基于電子舌技術(shù)定量分析黃酒理化指標(biāo)

湯海青，吳維兒，王曉龍

（1.浙江醫(yī)藥高等專科學(xué)校食品學(xué)院，浙江寧波 315100；2.寧波海關(guān)技術(shù)中心，浙江寧波 315012）

0 引言

黃酒是以稻米、黍米、玉米、小米、小麥、水等為主要原料，經(jīng)加曲或部分酶制劑、酵母等糖化發(fā)酵劑釀制而成的發(fā)酵酒[1]。近年來(lái)，伴隨著黃酒市場(chǎng)需求的穩(wěn)步上升，以及行業(yè)收入和利潤(rùn)的快速增長(zhǎng)，黃酒生產(chǎn)企業(yè)的規(guī)模和數(shù)量、產(chǎn)品的品種和產(chǎn)量也在不斷增加，這對(duì)黃酒行業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量控制和監(jiān)督檢驗(yàn)提出了更高的要求[2]。目前，現(xiàn)行的黃酒產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為2019年4月正式實(shí)施的《GB 13662—2018黃酒》[1]。該標(biāo)準(zhǔn)主要以常規(guī)分析方法為主，存在效率低、操作繁瑣等問題，需要開發(fā)高效、簡(jiǎn)便的方法，以補(bǔ)充檢測(cè)手段、提高黃酒檢測(cè)水平、完善黃酒質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。

智能感官評(píng)價(jià)技術(shù)發(fā)展于20世紀(jì)80年代，其中的電子舌（Electronic Tongue，ET） 系統(tǒng)利用多傳感陣列感測(cè)液體樣品的特征相應(yīng)信號(hào)，通過信號(hào)模式識(shí)別處理及專家系統(tǒng)學(xué)習(xí)識(shí)別，對(duì)樣品進(jìn)行定性或定量分析[3]。ET已被開發(fā)應(yīng)用于許多食品，包括多種蒸餾酒和發(fā)酵酒，如白酒、葡萄酒、黃酒和啤酒等[4-7]，具有不需前處理、快速、檢測(cè)范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，可以靠近和模擬對(duì)樣品滋味的感官整體評(píng)價(jià)。

使用Astree電子舌系統(tǒng)對(duì)66個(gè)黃酒樣品的滋味傳感器陣列信號(hào)進(jìn)行采集，應(yīng)用多種統(tǒng)計(jì)分析方法，建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，探討電子舌技術(shù)在黃酒的理化指標(biāo)快速檢測(cè)方面應(yīng)用的可行性。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

料酒，購(gòu)于當(dāng)?shù)爻校a(chǎn)地為江浙滬地區(qū)，共66個(gè)樣品。將全部樣品隨機(jī)排序編號(hào)，其中44個(gè)樣品為校正集，用于建模；22個(gè)為預(yù)測(cè)集，用于外部檢驗(yàn)，驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。所用試劑均為分析純，水為超純水。

1.2 儀器與設(shè)備

Astree型電子舌系統(tǒng)，法國(guó)Alpha M.O.S公司產(chǎn)品。該系統(tǒng)的傳感器為電勢(shì)型，通過各傳感器上脂膜的疏水作用和靜電作用，與黃酒中水溶性的呈味物質(zhì)發(fā)生反應(yīng)，使膜電勢(shì)發(fā)生變化，得到相應(yīng)的信號(hào)值。傳感器陣列包括7個(gè)電化學(xué)傳感器，分別為SRS（酸味）、STS（咸味）、UMS（鮮味）、SWS（甜味）、BRS（苦味）、SPS（復(fù)合味Ⅰ） 和GPS（復(fù)合味Ⅱ），參比為Ag/AgCl電極。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 電子舌檢測(cè)

（1）電子舌活化、校準(zhǔn)和診斷。分別使用濃度為0.01 mol/L鹽酸溶液、0.01 mol/L氯化鈉溶液和0.01 mol/L谷氨酸鈉溶液，運(yùn)行電子舌活化、校準(zhǔn)和診斷等程序，待系統(tǒng)穩(wěn)定性和重復(fù)性滿足后，準(zhǔn)備測(cè)試。

（2） 電子舌測(cè)試。樣品于室溫（20℃） 下放置6 h，搖勻樣品，上樣。每個(gè)樣品進(jìn)行6次重復(fù)測(cè)定，單次信號(hào)采集時(shí)間為120 s，取100～120 s的響應(yīng)值作為原始數(shù)據(jù)。

