近紅外光譜快速分析成品葡萄酒指標(biāo)的研究

常瑞紅，李 娜，白從廣

（江蘇洋河酒廠股份有限公司，江蘇宿遷223800）

近紅外光譜快速分析成品葡萄酒指標(biāo)的研究

常瑞紅，李 娜，白從廣

（江蘇洋河酒廠股份有限公司，江蘇宿遷223800）

采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)算法，建立了成品葡萄酒（總糖和酒精度）的快速檢測(cè)方法。通過(guò)NCL對(duì)近紅外光譜圖譜進(jìn)行預(yù)處理，使用偏最小二乘法(PLS)建立了總糖和酒精度近紅外定量模型。以決定系數(shù)（R2）、校正均方根誤差（RMSEC）和預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）為模型質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)。R2分別為0.9684、0.9146，RMSEC值分別為0.0810、0.2382，RMSEP值分別為0.0877、0.2352。結(jié)果表明，建立的模型預(yù)測(cè)效果較佳，具有較好的穩(wěn)定性和較高的精密度，能滿足成品葡萄酒生產(chǎn)中總糖和酒精度的快速檢測(cè)需求。

葡萄酒； 總糖； 酒精度； 近紅外光譜； 偏最小二乘法

葡萄酒是用新鮮的葡萄或葡萄汁經(jīng)完全或部分發(fā)酵釀成的酒精飲料，是一種具有較高營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的傳統(tǒng)飲品，飲用適量的葡萄酒對(duì)人體健康十分有益，因此其得到各國(guó)人民的關(guān)注和喜愛(ài)[1]。總糖和酒精度是葡萄酒的重要理化指標(biāo)，對(duì)葡萄酒風(fēng)味、口感和品質(zhì)有重要影響。目前大多數(shù)的葡萄酒生產(chǎn)企業(yè)和質(zhì)檢機(jī)構(gòu)仍然采用傳統(tǒng)的分析方法（GB/ T 15038—2006葡萄酒、果酒通用分析方法），進(jìn)行葡萄酒的品質(zhì)監(jiān)控，其中葡萄酒的總糖采用斐林試劑法（水浴消化15 min，進(jìn)行滴定）；酒精度采用酒精計(jì)法（樣品先蒸餾、定容，再用酒精計(jì)測(cè)量），這些方法步驟繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、污染環(huán)境、浪費(fèi)資源，因此建立一種準(zhǔn)確、高效、無(wú)損、環(huán)保、簡(jiǎn)便的葡萄酒檢測(cè)方法具有極其重要的意義。

近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIS）分析技術(shù)是20世紀(jì)80年代迅速發(fā)展起來(lái)的一種現(xiàn)代光譜分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)物質(zhì)的透射或者反射光譜來(lái)分析其分子結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及其化學(xué)組成[2]。近紅外光譜主要反映樣品中含氫基團(tuán)（C-H、S-H、N-H、O-H）的倍頻與合頻化學(xué)鍵的信息，不同基團(tuán)產(chǎn)生的光譜在吸收強(qiáng)度和峰位上有所不同，并隨樣品組成的變化其光譜特征也發(fā)生變化，這就為近紅外光譜的定性和定量分析奠定了理論基礎(chǔ)[3]。近紅外光譜法（NIS）和傳統(tǒng)化學(xué)分析方法相比，具有快速、高效、無(wú)損、綠色、低成本等優(yōu)點(diǎn)，且可同時(shí)分析多種組成成分，目前，其在酒類品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，已成功應(yīng)用于黃酒、白酒、啤酒等檢測(cè)[4-6]。但多數(shù)的應(yīng)用研究為構(gòu)建酒精體積分?jǐn)?shù)的定量分析模型[7-12]，而同時(shí)構(gòu)建成品葡萄酒的總糖和酒精度的定量模型尚未見(jiàn)報(bào)道。

