CIBC｜酿造科学与技术创新专题论坛议程及指南

酿造科学与技术创新论坛

时间：9月14日 08:30-12:30

地点：青岛海天金融中心酒店 3楼宴会厅3+4

主持人：董建军 啤酒生物发酵工程国家重点实验室主任、研究员；Jan Steensels 鲁汶大学

尹花，博士、正高级工程师。青岛啤酒股份有限公司研发中心主任、国家重点实验室常务副主任。第十四届全国人大代表，山东省第十二次党代表。长期从事酿造科学与技术、产品开发、创新平台建设等工作，在工业发酵菌种创制、风味解析与调控、低碳酿造等领域具有较深的造诣。

发酵菌种是食品生物制造的核心。由于我国菌种创新能力不足，自主创新菌株少，致使产品创新能力、生产效率等与国际先进水平差距较大。尽管基因重组、合成生物学等技术已应用到菌株改造，但食品发酵菌种仍以传统选育为主，效率低，致使高性能菌种依赖进口。究其原因是我国啤酒酵母遗传调控机制研究薄弱，安全高效菌种选育技术不足，工业适配性研究技术体系缺乏。本研究建立了国内首个啤酒酵母系统生物学分析平台，阐明了工业环境中风味、效率、抗胁迫等适配性遗传调控机制，系统挖掘了关键功能模块和工业鲁棒性基因元件，构建了多性状复合、安全高效选育技术体系，获得连续使用代数最多（200代）、酿造浓度最高等系列优良酵母菌株。

李崎，江南大学生物工程学院教授，工学博士，博导，教育部新世纪人才、江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人。长期从事酿造科学与工程、传统发酵食品和酶工程的研究，主讲《现代酿酒科学与技术》、《啤酒工艺学》、《酒类风味化学与感官评价》、《酿酒工艺概论》、《新生研讨课》、《中国酿酒》等课程。

Jan Steeensels，VIB-KU鲁汶微生物中心的科学家，Kevin Verstrepen教授是该中心的主任。目前，他领导着一个研究团队，旨在开发新的、优质的酵母，用于从食品和饮料发酵到生物燃料、蛋白质、脂质、治疗剂和其他高价值分子的生产。该团队在传统（非转基因）菌株改良技术方面具有专业知识，但也为最先进的合成生物学建立了生物基础。虽然主要关注的是酿酒酵母，但也研究了其他酵母物种，如马氏克鲁维酵母和解脂雅罗酵母。该实验室在工业合作方面有着良好的记录，目前有超过15种新菌株在各种工业过程中实施。

李宜珅，现于英国诺丁汉大学发酵与生物能源系从事研究工作。研究主要方向为发酵过程对酒精饮品风味的影响，现阶段主要聚焦酵母菌株对啤酒和威士忌气味的作用。利用化学分析方法，旨在建立一个用于快速筛选啤酒和威士忌的风味矩阵，从而用于新产品开发和产品质量控制。

宋玉梅，北京燕京啤酒股份有限公司总工程师，一直从事啤酒酿造工艺技术和质量管理及产品和技术开发工作，多年来的工作深耕中开发多个新产品、多项新技术新工艺，产品荣获多项国内国际大奖，多个科技成果鉴定为国际领先水平，多个科技研发项目荣获中国酒业协会一、二等奖，产品质量也屡获各种质量奖项。

研究利用液液萃取-气相色谱-嗅闻仪联用及香气稀释分析技术鉴定出淡色拉格啤酒中44种香气活跃物质，通过多方法联用定量分析及香气活性值分析得出22种关键香气物质。采用回填组分证实2,5-二甲基-4-羟基-3(2H)-呋喃酮（HDMF）、2-乙基-3,5(6)-二甲基吡嗪、葫芦巴内酯、苯乙醛、3-甲基丁醛、3-甲硫基丙醛可增加啤酒焦糖香、谷物香、焙烤香及整体麦芽香强度。并通过固相（制麦过程）及液相（煮沸过程）模拟实验体系确定了HDMF、苯乙醛、3-甲基丁醛及3-甲硫基丙醛的氨基酸前体物分别为赖氨酸及精氨酸、苯丙氨酸、亮氨酸、蛋氨酸。该研究明析了啤酒关键麦芽香风味特征香气物质组成及合成机制，为淡色拉格啤酒麦芽香评价和指导啤酒生产提升啤酒麦芽香风味品质提供参考。

郭新光，中国食品发酵工业研究院副总经理兼标准与数字化研发部主任，负责白酒、酿酒、工业发酵、（功能）食品配料、饮料、食品添加剂等标准化基础研究和标准制定工作。目前担任北京市自然基金项目评审委员、全国白酒标准化技术委员会、全国酿酒标准化技术委员会副秘书长。主要从事食品行业标准化基础研究和标准制定工作。特别是在饮料酒、食品配料、工业发酵、饮料等领域，开展前沿性标准化基础研究，形成了以国家标准为主体的技术标准体系，主持和参加制定的国家标准50余项，行业标准20余项。

江伟博士，中国食品发酵工业研究院教授级高级工程师，高级品酒师，白酒中心主任，主要负责酒类分析及酿造工艺等研究工作。承担近10项国际、国家级和市级科研基金，获中国轻工业联合会科学技术进步二等奖、北京市科学技术二等奖等省部级和行业奖10余项，专利获批7项，累计发表SCI、EI及其他核心论文30余篇，并获中国酒业协会科技论文一等奖、中国饮料工业协会科技论文二等奖、北京食品学会优秀论文一等奖等论文奖近10项。

啤酒风味是啤酒品质最重要的衡量指标之一，气体传感器的仿生智能一直备受关注。本研究采用自动化便携式电子鼻结合人工感官针对知名品牌的啤酒进行多维度评价，优化电子鼻在啤酒中的分析技术条件，在实现电子鼻系统特征降维基础上，深入挖掘电子鼻的传感信号特征与人工感官的核心数据关键关联部分，构建啤酒的传感数据和人工感官的综合性大数据分析模型，以实现快速区分啤酒间风味品质差异以及“无人”条件下的产品感官定量预测分析。