1.3.2 理化指標(biāo)測(cè)定

黃酒中的總糖、非固形物、總酸、氨基酸態(tài)氮、pH值和酒精度的檢測(cè)參考GB 13662—2018[1]。其中，總糖測(cè)定采用廉愛農(nóng)法和亞鐵氰化鉀滴定法；非糖固形物采用質(zhì)量法；pH值采用酸度計(jì)法；總酸和氨基酸態(tài)氮采用自動(dòng)電位滴定法；酒精度采用密度瓶法。

1.3.3 定量預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

分別采用偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS） 和多元線性回歸 （Multiple Linear Regressing，MLR）進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，建立理化指標(biāo)的定量預(yù)測(cè)模型。PLS與主成分回歸有關(guān)系，通過投影分別將預(yù)測(cè)變量和觀測(cè)變量投影到一個(gè)新空間，來(lái)尋找一個(gè)線性回歸模型。即除了考慮自變量矩陣外，還考慮了響應(yīng)矩陣，因此具有預(yù)測(cè)功能[8-9]。MLR也稱為逆最小二乘法，是一元線性回歸的擴(kuò)展，能將多個(gè)線性的物質(zhì)之間的變量和自變量之間建立相關(guān)度高的線性回歸方程，適用于用2個(gè)或2個(gè)以上的影響因素作為自變量來(lái)解釋因變量的變化。具有代表性樣本選擇、自變量選擇和統(tǒng)計(jì)分析能力[10-11]。

1.3.4 模型評(píng)價(jià)和數(shù)據(jù)處理

利用校正集交互驗(yàn)證決定系數(shù)R2cal、驗(yàn)證集交互驗(yàn)證決定系數(shù)R2val、校正均方根誤差RMSEC、預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP和驗(yàn)證集標(biāo)準(zhǔn)偏差與預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差的比值RPD，對(duì)模型性能優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)價(jià)[12]，并使用未參與建模的樣品進(jìn)行外部檢驗(yàn)。上述方法均使用Unscrambler 9.7和Origin 2018軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析和繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣品理化指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

研究收集的黃酒樣品按類型包括干型、半干型和半甜型，按風(fēng)格包括傳統(tǒng)型和清爽型，產(chǎn)地均為江浙滬地區(qū)。將全部樣品分別進(jìn)行理化指標(biāo)測(cè)定和電子舌傳感器信號(hào)采集。

黃酒樣品的理化指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1，黃酒的味覺雷達(dá)圖見圖1。

表1 黃酒樣品的理化指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由表1可知，采集樣品的理化數(shù)據(jù)分布范圍較合理，質(zhì)量濃度范圍基本涵蓋黃酒國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)；樣品類型較全面，有一定的樣本代表性。其中，總酸指標(biāo)的數(shù)值范圍為0.04～6.59 g/L，氨基酸態(tài)氮為0～0.80 g/L，pH值為2.94～5.21，酒精度為0～18.00%Vol，總糖為0.10～48.74 g/L，非糖固形物為 0.80～57.60 g。

由圖1可知，7種傳感器對(duì)黃酒的滋味特征有較好的響應(yīng)，信號(hào)值均大于0，說(shuō)明樣品中水溶性的呈味物質(zhì)均與7種傳感器的脂膜發(fā)生作用，從而使膜電勢(shì)發(fā)生變化，得到相應(yīng)的信號(hào)值[13]。所有樣品的傳感器信號(hào)響應(yīng)輪廓線趨勢(shì)一致，說(shuō)明采集的樣品具有相似的黃酒產(chǎn)品特征。各傳感器響應(yīng)信號(hào)值均存在顯著性差異（p＜0.05），說(shuō)明不同樣品在信號(hào)強(qiáng)度上存在差異，采用電子舌可以對(duì)樣品進(jìn)行明顯的區(qū)分。其中，SPS、GPS和UMS傳感器上的信號(hào)強(qiáng)度差別最大，說(shuō)明黃酒樣品在復(fù)合味Ⅰ、復(fù)合味Ⅱ和鮮味傳感器上貢獻(xiàn)的差異較大。

2.2 PLS預(yù)測(cè)模型

采用PLS法，對(duì)電子舌傳感器信號(hào)強(qiáng)度和國(guó)標(biāo)法理化指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)分析，使用內(nèi)部交叉驗(yàn)證，建立黃酒各理化指標(biāo)的定量分析檢測(cè)模型。

