具体实施方式

现在将详细参考本发明的某些实施方式。虽然结合实施方式描述本发明，但是应该理解，其目的不是将本发明限制于那些实施方式。相反，本发明旨在覆盖所有选择、修改和等同物，其可以包括在由权利要求限定的本发明的范围内。

通过以示例的方式给出的以下描述，本发明的其他方面以及在前述段落中描述的方面的其他实施方式将变得显而易见。

本文所引用的所有专利和出版物均通过引用全文并入本文。

为了解释本说明书的目的，以单数形式使用的术语也将包括复数形式，反之亦然。

本领域技术人员将认识到许多类似于或等同于本文所述的方法和材料，这些方法和材料可用于本发明的实践中。本发明决不限于所述的方法和材料。

本发明的发明人已经开发了制备低GI和/或低GL糖的工艺。所述工艺的优点在于，它是制备更健康的糖的经济有效的工艺，该糖可用于精炼糖厂或含有低多酚的糖膏的初级制糖厂中。

术语“添加剂”是指改变最终糖的组成的添加剂，例如，通过在糖上留下残留物或向糖中添加成分。在一些实施方式中，所述添加剂包括多酚。根据本发明，纯水不是添加剂。酸或碱均不是添加剂。如果将本发明的添加剂以液体形式加入到糖中，则在干燥后作为糖的剩余成分保留在糖上或糖中，这与干燥期间会蒸发的水、酸/碱或其他溶剂相反。

术语“控制系统”是指手动或部分或完全自动化的系统，其接收输入，结合历史输入、运行参数和/或输出信息，和/或从历史输入、操作参数和/或输出信息开发的算法，以确定适当的操作策略。

术语“高血糖”是指具有基于葡萄糖GI为70或以上的食物。

术语“低血糖”是指具有基于葡萄糖GI为55或以下的食物。

术语“糖膏”是指糖浆母液中，糖晶体的致密悬浮液。这是通过蒸发、糖结晶和除去糖蜜，将糖汁浓缩成糖浆后残留的悬浮液。糖膏是在离心机中洗涤，以制备块状糖晶体产品。糖膏是在甘蔗和甜菜制糖过程中产生的。来自任一来源的糖膏均适用于本发明。

术语“中等血糖”是指具有基于葡萄糖的GI为56至69的食物。

术语“植物化学”通常是指天然存在于植物中的生物活性化合物。

术语“多酚”是指具有一个以上酚基的化合物。有许多天然存在的多酚，许多是植物化学物质。类黄酮是一类多酚。包括类黄酮在内的多酚天然存在于甘蔗中。在本发明的上下文中，天然存在于甘蔗中的多酚是最相关的。食物中的多酚是微营养素，由于其目前在预防变性疾病(例如癌症、心血管疾病或糖尿病)中的作用而受到关注。

术语“还原糖”是指能够充当还原剂的任何糖。通常，还原糖具有游离醛或游离酮基。葡萄糖、半乳糖、果糖、乳糖和麦芽糖为还原糖。蔗糖不是还原糖。

术语“精制白糖”是指经过充分加工的食品级白糖，其基本上是蔗糖，还原糖含量最低，多酚或类黄酮等植物化学物质含量最低。

术语“传感器”是指用于检测预处理糖、添加剂或后处理糖的表征的任何装置。任选地，传感器感测颜色、NIR光谱、UV-vis、电导率或其他表征。

术语“糖”是指包含一种或多种低分子量糖(例如蔗糖)的固体。在优选的实施方式中，所述糖是蔗糖(即，约80％、90％或95％的糖是蔗糖)。

术语“非常低的血糖”是指具有基于葡萄糖的GI小于低GI上限的一半(即GI在低GI范围的下半部)的食物。

多酚含量测定

多酚含量可以用儿茶素当量或没食子酸当量(GAE)来测定。可将以mg CE/100g表示的量乘以0.81转换为mg GAE/100g。

血糖反应(GR)

GR是指食用含碳水化合物的食物后血糖的变化。一种食物的GI和一种食物量的GL都表明了摄入食物时预期的血糖反应。

GI

血糖指数是一种根据含碳水化合物的食物在体内升高血糖水平的速度来对其进行分类的系统。每种含碳水化合物的食物都有GI。摄入的食物量与GI无关。高GI意味着食物使血糖水平升高得更快。GI数值范围为1到100。该数值范围最常用的版本是基于葡萄糖的。葡萄糖GI数值范围中的100是由于摄入50g葡萄糖而引起的血糖水平增加。高GI产品的GI为70或更大。中等GI产品的GI为55至69。低GI产品的GI为54或更小。低GI的产品是引起血糖缓慢升高的食品。

