CN102592054A - 定量评判浓香型白酒基酒质量的方法 - Google Patents

定量评判浓香型白酒基酒质量的方法 Download PDF

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祝成
张宿义
卢中明
易彬
杨平
任剑波
吕辉
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Abstract

本发明属于酿酒技术领域，特别涉及定量评判浓香型白酒基酒质量的方法。本发明提供一种定量评判浓香型白酒基酒质量的方法，采用方法结果合理、准确。本发明方法包括如下步骤：筛选出m个白酒中的n个共有特征峰，共有特征峰的峰面积集X；将m个白酒的共有特征峰峰面积组成矩阵R，将R输入SPSS统计软件进行主成分分析，由分析结果可提出s个主成分、s个主成分的方差贡献率h和因子得分系数矩阵D；由矩阵D可得到s个主成分的标准化线性组合Fi＝d1iX1+d2iX2+d3iX3+......+dniXn(i＝1，2，......，s)，各主成分与方差贡献率h的乘积之和以G为自变量g，白酒质量等级评分U为因变量回归分析，可得到数个回归方程U＝f(g)，决定系数R2最高的回归方程为最终的数学模型评判方程。

Description

定量评判浓香型白酒基酒质量的方法
技术领域
本发明属于酿酒技术领域，特别涉及定量评判浓香型白酒基酒质量的方法。
背景技术
固态酿造生产白酒中，感官品评是分析白酒质量的一种重要手段，感官品评依靠白酒的色、香、味、形等来定性地判断其质量特性，从而判断白酒酒质的好坏。但是感观评价因人而异，且不能量化，使得评判结果缺乏科学性、系统性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种定量评判浓香型白酒基酒质量的方法，本发明采用主成分分析方法对白酒质量进行定量评判，结果合理、准确。
本发明定量评判浓香型白酒基酒质量的方法，包括如下步骤：
1)、筛选出m个白酒中的n个共有特征峰，共有特征峰的峰面积集X＝{X1，X2，X3，X4，......，Xn}；
2)、将m个白酒的共有特征峰峰面积数据组成矩阵 R = r 11 r 12 Λ r 1 n r 21 r 22 Λ r 2 n M M M M r ml r m 2 Λ r mn , 将R输入SPSS统计软件进行主成分分析，由分析结果可提出s个主成分(F1，......，Fs)、s个主成分的方差贡献率h＝(h1，h2，h3，h4，......，hs)和因子得分系数矩阵 D = d 11 d 12 Λ d 1 s d 21 d 22 Λ d 2 s M M M M d n 1 d n 2 Λ d ns ;
3)、由2)中的矩阵D可得到s个主成分的标准化线性组合
Fi＝d1iX1+d2iX2+d3iX3+......+dniXn(i＝1，2，......，s)，各主成分与2)中方差贡献率h的乘积之和G即为白酒风味成分特性综合指标；
4)、以3)中的白酒风味成分特性综合指标G为自变量g，白酒质量等级评分U为因变量进行回归分析，可得到数个回归方程U＝f(g))，相关系数最高的回归方程为评判浓香型白酒基酒质量最终的数学模型评判方程。
本发明步骤4)中以G为自变量，U为因变量运用EXCEL进行回归分析时，可进行线性回归、对数回归、多项式回归及指数回归等。比较各回归方程的决定系数R2(R2的数值大小反映回归方程的拟合程度，R2的取值范围在0～1之间，其等于1或接近1时，回归方程的可靠性最高，反之则可靠性较低)，取决定系数最高者为最终数学模型的评判方程。
本发明根据相同色谱条件下，同种峰保留时间一致的原则，筛选出白酒中的共有特征峰。步骤1)中X1，X2，X3，X4，......，Xn为共有特征峰的峰面积值，以往的方法都是采用白酒中各风味物质的含量(g/L)为原始数据进行分析处理，而峰面积值(pA*s)为色谱原始信号数据，未经过后续处理，故更精确，更适用于白酒的分析处理。
本发明步骤2)中采用主成分分析法对得到的共有特征峰数据矩阵进行分析，其中rmn为第m个酒样色谱图中第n个共有特征峰的峰面积数据。因子得分系数矩阵中dns表示第n个共有特征峰在主成分FS上的因子得分系数。主成分分析时采用SPSS软件。
本发明方法的提出是基于如下的原理：主成分分析(PCA)是系统降维和特征提取的一种基本方法，其实质是将原来多个具有一定相关性的指标，重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。这一组新的互相无关的综合指标就是分析得出的一组主成分。运用主成分分析剖析白酒质量与白酒风味成分间的内在关系，可以更加有效地对白酒质量进行定量判别。使用白酒质量等级评分与PCA方法得出的主成分数据进行回归分析，最终生成的模型具有高达90％的有效性。
本发明方法可以对白酒质量进行定量评判，避免了人为因素带来的主观差异，使结果更为合理、准确，是白酒质量定量评判的一种新的选择，在酿酒行业具有广阔的推广和应用前景。
具体实施方式
实施例1采用本发明方法定量评判调味级、特级、优级三种储存一年的白酒基酒。
三种储存一年的白酒基酒共m个酒样通过Agilent 7890色谱仪检测，筛选出20个共有特征峰，筛选出白酒中的共有特征峰集X＝{X1，X2，X3，X4，......，Xn}，n＝20，代表共有特征峰数量；其中X1-Xn分别代表m个酒样的色谱分析报告中的n个共有特征峰，可通过不同白酒在相同色谱条件下同一保留时间所代表的特征峰相同这一原则获得。
20个共有特征峰峰面积数据组成的矩阵 R = r 11 r 12 Λ r 1 n r 21 r 22 Λ r 2 n M M M M r ml r m 2 Λ r mn , 其中m＝30，代表白酒数量，rmn为第m个酒样的第n个共有特征峰的峰面积。
然后对20个共有特征峰面积数据矩阵运用SPSS软件进行主成分分析，可提出4个主成分为F1、F2、F3、F4，并由主成分分析结果可得4个主成分的方差贡献率h＝(h1，h2，h3，h4)(表2)以及因子得分系数矩阵D(见表1)。
表1因子得分系数矩阵
Figure BDA0000129817920000031
