食品科学 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (24): 329-338.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20230115-117
林先丽, 张晓娟, 李晨, 柴丽娟, 陆震鸣, 许泓瑜, 王松涛, 张宿义, 沈才洪, 史劲松, 许正宏
LIN Xianli, ZHANG Xiaojuan, LI Chen, CHAI Lijuan, LU Zhenming, XU Hongyu, WANG Songtao, ZHANG Suyi, SHEN Caihong, SHI Jingsong, XU Zhenghong
摘要: 采用气相色谱-质谱联用和电子舌定量检测21 个不同质量等级酱香型白酒的挥发性化合物和味觉指标,通过化学计量学对不同质量的酱酒进行区分并筛选关键差异物质,利用机器学习建立判别模型。结果表明,3 种质量等级酱酒的挥发性化合物含量具有一定的轮廓差异,具备进一步判别分析的可行性;其中二级酒的风味物质总质量浓度(4 908 mg/L)显著低于优级酒(6 583 mg/L)和一级酒(8 254 mg/L),而具有花果香特征的几种酯类物质在总酯中占比随着等级的降低而体现降低的趋势。采用偏最小二乘判别分析确定以棕榈酸乙酯和乙酸等为代表的16 个区分3 种等级的关键差异化合物。通过电子舌的结果发现优级酒具有更加一致的味觉轮廓,其中苦味和涩味回味较低,而二级酒的味觉特征轮廓体现出明显的样品差异性。主成分分析结果表明不同等级酱酒可以根据其味觉特征进行有效区分。综合上述结果,本研究获得的差异风味物质含量、比例参数以及电子舌味觉指标,为酱酒质量体系的建立提供了依据。通过筛选得到的共计25 个差异化合物和味觉指标建立4 种判别模型,模型的准确率均高于90%,其中支持向量机表现最好,准确率达100%。
中图分类号: