基于電子舌技術的啤酒口感評價及其滋味信息與化學成分的相關性研究

劉佳，黃淑霞，余俊紅，胡淑敏*，楊朝霞，黃樹麗，張宇昕

1(天津科技大學 生物工程學院，工業發酵微生物教育部重點實驗室，天津，300457)2(啤酒生物發酵工程國家重點實驗室，山東 青島，266100)3(青島啤酒股份有限公司，山東 青島，266000)

啤酒是以麥芽、水為主要原料，添加酒花并經酵母發酵而成的富含CO2的低酒精度飲料，深受全世界人們的喜愛。作為一種低酒精度的發酵飲品，風味是啤酒的重要生命線，其特征會直接影響產品的市場競爭力，是影響消費者選擇的重要質量指標。風味主要包括聞到的香氣(aroma)、嘗到的口味(taste)及感覺到的口感(mouthfeel)，其中香氣、口味是由一種或幾種風味化學物質刺激嗅覺傳感器或味覺傳感器產生。口感是啤酒與口腔、牙齒、牙齦等的接觸感覺，由觸覺傳感器產生，受物質本身及物質間交互作用的影響，是啤酒的一種綜合感覺[1-2]。

啤酒風味分析和評價通常采用感官品評和風味物質分析技術[3-4]。感官評價可直接反應啤酒的品質和風味特點，但對品評師要求高、主觀性強、重復性差。此外，口感是啤酒在口腔表面產生的特有的觸覺感，是啤酒的物理及化學性質決定的這樣或者那樣的感覺，因此感官描述較為復雜，感官品評更加難以一致。風味物質分析技術可靠性高、重復性好，但儀器操作復雜、分析時間長、成本高，且僅能對啤酒中部分成分進行評估，不能代表其整體品質，難以快速對啤酒整體風味效果進行綜合判斷。隨著生產過程其他環節自動化程度越來越高，啤酒行業越來越需要一種客觀、快捷、重復性好的方法來評價啤酒風味特征。

隨著科技的進步，1982年英國Warwick大學的PERSAUD和DODD模仿哺乳動物嗅覺系統的結構和機理提出了sensory array technology，俗稱電子鼻或者電子舌的概念，故開發采用傳感器矩陣表征氣味和味道及監測品質。因其整合了人工智能和現代分析手段等相關技術，故而兼有感覺器官和現代分析技術的雙重優勢，具有靈敏度高、可靠性強、重復性好、整體性等特點，在環境、食品、醫藥、農業和煙草等多個領域均有所涉及[5-10]。目前，在啤酒行業已經實現了電子舌對不同品類、不同品牌啤酒產品風味特點的定性分析[11-13]。基于口感難以量化評價的技術難題，東京工業大學聯合札幌開發了一套基于脂質覆蓋的新型口感傳感器，可用于量化評價口感飽滿性及順滑性，并利用該技術研究了口感飽滿性的影響因素[14]。日本San-Ei Gen公司聯合新潟大學也開發了電子喉，用于評價起泡感、酒體感等[15]。受原料、酵母及工藝波動影響，規模化大生產中不同批次啤酒風味存在微量差異，電子舌能否定量評價同一品牌不同批次樣品微小風味差異，以及啤酒組分與傳感器滋味信息間的關系尚不明確，在一定程度上影響了電子舌在質量控制以及風味調控方面的廣泛應用。

本文利用感官品評及電子舌對30個同一品類不同批次的啤酒樣品進行感官評價和電子舌滋味分析，確定了不同樣品間的滋味差異，并利用偏最小二乘回歸法研究了口感感官評價和電子舌滋味信號之間的量化關系，建立了基于電子舌的啤酒口感定量評價技術；在此基礎上，利用風味化學分析技術及數學統計分析技術，研究了電子舌傳感器滋味信號和啤酒化學成分之間的關系，闡明電子舌的呈味機理。

1 材料和方法

1.1 實驗樣品、主要試劑和主要儀器

10°P啤酒樣品共計37個，來自于青島啤酒股份有限公司，樣品均使用相同配方、工藝釀造，樣品貨架期均小于20 d。

α-ASTREE電子舌(7個化學傳感器陣列和1個Ag/AgCl參比電極)系統，法國Alpha MOS電感耦合等離子體發射-質譜儀(ICP-AES)，美國Thermo Fisher公司；P/ACE MDQ毛細管電泳系統，美國Beckman公司；氣相色譜儀，美國珀金埃爾默公司；高效液相色譜儀，美國Waters公司；冰點滲透壓儀，德國Loser公司。

1.2 方法

1.2.1 啤酒口感特性感官品評

口感感官品評流程：首先，確定口感飽滿性(fullness)為啤酒在口中飽滿度和黏稠度的感官描述；圓潤性為入口后圓滑、酒體順暢下咽的感官描述。第二，感官品評過程中需大口飲用，并忽略氣味和口味的影響。第三，用2個口感特征得分固定的樣品進行品評培訓并作為標尺，其中A樣品口感特征得分為6，B樣品口感特征得分為8，其他樣品與A、B比較并確定口感特性得分。第四，共有8位品酒師組成口感特性專門品評小組，其中國家級品酒員4名，其他為省級和公司級品評員。取平均值作為最終得分。

