Voorspel de vergistingsgraad met het maischmodel van De-Geert

[De-Geert]

Dit is een samengevoegde draad!
De samenvoeging is uitgevoerd omdat de discussie over dit model in twee draden werd gevoerd.



Naar aanleiding van het artikel van Adrie over de factoren die de vergistingsgraad beïnvloeden (link) en mijn eigen wens om meer inzicht te krijgen in de vergistingsgraad, ben ik gaan stoeien met Excel (zie bijlage).

De methode die ik gehanteerd heb ik is ongeveer het zelfde als die van Adrie met een paar verschillen:
- voor de maximale vergistingsgraad van de gist t.o.v. mijn eigen schijnbare vergistingsgraad ben ik uitgegaan van een lineaire relatie.
- voor de beslagdikte ben ik uitgegaan van een parabolische relatie. Er moet namelijk een optimum zijn.
- ik heb alleen volmout brouwsels meegenomen, aangezien suiker voor 100% vergist en dit je resultaten vertroebelt.
- ik heb geen variabele genomen voor de kwaliteit van de gist. Ik geloof best dat de kwaliteit van de gist een factor van belang is, maar ik heb daar geen waardes voor.

Ik moet zeggen dat de eerste resultaten erg bemoedigend zijn. Ik ben erg benieuwd of anderen hiermee ook goede voorspellingen hebben.

Een paar opmerkingen:
- ik ben helaas niet zo handig met Excel, dus als je meer of minder bieren wilt invoeren moet je de variabelen/grafieken handmatig aanpassen. Als iemand weet hoe dit makkelijker kan, laat het weten of pas de excel file zelf aan.
- waarschijnlijk werkt een methode als dit het best als je een redelijk constante brouwmethode hebt. Zo weet ik niet of je zomaar 1-staps en meerstaps maisch door elkaar kan gebruiken (heb ik wel gedaan).
- voor bieren waarin suiker gebruikt is moet je een correctie toepassen. Ten eerste voor het begin SG (je moet het begin SG zonder suiker weten), en ten tweede voor het eind SG (je moet weten hoeveel alcohol er uit de suiker gevormd wordt en hoeveel dit het eind SG verlaagt).
- ik heb nu 3 factoren meegenomen, je zou nog een paar andere kunnen bedenken zoals: beluchtingstijd, hoeveelheid gistvoeding, aantal maischstappen, totale maischtijd etc

Het zou leuk zijn als een methode als dit te automatiseren is (met bijvoorbeeld BrouwVisie), zodat je voor een volgend recept automatisch een schatting krijgt van het eind-SG. Ik weet niet of dat (makkelijk) realiseerbaar is.

[Adrie]

Ik begin steeds meer overtuigd te raken van mijn maischmodelletje, die voorspelt een eind SG van 1032.

En ik begin er ook steeds meer van overtuigd te raken dat vaak ten onrechte een slechte vergisting wordt verweten aan de giststarter en/of beluchting etc. En dat de invloed van het maisschen (schema +dikte +tijd) en de stort onderschat wordt.

Ha Geert,

Kun je wat meer over dat modelletje vertellen? Is het gebaseerd op het model dat we op het forum al eerder bespraken (zie HIER en HIER)? Wil je hem beschikbaar stellen?

[RobinB]

Volgens mij is het deze
(excel file aan eerste bericht)

[Adrie]

Bedankt!

(excel file aan eerste bericht)

 

[RobinB]

Was er ook net naar opzoek vanwege dezelfde uitspraak van Geert!

[De-Geert]

Hehe, wat een druk op mijn schouders ineens

Mijn model is gebaseerd op jouw analyse, die hier staat beschreven. Ik heb alleen de factoren wat anders geformuleerd, en de berekening is anders.
Zo doe ik ook een lineaire regressie voor de verschillende factoren. Oftewel, ik laat Excell bepalen hoe zwaar iedere factor weegt.
Het prototype van mijn model staat hier, maar ik heb er inmiddels wel het een en ander aan veranderd (zoals de lineaire regressie van de factoren).