本實(shí)驗(yàn)以成品葡萄酒為研究對(duì)象，運(yùn)用近紅外光譜儀進(jìn)行掃描，采用偏最小二乘（partial least squares，PLS）化學(xué)計(jì)量學(xué)算法建立葡萄酒的總糖和酒精度的快速檢測(cè)預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)決定系數(shù)（R2）、校正均方根誤差（RMSEC）和預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）3個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)能力的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。旨在為成品葡萄酒品控檢測(cè)提供一套高效、準(zhǔn)確、快速、可行的分析方法，同時(shí)積極推廣近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在葡萄酒檢測(cè)中的應(yīng)用。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑與儀器

樣品：138個(gè)成品葡萄酒樣品，江蘇東帝星徽國(guó)際貿(mào)易有限公司。

試劑及耗材：鹽酸、濃硫酸、氫氧化鈉、亞鐵氰化鉀、硫酸銅、次甲基藍(lán)、酒石酸鉀鈉、無(wú)水葡萄糖均為分析純，國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。

儀器設(shè)備：NIRMaster傅里葉變換近紅外光譜儀，瑞士BUCHI公司；恒溫水浴鍋，江蘇金怡儀器科技有限公司；溫度計(jì)和酒精計(jì)，冀州市耀華器械儀表廠；電爐（500～800 W），弗恩森（北京）電爐有限公司；電子分析天平，奧豪斯國(guó)際貿(mào)易有限公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 化學(xué)值測(cè)定

根據(jù)《GB/T 15038—2006葡萄酒、果酒通用分析方法》標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的檢測(cè)方法，分別對(duì)每個(gè)掃描后的葡萄酒樣品進(jìn)行總糖和酒精度的檢測(cè)，其中總糖采用直接滴定法，酒精度采用酒精計(jì)法，樣品化學(xué)值的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系模型的成敗，所以實(shí)驗(yàn)時(shí)每個(gè)樣品需做3次平行，求平均值。總糖以葡萄糖計(jì)，單位表示為“g/L”，酒精度單位表示為“%vol”。

1.2.2 光譜信息采集

光譜采集軟件為NIRWare Opreator，光譜建模軟件NIRCal。選擇NIRFlex Liquid液體測(cè)量池進(jìn)行光譜采集，近紅外光譜測(cè)量波長(zhǎng)范圍4000～10000 cm-1，以空氣為內(nèi)參比，儀器自動(dòng)扣除內(nèi)外參比；光譜重復(fù)掃描32次，儀器分辨率8 cm-1；每個(gè)樣品重復(fù)采集3次，取光譜平均值。

樣品的均勻度會(huì)嚴(yán)重影響近紅外分析的準(zhǔn)確度，因此在光譜采集葡萄酒樣品之前，需將樣品混勻，隨后用待測(cè)樣清洗高性能樣品杯3次，然后緩緩將約20 mL樣品倒入樣品杯，再將透反射蓋小心蓋上（防止樣品杯底部的液膜有液泡生成，影響檢測(cè)精確度），每次測(cè)樣前需用專用擦鏡紙將樣品杯底部擦拭干凈。

1.2.3 模型建立

在模型建立過(guò)程中，為剔除無(wú)效建模信息，需對(duì)葡萄酒的原始近紅外光譜圖進(jìn)行預(yù)處理，本實(shí)驗(yàn)根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)，選取最優(yōu)預(yù)處理方法，通過(guò)上述預(yù)處理方法得到最佳光譜信息，以偏最小二乘法（PLS）作為建立模型的化學(xué)計(jì)量方法。

將國(guó)標(biāo)方法檢測(cè)數(shù)據(jù)與掃描光譜對(duì)應(yīng)賦值，本實(shí)驗(yàn)共采集138個(gè)樣品數(shù)據(jù)，在NIRCal光譜建模前，需按照校正集∶驗(yàn)證集以2∶1原則將數(shù)據(jù)光譜進(jìn)行分配，參與總糖和酒精度定量模型建立。

