繆 璐,何善廉,莫佳琳,呂仕軍
(廣西產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)研究院,廣西 南寧 530007)
朗姆酒是以甘蔗或者糖蜜為原料,經(jīng)壓榨、發(fā)酵、蒸餾、橡木桶陳釀、勾兌、包裝而成的甘蔗蒸餾酒[1]。它提高了甘蔗加工的附加值,是甘蔗深加工的代表產(chǎn)品。朗姆酒是一種風(fēng)格非常多變的產(chǎn)品,不同的地區(qū)釀造出的朗姆酒具有不同的風(fēng)味[2],其中香氣是朗姆酒最重要的感官特性。而目前其感官評(píng)價(jià)均是人工評(píng)價(jià),會(huì)因評(píng)價(jià)者主觀因素產(chǎn)生不同的結(jié)果,為提高朗姆酒品質(zhì)評(píng)審的客觀性、可靠性、重復(fù)性,減少人為評(píng)定差異,近年來國(guó)內(nèi)外在應(yīng)用電子鼻技術(shù)方面,開展了一系列研究,并取得了一些進(jìn)展,其中關(guān)于酒類的研究主要集中在葡萄酒、白酒等酒齡鑒別[3-4]、感官評(píng)價(jià)[5-8]、產(chǎn)地區(qū)分[9]以及香氣識(shí)別[10-12],但是少見有報(bào)道采用電子鼻對(duì)朗姆酒分類識(shí)別進(jìn)行研究。
因此,本研究采用電子鼻指紋分析系統(tǒng)采集不同產(chǎn)地和不同工藝的朗姆酒樣品的嗅覺指紋信息,運(yùn)用主成分分析(principal component analysis,PCA)、線性判別因子分析法(linear discriminant analysis,LDA)和傳感器區(qū)分貢獻(xiàn)率分析(Loadings)討論電子鼻對(duì)不同產(chǎn)地、不同工藝?yán)誓肪频膮^(qū)分效果,為朗姆酒香氣感官質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的建立提供依據(jù)。
白朗姆酒:中國(guó);舊款摩根朗姆酒:牙買加;哈瓦那朗姆酒:古巴;薩凱帕朗姆酒:危地馬拉;歐德船長(zhǎng)朗姆酒:菲律賓。
廣西甘納酒業(yè)蒸餾出的原酒1號(hào)樣本(R14:2015年4月11日生產(chǎn);R15:2015年4月12日生產(chǎn);R16:2015年4月13日生產(chǎn);R17:2015年4月14日生產(chǎn);R18:2015年4月15日生產(chǎn),木桶貯存);
原酒2號(hào)樣本(R19:2014年4月24日生產(chǎn),木桶貯存;R20:2014年7月16日生產(chǎn),木桶貯存;R21:2014年4月17日生產(chǎn),陶壇貯存);
原酒3號(hào)樣本(R22:2014年7月24日生產(chǎn),木桶貯存;R23:2015年1月25日生產(chǎn),木桶貯存;R24:2014年2月18日生產(chǎn),陶壇貯存);
原酒4號(hào)樣本(R25:2015年3月23生產(chǎn);R26:2015年4月9生產(chǎn);R27:2015年4月10生產(chǎn);R28:2015年4月14生產(chǎn);R29:2015年4月15生產(chǎn),木桶貯存)。
本實(shí)驗(yàn)中的原酒是以糖蜜為原料,經(jīng)發(fā)酵、蒸餾而成的酒,1~4號(hào)樣本采用不同的酵母菌株發(fā)酵而成。
PEN3電子鼻:德國(guó)AIRSENSE公司。
1.3.1 電子鼻參數(shù)條件
取10 mL酒樣,裝入進(jìn)樣瓶中,蓋緊瓶塞,靜置,待進(jìn)行電子鼻測(cè)定;參數(shù)設(shè)定:采樣時(shí)間為1 s/組,傳感器自清洗時(shí)間為120 s,傳感器歸零時(shí)間為10 s,樣品準(zhǔn)備時(shí)間為5 s,進(jìn)樣流量為600 mL/min,分析采樣時(shí)間為60 s,采用直接頂空吸氣法,在25 ℃條件下,對(duì)樣品進(jìn)行檢測(cè),每個(gè)樣品做4個(gè)平行。
1.3.2 模式識(shí)別方法
模式識(shí)別是對(duì)傳感器陣列的輸出信號(hào)進(jìn)行合適的處理,以獲得混合氣體組分信息和濃度信息[13]。在電子鼻系統(tǒng)中,模式識(shí)別技術(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的搭建起關(guān)鍵作用,本實(shí)驗(yàn)的模式識(shí)別是基于WinMuster軟件平臺(tái)完成。
在對(duì)每個(gè)樣品的數(shù)據(jù)采集過程中,由于每個(gè)傳感器對(duì)某一類特征氣體響應(yīng)劇烈,因此可以確定樣品分析過程中樣品主要揮發(fā)氣體類型,10個(gè)不同金屬氧化物傳感器及其對(duì)應(yīng)的香氣類型見表1。對(duì)于樣品區(qū)分分析,本實(shí)驗(yàn)提取10個(gè)傳感器的特征值,然后采用主成分分析法(PCA),傳感器區(qū)別貢獻(xiàn)率分析法(Loadings)和線性判別法(LDA)作為主要區(qū)別分析方法。
