中红外光谱法对黄酒中多理化指标的定量分析

摘要

黄酒作为中国传统的发酵酒，自古以来因它的口感好、营养价值高，深受广大消费者的喜爱。尽管爱喝黄酒的人很多，但整个黄酒行业的前景并不太乐观，因为消费者大多是来自江浙一带，所以黄酒市场布局的区域化十分明显。宁波，作为江浙一带经济较为发达的沿海城市，不仅是黄酒的传统产地之一，也是黄酒的主要消费区域。现在的消费者对黄酒的关注度越来越高，越来越多的厂家、商家以及相关检测部门都希望能有一种检测方法，可以快速的检测黄酒中的理化指标。随之，对黄酒成分中理化指标进行中红外光谱分析的研究，俨然已经成为促进黄酒产业科学化、规范化、精细化发展的必然要求。
　　本文以80份来自不同产地、不同品牌的干型和半干型的黄酒样品为研究对象，利用傅立叶变换中红外光谱法采集各类黄酒样品的中红外光谱，同时以国标或经典分析方法测定样品中的总糖、总酸、氨基酸态氮、酒精度和pH，选择优化光谱预处理方法和建模方法，从而建立准确可靠的定量分析模型。
　　本文的主要研究内容和研究结论如下：
　　本试验采用了80份来自不同产地和不同品牌的黄酒作为样品，类型覆盖干黄酒和半干黄酒。其中，氨基酸态氮指标的数值变化范围为0 g/L～0.80 g/L、pH为2.94～4.17、总酸为0.04 g/L～6.59 g/L、酒精度为0％vol～18.00%vol、总糖为0.10 g/L～29.60 g/L。预测集的数值在校正集的数值变化范围内。样本的选择较全面，对于黄酒的理化指标预测具有较好的代表性。
　　对80份黄酒样品在5000～1000 cm-1进行透射扫描，根据光谱特性和相关系数，选择波段1（1050～1130 cm-1）和波段2（2810～3000 cm-1）为主要建模波长。对光谱的初步分析，分别使用了归一化、平滑、导数以及平滑结合导数的谱图处理方法，去除低波数不稳定信息峰。
　　本试验分别使用了偏最小二乘（PLS）、主成分回归（PCR）和多元线性回归（MLR）方法进行算法分析，对于上述提到的三种建模方法相比较，建模的预测性能最佳的是 PLS。黄酒中理化指标的PLS定量模型建立中，选择波段1050～1130 cm-1和2810～3000 cm-1。对总酸、氨基酸态氮、pH和酒精度计算时，对光谱进行平滑加一阶导数预处理，对总糖不采取预处理，所得模型预测性能较好，模型较稳健。在上述项目比较中，总酸、氨基酸态氮和酒精度项目的定标效果较好，相关系数、RPD分别为：R总酸=0.934、R氨基酸态氮=0.957、R酒精度=0.986；RPD总酸=3.5、RPD氨基酸态氮=3.9、RPD酒精度=4.2，所建定量模型可用于实际检测。pH值、总糖项目的预测精度还需进一步提高，相关系数和RPD分别为：RpH=0.934、R总糖=0.957；RPDpH=2.6、RPD总糖=2.8。

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引言

（一）课题研究的背景和意义

（二）中红外光谱技术原理、方法及应用

（三）研究目标和研究内容

1常规理化指标的理化分析

1.1材料与方法

1.1.1 实验样品

1.1.2 理化分析方法

1.2实验结果与讨论

1.2.1 总糖

1.2.2 总酸

1.2.3 氨基酸态氮

1.2.4 pH

1.2.5 酒精度

1.2.6 化学指标数据分析

1.3小结

2黄酒样品的中红外光谱采集

2.1材料与方法

2.1.1 红外光谱仪及采集软件

2.1.2 仪器参数的选择

2.1.3 数据处理软件及相关化学计量学方法

2.2实验结果与讨论

2.2.1 各黄酒样品的中红外原始光谱

2.2.2 黄酒样品的中红外光谱特性

2.2.3 光谱预处理结果

2.3小结

3中红外光谱分析与建模

3.1材料与方法

3.1.1偏最小二乘（PLS）

3.1.2主成分回归（PCR）

3.1.3 多元线性回归（MLR）[30]

3.2实验结果与讨论

3.2.1 偏最小二乘（ PLS）结果

3.2.2 主成分回归（ PCR）结果

3.2.3 多元线性回归（ MLR）结果

3.2.4 PLS定量模型的检验

3.3小结

4结论与展望

4.1本文研究结论

4.2本文创新点

4.3下一步研究展望

参考文献

致谢