利用近紅外技術(shù)對(duì)河套原酒入庫(kù)指標(biāo)的檢測(cè)研究

王海英，楊玉珍，任國(guó)軍，王慧，張智洋，屈慧，潘冬

（內(nèi)蒙古河套酒業(yè)集團(tuán)技術(shù)中心，內(nèi)蒙古巴彥淖爾015400）

利用近紅外技術(shù)對(duì)河套原酒入庫(kù)指標(biāo)的檢測(cè)研究

王海英，楊玉珍，任國(guó)軍，王慧，張智洋，屈慧，潘冬

（內(nèi)蒙古河套酒業(yè)集團(tuán)技術(shù)中心，內(nèi)蒙古巴彥淖爾015400）

研究利用近紅外技術(shù)建立酒度、總酸、乙酸乙酯、乳酸乙酯、己酸乙酯和丁酸乙酯的快速檢測(cè)方法。經(jīng)過(guò)反復(fù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化、驗(yàn)證和修正，得到R2線性關(guān)系較好，交叉驗(yàn)證均方根差RMSECV較小的最優(yōu)模型。通過(guò)對(duì)模型的可靠性、穩(wěn)健性和實(shí)用性評(píng)估，表明酒度、總酸、己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯和丁酸乙酯6項(xiàng)指標(biāo)模型分析的結(jié)果可靠準(zhǔn)確，其準(zhǔn)確度和精密度分別為100%，100%；99.89%，100%；99.35%，100%；98.33%，100%；96.89%，100%；95.87%，100%。說(shuō)明模型預(yù)測(cè)效果好，能滿足原酒入庫(kù)質(zhì)量等級(jí)判定的要求。

白酒；近紅外光譜技術(shù)；模型預(yù)測(cè)

近紅外光譜技術(shù)是近幾年發(fā)展最為迅速的高新分析技術(shù)之一，屬于一項(xiàng)物理性質(zhì)的測(cè)試技術(shù)，具有快速、無(wú)損耗、多成分同時(shí)分析、分析過(guò)程無(wú)污染、分析結(jié)果重現(xiàn)性高等優(yōu)點(diǎn)，已滲透各行各業(yè)，成為現(xiàn)代分析測(cè)試技術(shù)中的重要工具。近紅外光譜區(qū)的波長(zhǎng)范圍為780～2526 nm（12820～3959 cm-1），是由分子振動(dòng)從基態(tài)向高能級(jí)躍遷時(shí)產(chǎn)生的，主要記錄是含氫基團(tuán)X-H(X=C、N、O)振動(dòng)的倍頻和合頻吸收，非常適合用于碳?xì)溆袡C(jī)物質(zhì)的組成與性質(zhì)的測(cè)定[1]。

中國(guó)白酒行業(yè)是中國(guó)食品工業(yè)中重要的一個(gè)產(chǎn)業(yè)部門，且年產(chǎn)量巨大[2]?；诮t外分析技術(shù)分析速度快、結(jié)果準(zhǔn)確穩(wěn)定的特性，近紅外光譜分析技術(shù)已經(jīng)在白酒生產(chǎn)過(guò)程和產(chǎn)品質(zhì)量的控制方面逐步得到應(yīng)用[3]。我公司早在2006年已經(jīng)將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于檢測(cè)酒醅成分如水分、淀粉、糖分和總酸等指標(biāo)，效果較好，儀器操作簡(jiǎn)單、分析速度快，檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確穩(wěn)定、樣品制備量小。鑒于此，本課題將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用到白酒酒體的檢測(cè)方面，解析白酒樣品的近紅外光譜圖，優(yōu)化比較不同的光譜預(yù)處理方法對(duì)建模效果的影響，通過(guò)對(duì)所建立預(yù)測(cè)模型各項(xiàng)參數(shù)的選擇比對(duì)，不斷優(yōu)化模型，旨在建立白酒的酒精度、總酸、己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯和丁酸乙酯的校正模型，研發(fā)高效、快速、準(zhǔn)確的一套分析方法，為判定原酒入庫(kù)的質(zhì)量等級(jí)提供保障。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑及儀器

1.1.1 樣品

建模樣品為河套酒業(yè)制酒車間現(xiàn)時(shí)生產(chǎn)的原酒樣品。針對(duì)己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯、酒精度和總酸建模指標(biāo)選取不同濃度系列的樣品，樣品具有代表性。

1.1.2 儀器

德國(guó)布魯克NIR光譜儀（MPA）,配有樣品腔以及透射光譜采集測(cè)量方法；日本島津GC-2014色譜儀；電子酒精計(jì)；上海般特pH計(jì)(PHS-3CW)等。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣品理化指標(biāo)化學(xué)值的測(cè)定

