为什么发酵终点至关重要
在酸奶生产中，经热处理的牛乳接种Streptococcus thermophilus和Lactobacillus delbrueckii subsp. bulgaricus，二者协同作用，将乳糖转化为乳酸并降低牛乳的 pH；酸奶凝乳的形成基于 pH 下降时酪蛋白的等电点沉淀[1]。Codex 发酵乳标准以这种共生菌种来定义酸奶，并规定以乳酸计的可滴定酸度最低为 0.6 %（m/m）[2]。因此，对乳品加工企业而言，决定何时终止酸化既是质地问题，也是成分问题。
发酵通过冷却来终止。一篇关于酸奶加工的综述指出，当 pH 达到约 4.7–4.3 时冷却至约 5 °C，可抑制发酵剂并防止酸度进一步升高；一段式快速冷却至 10 °C 以下所得黏度低于两段式冷却，后者还能限制乳清析出[1]。此前的条件同样重要：Lee 和 Lucey 发现，接种量越低、培养温度越高（约 46 °C 对比 40 °C），酸奶凝胶的渗透性、孔径和乳清分离越大[3]，他们后来的综述将酸奶质地与总固形物、热处理和培养温度联系起来[4]。
参考测量：pH 与可滴定酸度
描述酸化的参考量有两个。pH 是启动冷却的过程值[1]，在工业化酸奶生产中，它通常是唯一作为实时监控信号在线应用的测量[6]。可滴定酸度则是成分判据：Codex 限值以乳酸百分比表示[2]，ISO/TS 11869 | IDF/RM 150 规定了用电位滴定法测定原味、调味、果味和饮用型酸奶、新鲜奶酪、酪乳及其他发酵乳制品可滴定酸度的方法[5]。然而，可滴定酸度是对从发酵罐中取出的样品进行的实验室滴定。
Svendsen 等指出，生产商将受益于一种能够提供 pH 以外信息（如成分、质地或污染）的在线技术[6]。
在线近红外研究的报道
Cimander 等在实验室酸奶发酵中融合了电子鼻、近红外（NIR）光谱仪和标准生物反应器探头；神经网络对乳糖、半乳糖和乳酸以及凝固开始或收获时间等过程状态的预测准确度与离线参考检测相当[7]。Grassi 等将经主成分分析处理的傅里叶变换近红外（FT-NIR）光谱与流变学、pH、可滴定酸度以及糖和乳酸浓度进行比较，发现 FT-NIR 可用于实时评估凝乳发育[8]。在一项后续研究中，以三种发酵剂在 37、41 和 45 °C 下进行了 18 次发酵，对在线 FT-NIR 光谱进行多元曲线分辨（MCR-ALS），解析出与凝固阶段对应的三个轮廓，浓度轮廓取决于发酵剂和温度，与 pH 和流变学结果一致[9]。
Svendsen 等用在线 NIR 监测了酸奶型发酵，发现黏度变化强烈影响光散射；NIR 信号既反映与质地相关的散射，也反映与生物量形成以及糖转化为乳酸相关的吸收[6]。Muncan 等在 8 小时发酵过程中每 15 分钟记录一次 NIR 光谱（830–2500 nm），每 30 分钟测定一次 pH，并将随酸化出现的基线和斜率变化与水结构、蛋白质变化和凝固联系起来[10]。Aktas 等用 Gompertz 方程拟合在线 FT-NIR 数据以确定酸奶发酵的动力学临界点，这些临界点平均比流变学得出的早约 18 %[11]。
这些研究大多是在实验室或中试发酵中跟踪发酵进程 — 凝固开始、各阶段和临界点[8][9][10][11]。针对具体工厂的 pH 或可滴定酸度定量模型，仍须用该厂自己的原料乳、菌种和配方进行定标和验证。
中红外与拉曼
Sivakesava 等比较了 FT-MIR、NIR 和 FT-Raman 光谱在近线测定Lactobacillus casei发酵全发酵液样品中生物量、葡萄糖和乳酸方面的表现；FT-MIR 模型表现最佳，而 NIR 和 FT-Raman 的预测误差较高[12]。但那是生物过程发酵液，而非正在凝固的乳凝胶，因此这一排序不能直接套用于酸奶。本文未找到经同行评审的酸奶发酵在线拉曼研究。
酸化信号的实践要点
- 以参考方法为锚点。任何光谱模型都应以 pH 和按 ISO/TS 11869 | IDF/RM 150 测定的可滴定酸度进行核验[5]，因为酸奶的成分限值是以可滴定酸度定义的[2]。
- 区分质地与化学。由于凝胶化会改变光散射[6]，且发酵动力学取决于发酵剂和温度[9]，定标集应覆盖生产中使用的菌种、配方和培养温度。
- 遵循乳品 NIR 指南。ISO 21543 | IDF 201 提供了将 NIR 光谱应用于乳制品的指南，包括定标和验证[13]。
USTECH 的做法
对于在线测量，ProLine2550 过程 FT-NIR 分析仪适用于液体和浆料，ProLine17EC 是一款坚固的 IP65 在线 NIR 分析仪，采用 316 不锈钢机身和蓝宝石窗口。caliX 软件提供上述研究所用的 PCA 和 PLS 工具[8][12]，ProChem 将分析仪输出连接至带仪表板和报警功能的 PLC/SCADA 系统。NIR 信号能否支持某一产品的终点决策，需要用您自己的样品开展可行性研究来确定，而不能根据已发表的结果来假定。
参考文献
- [1] Sfakianakis, P., Tzia, C. (2014). Conventional and innovative processing of milk for yogurt manufacture; development of texture and flavor: a review. Foods, 3(1), 176–193. doi:10.3390/foods3010176
- [2] Codex Alimentarius Commission (2003, revised 2008, 2010). Standard for Fermented Milks. CXS 243-2003. FAO/WHO, Rome. fao.org — CXS 243-2003