1.2.4 模型評(píng)價(jià)方法

模型質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)采用決定系數(shù)（R2）、校正均方根誤差（Root mean square error of calibration，RMSEC）和預(yù)測(cè)均方根誤差（Root mean square error of prediction，RMSEP），如果建立的定量模型R2越接近1，則模型相關(guān)性越好，預(yù)測(cè)效果好；RMSEC和RMSEP的值越小，表明模型的質(zhì)量就越好，并且RMSEC和RMSEP的值越接近越好[13]。

按照以上描述依次對(duì)葡萄酒的總糖和酒精度建立相應(yīng)的定量檢測(cè)模型，隨機(jī)抽取3個(gè)成品葡萄酒樣品，進(jìn)行模型穩(wěn)定性和精密度實(shí)驗(yàn)，再隨機(jī)抽取14個(gè)成品葡萄酒樣品作為總糖和酒精度定量模型實(shí)際預(yù)測(cè)能力外部驗(yàn)證集，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果分析該樣品的預(yù)測(cè)值與化學(xué)檢測(cè)值之間的偏差，確定模型是否可行。

2 結(jié)果與分析

2.1 葡萄酒的近紅外光譜圖

經(jīng)近紅外光譜儀掃描得到特征光譜圖，其經(jīng)NCL預(yù)處理后得到優(yōu)化后光譜圖，見(jiàn)圖1。

圖1 葡萄酒樣品的近紅外光譜圖

由圖1可知，葡萄酒樣品在4000～10000 cm-1光譜區(qū)內(nèi)具有獨(dú)特的吸收特性，而在5000～7144 cm-1有較為強(qiáng)烈的吸收；在9000～10000 cm-1的吸收峰相對(duì)較弱。葡萄酒獨(dú)特的光譜吸收特性為其定量分析提供了豐富信息基礎(chǔ)。

葡萄酒樣品的原始近紅外圖譜如圖1a所示，394條譜線都較集中，譜圖較細(xì)窄，是因?yàn)槠咸丫茦悠繁容^均勻，且樣品指標(biāo)差異不大。如圖1b所示，光譜經(jīng)NCL光譜預(yù)處理后，譜線更加集中；吸收峰的強(qiáng)度得以加強(qiáng)；光譜差異更加明顯。葡萄酒的總糖和酒精度的最優(yōu)波段，均為10000～7404 cm-1，7144～5000 cm-1。

2.2 近紅外定量模型的建立

根據(jù)2.1分析，葡萄酒總糖和酒精度建模最佳光譜區(qū)、最佳預(yù)處理方法和主成分維數(shù)見(jiàn)表1。在此條件下所建立的定量模型決定系數(shù)（R2）最大，校正均方根誤差（RMSEC）和預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）接近，且最小。

表1 總糖和酒精度最優(yōu)波段的選擇和最佳預(yù)處理方法

利用以上建模條件，得到總糖和酒精度的定量模型，見(jiàn)圖2。由圖2可知，總糖和酒精度定量模型的R2分別為0.9684、0.9146，RMSEC值分別為0.0810、0.2382，RMSEP值分別為0.0877、0.2352，R2均大于0.9，且RMSEC與RMSEP值均較小，且同一指標(biāo)的兩個(gè)值都比較接近，說(shuō)明建立的定量檢測(cè)模型的效果較好，具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

2.3 近紅外模型預(yù)測(cè)能力的精密度和穩(wěn)定性檢驗(yàn)

隨機(jī)抽取3個(gè)葡萄酒樣品，利用所建模型對(duì)其樣品中的總糖和酒精度分別進(jìn)行10次重復(fù)預(yù)測(cè)，結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，3個(gè)樣品總糖和酒精度的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別小于0.03、0.02，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（relative standard deviation，RSD）分別小于0.45%、0.15%，即兩者的標(biāo)準(zhǔn)偏差和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差均較小，說(shuō)明用所建模型預(yù)測(cè)葡萄酒樣品指標(biāo)的數(shù)值波動(dòng)較小，證明模型的穩(wěn)定性和精密度均較好。

