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食醋半成品貯存期質(zhì)量監(jiān)測(cè)方法的探討

2018-12-07 07:32:20成劍峰胡紅娟
中國(guó)釀造 2018年11期
關(guān)鍵詞:分析

成劍峰,胡紅娟

(山西省食品工業(yè)研究所,山西 太原 030024)

近年來(lái),在全國(guó)范圍內(nèi)食醋產(chǎn)品在貨架期、庫(kù)存期、半成品貯存期內(nèi)不同程度發(fā)生產(chǎn)氣、發(fā)粘等變質(zhì)現(xiàn)象,嚴(yán)重影響到企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)和該產(chǎn)品的消費(fèi)情況,是企業(yè)發(fā)展的共性和瓶頸問(wèn)題。食醋生產(chǎn)工藝流程從原料到產(chǎn)品出廠,整個(gè)周期較長(zhǎng),主要發(fā)酵過(guò)程分為酒精發(fā)酵和醋酸發(fā)酵,這兩個(gè)階段監(jiān)控指標(biāo)比較多,后期半成品貯存過(guò)程主要在陳釀階段,此階段缺少關(guān)鍵監(jiān)控指標(biāo)。企業(yè)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題主要集中在貨架期和庫(kù)存期,而且難以觀察到變質(zhì)預(yù)兆,因此也無(wú)從預(yù)防。

1964年,有學(xué)者就利用氣體在電極上的氧化-還原反應(yīng)對(duì)嗅覺(jué)過(guò)程進(jìn)行了電子模擬;直到1994年,GARDNERJW等[1-3]對(duì)這種由有選擇性的電化學(xué)傳感器陣列和適當(dāng)?shù)淖R(shí)別方法組成的,并能識(shí)別簡(jiǎn)單和復(fù)雜氣味的儀器進(jìn)行了定義,其原理是經(jīng)氣敏傳感器陣列與氣味分子反應(yīng)后產(chǎn)生的電信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)處理,再通過(guò)模式識(shí)別系統(tǒng)定性或定量輸出檢測(cè)結(jié)果,與一般定性定量的檢測(cè)方法相比,電子鼻得到的數(shù)據(jù)反映樣品特征性信息的整體概念,而不是某種或某幾種成分的定性與定量結(jié)果。國(guó)內(nèi)外對(duì)電子鼻的相關(guān)應(yīng)用研究涉及諸多領(lǐng)域,如糧食及污染物快檢[4-5]、飲料貨架期監(jiān)控[6-7]、獼猴桃與茶葉等級(jí)劃分和新鮮度的判斷[8-9],在發(fā)酵食品方面,利用電子鼻對(duì)奶酪及酸奶貨架期進(jìn)行區(qū)分[10-11]、識(shí)別白酒香氣差異及酒質(zhì)預(yù)判[12-13]、對(duì)醬油識(shí)別和食醋品質(zhì)評(píng)價(jià)及提高電子鼻對(duì)食醋識(shí)別率方面的研究均有報(bào)道[14-16]。

本研究利用電子鼻將正常食醋及變質(zhì)食醋樣本進(jìn)行建模,以趨勢(shì)判斷樣品歸屬,并通過(guò)組合敏感型傳感器,以雷達(dá)圖的形式直觀反映食醋質(zhì)量,對(duì)監(jiān)測(cè)食醋質(zhì)量走向的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究及探索。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

正常食醋與變質(zhì)食醋(產(chǎn)氣、發(fā)粘):某公司提供。

1.2 儀器與設(shè)備

PEN3電子鼻系統(tǒng)(含有10個(gè)不同的金屬氧化物傳感器,組成傳感器陣列,10個(gè)傳感器分別編號(hào)為R1~R10):德國(guó)AIRSENSE公司。

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1.3.1 樣品測(cè)定

直接吸取樣品0.5 mL移入頂空瓶,旋好瓶蓋,室溫條件下靜置1 h后直接采用頂空吸氣法,電子鼻進(jìn)行測(cè)定。

1.3.2 電子鼻測(cè)定條件

采樣時(shí)間為1s/組;傳感器自清洗時(shí)間為90s;傳感器歸零時(shí)間為10s;樣品準(zhǔn)備時(shí)間為5 s;進(jìn)樣流量為600mL/min;分析采樣時(shí)間為90 s。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理

在對(duì)每個(gè)樣品的數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,通過(guò)觀察響應(yīng)曲線的平滑或測(cè)定數(shù)值的穩(wěn)定來(lái)確定數(shù)值取值時(shí)間。確定后,采用該取值時(shí)間的數(shù)值,按正常樣品與異常樣品分別歸類后建模。

對(duì)于模板區(qū)分分析,提取10個(gè)傳感器的特征值,然后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)法、線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)法作為主要區(qū)別分析方法,參考文獻(xiàn)分析對(duì)貢獻(xiàn)率起主要區(qū)分作用的傳感器和區(qū)分度[17]。

