3維熒光光譜測定白酒年份酒中乙酸的體積分數

宋鑫澍，陳國慶*，朱焯煒，馬超群，朱　純,3，張笑河，劉懷博，朱從海

(1.江南大學 理學院，無錫 214122; 2.江蘇省輕工光電工程技術研究中心，無錫 214122; 3.江南大學 物聯網工程學院，無錫 214122)

引　言

白酒年份酒是指有著一定貯存時間的白酒，白酒年份酒因其相對于其它白酒更加醇厚的口感而得到廣大消費者的青睞，但同時由于白酒年份酒行業標準的不完善，使得市場上年份酒質量參差不齊。因此，亟需運用新興技術對白酒年份酒中的物質進行檢測。

白酒是一種成分比較復雜的混合物[1]，其中水和乙醇為主要物質，體積分數約為0.98，另有上千種微量物質的體積分數約為0.02，但正是這0.02的微量物質對白酒的品質有著較大的影響[2-3]。乙酸對于濃香型白酒香型的形成的貢獻很大，它在一定程度上影響濃香型白酒的質量與風格[4]。它具有窖泥臭氣，醇、甜，并帶有底窖香味。隨著白酒的貯存，白酒里也同時發生著水解、氧化、酯化等反應[5]，有些白酒中單體物質的體積分數隨著白酒年份有著一定的變化，所以檢測白酒年份酒中單體體積分數可以有助于白酒的質量鑒定以及白酒年份的鑒別[6-7]。

目前，常見的檢測白酒年份酒中物質體積分數的技術有很多，主要包括氣相色譜法[8]、超高效液相色譜法[9]、頂空固相微萃取法和氣相色譜-質譜聯用法[10]、固相萃取-高效液相色譜[11]等，上述幾種方法在測量之前需對待測樣本進行預處理，而且過程較為復雜繁瑣。熒光分析法是一種新型的靈敏度較高的檢測手段，其具有檢測速度快、檢測成本低廉、需要樣品少、對樣品損傷小等優勢，使得3維熒光光譜在食品技術檢測方面有著廣泛的應用[12-16]。作者已經應用3維熒光光譜研究白酒中的主要微量物質對白酒光譜的影響，但是尚未進一步在白酒熒光光譜上進一步細化研究，比如應用熒光分析法來檢測白酒中單體物質的體積分數。

本文中通過將白酒年份酒的3維熒光光譜結合三線性交替擬合殘差算法來直接檢測白酒年份酒中乙酸的體積分數，實現快速準確定量白酒中單體物質的目的。

1　算法原理

1.1　三線性模型

在熒光分析時，掃描k個樣品的3維熒光光譜可構成一個大小為I×J×K的3維熒光矩陣，三線性模型如下[17]：

?bk?ck+E

(1)

式中,N代表組分數，即有熒光貢獻的成分數；?為張量積；ak代表組分k的激發光譜矩陣；bk代表組分k的發射光譜矩陣；ck代表組分k的體積分數矩陣；E代表測量誤差的大小為I×J×K的3維殘差矩陣。

1.2　交替擬合殘差算法

交替擬合殘差算法(alternating fitting residue algorithm,AFR)基于三線性模型的循環對稱性來獲得新的殘差，并在此基礎上得到3個目標函數[18]：

(2)

(3)

(4)

式中,p,q,r為擬合因子，一般情況下選p=q=r=1;上標T表示轉置，+表示共軛轉置，F表示矩陣范數;A,B,C為因子載荷矩陣。再使用交替最小化上述目標函數來進行分解，即據(1)式通過初始值A,B求C；同理通過B,C求A；通過A,C求B，最終使得殘差矩陣可以收斂。

2　實　驗

2.1　實驗儀器與樣品

實驗儀器：英國Edinburgh FLS920P型穩態和時間分辨熒光光譜儀、移液器、酒精計。

實驗樣品：某酒廠提供的某濃香型年份白酒樣品，分別為1999年、2004年、2009年、2011年、2012年生產。乙酸由國家標準物質研究中心提供的分析純，乙醇為SIGEMA公司購買的分析純，水為超純水。

參量設置：激發波長的測量范圍為460nm～500nm，步長2nm。發射波長的測量范圍為514nm～550nm，步長為2nm，激發和發射狹縫寬度分別設置為5nm，積分時間設置為0.1s。

2.2　實驗方法

使用酒精計測得白酒年份酒樣品酒精度為68°，使用乙酸和體積分數為0.68的乙醇水溶液配制成乙酸乙醇水溶液，乙酸的體積分數范圍為0.0000～0.005，體積分數間隔為0.0005，共計11個樣本作為校正集，編號為1～11，如表1所示。掃描其3維熒光光譜，使用AFR算法結合留一交互驗證法預測乙酸體積分數來檢驗算法的有效性與校正集的可靠性。

Table 1　The concentration of calibration

將5個年份的酒樣作為預測集，不做任何預處理,按照年份由高到低編號為1～5。使用FLS920P熒光光譜儀測定上述樣本的3維熒光光譜并使用AFR算法預測其乙酸的體積分數。

