本文選題：紅外光譜 + 白酒基酒��； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年09期

【摘要】：白酒基酒等級的準確評判對白酒的質(zhì)量控制至關(guān)重要,是白酒分級儲存和勾兌的重要依據(jù)。目前白酒基酒分級是在生產(chǎn)車間班組工人初步分級基礎(chǔ)上,通過專業(yè)評酒人員的人工感官審評結(jié)合氣相色譜法測定主要酯類物質(zhì)含量最終確定白酒基酒的等級。人工感官審評和氣相色譜分析方法繁瑣,耗時費力,很難實現(xiàn)實時快速檢測。紅外光譜技術(shù)具有快速分析、無損檢測及靈敏度高和重現(xiàn)性好等優(yōu)點,在食品品質(zhì)檢測領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。運用傅里葉變換紅外光譜(FTIR)和衰減全反射(ATR)技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法對不同等級白酒基酒及其主要酯類化合物進行快速定性和定量分析。采用線性判別(LDA)和誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPANN)分析模型對不同等級白酒基酒進行判別,線性判別分析訓(xùn)練集和測試集總體識別率均達到100%,BPANN分析訓(xùn)練集和測試集總體識別率均在95%以上。采用區(qū)間偏最小二乘法(siPLS)對四種主要酯類化合物進行定量分析,己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯和丁酸乙酯含量的訓(xùn)練集模型相關(guān)系數(shù)分別為0.986 4,0.991 5,0.970 2和0.951 4,測試集模型的相關(guān)系數(shù)分別為0.982 4,0.961 9,0.905 2和0.808 0。結(jié)果表明,傅里葉變換紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法能有效實現(xiàn)不同等級白酒基酒的準確判別,同時基酒中主要酯類化合物的快速檢測定量模型效果良好,能滿足白酒生產(chǎn)中的分析檢測要求,為白酒基酒等級的快速判別提供一種客觀而準確的分析方法,有效提升白酒的智能化生產(chǎn)水平。
[Abstract]:The accurate evaluation of liquor grade is very important to the quality control of liquor and is the important basis for liquor grading storage and blending. At present, the classification of liquor base liquor is based on the preliminary classification of workers in the production workshop. The grade of liquor base liquor is determined by the artificial sensory evaluation of professional wine evaluators combined with the determination of the main ester substance content by gas chromatography. Artificial sensory evaluation and gas chromatographic analysis are tedious, time-consuming and difficult to achieve real-time and fast detection. Infrared spectroscopy is widely used in the field of food quality detection because of its advantages of fast analysis, nondestructive testing, high sensitivity and good reproducibility. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and attenuated total reflectance (ATR) technique combined with chemometrics were used to determine the quality and quantitative analysis of liquor of different grades and its main esters. Linear discriminant (LDA) and error back-propagation artificial neural network (BPANN) analysis model were used to distinguish the different grades of liquor base liquor. The total recognition rate of both the training set and the test set of linear discriminant analysis is over 95%. The quantitative analysis of four main esters, ethyl caproate and ethyl lactate, was carried out by interval partial least square method. The correlation coefficients of the training set model for the content of ethyl acetate and ethyl butyrate were 0.986 4 / 0.991 5 / 0.970 2 and 0.951 4, respectively, and the correlation coefficients for the test set model were 0.982 4 / 0.961 9 / 0.9052 and 0.808 0 respectively. The results showed that Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) combined with chemometrics could effectively distinguish the base liquor of different grades, and the quantitative model for the rapid detection of the main ester compounds in the base liquor was effective. It can meet the requirements of analysis and detection in liquor production, and provide an objective and accurate analysis method for rapid discrimination of liquor grade, and effectively improve the level of intelligent production of liquor.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;江蘇今世緣酒業(yè)股份有限公司;江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)工程研究院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃(2016YFD0401104) 江蘇省杰出青年基金項目(BK20130010) 江蘇省博士后基金項目(1501100C) 江蘇大學(xué)高級人才基金項目(15JDG087) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項目 鎮(zhèn)江市重點研發(fā)項目(SH2016021)資助
【分類號】：O657.33;TS262.3

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