1、食品工业 2023 年第44卷第 4 期 190 研究探讨基于电子舌技术的西凤酒类别鉴定及掺假检测研究张思梦#，石颖#，王一迪，张静，雷晓茵陕西学前师范学院生命科学与食品工程学院（西安 710000）摘要研究以凤香型白酒的代表“西凤”为研究对象,利用电子舌对11种西凤酒的味觉进行采集,建立西凤酒传感器雷达图。以采集信号为依据,运用多种分析方法对西凤酒进行品牌、档次、年份的鉴定,并对西凤六年进行掺假检测的定性分析。结果表明:采用主成分分析(PCA)贡献率高达98.118 6%,可以有效地将11种酒样进行区分;运用主成分分析结合临近算法(PCA-KNN)对西凤酒高价位段子品牌建立分类模型,模型准确
2、率为1。在年份鉴定中,PCA分析方法优于线性判别分析(LDA)。采用PCA-SVM建立的西凤六年掺假检测模型准确率为96.67%。可以看出,电子舌可以用于西凤酒的品种鉴定和真假检验,且在西凤酒质量的检测和管理方面有很大的应用潜力。关键词电子舌;西凤酒;白酒鉴定;定性识别;主成分分析Category Identification and Adulteration Detection of Fengxiang Liquor Based on Electronic Tongue TechnologyZHANG Simeng#,SHI Ying#,WANG Yidi,ZHANG Jing,LEI Xi
3、aoyinDepartment of Life Science and Food Engineering,Shaanxi Preschool Normal University(Xian 710000)Abstract In this study,the representatives of Fengxiang liquor,“Xifeng”were used as the research objects,the taste sensations of 11 kinds of Xifeng liquor were collected,and the radar map of the Xife
4、ng liquor sensor was established by using electronic tongues.Based on the collection of signals,a variety of analysis methods were used to identify the brand,price segment and year of Xifeng liquor,and the qualitative analysis of adulteration detection was carried out in the sixth years of Xifeng.Th
5、e results showed that the contribution rate of principal component analysis(PCA)was as high as 98.1186%,which could effectively distinguish 11 wine samples,the main component analysis combined with the K Nearest Neighbors(PCA-KNN)was used to establish a classification model for the high-priced duan
6、sub-brands of Xifeng wine,and the model accuracy was 1.In vintage identification,the PCA analysis method was superior to linear discriminant analysis(LDA).The accuracy rates of the six-year adulteration detection models established by PCA-SVM were 96.67%.It could be seen that the electronic tongue c
7、ould be used for the variety identification and authenticity inspection of Xifeng liquor,and had great application potential in detection and management of the quality of Xifeng liquor.Keywords electronic tongue;xifeng liquor;liquor identification;qualitative identification;principal component analy
8、sis#共同第一作者；基金项目：2022年陕西省大学生创新创业训练计划项目：基于电子舌技术的凤香型白酒类别鉴定及掺假检测研究（S202214390070），陕西学前师范学院食品科学与工程重点学科资助中国是白酒的生产和消费大国，根据中国酒类协会的最新统计，2021年19月，在全国范围内，白酒的产量达到了501万亿升，较上年同期增加了6.5%1。2021年度白酒行业整体实现营收6 033亿，而贵州茅台、五粮液、洋河股份、山西汾酒、古井贡等20家A股白酒上市企业总营收3 062亿元，净利1 084亿元，均创近年来新高，且总营收首次超过3 000亿元，总净利润首次突破1 000亿元。由于白酒具有较高的
