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    近紅外光纖光譜法快速檢測葡萄酒中酒精度

    2021-03-16 04:56:46刁娟娟艾爾肯依布拉音鐘德全
    食品與藥品 2021年1期
    關(guān)鍵詞:酒精度傳感預(yù)測值

    刁娟娟,李 瑋,李 莉*,艾爾肯·依布拉音,鐘德全

    (1.新疆醫(yī)科大學(xué) 中心實驗室,新疆 烏魯木齊 830011;2.新疆醫(yī)科大學(xué) 藥學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830011)

    新疆是我國葡萄的主產(chǎn)地之一,葡萄酒也是新疆的特色產(chǎn)品。葡萄酒的質(zhì)量監(jiān)測研究對提升葡萄酒的品質(zhì)具有重要的意義[1]。GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中采用密度瓶法、氣相色譜法、酒精計法測定葡萄酒的酒精度。其中氣相色譜法、酒精計法需經(jīng)蒸餾后測定,前處理過程復(fù)雜,測定步驟繁瑣。近紅外光譜法結(jié)合化學(xué)計量學(xué)無需樣品前處理,已用于葡萄酒中酒精度的快速無損檢測[2-5]。但已上市的近紅外光譜儀需在專業(yè)的分析實驗室由專業(yè)人員測試,并不適于現(xiàn)場快速檢驗。本研究采用光纖傳感技術(shù)與近紅外光譜技術(shù)相結(jié)合,構(gòu)建近紅外光纖傳感檢測系統(tǒng),簡化儀器結(jié)構(gòu),提高儀器分析系統(tǒng)的便攜性,為近紅外技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)場檢測奠定研究基礎(chǔ)。

    本文基于光纖傳感技術(shù),將近紅外光譜分析技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)中偏最小二乘法分析相結(jié)合,對葡萄酒中的酒精度進(jìn)行快速檢測。研究結(jié)果表明近紅外光纖光譜法在酒類的品質(zhì)監(jiān)測中有良好的應(yīng)用前景[6-7]。

    1 儀器與試藥

    1.1 儀器

    DH-2000-BAL平衡性氘鹵燈光源,qpod可控溫度比色皿支架,NIR Quest近紅外光纖光譜儀,QP600-2-VIS-NIR光纖(美國海洋光學(xué)公司);AB104-N電子分析天平(梅特勒-托利多);GC-2010 plus 氣相色譜儀(日本島津公司)。

    1.2 試藥

    收集新疆地產(chǎn)紅葡萄酒樣品36份。4-甲基-2-戊醇(分析純,Sigma-Aldrich);無水乙醇(色譜純,天津致遠(yuǎn)化學(xué)試劑有限公司);無水葡萄糖,DL-酒石酸,焦亞硫酸鉀(分析純,上海麥克林生化科技有限公司)。

    2 方法與結(jié)果

    2.1 近紅外光纖傳感檢測系統(tǒng)

    近紅外光纖傳感檢測系統(tǒng)由DH-2000-BAL平衡性氘鹵燈光源、qpod可控溫度比色皿支架、NIR Quest近紅外光纖光譜儀和SpectraSuite光譜軟件4部分組成,該系統(tǒng)組成見圖1。采用QP600-2-VISNIR光纖進(jìn)行光路的傳輸,可對860~2500 nm的近紅外光譜進(jìn)行檢測。數(shù)據(jù)分析采用The Unscrambler X10.4軟件。

    圖1 近紅外光纖傳感檢測系統(tǒng)

    2.2 葡萄酒近紅外光譜數(shù)據(jù)采集

    2.2.1 系列濃度模式酒溶液配制 以模式酒(4 g/L葡萄糖,5 g/L酒石酸,0.5 g/L焦亞硫酸鉀,適量乙醇,pH為3.5)模擬葡萄酒基質(zhì)[8],其中準(zhǔn)確添加無水乙醇,使模式酒的乙醇濃度分別為2.00 %,4.00 %,6.00 %,8.00 %,10.00 %,12.00 %,14.00 %,16.00 %,18.00 %,20.00 %,備用。

    2.2.2 近紅外光纖光譜法測定方法 依次開啟近紅外光源,近紅外光譜儀,計算機,預(yù)熱30 min。向石英比色皿中加入空白模式酒,以其作為參比溶液,調(diào)節(jié)明暗光譜,扣除暗光譜后進(jìn)入吸光度模式,進(jìn)行樣品光譜數(shù)據(jù)采集。采集的光譜為近紅外透射光譜。波長掃描范圍為860~2500 nm,積分時間100 ms,掃描平均次數(shù)3次,平滑度為3。每個樣品重復(fù)測定3次。葡萄酒近紅外光譜圖見圖2。

    圖2 葡萄酒的近紅外光譜圖

    2.3 模型的建立與評價

    葡萄酒近紅外光譜重疊干擾嚴(yán)重,無法直接分析,因此采用化學(xué)計量學(xué)方法對葡萄酒中酒精度進(jìn)行分析。以系列乙醇濃度的模式酒溶液的近紅外光譜作為校正集,葡萄酒樣品近紅外光譜作為驗證集,用于建立葡萄酒中乙醇濃度含量的定量分析模型。采用The Unscrambler X 10.4軟件進(jìn)行光譜處理并建立數(shù)學(xué)模型。首先選擇最佳主成分?jǐn)?shù),再分別采用主成分回歸(PCR)和偏最小二乘法(PLS)建立定量模型,通過不同的光譜預(yù)處理方法優(yōu)化模型,以決定系數(shù)(R2)、交叉驗證均方根誤差(RMSECV)、預(yù)測均方根誤差(RMSEP)、相對分析誤差(RPD)及最佳主成分?jǐn)?shù)來評價模型效果,最終確認(rèn)最優(yōu)模型。

