炒青绿茶热解吸特性

对炒青绿茶杀青和炒干过程的热特性进行了跟踪测量。结果表明，杀青过程的热解吸具有等速特性；炒干过程的热解吸则呈现恒率失水和降率失水的双重特性。鲜叶的嫩度不同，其热解吸特性也不尽相同，杀青过程中一级鲜叶的热解吸速率大于三级叶，一级和三级鲜叶杀青前期（２ｍｉｎ），茶叶吸热量分别占总吸热量的３８％和４２％；炒干过程中，一级原料解吸至１５％含水率左右时，开始降率解吸，而三级原料的降率解吸含水率起始点则要提前至２５％—３０％含水率时。温度和解吸速度对炒青品质的形成起着推动作用，而解吸速率又受环境温度和相对湿度的制约     

在制茶叶的水份计算

茶叶水分用含水率表示,如100公斤茶叶含有M公斤水,此茶叶的含水率为M％,这种含水率称为湿基含水率。制茶过程中,由于水分在不断变化,用湿基含水率表达失水量的多少,就不太方便。如100公斤鲜叶经杀青后,含水率由78％下降至60％,含水率变化范围为18％,经计算实际失水量为45公斤,失水     

怎样计算萎凋、杀青叶的含水率?

红绿茶制造中的萎凋和杀青,都牵涉到叶子的含水率。含水率的高低,对成茶的品质关系较大。所谓嫩萎凋、嫩杀青的茶叶,即含水率高,茶叶外形差,汤味淡薄,所谓老萎凋、老杀青的茶叶,往往外形多末,汤暗、味较迟钝。要计算萎凋与杀青叶的含水率,就必须     

茶叶热风杀青机简介

茶叶热风杀青机采用热风杀青,杀青匀、透,杀青叶色泽翠绿.热风杀青的原理很简单,即通过高温热风和鲜叶接触,把热量传递给鲜叶,由于叶片与热风温度的温差很大,故热量迅速穿透鲜叶,使叶温快速升高,达到钝化酶活性的目的,完成杀青工序.     

龙井茶加工中在制叶水分变化及其对茶叶滋味品质的影响

含水率是茶叶加工中的一个关键性技术指标。本研究以一芽一、二叶龙井43品种鲜叶为原料,进行龙井茶机械加工试验,并测定龙井茶加工过程中叶子总体、芽梗和叶片部分含水率,分析茶叶加工过程中水分的动态变化规律。使用超高效液相色谱质谱连用、高效液相色谱分析技术,测定茶叶中儿茶素、生物碱、游离氨基酸和黄酮醇苷类总计47种滋味物质成分,并结合感官审评分析,探讨龙井茶加工中走水过程与茶叶品质形成的关联。结果表明,龙井茶加工中在制叶在摊放过程中缓慢失水,在杀青过程中大量失水,在回潮过程中进行叶片内水分的再分布。水分的变化与茶叶品质关系密切,各工序阶段水分含量过高或过低均导致样品滋味中出现缺陷特征(生青/老火)。同时,杀青及回潮工序对在制叶梗叶含水率比例有显著影响,其中回潮工序能够通过促进在制叶梗叶水分的重新分布进而优化龙井茶滋味品质。因此,控制各工序在制叶含水率及梗叶含水率比例,同时配合回潮工序,是龙井茶加工的关键点,直接关系到龙井茶滋味品质的形成。     

基于高光谱技术的茶鲜叶含水率检测与分析

茶鲜叶含水率是茶叶加工业中衡量茶叶品质的一个重要指标。为了实现茶叶加工过程中茶鲜叶含水率的快速检测,本文提出了一种应用高光谱技术分析茶鲜叶含水率的无损检测方法。通过对茶鲜叶高光谱图像感兴趣区域光谱数据的提取,利用4种不同的算法对原始数据进行预处理,采用逐步回归分析法对预处理后的数据提取特征波长,并采用多元线性回归法、偏最小二乘回归建立特征波长和茶鲜叶含水率定量分析模型。研究结果表明,经过卷积平滑处理后的正交信号校正的预处理结合逐步回归分析法所建立的偏最小二乘回归茶鲜叶含水率预测效果最佳,模型校正集、交叉验证集和预测集的相关系数分别为0.8977、0.8342和0.7749,最小均方根误差分别为0.0091、0.0311和0.0371。由此可见,高光谱技术能有效的实现茶鲜叶含水率的检测,这为茶叶加工业中衡量茶叶品质提供了新的检测方法。     

