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近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法檢測(cè)大曲糖化力

2018-04-04 03:30:39王軍凱王衛(wèi)東
釀酒科技 2018年3期
關(guān)鍵詞:檢測(cè)方法模型

王軍凱,王衛(wèi)東,蔣 明,韓 瑤

(江蘇洋河酒廠股份有限公司,江蘇宿遷 223700)

大曲是釀酒生產(chǎn)過(guò)程中的糖化發(fā)酵劑,也是形成白酒風(fēng)格不可缺少的因素。衡量大曲質(zhì)量的優(yōu)劣主要是根據(jù)大曲的水分、酸度、淀粉、發(fā)酵力、酯化力、糖化力等理化指標(biāo)的大小,再輔以感官來(lái)進(jìn)行綜合評(píng)判。其中大曲糖化力是一個(gè)重要指標(biāo),是表征大曲將酒醅中可溶性淀粉轉(zhuǎn)化為葡萄糖的能力。檢測(cè)大曲糖化力的傳統(tǒng)方法為斐林試劑法,存在耗時(shí)長(zhǎng)、樣品前處理過(guò)程繁瑣等不足,因此建立一種快速、高效的大曲糖化力檢測(cè)方法具有重要意義。

近紅外光譜分析技術(shù)是一種近年來(lái)發(fā)展迅速的高新分析技術(shù),具有無(wú)污染、測(cè)定速度快等優(yōu)點(diǎn),在食品、化工、制藥等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近紅外光譜分析法是一種間接分析方法,通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件將采集的近紅外光譜與經(jīng)典分析方法提供的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái),通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)的擬合分析,建立光譜與待測(cè)參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其中,洋河、五糧液等酒企已建立了檢測(cè)酒醅的水分、酸度、淀粉等指標(biāo)的近紅外模型,譚超、吳同等已采用近紅外技術(shù)檢測(cè)白酒中乙酸乙酯的含量。

偏最小二乘法是一種常見(jiàn)的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,采用數(shù)學(xué)方法提取海量化學(xué)數(shù)據(jù)中的規(guī)律因素,并采用人為易于操作的方式來(lái)處理復(fù)雜數(shù)據(jù),在光譜分析中已得到了廣泛應(yīng)用。本試驗(yàn)通過(guò)近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法,建立了大曲糖化力的近紅外預(yù)測(cè)模型,相對(duì)于傳統(tǒng)的檢測(cè)方法,該方法大大提高了大曲的檢測(cè)效率。

1 材料與方法

1.1 材料、儀器

試驗(yàn)大曲:洋河酒廠2016年度釀酒周期的現(xiàn)用曲。

儀器設(shè)備:瑞士BuChi公司的NIRMaster傅里葉變換近紅外光譜儀。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 大曲糖化力的化學(xué)法測(cè)定原理

大曲糖化力的化學(xué)測(cè)定法采用斐林試劑法。大曲中的糖化酶能將淀粉水解為還原糖,還原糖可以將斐林試劑中的二價(jià)銅離子還原為一價(jià)銅離子,反應(yīng)終點(diǎn)由次甲基藍(lán)指示。根據(jù)還原一定量的斐林試劑所需的還原糖量,可計(jì)算大曲樣品的糖化酶活力,即1 g大曲在35℃、pH4.6條件下,反應(yīng)1 h,將可溶性淀粉分解為葡萄糖的能力。每個(gè)樣品的檢測(cè)均取2個(gè)平行樣。

1.2.2 大曲樣品的近紅外光譜測(cè)量方法

將大曲樣品平鋪于培氏樣品杯底部,樣品量約占樣品杯2/3,并用樣品勺壓緊,避免出現(xiàn)縫隙,然后將樣品杯放置于測(cè)量池上進(jìn)行測(cè)量。

1.2.3 近紅外光譜測(cè)量參數(shù)

光譜譜區(qū)范圍為4000~10000 cm-1,光譜分辨率為8 cm-1,掃描次數(shù)為48次,測(cè)量序列個(gè)數(shù)為3。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型波段的選擇分析