最后使用標準添加法來驗證預測結果的準確性。

3　計算和討論

3.1　使用AFR算法分辨校正集的熒光光譜進行留一交互驗證

使用AFR算法分解得到乙酸在乙醇水溶液中的激發光譜與發射光譜，如圖1所示。對校正集進行留一交互驗證的結果如表2所示。表中，RMSEP為預測均方根誤差(root mean square erroor of prediction)。

Fig.1The spectra of acetic acid in ethanol aqueous solution obtained by AFR algorithm and experiment

a—excitation spectrab—emission spectra

Table 2Analysis of calibration set by using AFR algorithm and leave-one-out cross-validation method

samplenumberthe realvolume fractionthe predicted volume fractionrecoverypercentage/%10.005000.0049699.2020.004500.00467103.7830.004000.00405101.2540.003500.0033495.4350.003000.0027892.6760.002500.00254101.6070.002000.00212106.0080.001500.00155103.3390.001000.0009999.00100.000500.00059118.00110.00000-0.00009—RMSEP0.00162average recovery percentage102.03%correlation coefficient0.9974

可以看出,通過AFR算法分解出的乙酸在乙醇水溶液中的熒光激發與發射光譜與實驗得到的乙酸在乙醇水溶液中的熒光光譜基本吻合，如圖1所示；同時使用AFR算法對校正集樣本進行留一交互驗證，預測體積分數與真實體積分數的相關系數為0.9974，預測均方根誤差值為0.00162，平均回收率為102.03%，說明AFR算法可以有效地預測乙醇水溶液中乙酸的體積分數，并且配制的校正集是可靠且穩定的。

從上述結果可以看出，使用3維熒光光譜結合AFR算法可以對乙醇水溶液中乙酸的體積分數得到較好的預測結果，也對下一步預測白酒年份酒中乙酸的體積分數提供了技術幫助。

3.2　白酒年份酒中乙酸體積分數的測定

測定5個不同年份的白酒的3維熒光光譜，樣品編號為1～5，將它們做為預測集，11個不同體積分數的乙酸乙醇水溶液作為校正集，再使用AFR算法進行解析，解析出的熒光激發與發射光譜如圖2所示。預測的白酒年份酒中己酸體積分數如表3所示。

Fig.2The spectra of acetic acid in Chinese aged liquor obtained by AFR algorithm and in ethanol aqueous solution obtained by experiment

a—excitation spectrab—emission spectra

由圖2可以看出，AFR算法分解出的白酒中乙酸的熒光激發與發射光譜與實驗得到的乙酸在乙醇水溶液中的激發與發射光譜基本吻合，AFR算法預測白酒中乙酸的體積分數是可靠的，由表3中得到預測的體積分數從編號1～5分別為0.00089，0.00119，0.00186，0.00276，0.00383。

Table 3The predicted concentration of acetic acid in Chinese aged liquor by using AFR

sample numberthe predicted volume fraction10.0008920.0011930.0018640.0027650.00383

3.3　使用標準添加法驗證結果的準確性

以2009年的樣品白酒為例，向其中添加不同體積分數的乙酸，使用FLS920光譜儀測量其3維熒光光譜，將其作為預測集并結合AFR算法進行光譜分解，預測體積分數及回收率見表4。

Table 4　Analysis of the predicted set by using AFR

根據表3得知,2009年白酒樣品中乙酸體積分數為0.00119。向Ⅰ～Ⅴ號樣品分別加入不同體積分數的乙酸,使酒中乙酸體積分數變為0.00165，0.00184，0.00205，0.00246，0.00264，將1～5號樣品作為預測集，使用AFR算法進行解析，得到預測體積分數為0.00155，0.00182，0.00217，0.00252，0.00287，得到預測體積分數與真實體積分數的相關系數為0.9926，平均回收率為101.97%，RMSEP為0.00045。同時對其它4個年份酒樣本進行標準添加法并使用AFR算法預測體積分數，得到1號、3號、4號、5號年份酒樣本的平均回收率分別為103.82%,103.72%,102.59%,102.08%，預測體積分數與真實體積分數的相關系數分別為0.9891,0.9971,0.9964,0.9978。以上結果表明：使用AFR算法預測的白酒年份酒中乙酸體積分數是準確有效的。

4　結　論

提供了一個簡單快速的方法來檢測白酒年份酒中乙酸的體積分數，在有干擾物存在的情況下，不需要經過任何對樣品預處理的過程。使用乙酸乙醇水溶液作為校正集，待測酒樣為預測集，使用AFR算法進行解析并測定，待測酒樣中乙酸的體積分數分別為0.00089,0.00119,0.00186,0.00276,0.00383，再通過使用標準添加法驗證得到上述測定結果是比較準確的。由此可以說明本方法測量的結果準確可靠，可為檢測白酒年份酒中單體的體積分數測量提供一個新的思路。