在黃酒產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的今天，我們不禁要關注到黃酒市場如此廣闊，勢必存在良莠不齊的情況，那么，黃酒的品質到底如何進行判定呢。本文著重研究電子鼻技術替代人體嗅覺系統(tǒng)對黃酒的香氣建立模型進行系統(tǒng)化評價。
參考文獻：江濤,李博斌,諸葛慶,盧春霞,葛樂勇.電子鼻技術在黃酒感官品評中的應用[J].釀酒科技,2012(02):54-57+60.DOI:10.13746/j.njkj.2012.02.017.
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內容采取行動，因此導致的損失，本運營方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
材料與方法
儀器與材料
實驗選取市售年份不同的黃酒共計 37 個樣品， 按加工工藝及所含糖分的差異而分為干型、半干、半甜、甜型四大類。
HERACLES Flash GC 型 電 子 鼻 系 統(tǒng)， 法 國 Alpha MOS 生產(chǎn)，采用氣相色譜原理，配置 2 根極性不同的色譜柱及 2 個 FID 檢測器來采集數(shù)據(jù)，具有極高的理論塔板數(shù)。使用軟件自帶的多變量統(tǒng)計分析軟件對采集到的數(shù)據(jù)進行分析， 建立基于電子鼻的黃酒香氣電子感官模型。
實驗方法
每個樣品在保證自身均勻的前提下， 各取 1 mL 放入 10 mL 頂空瓶中，在 40 ℃、500 r/min 下置于加熱器中預熱 5 min 后，自動頂空進樣。每個樣品做 4 次平行。
Flash GC 型電子鼻儀器條件：進樣口溫度：200 ℃；檢 測 器 溫 度 ：200 ℃；色 譜 柱 程 序 升 溫 條 件 ：40 ℃以2 ℃/min 升溫至 200 ℃；Trap 管初始溫度 40 ℃， 解吸溫度 250 ℃。
每份樣品在進樣的同時， 由 7 位國家級黃酒評酒師對酒樣的香氣進行感官評審。香氣成分評審內容包括醇香、陳香、焦香和異香。
結果與分析
在獲得人工感官評分后，按醇香、陳香、焦香和異香分別對采集到的數(shù)據(jù)進行定量， 同時通過化學計量學方法使用多變量統(tǒng)計軟件進行分析并建立定量模型。采集到的數(shù)據(jù)形式如同氣相色譜圖，見圖 1，下半部分是氣相色譜圖，而上半部分是對應的雷達圖。將圖中每一個色譜峰都看作一個傳感器， 而影響不同香氣的指標對應著不同的傳感器，稱之為特征傳感器。同時，對各項指標進行的定量評分研究也都立足于特征傳感器的選擇上。
醇香定量模型
醇香主要由黃酒中的乙醇及其在生產(chǎn)和存放過程中產(chǎn)生的各種高級醇形成， 它是影響黃酒香氣特征的主要因素之一。實驗中使用人工感官評分，將 37 個酒樣各自的醇香在 0～5 分的范圍內打分，然后將對應分數(shù)的酒樣采集到的數(shù)據(jù)進行分組。判別因子分析（DFA，Discriminant Function Analysis）是專門根據(jù)若干因素對預測對象進行分類的一種方法， 通過分析可以建立用于定性預測的數(shù)學模型。在選定特征傳感器后，醇香 DFA 模型見圖 2。
從圖 2 可看出， 醇香評分為 2、3、4、5 分樣品的分布具有明顯規(guī) 律 性。圖 中 DF1 占 85.9 %、DF2 占 8.0 %、DF3 占 6.0 %，對于分數(shù)為 2 分和 3 分的酒樣與 4 分和 5分的酒樣沿 DF2 和 DF3 呈規(guī)律的線性變化，得分為 3 分和 4 分的酒樣沿 DF1 呈規(guī)律的線性變化。說明醇香差異由此三因素形成，其中 DF1 為最主要影響因素。
偏最小二乘法（PLS，Partial Least Squares）是通過訓練樣品建立定量模型，在描述定量信息后，選擇適合的傳感器， 可以用來對未知樣品進行定量分析或預測評分的分析方法。實驗中隨機抽取 2、3、4、5 分值的酒樣共計18 份為未知樣品， 然后以其余分值的樣品為基礎建立PLS 定量模型，見圖 3。
從圖 3 中得到定量曲線的相關系數(shù)為 0.9448， 線性關系較好， 然后將隨機抽取出來的酒樣在此模型上進行投影，預測其得分
在以上述未知樣作為標準樣品建立 PLS 模型，以上述已知樣作為未知樣在模型上投影進行交互驗證， 結果見圖 4。