傳統(tǒng)的光譜定量分析方法采用全波段響應(yīng),但近紅外光譜的原理是基于光譜對(duì)樣品的透反射,一些波段數(shù)的光譜不能有效的提取樣品的特征信息,反而會(huì)增加運(yùn)算強(qiáng)度和產(chǎn)生各種干擾,影響模型的預(yù)測(cè)效果,因此,建立模型首先要選擇適宜的掃描波段。利用近紅外光譜儀對(duì)大曲樣品進(jìn)行掃描,采集光譜,通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件對(duì)所收集光譜進(jìn)行擬合分析,光譜的預(yù)處理方法采用一階求導(dǎo)和矢量歸一化,結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 模型回歸系數(shù)圖

由模型的回歸系數(shù)圖可以看出,在波段4000~5000 cm-1范圍內(nèi),近紅外光譜對(duì)大曲的反射相應(yīng)值零,光譜不包含大曲樣品的有效數(shù)據(jù);在5000~10000 cm-1范圍內(nèi),近紅外光譜對(duì)大曲的反射存在波動(dòng),說(shuō)明在不同波段產(chǎn)生的光譜代表了不同的數(shù)據(jù)信息,因此選擇5000~10000 cm-1為模型的掃描波段。

2.2 模型的內(nèi)部驗(yàn)證

近紅外光譜儀通過(guò)對(duì)樣品掃描產(chǎn)生的光譜包含了樣品的數(shù)據(jù)信息,光譜所含信息越多,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果就越準(zhǔn)確。從所收集光譜中取178組數(shù)據(jù)用于模型的建模集,45組數(shù)據(jù)為模型的驗(yàn)證集。對(duì)模型的評(píng)價(jià)參考模型自身的參數(shù),其中,相關(guān)系數(shù)r、建模集標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC與驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)偏差SEP的比值作為評(píng)價(jià)模型的重要參數(shù),比值越接近于1說(shuō)明模型穩(wěn)定性越好。模型的內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)圖2。

由圖2可以看出,模型的光譜預(yù)測(cè)值與原始值的相關(guān)性較好。其中,建模集的相關(guān)系數(shù)為r為0.9613,驗(yàn)證集的相關(guān)系數(shù)r為0.9528;建模集標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC與驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)偏差SEP的比值為29.6099/29.7088=0.9967,模型穩(wěn)定性較好。

圖2 模型內(nèi)部驗(yàn)證圖

2.3 模型的外部驗(yàn)證

為考察大曲近紅外模型在實(shí)際應(yīng)用上的準(zhǔn)確性,采用外部驗(yàn)證法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。隨機(jī)選取50組大曲樣品分別進(jìn)行化學(xué)法檢測(cè)和近紅外預(yù)測(cè),所得結(jié)果見(jiàn)圖3。

圖3 化學(xué)測(cè)定值與模型預(yù)測(cè)值比較圖

由模型的外部驗(yàn)證結(jié)果可以看出,大曲糖化力近紅外模型預(yù)測(cè)值的平均相對(duì)誤差為5.27%,說(shuō)明該近紅外模型有較好的預(yù)測(cè)能力。為考察兩種方法檢測(cè)結(jié)果之間的差異性,采用SPSS軟件對(duì)50組大曲樣品進(jìn)行差異顯著性分析。結(jié)果見(jiàn)表1。

從分析結(jié)果可以看出,在0.05水平上,兩種方法差值的顯著性結(jié)果為0.830,大于0.05,說(shuō)明兩種方法的檢測(cè)結(jié)果的差異性并不顯著,均可以反映大曲糖化酶活力大小,該模型可以用于大曲糖化力的預(yù)測(cè)。

表1 差異顯著性分析結(jié)果

3 結(jié)論與討論

本試驗(yàn)采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立了預(yù)測(cè)大曲糖化力的定量模型。通過(guò)對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)方法檢測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析可以看出,該模型的準(zhǔn)確度可以滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)中大曲糖化力的預(yù)測(cè)。

近紅外檢測(cè)技術(shù)是新興的檢測(cè)技術(shù),但是,近紅外光譜也有不足,存在譜峰重疊、變動(dòng)、信號(hào)弱等特點(diǎn),使其所得到的樣品有效信息率偏低。同時(shí),建立的模型并不是一勞永逸的,儀器狀態(tài)、樣品代表性變化都會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果。因此,采用近紅外光譜技術(shù)預(yù)測(cè)大曲糖化力還需在后期不斷補(bǔ)充光譜數(shù)據(jù),優(yōu)化模型,提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn):

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[3]趙東,李楊華,蘭世蓉,等.近紅外光譜儀在酒醅分析中的應(yīng)用研究[J].釀酒科技,2004(1):72-73.

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