Het is dus niet gebaseerd op de links die jij geeft, maar op mijn eigen brouwsels. Als anderen 'm zouden willen gebruiken, moeten ze wel hun eigen data gebruiken denk ik.

Er valt volgens mij nog best het een en ander aan te optimaliseren, maar het gaat mij er vooral om dat ik een indicatie heb wat ongeveer het eind SG is. Als'ie een bier op 1014 eindigt ipv 1012, maakt me niet zo veel uit. Maar 1020 ipv 1012 is toch een heel ander verhaal.

[De-Geert]

Dat is dus het prototype, maar de laatste versie is volgens mij beter.

[RobinB]

Nog mooier! 

[Caspar]

Opvallend dat jij exact het juiste SVG voorspelt van mijn RIS!

De bieren waarop het model gekalibreerd is, zijn deze allen door jezelf gebrouwen? Zo ja, wat voor starter maak jij?

[De-Geert]

De bieren waarop het model gekalibreerd is, zijn deze allen door jezelf gebrouwen? Zo ja, wat voor starter maak jij?

Ja, allen door mijzelf gebrouwen. Giststarter varieert van niet-belucht tot 2 dagen continu. Grootte van 5% tot 10% van het wort en met en zonder gistvoeding.

Dat is nu juist het punt, ik kan een aardige benadering maken zonder rekening te houden met de hoeveelheid/kwaliteit gist. Dat geeft mij het vermoeden dat die er niet zo veel toe doet, voor de vergistingsgraad.

Van de andere kant, misschien wordt de voorspelling nog beter als er een "gistfactor" in zit. Maar hoe formuleer je dat? 

[Adrie]

Tja, ik had dat kwalitatief gedaan met 5 klassen van (veel te) weinig gist (klasse 1) tot veel (=genoeg) gist (klasse 5). Blijft een kwalitatieve inschatting, maar het werkte wel goed.

Je zou natuurlijk ook de analyse alleen kunnen doen met bieren waarvan je weet dat je genoeg actieve gist hebt toegevoegd. Of blijft er dan te weinig over?

[De-Geert]

Je zou natuurlijk ook de analyse alleen kunnen doen met bieren waarvan je weet dat je genoeg actieve gist hebt toegevoegd. Of blijft er dan te weinig over?

Ja dat zou kunnen maar:
- ik heb daar niet echt data van
- je bereikt niet dat je een "gistfactor" toe kan voegen aan het model, als je maar 1 hoeveelheid (genoeg gist) gebruikt.

Je kan je ook afvragen wat voor nauwkeurigheid je uberhaupt kan bereiken. Ik lees af met een hydrometer, met een resolutie van 2 sg-punten. Je kan wel op 1 sg-punt nauwkeurig schatten, maar dat is het dan ook wel. Laten we zeggen dat je een afleesfout hebt van 0,5 sg punt voor en na de vergisting.
Mijn model heeft een gemiddelde afwijking van 1,2 sg punten. Dat ligt al z'n beetje in het gebied van de afleesfout. Niet zo slecht dus.

Er zijn wel een paar biertjes met een wat grotere afwijking, maar niet meer dan 3 sg-punten. Voor een schatting van het eind sg voldoet het dus prima.

edit: het zijn wel bijna alleen volmout bieren, voor bieren met suiker wordt het een ander verhaal.

[Jacques]

   Tjonge Geert knap werk! 

Ik heb net een paar door mij gebrouwen bieren ingevoerd en de uitkomst zit verrassend dicht bij de door mij bereikte resultaten.
Het lijkt mij dat dit een fantastische aanvulling is op BrouwVisie. 

Daarbij loop je wel tegen een probleempje aan. Zelf wil ik wel eens twee temperaturen aanhouden tussen de 60 en 70 ºC. Het model biedt daarvoor nu geen ruimte.

[De-Geert]

Hehe, wat een eer 

Daarbij loop je wel tegen een probleempje aan. Zelf wil ik wel eens twee temperaturen aanhouden tussen de 60 en 70 ºC. Het model biedt daarvoor nu geen ruimte.