本领域技术人员了解如何进行GI测试，例如，使用国际公认的GI方法(请参阅粮农组织/世界卫生组织联合报告(Joint FAO/WHO Report))，该方法已通过小型实验研究和大型多中心研究试验的结果得到验证(参见Wolever等，2003)。

GL

血糖负荷为在摄入多少食物量后会使人的血糖水平升高的估计。尽管为每种食物定义了血糖指数，但是血糖负荷是根据食物的量来计算的。血糖负荷通过考虑血糖指数(对血糖的影响速度的估算值)和消耗的碳水化合物的量来估计碳水化合物消耗的影响。高GI食物可以低GL。例如，西瓜的GI较高，但一般的西瓜所含碳水化合物不多，因此食用它的血糖负荷很低。

一单位的血糖负荷近似于消耗一克葡萄糖的效果。GL的计算方法是将食物中的可用碳水化合物克数乘以食物的GI，然后除以100。对于一种食物，GL大于20是高的，GL为11–19是中度的，GL为10或更小是低的。

ICUMSA

ICUMSA是一种糖色分级系统。较低的ICUMSA值表示较少的颜色。ICUMSA是通过分光光度仪(例如配备ProFoss分析系统的Metrohm NIRS XDS分光光度计)在420nm处测量的。当前，被认为适合人类食用的糖，包括精制的砂糖、冰糖和可食用的原糖(即红糖)，其ICUMSA得分为45-5,000。

糖加工

图1为显示标准初级制糖工艺100的工艺流程图。简而言之，在此工艺100中，甘蔗101在经过破碎辊106之前从翻斗102进入切碎机104。其目的是从甘蔗101中提取含糖汁。然后例如在澄清器107中进一步处理含糖汁，以从糖汁中除去悬浮的固体。然后将澄清的糖汁送到真空罐108，在其中将水蒸发以将糖汁浓缩成包括糖晶体的浓浆。在离心洗涤工艺中，使用离心机110(有时俗称“转筒”或“赋格曲的(fugal)”)从母液中分离出糖晶体。然后，将糖在干燥器112中干燥，并以深色的非食品级糖的形式存储在散装糖终端114中，其蔗糖含量约为96-99wt％。需要对该非食品级糖进行进一步加工，以将糖转化为蔗糖含量为99.9wt％的精制白糖。

形成精制白糖的这种进一步加工需要昂贵的加工步骤，该步骤通常包括：重熔、碳化、脱色和过滤。需要这些步骤以除去颜色成分，从而形成高质量的精制白糖产品。目前，这种额外的处理通常会增加最终完成成本的约33％。

图2为显示现有糖精制工艺200的工艺流程图。散装糖晶体从散装糖终端202输送到混合器/洗涤器204，在其中将糖与浓缩糖浆混合。这样做的目的是溶解糖晶体的外层，该糖晶体的外层通常包括比晶体内更大含量的杂质。然后将该混合物送入离心机206，以进行离心洗涤工艺，从而进一步从洗涤的糖晶体中除去杂质。在一些工艺中，然后在将糖进料到碳化单元210中之前使用熔化器208对其进行处理，在碳化单元210中对其进行碳化处理，从而将石灰水引入糖浆组分中，这有助于杂质的沉淀并随后通过过滤212将其除去。一旦去除了固体，就可以通过经由活性炭床或与离子交换树脂的过滤来使糖浆脱色214。然后将糖在真空罐216中干燥，并且如果需要的话可以在另一个离心机218中进一步洗涤。在产品分级220之前，将其干燥219，并包装在工业用包装袋222中，以进行运输。

发明人已经开发出一种新工艺，该新工艺可以使得能够制造稳定的糖产品。这种糖产品可为工业、批发、餐饮服务和零售用途量身定制。目标糖产品之一是低具有GI等级的原糖。但是，应当理解，可以生产多种规格不同的糖产品。这种糖生产工艺通常比传统工艺成本更低，并且通常会改善产品质量(例如，更稳定的规格)，也会降低用能(这也有减少碳排放的好处)和用水。

在典型的分批离心洗涤工艺中，该工艺至少包括以下步骤：向离心机的筐中装入预处理的糖组分；旋转离心机，喷淋洗涤制糖晶体，将洗涤的后处理糖产品从离心机中卸出。这些常规步骤是技术人员众所周知的。在本发明的一些实施方式中，除了对添加剂的加入进行控制和优化外，还对离心洗涤工艺进行控制和优化。除其他外，这些定制的特性(property)包括：定制的血糖指数(GI)特征(例如低GI糖)，其可以通过定制的多酚含量制备；定制的风味特征，其可用于生产特殊目的(例如食品或饮料中的成分)的特殊糖或定制的物理化学特性。此外，该方法允许更少的加工步骤，因此降低了成本和操作费用。

