老陳醋陳釀過程中不揮發(fā)酸和氨基酸態(tài)氮的近紅外光譜技術(shù)分析

朱麗紅，李 靜，馬玉敏，郎繁繁，武耀文，閆裕峰*

（山西紫林醋業(yè)股份有限公司，山西 太原 030400）

山西老陳醋必須經(jīng)過“蒸、酵、熏、淋、陳”五道工序，即以高梁、麩皮、谷糠等為主要原料，經(jīng)酒精發(fā)酵、醋酸發(fā)酵、熏醅、淋醋、陳釀等工序釀造而成，特別是陳釀對其質(zhì)量風(fēng)味有重要意義[1]。老陳醋含有豐富的有機(jī)酸、氨基酸、糖類和香氣成分[1-3]，酸味物質(zhì)主要是有機(jī)酸產(chǎn)生，包括揮發(fā)酸和不揮發(fā)酸，揮發(fā)酸以醋酸為主，不揮發(fā)酸以乳酸、酒石酸、琥珀酸等為主，可以削弱醋酸的刺激感，柔和口感[4-6]；氨基酸可以柔和鮮味、調(diào)和香氣，是重要的風(fēng)味物質(zhì)或風(fēng)味前驅(qū)物[7]，氨基酸態(tài)氮可以反映老陳醋中氨基酸總量的水平。不揮發(fā)酸和氨基酸態(tài)氮的含量對老陳醋風(fēng)味和口感具有重要作用，為保證老陳醋的質(zhì)量和風(fēng)味，判斷和篩選陳釀達(dá)標(biāo)的老陳醋，對陳釀期的半成品醋的檢驗(yàn)必不可少。目前生產(chǎn)上多采用蒸餾-滴定和甲醛法測定不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的含量，但這些方法耗時(shí)、耗力、污染環(huán)境且具有一定的毒性。

近紅外光譜技術(shù)（near-infrared spectroscopy technique，NIST）的研對象主要是含氫基團(tuán)（OH、SH、CH、NH等），具備高速率、低能耗、無損分析、在線實(shí)時(shí)分析、零污染等特點(diǎn)，可以滿足各類復(fù)雜樣品的檢測[8-10]，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于各類食品的原材料篩選檢測、生產(chǎn)過程中主要質(zhì)量參數(shù)的檢測和品質(zhì)評價(jià)[11]，有利于生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控[12]。近年來，分析液態(tài)食品中的氨基酸態(tài)氮、各類有機(jī)酸的報(bào)道可見于相關(guān)文獻(xiàn)[13-14]，應(yīng)用于食醋中總酸、無鹽固形物、還原糖等指標(biāo)的分析也有諸多報(bào)道[15-16]。但采用近紅外光譜技術(shù)對食醋中不揮發(fā)酸、氨基酸肽氮含量檢測的文獻(xiàn)較少。

本研究以紫林老陳醋陳釀期的半成品醋樣為實(shí)驗(yàn)材料，采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合國標(biāo)理化法測定不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的含量，利用改進(jìn)的偏最小二乘法進(jìn)行建模，預(yù)測不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的含量。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

醋樣：山西紫林醋業(yè)股份有限公司處于陳釀期的半成品醋樣。

氫氧化鈉：天津市匯杭化工科技有限公司；酚酞：天津歐博凱化工有限公司；甲醛：天津市登豐化學(xué)品有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

NIRSTMDS2500近紅外光譜儀：福斯華（北京）科貿(mào)有限公司；78-1型磁力加熱攪拌器：江蘇省金壇市榮華儀器制造有限公司；AR124CN電子分析天平：奧豪斯科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 理化分析

試驗(yàn)所需的食醋均為取樣于不同陳釀期、不同陳釀池的半成品，分別對其不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的含量進(jìn)行檢測，不揮發(fā)酸的含量按照GB 18187—2000《釀造食醋》中規(guī)定的方法檢測[17]；氨基酸態(tài)氮的含量按照GB 18186—2000《釀造醬油》中規(guī)定的方法檢測[18]。

1.3.2 近紅外光譜及化學(xué)值的采集

利用福斯NIRS2500近紅外光譜儀，光源為鹵鎢燈，分辨率為2 nm，選用波長范圍為400～2 500 nm，在室溫（25±3）℃環(huán)境下，采用專門配備的漿裝杯裝入樣品液約2 mL，通過電機(jī)帶動(dòng)樣品杯旋轉(zhuǎn)來照射陳釀期半成品樣品，有多個(gè)點(diǎn)參與反射測量，促使樣品的多個(gè)部分被掃描，每個(gè)樣品分別重復(fù)裝樣2次，獲得準(zhǔn)確的樣品平均光譜結(jié)果。將國標(biāo)法的化學(xué)值錄入系統(tǒng)，并與光譜信息一一對應(yīng)。