    2.3.1 主成分?jǐn)?shù)的選擇 使用PLS法建模中最主要的問題就是對主成分?jǐn)?shù)的確定,其中第一主成分對樣品貢獻(xiàn)率最大,第二主成分次之。在建模時選擇的主成分?jǐn)?shù)過多或過少都會影響模型的預(yù)測能力:選擇的主成分過少,光譜信息不能充分反映樣品信息,引起不充分?jǐn)M合,預(yù)測準(zhǔn)確度下降;選擇的主成分?jǐn)?shù)過多,噪音會影響樣品的光譜信息,造成過度擬合,模型預(yù)測的能力下降。在建模時,當(dāng)RMSECV較小,R2較大時,主成分?jǐn)?shù)最佳。當(dāng)主成分為6時,RMSECV值較小,且R2較大,為避免過度擬合,因此選取模型的主成分?jǐn)?shù)為6,結(jié)果見表1。

    表1 主成分?jǐn)?shù)對葡萄酒定量模型的影響

    2.3.2 分析模型的選擇 分別建立葡萄酒中酒精度的PCR和PLS定量模型。近紅外光譜儀采集到的近紅外原始光譜數(shù)據(jù)中,除樣品組成信息外,還包括各種噪音,這些噪音會對近紅外數(shù)學(xué)模型的性能與預(yù)測能力產(chǎn)生不同影響。因此在每種定量模型中,分別采用卷積平滑、多元散射校正、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換4種光譜預(yù)處理方法進(jìn)行預(yù)處理,考察各種預(yù)處理方法對PLS模型預(yù)測能力的影響,結(jié)果見表2。經(jīng)過預(yù)處理后建立的數(shù)學(xué)模型與原始光譜之間存在一定差異。當(dāng)R2越接近1,RMSEP越小時,RPD值越大,預(yù)測值擬合度越好,建立的模型效果就越好。當(dāng)選擇PLS建立定量模型,以歸一化法進(jìn)行光譜預(yù)處理,其R2最大,RMSEP較小,RPD值大于3,模型的預(yù)測性能最好。

    表2 兩種模型的性能評價結(jié)果

    2.3.3 最終模型參數(shù) 采用系列乙醇濃度模式酒溶液的近紅外光譜作為校正集,使用歸一化法進(jìn)行光譜預(yù)處理,波長范圍由The Unscrambler X10.4軟件自動優(yōu)化,通過PLS建立定量模型,定量模型參數(shù)見表3。首先采用系列模式酒對模型進(jìn)行驗證,其RPD值大于3,表明模型的預(yù)測性能較好。采用此模型對葡萄酒中酒精度進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與氣相色譜法結(jié)果進(jìn)行比較,見表4。

    表3 葡萄酒定量模型參數(shù)

    2.4 氣相色譜法驗證

    2.4.1 色譜條件 采用氫火焰離子化檢測器(FID);色譜柱為日本島津Rtx-Wax毛細(xì)管色譜柱;柱溫為200 ℃;進(jìn)樣口溫度:250 ℃;檢測器溫度為240 ℃;程序升溫:初溫100 ℃(保持3 min),以25 ℃/min升至200 ℃,保持2 min;進(jìn)樣量為1 μl;分流進(jìn)樣,分流比為40:1;柱流量為1 ml/min;載氣為氮氣;內(nèi)標(biāo)為4-甲基-2-戊醇。

    2.4.2 含量測定 依據(jù)GB/T 15038-2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》中酒精度檢測第二法氣相色譜法[9]測定葡萄酒中酒精度。

    2.4.3 與近紅外光譜預(yù)測值比較 葡萄酒酒精度近紅外光譜預(yù)測值與氣相色譜法檢測結(jié)果比較見表4,兩種方法的相關(guān)性和絕對偏差分別見圖3、圖4。圖3中數(shù)學(xué)模型的R2為0.9534、RMSEP為0.0179。圖4中預(yù)測值的最大絕對偏差為1.0,預(yù)測值與實測值間存在高度相關(guān)性,由此而建立的數(shù)學(xué)模型效果良好。采用配對t檢驗,當(dāng)α=0.05時,P>0.05,近紅外光譜預(yù)測值與氣相色譜法的測定結(jié)果差異無統(tǒng)計學(xué)意義。因此采用近紅外光譜法能滿足葡萄酒酒精度的測定要求。

    表4 葡萄酒酒精度的氣相色譜實測值和近紅外光譜預(yù)測值比較

    圖3 酒精度的預(yù)測值與實測值關(guān)系曲線

    圖4 近紅外光譜預(yù)測值的絕對偏差

    3 討論

    本文基于光纖傳感技術(shù),構(gòu)建光纖傳感近紅外檢測系統(tǒng),采集葡萄酒的近紅外光譜后,采用PLS進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,從而預(yù)測葡萄酒樣品的酒精度。與國家標(biāo)準(zhǔn)中氣相色譜法相比較,近紅外光譜法無需復(fù)雜的樣品前處理過程,如蒸餾、稀釋、定容等操作,可對葡萄酒樣品進(jìn)行快速、無損、準(zhǔn)確的分析。

    構(gòu)建小型、微型化、快速和專用型儀器的研制一直是近紅外光譜儀器的重點發(fā)展趨勢之一[10]。本實驗基于光纖傳感技術(shù),構(gòu)建近紅外光纖傳感檢測系統(tǒng),簡化儀器結(jié)構(gòu),提高儀器分析的便攜性,從而為建立現(xiàn)場分析的近紅外儀器系統(tǒng)奠定了研究基礎(chǔ),若進(jìn)一步研究,可建立在線分析的近紅外光纖光譜分析方法,從而為酒類品質(zhì)監(jiān)測提供新思路。

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