基于電子鼻的葡萄酒感官評價模型的構(gòu)建

宮 雪，劉 寧，李二虎，劉延琳，2*

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 葡萄酒學(xué)院，陜西 楊凌 712100；2.陜西省葡萄與葡萄酒工程技術(shù)研究中心，陜西 楊凌 712100；3.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 食品科技學(xué)院，湖北 武漢 430070）

葡萄酒的香氣成分、感官評價及葡萄酒品質(zhì)分析主要集中于儀器分析和感官評價兩方面。一是利用葡萄酒儀器分析檢測技術(shù)，來分析葡萄酒中的化學(xué)成分并判別葡萄酒的品質(zhì)，主要集中于氣相色譜（gas chromatograph，GC）[1-2]、高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）[3]、質(zhì)譜（mass spectrometry，MS）技術(shù)[4-5]、氣質(zhì)聯(lián)用（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）技術(shù)和液質(zhì)聯(lián)用（liquid chromatography-mass spectrometry，LC-MS）技術(shù)[6-7]及其他一些原子光譜分析技術(shù)[8-9]。這些研究技術(shù)需要消耗大量的化學(xué)試劑；且樣品多需要進行前處理，所得信息都是經(jīng)樣品分離后的結(jié)果，測試結(jié)果都很難代表樣品的整體信息，所以需把分離后的結(jié)果進行重組后才可作對比分析[10-11]。二是通過傳統(tǒng)的葡萄酒感官評價方法，采用專業(yè)品嘗員進行評審，這種方法需要有專業(yè)知識和訓(xùn)練的專家，不僅繁瑣還要付出高額的費用。因此研究高效、便捷的智能化葡萄酒香氣、感官評價分析方法顯得非常重要。

電子鼻由陣列化學(xué)傳感器和信號處理系統(tǒng)組成，工作過程是模擬哺乳動物嗅覺的過程。用已知氣味物質(zhì)產(chǎn)生適當?shù)哪Ｊ交蛑讣y數(shù)據(jù)來構(gòu)造一個數(shù)據(jù)庫，并訓(xùn)練一套模式識別系統(tǒng)，從而未知氣味物質(zhì)進入后可以被分類識別出來[11-12]。電子鼻檢測系統(tǒng)具有方便、快捷的優(yōu)點，葡萄酒樣品不需要進行前處理，對樣品不存在破壞，且檢測分析后得到的是樣品的整體信息，也稱作“指紋”數(shù)據(jù)；因此近年來得到了國內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注。國內(nèi)相關(guān)研究集中在藥物[13-14]、魚肉品質(zhì)[15]、白酒[16]、乳制品[17-18]、咖啡茶葉[19-20]、及其他水果蔬菜成熟度及等級劃分等相關(guān)食品檢測中[21-23]。關(guān)于葡萄酒的相關(guān)研究還不豐富，有葡萄酒的分類檢測、酵母香氣評價[24-25]及酒精度定量分析[26]等相關(guān)研究。國外關(guān)于電子鼻的研究比較豐富，應(yīng)用于許多領(lǐng)域，尤其在食品質(zhì)量和安全控制方面應(yīng)用較多[27]；如乳制品風(fēng)味檢測[28]、呼吸道藥物研究[29-30]、牛柳質(zhì)量檢測[31]等。其中關(guān)于在葡萄酒應(yīng)用上的研究主要集中在不同參數(shù)葡萄酒的辨別分析[32-34]、與電子舌耦合使用監(jiān)測發(fā)酵過程中葡萄酒香氣和口感的變化及與其他相關(guān)技術(shù)的比較等方面。

本研究結(jié)合模式識別方法評價電子鼻對不同釀酒酵母菌株釀造葡萄酒樣的鑒別效果，并構(gòu)建基于電子鼻的葡萄酒感官評價模型，很好地結(jié)合了傳統(tǒng)感官評價和化學(xué)儀器分析方法特點，對葡萄酒的感官評價既可以總體把握葡萄酒樣品香氣特點，又能以客觀的將結(jié)果展示出來。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