在离心洗涤步骤中，离心机以恒定的转速升至稳态。产生的重力(g-force)引起糖晶体在离心机筐的垂直壁上形成一层。引入洗涤水，例如以喷雾水的形式，其接触糖晶体的暴露表面并溶解糖晶体的外层，该外层的杂质含量高于糖晶体中的杂质。离心机内产生的重力使洗涤水渗透到糖晶体层中，并进一步溶解来自糖晶体层中糖晶体的表面杂质。在洗涤步骤结束时，离心机的旋转速度从稳定状态开始降低，直到旋转停止。然后可以除去所得的后处理糖产品。

在离心机的操作过程中可以控制许多参数，每个参数都会影响后处理糖产品的性质和组成。这些参数包括：用于离心洗涤的水量；离心洗涤的持续时间；洗涤水温度；控制输水机制、持续时间和速率；离心机的稳态转速或重力；离心机转速上升或下降的速率；提高、降低速度和离心机稳态定运行的持续时间。

鉴于上述情况，发明人发现，通过评估预处理糖组分的质量，可以确定加入添加剂的策略，例如，以设置用于将添加剂喷洒到预处理糖上的操作参数的形式，以提供具有所需表征的后处理糖产品。与传统的糖制造(不使用控制系统)或最新的反馈控制系统相比，该前馈控制系统能够更严格地控制添加剂的添加，从而显著降低原料的可变性，因此可以实现稳定的规格。通过评估后处理糖的质量并使用有关预处理糖、添加剂、添加添加剂的操作参数和/或后处理糖表征以改善用于设置操作参数相关性的信息，可以进一步改善该系统。当所述系统包括本发明的前馈控制特征和这些反馈特征时，所述控制系统为闭环控制系统。尽管预洗糖、预处理糖和添加剂的质量有所变化，前馈和/或闭环系统可以如其他地方所讨论的那样自动化，并且可以使用传感器来实现机器的实时调节添加添加剂和/或清洗预洗糖，进一步优化获得达到目标指标的后处理糖的效率和可重复性。

如上所述，这些特征可以是特定GI、颜色或风味特征的形式。举例来说，可能需要具有特定GI特性、颜色和风味特征的特种糖。为了生产该产品，可以使用诸如NIR之类的分析过程来得出光谱，该光谱指示预处理糖组分中的酚或类黄酮类型和浓度。在另一个实例中，将植物化学物质从预处理糖组分(例如糖膏)直接(或间接)标准化为后处理糖产品。在每种情况下，都可以采用离心机的适当工艺操作参数来生产特色产品。这些工艺操作参数可以通过结合包括历史生产数据(例如具有相应输出表征的输入表征和离心操作参数)的数据库来评估输入表征和需要的输出表征来确定。因此，所述系统实际上是前馈控制系统，其评估输入质量，并确定添加添加剂的工艺操作参数是部分基于历史经验导出的数据。通过进一步包括下面的一些分析形式，如进一步的近NIR光谱仪，可以评估后处理产品的质量。然后可以利用来自该迭代的输入、输出和离心工艺操作参数来更新数据库。在制备预处理糖期间，可以使用类似的方法来控制离心洗涤工艺。

数据库中的一个或多个输入表征和/或输出表征与一个或多个处理参数的相关性在散装预处理糖产品和/或散装添加剂的早期批次处理过程中是非常有利的。可以理解的是，每一份散装添加剂可以与上一次的不同。预处理糖产品中也可能会有变化，尽管在通过受控离心洗涤制备预处理糖的情况下变化会较小。在现有技术的系统中，用于新一批散装糖的第一批次的参数完全基于操作员的技能或某些标准的操作程序。然而，在本发明的实施方式中，第一批次的所测量的输入表征可以用于选择更可靠的操作参数，其可以随着时间的流逝而与随后的批次一起被完善。

鉴于以上所述，该技术的一个要素是使用一种结合了控制算法的新型闭环NIR糖分析系统。在优选的实施方式中，该方法使用探试算法(heuristic algorithm)来产生所需组成的糖产品。该算法能够基于预处理糖和/或添加剂的组成以及添加添加剂后的所需或目标糖产品组成，确定并实施用于对预处理糖组分进行喷雾处理的操作策略。所述操作策略将包括用于添加添加剂的至少一个操作参数，并且该操作策略是从数据库确定的，所述数据库包括关于输入组分、相应的输出组分和相应的工艺条件的历史信息。通过继续测量和记录相应的输入、输出和工艺条件，该算法所依赖的数据库将使用其他数据进行扩展，从而进一步提高工艺控制系统的可靠性。

