從大曲氣味建立原酒質量評分模板的方法探討

王曉勇　張　鑫　蔚慧欣任婷月　趙金燕　成劍峰　胡紅娟

1（山西杏花村汾酒廠股份有限公司，山西汾陽032205）

2（山西省食品工業研究所，山西太原030024）

大曲是我國傳統釀造食品中使用的一種糖化發酵劑。在白酒生產中，大曲在使用前按照一定種類曲的比例配比后用于酒醅發酵，生產用曲的質量等級劃分更多地依靠感官評定、粉碎度、糖化力、液化力等指標來確定，各項指標與原酒質量之間相關對應性關系不明確，大曲配比靠經驗的積累，缺乏數據支撐。

電子鼻是一種依靠氣味進行嗅覺識別的分析系統，由有選擇性的氧化型傳感器組成陣列，外接圖像識別裝置，能夠識別單一的或復合的氣味，能夠給出樣品中揮發成分的整體信息。目前，電子鼻在肉品新鮮度的檢測、果蔬成熟度和儲藏期的檢驗、茶葉的分類、谷物品質的篩選、飲料的識別、酒類的識別、植物油的檢測、醬油以及食品包裝的檢測等方面均有研究。

電子鼻在白酒香型及年份判斷方面已有研究，本試驗利用電子鼻對生產用的大曲進行數據采集，以各批次對應的原酒評語為參考依據建立評分模板，對分類模板進行細化組合，針對性地提高模板的判別能力，對大曲氣味和原酒質量之間的關系進行了初步探索，為后續大曲標準化配比應用進行數據積累。

1　材料與方法

1.1　主要材料與試劑

某公司生產用已經粉碎的大茬酒大曲及二茬酒大曲。

1.2　主要儀器與設備

PEN3電子鼻系統，該電子鼻由10個不同的金屬氧化物傳感器組成傳感器陣列，德國AIRSENSE公司；標準篩；40 mL頂空瓶。

1.3　試驗方法

1.3.1　樣品處理

標準篩篩取粉狀大曲，取樣顆粒為16目顆粒度。

1.3.2　樣品測定

直接稱取0.5 g粉狀大曲樣品，移入頂空瓶，旋好瓶蓋，靜置1 h后直接頂空吸氣法進行測定。

1.3.3　電子鼻測定條件

采樣時間為1 s/組；傳感器自清洗時間為90 s；傳感器歸零時間為10 s；樣品準備時間為5 s；進樣流量為600 mL/min；分析采樣時間為90 s；選定74 s、75 s、76 s數值為分析數據。

2　結果與分析

以生產大曲為樣品，探索大曲氣味與酒質的關系，默認生產環節的控制管理為理想狀態。建模依據為評語描述。在一個生產季節內大茬原酒、二茬原酒評語及評分分別見表1、表2。

表1　大茬原酒評語評分表

表2　二茬原酒評語評分表

從評語及評分表中數據來看，評語及評分不能對應，從歸類分析出發，選用評語為歸類依據進行后續模板的建立。

2.1　大茬原酒評分模板分析

以評語淡、雜、酸甜、醇甜、特綿、凈爽建模。

大茬評分模板PCA分析圖見圖1。建模后模板的PCA主成分分析差異96.75%，差異率較高，由圖1可以看出醇甜的樣品與其他有良好的區分，凈爽、醇甜、酸甜之間可良好區分。淡、雜、特綿、酸甜之間不好區分。

圖1　大茬評分模板PCA分析圖

大茬評分模板LDA分析結果見下頁圖2。由圖2可知，LDA線性判定分析差異只有39.9%，同樣也是醇甜的樣品與其他有良好的區分，酸甜、醇甜、凈爽、特綿之間可以良好區分，雜、淡之間不能區分。

對于上述試驗結果，所建立的模板進行歸類分析顯然不理想，為提高模板識別能力，進行了模板拆分優化。

拆分優化模板1：以上述大茬評分模板為基礎，篩選數據，即以醇甜、特綿、酸甜為依據建立優化模板，優化模板1PCA分析結果見下頁圖3。由圖3可知，優化后模板的PCA主成分分析差異98.59%，醇甜、特綿、酸甜的樣品之間有良好的區分。

圖2　大茬評分模板LDA分析圖

圖3　大茬優化評分模板1 PCA分析圖

大茬優化評分模板1 LDA分析結果見圖4。由圖4可知，LDA線性判定分析差異99.97%，醇甜、特綿、酸甜的樣品之間同樣也是達到非常高的區分度。

圖4　大茬優化評分模板1 LDA分析圖

拆分優化模板2：以凈爽、酸甜、醇甜建模，進一步區分凈爽的樣品。大茬優化評分模板2 PCA分析結果見圖5。由圖5可知，建模后的PCA主成分分析差異99.57%，醇甜、凈爽、酸甜的樣品之間有良好的區分。