利用日本島津GC-2014色譜儀，依據(jù)GB/T 10345—2007白酒分析方法檢測(cè)建模樣品白酒中己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯、丁酸乙酯的含量；利用電子酒精計(jì)參照測(cè)定酒精度；利用pH計(jì)(PHS-3CW)采用GB/T 10345—2007白酒分析方法電位滴定法測(cè)定總酸。

1.2.2 樣品光譜采集

利用Bruker（MPA）傅里葉變換（FT）近紅外光譜儀采集光譜。TE-InGaAs檢測(cè)器。選用光程為1mm樣品杯，垂直光路，以空氣為參比，掃描波數(shù)為12000～4000 cm-1，分辨率為8 cm-1，重復(fù)掃描16次，取平均光譜值，每個(gè)樣品做2個(gè)平行樣的光譜采集。

1.2.3 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

利用Bruker（MPA）傅里葉變換（FT）近紅外光譜儀采集到的白酒原酒光譜，采用自動(dòng)交互功能將全波段光譜自動(dòng)分為5個(gè)不同波頻的光譜段，然后經(jīng)過(guò)一階導(dǎo)數(shù)（First derivative）、二階導(dǎo)數(shù)(Second derivative)、矢量歸一化（Spectra Vector normalization）等預(yù)處理方法，用于消除光程長(zhǎng)短或樣品濃度等變化對(duì)光譜響應(yīng)產(chǎn)生的影響[4]。在建立定量模型時(shí)，從光譜圖中提取與化學(xué)組成相關(guān)的信息，消除與樣品濃度無(wú)關(guān)的其他影響因素的干擾，提高圖譜與化學(xué)成分之間的相關(guān)性。同時(shí)經(jīng)過(guò)對(duì)光譜做平滑處理，過(guò)濾噪音、提高信噪比[5]，消除光譜基線產(chǎn)生的平移或漂移，從而得到最明顯的特征光譜[6]。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后優(yōu)化，使用內(nèi)部交叉驗(yàn)證法，選擇最佳校正模型。

1.2.4 衡量模型檢測(cè)能力的指標(biāo)

1.2.4.1 模型質(zhì)量參數(shù)

光譜處理后，采用內(nèi)部交叉驗(yàn)證法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性。通過(guò)比較模型的決定系數(shù)R2（R2給出了真實(shí)組分值中出現(xiàn)的變量的百分?jǐn)?shù)，預(yù)測(cè)含量值愈接近真值，R2愈接近100%）和內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方根差（RMSECV）來(lái)衡量模型質(zhì)量，R2越大，RMSECV越小，模型質(zhì)量越好。模型的預(yù)測(cè)性能用預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSEP和相關(guān)系數(shù)R2來(lái)表示，預(yù)測(cè)模型R2越大，RMSEP越小，模型預(yù)測(cè)能力越好。

1.2.4.2 模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性和可靠性研究

準(zhǔn)確性研究：同一樣品利用GC色譜儀分析和MPA所建模型分析，比較色譜值和預(yù)測(cè)值的一致程度。采用色譜值和預(yù)測(cè)值的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差RSD表示，參照色譜分析同一樣品平行樣的RSD小于0.05，規(guī)定本實(shí)驗(yàn)同一樣品的色譜值和預(yù)測(cè)值的RSD值≤0.05表示模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確。

可靠性研究：模型預(yù)測(cè)批量原酒樣品，其中樣品預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的（色譜值和預(yù)測(cè)值RSD≤0.05）個(gè)數(shù)占總樣品的比值越高，表示模型可靠性越好。

穩(wěn)健性研究：利用所建立模型對(duì)同一樣品平行測(cè)定5次，5次測(cè)定值的RSD≤0.05表示精密度良好。利用所建立模型對(duì)同一樣品在2 d內(nèi)每隔6 h測(cè)定1次，同一樣品不同測(cè)定值的RSD≤0.05表示穩(wěn)定性和重現(xiàn)性較好。

2 結(jié)果與討論

2.1 白酒樣品圖譜

實(shí)驗(yàn)中通過(guò)樣品杯光程的選擇實(shí)驗(yàn)、分辨率選擇實(shí)驗(yàn)、檢測(cè)器的設(shè)置實(shí)驗(yàn)和樣品掃描時(shí)間、次數(shù)的實(shí)驗(yàn)等等，對(duì)采集白酒樣品光譜的各種參數(shù)確定最佳值，按照光譜采集的最優(yōu)條件和參數(shù)對(duì)收集的樣品采集譜圖。本實(shí)驗(yàn)近紅外掃描圖譜在全光譜范圍3960～12800 cm-1范圍內(nèi)全波段掃描，光譜圖見(jiàn)圖1。