如上所述，这种提高的工艺控制水平的优点是生产糖产品所需的加工步骤更少。图3是用于处理原糖的专用工厂的工艺流程图，该工厂包括任选的受控离心洗涤系统和受控喷雾系统。可以看出，在该工艺中，将散装糖晶体从散装糖晶体终端302输送到混合器/洗涤器304，在其中将糖与浓缩糖浆混合；然后将其送入离心机306中，以洗涤糖晶体。一旦在离心机306中完成洗涤，就将糖晶体与液体分离。任选地，在添加添加剂之前将糖晶体干燥。然后将添加剂添加到糖晶体307中，然后将糖晶体进料至干燥器308，在干燥器308中将晶体干燥。洗涤后，可将添加剂加入离心机中。添加剂可与离心机分开添加，如图3所示。然后将糖晶体分级310并包装312以进行运输。

在整个工艺的各个阶段可以包括传感器，以影响所需的控制。

在一个实例中，所述系统可以包括至少两个传感器，第一传感器位于添加添加剂的上游，第二传感器位于添加添加剂的下游。优选地，所述第一传感器位于入口附近，通过该入口将预处理糖添加到容器中，以添加添加剂，或者位于添加添加剂的入口附近(取决于第一输入是否是预处理糖或添加剂的表征)，以便它可以在进入添加添加剂的容器之前或之时确定预处理糖组分或添加剂的表征。在洗涤后将添加剂添加到离心机中的情况下，任选地设置第一传感器以感测去除洗涤液之后的离心机中的预处理糖，或在离心机的添加剂的入口处感测预处理糖。第二传感器优选地位于容器的出口附近，用于添加添加剂，使得第二传感器可以确定离开离心机时后处理糖产品的表征。

图4示出了该实例的实施方式。在图4A中，系统400包括用于添加添加剂402的位置(location)，其具有预处理糖组分进料管线404、添加剂进料管线405和用于排出后处理糖产品的出口管线406。在一些实施方式中，所述添加剂可使用与预处理糖相同的进料管线。进料管线404包括用于测量预处理糖组分表征的传感器408。如前所述，可以使用一系列不同的传感器。然而，在该实例中，所述传感器408是用于检测麦黄酮(tricin)的存在的NIR光谱仪。来自传感器408的数据被馈送到控制系统410，并且所述控制系统410确定适当的操作参数，通过该适当的操作参数来操作添加剂402的添加，以获得所需表征或所需特征的后处理糖产品。可以从存储的历史输入、输出和操作参数的数据库中凭经验确定该操作参数；或者所述操作参数可以基于从输入表征数据确定操作参数的方程式。这种方程式可以例如，根据经验从历史数据中得出。无论如何，然后将预处理的糖组分送入容器中,添加添加剂402，其中，根据操作参数添加所述添加剂，例如，通过喷雾系统、喷雾时间、喷雾压力等添加添加剂，操作参数由控制系统410确定，以获得需要的表征或特征。一旦添加剂添加完成，后处理糖产品从容器中出来，加入添加剂402。出口管线406上的传感器412测量后处理糖产品的实际表征或特征，并将此信息传回控制系统410。控制系统410可以将后处理糖产品的实际表征或特征与所需表征或特征进行比较，并且任选地执行许多任务以改善工艺控制。控制系统410可以用输入、所需输出、实际输出和操作参数来更新数据库，这些参数用来为系统提供额外的历史数据，以确定未来的操作参数。可替换地，或附加地，所述控制系统410可以改变用于确定操作参数的形式；例如，如果出口管线406上的传感器412确定麦黄酮的浓度太高，那么所述控制系统410可以对方程进行调整，从而缩短将来添加添加剂的时间(和/或以适当的方式调整其他操作参数)。可替换地，或附加地，控制系统410可以改变操作参数，以提高输出。举例来说，如果出口管线406上的传感器412确定麦黄酮的浓度太高，那么所述控制系统可以简单地减少喷雾时间(或以适当的方式改变另一个操作参数)。在喷雾时间上加一个固定值(例如0.1秒)，用预先确定的方式乘以之前确定的喷雾时间，或其他数值调整方法。

在图4A的系统400中，在入口管线404上的传感器408和添加添加剂402的位置之间没有单元进程，并且类似地，在添加添加剂402的位置和出口管线406上的传感器412之间没有单元进程。然而，应当理解，在某些实施方式中，在传感器408或412与离心机402之间可能执行一个或多个单元进程。举例来说，可以在离心机402中的处理之后，并且在通过传感器412之前，对后处理糖产品进行干燥处理。