試驗所用酒樣為2009年在寧夏御馬莊園以霞多麗葡萄為原料，按照葡萄酒廠大生產(chǎn)中的釀造工藝，分別用不同野生釀酒酵母釀造的干白葡萄酒，對照為商業(yè)酵母VL1。野生釀酒酵母菌株編號及對應(yīng)酒樣編號如下：1號LFP529，2 號LFE1219，3 號LFA711，4 號LFE1217，5 號LFE1215，6號VL1，7號LFN524，8號LFP509，9號LFN518，10號LFP504，另外，選取寧夏產(chǎn)區(qū)商業(yè)酒樣11號霞多麗干白葡萄酒作為其他試驗酒樣的對照。

1.2 儀器與設(shè)備

PEN3電子鼻：德國Airsense公司。

1.3 檢測條件及方法

用微量移液器取每個酒樣10mL并將酒樣分別裝于20mL試管中，用封口膜密封，靜置，待測。電子鼻的傳感器陣列由10個不同的金屬氧化物組成，每根傳感器對某一大類香氣物質(zhì)響應(yīng)顯著，如表1所示。在電子鼻檢測酒樣前對待測樣品進行輕微振蕩以促進揮發(fā)性成分的釋放，電子鼻設(shè)置采樣時間為1s/組，傳感器自清洗時間為300s，傳感器歸零時間為10s，樣品準備時間為5s，進樣流量為300mL/min，分析采樣時間為30s。采用直接頂空吸氣法，在室溫20℃條件下，對樣品進行檢測，每個樣品做3個平行。

1.4 感官評分

由西北農(nóng)林科技大學(xué)葡萄酒學(xué)院專業(yè)品嘗訓(xùn)練小組進行酒樣的感官品嘗分析，感官評分標準（滿分100分）見表2。品嘗小組由30名葡萄酒專業(yè)的學(xué)生及老師組成，感官分析前品嘗小組用葡萄酒標準香氣物質(zhì)訓(xùn)練，直至品嘗小組對葡萄酒香氣特征辨別分析結(jié)果的偏差小于整體平均值的5%，另外還經(jīng)過嚴格的相關(guān)專業(yè)品嘗知識及實踐培訓(xùn)。

表1 電子鼻不同傳感器對應(yīng)香氣種類Table 1 Electronic nose corresponding to different sensors aroma type

表2 葡萄酒感官評分標準Table 2 Sensory evaluation standard of grape wine

2 結(jié)果與分析

2.1 不同模式識別方法對不同菌株葡萄酒樣品的鑒別

2.1.1 主成分分析

圖1 WinMuster主成分分析結(jié)果圖Fig.1 Principal component analysis result by WinMuster

根據(jù)電子鼻系統(tǒng)自帶數(shù)據(jù)分析軟件WinMuster中顯示的電子鼻檢測信號圖譜，分析采樣時間共30s，選取電子鼻傳感器檢測信號較穩(wěn)定時間范圍12～22s的數(shù)據(jù)對實驗數(shù)據(jù)進行主成分分析（principal component analysis，PCA），結(jié)果見圖1。可以得出第一主成分和第二主成分，主成分1和主成分2方差累計貢獻率91.19%，能夠反映原信息量；主成分1方差貢獻率63.14%，主成分2方差貢獻率28.05%。

由圖1可知，電子鼻可以將10種不同菌株釀造的葡萄酒樣品及商業(yè)酒樣根據(jù)每個葡萄酒樣品的不同特征香氣100%完全區(qū)分開來，這說明試驗所采用的不同野生釀酒酵母菌株具有各自的釀酒特性，使得酒樣具有各自不同的香氣特色，并且電子鼻可以根據(jù)這些不同釀酒酵母菌株釀造的葡萄酒酒樣之間的不同香氣特點將其區(qū)分開來。

2.1.2 線性判別分析

根據(jù)電子鼻系統(tǒng)自帶數(shù)據(jù)分析軟件WinMuster中顯示的電子鼻檢測信號圖譜，分析采樣時間共30s，選取電子鼻傳感器檢測信號較穩(wěn)定時間范圍12～22s的數(shù)據(jù)對試驗數(shù)據(jù)進行線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA），預(yù)處理結(jié)果見圖2。由圖2可知，在11種酒樣之間均存在重合區(qū)域，即存在誤判，電子鼻不能將酒樣區(qū)分開來。

