VIEW ARTICLE    DOI: 10.1094/ASBCJ-60-0077

Prediction of Confidence Limits for Diacetyl Concentration During Beer Fermentation. Ioan Cristian Trelea (1), Sophie Landaud, Eric Latrille, and Georges Corrieu, Unité mixte de recherche de Génie et Microbiologie des Procédés Alimentaires, Institut National Agronomique Paris—Grignon, Institut National de la Recherche Agronomique, BP 01, 78850 Thiverval-Grignon, France. (1) Corresponding author. E-mail: <trelea@grignon.inra.fr> J. Am. Soc. Brew. Chem. 59(2):77-87, 2002. Accepted January 8, 2002.

A dynamic model for diacetyl production and reduction was developed based on experimental data from 14 laboratory-scale (15-L) lager beer fermentations carried out in various conditions of temperature (10-16°C), top pressure (50-850 mbar), initial yeast concentration (5-20 million cells per milliliter) and initial wort gravity (1,036-1,099 g/L). Uncertain­ties due to measurement errors, model parameters, and batch-to-batch variability were described in a probabilistic framework. The model pre­dicts a probability distribution for the final diacetyl concentration from which a median value and an upper boundary, at a specified confidence level, are derived. It is demonstrated that in-line diacetyl measurements at early stages of fermentation greatly reduce the uncertainty about the final diacetyl level in each specific batch. Keywords: Alcoholic fermentation, Carbon dioxide production, Dynamic model, Probability distribution

Predicción de los Límites de Confianza para la Concentración de Diacetilo en Cerveza Durante la Fermentación

Se desarrolló un modelo dinámico para la producción y reducción de diacetilo durante la fermentación, basado en datos experimentales de 14 fermentaciones en el laboratorio (15 L) con cerveza lager; estas fermentaciones se realizaron en diferentes condiciones de temperatura (10-16°C), sobrepresión (50-850 mbar), concentración inicial de levadura (5-20 millones de células por mililitro) y densidad inicial del mosto (1,036-1,099 g/L). Las incertidumbres debido a los errores de medición, los parámetros del modelo y la variabilidad de lote a lote, fueron descritas en un marco probabilístico. El modelo pronostica una distribución de probabilidad para la concentración final del diacetilo, de cual se deriva un valor de la mediana y del límite superior de la concentración, a un nivel de confianza especificada. Se demuestra que las mediciones de diacetilo en línea en las fases iniciales de la fermentación reducen de manera significativa la incertidumbre de la concentración final de diacetilo de cada lote. Palabras claves: Fermentación alcohólica, Producción de gas carbónico, Modelo dinámico, Distribución de probabilidad