表1 傳感器及其對(duì)應(yīng)的香氣類型Table 1 Sensors and corresponding aroma types
1.3.3 主成分分析
主成分分析(PCA)是將所提取的傳感器多指標(biāo)的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和降維,找出幾個(gè)綜合因子來代表原來眾多的變量,使得這些綜合因子盡可能多地反映原來變量的信息,而彼此之間互不相干[14],卻能反映原來多指標(biāo)的信息,最后在PCA 分析的散點(diǎn)圖上顯示主要的兩維或三維散點(diǎn)圖。PC1 軸和PC2軸上包含了在轉(zhuǎn)換中得到的第一主成分和第二主成分的貢獻(xiàn)率,貢獻(xiàn)率越大,說明降維后的綜合指標(biāo)可以較好地反映原來多指標(biāo)的信以達(dá)到簡(jiǎn)化的目的[15]。
1.3.4 傳感器區(qū)分貢獻(xiàn)率分析
傳感器區(qū)分貢獻(xiàn)率分析(Loadings)與PCA 是相關(guān)的,它們都基于同一種算法,但不同的是,本實(shí)驗(yàn)中貢獻(xiàn)率分析算法主要是對(duì)傳感器進(jìn)行研究,利用該方法可以確認(rèn)特定實(shí)驗(yàn)樣品下各傳感器對(duì)樣品區(qū)分的貢獻(xiàn)率大小,從而可以考察在這個(gè)樣品區(qū)分過程中哪一類氣體起了主要區(qū)分作用。根據(jù)傳感器在PCA圖中的數(shù)據(jù),分析傳感器對(duì)第一、第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率大小,貢獻(xiàn)率越大,說明區(qū)分越明顯。
1.3.5 線性判別分析
線性判別式分析(LDA)是模式識(shí)別的經(jīng)典算法。其基本思想是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間,以達(dá)到抽取分類信息和壓縮特征空間維數(shù)的效果,投影后保證模式樣本在新的子空間有最大的類間距離和最小的類內(nèi)距離,即模式在該空間中有最佳的可分離性[16]。第一、第二主成分總的區(qū)分貢獻(xiàn)率越高,說明區(qū)分的越顯著。
圖1 電子鼻10個(gè)傳感器對(duì)中國(guó)白朗姆酒的響應(yīng)曲線(A)及雷達(dá)圖(B)Fig.1 The response curves (A) and radar chart (B) of ten senses to Chinese rum
電子鼻的10個(gè)傳感器對(duì)中國(guó)白朗姆酒揮發(fā)物的特征響應(yīng)曲線見圖1A,雷達(dá)圖見1B。響應(yīng)曲線是傳感器信號(hào)隨時(shí)間的變化趨勢(shì),而響應(yīng)信號(hào)為傳感器接觸到樣品揮發(fā)物的電導(dǎo)率G(μS/cm)與空氣經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)活性炭過濾后的電導(dǎo)率G0(μS/cm)的比值。雷達(dá)圖則顯示了10個(gè)傳感器信號(hào)的相對(duì)強(qiáng)弱。由圖1可知,中國(guó)白朗姆酒6號(hào)、7號(hào)、9號(hào)傳感器信號(hào)響應(yīng)最強(qiáng)。
本實(shí)驗(yàn)取響應(yīng)曲線平穩(wěn)后時(shí)間為50 s信號(hào)值,不同產(chǎn)地朗姆酒的10個(gè)傳感器響應(yīng)信號(hào)見表2。由表2可知,5個(gè)產(chǎn)地的朗姆酒中6號(hào)、7號(hào)傳感器響應(yīng)信號(hào)較高,由表1可知,6號(hào)傳感器對(duì)甲基類化合物敏感,7號(hào)傳感器對(duì)無機(jī)硫化物敏感,說明這些酒揮發(fā)物中含有甲基類化合物、無機(jī)硫化物等物質(zhì)。而2號(hào)、9號(hào)傳感器響應(yīng)信號(hào)有較大差別,可能對(duì)區(qū)分5個(gè)不同產(chǎn)地的朗姆酒起到重要作用。
表2 不同產(chǎn)地朗姆酒10個(gè)傳感器響應(yīng)信號(hào)Table 2 Response signals of rums with different producing areas by 10 sensors
由于不同產(chǎn)地的朗姆酒形成不同的風(fēng)味。實(shí)驗(yàn)中利用電子鼻對(duì)5種不同產(chǎn)地的朗姆酒進(jìn)行信息采集,用PCA、Loadings和LDA法進(jìn)行分析。
2.2.1 PCA分析