在该实施方式中，在添加剂进料管线上可能不需要传感器，因为添加剂规格已知，使得感测预处理糖的表征足以确定用于添加添加剂的合适的操作参数。

图4B提供了一个类似的系统，只是没有传感器408。相反，在添加剂进料管线405上有一个传感器409，并且在传感器409和添加添加剂402的位置之间没有任何单元进程。来自传感器409的数据被馈送到控制系统410。

在该实施方式中，预处理糖进料管线上可能不需要传感器，因为预处理糖规格已知，使得感测添加剂的表征足以确定用于添加添加剂的合适的操作参数。

在以上关于图4A和4B描述的实施方式的替代实施方式中，有三个传感器。用于测量预处理糖组分表征的传感器408，添加剂进料管线上的传感器409和出口管线上的传感器412。

在以上关于图4A和4B描述的实施方式的替代实施方式中，有两个传感器。单个传感器408/409用于测量预处理糖组分的表征和添加剂的表征，因为预处理糖和添加剂都是通过同一条进料管线(在不同时间)和出口管线上的传感器412添加的。或者，单个传感器408/412用于测量预处理糖组分的表征和后处理糖组分的表征，因为后预处理糖通过预处理糖入口存在于容器中，并且传感器409来测量添加剂的表征。在后处理糖通过添加剂入口存在的情况下，类似的实施方式可以发生。由于预处理糖和添加剂通过相同的入口添加，后处理糖通过相同的入口离开容器，因此可以有一个单一的传感器408/409/412来感测预处理糖表征、添加剂表征和/或后处理糖表征中的一个或多个。

如上所述，传感器408和412或409和412可以测量任何合适的处理前或后处理糖组分表征。下表1列出了可以在一些实施方式中使用的几种示例性传感器配置。

表1

在替代实施例中，所述系统可以包括单个传感器，该单个传感器被布置为使得能够在处理之前通过添加添加剂来确定预处理糖组分的表征。在另一替代实施例中，所述系统可以包括单个传感器，该单个传感器布置成使得能够在将添加剂处理添加到预处理糖之前确定添加剂的表征。

在图5A所示的一个这样的实施方式中，系统500包括用于添加添加剂502的位置，其具有预处理糖组分进料管线504、添加剂进料管线505和用于排出后处理糖产品的出口管线506。在一些实施方式中，所述添加剂可使用与预处理糖相同的进料管线。进料管线504包括用于测量预处理糖组合物特性的传感器508。与图4的实施例一样，来自传感器508的数据被馈送到控制系统510，并且控制系统510确定适当的操作参数，用以添加添加剂502，以获得所需表征或所需特征的后处理糖产品。该系统500在出口管线506上不包括传感器。因此，该系统500没有提供直接的质量评估或质量控制手段。该系统500在控制系统510包括一个可利用的可靠的历史数据库，和/或一个用于确定离心机502的操作参数的可靠的方程的情况下是合适的。

在这样的系统中，可以不时地将另外的传感器(未示出)放置在出口管线上，以测试后处理糖产品，从而测试用于确定离心机的操作参数的相关性是否仍然正确。批处理测试也可以用于此工艺。

图5B提供了类似于图5A的系统，只是没有传感器508。相反，在添加剂进料管线505上有一个传感器509。来自传感器509的数据被馈送到控制系统510。

在替代实施方式中，有两个传感器。用于测量预处理糖组分的表征的传感器508和添加剂进料管线上的传感器509。

或者，单个传感器508/509用于测量预处理糖组分的表征和添加剂的表征(因为预处理糖和添加剂均经由相同的进料管线添加)。

在图6所示的另一个这样的实施方式中，系统600包括位于用于添加添加剂602的位置(例如容器)内的传感器(未示出)。当预处理糖组分流入用于添加添加剂602的位置时，该传感器可以位于入口上的预处理糖组分下方。可替换地，或附加地，当添加剂流入用于添加添加剂到预处理糖602的位置时，传感器可以位于添加剂的入口上的添加剂下方。NIR传感器适用于该应用。或者，可以将传感器放置在离心机602上方，以监测参数，例如洗涤糖组分时的实时的糖颜色。UV-vis传感器适用于此应用。

