液相色谱-串联质谱法测定白酒中三丁基锡和三苯基锡

建立了液相色谱-串联质谱同时测定白酒中三丁基锡(TBT)和三苯基锡(TPhT)的分析新方法。10mL酒样经氮吹浓缩至3mL,用甲醇定容到10mL,再经0.22"m有机滤膜过滤。采用ZORBAX Eclipse plus C18色谱柱分离,流动相为体积比60∶40的甲醇-0.1%甲酸溶液,流速为0.3mL/min,在正离子模式下采用多重反应监测(MRM)进行分析。两组分在3min内完全分离,该方法在1～100ng/mL浓度范围内线性关系良好,相关系数均优于0.9992,TBT和TPhT的检测限分别为0.0002ng/mL和0.003ng/mL。在5、20、50ng/mL三个添加水平下回收率在77.5%～92.3%之间,其相对标准偏差均小于10.08%。该方法灵敏度高、简便,准确可靠,可用于白酒中TBT和TPhT的同时测定,效果良好。     

白酒基酒中酮类物质的近红外光谱检测方法

应用近红外光谱技术建立了白酒基酒中2,3-丁二酮和3-羟基-2-丁酮的快速检测模型。从洛阳杜康酒厂选取182个白酒基酒样品为材料,运用气相色谱法测得两种物质的化学值,同时采集其在12 000~4 000 cm-1范围内的光谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)结合内部交叉验证建立校正模型。通过对比不同光谱预处理下PLS模型效果对其进行优化,确定2,3-丁二酮和3-羟基-2 丁酮的最佳预处理方法分别为一阶导数+多元散射校正和二阶导数,最佳光谱区间分别为9 403.2~7 497.9 cm-1和9 403.2~7 497.9 cm-1+6 101.7~5 449.8 cm-1。优化后2,3-丁二酮和3 羟基-2-丁酮校正集样品的化学值和近红外预测值的决定系数(R2)分别为0.960 2和0.963 2,交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为0.39、0.22 mg/100 mL;通过外部检验,验证集样品的R2分别为0.957 6和0.957 8,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.40、0.24 mg/100 mL。结果表明,应用近红外光谱技术结合化学计量学方法所建立的模型有较高的准确度,能够满足白酒生产中酮类物质的快速检测需要。     

感官剖面描述法地白酒品评中的应用

本文讨论了感官剖面描述法的内容与意义，并把它应用于白酒品评感官分析。     

白酒质量检测的新方法——激光拉曼散射

本文提出了白酒质量检测新方法——激光拉曼散射。测量了多种白酒的拉曼光谱,经过分析和比较,找到了鉴定白酒真伪的依据。从理论上推导出了酒的浓度与乙醇和水的拉曼散射强度比的关系,通过对实验数据的拟合确定出二锅头酒浓度表达式的具体形式。     

基于时频谱特征的白酒品质分类方法研究

为了建立快速、准确的白酒品质鉴别方法,利用机器学习方法对不同品质的白酒建模。为了提取不同品质白酒的特征,使用离子迁移谱对不同品质白酒进行分析,构建了基于白酒离子迁移谱信号的特征向量,并对不同品质的白酒进行了识别与分类。白酒样本的离子迁移谱信号通过利用美国Excellims公司GA2100型电喷雾-离子迁移谱仪（ESI-IMS）采集获得,每一个离子迁移谱信号是强度随时间变化的时间序列信号;提取了原始数据离子迁移谱的时域特征谱峰。为了获得更全面的特征,对离子迁移谱数据进行了傅里叶变换并提取频域内的特征谱峰。同时为了表述信号变化的特征,计算了离子迁移谱的谱熵和过零率,构建N×9维的特征向量矩阵;使用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)分别对上述获得的特征进行了特征降维,其中使用PCA对特征向量矩阵降维后的前三维特征对整体特征的累计贡献率达到了95%,而使用LDA对特征向量矩阵降维后的前两维特征对整体特征的累计贡献率就达到了95%。因此,选择了LDA作为特征降维方法;最后,利用机器学习中的非线性分类器支持向量机(SVM)对白酒离子迁移谱数据进行分类研究。实验结果表明,在真酒和添加酒精的白酒二分类中,SVM方法正确分类率达到100%;而在真酒和分别添加10%,20%,30%,40%和50%酒精浓度的五种假酒的六分类中,SVM方法正确分类率达到99.7%。比较了逻辑回归(LRM)分类、模糊C均值分类(FCM)和K近邻分类(KNN)对白酒样本离子迁移谱分类实验结果。研究表明,对于离子迁移谱非常接近的真酒和添加酒精的白酒,基于频谱特征向量的SVM方法能够准确的区分开来,为白酒的品质鉴别提供了一种新的检测方法。     

