董新羅，劉建學(xué),2*，韓四海,2，謝安國(guó),2，李 璇,2，李佩艷,2，徐寶成,2，羅登林,2

(1.河南科技大學(xué) 食品與生物工程學(xué)院，河南 洛陽(yáng) 471023；2.河南省食品原料工程技術(shù)研究中心，河南 洛陽(yáng) 471023)

中國(guó)白酒作為世界六大蒸餾酒之一，歷史悠久，源遠(yuǎn)流長(zhǎng)。白酒以糧谷為主要原料，以酒曲為發(fā)酵劑，經(jīng)蒸煮、糖化、發(fā)酵、蒸餾制成。其氣味濃郁純正，入口綿甜爽凈，深受人們喜愛(ài)[1-2]。在白酒的組成中，乙醇和水為主要成分，而微量成分(約占1%～2%)是白酒的呈香物質(zhì)，決定了不同白酒的獨(dú)特品質(zhì)[3]。隨著分析化學(xué)的發(fā)展以及色譜、質(zhì)譜等技術(shù)在白酒微量成分檢測(cè)中的應(yīng)用，已確定白酒的微量呈香物質(zhì)主要由有機(jī)酸、酯類(lèi)、高級(jí)醇、醛酮類(lèi)及其他芳香族化合物等組成[4-5]。在白酒釀造過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一定量酮類(lèi)物質(zhì)，主要有2,3-丁二酮、3-羥基-2-丁酮等。其在白酒中起著緩沖、平衡香氣的作用，可使酒產(chǎn)生純正的香氣和綿甜的口感。在一定范圍內(nèi)，2種酮類(lèi)物質(zhì)在白酒中的含量越高，白酒的品質(zhì)越好[6-7]。因此，白酒中酮類(lèi)物質(zhì)的快速檢測(cè)對(duì)于白酒質(zhì)量控制具有重要意義。

目前對(duì)白酒中微量呈香物質(zhì)的檢測(cè)分析主要參照GB/T 10345—2007《白酒分析方法》，采用氣相色譜法測(cè)定[8]。但氣相色譜法步驟較為繁瑣耗時(shí)，不滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)中簡(jiǎn)單快速的在線(xiàn)分析技術(shù)需要。近紅外光譜(NIR)是一種快速方便、無(wú)損、無(wú)污染以及多組分同時(shí)檢測(cè)的分析技術(shù)，已在食品工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[9-13]。近年來(lái)，近紅外光譜在白酒行業(yè)中也取得了很大的發(fā)展。在釀酒原料方面，楊泉女等[14]利用近紅外光譜技術(shù)分別建立了104份甜玉米種子中總多糖和淀粉的近紅外光譜定標(biāo)模型；韋紫玉等[15]用近紅外漫反射光譜分析技術(shù)對(duì)73份小麥樣品的蛋白質(zhì)含量進(jìn)行測(cè)定，模型效果良好，可用于小麥無(wú)損檢測(cè)。在白酒發(fā)酵過(guò)程方面，熊雅婷等[16]利用近紅外光譜法結(jié)合偏最小二乘回歸法建立了酒醅中水分、淀粉、酒精度、酸度的定量分析模型。在白酒質(zhì)量檢測(cè)方面，陳妍等[17]應(yīng)用近紅外光譜法測(cè)定白酒樣品中乙醇、總酸、總酯和己酸乙酯等關(guān)鍵指標(biāo)的含量，模型效果良好；張衛(wèi)衛(wèi)等[18]建立了白酒基酒中乙醛、乙縮醛的近紅外快速檢測(cè)方法。然而，針對(duì)白酒中酮類(lèi)物質(zhì)的快速檢測(cè)尚未見(jiàn)報(bào)道。