该传感器与控制系统610互通，以确定用于添加添加剂的操作参数。一旦糖组分处于添加添加剂602的位置(而不是来自进料管线604或进料管线605)，则传感器可用于确定预处理的糖组分的表征，和/或而在处理之后(而不是来自出口管线606)传感器可用于确定在添加添加剂的位置(location)中的后处理糖产品的表征。另外，传感器可以在糖的处理期间提供表征数据。因此，该实施方式还提供了这样的优点，即，在离心机606的操作期间，可以使用传感器来提供实时感测和报告。控制系统610可以以与图4的实施方式中讨论的类似方式，使用由传感器提供的数据来改善工艺控制。除了定位成确定预处理糖产品和后处理糖产品的表征的传感器之外，还可以包括另外的传感器以确定添加剂的表征。所述另外的传感器可以在位于添加剂的进料管线中或在位于添加添加剂的位置的入口中。

在图7所示的又一这样的实施方式中，系统700包括用于添加添加剂702的位置，其具有预处理糖组分进料管线704、添加剂进料管线705和用于排出后处理糖产品的出口管线706。在一些实施方式中，所述添加剂可使用与预处理糖相同的进料管线。在该实施方式中，所述工艺不必包括前馈传感器，其用于将表示预处理糖组分表征的第一输入提供给控制系统710。相反，控制系统710经由替代路线接收第一输入。举例来说，可以在非现场的位置(off-site location)测量预处理糖的表征，例如在收获甘蔗或其他未经提炼的进料原料的设施中，并可能进行初始处理以形成本发明方法的进料预处理糖组分。在这样的情况下，可以在非现场测量预处理糖表征并将其从该非现场位置(例如，通过互联网或其他电信网络)传输到控制系统710，从而当根据本发明递送预处理糖组分进行处理时，控制系统710已接收第一输入。或者，表示添加剂表征的第一输入可以是非现场位置测量，例如在准备添加剂并将其从该位置传送到控制系统710的设施。在一些实施方式中，控制系统接收表示预处理糖表征的第一输入和表示添加剂表征的第三输入。

在另一个实施方式中，根据本发明的工艺并行进行。在这种情况下，将大批量的预处理糖组分细分为小批量。然后，这些较小的批次将在不同的并行工艺中进行处理。这会发生在预处理糖组分的库存量明显大于单个生产线可容纳的批量大小的情况下。在该实施方式中，第一工艺列(train)具有用于测量预处理糖组分或添加剂表征的传感器(例如图4、5中的传感器408、409、508或509或如关于图6所述)，其他工艺列均不包含此传感器。相反，这些其他工艺列上的控制系统从第一工艺列上的传感器接收预处理糖表征和/或添加剂表征。

与控制系统710接收预处理糖表征和/或添加剂表征的机制无关，在该实施方式中，一旦在添加添加剂702的位置中处理完成，则后处理糖产品就从位置702通过。出口管线706上的传感器712测量后处理糖产品的实际表征或特征，并将此信息传回控制系统710。控制系统710可以将后处理糖产品的实际表征或特征与所需表征或特征进行比较，并且任选地执行许多任务以改善工艺控制。如关于图4的实施例所讨论的，控制系统710可以用输入、所需输出、实际输出和操作参数来更新数据库，以向系统提供额外的历史数据，基于该历史数据来确定未来的操作参数。可替换地，或附加地，控制系统710可以改变用于确定操作参数的方程式的形式。

如上所述，目标规格可以用处理前和/或处理后糖产品的任何可直接测量的表征或可以与所测量的表征相关的物理化学性质来表示。图8至图19显示了使用糖样品的NIR分析获得的示例数据，以说明NIR测量可用于表征糖产品(在通过离心洗涤进行预处理或后处理中的一种或两种情况下)，并且其可用于指示离心后洗涤糖产品目标规格(即某些实施方式中的预处理糖)。在这些实施例中，NIR测量值与多酚、麦黄酮和颜色的关系表明，与这些参数中表示的规格相比，NIR可以用于直接实时评估产品组成。因此，可以使用这种NIR测量技术执行工艺控制。

如本领域技术人员将理解的，可以根据所生产的糖的规格来向精炼糖厂或初级制糖厂支付不同的费率。例如，生产符合第一规格的糖可能会导致与第二规格生产的糖不同的价格。例如，首先，可以由买方(例如，客户或国家糖业委员会等)定义规格，该规格将目标ICUMSA值设置为小于1800，其为按吨支付第一价格，而第二规格可以是ICUMSA值小于2500，但价格较低。合规程度也可能改变为后处理糖产品支付的价格，例如，分批生产糖，其特性更紧密地围绕一个规格分组，可能会吸引更高的价格或额外津贴，例如第一规格支付额外津贴，例如ICUMSA在1700至1800之间的每一批糖，或每天生产的所有批次ICUMSA平均在1700和1800之间。发明人之前已经观察到，即使采用了这种付款程序，在同一工厂连续20天生产的样品中的ICUMSA值也可能相差近50％。因此，这种生产方法可以看作是生产批量一致性低、糖表征统计分布广泛的糖。