不同產(chǎn)地的朗姆酒的PCA分析結(jié)果見圖2,傳感器區(qū)分貢獻(xiàn)率分析(loadings)結(jié)果見圖3。
圖2 不同產(chǎn)地朗姆酒PCA圖Fig.2 PCA chart of rums with different producing areas
圖3 不同產(chǎn)地朗姆酒Loadings分析Fig.3 Loadings analysis of rums with different producing areas
由圖2可知,在相關(guān)性矩陣模式下:第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為96.642%,第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為2.240%,兩個(gè)主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率和為98.882%。說明不同產(chǎn)地的朗姆酒樣本之間的揮發(fā)性氣味有較大差異,其中第一主成分起到了最為關(guān)鍵的作用,電子鼻能夠準(zhǔn)確識(shí)別和區(qū)分。由圖3可知,通過Loadings分析得出2號(hào)傳感器W5S對(duì)第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率最大,9號(hào)傳感器W2W對(duì)第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率最大。
2.2.2 LDA分析
不同產(chǎn)地的朗姆酒的線性判別分析(LDA)結(jié)果見圖4。
圖4 不同產(chǎn)地朗姆酒LDA圖Fig.4 LDA of rums with different producing areas
由圖4可知,第一、第二主成分總的區(qū)分貢獻(xiàn)率達(dá)99.29%,第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為96.835%,第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為2.454 5%。不同產(chǎn)地朗姆酒的分析數(shù)據(jù)點(diǎn)均分布于各自區(qū)域,并無重疊,樣本間距離較大,說明這五種產(chǎn)地的朗姆酒之間揮發(fā)性氣體有較大差別,其中第一主成分起到了最為關(guān)鍵的作用,而電子鼻能夠依據(jù)其進(jìn)行準(zhǔn)確的區(qū)分。
本實(shí)驗(yàn)取原酒1~4號(hào)樣本中第一個(gè)樣品(R14、R19、R22、R25)的響應(yīng)曲線作比較,4種工藝原酒的響應(yīng)曲線見圖5。
圖5 電子鼻對(duì)原酒的響應(yīng)曲線Fig.5 The response curves of raw wine by electronic nose
由圖5可知,4種工藝10個(gè)傳感器的響應(yīng)信號(hào)略有差別,R14原酒2號(hào)、7號(hào)、9號(hào)傳感器響應(yīng)值相對(duì)其他傳感器較高;R19、R22原酒2號(hào)、7號(hào)傳感器響應(yīng)值較高;R25原酒2號(hào)、6號(hào)、7號(hào)傳感器響應(yīng)值較高。說明不同酵母菌株發(fā)酵的原酒,具有各自特殊的氣味。
分別取原酒1號(hào)樣品中的R14、原酒2號(hào)樣品中的R19、原酒中3號(hào)樣品的R22、原酒4號(hào)樣品中的R25建立的PCA、Loadings和LDA模型。
2.4.1 PCA分析
不同工藝原酒的PCA分析結(jié)果見圖6,不同工藝原酒的Loadings分析見圖7。
圖6 不同工藝原酒的PCA圖Fig.6 PCA of rum with different technology
在相關(guān)性矩陣模式下,第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為85.648%,兩個(gè)主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率和為98.398%。由圖6可知,4種工藝原酒的分析數(shù)據(jù)點(diǎn)均分布于各自區(qū)域,并無重疊,樣本間距離較大,說明這4種工藝原酒之間揮發(fā)性氣體有較大差別,其中第一主成分起到了最為關(guān)鍵的作用,均可以被電子鼻識(shí)別。這說明試驗(yàn)所采用四種酵母菌株發(fā)酵的原酒具有各自的香氣特色,并且電子鼻可以根據(jù)這些不同工藝的原酒酒樣之間的不同香氣特點(diǎn)將其區(qū)分開來。
圖7 不同工藝原酒的Loadings分析Fig.7 Loadings of rum with different technology