1.2.2 啤酒樣品電子舌分析

采用Astree第五套傳感器，包括SRS，GPS，STS，UMS，SPS，SWS，BRS 7根傳感器，選擇Ag/AgCl作為參比電極。當未檢測樣品時，7個傳感器和標準電極均有一個初始電勢差，并且保持穩定狀態。當傳感器進入樣品時，薄膜選擇性吸附樣品溶液中的游離分子，從而導致傳感器與標志電勢差發生改變。待薄膜吸附平衡后，這個電勢差會保持在一定數值范圍內。選用這個電勢值作為最后的檢測結果。由于不同傳感器吸附分子不同，得出的電信號也不同。檢測每一個樣品時傳感器共采集120 s。在進行數據分析和處理是，采用第120 s的穩定數據作為輸出值進行分析。

1.2.3 啤酒糖組分分析方法

啤酒糖組分(單糖、二糖、三糖及麥芽四糖以上)采用體積排阻液相色譜法[16]。

多糖分子質量分布分析方法[17]：采用3kDa及30kDa截留分子質量的超濾膜處理啤酒，體積排阻液相色譜法測定截留后多糖組成。

1.2.4 啤酒醇酯分析方法

醇類(異戊醇、異丁醇及正丙醇)及酯類(辛酸乙酯、己酸乙酯、乙酸異戊酯、乙酸乙酯)物質采用氣相色譜法[18]測定。

1.2.5 啤酒有機酸和離子分析方法

陽離子(K+、Na+、Ca2+、Mg2+)采用電感耦合等離子體發射光譜儀[20]。

1.2.6 啤酒蛋白質及分子質量分布分析方法

采用考馬斯亮藍法測定啤酒中高分子蛋白質含量[21]。

采用毛細管電泳法分析啤酒中蛋白分子質量分布范圍。

1.2.7 啤酒滲透壓測分析方法[22]

滲透壓：啤酒除氣，然后通過冰點滲透壓儀測定。

凍干后滲透壓：取5 mL啤酒放入平皿中，冷凍干燥后用等體積去離子水溶解，然后使用冰點滲透壓儀測定溶解后滲透壓值。凍干后滲透壓代表啤酒中非揮發性物質的濃度。

1.2.8 啤酒總多酚分析方法

采用福林酚比色法測定[23]。

1.2.9 數據統計分析

數據統計分析采用SPSS及Minitab分析。

2 結果

2.1 啤酒各滋味指標差異性分析

本文采用第5套傳感器系統，包括SRS、GPS、STS、UMS、SPS、SWS、BRS共7根傳感器，其中SRS、STS、UMS分別是對酸味、咸味和鮮味敏感的專一性傳感器，能夠給出不同樣品3種滋味相對強度大小。由表1可知，納入本研究的30個樣品其在7根傳感器上的滋味信號響應值存在差異。由離散系數可以看出，樣品在鮮味UMS、SPS上差異性最大，其次是GPS、咸味STS以及酸味SRS、SWS，而BRS的差異性最小。從極差值上可以看出，UMS，SPS，STS及GPS大于100。分析電子舌7根傳感器對全部樣品的區分判別能力，判別能力最高為1，數值越大則判別能力越強，其中UMS、GPS接近1，判別能力最強，其次為SPS、SRS及SWS，BRS及STS最弱。

表1 啤酒各滋味指標的差異性分析(n=30)Table 1 The significance analysis of each sensor signal of beer by electronic tongue analysis (n=30)

經Person相關性分析發現(表2)，啤酒樣品各傳感器之間呈現出一定的相關性，其中GPS與SPS、SWS均呈顯著正相關(P<0.001)，與咸味STS呈現負相關(P<0.001)；鮮味UMS與咸味STS呈現負相關(P<0.001)，與SWS呈現正相關(P<0.001)；SPS與SWS呈現正相關(P<0.001)。

表2 啤酒各滋味指標的相關性分析 (n=30)Table 2 Correlation analysis of each taste signal of beer by electronic tongue analysis (n=30)

注：Person皮爾遜線性相關分析：***表示P<0.001,**表示P<0.01，*表示P<0.05。

2.2 不同啤酒樣品滋味指標分析

根據30個啤酒樣品7根傳感器上的滋味信號響應值，利用軟件對信號值分析，能夠在0到12刻度上比較不同樣品間的各種滋味的相對強度。從圖1雷達圖上可以直觀地看到樣品間在哪些傳感器的響應上存在差異。例如12號樣品在SRS酸味響應值高，UMS咸味、SWS傳感器上響應值較弱。