本发明的某些实施方式试图提供一种能够在糖生产过程中使用的系统或方法，以改善生产中批次之间的一致性，这可以帮助精炼糖厂和初级制糖厂实现例如，批次间允许差异为10％这样的规格。在某些情况下，这种改进可能导致后处理糖表征的统计分布收紧在所需目标规格附近。这可以使得精炼糖厂和初级制糖厂以最佳价格更稳定地出售其产品，和/或在规格范围内尽量减少某一后处理糖产品的生产(例如通过避免不必要的洗涤等)。此外，利用本文所述方法和系统的某些实例，可以实现生产由用户目标规格定义的特种糖的可能性。例如，食品制造商可能需要一种原料，其是平均ICUMSA颜色在一个固定的波段内(比如1900-2000)的糖类产品，和一个更宽波段内的一定比例的糖—比如ICUMSA为1750-2150的60％的糖。如上所述，可以根据其他可测量的物理化学性质(例如，麦黄酮、多酚、电导率等，或与这些可测量特性相关的某些特征)来定义特种糖。

实施例

实施例1–控制离心洗涤循环以控制糖性质

样品采集

初级制糖厂1和初级制糖厂2生产的27个糖样品。使用螺口盖的塑料瓶从成品传送带中取样大约100g原糖。通过湿化学或传统方法获得参考数据，并将这些结果与测得的NIR光谱进行关联。

参考数据

多酚分析

将40g原糖样品称入100ml容量瓶中。加入约40ml蒸馏水，搅拌溶液直至糖完全溶解，然后用蒸馏水将溶液补足至最终体积。多酚分析基于福林酚法(Folin-Ciocalteu)。

简而言之，将适当稀释的原糖溶液50μL等分地加到试管中。加入650μL超纯水并混合。加入50μL福林酚试剂并混合。5分钟后，混合加入500μL 7％的Na₂CO₃溶液。在室温下，90分钟后，在750nm处读取吸光度。

使用儿茶素标准溶液(0-250mg/L)绘制总酚的标准曲线。糖分析结果表示为每100g原糖毫克儿茶素当量(CE)。

颜色分析

根据澳大利亚糖业标准分析方法33(2001)分析颜色。

简而言之，将20g原糖准确称量到100ml容量瓶中；加入约50ml蒸馏水并搅拌直至糖溶解。将10ml的0.2M MOPS(3-(N-吗啉代)丙烷磺酸)缓冲溶液(pH 7)加入到烧瓶中，并用蒸馏水将溶液定容。向100ml容量瓶中添加10ml MOPS缓冲液制成参比溶液，并用蒸馏水定容至刻度。使用连接到0.45μm膜滤器(密理博-Millipore，Millex HA)的0.8μm预滤器过滤每种样品溶液和参比溶液。使用参比溶液作为空白，在420nm下测量过滤后的糖溶液的吸光度。计算出ICUMSA颜色。

ICUMSA颜色＝(A420/以g/ml为单位的浓度)×1,000

结果

与NIR读数比较

使用福斯直射光(ProFOSS Direct Light)NIR分光光度计进行NIR分析。仪器读数头安装在减振装置上，并安装在一个安装框内，用于对移动的糖工艺流进行连续分析。

图8至19显示了每个模型的校准参数，并指出了验证性能。偏最小二乘(PLS)回归在多元空间中计算描述数据中的最大(残差)方差的新平面。这些称为因子或主要成分。解释方差图(见图10、图14和图18)显示了包含连续因子的模型在Y中解释的总变化的百分比。校准数据集以虚线显示，而验证数据集以实线显示。

评分图(请参见图8、图12和图17)表示二维中样本群体的分布。在这种情况下，因子1和因子2相互绘制，分别代表了样本集合中97％和2％的(剩余)可变性。在评分图中彼此接近的样本被认为是相似的，距离远的样本被认为是不同的。

回归系数(参见图9、图13和图18)也称为b向量或本征向量，它们代表模型的方程。X矩阵(其是新样品的光谱数据)乘以b向量产生预测的Y值矩阵(感兴趣的分析物，例如总酚)。将回归系数与评分图进行比较有助于确定哪些波长(X变量)对评分图中的样本分布最有影响。具有高回归系数的波长区域表示对评分图中的样本分布最有影响的变量。

预测图与参考图(见图11、图15和图19)显示了参考数据(湿化学方法或传统方法)值与特定分析物的NIR预测值之间的关系。实线是预测值相对于校准集合的参考值的回归值(结果的第一行，例如斜率)，而虚线表示验证数据集的参考值(结果的最后一行，例如斜率)。表2说明了使用当前设置实现的相关性。