圖1 部分濃香型原酒樣品的譜圖

結(jié)合圖1分析：近紅外譜區(qū)主要體現(xiàn)基頻2000 cm-1以上的基團(tuán)信息，其中以含氫基團(tuán)為主，也有其他一些基團(tuán)的信息如C=O基團(tuán)、COOH基團(tuán)等。白酒近紅外譜圖中對(duì)應(yīng)Near Infrared Band AssignmentTable（近紅外波段分配表）能夠區(qū)分各官能團(tuán)的吸收峰譜區(qū)：其中羰基C= O吸收峰譜區(qū)在FirstOvertoneRegion和SecondOvertoneRegion即第一、第二振動(dòng)吸收區(qū)；羧基-COOH在FirstO-vertoneRegion第一振動(dòng)吸收區(qū)；羥基-OH的吸收峰較強(qiáng)，在3個(gè)吸收區(qū)均有不同程度的吸收。

2.2 各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的的校正模型

2.2.1 模型

對(duì)樣品光譜圖的處理，選擇譜圖有效信息最佳的波數(shù)范圍和預(yù)處理方法預(yù)建模。通過(guò)對(duì)模型異常樣品剔除、優(yōu)化檢驗(yàn)、補(bǔ)充目標(biāo)樣品（建模樣品較少的）、再優(yōu)化檢驗(yàn)的循環(huán)過(guò)程，最終確定了各項(xiàng)指標(biāo)的相應(yīng)模型（圖2）。

圖2 各指標(biāo)模型

表1 各指標(biāo)模型參數(shù)

2.2.2 模型參數(shù)（見(jiàn)表1）

結(jié)合表1分析：不同理化指標(biāo)建立模型時(shí)，結(jié)合樣品化學(xué)值和圖譜，利用（PLS）偏最小二乘法計(jì)算，會(huì)在不同光譜范圍做不同的預(yù)處理，強(qiáng)化和提取光譜有效信息，來(lái)增加模型的穩(wěn)健性，從而提高模型質(zhì)量。對(duì)于模型來(lái)說(shuō)，質(zhì)量參數(shù)R2越大，RMSECV越小，模型越穩(wěn)健，模型質(zhì)量越好。

上述6項(xiàng)指標(biāo)，其中己酸乙酯、乙酸乙酯和酒精度模型的R2已達(dá)到99%，乳酸乙酯、丁酸乙酯和總酸R2在97%以上，說(shuō)明各模型線性關(guān)系較好；乙酸乙酯、丁酸乙酯、總酸和酒精度模型的RMSECV較低，模型預(yù)測(cè)誤差較小。己酸乙酯和乳酸乙酯模型的RMSECV略偏高一點(diǎn)，模型預(yù)測(cè)誤差也就略偏大一些?？傮w來(lái)說(shuō)模型質(zhì)量較好。

對(duì)于己酸乙酯和乳酸乙酯模型的RMSECV略偏高分析原因：在原酒中這些成分屬于微量成分，如果實(shí)驗(yàn)中在取得化學(xué)值和光譜掃描這兩個(gè)過(guò)程中有時(shí)間間隔，這些微量成分就會(huì)發(fā)生一些縮合、酯化和水解等化學(xué)反應(yīng)，會(huì)導(dǎo)致微量成分發(fā)生微小的變化，另外酒樣光譜的取得、模型預(yù)處理方法的選擇等，對(duì)這2項(xiàng)模型的建立影響也較大一些，導(dǎo)致模型RMSECV略偏高，總體來(lái)說(shuō)各指標(biāo)的模型質(zhì)量較好。模型預(yù)測(cè)結(jié)果是否可靠和穩(wěn)健，還需要考慮在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中預(yù)測(cè)誤差對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，來(lái)確定模型的分析結(jié)果能否滿足分析要求，能否達(dá)到實(shí)驗(yàn)室流動(dòng)化學(xué)分析儀分析結(jié)果準(zhǔn)確度的極限。

2.3 模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

2.3.1 模型重現(xiàn)性和準(zhǔn)確性（見(jiàn)表2）

選取本單位1701份樣品作為盲樣，利用近紅外建立的模型和色譜進(jìn)行同步分析，每個(gè)樣品重復(fù)檢測(cè)2次，得出各指標(biāo)的預(yù)測(cè)值和真值。

