孫文佳，方毅斐，汪廷彩，何松貴，劉嘉飛，余劍霞，黎偉剛，雷 毅*

（1.廣東省食品檢驗所 國家白蘭地、威士忌、伏特加和葡萄酒質量監(jiān)督檢測中心，廣東 廣州 510435；2.廣東省九江酒廠有限公司，廣東 佛山 528203）

電子舌作為近10年內一種檢測味覺品質的新技術，利用了低選擇性、非特異性、交互敏感的多傳感陣列為基礎，能夠獲取液體樣本味覺特征的總體信息，具有感受閾值、感知味強度與人保持一致、對味覺物質有高選擇性且對一類味覺物質具有整體選擇性、可體現(xiàn)味覺物質間的相互作用特性并建立味覺標尺等特點，同時樣品無須進行復雜的前處理，可以實現(xiàn)快速的檢測。是一種不依賴于感官人員的客觀感受系統(tǒng)，具有高靈敏度、可靠性、重復性的特點[1-3]。因此，電子舌技術在食品領域的應用研究開展的越來越廣泛。目前已經(jīng)廣泛應用于飲料[4-6]、肉[7-8]、調味品[9-10]、茶葉[11-12]、酒[13-14]等食品的滋味品質評價和分類。

豉香型白酒是中國十二大主流香型白酒之一，因其具有突出的豉香味而得名[15-17]。豉香型白酒也叫“齋酒”，釀造工藝獨特，以大米為原料，采用小曲大酒餅半固態(tài)半液態(tài)邊糖化邊發(fā)酵，液態(tài)蒸餾得到基礎酒，然后再加入肥肉浸泡、貯存、勾兌而成[18-21]。酒中的“豉香”是米香型白酒香氣與后熟浸泡肥肉工藝產(chǎn)生的特殊氣味所組成的復合香氣。豉香型白酒是廣東省地產(chǎn)特色酒，深受珠三角地區(qū)和東南亞地區(qū)群眾的喜愛，居我國白酒出口量之首[22-24]。佛山是豉香型白酒原產(chǎn)地、嶺南酒文化發(fā)源地和中國豉香型白酒產(chǎn)業(yè)基地[25]。

本實驗選取廣東省佛山地區(qū)按照傳統(tǒng)工藝釀造的不同品牌的豉香型白酒為研究對象，采用電子舌進行味覺檢測，對豉香型白酒的苦味、澀味、酸味、咸味、鮮味等基本味覺感官指標，以及苦的回味、澀的回味和豐富度進行數(shù)字化評價，通過多變量統(tǒng)計學方法研究各滋味指標與各樣品之間的關系，為豉香型白酒質量品質評價和分類鑒別體系的建立提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

酒樣[36個，其中1～12號樣品為品牌1號酒（酒精度29%vol），13～24號樣品為品牌2號酒（酒精度29%vol），25～36號樣品為品牌3號酒（酒精度29.5%vol）]：廣東佛山某3個酒廠。

咸、酸、鮮、苦和澀味的味覺標準溶液：日本Insent公司；氯化鉀、酒石酸、氫氧化鉀、濃鹽酸和無水乙醇（均為分析純）：廣州化學試劑廠。

1.2 儀器與設備

SA 402B 味覺分析系統(tǒng)（配備5個測試傳感器和2個參比傳感器，其中AAE、CT0、CA0、AE1和C00測試傳感器分別用于測試鮮味、咸味、酸味、澀味還有苦味）：日本Insent公司；M293986純水機：美國Millipore公司。

1.3 方法

1.3.1 試劑配制

參比溶液：稱取2.24 g氯化鉀、0.05 g酒石酸，用超純水定容至1 L，混勻，靜置1 d后備用；

清洗溶液A：取8.3 mL濃鹽酸置于500 mL超純水中，加入300 mL無水乙醇，用超純水定容至1 L，混勻，靜置1 d后備用；

清洗溶液B：稱取7.46 g氯化鉀、0.56 g氫氧化鉀，用適量超純水溶解后，加入300 mL無水乙醇，用超純水定容至1 L，混勻，靜置1 d后備用。

1.3.2 樣品的預處理

準確量取40 mL酒樣加入20 mL超純水，混合均勻后，靜置3 min后上機。

1.3.3 儀器方法

使用電子舌對酒樣進行測定，將60 mL酒稀釋液均勻倒在兩個樣品杯中，傳感器在待測樣品中浸泡30 s進行測試。每個米酒樣品重復測4次，選取后3次測量的數(shù)據(jù)平均值作為本研究分析的原始數(shù)據(jù)。

1.3.4 模式識別方法

采用Origin pro 2017軟件對數(shù)據(jù)進行主成分分析（principal component analysis，PCA）、線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）。