大茬優化評分模板2 LDA分析結果見圖6。由圖6可知，LDA線性判定分析差異99.915%，醇甜、凈爽、酸甜的樣品之間同樣可以達到非常高的區分度。

圖5　大茬優化評分模板2 PCA分析圖

圖6　大茬優化評分模板2 LDA分析圖

拆分優化模板3：以特綿、醇甜建模，區分特綿的樣品。

大茬優化評分模板3 PCA分析結果見下頁圖7。由圖7可知，PCA主成分分析差異98.936%，醇甜、特綿的樣品之間有良好的區分。

大茬優化評分模板3 LDA分析結果見下頁圖8。由圖8可知，LDA線性判定分析差異99.988%，醇甜、特綿的樣品之間同樣可以達到非常高的區分度。

經過拆分優化模板的識別，可以將樣品進行雜、淡、醇甜、酸甜、特綿、凈爽歸類，即大茬酒的預評價可以先進行高品質酒的識別，即醇甜、凈爽、酸甜的識別，對識別后的未知樣品進行醇甜、特綿識別，這樣會使樣品得到最大程度的區分。

2.2　二茬原酒評分模板分析

以評語淡、雜、醇甜、特綿建模。二茬評分模板PCA分析結果見下頁圖9。由圖9可知，建模后模板PCA主成分分析差異86.356%，醇甜的樣品與其他有良好的區分。淡、雜、特綿之間不好區分。

圖7　大茬優化評分模板3 PCA分析圖

圖8　大茬優化評分模板3 LDA分析圖

圖9　二茬評分模板PCA分析圖

二茬評分模板LDA分析結果見圖10。由圖10可知，LDA線性判定分析差異31.556%，同樣也是醇甜的樣品與其他有良好的區分，雜、淡之間不能區分，而特綿、醇甜之間也可以較好區分。醇甜與雜淡之間可以區分。

同樣，對二茬模板進行拆分優化，分別建模。

拆優化模板：以上述二茬評分模板為基礎，選用雜、淡評語之外的數據建立模板。二茬優化評分模板PCA分析結果見圖11。由圖11可知，PCA主成分分析差異100%，醇甜、特綿的樣品之間有根本的區分。

二茬優化評分模板LDA分析結果見下頁圖12。由圖12可知，LDA線性判定分析差異100%，同樣也是醇甜的樣品與特綿樣品有良好的區分。

在酒質的諸項評語與評分中，雜、淡兩項評分相近，從分數的角度看相差不太大，所以在識別時歸為一類樣品。建議二茬酒預評價采用上述拆分優化模板，即先在醇甜和特綿之間選擇，兩者均排除后則屬于第三類未知樣，既是本模板的雜淡樣。

3討論

1） 未經過優化處理的模板數據歸類能力差，經過優化的模板聚類能力增加，尤其是LDA線性判定分析差異率大幅提高，增強了實際應用能力，可以將樣品進行雜淡、醇甜、特綿歸類，有進一步探索的必要。

圖10　二茬評分模板LDA分析圖

圖11　二茬優化評分模板PCA分析圖

圖12　二茬評分模板LDA分析圖

2）從試驗結果來分析，這項技術對于大茬原酒來講，可能更適合“多模板應用-組合判定”的方法。

3）利用電子鼻由大曲氣味判定大曲糖化力高低及預判酒質等級可能是一項創新的手段，該方法需要前期大量數據的積累和分析，并且對數據的客觀性有要求，另外分析方法、模板優化方式等相關內容也需要根據樣品實際情況進行深入研究。

［1］GARDNER J W，BARTLETT P N.A brief history of electronic nose ［J］.Sensor Actuat B-chem，1994，18（3）:210-211.

［2］JULIAN W GARDNER，PHILIP N BARTLETT.Electronic Nose:Principles and Applications［M］.Oxford University Press，1999：245.

［3］魯小利，王俊，海錚.基于遺傳優化神經網絡的電子鼻對可樂的檢測［J］.傳感技術學報，2007（6）:1 211-1 214.

［4］孫鐘雷.電子鼻技術在豬肉新鮮度識別中的應用［J］.肉類研究，2008（2）:50-53.

［5］TORRI L，SINELLI N，LIMBO S.Shelf life evaluation of fresh-cut pineapple by using an electronic nose ［J］.Postharvest Biology and Technology，2010， 56 （3） :239-245.

［6］于慧春，王俊，張紅梅，等.龍井茶葉品質的電子鼻檢測方法［J］.農業機械學報，2007，38（7）:103-106.

［7］魯小利，海錚，王俊.可樂飲料的電子鼻檢測研究［J］.浙江大學學報:農業與生命科學版，2006，32（6）:677-682.

［8］徐晚秀，李臻峰，張振，等.基于電子鼻的中國白酒酒齡檢測［J］.食品與發酵工業，2016（2）:144-149.

［9］戴鑫，于海燕，肖作兵.電子鼻和電子舌在飲料酒分析中的應用近況［J］.食品與發酵工業，2012（8）:114-118.

［10］柯永斌，周紅標，李珊，等.基于電子鼻的不同香型白酒快速識別［J］.釀酒科技，2013（11）:1-3;8.