本文選取杜康基酒作為研究對(duì)象，經(jīng)掃描得到182個(gè)樣品的近紅外光譜圖并分析，選取特征譜區(qū)及最佳預(yù)處理方法，建立了白酒基酒中2,3-丁二酮、3-羥基-2-丁酮的近紅外檢測(cè)模型，可為白酒中酮類(lèi)物質(zhì)的近紅外光譜快速檢測(cè)提供依據(jù)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 試劑與儀器

白酒基酒樣品182個(gè)(洛陽(yáng)杜康控股有限公司)；標(biāo)準(zhǔn)品：2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮(色譜純，上海阿拉丁生化科技股份有限公司)；無(wú)水乙醇(色譜純，天津市科密歐化學(xué)試劑有限公司)。

VEVTOR33型傅里葉變換近紅外光譜儀(德國(guó)Bruker公司)；7890A氣相色譜儀，配氫火焰離子化檢測(cè)器(美國(guó)Agilent公司)。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 化學(xué)值測(cè)定氣相色譜條件：色譜柱：LZP-930白酒分析專(zhuān)用柱(25 m×0.53 mm×1 μm)；進(jìn)樣口溫度：220 ℃；檢測(cè)器溫度：250 ℃；柱流速：2.0 mL/min；載氣：氮?dú)?純度99.999%)，流速30 mL/min；H2流速：30 mL/min；空氣流速：300 mL/min；尾吹氣流速：25 mL/min；采用分流進(jìn)樣方式，分流比為10∶1；進(jìn)樣量：1 μL；程序升溫條件：初始溫度75 ℃，保持3 min，以10 ℃/min升至210 ℃。

根據(jù)樣品組分含量配制不同質(zhì)量濃度的2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮混合標(biāo)準(zhǔn)溶液，注入氣相色譜儀測(cè)得峰面積，以質(zhì)量濃度對(duì)峰面積作標(biāo)準(zhǔn)工作曲線(xiàn)，外標(biāo)法定量。每個(gè)樣品測(cè)定2次，取平均值(兩次測(cè)定結(jié)果的絕對(duì)差值不應(yīng)超過(guò)平均值的5%)。

1.2.2 近紅外光譜采集利用VEVTOR33傅里葉變換近紅外光譜儀采集光譜。測(cè)量前，將儀器預(yù)熱30 min。以空氣作參比，選用光程為1 mm的石英比色皿，采集光譜時(shí)環(huán)境溫度保持在(25±2) ℃范圍內(nèi)，光譜掃描范圍為12 000～4 000 cm-1，儀器分辨率為8 cm-1，每個(gè)樣品掃描32次，做3個(gè)平行樣的光譜采集并計(jì)算平均值。對(duì)樣品光譜的分析使用OPUS 8.1軟件。

1.2.3 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理及模型建立在對(duì)樣品進(jìn)行近紅外檢測(cè)的過(guò)程中，可能存在與待測(cè)樣品無(wú)關(guān)因素(樣品的狀態(tài)、光的散射以及儀器響應(yīng)等)的干擾，從而導(dǎo)致近紅外光譜的基線(xiàn)漂移和光譜的不重復(fù)，因此需對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理[19]。常用的預(yù)處理方法有：平滑主要包括卷積平滑處理(Savitzky-Golay filter，S-G)和導(dǎo)數(shù)濾波(Norris derivative filter，N-D)，可提高信號(hào)的信噪比;導(dǎo)數(shù)處理包括一階導(dǎo)數(shù)(First derivative，D1)和二階導(dǎo)數(shù)(Second derivative，D2),可以放大信號(hào)優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)化譜帶特征，但同時(shí)也會(huì)放大光譜噪音;還有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(Standard normal variate，SNV)、多元散射校正(Multiplicative signal correction，MSC)等，用來(lái)濾除各種因素產(chǎn)生的高頻噪聲及基線(xiàn)漂移。通常選取一種預(yù)處理方法或多種不同預(yù)處理方法的組合，以建立最佳的近紅外光譜定量模型。

