刁娟娟，李 瑋，李 莉*，艾爾肯·依布拉音，鐘德全

（1.新疆醫(yī)科大學(xué) 中心實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830011；2.新疆醫(yī)科大學(xué) 藥學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830011）

新疆是我國(guó)葡萄的主產(chǎn)地之一，葡萄酒也是新疆的特色產(chǎn)品。葡萄酒的質(zhì)量監(jiān)測(cè)研究對(duì)提升葡萄酒的品質(zhì)具有重要的意義[1]。GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中采用密度瓶法、氣相色譜法、酒精計(jì)法測(cè)定葡萄酒的酒精度。其中氣相色譜法、酒精計(jì)法需經(jīng)蒸餾后測(cè)定，前處理過程復(fù)雜，測(cè)定步驟繁瑣。近紅外光譜法結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)無需樣品前處理，已用于葡萄酒中酒精度的快速無損檢測(cè)[2-5]。但已上市的近紅外光譜儀需在專業(yè)的分析實(shí)驗(yàn)室由專業(yè)人員測(cè)試，并不適于現(xiàn)場(chǎng)快速檢驗(yàn)。本研究采用光纖傳感技術(shù)與近紅外光譜技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建近紅外光纖傳感檢測(cè)系統(tǒng)，簡(jiǎn)化儀器結(jié)構(gòu)，提高儀器分析系統(tǒng)的便攜性，為近紅外技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)奠定研究基礎(chǔ)。

本文基于光纖傳感技術(shù)，將近紅外光譜分析技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)中偏最小二乘法分析相結(jié)合，對(duì)葡萄酒中的酒精度進(jìn)行快速檢測(cè)。研究結(jié)果表明近紅外光纖光譜法在酒類的品質(zhì)監(jiān)測(cè)中有良好的應(yīng)用前景[6-7]。

1 儀器與試藥

1.1 儀器

DH-2000-BAL平衡性氘鹵燈光源，qpod可控溫度比色皿支架，NIR Quest近紅外光纖光譜儀，QP600-2-VIS-NIR光纖（美國(guó)海洋光學(xué)公司）；AB104-N電子分析天平（梅特勒-托利多）；GC-2010 plus 氣相色譜儀（日本島津公司）。

1.2 試藥

收集新疆地產(chǎn)紅葡萄酒樣品36份。4-甲基-2-戊醇（分析純，Sigma-Aldrich）；無水乙醇（色譜純，天津致遠(yuǎn)化學(xué)試劑有限公司）；無水葡萄糖，DL-酒石酸，焦亞硫酸鉀（分析純，上海麥克林生化科技有限公司）。

2 方法與結(jié)果

2.1 近紅外光纖傳感檢測(cè)系統(tǒng)

近紅外光纖傳感檢測(cè)系統(tǒng)由DH-2000-BAL平衡性氘鹵燈光源、qpod可控溫度比色皿支架、NIR Quest近紅外光纖光譜儀和SpectraSuite光譜軟件4部分組成，該系統(tǒng)組成見圖1。采用QP600-2-VISNIR光纖進(jìn)行光路的傳輸，可對(duì)860～2500 nm的近紅外光譜進(jìn)行檢測(cè)。數(shù)據(jù)分析采用The Unscrambler X10.4軟件。

圖1 近紅外光纖傳感檢測(cè)系統(tǒng)

2.2 葡萄酒近紅外光譜數(shù)據(jù)采集

2.2.1 系列濃度模式酒溶液配制 以模式酒（4 g/L葡萄糖，5 g/L酒石酸，0.5 g/L焦亞硫酸鉀，適量乙醇，pH為3.5）模擬葡萄酒基質(zhì)[8]，其中準(zhǔn)確添加無水乙醇，使模式酒的乙醇濃度分別為2.00 %，4.00 %，6.00 %，8.00 %，10.00 %，12.00 %，14.00 %，16.00 %，18.00 %，20.00 %，備用。