表2各主成分的方差贡献率
  主成分   1   2   3   4
  方差贡献率h/％   46.129   28.711   9.407   7.866
由表1可得到4个主成分F1、F2、F3和F4的标准化线性组合(式1～4)，而构建的白酒风味成分特性综合指标(G)为各主成分与方差贡献率(见表2)的乘积之和(式5)。
F1＝-0.063X1+0.049X2-0.010X3+0.085X4......-0.022X20 (1)
F2＝0.121X1+0.080X2-0.166X3+0.075X4......+0.003X20  (2)
F3＝-0.020X1-0.295X2-0.039X3-0.019X4......+0.359X20 (3)
F4＝0.226X1-0.270X2-0.008X3-0.172X4......-0.308X20  (4)
G＝46.129％F1+28.711％F2+9.407％F3+7.866％F4        (5)
Figure BDA0000129817920000041
G即为白酒风味成分特性综合指标；以白酒风味成分特性综合指标G为自变量g，白酒质量等级评分U为因变量进行回归分析，结果见表3。
表3质量等级评分与综合指标间的回归分析
  回归分析   方程   决定系数R2
  线性回归   U＝0.1989g+84.405   0.9088
  二次方回归   U＝-0.003g2+0.4637g+79.752   0.9699
  三次方回归   U＝0.00005g3-0.0098g2+0.734g+76.745   0.9768
  对数回归   U＝7.668lng+65.097   0.9711
比较决定系数R2可知，利用三次方回归分析方法其决定系数R2最大，高达0.9768，说明方程U＝0.00005g3-0.0098g2+0.734g+76.745可靠，能用于不同等级储存一年的白酒基酒质量的估测。
选经验丰富的品酒师10名对三种储存一年的白酒基酒共30个酒样进行定级并打分，采用百分制，然后统计所有人打分，取人数多的打分为白酒质量等级评分。白酒质量定级打分的标准为：调味级(95～100分)，特级(90～95分)，优级(85～90分)。不同香型的白酒基酒也可以根据自身酒质不同而设定不同级数的质量定级打分标准。本发明得到的模型等级评价结果与人为打分结果相符率达到90％，说明该评价模型有较高的准确性，见表4。
表4模型验证情况表
  酒样标号   模型定级   品评定级   酒样标号   模型定级   品评定级
  1   调味级   调味级   16   特级   特级
  2   特级   调味级   17   特级   特级
  3   调味级   调味级   18   特级   特级
  4   调味级   调味级   19   特级   特级
  5   特级   调味级   20   特级   特级
  6   调味级   调味级   21   优级   优级
  7   调味级   调味级   22   优级   优级
  8   调味级   调味级   23   优级   优级
  9   调味级   调味级   24   优级   优级
  10   调味级   调味级   25   优级   优级
  11   调味级   特级   26   优级   优级
  12   特级   特级   27   优级   优级
  13   特级   特级   28   优级   优级
  14   特级   特级   29   优级   优级
  15   特级   特级   30   优级   优级
实施例2采用本发明方法定量评判调味级、特级、优级三种基酒新酒。
调味级、特级、优级三种不同等级的白酒基酒通过Agilent 7890色谱仪检测，筛选出25个共有特征峰，筛选出白酒中的共有特征峰集X＝{X1，X2，X3，X4，......，Xn}，n＝25，代表共有特征峰数量。其中X1-Xn分别代表m个酒样的色谱分析报告中的n个共有特征峰，可通过不同白酒在相同色谱条件下同一保留时间所代表的特征峰相同这一原则获得。
表5因子得分系数矩阵
25个共有特征峰峰面积数据组成的矩阵 R = r 11 r 12 Λ r 1 n r 21 r 22 Λ r 2 n M M M M r ml r m 2 Λ r mn , 其中m＝30，代表白酒数量；rmn为第m个酒样的第n个共有特征峰的峰面积。
然后对25个共有特征峰数据矩阵运用SPSS软件进行主成分分析，可提出3个主成分为F1、F2、F3，并由主成分分析结果可得3个主成分的方差贡献率h＝(h1，h2，h3)(表6)以及因子得分系数矩阵D(见表5)。
表6各主成分的方差贡献率
  主成分   1   2   3
  方差贡献率h/％   76.378   6.917   4.416
由表5可得到3个主成分F1、F2和F3的标准化线性组合(式6～8)，而构建的白酒风味成分特性综合指标(G)为各主成分与方差贡献率(见表6)的乘积之和(式9)。
F1＝-0.046X1+0.041X2-0.049X3+0.049X4......+0.047X25(6)
F2＝0.133X1+0.007X2+0.122X3+0.103X4......-0.232X25 (7)
F3＝-0.096X1+0.259X2-0.159X3-0.213X4......+0.116X25(8)
G＝76.378％F1+6.917％F2+4.416％F3                  (9)
以白酒风味成分特性综合指标G为自变量g，白酒质量等级评分U为因变量进行回归分析，结果见表7。
表7质量等级评分与综合指标间的回归分析
  回归分析   方程   决定系数R2
  线性回归   U＝0.0471g+84.245   0.9034
  二次方回归   U＝-0.0001g2+0.0906g+81.087   0.9360
  三次方回归   U＝8E-07g3-0.0006g2+0.1654g+77.537   0.9408
  对数回归   U＝7.33lng+55.46   0.9381