Ja, dat is inderdaad een probleempje. Ik ga nu voor de berekening uit de gemiddelde temperatuur, maar dat lijkt me niet ideaal. Hoe dat makkelijk op te lossen is weet ik ff niet.

[Oscar]

Het zou leuk zijn als een methode als dit te automatiseren is (met bijvoorbeeld BrouwVisie), zodat je voor een volgend recept automatisch een schatting krijgt van het eind-SG. Ik weet niet of dat (makkelijk) realiseerbaar is.

Ik zie dit bericht nu pas. En  heb je excel file ff gedownload. Als er en verband is tussen bepaalde waarden (een soort formule) dan kan dat geautomatiseerd worden. Ik zal er te zijner tijd eens naar kijken of ik er wat mee kan. Als je zelf enkele verbanden/formules kun anleveren voor een "maisch-model dan versnelt dat de zaak.

[Hopmans]

Inderdaad.
Het is allemaal wel leuk en aardig, maar ik heb nog geen formule gezien.
 

voor de beslagdikte ben ik uitgegaan van een parabolische relatie. Er moet namelijk een optimum zijn.

[JWVG]

Het is zelfs beter, Hoppie: in het excel sheet kun je precies de berekening per stap zien. Zie vooral tabblad 'berekening' en in tabblad 'blad 1' kolom K.

Geert, als ik jou was zou ik helemaal de blits maken door het eind SG te gaan voorspellen van een paar biertjes die nu door forumleden worden vergist  .

Heb je geprobeerd of je voor suiker toevoegen kunt corrigeren met een paar hele eenvoudige aannames? Bijvoorbeeld dat alle suiker volledig wordt omgezet?

  JW.

[Adrie]

Ik heb tussen het giststarter maken mijn gegevens in het model gestopt en vergeleken met de Excel lijn- en logregressiefuncties. Helaas voor Geert is de voorspelling van de lijn- en log-regressie net iets beter dan het model van Geert. De beide regressiemethoden wijken gemiddeld 2,6 procentpunten af, het model van Geert 3,8 (suiker niet meegenomen) of 3,6 (suiker wel meegenomen). Voor de voorspelling van de einddichtheid maakt dat een of twee SGpuntjes uit.

[Adrie]

Bij mijn eerdere analyse had ik de hoeveelheid gist kwalitatief meegenomen, alleen tweestapsmaischbieren betrokken en iets andere invoerparameters genomen. Ik vind een paar punten van Geerts model sterk: het meenemen van het percentage caramout en het versimpelen van het maischschema tot de gemiddelde maischtemperatuur en de totale maischduur. Daarnaast neem je van tevoren een aantal relaties aan die je denkt dat er bestaan (lineair, logarithmisch of kwadratisch). Helaas blijkt dus dat een simpele lineaire regressie waarbij alle variabelen in 1 keer worden meegenomen (in ieder geval bij mijn data) beter werkt.

Als ik naar mijn gegevens kijk valt op dat een aantal bieren sterk afwijkt van de voorspelling. Dit zijn allemaal bieren waarbij iets raars is gebeurd bij de vergisting: twee gevallen met een gestokte vergisting en twee gevallen met een vergisting die maar niet op wilde houden. De oorzaken heb ik niet kunnen achterhalen, in geen van de vier gevallen heb ik iets afwijkends gedaan van andere brouwsels. Misschien waren het wat oudere gistpakken bij de gestokte vergistingen en lichte, niet proefbare infecties bij de te ver doorgegiste? Dit soort rare toevalstreffers kun je natuurlijk nooit voorspellen, maar het geeft wel aan dat de behandeling van de gist iets is waar rekening mee gehouden moet worden.