1.3.3 光譜的預(yù)處理與定標(biāo)方程（模型）的建立

由于食醋的成分多樣性、復(fù)雜性，采集到的光譜信息通常還會(huì)帶有一定的噪音，采用適當(dāng)?shù)姆椒▽庾V進(jìn)行預(yù)處理，可以消除一些非目標(biāo)因素對定標(biāo)方程的干擾[19]。將采集到的的光譜及化學(xué)值信息從光譜儀設(shè)備導(dǎo)出，用專門配備的建模軟件WinISI進(jìn)行篩選，分別采用不同的5種數(shù)學(xué)預(yù)處理方式和5種散射校正手段，結(jié)合改良的偏最小二乘法，進(jìn)行定標(biāo)方程的建立。

1.3.4 定標(biāo)方程的評價(jià)

一個(gè)定標(biāo)方程的成功與否，通常以以下幾個(gè)指標(biāo)來決定：定標(biāo)相關(guān)系數(shù)（regression squared，RSQ），即定標(biāo)方程對定標(biāo)樣品變異所能描述的百分比；定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of calibration，SEC），即建立的定標(biāo)方程對定標(biāo)樣品進(jìn)行驗(yàn)證，近紅外法預(yù)測值和國標(biāo)法實(shí)驗(yàn)值的標(biāo)準(zhǔn)差；為進(jìn)一步驗(yàn)證和考察模型的準(zhǔn)確度，采用內(nèi)部交叉驗(yàn)證（即定標(biāo)建模采用交叉計(jì)算，以定標(biāo)部分預(yù)測非定標(biāo)樣部分），近紅外預(yù)測值和國標(biāo)法實(shí)驗(yàn)值的相關(guān)系數(shù)即內(nèi)部交叉驗(yàn)相關(guān)系數(shù)（1-VR），近紅外預(yù)測值和國標(biāo)法實(shí)驗(yàn)值的標(biāo)準(zhǔn)差即內(nèi)部交叉驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)差（standard error of cross-validation，SECV）；此外再選一組未參與定標(biāo)的樣品組成外部驗(yàn)證樣品集，進(jìn)行外部驗(yàn)證[20]。其中SEC和SECV及兩者之間的差值越小越好，RSQ和1-VR越接近1表明定標(biāo)方程適應(yīng)性越強(qiáng)、性能越好，且1-VR和SECV說服力更強(qiáng)[21]。

2 結(jié)果與分析

2.1 理化分析

利用國標(biāo)法分別測定處于陳釀期半成品醋樣的不揮發(fā)酸和氨基酸態(tài)氮含量，每個(gè)樣品重復(fù)測定2次，確保同一樣品平行試驗(yàn)的測定差不得超過規(guī)定范圍（不揮發(fā)酸測定差≤0.04 g/100，氨基酸態(tài)氮測定差≤0.03 g/100 mL）。選取一定數(shù)量具有代表性的樣品作為定標(biāo)樣品，來建立定標(biāo)方程，30個(gè)樣品作為外部驗(yàn)證樣品。由表1可知，不揮發(fā)酸和氨基酸態(tài)氮含量的范圍分別為0.51～6.88 g/100 mL、0.12～0.69 g/100 mL，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.85 g/100 mL、0.09 g/100 mL，可見定標(biāo)樣品濃度范圍很寬，能較好的對指標(biāo)含量進(jìn)行預(yù)測；外部驗(yàn)證樣品的濃度范圍較寬，分別為1.14～4.58 g/100 mL、0.12～0.36g/100mL，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.58g/100mL、0.05g/100mL，均在定標(biāo)樣品內(nèi)，也能較好的進(jìn)行外部驗(yàn)證。

表1 定標(biāo)樣品與驗(yàn)證樣品國標(biāo)法檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 Calibration and validation results of national standard method

2.2 定標(biāo)方程的建立及評價(jià)

2.2.1 不同數(shù)學(xué)預(yù)處理方式的模型分析

利用WinISI定標(biāo)軟件進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合5種不同的數(shù)學(xué)預(yù)處理方式（數(shù)學(xué)處理方式四位數(shù)字：第一位表示求導(dǎo)階數(shù)，第二位表示導(dǎo)數(shù)處理的間隙點(diǎn)，第三位表示一次平滑，第四位表示二次平滑（通常默認(rèn)為1），采用改進(jìn)的偏最小二乘法建立定標(biāo)方程，結(jié)果見表2所示。通過0，0，1，1參數(shù)的數(shù)學(xué)處理（原始光譜不求導(dǎo)），可知不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的SEC和SECV均小于其他處理方法，且其相關(guān)系數(shù)最高（RSQ和1-VR），氨基酸態(tài)氮經(jīng)過二階求導(dǎo)（2，3，3，1）的RSQ雖然最高，但SEC與SECV差別較大，且1-VR較低。綜合判斷對光譜不進(jìn)行求導(dǎo)（0，0，1，1）的結(jié)果優(yōu)于經(jīng)過求導(dǎo)的結(jié)果。

