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        近紅外光譜儀快速鑒別紹興黃酒生麥曲品質(zhì)的研究

        2021-10-11 04:11:30單之初俞紅波沈亦雄丁觀洋潘興祥周景旻
        釀酒科技 2021年9期
        關(guān)鍵詞:布魯克分值預(yù)處理

        程 斐,單之初,俞紅波,金 萍,沈亦雄,丁觀洋,潘興祥,周景旻

        (1.浙江塔牌紹興酒有限公司,浙江紹興 312032;2.布魯克北京科技有限公司,北京 100192)

        近紅外光(Near Infrared,NIR)是指波長介于可見光(VIS)與中紅外光(IR)之間的電磁波,被定義在780~2526 nm 波長的光譜區(qū)(3960~12800 cm-1)[1-2],主要測量含氫基團為主,包括C-H(甲基、亞甲基、甲氧基、羧基、芳基)、羥基O-H、巰基S-H、氨基N-H(伯胺、仲胺、叔胺和銨鹽)等。近紅外檢測技術(shù)當前發(fā)展迅速,具有操作方便簡單、快速、檢測成本低、無損耗、分辨率高,可多成分同時分析等優(yōu)點,該技術(shù)目前廣泛應(yīng)用于食品、農(nóng)業(yè)、制藥、化工等領(lǐng)域[3-6]。近紅外分析技術(shù)在糧食原料的產(chǎn)地區(qū)分、白酒真?zhèn)舞b別等方面也有著廣泛的應(yīng)用[7-8]。

        生麥曲是傳統(tǒng)紹興黃酒釀造中的重要原料之一,用量達到原料米的16%,被稱為“酒之骨”[9]。生麥曲在傳統(tǒng)黃酒發(fā)酵過程中提供了豐富的酶系,主要包括淀粉酶、蛋白酶、脂肪酶等,這些酶將原料中所含的淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪分解為微生物可利用的物質(zhì)。生麥曲中還含有豐富的代謝產(chǎn)物,賦予紹興黃酒特有的風味,素有好曲出好酒的說法[10-12],因此麥曲的品質(zhì)對紹興黃酒的風味有著重要的影響。品質(zhì)不佳的麥曲不僅會影響酒的風味,還容易造成發(fā)酵過程異常,給發(fā)酵過程的控制帶來困難。目前生麥曲的品質(zhì)判斷主要依靠人工判斷,對人的經(jīng)驗要求較高,常用的鑒定方法還有糖化力、淀粉酶活性進行測定,但此方法只起到輔助判斷的作用[13],無法作為最終的判別依據(jù)。而利用生麥曲作發(fā)酵試驗進行測試,有耗時長,影響因素過多的缺點。生麥曲的成分十分復(fù)雜,使用近紅外光譜將生麥曲樣品中每一種有機組分在近紅外譜區(qū)的多個波段的對應(yīng)信息進行掃描,使用化學計量學(Chemometrics)方法分析化學數(shù)據(jù),對不同品質(zhì)的生麥曲進行分析建模,為當前依靠經(jīng)驗判斷生麥曲品質(zhì)的方法提供更為詳細的數(shù)據(jù)評價。

        1 材料與方法

        1.1 材料、儀器

        生麥曲:浙江塔牌紹興酒有限公司生產(chǎn)。

        儀器設(shè)備:MPAⅡ型傅立葉變換近紅外光譜儀,IN312/C 的旋轉(zhuǎn)臺,IN312-SH 樣品杯(直徑97 mm),德國布魯克公司;OPUS 近紅外數(shù)據(jù)分析軟件,德國布魯克公司;小型粉碎機。

        1.2 試驗方法

        1.2.1 樣品的收集和分組

        按照隨機抽樣原則,從浙江塔牌紹興酒有限公司不同的生產(chǎn)小組抽取生麥曲66 塊,由8 位具有高級釀酒師職稱的高級技師根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)驗從顏色、氣味、菌絲外觀分布、松脆度等幾個方面對抽取的樣品打分,計算平均值后,將分值≥60 的樣品記為A組,分值<60的樣品記為B組。