9、利润和销量，因此，生产和销售假冒品牌酒的案件时有发生。不仅侵害了生产者的合法权益和消费者的利益，还影响了正常的经营活动。所以，进行白酒的品质分析，对白酒的鉴别、分级、掺假判定具有一定的指导作用2-3。对白酒品质的分析，一般包括专业人员鉴定法和傅里叶近红外光谱法（NIR）、紫外可见吸收光谱法（UV-VIS）、气相色谱-质谱联用法（GCMS）等精密仪器分析法4。而电子舌作为近10年内一种检测味觉品质的新技术，以多传感阵列为基础，获取液体样本味觉特征的总体信息，具有感受阈值、感知味强度与人保持一致等特点，可以实现快速的检测5。电子舌技术因灵敏度高、可靠性强、重复性好的优点已应用于白酒、黄酒等酒类的口
10、感评价6-7、香型判定8、品牌区分5,9-10、分类鉴别11-12、掺假鉴定13等。始于殷商时期的凤香型白酒西凤，是陕西省白酒的代表。西凤酒以“醇香、甘润、协调、留香”而闻名14。2021年实现年销售收入80亿元，在2021年中国白酒企业前200强排名中陕西西凤酒厂集团有限公司居于第18名15，为当地，乃至陕西省经济发展做出了重要的贡献16。因此，西凤酒有不小的发展前景。因此，以西凤酒为研究对象，利用电子舌技术结 191 研究探讨食品工业 2023 年第44卷第 4 期合降维算法、分类预测建立西凤酒品牌、等级和酒龄判别模型，为西凤酒的生产和销售过程中的分类定级提供技术支持。建立真假西凤酒识别模
11、型探讨电子舌技术在辨别真假西凤六年区分中应用的可行性，为西凤酒产品真假鉴别技术的发展提供新的方向及思路。1材料与方法1.1材料与试剂试验样酒选自陕西省凤翔县柳林镇的西凤酒，见表1。试剂：饱和氯化钾（比克曼生物科技有限公司）。表1样酒一览表价位段产品名称生产日期净含量/mL价格(500 mL)/元高价位西凤15年2015年10月500350西凤金七彩2017年01月125272华山论剑2017年12月100260西凤六年2012年07月500168中价位西凤酒鳯之源2016年03月125120西凤小原浆2018年11月125100西凤(1956)2020年05月150100西凤时尚小六年2015
12、年06月10088低价位西凤酒(绿脖)2020年08月50055西凤酒旺上走2015年06月36943.4西凤酒(375)2021年03月37532注:以每种500 mL酒样的价格进行划分,80元以内归为低价位酒,80150元归为中价位段,150元及以上归为高价位段。1.2仪器与设备C-Tongue电子舌（上海保圣科技公司）；ZYMI-CRO-20L超纯水机（四川卓越水处理设备有限公司）。Tongue电子舌系统由传感器阵列、信号调理系统、测试平台和应用软件四个部分组成。传感器阵列由六个工作电极和一个辅助电极组成一个独立单元机构与一个参比电极共同组成一个完整的传感器阵列；信号调理系统由信号激发单
13、元、信号调理单元以及数据采集单元组成；测试平台为样品安置、检测提供严格的工作环境。应用软件是在电脑上运行的用于控制电子舌检测、分析数据、输出结果的应用程序。传感器阵列中每个独立的传感器像舌面上的味蕾，具有交互敏感作用，即一个独立的传感器并非只感受一种化学物质，而是感受一类化学物质，并且在感受某类特定化学物质的同时，还感受一部分其他性质的化学物质。1.3试验设计1.3.1类别鉴定取20 mL待测酒样于烧杯中，在室温环境下用电子舌传感器进行数据采集（采集时必须保证传感器底部完全浸入），每个样品重复采集5次，每检测完一个样品需要用超纯水对电子舌传感器部分进行清洗。将待测酒样的电子舌信号值完全准确地记
14、录下来5，经电子舌系统分析后得到响应信号，采用主成分分析法和降维分类分析法对西凤酒进行定性识别分析、对高价位段西凤酒进行品类鉴定等。并将两种分析方法进行比较，选出西凤酒定性鉴别的最优方法。1.3.2掺假检测定性掺假试验为西凤六年掺假。试验遵循单一变量原则，参考生活中常见的掺假方法，选用同为凤香型的太白酒，且参考马泽亮等9、周红标等17的研究。将西凤六年与预试验中区分度最高的2021年产的太白酒进行100%，80%，60%，40%，20%和0的不同比例混掺，固定取量为100 mL，重复测量5次，制备6个西凤六年掺假定性识别模型。2结果与讨论2.1西凤酒的类别鉴定2.1.1西风酒的传感器雷达图对于
15、西凤酒来说，不同品牌酒的风味物质在含量上存在着不小的差异，因此，通过电子舌检测可以获得不同频率的电信号18。试验结果表明，西凤酒的电子舌传感器电信号基本一致，但所得传感器雷达图仍有不小区别，结果见图1。传感器的响应值同时代表着传感器对特定物质浓度的响应。从图1可以看出，西凤酒在对传感器2，4和6的响应最为敏感，普遍对传感器1，3和5响应度低。2.1.2主成分分析（PCA）法对西凤酒的类别鉴定试验中，对电子舌传感器采集到的不同信号数据进行转换和降维，得到西凤酒的主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）图（图2）。PCA是一种无监督的数据降维方法，结果图中，
16、每一点表示一种样本的一次检测，点与点之间的距离代表不同检测次数之间特征差异；横纵坐标分别是占据总信息量最多的两个主要成分。两个主成分的累计贡献率越大，说明原本各个指标的信息能被越好反映，当累计贡献率大于75%时，就基本能用这两个主成分的二维图来表示整体的信息19-20。从图2可以看出，11种西凤酒的前两个主成分的贡献率分别是95.754 9%和2.363 7%，累计贡献率高达98.118 6%75%。因此，PCA选择的两种主要成份的向量可以反映11种西凤酒的整体数据信息。贾洪锋等10采用电子舌对不同品牌啤酒进行主成分分析，第一主成分和第二主成分的总贡献率达到了95.2%；郭壮等4采用主成分分析法对市售米酒滋味进行品质评价，累计贡献率高达96.7%。主成分分析常常用于减少数据库的维数，同时又可以维持数据库的方差贡献率和最大的特征值。两个数据的贡献率均大于75%，说明主成分可以较好地反映原来多指标的信息。所以PCA法可以对多种酒类进行类别鉴定。食品工业 2023 年第44卷第 4 期 192 研究探讨图211种西凤酒的PCA图像2.2高价位段西凤酒品类的鉴定（PCA-KNN）在进行全部样品