由圖7可知,基于不同工藝原酒PCA圖的Loadings分析2號(hào)傳感器W5S對(duì)第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率最大,9號(hào)傳感器W2W 對(duì)第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率最大。
2.4.2 LDA分析
不同工藝的原酒的LDA分析結(jié)果見圖8。
由圖8可知,第一、第二主成分總的區(qū)分貢獻(xiàn)率達(dá)99.04%,第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為78.40%,第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率為20.64%。4種工藝原酒的分析數(shù)據(jù)點(diǎn)無重疊,樣本間距離較大,其中第一主成分起到了最為關(guān)鍵的作用,說明4種不同工藝的原酒均可以被電子鼻顯著區(qū)分。
圖8 不同工藝原酒的LDA分析圖Fig.8 LDA of different processes rum
將R14~R29原酒樣品帶入到由R14、R19、R22、R25樣品建立的模型中,發(fā)現(xiàn)除了3號(hào)原酒中的R23、R24樣品沒有擬合以外,其他樣品均能很好的根據(jù)模型判斷出其是幾號(hào)原酒。
貯存陳釀是完善朗姆酒品質(zhì)的重要環(huán)節(jié)。陳釀香是酒在陳釀過程中產(chǎn)生的香氣,它主要由氧化還原作用和酯化作用所生成的芳香成分構(gòu)成[17]。剛蒸餾出的朗姆酒酒液具有不成熟的生酒味,要貯存一段時(shí)間進(jìn)行陳釀,才能增進(jìn)酒的芳香。3號(hào)樣本中3個(gè)樣品分別是2014年7月24日入桶貯存、2015年1月25日入桶貯存、2014年2月18日入陶壇貯存。說明貯存時(shí)間相差較大,芳香成分構(gòu)成有所變化,因此可能是由于3號(hào)樣品貯存時(shí)間差異導(dǎo)致無法擬合。
2號(hào)樣品分別有木桶裝和陶壇裝2種,但是在帶入模型中,依然有很好的擬合度,說明在短時(shí)間貯存時(shí),木桶和陶壇兩種容器不會(huì)導(dǎo)致朗姆酒香氣巨大變化。
結(jié)合電子鼻技術(shù)和主成分分析(PCA)、傳感器區(qū)分貢獻(xiàn)率分析(Loadings)、線性判別分析方法(LDA)提出了基于電子鼻的朗姆酒品質(zhì)檢測(cè)方法,并選用不同產(chǎn)地的5種朗姆酒酒樣以及16種原酒進(jìn)行研究。結(jié)果表明,采用PCA處理指紋圖譜數(shù)據(jù)后,5種產(chǎn)地朗姆酒的第一、第二主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)99.23%,4種原酒的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)98.398%,可有效區(qū)分不同樣本;采用Loadings分析可以看出5種產(chǎn)地朗姆酒以及4種工藝的原酒中2號(hào)傳感器W5S對(duì)第一主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率最大,9號(hào)傳感器W2W對(duì)第二主成分區(qū)分貢獻(xiàn)率最大;采用LDA分析,5種產(chǎn)地朗姆酒的第一、第二主成分總的區(qū)分貢獻(xiàn)率達(dá)99.29%,4種工藝的原酒的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)99.037%,同樣可以很好區(qū)分不同樣本;將16種原酒帶入模型中,除3號(hào)原酒中的2個(gè)樣品可能由于貯存時(shí)間差異較大沒有擬合以外,其他原酒樣品均能很好的擬合。
根據(jù)上述結(jié)果,該方法具有快速、客觀、準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),能夠有效地區(qū)分不同產(chǎn)地朗姆酒和不同生產(chǎn)工藝的原酒,可用于朗姆酒產(chǎn)地的輔助鑒別,以及生產(chǎn)工藝改進(jìn)效果的客觀評(píng)定,有望在此基礎(chǔ)上開發(fā)出一種朗姆酒生產(chǎn)在線氣味檢測(cè)系統(tǒng),為生產(chǎn)管理建立重要的技術(shù)支持。隨著電子鼻硬件技術(shù)的提高和設(shè)備成本的不斷降低,以及統(tǒng)計(jì)分析方法的進(jìn)一步完善,將該技術(shù)應(yīng)用于更多企業(yè)的不同產(chǎn)品,建立適用性更廣的指紋圖譜庫(kù),從中提取有效信息的效率也會(huì)大大提高,電子鼻用于朗姆酒品質(zhì)鑒定的應(yīng)用前景必將更加廣闊。
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