- [3] Lee, W.J., Lucey, J.A. (2004). Structure and physical properties of yogurt gels: effect of inoculation rate and incubation temperature. Journal of Dairy Science, 87(10), 3153–3164. doi:10.3168/jds.S0022-0302(04)73450-5
- [4] Lee, W.J., Lucey, J.A. (2010). Formation and physical properties of yogurt. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 23(9), 1127–1136. doi:10.5713/ajas.2010.r.05
- [5] ISO/TS 11869 | IDF/RM 150:2012. Fermented milks — Determination of titratable acidity — Potentiometric method. ISO, Geneva. iso.org/standard/56875.html
- [6] Svendsen, C., Cieplak, T., van den Berg, F.W.J. (2016). Exploring process dynamics by near infrared spectroscopy in lactic fermentations. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 24(5), 443–451. doi:10.1255/jnirs.1244
- [7] Cimander, C., Carlsson, M., Mandenius, C.-F. (2002). Sensor fusion for on-line monitoring of yoghurt fermentation. Journal of Biotechnology, 99(3), 237–248. doi:10.1016/S0168-1656(02)00213-4
- [8] Grassi, S., Alamprese, C., Bono, V., Picozzi, C., Foschino, R., Casiraghi, E. (2013). Monitoring of lactic acid fermentation process using Fourier transform near infrared spectroscopy. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 21(5), 417–425. doi:10.1255/jnirs.1058
- [9] Grassi, S., Alamprese, C., Bono, V., Casiraghi, E., Amigo, J.M. (2014). Modelling milk lactic acid fermentation using multivariate curve resolution-alternating least squares (MCR-ALS). Food and Bioprocess Technology, 7(6), 1819–1829. doi:10.1007/s11947-013-1189-2
- [10] Muncan, J., Tei, K., Tsenkova, R. (2021). Real-time monitoring of yogurt fermentation process by aquaphotomics near-infrared spectroscopy. Sensors, 21(1), 177. doi:10.3390/s21010177
- [11] Aktas, A.B., Grassi, S., Picozzi, C., Alamprese, C. (2025). Purslane-fortified yogurt: in-line process control by FT-NIR spectroscopy and storage monitoring. Foods, 14(12), 2053. doi:10.3390/foods14122053
- [12] Sivakesava, S., Irudayaraj, J., Demirci, A. (2001). Simultaneous determination of multiple components in lactic acid fermentation using FT-MIR, NIR, and FT-Raman spectroscopic techniques. Process Biochemistry, 37(4), 371–378. doi:10.1016/S0032-9592(01)00223-0
- [13] ISO 21543 | IDF 201:2020. Milk and milk products — Guidelines for the application of near infrared spectrometry. ISO, Geneva. iso.org/standard/77606.html