在黃酒產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的今天，我們不禁要關(guān)注到黃酒市場(chǎng)如此廣闊，勢必存在良莠不齊的情況，那么，黃酒的品質(zhì)到底如何進(jìn)行判定呢。本文著(zhù)重研究電子鼻技術(shù)替代人體嗅覺(jué)系統對黃酒的香氣建立模型進(jìn)行系統化評價(jià)。
參考文獻：江濤,李博斌,諸葛慶,盧春霞,葛樂(lè )勇.電子鼻技術(shù)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.
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材料與方法
儀器與材料
實(shí)驗選取市售年份不同的黃酒共計 37 個(gè)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(lèi)。
HERACLES Flash GC 型 電 子 鼻 系 統， 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(gè) FID 檢測器來(lái)采集數據，具有極高的理論塔板數。使用軟件自帶的多變量統計分析軟件對采集到的數據進(jìn)行分析， 建立基于電子鼻的黃酒香氣電子感官模型。
實(shí)驗方法
每個(gè)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(dòng)頂空進(jìn)樣。每個(gè)樣品做 4 次平行。
Flash GC 型電子鼻儀器條件：進(jìn)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(jìn)樣的同時(shí)， 由 7 位國家級黃酒評酒師對酒樣的香氣進(jìn)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據進(jìn)行定量， 同時(shí)通過(guò)化學(xué)計量學(xué)方法使用多變量統計軟件進(jìn)行分析并建立定量模型。采集到的數據形式如同氣相色譜圖，見(jiàn)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(gè)色譜峰都看作一個(gè)傳感器， 而影響不同香氣的指標對應著(zhù)不同的傳感器，稱(chēng)之為特征傳感器。同時(shí)，對各項指標進(jìn)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(guò)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(shí)驗中使用人工感官評分，將 37 個(gè)酒樣各自的醇香在 0～5 分的范圍內打分，然后將對應分數的酒樣采集到的數據進(jìn)行分組。判別因子分析（DFA，Discriminant Function Analysis）是專(zhuān)門(mén)根據若干因素對預測對象進(jìn)行分類(lèi)的一種方法， 通過(guò)分析可以建立用于定性預測的數學(xué)模型。在選定特征傳感器后，醇香 DFA 模型見(jiàn)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 律 性。圖 中 DF1 占 85.9 %、DF2 占 8.0 %、DF3 占 6.0 %，對于分數為 2 分和 3 分的酒樣與 4 分和 5分的酒樣沿 DF2 和 DF3 呈規律的線(xiàn)性變化，得分為 3 分和 4 分的酒樣沿 DF1 呈規律的線(xiàn)性變化。說(shuō)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(guò)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(lái)對未知樣品進(jìn)行定量分析或預測評分的分析方法。實(shí)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(jiàn)圖 3。
從圖 3 中得到定量曲線(xiàn)的相關(guān)系數為 0.9448， 線(xiàn)性關(guān)系較好， 然后將隨機抽取出來(lái)的酒樣在此模型上進(jìn)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(jìn)行交互驗證， 結果見(jiàn)圖 4。
圖 4 所 示 交 互 驗 證 的 PLS 模型中的相關(guān)系數為0.9846，線(xiàn)性關(guān)系良好，將對調過(guò)的樣品在此模型上進(jìn)行投影定量，所有樣品定量結果見(jiàn)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(shí)際感官品評時(shí)，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(lèi)和微量的醛類(lèi)物質(zhì)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(gè)酒樣各自的陳香以0～5 分的范圍打分，然后將對應分數的酒樣采集到的數據進(jìn)行分組。得到的 DFA 模型見(jiàn)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(shuō)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(shuō)明 DF2 和 DF3 在陳香分值為 4～5 分的酒樣區分中占主要因素，圖 5 中 DF2 占 13.0 %。
同樣，對陳香分組中的樣品進(jìn)行交互驗證，建立定量曲線(xiàn)，得到 PLS 定量模型。2 個(gè)定量模型的相關(guān)系數分別為 0.9436 和 0.9192，線(xiàn)性關(guān)系較好，見(jiàn)圖 6 和圖 7。
將進(jìn)行交互驗證的樣品分別在對應的 PLS 模型上投影，進(jìn)行陳香分值預測，結果見(jiàn)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(shí)際感官品評時(shí)，不影響其得到最高分值。
焦香定量模型
實(shí)驗中選取的 37 個(gè)酒樣中有 10 個(gè)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(jiàn)圖 8。
從圖 8 中可以看出，4 個(gè)焦香分值的酒樣分布具有顯著(zhù)的區域性。在區別 0 分與 1 分的酒樣時(shí) DF2 占主要因素；區別 1 分與 2 分的酒樣時(shí) DF1 占主要因素；區別 2 分與 3 分的酒樣時(shí) 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(gè)定量模型的相關(guān)系數分別為 0.9985 和 0.9998，線(xiàn)性關(guān)系良好，見(jiàn)圖 9 和圖 10。進(jìn)行交互驗證后的數據見(jiàn)表 3。
從表 3 數據分析可以得出， 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(xiàn)中得到解釋?zhuān)? 分與 1 分的酒樣在定量曲線(xiàn)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(xiàn)進(jìn)行定量時(shí)，可以適當提高四舍五入到 1 分的 “門(mén)檻”， 如可以定為大于 0.8 分時(shí)才可看作 1分。
在本次品評中，所有酒樣均未出現異香，因此未建立異香定量模型。
結論
實(shí)驗結果顯示，從醇香、陳香、焦香這 3 個(gè)因素來(lái)對黃酒的香氣成分分別建立定量模型，進(jìn)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(shù)替代人體嗅覺(jué)系統對黃酒的香氣進(jìn)行系統化評價(jià)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(guò)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(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。參考文獻：江濤,李博斌,諸葛慶,盧春霞,葛樂(lè )勇.電子鼻技術(shù)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.
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