CN109060712A - 一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法 - Google Patents
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Abstract
本方案公开了白酒的鉴定技术领域，一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法，采集已知品质的白酒的红外光谱图：收集至少50个已知品质的白酒样品，利用红外光谱仪分别进行扫描得出白酒的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为16或32次，谱图分辨率4cm–1或8cm–1；谱图预处理：对步骤一所得谱图依次做平滑、一阶导数和SNV变换算法进行预处理；建立数据模型并进行算法验证，所述算法采用支持向量机算法；对待测的未知白酒样品进行检测，将其检出的红外光谱图与已知品质的白酒的红外光谱图进行比对即可鉴定出未知白酒的品质。本方法简便、快捷，对试样无需处理，保留了已知品质白酒和待测白酒的物质的完整性，使得测出的结果准确性明显提高。
Description
技术领域
本发明涉及白酒的鉴定技术领域，具体一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法。
背景技术
白酒是我国独有的传统产品，品种繁多，历史悠久。我国的白酒按照香型分为三种，分别是酱香型、浓香型和清香型。
近年来，随着白酒的需求量增大，白酒的产量尤其是名优白酒的产量越来越大。在利益的驱使下，一些不法分子将口感相近、但价格相对较低的中低档酒冒充高档酒，灌入高档酒的包装中，有的甚至将自己酿的劣质酒灌入高档酒的包装中来牟取暴利。如何对白酒的真伪进行鉴定，对假酒的造假手段进行确认，以及对造假窝点的溯源是公安机关打击制造贩卖假酒的重要手段之一。
鉴定白酒的传统方法，是使用的鉴别手段是靠感官评价，也就是靠人的眼睛、鼻子和口来进行综合判断，从视觉、嗅觉和味觉判断就的色、香、味。这样的方法由于受到个体差异和主观因素的影响，促使白酒的鉴定出现偏差。对此，随着科学技术的进步，目前也结合了仪器设备进行鉴定，色谱法是现在广泛使用的白酒鉴定方法，如检测挥发性化合物的固相微萃取气相色谱法、混合物的气相色谱法、和高效液相色谱法和气-质联用，促进了白酒质量控制。然而白酒是由几百种复杂香气化合物组成的，色谱法多注重于白酒微观化学成分的研究，而将白酒各种自身成分的综合作用和相互关系割裂开来，因此色谱法很难适应白酒的综合、宏观的整体评价。
为了弥补上述色谱法鉴定白酒存在的不足，目前还将红外光谱也引入了白酒的分析鉴定中，其基本原理：在复杂混合物体系中，只要其所含化学成分不同，各成分含量的比例不同，都会造成红外谱图的差异，犹如人的“指纹”差异。对复杂混合物体系进行全组分分析测定，宏观的整体分析，在不破坏它的原本性的前提下，一个混合物的红外图谱则是其所含各种成分的叠加谱，构成谱图的宏观“指纹”性。
现有申请号为2009102887005的中国专利“一种利用红外光谱鉴定白酒的方法”，其方法步骤中，将已知香型的白酒进行冷冻真空干燥，目的是除去白酒中的水和乙醇；利用中红外光谱仪测定样品的普通中红外光谱；然后求出光谱图对应的导数谱图；最后利用普通中红外光谱和导数谱图直接得出香型白酒的指纹区域和特征吸收峰，比较已知香型和未知香型白酒的光谱图和吸收峰数据，鉴定出未知香型的白酒的香型。
上述专利的方法中，使用了中红外进行鉴定，同时也需要进行冷冻真空干燥处理，这样一来便使得白酒样品成固体状态，白酒样品的基础物质进行了破坏，其中的物质受到损失，导致测出的信息出现较大的误差，进而降低了检测的准确率。
发明内容
本发明意在提供一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法，以解决现有使用红外光谱分析白酒的技术中，对白酒样品的基础物质造成破坏，以导致检出的准确率降低的技术问题。
本方案中的一种红外光谱分析鉴定白酒的方法，包括以下步骤：
步骤一、采集已知品质的白酒的红外光谱图：收集至少50个已知品质的白酒样品，利用红外光谱仪分别进行扫描得出白酒的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为16或32次，谱图分辨率4cm–1或8cm–1；
