温度和还原糖对红葡萄酒总酚含量的影响及预测模型构建与验证

发酵温度和还原糖含量等因素影响酚类物质在发酵过程中的浸出及稳定性。本研究旨在探讨温度及还原糖对总酚浸出及稳定性的影响并建立预测模型。采用10 L小规格(训练集)和5 t大规格(验证集)发酵试验相结合,设置不同发酵温度和还原糖含量,并检测葡萄酒的总酚含量。结果显示,适当升温有助于增加总酚含量,而温度过高会影响酚类物质的稳定性导致其含量下降。还原糖通过影响发酵温度和酒精生成等因素间接影响总酚含量。以小规格试验数据为基础,大规格试验数据为验证,基于决策树回归、随机森林回归、极端梯度提升模型算法构建总酚含量预测模型,研究结果表明基于极端梯度提升算法的模型表现最佳,R 2为0.88,RMSE为60.13,其对大规格发酵总酚预测误差为17.8%。本研究为红葡萄酒生产过程中总酚含量的预测和调控提供了一种新的思路。