镁同位素分析技术应用于葡萄酒辨别的探索研究

建立了阳离子树脂富集镁的方法.以1 mol/L HNO3为淋洗液、AG W50-X8阳离子树脂富集镁.方法回收率为(101.6±1.2)％.以H2 (2.1 mL/min)、He(7.0 mL/min)混合碰撞气消除12C12 C+,12C21H+等干扰的MC-ICP-MS分析方法.分析了40种葡萄酒中镁同位素组成,结果表明:不同产地葡萄酒中镁同位素组成差异明显;而且,来自同一产区不同葡萄园的葡萄酒中镁同位素组成也有显著差异.这表明镁同位素具有区分不同产地葡萄酒的能力,而且地理分辨率较高.对于部分镁同位素组成差异不明显的样品,结合元素分析手段,可以准确区分.     

薄层荧光扫描法测定葡萄酒中的白藜芦醇及其糖苷异构体

建立了薄层荧光扫描法同时测定葡萄酒中顺反白藜芦醇及其糖苷异构体的方法。样品用C18相柱提取,以聚酰胺薄膜为固定相,苯-甲醇-甲酸(10：5：1,V/V)为展开剂进行分离,荧光扫描法定量,4种组分的线性关系良好,相关系数为0．9972-0．9996,平均回收率为97．1％-98．5%,RSD为2．0％-3．2％。对6种市售葡萄酒进行了测定,结果满意。方法简便、快速、灵敏,测定成本低。     

应用ATR红外光谱法识别不同陈酿方式的红葡萄酒

以三种不同陈酿方式的96个干红葡萄酒样品为试验对象,用傅里叶变换中红外光谱仪外加衰减全反射(attenuated total reflectance,ATR)附件扫描其光谱,然后分别用定性偏最小二乘法和支持向量机法建立三种不同陈酿方式葡萄酒的判别模型,10次随机划分建模集与预测集后建模,不同模式识别方法所建模型的建模集、预测集的判别准确率均高于90%。结果表明,采用中红外ATR光谱技术结合模式识别方法对不同陈酿方式红葡萄酒进行快速识别是可行的。     

气相色谱-燃烧-同位素比率质谱法测定葡萄酒中5种挥发性组分的碳同位素比值及其在产地溯源中的应用

建立了一种利用气相色谱-燃烧-同位素质谱(Gas chromatography-combustion-Isotope ratio mass spectrometers,GC-C-IRMS)测定葡萄酒中5种挥发性组分(即乙醇、丙三醇、乙酸、乳酸乙酯、2-甲基-丁醇)碳稳定同位素比值新方法。优化了GC-C-IRMS测定条件,进样量小于0.5μL,样品分析时间小于14 min。对以上5种挥发性成分标准品的测定精密度为0.08‰~0.25‰,葡萄酒样品的测定精密度为0.09‰~0.36‰,与元素分析-同位素比率质谱仪(Element analyzer-isotope ratio mass spectrometers,EA-IRMS)比较,其测定偏差低于0.5‰。利用该技术分析了产自法国、澳大利亚、美国和中国共54支葡萄酒中5种挥发性组分的碳稳定同位素值并进行产地溯源分析,判别分析(Discriminant analysis,DA)结果表明,仅利用以上5种挥发性组分的碳同位素比值就能有效区分以上4个产地的葡萄酒,说明葡萄酒挥发性成分稳定碳同位素可应用于葡萄酒的产地溯源。     

电感耦合等离子体质谱法测定葡萄酒中的硼同位素丰度比北大核心CSCD

硼在自然界中主要以10B和11B两种形式存在,不同的地球化学过程会引起硼同位素的分馏效应,从而导致土壤、沉积物和自然水中11B和10B丰度比的差异[1-2].而硼是植物必需的微量元素,植物通过根系从土壤和自然水中吸收,农业生产中施加含硼化肥也会影响硼同位素比例,这就导致不同地域的土壤中硼同位素组成有较大差异,因此植物体内的硼同位素组成带有原产地的信息,在产地溯源中常有应用[3-4].     

离子色谱-串联质谱法检测酒类产品中10种有机酸

建立了一种离子色谱-串联质谱(IC-MS/MS)测定白酒、黄酒、干红葡萄酒3种酒类样品中10种有机酸含量的方法。白酒样品氮吹后,经去离子水稀释,用IC-MS/MS分析检测;干红葡萄酒样品和黄酒样品,对比不同固相萃取小柱净化能力,最终选择石墨化炭黑固相萃取小柱进行净化,经去离子水稀释,用IC-MS/MS分析检测。选用高容量、强亲水性的Dionex IonPac^TM AS11-HC型阴离子分析柱进行分离,以淋洗液自动发生器在线产生的KOH水溶液为淋洗液,进行梯度淋洗。淋洗液经抑制器抑制后直接进入电喷雾电离串联质谱(ESI-MS/MS),采用负离子模式电离,多反应监测(MRM)模式检测,外标法定量。在该实验条件下:草酸、富马酸、马来酸、苹果酸、酒石酸、柠檬酸、奎尼酸和乌头酸在0.05~2 mg/L范围内线性关系良好;琥珀酸在0.05~5 mg/L范围内线性关系良好;乳酸在0.05~10 mg/L范围内线性关系良好(相关系数r²>0.99)。10种有机酸的检出限(S/N=3)在1.0~8.0 μg/L范围内,定量限(S/N=10)在3.5~26.5 μg/L范围内,在3个不同浓度的添加水平下,平均回收率在83.0%~112.1%之间,相对标准偏差≤9.1%,满足检测要求。该方法前处理简单,不使用有机溶剂,不需进行衍生化处理,测定快速、准确,灵敏度高,适用于3种酒类样品中10种有机酸的定量分析,为酒类食品的风味及品质测定提供方法支持。     

陈德彪：以“人”为本

中国食品有限公司（以下简称中国食品）是由中粮集团控股,在香港联交所主板上市的企业,旗下拥有长城葡萄酒、中粮可口可乐、福临门食用油、金帝巧克力等一系列中国消费者耳熟能详的食品品牌。陈德彪正是这家知名企业的财务部总经理。     

斜坡升温平台石墨炉法直接测葡萄酒中铅

研究了石墨炉法直接测定葡萄酒中铅的测定方法,以磷酸二氢氨－硝酸镁作基体改进剂,采用多步斜坡升温,恒温平台石墨炉技术测定了四个国家８种类别的葡萄酒中微量铅,回收率９６．０％～１０３．５％,ＲＳＤ３．２％,并采用国家标准物质ＧＢＷ０８５０３小麦粉制成悬浮液,验证了方法的准确度与重现性,结果满意。     

基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测

针对葡萄酒品质预测模型难以建立的问题,提出一种基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测模型。利用葡萄酒物理化学指标和品酒师打分作为模型的输入输出,采用梯度下降算法在线学习隶属函数层中心、宽度和小波函数平移因子、伸缩因子、自反馈权重因子以及输出层权值。仿真实验时,首先利用Mackey-Glass混沌时间序列进行了性能测试,然后利用UCI数据集葡萄酒品质数据对所建立的品质预测模型进行了验证。结果显示,与多层感知器、径向基函数神经网络等传统前馈神经网络相比,构建的模糊递归小波神经网络品质预测模型具有更高的预测精度,更加适合于葡萄酒的品质预测。