微流动注射-等离子体质谱直接测定白酒中铅和镉

研制了多采样体积的微流控芯片, 结合普通的八通阀实现了等离子体质谱(ICP-MS)亚微升级样品的进样. 研究了白酒基体[52%(体积分数)乙醇]引入量对ICP的稳定性和裂解后所产生碳干扰的情况, 考察了进样体积与灵敏度的关系, 并优化了载流流速. 实验结果表明, 当进样量低于0.8 μL时, ICP-MS能长时间正常运行, 未出现积碳现象; 进一步将进样量降到0.3 μL以下, 可消除白酒基体中的碳所引入的质谱干扰. 在此基础上建立了用微流动注射ICP-MS直接测定白酒中Pb和Cd的方法, 每小时可分析45个样品, Pb和Cd的检出限分别为12和42 ng/L. 以水标准溶液直接测定了6个白酒样品中的Cd和Pb含量, 结果与微波消解-常规进样系统ICP-MS的分析结果一致.     

名优白酒质量指纹专家鉴别系统

利用气相色谱法分析了中国名白酒(茅台、泸州老窖、五粮液、汾酒、董酒等)中的34种主要挥发性香味化学物质,根据这些香味化学物质之间的量比关系提出了中国名白酒的“质量指纹”是决定名白酒香型及质量特征的观点。建立了一套完整的名白酒质量指纹库。一次色谱分析可定量检测白酒中多种酯、醇、醛、酸并确定出它们之间的量比关系,通过计算机专家鉴别系统的自动分析,不仅能鉴别白酒的真伪,还能确定白酒的优劣。     

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学方法对白酒基酒的快速定性和定量分析

白酒基酒等级的准确评判对白酒的质量控制至关重要,是白酒分级储存和勾兑的重要依据。目前白酒基酒分级是在生产车间班组工人初步分级基础上,通过专业评酒人员的人工感官审评结合气相色谱法测定主要酯类物质含量最终确定白酒基酒的等级。人工感官审评和气相色谱分析方法繁琐,耗时费力,很难实现实时快速检测。红外光谱技术具有快速分析、无损检测及灵敏度高和重现性好等优点,在食品品质检测领域得到广泛应用。运用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)技术结合化学计量学方法对不同等级白酒基酒及其主要酯类化合物进行快速定性和定量分析。采用线性判别(LDA)和误差反向传播人工神经网络(BPANN)分析模型对不同等级白酒基酒进行判别,线性判别分析训练集和测试集总体识别率均达到100%,BPANN分析训练集和测试集总体识别率均在95%以上。采用区间偏最小二乘法(siPLS)对四种主要酯类化合物进行定量分析,己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯和丁酸乙酯含量的训练集模型相关系数分别为0.986 4,0.991 5,0.970 2和0.951 4,测试集模型的相关系数分别为0.982 4,0.961 9,0.905 2和0.808 0。结果表明,傅里叶变换红外光谱技术结合化学计量学方法能有效实现不同等级白酒基酒的准确判别,同时基酒中主要酯类化合物的快速检测定量模型效果良好,能满足白酒生产中的分析检测要求,为白酒基酒等级的快速判别提供一种客观而准确的分析方法,有效提升白酒的智能化生产水平。     

基于移动窗口相关系数光谱法的白酒品牌快速判别技术研究

为满足白酒品牌判别领域快速检测的迫切需求,提出了一种以紫外光谱为输入,移动窗口相关系数法为手段的白酒品牌快速判别新方法。研究以海之蓝酒作为对象品牌,实验结果显示各批次海之蓝酒在实验波长区间存在较高的吻合一致性,基于紫外光谱原始谱图的相关系数值和基于移动窗口光谱计算所得的相关系数值均达到0.99以上。由于其他洋河系列白酒与海之蓝酒均属于洋河酒厂生产,原料来源、生产制备工艺等存在较高的相似性,此时若仅使用紫外光谱原始谱图数据结合相似度算法进行品牌判别,则定量化的判别区分存在一定困难。移动窗口法可有效提高谱图细节差异,突出光谱在特征谱段的形状、强度、变化趋势差异,提高实验谱图在细节结构差异辨认分析能力。经过研究筛选,发现以移动窗口相关系数结合紫外光谱特征谱段(270～295 nm)可提高洋河系列酒间的谱图差异,实现这种有较高相似性白酒品牌的判别区分。此外,市售六种其他品牌白酒及乙醇作为对照组,进一步论证了该方案的可行性。该研究的创新之处在于提出了一种移动窗口相关系数光谱法进行白酒品牌快速判别分析的新思路,该方法同时具备速度快,操作简便等优点,具有较高的实际应用潜在价值,并可为其他食品的质量安全判别分析研究提供借鉴。