        1.2.2 樣品的預(yù)處理

        麥曲生產(chǎn)過程中,小麥經(jīng)粉碎機粗粉碎至2~3瓣后踏曲培養(yǎng)而成,其顆粒大小不均勻,使用漫反射方式采集的近紅外光譜時,作用光進行入樣品內(nèi)部后,經(jīng)過多次反射、折射、衍射、吸收后返回,這種分析光負載了樣品的結(jié)構(gòu)和組成信息,漫反射過程中樣品與光存在多種作用形式,除樣品的組成外,其粒徑大小及分布均對漫反射光的強度產(chǎn)生一定影響,所以需對樣品進行預(yù)處理,保證樣品顆粒一致。取每個生麥曲樣品的四角和中心塊共5 塊總計約300 g,放入小型粉碎機中粉碎3 min,粉碎后顆粒的粒度在0.5 mm 左右,將粉碎后的樣品過40目篩,取篩下的樣品進行測試。

        1.2.3 近紅外光譜采集

        選擇漫反射積分球,光譜范圍為4000~12000 cm-1,掃描次數(shù)64 次,掃描背景為空氣,將過篩后的生麥曲粉末裝入樣品杯中,樣品量為2/3樣品杯,樣品鋪平,用布魯克OPUS 軟件對生麥曲樣品進行光譜采集及分析,且每個樣品倒出混勻后再重復(fù)測定一次,采集兩張平行光譜,最終取平均光譜圖作為最終分析圖譜。

        1.2.4 近紅外模型建立

        使用布魯克公司的OPUS 軟件對光譜進行預(yù)處理,數(shù)據(jù)預(yù)處理是建模的一個重要階段,使用數(shù)學方法降低噪音信號的影響,來提高建立模型的準確性。在OPUS 中提供了線性補償差減法、直線差減法、矢量歸一法、最小-最大歸一法、多元散射校正法、一階導(dǎo)數(shù)法、二階導(dǎo)數(shù)法等預(yù)處理方法。

        將分值≥60 的A 組樣品進行掃描,得到參考光譜,計算參考光譜在每個波長點i 處吸光度的平均值和標準偏差σ;待測光譜在該波長點處的吸光度與平均值的差值除以標準偏差σ,得到的就是合格性指數(shù)(Conformity Index:CI)。待測光譜的CI 與設(shè)定的CI 限度(CI limit)進行比較,快速判斷待測光譜與參考光譜是否具有一致性。

        合格性指數(shù)CI 的計算公式如示:

        2 結(jié)果與分析

        2.1 麥曲樣品人工鑒別分組

        人工判斷主要依據(jù)經(jīng)驗,邀請8 名生產(chǎn)經(jīng)驗豐富且具有高級釀酒師職稱的人員進行單獨評價,并取平均成績,盡量較真實的反應(yīng)樣品得分。

        將抽取的66 個生麥曲樣品,由釀酒師按表1 進行評價評分,將分值≥60 的樣品分為A 組(參考組),分值<60 的樣品分為B 組(待測組)。經(jīng)評價打分A 組樣品44 個,B 組樣品22 個,具體分值及標準差見表2。

        表1 生麥曲評分表

        表2 生麥曲分值表

        2.2 近紅外光譜采集(圖1)

        將所有的生麥曲樣品按1.2.2 方法進行預(yù)處理,使用配備IN312/C 的旋轉(zhuǎn)臺和IN312-SH 大口徑樣品杯的MPAⅡ型傅立葉變換近紅外光譜儀進行光譜采集,樣品顆粒的均勻有利于光譜的穩(wěn)定性,使用旋轉(zhuǎn)臺旋轉(zhuǎn)進行多位置掃描,同時將同一樣品進行兩次裝樣后采集光譜,利用軟件計算平均光譜來進行建模分析,可大幅度提高分析的精確度。圖1 為布魯克MPAⅡ型傅立葉變換近紅外光譜儀直接導(dǎo)出的66 個生麥曲樣品原始近紅外圖譜,在波長數(shù)為4000~12000 cm-1光譜掃描范圍內(nèi)樣品譜圖平滑,不存在吸收飽和現(xiàn)象,無需剔除區(qū)域,直接選擇4000~12000 cm-1范圍內(nèi)全部圖譜進行計算和分析。兩組樣品均為生麥曲,相對差異較小,譜圖形狀基本相同,需要通過進一步處理和建模將樣品區(qū)分開。

