基于GC-MS技術對不同香型白酒的判別分析

朱開憲，胡 雪，鄧 靜，吳華昌，錢 宇，趙金松

（1.四川旅游學院烹飪科學四川省高等學校重點實驗室，四川 成都 610100；2.固態發酵資源利用四川省重點實驗室，四川 宜賓 644000；3.四川輕化工大學生物工程學院，四川 自貢 643000）

中國白酒的香型在1979年第三屆全國評酒會上，就初步劃分為濃香、清香、醬香、米香和其他5種香型[1]。不同的香型白酒是由于釀造工藝和生產原料等因素不同，這些因素共同決定了白酒中風味物質組成、含量，從而形成了不同香型的白酒[2-5]。在此后經過30多年的發展，白酒的香型在原有的5種香型之上，又陸續出現了特香型、芝麻香型、鳳香型等其他香型，到目前為止，包括老白干香型、馥郁香型已增加至12種[6-7]。

不同香型白酒的風味物質在種類和數量上具有較大的區別，例如：濃香型的主體香味成分是己酸乙酯[8-9]。己酸乙酯的高含量、低閾值，決定了這類香型白酒的主要風味特征；清香型白酒主體香氣表現為乙酸乙酯為主、乳酸乙酯為輔的清雅、純正、協調的復合香氣，幽雅舒適[10-12]；醬香型白酒的主體香味成分至今尚無定論[13-15]，現有4-乙基愈創木酚說、吡嗪類化合物及加熱香氣說、呋喃類和吡喃類化合物及其衍生物說、10種特征香味成分說等多種說法。鳳香型白酒的特征香氣是以乙酸乙酯為主、一定量的己酸乙酯為輔的復合香氣[16-17]。不同的香型的白酒之間的主體香具有一定的差異。目前，多種檢測技術已經在酒類飲料中廣泛應用，主要涉及質譜技術、光譜技術和其他技術。王麗花等[18]對白酒風味成分與感官評價的研究進展進行了報道。李賀賀等[19]利用氣相色譜-燃燒爐-同位素比值質譜法對不同的釀造方法的白酒進行區分。YU H等[20]利用原子吸收光譜法結合偏最小二乘法的化學計量的方法對不同產地的米酒進行判定。孫文佳等[21]采用電子舌技術與多元統計學的方法相結合，對豉香型白酒的滋味品質評價分析，并且利用電子舌對同一產地不同品牌的豉香型白酒做出了較好的分類判別。楊雯懿等[22]通過電感耦合等離子體串聯質譜法對白酒進行聚類分析。李艷敏等[23]利用5個不同產地清香型白酒中的12種重要的風味物質進行主成分分析（principal component analysis，PCA）。孫宗保等[24]利用超高效液相色譜-高分辨質譜技術對白酒基酒等級進行了判別研究。

為了鑒定不同香型白酒中的特征香氣物質，準確、有效地對不同香型白酒進行香氣評價，本研究通過氣質聯用（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）技術對5種典型香型白酒的揮發性風味成分進行分析，并結合主成分分析、聚類分析（cluster analysis，CA）及偏最小二乘法判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）等化學計量學手段對檢測結果進行分析，旨在對不同白酒香型的識別和分類提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

1.1.1 材料

5個香型的酒樣：兼香型酒樣（口子窖）（編號為KZJ-1～KZJ-4，酒精度分別為46%vol、46%vol、50%vol、52%vol）4瓶、醬香型酒樣（郎酒）（編號為LJ-1～LJ-3，酒精度均為53%vol）3瓶、鳳香型酒樣（西鳳）（編號為XF-1～XF-3，酒精度均為52%vol）3瓶、濃香型酒樣（瀘州老窖）（編號為LZLG-1～LZLG-4，酒精度均為52%vol）4瓶，米香型酒樣（三花酒）（編號為SHJ-1，酒精度為52%vol）1瓶。

1.1.2 試劑

正丙醇、仲丁醇、正丁醇、2-甲基丙醇、乙酸乙酯、乙酸、異戊醛、2-戊酮、丙酸乙酯、異戊醇、正戊醇、丁酸乙酯、正己醇、戊酸乙酯、己酸、己酸乙酯、己醛二乙縮醛、庚酸乙酯、己酸丁酯、丙酸、丁酸、庚酸、辛酸、3-糠醛、叔戊醇、2-乙基丁酸、乙縮醛、乳酸乙酯、乙酸正戊酯、無水乙醇、異戊酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、丁醛二乙縮醛、乙酸己酯、己酸己酯、十六酸乙酯、己酸異丁酯、己酸丙酯、亞油酸乙酯（純度均＞99%）：上海麥克林生化科技有限公司；C7～C40正構烷烴：北京曼哈格生物科技有限公司。