步骤二、谱图预处理：对步骤一所得谱图依次做平滑、一阶导数和SNV变换算法进行预处理；
步骤三、建立数据模型并进行算法验证，所述算法采用支持向量机算法；
步骤四、对待测的未知白酒样品进行检测，将其检出的红外光谱图与已知品质的白酒的红外光谱图进行比对即可鉴定出未知白酒的品质。
本发明的工作原理是：红外光谱检测一个混合物体系，其分子光谱中峰位、峰形、峰强度则代表着体系中所含相应各种基团的谱峰的叠加，混合物组成的变化，将导致分子光谱整体谱图的变化，因而利用红外光谱谱图的整体性、特征性和模糊性，以求得到白酒所有分子信息，然后通过计算机技术使白酒整体信息表现出来。利用红外光谱技术(FT-IR)结合聚类分析技术对白酒进行无损、快速的检测，此处的聚类分析技术也就是收集多个的样品进行独立扫描，得到的图谱再整合成一个完整样品的额图谱，这样便既能客观反映白酒内在物质基础，又能在宏观上有效控制白酒整体质量。
本发明结合支持向量机算法进行数据模型的建立，能够解决小样本、非线性以及高维模式识别中表现出的特有优势，将白酒中的所有信息整合为一体清晰的呈现出来，便于比对分析，提高分析鉴定的准确性。
本发明方法的技术效果及优点是：
(1)简便、快捷，对试样无需处理，无需经过繁琐的分离提取或干燥等过程就可以直接测试。保留了已知品质白酒和待测白酒的物质的完整性，使得测出的结果准确性明显提高。
(2)自动化，可以和计算机进行联机，实现白酒品质控制的自动化。
(3)不必专门寻求单个的，纯的标准物。
利用本发明的方法，可以对不同发酵部位的基酒进行科学界定；已知品质的白酒可以有专业品酒师品出。
白酒的鉴定包括香型的鉴定和等级的鉴定，下面基于上述基础方案，分别就白酒香型的鉴定和等级的鉴定分别进行说明：
优化方案一，所述方法用于鉴定白酒的香型，其红外光谱图的采集步骤是：选取已知香型的白酒的窖面香基酒、窖底香基酒和醇甜香基酒的标准样品各400个；利用红外光谱仪分别进行扫描得出每个标准样品的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为32次，谱图分辨率8cm–1。采用本方法鉴定白酒的香型，通过与专业品酒师的评价结果对比，此方法的准确率可达95％。
优化方案二，所述方法用于鉴定白酒的香型，其红外光谱图的采集步骤是：选取已知香型的白酒的窖面香基酒和醇甜香基酒的标准样品各50个，利用红外光谱仪分别进行扫描得出每个标准样品的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为16次，谱图分辨率4cm–1。采用本方法鉴定白酒的香型，通过与专业品酒师的评价结果对比，此方法的准确率可达92％。
优化方案三，所述方法用于鉴定白酒的等级，其红外光谱图的采集步骤是：选取已知白酒的一等酒、二等酒、三等酒和四等酒样品各300个，利用红外光谱仪分别进行扫描得出每个标准样品的红外光谱图；扫描范围是3050～2800cm-1，扫描次数为32次，谱图分辨率8cm–1。采用本方法鉴定白酒的等级，通过与专业品酒师的评价结果对比，此方法的准确率可达88％。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例1：一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法，用于国台酱香基酒香型的鉴定，包括以下步骤：
步骤一、选取国台窖面香基酒、窖底香基酒和醇甜香基酒标准样品各400个，共计1200个；进行红外光谱检测，得到红外光谱图：采用Bruker公司的Tensor27傅立叶变换红外光谱仪，ATR附件(傅立叶变换红外光谱仪的分析工具)，测定范围4000～650cm-1，扫描仪次数32次，分辨率8cm-1；
步骤二、对步骤一中所有红外光谱图依次做平滑、一阶导数、SNV预处理；
步骤三、建立支持向量机聚类模型，SVM type:Classification(C-SVC)，Kerneltype:Radial basis function，Gamma:0.001165501，C value:100，Weights:All1.00，Cross validation segments:15；
步骤四、对待测的未知白酒样品进行检测，将其检出的红外光谱图与已知香型的白酒的红外光谱图进行比对即可鉴定出未知白酒的香型。