比较决定系数R2可知，利用三次方回归分析方法其决定系数R2最大，高达0.9408，说明方程U＝8E-07g3-0.0006g2+0.1654g+77.537可靠，能用于不同等级白酒基酒新酒质量的估测。
选经验丰富的品酒师10名对三种储存一年的白酒基酒共30个酒样进行定级并打分，采用百分制，然后统计所有人打分，取人数多的打分为白酒质量等级评分。白酒质量定级打分的标准为：调味(95～100分)，特级(90～95分)，优级(85～90分)。本发明得到的模型等级评价结果与人为打分结果相符率相符率达到86.7％，说明该评价模型有较高的准确性，见表8。
表8模型验证情况
  酒样标号   模型定级   品评定级   酒样标号   模型定级   品评定级
  1   调味级   调味级   16   特级   特级
  2   调味级   调味级   17   特级   特级
  3   特级   调味级   18   调味级   特级
  4   调味级   调味级   19   特级   特级
  5   特级   调味级   20   特级   特级
  6   调味级   调味级   21   优级   优级
  7   调味级   调味级   22   优级   优级
  8   调味级   调味级   23   优级   优级
  9   调味级   调味级   24   优级   优级
  10   调味级   调味级   25   优级   优级
  11   特级   特级   26   优级   优级
  12   特级   特级   27   优级   优级
  13   调味级   特级   28   优级   优级
  14   特级   特级   29   优级   优级
  15   特级   特级   30   优级   优级
实施例3
采用本发明方法定量评判一级、二级、三级三种基酒新酒。
30个白酒基酒通过Agilent 7890色谱仪检测，筛选出25个共有特征峰，筛选出白酒中的共有特征峰集X＝{X1，X2，X3，X4，......，Xn}，n＝25，代表共有特征峰数量；其中X1-Xn分别代表m个酒样的色谱分析报告中的n个共有特征峰，可通过不同白酒在相同色谱条件下同一保留时间所代表的特征峰相同这一原则获得。
25个共有特征峰峰面积数据组成的矩阵 R = r 11 r 12 Λ r 1 n r 21 r 22 Λ r 2 n M M M M r ml r m 2 Λ r mn , 其中m＝30，代表白酒数量，rmn为第m个酒样的第n个共有特征峰的峰面积。
然后对25个共有特征峰数据矩阵运用SPSS软件进行主成分分析，可提出4个主成分为F1、F2、F3、F4，并由主成分分析结果可得4个主成分的方差贡献率h＝(h1，h2，h3，h4)(表10)以及因子得分系数矩阵D(见表9)。
由表9可得到4个主成分F1、F2、F3和F4的标准化线性组合(式10～13)，而构建的白酒风味成分特性综合指标(G)为各主成分与方差贡献率(见表10)的乘积之和(式14)。
F1＝0.048X1+0.035X2+0.056X3+0.064X4......+0.048X25(10)
F2＝0.098X1-0.069X2+0.061X3+0.024X4......-0.066X25(11)
F3＝0.051X1+0.263X2+0.038X3+0.046X4......-0.015X25(12)
F4＝-0.45X1+0.172X2-0.351X3-0.047X4......+0.451X25(13)
G＝60.507％F1+13.179％F2+10.897％F3+4.932％F4(14)
以白酒风味成分特性综合指标G为自变量g，白酒质量等级评分U为因变量进行回归分析，结果见表11。
表9因子得分系数矩阵
Figure BDA0000129817920000081
表10各主成分的方差贡献率
Figure BDA0000129817920000091
表11质量等级评分与综合指标间的回归分析
  回归分析   方程   决定系数R2
  线性回归   U＝-0.1856g+82.73   0.8753
  二次方回归   U＝-0.0018g2-0.1109g+83.02   0.8828
  三次方回归   U＝-0.0001g3+0.0082g2-0.2548g+81.991   0.9047
比较决定系数R2可知，利用三次方回归分析方法其决定系数R2最大，高达0.9047，说明方程U＝-0.0001g3+0.0082g2-0.2548g+81.991可靠，能用于不同等级白酒基酒新酒质量的估测。
选经验丰富的品酒师10名对三种储存一年的白酒基酒共30个酒样进行定级并打分，采用百分制，然后统计所有人打分，取人数多的打分为白酒质量等级评分。白酒质量定级打分的标准为：一级(80～85分)，二级(75～80)分，三级(70～75分)。本发明得到的模型等级评价结果与人为打分结果相符率相符率达到86.7％，说明该评价模型有较高的准确性，见表12。
表12模型验证情况
  酒样标号   模型定级   品评定级   酒样标号   模型定级   品评定级
  1   一级   一级   16   二级   二级
  2   二级   一级   17   三级   二级
  3   一级   一级   18   二级   二级
  4   一级   一级   19   二级   二级
  5   一级   一级   20   二级   二级
  6   一级   一级   21   三级   三级
  7   一级   一级   22   三级   三级
  8   一级   一级   23   三级   三级
  9   一级   一级   24   三级   三级
  10   一级   一级   25   三级   三级
  11   二级   二级   26   二级   三级
  12   二级   二级   27   三级   三级
  13   二级   二级   28   三级   三级
  14   三级   二级   29   三级   三级
  15   二级   二级   30   三级   三级