PLS建模條件和檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 PLS建模條件和檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，6個(gè)理化項(xiàng)目中，總酸的PLS模型性能評(píng)價(jià)較好，其決定系數(shù)R2接近0.9，說(shuō)明回歸方程的擬合優(yōu)度高，預(yù)測(cè)濃度值較接近測(cè)量值；RMSEC和RMSEP比值為0.86，說(shuō)明模型的穩(wěn)定性較好；RPD值為2.3，說(shuō)明模型預(yù)測(cè)精度不夠，不適合進(jìn)行定量分析。其他理化項(xiàng)目的決定系數(shù)接近或小于0.80，RPD值也均小于2.5，說(shuō)明回歸方程的擬合優(yōu)度一般，模型的穩(wěn)定性較弱，也不適合進(jìn)行定量分析[14]。

2.3 MLR預(yù)測(cè)模型

采用MLR法，對(duì)電子舌傳感器信號(hào)強(qiáng)度和國(guó)標(biāo)法理化指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)分析，使用內(nèi)部交叉驗(yàn)證，建立黃酒各理化指標(biāo)的定量分析檢測(cè)模型。

MLR建模條件和檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 MLR建模條件和檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可知，pH值、總酸、酒精度和氨基酸態(tài)氮的模型性能評(píng)價(jià)較好。這4個(gè)理化指標(biāo)的決定系數(shù)R2接近0.9，說(shuō)明回歸方程的擬合度高，預(yù)測(cè)濃度值較接近測(cè)量值；RMSEC和RMSEP比值范圍為0.8～1.2，說(shuō)明模型的穩(wěn)定性較好；RPD值均＞2.5，說(shuō)明模型可用于定量分析；特別是pH值對(duì)應(yīng)的MLR模型的RPD＞3，說(shuō)明模型定標(biāo)效果良好，建立的定標(biāo)模型可以用于實(shí)際檢測(cè)。總糖和非糖固形物各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均表現(xiàn)不良，模型擬合優(yōu)度差，穩(wěn)定性較弱，不適合進(jìn)行定量分析[14]?？梢姡谀Ｐ途群头€(wěn)定性方面，MLR優(yōu)于PLS。使用MLR法，比PLS法更適合進(jìn)行黃酒理化項(xiàng)目的定量預(yù)測(cè)分析。另外，總糖和非糖固形物2項(xiàng)指標(biāo)在MLR和PLS模型中的定標(biāo)精度和穩(wěn)定性均不滿足定量分析的要求，黃酒中的總糖成分以葡萄糖為主，非糖固形物以糊精為主[15]，說(shuō)明對(duì)于黃酒樣品中這2類成分的定量分析，試驗(yàn)所使用的電子舌傳感器可能有一定局限性。

2.4 MLR模型的驗(yàn)證

使用MLR-內(nèi)部交叉驗(yàn)證所得到的模型，對(duì)預(yù)測(cè)集（22份未參與建模的黃酒樣本）的pH值、總酸、酒精度和氨基酸態(tài)氮的含量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。將預(yù)測(cè)值與化學(xué)值進(jìn)行t檢驗(yàn)，顯著水平α=0.05，查臨界值表[16]的結(jié)果t（0.05，18） 為2.110，pH值、總酸、酒精度和氨基酸態(tài)氮的t檢驗(yàn)結(jié)果分別為0.684，1.083，1.176，1.212，均小于2.110，表明電子舌法與理化方法不存在顯著差異，可以達(dá)到常規(guī)理化分析的精度要求。魯小利等人[17]使用Astree電子舌結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)24個(gè)黃酒樣品的理化指標(biāo)進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)氨基酸態(tài)氮的預(yù)測(cè)效果良好，其他指標(biāo)的效果不理想。周牡艷等人[18]使用電子舌結(jié)合PLS模型，對(duì)108個(gè)黃酒樣品的理化指標(biāo)進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)總酸和酒精度的預(yù)測(cè)效果良好，其他指標(biāo)的效果不理想。由此可見，使用電子舌預(yù)測(cè)分析黃酒理化指標(biāo)，影響因素較多，如樣本集的性質(zhì)和數(shù)量、檢測(cè)儀器型號(hào)和多元統(tǒng)計(jì)方法等，都可能對(duì)模型效果產(chǎn)生影響。

3 結(jié)論

通過電子舌技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)了黃酒部分理化指標(biāo)的快速同時(shí)測(cè)定。如pH值、總酸、酒精度和氨基酸態(tài)氮，可運(yùn)用MLR模型對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，外部檢驗(yàn)同樣說(shuō)明其與理化檢測(cè)方法具有一致性，檢測(cè)結(jié)果無(wú)顯著性差異，有一定的實(shí)用性。該技術(shù)可應(yīng)用于黃酒理化指標(biāo)的批量檢測(cè)和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，為電子舌技術(shù)快速分析黃酒中的理化指標(biāo)提供了應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)。今后研究可增加不同產(chǎn)地和類型的黃酒樣品，以進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。