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近紅外光譜技術(shù)在醬香型大曲糖化力快速檢測中的應(yīng)用

2023-12-29 04:49:56毛育志姚翠萍羅汝葉李巧玉牟明月
釀酒科技 2023年12期
關(guān)鍵詞:檢測方法模型

袁 頡,毛育志,姚翠萍,焦 富,羅汝葉,李巧玉,牟明月*

(1.貴州茅臺(tái)酒股份有限公司,貴州仁懷 564500;2.貴州省釀酒工程技術(shù)研究中心,貴州仁懷 564500)

大曲是白酒釀造過程中重要的糖化發(fā)酵劑,素有“酒之骨”之稱[1-2]。糖化力指大曲中具有糖化作用的微生物及酶,將淀粉分解為葡萄糖的能力,是衡量大曲糖化作用的重要理化指標(biāo),是大曲品質(zhì)的重要考核指標(biāo)。糖化力的高低與酒醅發(fā)酵及產(chǎn)酒量密切相關(guān),糖化力的準(zhǔn)確測定對(duì)指導(dǎo)生產(chǎn)起著關(guān)鍵作用[3-7]。由于獨(dú)特的高溫制曲工藝,醬香型大曲倉內(nèi)發(fā)酵溫度超過60 ℃,且高溫持續(xù)時(shí)間較長,使得醬香型大曲糖化力較低,加上釀酒原料高粱中支鏈淀粉含量高等因素,共同保證了醬香型白酒出酒率呈現(xiàn)“兩頭低,中間高”的特點(diǎn),確保酒質(zhì)的穩(wěn)定[8-9]。

目前大曲糖化力的測定主要采用斐林試劑滴定法,在一定的溫度與時(shí)間下(35 ℃,1 h),利用待測樣品對(duì)淀粉進(jìn)行酶解,根據(jù)斐林試劑與還原糖的顯色反應(yīng)確定滴定終點(diǎn),最后換算出樣品的酶活力[10-12]。由于采取手工滴定,易帶入操作誤差,且每個(gè)樣品需電爐加熱及滴定,存在不安全因素,檢測樣本量大時(shí)此方法不適用。也可采用DNS 法,在堿性條件下,利用3,5-二硝基水楊酸(DNS)與還原糖共熱后生成棕紅色氨基化合物,在一定波長范圍內(nèi),測定處理后樣液吸光度,再換算出酶活力[13-14]。兩種方法都需制備酶液,存在前處理過程繁瑣、耗時(shí)較長、試劑消耗量大、測定殘液待集中處理等問題。

偏最小二乘法是一種常見的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,綜合主成分分析、典型相關(guān)分析、線性回歸分析等優(yōu)點(diǎn),具有一定的消除非線性的能力,建模的同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的簡化,在光譜分析中廣泛應(yīng)用[15-16]。近紅外光譜分析技術(shù)具有無污染、測定速度快等優(yōu)點(diǎn),可根據(jù)有機(jī)物含氫基團(tuán)X-H(X=C、N、O、S 等)振動(dòng)的倍頻及合頻吸收的差異,區(qū)分不同物質(zhì)并進(jìn)行含量測定,涵蓋食品、化工、制藥等領(lǐng)域多種指標(biāo)的快速檢測。在白酒生產(chǎn)中,近紅外檢測技術(shù)已廣泛應(yīng)用于釀酒原料、酒醅、大曲、白酒的重要理化指標(biāo)檢測[17-19]。2018 年3 月,中國酒業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《固態(tài)發(fā)酵酒醅通用分析方法》T/CB J 004—2018,明確了利用近紅外分析法檢測酒醅水分、酸度、淀粉、糖分、酒精度、總酯等指標(biāo)的基本要求,體現(xiàn)出對(duì)該方法在白酒檢測中推廣應(yīng)用的政策支持。

本研究采用近紅外光譜技術(shù)收集醬香型大曲近紅外波長,結(jié)合偏最小二乘法建立醬香型大曲糖化力的定量模型,具有快速、可靠、無污染等優(yōu)點(diǎn),能有效提高大曲質(zhì)量監(jiān)控和分析研究效率。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑及儀器

1.1.1 材料

試驗(yàn)所用材料為某醬香型白酒廠制曲車間大曲,定期選取具有代表性的大曲樣品,共955 份,作為建模樣品,另隨機(jī)抽取51份樣品作為檢驗(yàn)樣品。

1.1.2 儀器設(shè)備

DS2500 型近紅外分析儀,瑞典FOSS 公司;ME204E 型分析天平,梅特勒-托利多公司(上海);HH系列數(shù)顯恒溫水浴鍋,江蘇科析儀器有限公司;電爐,天津市泰斯特儀器有限公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣品糖化力的化學(xué)法測定原理

大曲中糖化型淀粉酶能將淀粉水解生成葡萄糖。參照《釀酒大曲通用分析方法》QB/T 4257—2011,在一定條件下(pH4.6、溫度35 ℃),樣品浸出液1 h 水解淀粉生成葡萄糖量的多少表示樣品的糖化力。用斐林法測定生成的葡萄糖量,以此換算出樣品糖化力。