1.2 儀器與設備

TSQ8000三重四極桿氣相色譜質譜儀、AI1310多功能自動進樣器：美國Thermo Fisher Scientific公司；HP-5毛細管柱（30 m×0.25 mm×0.25 μm）：美國Agilent公司。

1.3 試驗方法

1.3.1 白酒揮發性風味成分的檢測

采用GC-MS法檢測白酒中的揮發性風味成分。

GC條件：初始溫度為40 ℃，保持1 min，以20 ℃/min的速率升高至120 ℃，保持1 min，以40 ℃/min速率升高至290 ℃；進樣口溫度250 ℃；進樣方式為直接進樣；進樣量1 μL。

MS條件：傳輸線溫度為280 ℃；電子電離（electronic ionization，EI）源，電子能量70 eV；離子源溫度230 ℃；掃描質量范圍為39～550 m/z。

定性定量方法：對酒樣中的化合物的定性主要采用保留指數對比和質譜庫檢索對比兩種方式。將自動識別的色譜峰與美國國家標準技術研究所（national institute of standards and technology，NIST）12質譜庫進行對比，再手動的篩選出正、反匹配度＞800，可能性＞90%的色譜峰，并且保證未知化合物的保留時間與標準樣品的保留時間之間在5 s以內，則認為是同一種物質。白酒中風味成分的定量分析方法參考國家標準GB/T 10345—2007《白酒分析方法》。

1.3.2 數據處理

利用SPSS 22.0對數據進行化學計量學分析，SIMCA 13.0、MetaboAnalyst 5.0、Origin 2018軟件對測定數據進行整理統計和繪圖。

2 結果與分析

2.1 不同香型白酒揮發性香氣物質GC-MS分析

白酒酒樣揮發性風味成分的檢測均采用GC-MS方法，以ALS自動進樣器直接進樣的方式，對5種香型15個樣品香氣組分進行定性和定量研究，GC-MS分析總離子流色譜圖見圖1，揮發性風味成分含量的檢測結果見表1。由圖1和表1可知，5種香型15個白酒樣品共檢測出38種揮發性風味成分，包括醇類8種，酯類17種，酸類7種，醛酮類6種。

圖1 不同香型白酒樣品中揮發性風味成分GC-MS分析總離子流色譜圖Fig.1 Total ion flow chromatogram of volatile flavor compounds in different flavor-type Baijiu samples analysis by GC-MS

由表1可知，不同香型的白酒在發酵過程中產生的醇類、醛類、酸類、酯類各不相同，形成了獨具特色的風味，如己酸乙酯在濃香型白酒中含量最高，大于1 000 mg/L，其余酒樣中的含量相對較低；醬香型（LJ）白酒中的乙酸乙酯和乳酸乙酯的含量在1 500 mg/L和1400 mg/L左右；兼香型（KZJ）白酒中的乙酸乙酯和乳酸乙酯的含量均在700 mg/L左右；鳳香型（XF）白酒中乙酸乙酯和乳酸乙酯的含量分別為800 mg/L和700 mg/L、濃香型白酒（LZLJ）中這兩種酯類含量分別為800 mg/L和500 mg/L；米香型（SHJ）白酒中的乳酸乙酯含量分別為200 mg/L和800 mg/L。濃香型和鳳香型白酒酒樣中的己酸乙酯相對于其他香型更加高，其中米香型的三花酒中的己酸乙酯的含量僅為2.49 mg/L；以米香型為代表的三花酒中含量較高的酯類為乙酸乙酯和乳酸乙酯，這與沈怡方[25]關于白酒風味質量形成的主要因素分析一致。

表1 不同香型白酒酒樣中揮發性風味成分含量測定結果Table 1 Determination results of volatile flavor compounds contents in different flavor-type Baijiu samples mg/L

通過對不同香型白酒中的風味物質進行分析，結果表明不同香型白酒中的揮發性風味成分含量和數量差異較大，因此利用揮發性風味成分間的差異對不同香型白酒的分類具有一定的參考價值。

2.2 不同香型白酒的揮發性風味成分聚類分析

白酒發酵過程中在微生物的作用下除了會產生大量的醇類和酸類物質外，還會產生大量的酯類物質，一部分由有機酸和醇類物質在一定條件下生成，另一部分也可由梭菌屬微生物合成[19-21]。眾所周知，酯類物質是白酒中的重要物質，是白酒香氣的主體，其中乙酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯更是被譽為濃香型白酒中的“四大酯”[26-30]。對不同香型的酒樣進行聚類分析，結果見圖2。

圖2 不同香型白酒樣品中揮發性風味物質的聚類分析Fig.2 Cluster analysis of volatile flavor compounds in different flavor-type Baijiu samples