圖 4 所 示 交 互 驗 證 的 PLS 模型中的相關系數(shù)為0.9846，線性關系良好，將對調過的樣品在此模型上進行投影定量，所有樣品定量結果見表 1。
從表 1 可以看出， 所有樣品的醇香得分經(jīng)交互驗證顯示，驗證準確率為 97.3 %。其中 25 號樣品醇香分值為5 分的酒樣，其預測得分略高，查得此樣品為 40 年陳釀，而 31 號樣品醇香分值為 5 分，預測結果相對接近，查得此樣品為 20 年陳釀。這可能是由于二者年份上的差異加上評分機制最高為 5 分，而導致預測結果略有偏離。在實際感官品評時，不影響其得到最高分值。
陳香定量模型
陳香主要由黃酒中的酯類和微量的醛類物質形成，它也是影響黃酒香氣品評的重要指標之一。同醇香一樣處理， 使用人工感官評分， 將 37 個酒樣各自的陳香以0～5 分的范圍打分，然后將對應分數(shù)的酒樣采集到的數(shù)據(jù)進行分組。得到的 DFA 模型見圖 5。
由圖 5 看出， 陳香分值沿圖 5 左圖中所示箭頭方向遞增，其中 DF1 占 81.8 % 、DF3 占 2.1 %。從圖 5 中左圖可以看到，在 DF1 方向上，陳香分值為 4 分和 5 分的樣品差異不明顯，其余分值差異較明顯，這說明在陳香分值為 0～4 分的酒樣中，DF1 占最主要因素；而在圖 5 中右圖所示陳香分值為 4 分和 5 分的酒樣差異較明顯， 這說明 DF2 和 DF3 在陳香分值為 4～5 分的酒樣區(qū)分中占主要因素，圖 5 中 DF2 占 13.0 %。
同樣，對陳香分組中的樣品進行交互驗證，建立定量曲線，得到 PLS 定量模型。2 個定量模型的相關系數(shù)分別為 0.9436 和 0.9192，線性關系較好，見圖 6 和圖 7。
將進行交互驗證的樣品分別在對應的 PLS 模型上投影，進行陳香分值預測，結果見表 2。從表 2 中可知，預測結果與感官評分相比，準確率在97.3%，其中 25 號樣品預測結果偏高，這與醇香預測結果相符合。同樣在實際感官品評時，不影響其得到最高分值。
焦香定量模型
實驗中選取的 37 個酒樣中有 10 個酒樣具有不同程度的焦香。將不同分值的酒樣分組賦值后，得到黃酒中焦香的 DFA 模型，見圖 8。
從圖 8 中可以看出，4 個焦香分值的酒樣分布具有顯著的區(qū)域性。在區(qū)別 0 分與 1 分的酒樣時 DF2 占主要因素；區(qū)別 1 分與 2 分的酒樣時 DF1 占主要因素；區(qū)別 2 分與 3 分的酒樣時 DF3 占主要因素。圖中 DF1 占97.0 %，DF2 占 2.2 %，DF3 占 0.8 %。
建立焦香 PLS 定量模型，2 個定量模型的相關系數(shù)分別為 0.9985 和 0.9998，線性關系良好，見圖 9 和圖 10。進行交互驗證后的數(shù)據(jù)見表 3。
從表 3 數(shù)據(jù)分析可以得出， 預測結果的準確率在94.6 %，其中 9 號和 15 號樣品結果略為偏高，這可從圖9 和圖 10 的定量曲線中得到解釋，0 分與 1 分的酒樣在定量曲線上距離比較接近， 具有一定程度的相似性。因此，在使用定量曲線進行定量時，可以適當提高四舍五入到 1 分的 “門檻”， 如可以定為大于 0.8 分時才可看作 1分。
在本次品評中，所有酒樣均未出現(xiàn)異香，因此未建立異香定量模型。
結論
實驗結果顯示，從醇香、陳香、焦香這 3 個因素來對黃酒的香氣成分分別建立定量模型，進行交互驗證后，準確率分別達到 97.3 %、97.3 %和 94.6 %。本項目研究是基于電子鼻技術替代人體嗅覺系統(tǒng)對黃酒的香氣進行系統(tǒng)化評價的定量模型，其預測結果重復性好、準確度高，可以在生產(chǎn)、 鑒評過程中替代品酒員而應用于黃酒的香氣感官品評，有效減少人為誤差。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。參考文獻：江濤,李博斌,諸葛慶,盧春霞,葛樂勇.電子鼻技術在黃酒感官品評中的應用[J].釀酒科技,2012(02):54-57+60.DOI:10.13746/j.njkj.2012.02.017.
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內容采取行動，因此導致的損失，本運營方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