Op zich denk ik dat Geerts aanpak (vooraf de relatie bepalen die je denkt dat er is) goed werkt, maar dat de keuze van invoerparameters misschien iets anders moet. Misschien is de simplificatie van het maischschema toch tever doorgevoerd? Een half uur maischen op 60 graden en een half uur op 70 graden levert toch een andere vergistingsgraad dan een uur op 65 graden. Even nagerekend in het maischmodel: het eerste schema levert een SGV op van 72,4%, het tweede van 71,9%. Dat maakt dus niet veel uit.
Wat wel veel uitmaakt is de hoeveelheid amylases in de mout. Maak je bijvoorbeeld een bier met veel Münchenermout dan is de vergistbaarheid bij hetzelfde maischschema lager dan bij een bier met alleen pilsmout. Dat scheelt aanzienlijk (volgens het model).

Ik denk dat het mogelijk is om tot een goed model te komen, maar dat we nog wel een aantal varianten moeten uitproberen om er te komen. Ik hoop dat ik binnenkort tijd heb om ook het neurale netwerk weer eens uit de kast te trekken.

[Ronnie]

Dat is dus het prototype, maar de laatste versie is volgens mij beter.

Momentje, heb deze threads niet van begin gevolgd, maar ziet er boeiend uit.
Welke precies is nu finaal de beste volgend jouw, Geert? (link opnieuw aub)

[De-Geert]

Bedankt voor je commentaar.

Wat wel veel uitmaakt is de hoeveelheid amylases in de mout. Maak je bijvoorbeeld een bier met veel Münchenermout dan is de vergistbaarheid bij hetzelfde maischschema lager dan bij een bier met alleen pilsmout. Dat scheelt aanzienlijk (volgens het model).

Het zou inderdaad een zeer goede aanvulling zou zijn als je een maat voor de diasticiteit kan invoeren, dan ondervang je het munchener vs pilsmout probleem.
Verder vind ik de simplificatie van het maischschema ook niet optimaal, maar ik weet niet hoe het anders kan/moet.

Ik heb bij het invoeren van de data, de bieren waar suiker gebruikt was niet meegenomen voor de andere variabelen (maischdikte, Temperatuur, tijd, %cara) omdat je dan een vertekend beeld krijgt. Heb jij dat ook zo gedaan?
Misschien kan je anders de excell met je data even naar mij sturen, vind ik wel leuk om ff naar te kijken.

[De-Geert]

Ik denk ook dat als je altijd volgens een bepaald systeem brouwt, bv altijd 1-staps of altijd 2-staps dat dat makkelijker te modelleren is dan als je verschillende dingen door elkaar gebruikt. En volgens mij doen de meeste brouwers dat laatste (ik in ieder geval wel).
Adrie, hoe voer je in jouw model een 1-stapsmaisch op bv 67 graden in?

Momentje, heb deze threads niet van begin gevolgd, maar ziet er boeiend uit.
Welke precies is nu finaal de beste volgend jouw, Geert? (link opnieuw aub)

deze.

[De-Geert]

Heb je geprobeerd of je voor suiker toevoegen kunt corrigeren met een paar hele eenvoudige aannames? Bijvoorbeeld dat alle suiker volledig wordt omgezet?

Volgens mij zou de beste methode zijn, om het begin SG te corrigeren voor de hoeveelheid suiker. Daarnaast uitrekenen hoeveel alcohol er daaruit gemaakt wordt en het eind SG daarvoor ook corrigeren. Volgens mij niet eens moeilijk, maar ik heb de getallen niet.

Daarbij ga ik er dus vanuit dat het 100% vergist wordt.

[Adrie]

Grappig. Bij mij komen er drie parameters uit die er echt toe doen: vergistingsgraad van de gistsoort, maischtemperatuur en percentage suiker. De overige parameters hebben geen of een verwaarloosbare invloed. Als ik alleen naar die drie parameters kijk, krijg ik (met een eenvoudige lineaire regressie) ook een goede voorspelling, helemaal als ik de vier afwijkende bieren eruitkieper.

Als ik vanavond niet ga bottelen, zal ik je mijn gegevens sturen.

[Adrie]

Adrie, hoe voer je in jouw model een 1-stapsmaisch op bv 67 graden in?

Niet. Ik heb de eenstapsmaischbieren buiten beschouwing gelaten. Ik doe ook eigenlijk nooit meer een eenstaps, omdat ik met tweestaps betere resultaten krijg.