2.4 近紅外模型外部驗(yàn)證

隨機(jī)抽取14個(gè)成品葡萄酒作為模型外部驗(yàn)證樣品，用建立的模型預(yù)測(cè)其中的總糖和酒精度，預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知，近紅外光譜預(yù)測(cè)值與化學(xué)實(shí)測(cè)值相差不大，無(wú)顯著差異（P＞0.05），其偏差均小于5%，表明模型實(shí)際應(yīng)用效果較好，能滿足企業(yè)生產(chǎn)對(duì)成品葡萄酒誤差要求，近紅外光譜快速檢測(cè)方法可替代繁瑣的常規(guī)化學(xué)分析方法。

圖2 酒精度(a)和總糖(b)標(biāo)準(zhǔn)工作曲線

表2 模型預(yù)測(cè)樣品的精密度和穩(wěn)定性檢驗(yàn)

3 結(jié)論

該研究通過(guò)傳統(tǒng)檢測(cè)方法收集葡萄酒的化學(xué)值，并采用傅立葉近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)中的偏最小二乘法算法，建立了預(yù)測(cè)效果良好的成品葡萄酒（總糖和酒精度）近紅外光譜快速檢測(cè)模型，總糖和酒精度的近紅外定量模型的R2分別為0.9684、0.9146，RMSEC值分別為0.0810、0.2382，RMSEP值分別為0.0877、0.2352。隨機(jī)抽取3個(gè)樣品分別進(jìn)行10次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，RSD均小于0.45%，表明兩個(gè)模型精密度和穩(wěn)定性均較好。在隨機(jī)抽取14個(gè)葡萄酒樣品對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證時(shí)可知，其預(yù)測(cè)值與化學(xué)值相對(duì)偏差均小于5%，且兩種測(cè)量方法無(wú)顯著差異（P＞0.05）。以上可知，近紅外光譜儀在葡萄酒檢測(cè)中的應(yīng)用是可行的，可滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。

本研究針對(duì)成品葡萄酒開(kāi)展近紅外建模快速檢測(cè)，其預(yù)測(cè)效果良好，準(zhǔn)確度較高，穩(wěn)定性較好，在實(shí)際生產(chǎn)中可有效節(jié)約資源，減少浪費(fèi)、大大提高檢測(cè)效率等，因此，近紅外光譜技術(shù)可在檢測(cè)機(jī)構(gòu)及其他企業(yè)中推廣使用。

表3 總糖和酒精度模型外部檢驗(yàn)結(jié)果

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Rapid Determination of Total Sugar and Alcohol Content of Grape Wine by Near Infrared Spectroscopy

CHANG Ruihong,LI Na and BAI Congguang
（Yanghe Distillery Co.Ltd.,Suqian,Jiangsu 223800,China）

A method of near infrared spectroscopy coupled with chemometric algorithm had been developed for rapid determination of total sugar and alcohol content of grape wine.The spectrum were pretreated by NCL,and NIR models of total sugar and alcohol content were constructed by partial least square(PLS).The correlation coefficient of calibration(R2),the root mean square error of calibration(RMSEC)and the root mean square error of prediction(RMSEP)were used as the model evaluating indexes.R2values were 0.9684 and 0.9146 respectively,RMSEC values were 0.0810 and 0.2382 respectively,and RMSEP values were 0.0877 and 0.2352 respectively.The results demonstrated the satisfactory prediction effects of the established models.Besides,it had good stability and high precision and it could meet the requirements of rapid determination of total sugar and alcohol content in wine.

grape wine;total sugar;alcohol content;near infrared spectroscopy;partial least squares

TS262.6；TS261.7

A

1001-9286（2017）05-0065-05

10.13746/j.njkj.2017034

2017-02-23

常瑞紅（1985-），女，碩士研究生，主要研究方向：白酒質(zhì)量控制和大型儀器分析，E-mail：xiaoyong8886@163.com。

優(yōu)先數(shù)字出版時(shí)間：2017-03-15；地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/52.1051.TS.20170315.1624.003.html。