產量和所產生蒸餾啤酒的其他品質，包括發酵開始時的pH值和發酵過程中的溫度。

使用模型預測控制技術管理這些變數有助於減輕酵母的壓力，從而獲得一致的酒精產量和符合品牌指導原則與期望的最終產品。依靠模型預測控制來處理這些變數也能釋放操作員的時間，讓他們能夠將多年的經驗和時間專注於更高價值的任務。

管理發酵槽pH值

發酵開始時的pH值對所產生的蒸餾啤酒有重大影響，因為酸度對酵母來說是一種壓力因子。如果設定的pH值過低，酵母的生產力會降低，酒精產量也會減少。如果設定的pH值過高，可能會發生不需要的細菌生長，導致產量減少、烈酒產生異味，或者可能導致整批產品損失。

對於波本威士忌和田納西威士忌等烈酒，會在發酵槽中加入一些先前蒸餾過的糖化醪，或稱為酸醪。酸醪的量和酸度會影響發酵槽的設定pH值。

由於酸醪是回收流，一批次的變異性可能會產生回響，並在幾天後導致另一批次的變異性。雖然這種效應可能會隨著時間而穩定下來，但模型預測控制提供了逐漸調整送入發酵槽的酸醪和水比例的機會。在這種情況下，模型預測控制持續管理發酵槽和設定pH值，確保一致的酒精產量並遵循傳統配方目標。

溫度是敵人

過高的溫度也會對酵母造成壓力，因此必須密切監控溫度。發酵是一個放熱反應，所以熱量是過程的副產品，會導致發酵槽溫度上升。隨著溫度上升，酵母承受的壓力會導致發酵速率下降，進而導致酒精產量和產率降低。

為了去除多餘的熱量，發酵槽內的冷卻盤管被用來管理發酵槽溫度。不幸的是，這可能會在大型蒸餾廠中導致另一個問題，即多個發酵槽共享同一個冷卻水管路。在這種設置下，改變一個發酵槽的水流量很可能會改變附近發酵槽的流量，而操作員根本沒有時間持續且手動調整所有流量以達到一致的溫度。

調節控制迴路可以用來解決這個問題，但是，考慮到相互作用，調得過於積極的迴路會產生振盪，可能引起溫度變化，而調得過於遲緩的迴路則會導致控制遲緩。  

相反，模型預測控制可以在維持發酵過程中一致溫度方面發揮重要作用。由於模型預測控制本質上是多變量的，它允許同時解決所有發酵槽溫度的管理問題。模型預測控制的「模型」部分考慮了流量之間的相互作用，同時也考慮了干擾，例如冷卻水溫度的變化。

使用模型預測控制提升產率和產量

通過管理壓力變量，模型預測控制通過改善產率和批次一致性對發酵過程產生積極貢獻。隨著變異性的降低，優化機會得以呈現。

酒精產率與發酵時間之間存在強烈的相關性，然而，隨著發酵時間的延長，乙醇產生速率會下降。作為一家公司，您必須根據您的生產需求、工廠其他地方的瓶頸、商品價格和其他外部因素來決定什麼是更可取的：在相同發酵時間內增加酒精產率，或在更短的發酵時間內獲得相同的酒精產率，從而每月允許更多批次，或介於兩者之間的某種情況？

當蒸餾烈酒生產商努力在保持配方和產品完整性的同時增加產量時，模型預測控制可以在每個步驟中創造機會並促進這些結果。  

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