2.2.2 近紅外光纖光譜法測(cè)定方法 依次開啟近紅外光源，近紅外光譜儀，計(jì)算機(jī)，預(yù)熱30 min。向石英比色皿中加入空白模式酒，以其作為參比溶液，調(diào)節(jié)明暗光譜，扣除暗光譜后進(jìn)入吸光度模式，進(jìn)行樣品光譜數(shù)據(jù)采集。采集的光譜為近紅外透射光譜。波長(zhǎng)掃描范圍為860～2500 nm，積分時(shí)間100 ms，掃描平均次數(shù)3次，平滑度為3。每個(gè)樣品重復(fù)測(cè)定3次。葡萄酒近紅外光譜圖見圖2。

圖2 葡萄酒的近紅外光譜圖

2.3 模型的建立與評(píng)價(jià)

葡萄酒近紅外光譜重疊干擾嚴(yán)重，無法直接分析，因此采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)葡萄酒中酒精度進(jìn)行分析。以系列乙醇濃度的模式酒溶液的近紅外光譜作為校正集，葡萄酒樣品近紅外光譜作為驗(yàn)證集，用于建立葡萄酒中乙醇濃度含量的定量分析模型。采用The Unscrambler X 10.4軟件進(jìn)行光譜處理并建立數(shù)學(xué)模型。首先選擇最佳主成分?jǐn)?shù)，再分別采用主成分回歸（PCR）和偏最小二乘法（PLS）建立定量模型，通過不同的光譜預(yù)處理方法優(yōu)化模型，以決定系數(shù)（R2）、交叉驗(yàn)證均方根誤差（RMSECV）、預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）、相對(duì)分析誤差（RPD）及最佳主成分?jǐn)?shù)來評(píng)價(jià)模型效果，最終確認(rèn)最優(yōu)模型。

2.3.1 主成分?jǐn)?shù)的選擇 使用PLS法建模中最主要的問題就是對(duì)主成分?jǐn)?shù)的確定，其中第一主成分對(duì)樣品貢獻(xiàn)率最大，第二主成分次之。在建模時(shí)選擇的主成分?jǐn)?shù)過多或過少都會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)能力：選擇的主成分過少，光譜信息不能充分反映樣品信息，引起不充分?jǐn)M合，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度下降；選擇的主成分?jǐn)?shù)過多，噪音會(huì)影響樣品的光譜信息，造成過度擬合，模型預(yù)測(cè)的能力下降。在建模時(shí)，當(dāng)RMSECV較小，R2較大時(shí)，主成分?jǐn)?shù)最佳。當(dāng)主成分為6時(shí)，RMSECV值較小，且R2較大，為避免過度擬合，因此選取模型的主成分?jǐn)?shù)為6，結(jié)果見表1。

表1 主成分?jǐn)?shù)對(duì)葡萄酒定量模型的影響

2.3.2 分析模型的選擇 分別建立葡萄酒中酒精度的PCR和PLS定量模型。近紅外光譜儀采集到的近紅外原始光譜數(shù)據(jù)中，除樣品組成信息外，還包括各種噪音，這些噪音會(huì)對(duì)近紅外數(shù)學(xué)模型的性能與預(yù)測(cè)能力產(chǎn)生不同影響。因此在每種定量模型中，分別采用卷積平滑、多元散射校正、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換4種光譜預(yù)處理方法進(jìn)行預(yù)處理，考察各種預(yù)處理方法對(duì)PLS模型預(yù)測(cè)能力的影響，結(jié)果見表2。經(jīng)過預(yù)處理后建立的數(shù)學(xué)模型與原始光譜之間存在一定差異。當(dāng)R2越接近1，RMSEP越小時(shí)，RPD值越大，預(yù)測(cè)值擬合度越好，建立的模型效果就越好。當(dāng)選擇PLS建立定量模型，以歸一化法進(jìn)行光譜預(yù)處理，其R2最大，RMSEP較小，RPD值大于3，模型的預(yù)測(cè)性能最好。

