中国研究人员开发物联网系统监测和预测桃红葡萄酒在储存期间的质量

中国咸阳西北农林科技大学酿酒学院的研究人员开发了一种新型物联网（IoT）系统，旨在监测和预测桃红葡萄酒储存过程中的关键理化参数。最近发表在《发明》（Inventions）杂志上的一篇文章介绍了这一系统，其目的是通过提供有关影响变质和风味劣化因素的实时数据，应对在贮藏期间保持葡萄酒质量的挑战。

该项目由张旭和一个同事团队领导，他们重点关注三个关键参数：溶解氧、电导率和温度。众所周知，这些因素对桃红葡萄酒的化学稳定性和感官品质起着重要作用。与红葡萄酒或白葡萄酒不同，桃红葡萄酒对储存环境的变化特别敏感，因此精确的监测对生产商保持产品一致性和延长保质期至关重要。

该监测装置采用了一个紧凑型多参数传感器，能够同时测量所有三个变量。传感器由耐腐蚀的不锈钢制成，其设计便于集成到各种类型的葡萄酒储存容器中，包括玻璃罐和橡木桶。传感器收集的数据通过 4G 无线模块传输到 TLINK 云平台，并在那里进行存储、可视化和进一步分析。

2025 年 4 月至 7 月，研究团队在大学的地下酒窖进行了为期 80 天的实验。该设备安装在一个装满桃红葡萄酒的密封玻璃发酵罐中。在整个实验过程中，系统每分钟收集一次数据，每个参数的数据点超过 115,000 个。研究人员观察到，所有三个参数--溶解氧、电导率和温度--都随着时间的推移呈现出明显的变化趋势。例如，溶解氧水平在贮藏初期会升高，然后趋于稳定，而温度变化则反映了酒窖外的季节性变化。

为了提高这种连续监测的价值，研究小组采用了先进的深度学习模型来预测这些参数的未来趋势。他们利用收集到的时间序列数据测试了长短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）、时序卷积网络（TCN）和传统的 ARIMA 统计模型。TCN 模型对所有三个参数的预测准确率最高，每个变量的决定系数 (R²) 均超过 0.95。LSTM 和 GRU 模型也表现出色，但准确度略低于 TCN。ARIMA 模型落后于深度学习方法。

基于云的系统允许用户通过网络界面查看实时数据，该界面可显示当前读数、历史趋势、设备状态以及环境信息（如存储地点的天气状况）。如果任何参数超过预设阈值或出现连接中断，可配置警报功能通知酒厂员工。这一功能为潜在的质量问题或设备故障提供了预警机制。

这项研究强调了酿酒厂的几个实际优势。通过持续跟踪多个理化参数并应用预测分析，生产商可以在葡萄酒质量受到影响之前检测到可能预示着变质或不理想存储条件的异常变化。这种方法有助于在储存管理方面做出更明智的决策，如调整温度控制或改进容器密封。

不过，研究人员也指出了一些局限性。该系统需要可靠的 4G 覆盖和交流电源，这可能会限制在某些酒窖或偏远地区的部署。此外，研究人员还强调，在安装之前需要对传感器进行定期消毒，以防止微生物污染。

这一物联网监控框架将实时传感与基于机器学习的预测相结合，代表着数字化酿酒实践向前迈进了一步。以前的系统侧重于单参数监测或离线分析，而这一集成解决方案为酒厂提供了一个更全面的工具，用于管理储存期间的质量--这一关键阶段可决定桃红葡萄酒的最终特性和适销性。

这项研究得到了西北农林科技大学和上海国兰农产品有限公司的资助，并得到了当地酒庄的协助，为测试提供了设施和葡萄样本。由于实验工作仍在进行中，研究数据可应要求提供。

随着全球消费者对高品质桃红葡萄酒的需求不断增长，此类技术创新对于生产商确保产品一致性和快速应对储藏过程中的潜在风险将变得越来越重要。