        圖1 生麥曲樣品原始近紅外圖譜

        2.3 近紅外模型的建立(圖2)

        圖2 光譜一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理光譜

        數(shù)據(jù)預(yù)處理是建模的一個重要階段,采用合適的光譜預(yù)處理方式可以有效的消除背景噪音和特定的物理因素干擾,提高譜圖與化學成分之間相關(guān)性。分別使用一階導(dǎo)數(shù)、矢量歸一法、一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化等預(yù)處理方法對生麥曲樣品近紅外圖譜進行預(yù)處理,經(jīng)比較,使用一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的參考光譜和測試光譜區(qū)分度較高。使用一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理方法,選取平滑點13 個,選擇光譜交互范圍4000~11600 cm-1的評價區(qū)域。

        使用布魯克OPUS 計算軟件對參考光譜和測試光譜進行檢驗分析,計算參考光譜和檢驗光譜在每個波長點i 處吸光度的平均值和標準偏差σ。通過1.2.4 所述計算方法進行計算,合格性模型見圖3。

        圖3 最大合格性索引圖

        圖3 中一個點代表一個樣品,淺色點為分值≥60 分的A 組參考組樣品,深色點為分值<60 分的測試組樣品,A 組合格樣品品質(zhì)較穩(wěn)定,CI 范圍較小在1.7~3.7 之間,B組不合格樣品缺陷各不相同,CI 范圍較大,在4.1~9.2 之間。在樣品分組時,60分臨界附近的樣品差異可能并不夠顯著,導(dǎo)致部分A 組和B 組樣品CI 值差異不大,但是選擇CI 值3.9可以將兩組樣品較好的區(qū)分開。

        圖4 為樣品的CI 光譜,中間的橫線表示CI 限度線。淺色表示44 個人工評分分值≥60 的合格麥曲樣本的CI 光譜,深色為人工評分為40.8 編號14的不合格麥曲樣本CI 光譜,即單條光譜各個波長點處的CI 值。從圖4 可以看出,不合格麥曲光譜在多個波長點處的CI 值超過CI 限度線,可以通過CI值將兩種品質(zhì)的麥曲樣品進行區(qū)分。

        圖4 CI光譜圖

        2.4 模型驗證

        將未經(jīng)掃描的盲樣生麥曲按表1 進行人工評分,取平均值,挑選分值≥60 和<60 的樣品各10塊,將生麥曲樣品按1.2.2 和1.2.3 進行預(yù)處理及光譜采集掃描。將采集好的光譜使用建立的模型進行檢測,檢測結(jié)果見表3。

        表3 生麥曲使用模型檢測結(jié)果

        用建立的模型檢測麥曲,分值≥60的10個樣品有9個結(jié)果均顯示合格,分值<60的10個樣品結(jié)果均顯示不合格,模型檢測與人工評測結(jié)果不相符樣品評分為58.1 分,離分界線60 分較近,可能樣品特征性不夠顯著。模型與人工測評結(jié)果相符性達95%,可以用來對生麥曲的品質(zhì)進行評估。

        3 結(jié)論

        人工挑選出有品質(zhì)差異的兩組生麥曲樣品,使用布魯克公司的OPUS 軟件對光譜進行收集和處理,以參考組和測試組光譜圖建立模型,使用該模型對20 個樣品進行檢測,檢測結(jié)果與人工判斷一致性達95%。此方法快速、有效,使用近紅外光譜技術(shù)能夠快速的對黃酒生麥曲品質(zhì)進行鑒別。

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