將氣相色譜法測(cè)定的白酒基酒中2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮結(jié)果按其含量排序后，按照選3留1的原則分成校正集和驗(yàn)證集，校正集和驗(yàn)證集的個(gè)數(shù)分別為137個(gè)和45個(gè)。使用校正集樣品結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立定量校正模型，再做交叉驗(yàn)證。交叉驗(yàn)證方法選用留一法(Leave-one-out)：每次留下1個(gè)樣本，用其它樣本建立模型，然后用留下的樣本檢驗(yàn)所建模型，重復(fù)上述過(guò)程，直至所有樣本均被檢驗(yàn)。最后用獨(dú)立的驗(yàn)證集樣品對(duì)定量校正模型進(jìn)行外部驗(yàn)證。采用校正集樣品決定系數(shù)(R2)和交叉驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)評(píng)價(jià)所建立定量校正模型的優(yōu)劣，驗(yàn)證集樣品的R2和預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)以及模型精密度結(jié)果評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)能力。一個(gè)優(yōu)良的模型應(yīng)具有較高的R2，較低的RMSECV、RMSEP，并且RMSECV和RMSEP較為接近。

2 結(jié)果與討論

2.1 化學(xué)值測(cè)定結(jié)果分析

采用氣相色譜法測(cè)定白酒基酒樣品中2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的含量，其結(jié)果如表1所示。由于樣品來(lái)自不同的白酒生產(chǎn)車(chē)間和發(fā)酵池，可以看出所選樣品均具有較為廣泛的含量分布范圍和較高的標(biāo)準(zhǔn)偏差，具有代表性，且驗(yàn)證集含量范圍均在校正集含量范圍內(nèi)，符合建模標(biāo)準(zhǔn)。

表1 2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的化學(xué)值分析Table 1 Chemically measured values of 2,3-butanedione and 3-hydroxy-2-butanone

2.2 近紅外光譜圖分析

白酒基酒樣品的近紅外光譜如圖1所示。其中圖1A為未經(jīng)處理的原始近紅外光譜，其光譜沿著縱坐標(biāo)軸有明顯的基線(xiàn)漂移現(xiàn)象。光譜在6 896 cm-1和5 128 cm-1處有2個(gè)吸收峰，分別與水分子中O—H鍵的一級(jí)倍頻和組合頻有關(guān)，選擇建模譜區(qū)時(shí)應(yīng)避開(kāi)這些區(qū)域以消除強(qiáng)吸收的干擾。5 875 cm-1的吸收峰與甲基C—H鍵的一級(jí)倍頻有關(guān)，5 745 cm-1和5 645 cm-1處的吸收峰與亞甲基C—H鍵的一級(jí)倍頻有關(guān)[20]。圖1B為對(duì)2,3-丁二酮使用一階導(dǎo)數(shù)和多元散射校正(D1+MSC)預(yù)處理后的光譜，選擇的光譜間隔為9 403.2～7 497.9 cm-1。圖1C為對(duì)3-羥基-2-丁酮使用二階導(dǎo)數(shù)(D2)預(yù)處理后的光譜，選擇的光譜間隔為9 403.2～7 497.9 cm-1和6 101.7～5 449.8 cm-1。由圖可知,預(yù)處理后的光譜基本消除了基帶漂移現(xiàn)象，特征譜帶得到強(qiáng)化，其譜帶差異更加明顯，從而達(dá)到更好的建模效果。

2.3 校正模型的建立

圖1 白酒基酒樣品的近紅外光譜Fig.1 Near infrared spectra of base liquor samplesA：raw spectra；B：preprocessed with D1+MSC for 2,3-butanedione；C：preprocessed with D2 for 3-hydroxy-2-butanone

表2 2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的最佳預(yù)處理方法及其模型參數(shù)Table 2 The model parameters of 2,3-butanedione and 3-hydroxy-2-butanone with optimized preprocessing methods