2 結果與分析

2.1 傳感器響應信號處理

測試時選取參比溶液為校準溶液，每次采樣時間為30 s，每秒鐘采樣一次，電子舌系統(tǒng)軟件每秒鐘自動記錄一次數(shù)據(jù)。待測樣品的化學分子與傳感器膜的之間的相互作用會影響膜的電勢，最后達到動態(tài)平衡。隨著采樣時間的延長，傳感器的響應信號也逐漸趨于平穩(wěn)。本實驗采取電子舌傳感器響應信號相對平穩(wěn)的第30秒的數(shù)據(jù)進行分析討論。通過電子舌自帶的分析軟件將傳感器響應信號轉化為相應的味覺強度。詳見表1。

表1 電子舌傳感器與基本味覺對應情況Table 1 Electronic tongue sensor corresponds to the basic taste sensation

2.2 不同品牌豉香型白酒的味覺區(qū)分

為了探究電子舌對豉香型白酒的鑒別能力，試驗中選取佛山地區(qū)不同品牌按照傳統(tǒng)工藝釀造的同等檔次豉香型白酒作為檢測對象。三款酒的味覺信號雷達圖分別對應為圖1a、1b、1c。

圖1 不同品牌豉香型白酒味覺雷達圖Fig.1 Taste radar map of different brands of Chi-flavor Baijiu

對比圖1a、b、c可以發(fā)現(xiàn)，在酸味、苦味、澀味方面三款酒有較明顯區(qū)別，其中1號酒樣酸度偏高，2號酒樣苦味較高，3號酒樣酸味、苦味、澀味均較低。在咸味、鮮味、豐富度、苦的回味、澀的回味方面三款酒無明顯區(qū)別。選用酸味、苦味、澀味做3D圖，詳見圖2。

圖2 豉香型白酒的味覺三維圖（酸味、苦味、澀味）Fig.2 Three dimensional map of taste of Chi-flavor Baijiu(sourness,bitterness,astringency)

由圖2可以看出，1號酒、2號酒、3號酒有一定的聚集效應，且2號酒與1號酒、3號酒能夠明顯區(qū)別開，但1號酒和3號酒區(qū)別不明顯。

2.3 不同品牌豉香型白酒的化學計量學區(qū)分

采用統(tǒng)計學軟件對數(shù)據(jù)進行主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）。對不同品牌豉香型白酒進行PCA分析（圖3）可知，主成分分析中主成分1的方差貢獻率為53.6%、主成分2方差貢獻率為26.3%、主成分3方差貢獻率為17.2%，前2維主成分的累計方差貢獻率為79.9%，前3維主成分的累計方差貢獻率達到了97.1%，說明保留了原始數(shù)據(jù)絕大部分的信息量。由圖3可以看出，2號酒與1號酒、3號酒可以較好的區(qū)分，但1號酒和3號酒在PCA區(qū)分圖中有一部分的重疊。

圖3 不同品牌豉香型白酒主成分分析結果Fig.3 Principal component analysis results of different brands of Chi-flavor Baijiu

由LDA分析（圖4）可知，典型變量1、典型變量2的方差貢獻率分別為67.8%、32.2%，前2維主成分的累計方差貢獻率達到了99.9%，可以得到較好的區(qū)分效果。對比圖3和圖4，可以發(fā)現(xiàn)LDA區(qū)分圖的離散程度較PCA區(qū)分圖小，區(qū)分效果也更好，這主要是二者的理論依據(jù)不同造成的。

圖4 不同品牌豉香型白酒線性判別分析結果Fig.4 Linear discriminant analysis results of different brands of Chi-flavor Baijiu

2.4 豉香型白酒風味分析模型區(qū)分未知樣品的情況

選擇8種味覺指標作為變量，使用貝葉斯判別函數(shù)模擬識別9批次未知樣品。根據(jù)表2、表3中sig.=0.000小于顯著性水平0.05，表明函數(shù)達到了顯著性水平。未知樣品預測結果見表4，個案分類結果匯總見表5。由表4、表5可知，9個未知樣品都能夠進行識別，個案分類結果匯總顯示判別函數(shù)回判正確率為100%＞85%，表明該模型有效。對9批次未知樣品的模擬判別結果全部正確，表明該模型能夠較好識別不同品牌的豉香型白酒。未知樣品的預測結果分布情況見圖5。

表2 模型特征值結果Table 2 Eigenvalues results of the model

表3 判別函數(shù)顯著性檢驗結果Table 3 Significance test results of discriminant function

表4 判別分析模擬識別未知樣品預測結果Table 4 Prediction results of unknown samples identified by discriminant analysis simulation

續(xù)表

表5 樣品分類結果匯總Table 5 Summary of case classification results

圖5 預測結果分布Fig.5 Distribution of prediction results

3 結論

電子舌技術能夠獲取豉香型白酒樣本的整體味覺信息，同時避免了主觀因素及其他的人為誤差，測定結果更客觀、可靠、可重復。

電子舌對于同一產(chǎn)地不同品牌的豉香型白酒能較好地區(qū)分。模式識別分析中，主成分分析和線性判別分析均能得到較好的結果。線性判別分析法分析效果要優(yōu)于主成分分析法的結果。

通過電子舌采集的味覺信息構建的分析模型能夠較好的區(qū)分未知樣品。