結(jié)合表2分析：同一樣品利用己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯、酒精度和總酸6個(gè)模型預(yù)測(cè)，2次預(yù)測(cè)值的RSD%值的平均值分別為0.2842%、0.631%、0.7372%、0.7341%、0.0338%和0.7250%，均小于5%，表明模型預(yù)測(cè)較為穩(wěn)定，重現(xiàn)性較好。同一樣品真值和預(yù)測(cè)值的RSD%的平均值分別為0.3449%、0.6540%、0.5548%、0.8146%、0.0318%和1.215%，也均小于5%，表明模型預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性好。

表2 部分酒樣真值和預(yù)測(cè)值

圖3 各指標(biāo)模型預(yù)測(cè)性能

2.3.2 預(yù)測(cè)性能可靠性評(píng)估

將上述1000多份樣品的預(yù)測(cè)值和真值做預(yù)測(cè)性能評(píng)價(jià)，來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證所建立模型的可靠性。盲樣預(yù)測(cè)能夠客觀地反映所建定標(biāo)模型對(duì)樣品的預(yù)測(cè)性能。

結(jié)合圖3分析：圖標(biāo)為模型檢驗(yàn)的預(yù)測(cè)值和樣品的真實(shí)值之間的線性關(guān)系圖，也表示模型預(yù)測(cè)值與真值的趨同程度，樣品點(diǎn)靠近中間線性區(qū)域，說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性高。實(shí)驗(yàn)中系統(tǒng)自檢模型預(yù)測(cè)偏差和誤差，己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯、酒精度和總酸的預(yù)測(cè)模型對(duì)于盲樣的預(yù)測(cè)均方根差(RMSEP)分別為7.18、 3.06、6.54、1.01、0.0226、0.123；模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)誤差值（Bias）分別0.528、0.105、0.327、0.072、0.0031、0.0219。同時(shí)將每項(xiàng)指標(biāo)的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值做F檢驗(yàn)t檢驗(yàn)，均存在p＜0.05，表示2種測(cè)定方法幾乎不存在顯著性差異；說(shuō)明各指標(biāo)模型檢測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。

2.3.3 模型實(shí)用性評(píng)估

利用所建立的各指標(biāo)模型檢測(cè)本單位連續(xù)3個(gè)月原漿酒共756個(gè)樣品的各項(xiàng)理化指標(biāo)，同時(shí)將這些樣品按照GB/T 10345—2007白酒分析方法中氣相色譜法檢測(cè)各指標(biāo)。通過(guò)整體考量模型在檢驗(yàn)大量樣品時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確性高的樣品占總樣品的百分比，來(lái)確定模型的最終實(shí)用性。

結(jié)合圖4分析：利用所建立的各項(xiàng)指標(biāo)的模型檢測(cè)大量樣品，檢測(cè)樣品的各項(xiàng)指標(biāo)重復(fù)性好的樣品占總樣品的百分比幾乎接近100%，說(shuō)明模型檢測(cè)樣品的重復(fù)性較好、穩(wěn)健性較強(qiáng)，檢測(cè)幾乎不受任何因素的干擾；檢測(cè)樣品的各項(xiàng)指標(biāo)準(zhǔn)確度高的樣品占總樣品的百分比都在95%以上，其中己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯和酒精度這4項(xiàng)指標(biāo)占比更高一些，而丁酸乙酯和總酸稍低一些，都達(dá)到了我們既定的檢測(cè)要求。

圖4 各指標(biāo)模型檢測(cè)樣品的實(shí)用性

針對(duì)丁酸乙酯和總酸檢測(cè)準(zhǔn)確度高的占比略低一些的現(xiàn)象進(jìn)行了分析。原酒總酸的檢測(cè)方法采用是酚酞酸堿滴定法，滴定由于手工的操作肯定存在系統(tǒng)誤差和手工操作誤差，建立模型的數(shù)據(jù)來(lái)源于此，模型受到影響，所以檢測(cè)準(zhǔn)確程度較高的樣品占總樣品的比值不是很高；另一方面是在同一樣品中，一般丁酸乙酯的含量是己酸乙酯含量的十分之一到三十分之一，所以白酒中丁酸乙酯含量較低，在模型預(yù)測(cè)時(shí)預(yù)測(cè)偏差和檢測(cè)操作誤差對(duì)丁酸乙酯影響較大。這2項(xiàng)指標(biāo)的模型通過(guò)以后的優(yōu)化和修正，檢測(cè)準(zhǔn)確度還會(huì)進(jìn)一步提高。

