量编码值；

C 为 pH 值编码值；D 为 MgCl2 添加量编码值。

    回归方程 R2=99.89%，RMSE=0.585，表明回归方程拟合程度良好，失拟较小，可以用该
方程代替真实实验点结果进行分析。
    响应面分析图和等高线分析图见图 1。 　从 3 个等高线图看出，当 C、D 两个因素水平一
定时，异

α―酸的转化率的影响与 A、B 的影响是一致的。在温度 pH 值、催化剂 pH 值三维图

中均出现极值点，得到较理想的抛物线型三维图。
    2.2.3 响应因子水平优化结构方案
    由二次回归方程得出了最优组合：温度为 116.29

℃，酒花添加量为 2g，pH 值为 11，催

化剂添加量

3%，预测转化率值为 118.04%。实际温度为 116

℃，酒花添加量 2g，pH 值 11，

催化剂添加量

3%，实际测定值 116.03%，拟合度为 98.3%。

    3 结论
    在单因素与响应面试验的基础上，初步研究了啤酒花颗粒在加热过程中 α―酸发生异构
化的影响因素及得到较高异

α―酸转化率的最佳条件。

    结果表明，以酒花颗粒为原料，使酒花颗粒在一些列反应条件中 α―酸转化为异 α―酸，
用紫外分光光度计法分析样品中异

α―酸含量，酒花颗粒浓度对 α―酸的异构化影响最大，

加热温度

/ 压力、催化剂用量、pH 值依次递减。由响应面二次回归方程优化出的最佳条件为：

温度

116.29

℃，酒花添加量 2g，pH 值 11，催化剂添加量 3%，预测转化率值为 118.04%；

实际温度为

116 

℃，酒花添加量 2g，pH 值 11，催化剂添加量 3%，实际测定值为

116.03%，拟合度为 98.3%，此条件下异构化程度最好。