圖2 WinMuster線性判別分析圖Fig.2 Linear discriminant analysis result by WinMuster

自帶WinMuster軟件中的線性判別分析預(yù)處理結(jié)果不能得到線性判別分析的判別函數(shù)式，因此，選取電子鼻傳感器檢測信號較穩(wěn)定時間范圍12～22s的數(shù)據(jù)使用SPSS 19.0軟件對11款酒樣分別使用Fisher判別法和貝葉斯判別法進行判別分析。通過使用Fisher判別法得到的典則判別函數(shù)的判別圖見圖3。由圖3可知，每種酒樣的組數(shù)據(jù)的質(zhì)心能夠清晰分辨開來，但有部分酒樣之間出現(xiàn)重合，即有些酒樣存在誤判，這與WinMuster軟件線性判別分析結(jié)果一致。

圖3 Fisher判別法函數(shù)圖Fig.3 Linear discriminant analysis by Fisher

通過貝葉斯判別分析求得11種酒樣的Fisher線性判別式函數(shù)，即貝葉斯得分系數(shù)見表3。根據(jù)表3中的貝葉斯的得分系數(shù)可以依次寫出LFP529、LFE1219、LFA711等11個酒樣的分類函數(shù)，對每個菌株所釀酒樣的判別過程即將電子鼻傳感器W1C、W5S、W6S、W5C、W1W、W2W的響應(yīng)值分別代入分類函數(shù)，求得11個后驗概率，概率最大的即屬于該菌株所釀酒樣。將每個菌株所釀酒樣12～22s范圍的檢測數(shù)據(jù)分別代入表3中共11個Fisher線性判別式函數(shù)對每個菌株所釀酒樣進行判別，分類結(jié)果見表4。由表4可知，對4號酒樣LFE1217正判率為100%，其余酒樣均存在一定的誤判，對所有分析樣品中的69.3%個進行了正確分類。

綜合以上2種模式識別方法的分析發(fā)現(xiàn)，不同的模式識別分析方法會對智能感官系統(tǒng)的分析結(jié)果有所影響，因此在實際的生產(chǎn)實踐中，需要選擇多種不同模式識別分析方法來對智能感官檢測數(shù)據(jù)進行分析，以找出最佳分析方法，獲得較準確的研究結(jié)果。本研究中，通過Winmuster軟件得到的主成分分析圖（見圖1）、線性判別分析圖（見圖2）和SPSS分析得到的典則判別函數(shù)圖（即Fisher判別法）（見圖3）及貝葉斯判別分析法得到的分類結(jié)果（見表4）。由表4可知，主成分分析方法對不同野生釀酒酵母菌株釀造葡萄酒的鑒別效果要比Fisher線性判別法和貝葉斯判別分析結(jié)果都要好，因此本研究選擇主成分分析方法建立基于電子鼻的2009寧夏御馬霞多麗干白葡萄酒感官評價模型。雖然電子鼻不能像氣相質(zhì)譜聯(lián)用儀器將葡萄酒樣的香氣進行準確的分類和定量，但電子鼻檢測數(shù)據(jù)是葡萄酒香氣的指紋數(shù)據(jù)，能夠從整體上表達出葡萄酒的香氣大類和濃度，快速、便捷的對葡萄酒進行感官評價，這對于以后快速客觀評價葡萄酒提供了一種新的途徑。

