“啤酒釀造過程包(bao)含若干步驟： 麥粒發芽(ya), 制粉, 搗碎, 過濾, 烹煮, 發酵, 加工, 過濾和包(bao)裝。其中，發酵環節對啤酒的質量(liang)起到決定(ding)性的作(zuo)用，因為(wei)有多種(zhong)因素（比如(ru)溫度、pH值、糖(tang)類組成、酵母類型）會影響酒的質量(liang)度。”(Grassi et al., 2013)

全波段近紅外光譜儀的作用(yong)：
• “對植物進行高光譜遙感分析是一個快速調查和明確植物健康和營養狀況很有效的方法。” (Fluvià, 2015)
• “近紅外測量對植物育種、監測作物的成熟度非常有用。” (Halsey, 1987)
• 近紅外測量可以用來對啤酒釀造中的原料（比如：大麥、麥芽、啤酒花、酵母）、半成品及成品做質量監測控制。(Valeria et al., 2012)
• 傳統的近紅外分析樣品的方法，已被應用于啤酒花的水分，α-酸、β-酸、啤酒花油和貯存指數的預測。(Halsey, 1987)
• 乙醇可以從許多不同的淀粉中提取，包括玉米、小麥、大麥或馬鈴薯；近紅外技術已經幫我們實現通過儀器直接測量這些原料成分，并預測乙醇產量。 (Fluvià, 2015)
• 近紅外技術是檢測酒渣能否用于動物飼料成分的有效工具。(ASD Inc., 2009)
• 近紅(hong)外(wai)技(ji)術可以幫助(zhu)我(wo)們(men)清楚的分辨出啤酒(jiu)(jiu)樣品與(yu)老化啤酒(jiu)(jiu)中的乙(yi)醇(chun)。(Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)

應用化學統計(ji)學 (多變(bian)量分析)定量校(xiao)準啤酒釀造和乙醇(chun)生產成分特性：
• 多元校正可以測量多種結構和工藝的多種特性；
• 實時定量分析校準工具與ASD LabSpec® 分析儀配套使用； (GRAMS IQ; The Unscrambler®)
• 用回歸分析方法將多種實驗室分析方法與近紅外反射率相關聯；
• 校準可用于發酵過程的各個環節，比如：水分、蛋白質和淀粉含量（谷物含量）、麥芽質量和蛋白（麥粒發芽）、總糖、可發酵的碳水化合物、麥汁參數（搗碎）、可溶性糖、酸含量（發酵）、硫含量、水分、蛋白質、纖維（用于生產動物飼料的副產品）
• 通(tong)過(guo)一(yi)種(zhong)測量方法做多(duo)種(zhong)分(fen)析。

結論:
ASD光(guang)譜儀(yi)具備*的(de)靈敏度(du)和(he)速度(du)，同時兼具高信噪比的(de)設計，與350-2500nm光(guang)譜測量(liang)范圍(wei)相結合，非(fei)常(chang)適合測量(liang)多種(zhong)成分種(zhong)類和(he)重要過程參(can)數。

ASD 地物(wu)光譜儀是一種用于啤(pi)酒(jiu)釀造工藝和乙(yi)醇生(sheng)產成分特性(xing)測定的實用型儀器。

LabSpec 4 主機
提供實驗室級別性能儀器：堅固耐用、采用便攜式設計、適合臺式分析或者現場使用，用于定量分析。
Muglight 杯狀光源
為原材料分析而設計，主要是那些需要測量反射率和吸光率的原材料。
Turntable 轉盤
分析不(bu)規則(ze)形狀或(huo)者不(bu)均勻的樣品(pin)，可(ke)以(yi)獲得理想的高(gao)精度平均值(zhi)。

理想的啤酒釀造與乙醇生產應用解決方案:
• 便攜式設備， 支持實驗室或在線使用
• 非侵入性、非破壞性
• 簡單、快速、成本有效的實時測量（數據測量和分析現場執行）
• 少量或者(zhe)不需要樣品(pin)制備

相關參考文章：
ASD Inc. (2009). Distillers Grain Sulfur and Moisture Modeled using LabSpec 5000. Boulder, CO: Dan Shiley.

Fluvià, S. (2015, October 26). NIR techniques and chemometric data analysis applied to food adulteration detection. Retrieved from //upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/78402/memoria.pdf

Ghasemi-Varnamkhasti, M.; Mohtasebi, S.; Rodriguez-Mendez, M.; Gomes, A.; Araújo, M.; Galvão, R. (2012), Screening analysis of beer ageing using near infrared spectroscopy and the Successive Projections Algorithm for variable selection. Talanta(89), 286-291. doi: 10.1016/j.talanta.2011.12.030

Grassi, S.; Amigo, J M.; Lyndgaard, C.B.; Vigentini, I.; Casiraghi, E. (2013, June). Monitoring beer fermentation by using FT-NIR spectroscopy. Paper presented at NIR2013 Proceedings; A1-Agriculture and Environment, La Grande-Motte, France (pp. 79-81).

Halsey, S. (1987). Near infrared reflectance analysis of whole hop cones. Journal of the Institute of Brewing(93), 399-404. doi: 10.1002/j.2050- 0416.1987.tb04526.x

Valeria, S; Marconi, O.; Perretti, G. (2012). Near-infrared Spectroscopy in the Brewing Industry. Critical Reviews in Food Science and Nutrition(55), 1771-1791. doi: 10.1080/10408398.2012.726659