根據(jù)樣品測(cè)定值,通過(guò)PCA、LDA對(duì)樣品進(jìn)行趨勢(shì)分析,判斷樣品屬性。通過(guò)分析傳感器對(duì)模板貢獻(xiàn)率,優(yōu)化組合傳感器,以雷達(dá)圖的形式即時(shí)判定樣品性質(zhì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 電子鼻測(cè)定值時(shí)間范圍的確定

以食醋正常樣品為例,以樣品的測(cè)定時(shí)間為橫坐標(biāo),相對(duì)電阻率(測(cè)定電阻值(G)/初始電阻值(G0))為縱坐標(biāo),繪制10個(gè)傳感器測(cè)定食醋樣品的特征響應(yīng)曲線及雷達(dá)圖,結(jié)果見圖1。

圖1 電子鼻中的10個(gè)傳感器對(duì)食醋樣品的響應(yīng)曲線(A)及雷達(dá)圖(B)Fig.1 Response curves(A)and radar chart(B) of vinegar samples by 10 kinds of senses in electronic nose

由圖1A可以看出,在90 s的測(cè)定時(shí)間內(nèi),相對(duì)電阻率隨時(shí)間的延長(zhǎng)達(dá)到峰值,然后趨于平緩,約在60~90 s時(shí)信號(hào)較穩(wěn)定,本實(shí)驗(yàn)中取用75 s時(shí)的相對(duì)電阻率作為樣品分析數(shù)據(jù)。相對(duì)電阻率由高到低排列分別是傳感器R2、R7、R9、R6、R8、R1,其余4個(gè)傳感器的相對(duì)電阻率值比較接近,也相對(duì)較低,表明其屬于不敏感型傳感器。

由圖1B可以看出,10個(gè)軸有數(shù)字分別代表10個(gè)不同的傳感器,響應(yīng)值最大的傳感器在其對(duì)應(yīng)的軸上10等分,其余傳感器的響應(yīng)值與最大響應(yīng)值的比值落在各自傳感器對(duì)應(yīng)的軸上,用直線將這些點(diǎn)連接形成的陰影部分,能夠直觀的觀察測(cè)定結(jié)果。

2.2 模板建立與分析

對(duì)已知的正常樣品和異常樣品分類,分別測(cè)定,建立正常-異常樣品模板,并進(jìn)行了主成分分析和線性判別分析分析。該模板的主成分分析、線性判別分析結(jié)果如圖2、圖3所示。

圖2 已知樣品的主成分分析結(jié)果Fig.2 Principal component analysis results of the known samples

由圖2可知,第1主成分貢獻(xiàn)率為63.31%,第2主成分貢獻(xiàn)率為33.99%,兩者合計(jì)97.3%。正常和異常樣品被明顯分為兩個(gè)區(qū)域,右下區(qū)域?yàn)楫惓悠穮^(qū),左上區(qū)域?yàn)檎悠穮^(qū),兩個(gè)區(qū)域沒(méi)有重疊,說(shuō)明兩類產(chǎn)品差異性較大,能明顯地區(qū)分出來(lái)。

圖3 已知樣品的線性判別分析結(jié)果Fig.3 Linear discriminant analysis results of the known samples

由圖3可知,第1主成分貢獻(xiàn)率為85.83%,第2主成分貢獻(xiàn)率為1.79%,兩者合計(jì)87.62%。正常和異常樣品明顯分為兩個(gè)區(qū)域,區(qū)域無(wú)重疊,各種獨(dú)立,說(shuō)明兩類產(chǎn)品差異性較大,容易區(qū)分。

本實(shí)驗(yàn)PCA和LDA結(jié)果中,第1主成分和第2主成分總的貢獻(xiàn)率分別達(dá)到97.3%和87.62%,貢獻(xiàn)率越大,越能較好地反映樣本的信息[12],模板的可信度越高,樣品分析的真實(shí)性也越高。實(shí)驗(yàn)中的貢獻(xiàn)率高于現(xiàn)有文獻(xiàn)70%~85%的推薦范圍[13],說(shuō)明本模板真實(shí)地反映了正常樣品和異常樣品的特征,可信度較高。

2.3 生產(chǎn)預(yù)警應(yīng)用

從半成品貯罐中取樣測(cè)定,與模板比對(duì),通過(guò)PCA、LDA對(duì)樣品進(jìn)行趨勢(shì)分析,判斷樣品屬性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可分為3類:

第1類(對(duì)LDA及PCA均判斷為正常的樣品):對(duì)于LDA及PCA均判斷為正常的樣品可進(jìn)入后續(xù)生產(chǎn)過(guò)程而無(wú)需做特別處理。

第2類(對(duì)PCA及LDA均判斷為異常的樣品):對(duì)于LDA及PCA均判斷為異常的樣品,進(jìn)入后續(xù)生產(chǎn)過(guò)程時(shí)應(yīng)做特別處理,如超高溫瞬時(shí)滅菌、異味吸附、使用澄清助劑等加工手段,使其符合合格產(chǎn)品的各項(xiàng)指標(biāo)要求。