表3 Fisher的線性判別式函數(shù)Table 3 The Fisher classification function coefficient

表4 分類結(jié)果Table 4 Results of classification

2.2 基于主成分分析的葡萄酒感官評價模型的建立

由于電子鼻自帶的WinMuster軟件的主成分分析結(jié)果無法提取出相應(yīng)主成分的特征值和特征向量，從而不能建立基于主成分分析的葡萄酒感官評價模型，因此依然選取電子鼻傳感器檢測信號較穩(wěn)定時間范圍12～22s的數(shù)據(jù)，輸入SPSS 19.0軟件進行主成分分析，建立識別模型。分析結(jié)果得到主成分1和主成分2累計方差貢獻率為98.83%，能夠反映原信息量。主成分1方差貢獻率82.42%，主成分2方差貢獻率16.41%。根據(jù)分析結(jié)果中的主成分載荷矩陣和相對應(yīng)的主成分特征值λ1=8.30，λ2=1.59，可以計算得出相對應(yīng)主成分的特征向量，將此特征向量與標準化后的數(shù)據(jù)相乘，即可得出主成分1和2的得分表達函數(shù)分別為F1和F2：

函數(shù)中ZW1C、ZW5S等表示原始變量經(jīng)過標準化處理后的值。通過主成分F1和F2的表達函數(shù)可以看出，對于第二主成分，W3C和W5C傳感器所占比重在50%以上，因此第二主成分主要由W3C和W5C傳感器解釋，第一主成分主要由剩余8根傳感器W1C、W5S、W6S、W1S、W1W、W2S、W2W、W3S解釋。檢測結(jié)果第一主成分得分82.42%遠遠大于第二主成分的16.41%，因此，第一主成分的8根傳感器是影響電子鼻檢測結(jié)果的主要方面，也是電子鼻反應(yīng)的主要方面。因此根據(jù)表1中不同傳感器分別顯著響應(yīng)于不同類香氣物質(zhì)，可以認為電子鼻主要根據(jù)不同菌株所釀酒樣中醇類、芳香成分，硫化物類等對酒樣進行區(qū)分鑒別。

根據(jù)主成分1和主成分2的特征值λ1=8.30，λ2=1.59可以計算得出主成分綜合模型F=λ1/（λ1+λ2）F1+λ2/（λ1+λ2）F2，如下：

根據(jù)該主成分綜合模型，可以計算得出各樣品的綜合主成分值。根據(jù)上文分析的主成分1、2的得分及各主成分主要對應(yīng)的電子鼻傳感器，所以各樣品的綜合主成分值反映了不同菌株所釀酒樣中醇類、芳香成分，硫化物類等物質(zhì)的不同含量。

2.3 感官評價對模型的驗證

為了檢驗基于電子鼻檢測數(shù)據(jù)建立的葡萄酒感官評價綜合主成分模型的分析效果，通過對比傳統(tǒng)的專業(yè)品嘗員對葡萄酒感官評價結(jié)果，各酒樣的感官品嘗統(tǒng)計得分結(jié)果及排名順序見表5。

表5 綜合主成分值及品嘗得分表Table 5 Comprehensive principal component value and sensory score

從表5可以看出，專業(yè)品嘗小組對酒樣的感官評價得分排名先后順序為2、4、3、5、8、7、9、6、10、1、11。該結(jié)果與所建模型的綜合主成分得分排名略有不同，其中6號與9號酒樣顛倒位置，其余酒樣均一致。6號酒樣為商業(yè)酵母VL1酒樣，9號為LFN518酒樣，2種酒樣的電子鼻感官評價結(jié)果與品嘗員評價結(jié)果有微小誤差，這可能與品嘗員的主觀性有一定聯(lián)系。從圖1的主成分分析結(jié)果可知，VL1與LFN518這2種酒樣香氣種類和濃度相似，表示這2株菌產(chǎn)香風(fēng)格相似，但不影響驗證電子鼻對所有葡萄酒樣品的整體客觀評價效果。

3 結(jié)論

本研究基于電子鼻建立的對葡萄酒感官評價的綜合主成分評價模型對葡萄酒的感官評價具有一定的可參考性，與傳統(tǒng)葡萄酒感官評價結(jié)果具有很好的一致性，有望成為對葡萄酒進行客觀評價的新途徑。但由于該模型所包含檢測酒樣的數(shù)量有限，對于豐富多樣的葡萄酒樣品，適用范圍會受到一定限制。在進一步的試驗中，需要采集更多的葡萄酒樣品，以建立葡萄酒感官評價的模型數(shù)據(jù)庫，擴大模型的適用范圍，為進行更客觀的葡萄酒感官評價提供一定的參考。

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