圖1 不同啤酒味覺強度指標雷達圖Fig.1 Radar chart of taste strength of 30 beer samples

主成分分析通過對原始數據向量的線性交換，利用降維的思想將多個指標轉化為少數幾個彼此不相關的綜合指標。利用主成分分析方法對30個樣品的滋味響應信號進行整體分析(圖2)，在以2個權重最高的第一主成分(PC1,貢獻性得分75.5%)和第二主成分(PC2，貢獻性得分17.4%)作圖時，能很好地反映樣品的實際情況，且全部樣品的主成分分析的識別指數為95，表明不同啤酒樣品滋味信號有差異，表明同一品類的不同產品能夠通過電子舌很好地區分開來。

圖2 主成分分析及載荷圖Fig.2 Principal component analysis of beer flavor characteristics

2.3 基于電子舌滋味響應信號值的口感評價模型

口感是啤酒在口腔表面產生的特有的觸覺感，是對啤酒一種綜合性感覺。這是由物理及化學性質決定的這樣或者那樣的感覺，因此感官描述較為復雜，感官品評更加難以一致。為研究利用電子舌滋味響應信號建立口感評價模型的可能性，本文將7個傳感器滋味響應值為自變量，口感飽滿性得分為目標值，利用偏最小二乘回歸方法(PLSR)建立自變量與目標值之間的相關性。

首先將30個樣品的感官品評得分與電子舌數據進行PLSR分析，由圖3-A可知PLSR曲線相關系數較低，僅為0.133 2。造成相關系數低的原因首先是口感感官描述較為模糊，不同輪次的品評數據存在一定波動；其次為人類閾值與電子舌的閾值存在數量級上的差異，對于人感覺滋味很相近的物質，電子舌上將差異放大，更加敏感地識別差異。

A-30個樣品響應圖；B-12個樣品響應圖圖3 電子舌實際感官品評得分與PLSR方程預測值響應圖Fig.3 Plot of PLS regression between observed and predicted mouthfeel scores on taste signal from electronic tongue

為了更好地建立模型，從30個樣品中選擇風味物質存在差異的樣品12個，為消除不同輪次間感官品評的波動，在同一品評輪次中對12個樣品的口感打分。將12個樣品的口感得分與電子舌數據進行分析，相關系數得到極大的提高，達到0.904 3(圖3-B)，說明感官得分與電子舌預測得分相關性比較好。

為驗證基于電子舌的口感預測模型，選擇5個差異較大的樣品進行模型驗證，實際值和預測值有很好的對應性，相關系數達到0.952 3。整體來看，可利用電子舌對啤酒樣品的風味特征進行預測。目前該模型僅適用于該品類，且采用相同工藝連續生產的樣品。

2.4 呈味機理研究

為進一步闡明影響7根傳感器滋味信號響應值的風味物質，分析30個樣品中40種風味物質含量，包括糖類、蛋白質、醇類、酯類、有機酸、陰陽離子等。將40個風味化學指標組成X-matrice，7根傳感器(SRS、STS、UMS、SWS、BRS、SPS及GPS)的滋味響應值為Y-matrice，PLSR回歸建立風味指標和不同滋味響應值之間的模型，基于風味指標的SRS、STS、UMS、SWS、BRS、SPS及GPS的PLSR回歸模型的R2方值分別為0.97、0.83、0.95、0.92、0.92、0.91及0.89，表明不同滋味響應值的變化是由風味物質變化導致(圖4)。

圖4 SRS(A)、STS(B)、UMS(C)、SWS(D)、BRS(E)、SPS(F)及GPS(G)實際滋味響應值和預測值關系圖Fig.4 Correspondence of SRS (A)，STS (B)，UMS (C)，SWS (D)，BRS (E)，SPS (F) and GPS (G) between observed values and prediction values of flavor

利用PLSR回歸模型的標準化回歸系數(standard regression coefficient, SRC)無量綱地比較各個自變量對因變量的影響，闡明40種風味物質分別對7個傳感器滋味響應值的影響程度。其中SRC絕對值越高，代表影響程度越顯著，SRC絕對值越低，代表影響程度越低。

圖5 40種風味物質對7根傳感器滋味響應值的貢獻性得分Fig.5 The contribution analysis of flavor compounds on 7 taste signals by electronic tongue

表3 影響7根傳感器滋味信號的關鍵物質Table 3 Key flavor compounds correlated with 7 taste signals by electronic tongue

注：()里的“+”代表與電極信號正相關，“-”代表與電極信號負相關。

3 結論

本文探討電子舌在同一品類不同批次樣品風味特征評價方面的應用，發現電子舌可以靈敏性判別不同樣品間的滋味差異；同時建立了基于電子舌的口感評價技術，解決了口感感官評價模糊導致的量化困難的技術難題，為啤酒整體風味描述、口感定量評價提供了新的技術手段。電子舌檢測樣品僅需要1～3 min，大大縮短了檢測時間。在研究及實際生產中，可以使用穩定、客觀的電子舌輔助個體差異大、重復性差的人工感官評價體系，建立更為客觀的啤酒風味評價體系。

本文首次以國內主流啤酒品類10°P Lager啤酒為研究對象，闡明了影響Lager啤酒電子舌滋味信息的關鍵風味化學物質，分析了電子舌的呈味機理，為基于電子舌的感官評價體系在Lager啤酒風味調控方面的應用奠定了理論基礎。