1.2.2 樣品的近紅外光譜測量方法

將大曲樣品充分混勻,平鋪于干凈的樣品杯,裝樣量約占樣品杯2/3,檢查杯底無雜質(zhì)后壓實(shí),確保無漏光或大空隙,然后將樣品杯置于測量池中進(jìn)行測量。

1.2.3 光譜采集

光譜波長范圍:850~2450 nm,光譜分辨率:2 nm,掃描次數(shù):2次。

1.2.4 模型建立

根據(jù)大曲中的C-H、N-H、O-H、C-O和S-H等化學(xué)鍵的泛頻振動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng),通過漫反射方式獲得大曲糖化力組成基礎(chǔ)化學(xué)鍵在近紅外區(qū)的吸收光譜,結(jié)合偏最小二乘法建立大曲的近紅外光譜與糖化力含量間的預(yù)測模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 預(yù)測模型的建立

通過檢測955 份大曲樣品的近紅外吸收峰,將收集到的光譜按糖化力化學(xué)測定值排序,并按1∶2比例分為驗(yàn)證集和校正集,建立的對(duì)比集散圖如圖1所示。

圖1 對(duì)比集散圖

利用WinISI 中的偏最小二乘法建立大曲樣品的糖化力預(yù)測模型,所得各模型參數(shù)見表1。

表1 利用偏最小二乘法建立的大曲糖化力預(yù)測模型參數(shù)

模型的標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC 為20.2366,模型交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)偏差SECV為22.0057,模型交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)偏差與標(biāo)準(zhǔn)偏差的比值為1.0874,小于1.2;模型交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)1-VR=0.7812,定標(biāo)樣品集濃度的變化被78.12%的解釋出來。初步說明該模型具有良好的適用性。

2.2 模型檢驗(yàn)

(1)重復(fù)性:隨機(jī)選取1 份大曲樣品,利用表2中的近紅外測定模型參數(shù)重復(fù)測定10 遍,糖化力分析結(jié)果如圖2所示。

表2 近紅外光譜測定大曲糖化力重復(fù)性對(duì)比

圖2 同一大曲樣品糖化力重復(fù)檢測數(shù)據(jù)對(duì)比圖

通過10 組重復(fù)性實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn),利用表2 所述近紅外模型預(yù)測實(shí)驗(yàn)樣品糖化力的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.67%,說明該模型測定大曲糖化力具有較好的精密度。

(2)準(zhǔn)確性:隨機(jī)選取50 份不同大曲樣品,利用表1 所述近紅外模型參數(shù)測定大曲糖化力,并與采用斐林試劑滴定法測定的實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行對(duì)比,分析結(jié)果如圖3所示。

圖3 預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)值對(duì)比集散圖

上述50 份大曲樣品糖化力近紅外模型的預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)值的平均相對(duì)誤差為5.31%,說明該模型具有較好的預(yù)測能力,可用于醬香型大曲理化指標(biāo)糖化力的檢測。

2.3 方法對(duì)比

2.3.1 不同分析方法對(duì)比

從廢液產(chǎn)生量、操作難易度、檢測時(shí)間等方面,將本方法與其他分析方法對(duì)比,具體參數(shù)如表3所示。

表3 不同大曲糖化力檢測方法比較

對(duì)比斐林試劑滴定法和3,5-二硝基水楊酸比色法,利用近紅外光譜分析法測定大曲糖化力,無酶液制備過程、無化學(xué)試劑消耗、無檢測殘液產(chǎn)生,具有操作簡單、檢測效率高、無污染等優(yōu)點(diǎn)。

2.3.2 不同近紅外模型對(duì)比

從檢測波長、檢測范圍、平均相對(duì)誤差等方面,將本模型與其他模型對(duì)比,具體參數(shù)如表4所示。

表4 不同近紅外模型檢測大曲糖化力比較

兩個(gè)模型平均相對(duì)誤差均在10%以內(nèi),模型1的平均相對(duì)誤差略低,但本方法用于大曲糖化力近紅外建模的樣本量更高,檢測范圍75~350 mg/g·h,更適用于糖化力偏低的醬香型大曲。

3 結(jié)論

本研究采用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法,建立醬香大曲糖化力的線性定量模型,相對(duì)于傳統(tǒng)檢測方法,具有高效、快速、無污染等優(yōu)點(diǎn),適用于高溫大曲重要指標(biāo)糖化力的快速、精準(zhǔn)檢測。為使模型更加穩(wěn)定,還需在使用過程中不斷擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫,優(yōu)化預(yù)測模型。

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起,利用近紅外光譜技術(shù),不斷擴(kuò)寬大曲檢測指標(biāo),如大曲類別、液化力、發(fā)酵力等,構(gòu)建更加智能化的大曲快速檢測及評(píng)價(jià)系統(tǒng),值得重點(diǎn)關(guān)注與深入研究。

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