A PIR Sensor-Based System for Real-Time Alcohol Monitoring and Automated Preservative Control in Fruit Wine Fermentation: Accuracy, Usability, and Adoption Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and continuous measurement of alcohol concentration during fermentation is crucial for maintaining quality, ensuring safety, and ensuring regulatory compliance in fruit wine production. Traditional methods, such as manual hydrometry and sensory-based evaluation, are often limited by subjectivity, measurement variability, and a lack of real-time responsiveness. This study introduces a novel sensor-integrated system that utilizes Passive Infrared (PIR) technology to dynamically monitor alcohol levels and automate potassium sorbate dosing during the fermentation of fruit wines. The proposed system combines a repurposed PIR sensor with a hydrometer-actuated mechanical switch to estimate alcohol by volume (ABV) in real-time, achieving a validated accuracy of 94.09% when benchmarked against gas chromatography (GC) standards. Integrated control logic enables automatic preservative application aligned with ABV thresholds of 220 mg/L for 9% v/v and 50 mg/L for 14% v/v alcohol, thus ensuring microbial stability and compliance with enological standards. Experimental trials involving pineapple, mango, and grape wines demonstrated the system’s capability to capture both pre-fermentation and post-fermentation alcohol values with minimal error margins (<2%). A user experience study conducted with 20 professional winemakers and 380 broader respondents revealed high satisfaction scores across usability, observation ability, and simplicity of use, with Likert-scale ratings averaging 4.50 or higher. Statistical validation using Structural Equation Modeling (SEM) confirmed the positive influence of user experience factors on adoption intention (R² = 0.533, p < 0.001). These findings highlight the PIR-based system’s potential to modernize artisanal winemaking by offering a non-invasive, accurate, and user-friendly tool for real-time fermentation monitoring and control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».