表2 不同數(shù)學(xué)方法的定標(biāo)回歸方程結(jié)果Table 2 Results of calibration regression equation with different mathematical methods

2.2.2 不同散射方式的模型分析

用WinISI定標(biāo)軟件選用原始光譜（不進(jìn)行求導(dǎo)處理），再分別采用5種不同的散射校正處理手段，結(jié)合改進(jìn)的偏最小二乘法建立模型，結(jié)果見表3。通過None、Detrend和MSC三種散射校正方法后不揮發(fā)酸的定標(biāo)相關(guān)系數(shù)最高（RSQ=0.986 0），經(jīng)MSC處理的1-VR相對最低，SEC與SECV最大，Detrend處理后的1-VR表現(xiàn)最優(yōu)，但SEC與SECV之間的差距也最大，None處理后綜合表現(xiàn)相對較好；經(jīng)過SNV+DET散射處理后，氨基酸態(tài)氮的SEC和SECV最低，但其SEC與SECV差距相對其他處理方式而言最大，且1-VR較低，經(jīng)None原始散射的相關(guān)系數(shù)最高（RSQ=0.9740，1-VR=0.9601），且SEC與SECV之間的差距最小。綜上所述，結(jié)合模型的快捷性和適用性，判斷對光譜不進(jìn)行求導(dǎo)并利用None即原始散射的結(jié)果優(yōu)于其他散射校正的結(jié)果。

表3 不同數(shù)學(xué)方法的定標(biāo)回歸方程結(jié)果Table 3 Results of calibration regression equation with different mathematical methods

2.3 外部驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證模型的實(shí)際應(yīng)用性和準(zhǔn)確度，選取30個(gè)未參與定標(biāo)的樣品，利用定模型掃描該組樣品獲得預(yù)測值，再與經(jīng)過傳統(tǒng)國標(biāo)法測得的化學(xué)值進(jìn)行一一比對，結(jié)果見表4。由表4可知，不揮發(fā)酸的誤差范圍為0.000～0.270g/100mL，平均誤差為0.072 g/100 mL，氨基酸態(tài)氮的誤差范圍為0.000～0.040 g/100 mL，平均誤差為0.020 g/100 mL。由圖1可知，不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的預(yù)測值與化學(xué)值之間的相關(guān)性，均高于0.900 0，分別為0.979 2、0.945 7，表明該模型的預(yù)測能力較好。

表4 不揮發(fā)酸及氨基酸態(tài)氮的化學(xué)值和預(yù)測值結(jié)果Table 4 Chemical value and prediction value of non-volatile acids and amino acid nitrogen g/100 mL

圖1 不揮發(fā)酸（A）及氨基酸態(tài)氮（B）含量的預(yù)測值和化學(xué)值相關(guān)性散點(diǎn)圖Fig.1 Scatterplot of correlation between predicted value and chemical value of non-volatile acids (A) and amino acid nitrogen (B)

3 結(jié)論

通過選擇合適的數(shù)學(xué)預(yù)處理和散射校正的方法，建立了較優(yōu)的預(yù)測不揮發(fā)酸和氨基酸態(tài)氮含量的定標(biāo)方程（模型），不揮發(fā)酸定標(biāo)決定系數(shù)（RSQ=0.986 0），定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差（SEC=0.084 8），內(nèi)部交叉驗(yàn)證決定系數(shù)（1-VR=0.979 5），內(nèi)部交叉驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)差（SECV=0.091 7）；AA-N定標(biāo)決定系數(shù)（RSQ=0.974 0），定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差（SEC=0.013 6），內(nèi)部交叉驗(yàn)證決定系數(shù)（1-VR=0.960 1），內(nèi)部交叉驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)差（SECV=0.014 4），選取30份樣未參與定標(biāo)的樣品，以化學(xué)值作為真實(shí)值，與預(yù)測值相比，預(yù)測不揮發(fā)酸含量時(shí)最小誤差為0 g/100 mL，平均誤差為0.072 g/100 mL，預(yù)測氨基酸態(tài)氮含量時(shí)最小誤差為0 g/100 mL，平均誤差為0.020 g/100 mL。結(jié)果表明，可將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于老陳醋陳釀過程中半成品醋樣的不揮發(fā)酸、氨基酸態(tài)氮的測定，以便快速評價(jià)醋品的質(zhì)量。由于該方法是一種依賴化學(xué)值建立的間接手段，因此不可以作為仲裁結(jié)果，但其對際生產(chǎn)過程中品質(zhì)控制具有重要意義，可為探討處于不同陳釀期老陳醋中有效物質(zhì)的變化規(guī)律，篩選最佳品質(zhì)及口感的老陳醋，提供一種高效便捷的評價(jià)技術(shù)手段，可降低能耗和成本，大大提高企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量檢測速度和內(nèi)部過程控制效率。