表2 兩種模型的性能評(píng)價(jià)結(jié)果

2.3.3 最終模型參數(shù) 采用系列乙醇濃度模式酒溶液的近紅外光譜作為校正集，使用歸一化法進(jìn)行光譜預(yù)處理，波長(zhǎng)范圍由The Unscrambler X10.4軟件自動(dòng)優(yōu)化，通過PLS建立定量模型，定量模型參數(shù)見表3。首先采用系列模式酒對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，其RPD值大于3，表明模型的預(yù)測(cè)性能較好。采用此模型對(duì)葡萄酒中酒精度進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果與氣相色譜法結(jié)果進(jìn)行比較，見表4。

表3 葡萄酒定量模型參數(shù)

2.4 氣相色譜法驗(yàn)證

2.4.1 色譜條件 采用氫火焰離子化檢測(cè)器（FID）；色譜柱為日本島津Rtx-Wax毛細(xì)管色譜柱；柱溫為200 ℃；進(jìn)樣口溫度：250 ℃；檢測(cè)器溫度為240 ℃；程序升溫：初溫100 ℃（保持3 min），以25 ℃/min升至200 ℃，保持2 min；進(jìn)樣量為1 μl；分流進(jìn)樣，分流比為40:1；柱流量為1 ml/min；載氣為氮?dú)猓粌?nèi)標(biāo)為4-甲基-2-戊醇。

2.4.2 含量測(cè)定 依據(jù)GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中酒精度檢測(cè)第二法氣相色譜法[9]測(cè)定葡萄酒中酒精度。

2.4.3 與近紅外光譜預(yù)測(cè)值比較 葡萄酒酒精度近紅外光譜預(yù)測(cè)值與氣相色譜法檢測(cè)結(jié)果比較見表4，兩種方法的相關(guān)性和絕對(duì)偏差分別見圖3、圖4。圖3中數(shù)學(xué)模型的R2為0.9534、RMSEP為0.0179。圖4中預(yù)測(cè)值的最大絕對(duì)偏差為1.0，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間存在高度相關(guān)性，由此而建立的數(shù)學(xué)模型效果良好。采用配對(duì)t檢驗(yàn)，當(dāng)α=0.05時(shí)，P＞0.05，近紅外光譜預(yù)測(cè)值與氣相色譜法的測(cè)定結(jié)果差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此采用近紅外光譜法能滿足葡萄酒酒精度的測(cè)定要求。

表4 葡萄酒酒精度的氣相色譜實(shí)測(cè)值和近紅外光譜預(yù)測(cè)值比較

圖3 酒精度的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值關(guān)系曲線

圖4 近紅外光譜預(yù)測(cè)值的絕對(duì)偏差

3 討論

本文基于光纖傳感技術(shù)，構(gòu)建光纖傳感近紅外檢測(cè)系統(tǒng)，采集葡萄酒的近紅外光譜后，采用PLS進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，從而預(yù)測(cè)葡萄酒樣品的酒精度。與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中氣相色譜法相比較，近紅外光譜法無需復(fù)雜的樣品前處理過程，如蒸餾、稀釋、定容等操作，可對(duì)葡萄酒樣品進(jìn)行快速、無損、準(zhǔn)確的分析。

構(gòu)建小型、微型化、快速和專用型儀器的研制一直是近紅外光譜儀器的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)之一[10]。本實(shí)驗(yàn)基于光纖傳感技術(shù)，構(gòu)建近紅外光纖傳感檢測(cè)系統(tǒng)，簡(jiǎn)化儀器結(jié)構(gòu)，提高儀器分析的便攜性，從而為建立現(xiàn)場(chǎng)分析的近紅外儀器系統(tǒng)奠定了研究基礎(chǔ)，若進(jìn)一步研究，可建立在線分析的近紅外光纖光譜分析方法，從而為酒類品質(zhì)監(jiān)測(cè)提供新思路。