第3類(對(duì)PCA及LDA判斷結(jié)果不一致的樣品):對(duì)于判斷不一致的樣品,應(yīng)按照異常樣品做特別處理,因?yàn)樵谧霰Y|(zhì)期加速試驗(yàn)過(guò)程中,有些樣品會(huì)產(chǎn)氣變質(zhì)。

2.4 優(yōu)化應(yīng)用

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中觀察到,正常樣品和異常樣品在電子鼻測(cè)定時(shí)雷達(dá)圖的形態(tài)有差異,而且更容易觀察到。正常樣品在75 s時(shí)雷達(dá)圖及傳感器電阻值如圖4所示,異常樣品在75 s時(shí)雷達(dá)圖及傳感器電阻值如圖5所示。

圖4 正常樣品在75 s測(cè)定時(shí)的雷達(dá)圖及傳感器相對(duì)電阻率Fig.4 Radar chart and relative resistivity of senses of normal samples analysis at 75 s

圖5 異常樣品在75 s測(cè)定時(shí)的雷達(dá)圖及傳感器相對(duì)電阻率Fig.5 Radar chart and relative resistivity of senses of abnormal samples analysis at 75 s

由圖4、圖5可知,正常樣品、異常樣品雷達(dá)圖的主要差異是陰影面積的增加,其中主要是R7傳感器電阻值增加,與R6傳感器之間的夾角增大。從對(duì)應(yīng)的75s電阻值來(lái)看,正常樣品R6傳感器電阻值為36.202,R7傳感器電阻值為116.256,比值接近1∶3,異常樣品則突破了這個(gè)范圍,且異常樣品的R2、R7傳感器電阻值比正常樣品的值小很多。

為了更直觀地觀察雷達(dá)圖,將傳感器進(jìn)行了優(yōu)化處理。對(duì)本實(shí)驗(yàn)建立的模板采用負(fù)荷加載分析法(Loadings)考察了10個(gè)傳感器的貢獻(xiàn)率,負(fù)荷加載分析結(jié)果見圖6。

圖6 負(fù)荷加載分析結(jié)果Fig.6 Results of loadings analysis

由圖6可知,圖中顯示的點(diǎn)與10個(gè)傳感器一一對(duì)應(yīng),橫坐標(biāo)(0.1)和縱坐標(biāo)(0.1)范圍內(nèi)有4個(gè)傳感器重疊,且最接近于0,表示貢獻(xiàn)率最小,即最不敏感,實(shí)際應(yīng)用時(shí)予以舍棄。剩余6個(gè)傳感器為敏感型,圖6中由上至下分別是R2、R7、R9、R1、R8、R6傳感器。優(yōu)化以后,雷達(dá)圖由10軸變?yōu)?軸,更便于觀察,正常樣品、異常樣品6軸雷達(dá)圖如圖7所示。

圖7 正常樣品(A)和異常樣品(B)6軸雷達(dá)圖Fig.7 Six axis radar map of normal samples(A)and abnormal samples(B)

雷達(dá)圖顯示的原理是在觀測(cè)選定時(shí)間點(diǎn)75 s時(shí),以選定的傳感器中響應(yīng)值最大的值為1,其他傳感器與之比較后落在各自軸上的點(diǎn)相連而成的陰影圖。由圖7可知,優(yōu)化以后的正常樣品與異常樣品的雷達(dá)圖有明顯不同。正常樣品雷達(dá)圖是以R2傳感器(169.218)響應(yīng)值為1,異常樣品雷達(dá)圖是以R9傳感器(68.966)響應(yīng)值為1,且由于R2、R7傳感器響應(yīng)值大幅減小,R6傳感器相對(duì)穩(wěn)定,因此形成兩者陰影圖形的顯著變化。

實(shí)際測(cè)定樣品時(shí),以6軸雷達(dá)圖為直觀的觀察對(duì)象進(jìn)行初步篩選,對(duì)接近臨界比值(1∶3)的樣品再與模板詳細(xì)比對(duì),這樣有利于異常樣品檢出效率的提高。

3 結(jié)論

將電子鼻設(shè)備應(yīng)用于半成品食醋質(zhì)量變化監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)新技術(shù),該技術(shù)的應(yīng)用對(duì)樣品的準(zhǔn)確性要求較高,這樣可以提高模板的可靠性。

優(yōu)化傳感器以后的雷達(dá)圖可以更直觀的顯現(xiàn)樣品特征,可以進(jìn)行快速篩選,變質(zhì)與否的臨界比值需要根據(jù)不同產(chǎn)品建模確認(rèn)。

不同食醋的生產(chǎn)工藝條件不盡相同,原輔料、糖化發(fā)酵劑、醋酸發(fā)酵配料、貯存條件、勾調(diào)配制等方面變動(dòng)較大,需要有不同的模板與之對(duì)應(yīng)。對(duì)于同一企業(yè),把控半成品質(zhì)量走向是產(chǎn)品控制的重要節(jié)點(diǎn)。

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