由圖2可知，通過聚類分析5種不同香型的白酒被分為五類，其中，在5個不同香型得酒樣里醬香型酒樣中的風味物質差異相較于其他四種香型（兼香型、米香型、鳳香型、濃香型）的差異更大。5個香型白酒首先被分為兩個大類，其中兼香型、米香型、鳳香型、濃香型這四種香型白酒被分為第一個大類，醬香型白酒為第二個大類。其中第一個大類由口子窖為代表的兼香型的4個酒樣KZJ-1、KZJ-2、KZJ-3、KZJ-4和以三花酒為代表的米香型的酒樣SHJ-1以及以鳳香型為代表的3個酒樣XF-1、XF-2、XF-3和以瀘州老窖為濃香型代表的4個酒樣LZLJ-1、LZLJ-2、LZLJ-3、LZLJ-4，以上四種香型為第一大類。以醬香型為代表的3個酒樣LJ-1、LJ-2、LJ-3單獨聚集為一類，組成了第二大類。其中第一大類的酒樣又單獨的以各自的香型聚集為一類，分為四個小類。結果表明，經過聚類分析后的5種不同香型的酒樣都能單獨的聚集為5類，各自的香型聚集在一起，在一定程度上說明聚類分析結合酒樣中的風味物質對不同香型酒樣的區分具有一定的指導意義。

2.3 不同香型白酒揮發性風味成分主成分分析

利用聚類分析中的各酒樣中的乙酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯和丁酸乙酯的含量進行主成分分析。在進行主成分分析之前，首先對5種香型的酒樣利用相關系數矩陣做適應性檢驗，結果表明，所選的風味物質間呈現顯著相關（P＜0.05），說明酒樣中的物質相關性較強，能夠用PCA對其進行主成分分析。取各個酒樣中在前3個主成分得分做三維和二維的得分散點圖，結果見圖3。由圖3可知，5個不同香型的酒樣在二維和三維的得分散點圖中都能有效的分開，沒有發生重疊的現象。從圖3b～c的二維散點圖中可以看出，兼香型的口子窖（KZJ）和米香型的三花酒（SHJ）相距最近；鳳香型的西鳳（XF）和濃香型的瀘州老窖（LZLJ）距離較近；醬香型的郎酒（LJ）與其他四個香型的酒樣差異最大相距較遠，這與聚類結果一致，在聚類結果中醬香型的郎酒（LJ）單獨聚集為一類，說明聚類分析和主成分分析都能對不同香型的酒樣進行區分和鑒別，兩種化學計量學統計方法對今后的香型的判別具有一定的指導意義。

圖3 不同香型白酒樣品前3個主成分的三維（a）及二維（b、c）散點圖Fig.3 Three-dimensional (a) and two-dimensional (b,c) scatter plots of distribution of the first 3 principal components in different flavor-type Baijiu samples

2.4 不同香型白酒的偏最小二乘法判別分析

在主成分分析的基礎上，對5個不同香型的白酒進行偏最小二乘法判別分析，在判別分析中提取的2個成分即可反映總體變量的99.9%的信息，說明能有效的代表酒樣中大部分信息，利用5個不同產地的酒樣在這2個成分中的得分做散點圖，結果見圖4。由圖4可知，每一個香型的酒樣的組心質都相互分開，說明每一個香型存在著明顯的差異；所有酒樣的散點圖都沒有發生重疊，并且同一種香型的酒樣聚集在一起，說明同一種香型的酒樣在化合物的含量與數量上存在一定的相似。

圖4 不同香型白酒酒樣偏最小二乘法判別分析散點圖Fig.4 Scatter plots of partial least squares discriminant analysis of different flavor-type Baijiu samples

在5個不同香型的酒樣中隨機的挑選1個酒樣用做“測試集”，剩余的酒樣當作“訓練集”。將“測試集”和“訓練集”的酒樣的判定出的香型結果與實際香型作對比，判定結果見表2。由表2可知，每一個香型酒樣中的“測試集”和“訓練集”的正確率均為100%，說明所建立的判別模型適用于不同香型的白酒之間的區分，同時也表明，實驗中所選取的化合物和化學計量學的方法相結合能有效對不同香型白酒酒樣進行判定，對不同香型白酒判定具有一定的指導意義。

表2 不同香型白酒酒樣分類結果Table 2 Classification results of different flavor-type Baijiu samples

3 結論

利用聚類分析、主成分分析、判別分析等多種化學計量學的手段，結合四種酯類的含量初步的將5種不同香型的酒樣進行了分類，聚類分析能有效的將5種不同香型的酒樣分成5類；主成分分析中的前3個主成分能基本上表現出酒樣中所帶的所有信息，利用15個酒樣在三維和二維的得分上做散點圖，散點圖中也能發現不同的香型各自聚集；主成分分析和聚類分析在不同香型的酒樣間的聚類和間距基本一致；判別分析中的2個成分能很好的代表酒樣中的基本信息，5種香型的組心質都相互分離，沒有重合，將“測試集”和“訓練集”的判定結果與實際結果相比較，正確率均為100%。