2.4 預(yù)測(cè)值對(duì)原酒部分微量成分規(guī)律的影響

選取河套原酒400個(gè)樣品，利用建好的各指標(biāo)模型分析檢測(cè)，同時(shí)將這400個(gè)樣品作為一個(gè)整體，分別將其微量成分各指標(biāo)的含量總和做百分含量占比的結(jié)構(gòu)分析，分析見(jiàn)圖5。

結(jié)合圖5分析，在這5項(xiàng)指標(biāo)己酸乙酯占比最高，高于乙酸乙酯和乳酸乙酯；丁酸乙酯占比最小，總酸略小于乙酸乙酯。

經(jīng)過(guò)圖5分析，這些微量組分結(jié)構(gòu)的趨勢(shì)符合河套原酒入庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于微量成分結(jié)構(gòu)的要求。說(shuō)明近紅外模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和原酒指標(biāo)的實(shí)際情況相符，存在的檢測(cè)偏差對(duì)整個(gè)原酒微量成分的結(jié)構(gòu)沒(méi)有質(zhì)的影響。

3 結(jié)論

圖5 部分微量組分的結(jié)構(gòu)圖

本課題利用近紅外技術(shù)對(duì)己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯、酒精度和總酸指標(biāo)建立定量分析模型，相關(guān)性系數(shù)R2分別為99.33%、99.11%、98.29%、97.53%、99.95%和98.71%。相關(guān)線性良好，模型質(zhì)量較好。進(jìn)一步對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的模型驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，得出了6項(xiàng)指標(biāo)的趨同程度基本一致，同時(shí)預(yù)測(cè)均方根差(RMSEP)分別為7.18、3.06、6.54、1.01、0.0226、0.123；模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)誤差值（Bias）分別為0.528、0.105、0.327、0.072、0.0031、0.0219。且經(jīng)過(guò)F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)驗(yàn)證，說(shuō)明兩種方法之間無(wú)顯著性差異，表明模型的預(yù)測(cè)效果很好，能滿足生產(chǎn)中白酒6項(xiàng)指標(biāo)的檢測(cè)分析。

利用近紅外技術(shù)檢測(cè)白酒中的己酸乙酯、乙酸乙酯、丁酸乙酯、乳酸乙酯、酒精度和總酸的含量，前提條件是盡可能利用數(shù)量多、覆蓋范圍廣的樣品光譜和準(zhǔn)確的化學(xué)值來(lái)構(gòu)建近紅外檢測(cè)模型。所建立的模型分析樣品中這6項(xiàng)指標(biāo)的含量時(shí)，樣品實(shí)際含量不能超過(guò)模型的分析范圍。如果在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，樣品這6項(xiàng)指標(biāo)含量有超過(guò)模型的分析范圍時(shí)，會(huì)產(chǎn)生分析錯(cuò)誤。所以在遇到這種情況時(shí)，我們需要繼續(xù)補(bǔ)充優(yōu)化模型，從而擴(kuò)大模型的分析范圍。

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Rapid Detection of Warehousing Indexes of Hetao Base Liquor by Using Near Infrared Technology

WANG Haiying,YANG Yuzhen,REN Guojun,WANG Hui,ZHANG Zhiyang,QU Hui and PAN Dong
(Technology Center of Hetao Distillery Group,Bayannur,Inner Mongolia 015400,China)

In this study,the rapid detection model of alcohol content,total acid,ethyl acetate,ethyl lactate,ethyl caproate and ethyl butyrate in Hetao base liquor has been established by using near infrared technology.Through repeated optimization,verification and correction of the model,the optimum model with good R2linear relation and good cross validation root-mean-square deviation RMSECV was eventually obtained.Through assessment of the reliability,the robustness and the practicability of the model,it was demonstrated that the analytic results of 6model indexes including alcohol content,total acids,ethyl caproate,ethyl acetate,ethyl lactate and ethyl butyrate were accurate and reliable with accuracy and precision of 100%,100%;99.89%,100%;99.35%,100%;98.33%,100%;96.89%,100%;and 95.87%,100%,respectively.The established model had good prediction effects and it could meet the judging requirements of warehousing Hetao base liquor.

Baijiu;near infrared spectroscopy;prediction model

TS262.3；TS261.7

A

1001-9286（2017）01-0037-05

10.13746/j.njkj.2016276

2016-09-12

王海英(1982-)，女，工程師,本科，河套酒業(yè)技術(shù)中心高級(jí)技術(shù)員，主要從事釀酒相關(guān)發(fā)酵理論分析、理化檢測(cè)和微生物檢測(cè)。

優(yōu)先數(shù)字出版時(shí)間：2016-11-25；地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/52.1051.TS.20161125.1408.008.html。