表2

该实施例证明了在NIR、颜色和多酚(包括麦黄酮)之间存在统计学上显著的相关性。因此，该方法可用于快速在线测量工具，以在加工糖时进行前馈和反馈。

可以理解，初级制糖厂或精炼糖厂可以包括多个离心机。在本发明的一些实施方式中，所有离心机可以以相同的方式处理，并且每种离心机使用相同的操作表征。这种方法的精确度较低，但需要的传感器较少。然而，在其他实施方式中，每个离心机可以配备有传感器系统，以测量预处理糖组分的至少一个表征和处理糖组分的相应表征。这会提高准确性。这样的传感器可以是先前描述的那些，例如颜色、NIR或UV-vis传感器。在另外的实施方式中，输入或输出传感可以共用一个以上的离心机(例如，在混合器/集水箱处使用公共的输入传感器)，但是如果输入是公共的传感器，则另一种即是输出感测(或如果输出传感器是通用传感器，则为输入感测)可以使用专用传感器进行。在离心机具有其后处理糖产品的专用输出感测以及其对应的操作参数的数据库(或子数据库)的情况下，本系统能够适应每个离心机的特质行为以实现更一致的总体输出。专用输入感测的使用更好地使实施方式能够适应预处理糖组分的逐批变化。

近红外光谱已被确立为分析加工甘蔗的可靠方法。该实施例令人信服地证明了在NIR、颜色和多酚(包括麦黄酮)之间存在统计学上显著的相关性。因此，此方法可用于快速在线和/或离线测量工具，以进行前馈和反馈QA/QC，目的为生产低GI糖。

通过调整离心机洗涤周期来控制输出质量

以下实施例说明了控制洗涤时间对糖组分的ICUMSA和总酚的影响。添加剂的可控添加也可以类似地研制出来。在该实施例中，根据下表3中概述的离心洗涤方法洗涤了十个糖膏样品，以产生原糖。

可以看出，对于不同的糖膏样品采用了不同的洗涤策略。举例来说，对于样品M1，将所述糖膏以700RPM第一次洗涤2秒，然后以900RPM第二次洗涤2秒，然后以1100RPM经受最后一次旋转5秒。如表3所示，样品M2到M10同样受到各种洗涤策略的影响。这些样品的第一次洗涤时间和第二次洗涤时间不同的目的是基于原糖结果建立模型。

表3

表4列出了M1至M10样品中糖膏初始总酚和原糖最终总酚的值。

表4

图20是第一次洗涤时间与ICUMSA的关系图，图21是显示第二次洗涤时间与ICUMSA的关系图。从图20和21可以看出，洗涤时间和原糖的ICUMSA之间存在相关性。这可以用来为特定的糖膏选择合适的第一次洗涤时间和第二次洗涤时间，以生产总酚浓度在所需范围内的原糖。通过将更多的数据集添加到相关性中，可以提高相关性的鲁棒性(robustness)，从而改善离心机的运行。因此，在操作过程中，该过程可以继续保持和更新与数据集的相关性，这些数据集包括洗涤周期时间和ICUMSA/原糖的总酚。

实施例2–多酚对糖GI的影响

研究了多酚含量对糖的GI的影响。传统的白糖(即基本上蔗糖)用作对照。在传统白糖中加入不同含量的多酚，制得不同数量的多酚糖。

表5显示了对所制备的糖的体外血糖指数速度测试(GIST)的测试结果。该方法包括使用布鲁克BBFO 400MHz NMR光谱进行体外消化和分析。该测试由新加坡食品技术创新与资源中心进行，他们证明了其体外方法的结果与传统的体内GI测试的结果之间具有很强的相关性。

表5–糖多酚含量v GI

果糖的GI为19/100，而葡萄糖的GI为100/100。因此，我们预期随着精制糖中葡萄糖含量的增加，血糖反应也会同时增加。

制备第二组糖，其中将还原糖(1∶1葡萄糖与果糖)加入一些白色精制糖和多酚糖中。还使用GIST方法测试了这些糖的GI，结果列于表6。

表6–多酚和还原糖含量对GI的影响

*PP＝以mg CE/100g碳水化合物计的多酚；RS＝以％w/w计的还原糖(1：1葡萄糖：果糖)

本文所述的方法和系统可用于如国际专利公开号WO2018018090中标题为“糖组分”的描述糖产品的生产中。

应当理解，在其说明书中所公开和限定的本发明扩展到文本或附图所提到或显而易见的两个或更多个单独特征的所有可选组合。所有这些不同的组合构成了本发明的各种替代方面。