在黃酒產業迅猛發展的今天，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對黃酒的香氣建立模型進行系統化評價。
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建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動，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布，請聯系處理。
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， 法 國 Alpha MOS 生產，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據進行定量， 同時通過化學計量學方法使用多變量統計軟件進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和存放過程中產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，然后將對應分數的酒樣采集到的數據進行分組。判別因子分析（DFA，Discriminant Function Analysis）是專門根據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 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 呈規律的線性變化，得分為 3 分和 4 分的酒樣沿 DF1 呈規律的線性變化。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，然后將對應分數的酒樣采集到的數據進行分組。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域性。在區別 0 分與 1 分的酒樣時 DF2 占主要因素；區別 1 分與 2 分的酒樣時 DF1 占主要因素；區別 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據見表 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對黃酒的香氣進行系統化評價的定量模型，其預測結果重復性好、準確度高，可以在生產、 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建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動，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布，請聯系處理。