Claims (2)

1.定量评判浓香型白酒基酒质量的方法，包括如下步骤：
1)、筛选出m个白酒中的n个共有特征峰，共有特征峰的峰面积集X＝{X1，X2，X3，X4，......，Xn}；
2)、将m个白酒的共有特征峰峰面积数据组成矩阵 R = r 11 r 12 Λ r 1 n r 21 r 22 Λ r 2 n M M M M r ml r m 2 Λ r mn , 将R输入SPSS统计软件进行主成分分析，由分析结果可提出s个主成分(F1，......，Fs)、s个主成分的方差贡献率h＝(h1，h2，h3，h4，......，hs)和因子得分系数矩阵 D = d 11 d 12 Λ d 1 s d 21 d 22 Λ d 2 s M M M M d n 1 d n 2 Λ d ns ;
3)、由2)中的矩阵D可得到s个主成分的标准化线性组合
Fi＝d1iX1+d2iX2+d3iX3+......+dniXn(i＝1，2，......，s)，各主成分与2)中方差贡献率h的乘积之和
Figure FDA0000129817910000013
G即为白酒风味成分特性综合指标；
4)、以3)中的白酒风味成分特性综合指标G为自变量g，白酒质量等级评分U为因变量进行回归分析，可得到数个回归方程U＝f(g)，将决定系数R2最高的回归方程作为评判浓香型白酒基酒质量最终的数学模型评判方程。
2.根据权利要求1所述的定量评判浓香型白酒基酒质量的方法，其特征在于：步骤4)中回归方程为线性回归方程、对数回归方程、多项式回归方程及指数回归方程等。
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