Document généré le 15/04/2026 depuis l'adresse: https://www.documentation.eauetbiodiversite.fr/fr/notice/mesure-indirecte-et-controle-de-la-concentration-en-levures-lors-de-la-production-de-levains-de-tirage-en-champagne-
MESURE INDIRECTE ET CONTROLE DE LA CONCENTRATION EN LEVURES LORS DE LA PRODUCTION DE LEVAINS DE TIRAGE EN CHAMPAGNE
Titre alternatif
Producteur
Contributeur(s)
Éditeur(s)
Identifiant documentaire
17-4157342
Identifiant OAI
4157342
Notice source
https://hal.science/tel-04157342v1
Auteur(s):
Teissier Philippe
Mots clés
Levure
Biomasse
Modelling
Neural networks
Date de publication
13/06/1997
Date de création
Date de modification
Date d'acceptation du document
Date de dépôt légal
Langue
Thème
Type de ressource
Source
Droits de réutilisation
Région
Département
Commune
Description
Ce travail a pour objectif de mettre au point et de valider une methode de mesure et de controle de Ia concentration des levures (S. bayanus) utilisees pour Ia prise de mousse des vies de Champagne. Le manque de capteurs fiables, le caractere non lineaire des cinetiques et Ia dynamique non stationnaire de Ia croissance des levures oblige a mettre en ceuvre tine mesure indirecte de leur concentration. Cette mesure indirecte utilise un modele mathematique et des donnees fournies par un compteur volumetrique de gaz et une sonde de temperature installes sur les deux cuves de production de ferments. Plusieurs modeles mathematiques correspondant a plusieurs configurations de reseaux de neurones, statiques et dynamiques, ont ete identifies sur 29 cycles de culture courts (21 heures) et longs (3 a 6 jours). Leurs performances sont comparees a celles de modeles lineaires multivariables. Finalement, la modelisation dynamique du procede a ete realisee a l'aide d'un modele mixte qui associe un reseau de neurones dynamique a un modele de mesure. Elle permet, connaissant les conditions de culture initiales (concentrations en levures, en sucres, en ethanol...), d'effectuer Ia mesure indirecte, en temps reel, des concentrations en levures, en sucres et en ethanol clans les cuves en fermentation. Sur 175 fermentations realisees (cycles de culture repartis sur 4 campagnes annuelles), l'erreur moyenne observee sur la prediction de la concentration en levures est de 4,5 % (soit ± 2,1.106 cellules/ml). Les concentrations finales en sucres et en ethanol sont predites sur 67 cultures avec une erreur moyenne de ± 1,6 g/1 (5,6%) et de ± 1,1 g/1 (I ,2%). En outre, l'utilisation de ce modele en simulation a permi de quantifier l'effet du temps de culture, de la concentration initiate en levures et des variables d'action (pH, temperature) sur Ia quantite finale de levures obtenue en fin de cycles long et court. Plusieurs algorithmes de controle utilisant le modele mixte, ont ete ensuite evalues. Le controle predictif des quantites de levures produites, au cours d'un cycle quelconque de culture, est realise en ajustant la temperature de fermentation principalement a l'instant initial, eventuellement lors des 10 premieres heures de culture. Afin Waller plus loin dans la conduite du procede, le modele mixte a ete utilise pour etablir, en fonction du nombre de bouteilles a ensemencer dans l'atelier de production de Champagne, les besoins quotidiens en levures et en quantite de milieu de culture a renouveler dans chaque cuve de fermentation (proportions d'eau, de vin et de liqueur). L'etude de quelques aspects physiologiques du developpement des levures a permi de verifier que la methode mise au point ne modifiait pas les conditions de la prise de mousse. Mots cle : Reseaux de neurones, Mesure indirecte, Controle, Capteurs logiciels, Simulation, pH, Sacchammvces. bayanus, Vin, Fermentation.
Accès aux documents
0
Consultations
0
Téléchargements