Advancing Flavor Stability Improvements in Different Beer Types Using Novel Electron Paramagnetic Resonance Area and Forced Beer Aging Methods
Notice bibliographique
Résumé
Three different electron paramagnetic resonance (EPR) metrics—lag time, T150, and area—were compared with sensory data from two forced beer aging methods. Three types of beers were evaluated, namely, 1) standard lager, 5% alcohol by volume (ABV) and 3.30° standard reference method (SRM) color; 2) low-alcohol lager, 3% ABV and 2.20° SRM color; and 3) standard ale, 5% ABV and 4.00° SRM color. The two accelerated aging time–temperature treatments evaluated in this study were 18 days at 27°C and six days at 40°C, both being equivalent sensory-wise to our standard flavor stability staling rate of six months at 20°C. A significant relationship between EPR area and sensory staleness scores was found using the 40°C for six days temperature abuse treatment protocol (R2 = 0.9209–0.9567), not the 27°C for 18 days abuse treatment protocol (R2 = 0.0319–0.2046). In addition, the area under the curve metric displayed significant correlation coefficients (R2 = 0.9209–0.9567) with the 40°C for six days abuse treatment staling scores, whereas the traditional lag time and T150 values were not significant (R2 = 0.0174–0.2238 and 0.1010–0.8565, respectively). Using this analytical and sensory chemoetricstyle approach, subsequent brewing materials and process changes were made in the brewing process to lower the EPR area values in five breweries spanning three years of profiling. This resulted in improved packaged beer flavor stability. Using the connection between these novel, rapid methods, this study also highlights three causative beer conditions that have traditionally shown major impacts on flavor stability: namely, trace metals (Cu and Fe), dissolved oxygen, and bisulfite (SO2) levels. Using the EPR area metric, which represents the total amount of free radicals generated during the beer sample analysis time, led the way to engage a rapid forced beer sensory method. Once employed, longer packaged beer shelf-life improvements over the three-year period were realized. This new dynamic program is currently being used in our breweries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».