茶叶文萃

不同工艺杀青对夏秋绿茶化学成分及品质影响的研究该文利用夏秋季鲜叶原料对不同工艺杀青绿茶化学成分的含量和品质进行了研究。湿热杀青有利于条多酚物质和蛋白质的水解，氨基酸含量增加，菜多酚含量降低。从该试验而言，高茶多酚、低氨基酸含量的夏秋茶鲜叶原料，湿热杀青有利于绿茶品质。干热不同杀青方法中，虽锅炒杀青氨基酸含量较高，但同时茶多酚含量也较多，品质总分较低。湿热杀青氨基酸含量高低与品质总分一致，但干热杀青中却不一致，说明不能仅仅以氨基酸含量高低来评价绿茶品质高低，而应综合考虑，特别不能忽视茶多酚的含量影…     

燃气式滚筒杀青机转速和投叶量对铁观音生化成分的影响

以铁观音鲜叶为原料,研究燃气式滚筒杀青机的投叶量与转速对铁观音毛茶品质成分影响。结果表明,滚筒杀青机每筒投叶3 kg转速16 r/min时成茶的含水率最低;当转速为16 r/min时,每筒投叶3 kg和5 kg所制茶叶的水浸出物含量无明显差异;随着转速的提高,每筒投叶5 kg处理的茶多酚总量较投叶3 kg处理显著减少;每筒投叶量3 kg和转速28 r/min交互作用对游离氨基酸总量影响最大;同时,以上2种不同投叶量与不同转速的交互作用对咖啡碱含量均无显著差异,但是每筒投叶3 kg比5 kg对咖啡碱含量影响略大。因此,杀青时选择适当的投叶量和转速参数指标,对安溪铁观音的生化品质具有关键作用。     

微波杀青对茶在制品物理特性影响的初探

以一芽一叶的福鼎大白茶鲜叶为原料,设定6个微波杀青的时间梯度(0、30、60、90、120、150 s),按时间点取样,测定在制品的含水率、容重、色差Lab值、长度、宽度等,研究微波杀青时间对茶在制品物理特性的影响。结果表明,随着微波杀青的进行,在制品的含水率在前90 s匀速缓慢下降,而后急速下降,容重在微波30 s后显著下降;茶在制品的平均相对长度差、相对宽度差和面积差呈现先降后升的趋势,在微波60~90 s时相对最小;在制品色差L值、|a|值、b值随着微波杀青的进行,呈先升后降的趋势,微波前90 s均较鲜叶有显著提升,而后显著下降。相关性分析表明,微波杀青时间和含水率均对L值、|a|值、b值、相对长度差等呈显著影响,总体上看以微波杀青60~90 s最有利于获得较优的外形属性。     

基于机器视觉的茶叶微波杀青中品质变化与预测研究

茶多酚、氨基酸、含水率是茶叶品质的重要指标,传统检测方法周期长且过程复杂。本研究利用机器视觉对微波杀青过程中茶叶的色泽和纹理特征实时监测,在线检测含水率,同时检测茶多酚和氨基酸含量。结果表明,色泽、纹理特征与含水率、茶多酚、氨基酸含量均呈规律性变化且显著相关。对色泽和纹理特征进行主成分分析,以前3个主成分为输入建立极限学习机（ELM）、遗传神经网络（GA-BP）、卷积神经网络（CNN）模型对品质成分含量进行预测。结果表明,ELM、GA-BP、CNN模型分别适用于含水率、茶多酚含量和氨基酸含量的预测,精度均在0.99以上。研究表明,通过实时监测茶叶的色泽和纹理特征来预测其在杀青过程中含水率、茶多酚和氨基酸含量是可行的。