模型对酱香型基酒香型的预测，准确度达到95％。
实施例2：一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法，用于金士酒酱香基酒的香型鉴定，包括以下步骤：
步骤一、选取金士酒——窖面香基酒和醇甜香基酒标准样品各50个；进行中红外光谱检测，得到红外谱图：采用Perkin-Elmer公司的Spectrum one傅立叶变换中红外光谱仪，ATR水平附件，测定范围4000～400cm-1，扫描仪次数16次，分辨率4cm-1；
步骤二、对步骤一中所有红外光谱图依次做平滑、一阶导数、SNV预处理；
步骤三、建立支持向量机聚类模型，SVM type:Classification(C-SVC)，Kerneltype:Radial basis function，Gamma:0.001165501，C value:100，Weights:All1.00，Cross validation segments:15；
步骤四、运用标准红外模型对金士酒基酒待测酒样品红外谱图分别进行比对。观察待测样品是否进入标准模型，进入模型表示为同一物质，否则异类物质。鉴定准确率为92％。
实施例3：一种用红外光谱分析鉴定白酒的方法，用于国台基酒等级鉴定，包括以下步骤：
步骤一、选取国台一等酒、二等酒、三等酒、四等酒样品共1200个(由专业品酒师评出)；进行中红外光谱检测，得到红外谱图：采用Bruker公司的Tensor 27傅立叶变换红外光谱仪，ATR附件，测定范围3050～2800cm-1，扫描仪次数32次，分辨率8cm-1；
步骤二、对步骤一中所有红外光谱图依次做平滑、一阶导数、SNV预处理；
步骤三、建立支持向量机聚类模型，SVM type:Classification(C-SVC)，Kerneltype:Radial basis function，Gamma:0.01，C value:1，Weights:All1.00，Crossvalidation segments:15；
步骤四、对待测的未知白酒样品进行检测，将其检出的红外光谱图与已知等级的白酒的红外光谱图进行比对即可鉴定出未知白酒的等级。
该模型对酱香型基酒等级的预测，准确率达到88％。
Claims (4)
1.一种红外光谱分析鉴定白酒的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、采集已知品质的白酒的红外光谱图：收集至少50个已知品质的白酒样品，利用红外光谱仪分别进行扫描得出白酒的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为16或32次，谱图分辨率4cm–1或8cm–1；
步骤二、谱图预处理：对步骤一所得谱图依次做平滑、一阶导数和SNV变换算法进行预处理；
步骤三、建立数据模型并进行算法验证，所述算法采用支持向量机算法；
步骤四、对待测的未知白酒样品进行检测，将其检出的红外光谱图与已知品质的白酒的红外光谱图进行比对即可鉴定出未知白酒的品质。
2.根据权利要求1所述的一种红外光谱分析鉴定白酒的方法，其特征在于：所述方法用于鉴定白酒的香型，其红外光谱图的采集步骤是：选取已知香型的白酒的窖面香基酒、窖底香基酒和醇甜香基酒的标准样品各400个；利用红外光谱仪分别进行扫描得出每个标准样品的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为32次，谱图分辨率8cm–1。
3.根据权利要求1所述的一种红外光谱分析鉴定白酒的方法，其特征在于：所述方法用于鉴定白酒的香型，其红外光谱图的采集步骤是：选取已知香型的白酒的窖面香基酒和醇甜香基酒的标准样品各50个，利用红外光谱仪分别进行扫描得出每个标准样品的红外光谱图；扫描范围是4000～650cm–1，扫描次数为16次，谱图分辨率4cm–1。
4.根据权利要求1所述的一种红外光谱分析鉴定白酒的方法，其特征在于：所述方法用于鉴定白酒的等级，其红外光谱图的采集步骤是：选取已知白酒的一等酒、二等酒、三等酒和四等酒样品各300个，利用红外光谱仪分别进行扫描得出每个标准样品的红外光谱图；扫描范围是3050～2800cm-1，扫描次数为32次，谱图分辨率8cm–1。
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