根據(jù)表2建模條件結(jié)合內(nèi)部交叉驗(yàn)證法建立2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的校正模型，選用的建模樣品有137個(gè)，通過(guò)計(jì)算光譜的馬氏距離分別排除了4個(gè)和5個(gè)異常樣品，最終實(shí)際參與建模的樣品分別為133個(gè)和132個(gè)，得到2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮校正模型的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的相關(guān)性如圖2所示。由圖2可知，白酒基酒中2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的定量模型校正集樣品均勻分布在回歸線(xiàn)兩側(cè)，說(shuō)明這兩種酮類(lèi)物質(zhì)采用氣相色譜法測(cè)得的化學(xué)參考值與其近紅外模型預(yù)測(cè)值存在明顯的相關(guān)性。近紅外模型校正集的R2分別為0.960 2和0.963 2，RMSECV分別為0.39、0.22 mg/100 mL。由此可以看出，所建模型的決定系數(shù)較高，RMSECV較小，效果良好。

2.4 模型驗(yàn)證

建立的校正模型需通過(guò)驗(yàn)證集進(jìn)行外部驗(yàn)證以確保模型的可用性。選取45個(gè)獨(dú)立于建模的白酒基酒樣品組成驗(yàn)證集，對(duì)已建立的校正模型進(jìn)行外部檢驗(yàn)，每個(gè)樣品預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的相關(guān)性如圖3所示。結(jié)果表明，2,3-丁二酮的R2為0.957 6，RMSEP為0.40 mg/100 mL；3-羥基-2-丁酮的R2為0.957 8，RMSEP為0.24 mg/100 mL。2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的R2均在0.95以上，表明預(yù)測(cè)值和真實(shí)值間無(wú)顯著差異，RMSEP值較小且與RMSECV值相差不大，表明所建近紅外定量模型的效果良好。

圖3 2,3-丁二酮(A)和3-羥基-2-丁酮(B)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相關(guān)關(guān)系Fig.3 Correlation between predicted values and real values of 2,3-butanedione(A) and 3-hydroxy-2-butanone(B) in validation set

2.5 模型的精密度檢驗(yàn)

通過(guò)重復(fù)測(cè)定樣品的方式評(píng)價(jià)近紅外模型的精密度。另選取5個(gè)白酒基酒樣品，采用建立的近紅外定量模型重復(fù)測(cè)定10次，計(jì)算每個(gè)樣品中2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮含量的平均值以及相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)。由表3可知，5個(gè)樣品的RSD均不大于0.92%，表明所建模型的精密度良好。

表3 模型的精密度檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Precision test results of the model

3 結(jié) 論

本文通過(guò)傅里葉變換近紅外光譜儀對(duì)白酒基酒樣品進(jìn)行光譜掃描，結(jié)合氣相色譜法測(cè)得的2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮的化學(xué)值，利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立近紅外光譜定量模型，用于快速檢測(cè)白酒基酒中的酮類(lèi)物質(zhì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，校正集樣品中2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮化學(xué)值和預(yù)測(cè)值的R2分別為0.960 2和0.963 2，RMSECV分別為0.39、0.22 mg/100 mL；驗(yàn)證集中2,3-丁二酮和3-羥基-2-丁酮化學(xué)值和預(yù)測(cè)值的R2分別為0.957 6和0.957 8，RMSEP分別為0.40、0.24 mg/100 mL。另取5個(gè)樣品重復(fù)測(cè)定的RSD均小于0.92%。上述結(jié)果表明，所建模型的自身校正效果和預(yù)測(cè)效果很好。本文建立的白酒基酒中酮類(lèi)物質(zhì)的近紅外光譜快速檢測(cè)方法，與傳統(tǒng)的氣相色譜法相比，檢測(cè)結(jié)果相近，但操作更加簡(jiǎn)便，檢測(cè)更加快捷，是一種較為理想的快速檢測(cè)技術(shù)，可為工業(yè)生產(chǎn)中白酒質(zhì)量控制提供依據(jù)。