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基于GC-MS结合化学计量学的浓香型白酒分类方法

2021-05-10胡雪李锦松唐永清张良钱宇赵金松

食品与发酵工业 2021年8期

胡雪,李锦松,唐永清,张良,钱宇, , 3*,赵金松,4*

1(四川轻化工大学 生物工程学院,四川 自贡,643000)2(泸州老窖集团有限责任公司,四川 泸州,646000) 3(四川大学 化学学院,四川 成都,610064)4(川酒集团,四川 成都,610000)

中国白酒是世界六大蒸馏酒之一,是以粮物为原料,大曲、小曲或麸曲及酒母等为糖化发酵剂,经蒸煮、糖化、发酵、蒸馏而制成的,具有悠久的历史,在国内外都享有盛誉[1]。白酒中的风味成分含量极低,仅占总质量的1%~2%[2]。目前,白酒中已知的风味化合物超过1 000种[3]。由于酿造工艺、生产原料、窖藏条件等的不同造就了这些微量和痕量风味物质的种类和含量的差异,决定了白酒的风格、香型、品质。

近年来,GC、GC-MS、电感耦合等离子体质谱(inductively coupled plasma massspectrometry,ICP-MS)、HPLC、近红外(near infrared spectrometry,NIR)等仪器在酒类饮料研究中广泛应用[4-7]。鉴于GC-MS方法超高的分离能力和对未知化合物准确的鉴定能力已被大量应用于酒类饮料的掺假识别[8]、身份鉴别[9]、年份酒鉴定等研究并取得了一定成果[10-12]。但利用GC-MS方法结合化学计量学的方法对浓香型白酒分类的研究还相对较少。

随着各种检测技术的不断成熟,白酒的检测方法已不再阻碍对其风味物质的定性定量研究,找到一种有效的数据处理和分析方法才是目前面临的问题。聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)、人工神经网络(artificial neural networks,ANN)和支持向量机(support vector machine,SVM)等化学计量学方法通常是结合各种检测技术用于食品药品等的分析研究[13-16]。ZHENG等[17]利用GC-MS结合PCA和PLS-DA对不同品牌的浓香型原酒进行了有效区分。WU等[18]利用紫外可见光谱结合PCA和SVM以及PLS-DA对不同产地的米酒进行区分,其正确率高达100%。……

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