联合采用感官分析、香气活性成分定性与定量技术,对茅台镇和神农架产区酱酒的香气感官特征及香气组分特征进行解析。感官分析表明茅台镇酱酒主要表现为曲香、粮香、酱香等香气特征,神农架酱酒则主要表现为甜香、酱香、青草香、酸香等香...联合采用感官分析、香气活性成分定性与定量技术,对茅台镇和神农架产区酱酒的香气感官特征及香气组分特征进行解析。感官分析表明茅台镇酱酒主要表现为曲香、粮香、酱香等香气特征,神农架酱酒则主要表现为甜香、酱香、青草香、酸香等香气特征。采用香气萃取物稀释分析技术从2个产区酱香型白酒中筛选出133种挥发性物质(香气稀释因子≥2);基于多组分的定量结果结合香气活度值(odor activity value,OAV)与偏最小二乘判别分析,从2个产区酱酒中共挖掘出65个重要香气化合物(OAV>1)以及32个差异性化合物[即变量权重重要性排序(variable importance for the projection,VIP)≥1];进一步明确了2个不同产区酱酒的香气感官特征与香气化合物之间的联系。结果表明,与茅台镇酱酒感官特征相关的重要香气化合物主要包括2,3,5-三甲基吡嗪、2-乙基-3,5-二甲基吡嗪、2-乙基-5-甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、2-甲基丁酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、γ-丁内酯、苯丙酸乙酯、异戊酸乙酯;与神农架酱酒感官特征相关的重要香气物质为甲硫醇、2,6-二乙基吡嗪、2-乙基-6-甲基吡嗪、3-甲硫基丙醛、香草醛、2,3-丁二酮、γ-壬内酯、3-羟基-2-丁酮、乙醛、乙缩醛、己醛、异戊醛。该研究通过剖析两类酱香型白酒的香气轮廓与风味特征,增进了对2个产区酱酒风味独特性的认识,为生产品质控制提供了参考和理论依据。展开更多
采用短波近红外光谱仪器在线检测保健酒调配液生产线上产品的酒精度。通过使用一阶倒数(First derivative,FD)和平滑处理(Norris derivative filter,ND),对近红外图谱进行预处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立了酒精...采用短波近红外光谱仪器在线检测保健酒调配液生产线上产品的酒精度。通过使用一阶倒数(First derivative,FD)和平滑处理(Norris derivative filter,ND),对近红外图谱进行预处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立了酒精度检测近红外模型。模型的校正集均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)为0.737,交互验证相关系数为0.9189;预测集均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为0.788,交互验证相关系数为0.9425。实验数据显示,近红外计算酒精度数值与标准法测量数值相对偏差主要集中在±2%之间,该方法可以满足生产过程中在线检测酒精度的要求。展开更多
文摘联合采用感官分析、香气活性成分定性与定量技术,对茅台镇和神农架产区酱酒的香气感官特征及香气组分特征进行解析。感官分析表明茅台镇酱酒主要表现为曲香、粮香、酱香等香气特征,神农架酱酒则主要表现为甜香、酱香、青草香、酸香等香气特征。采用香气萃取物稀释分析技术从2个产区酱香型白酒中筛选出133种挥发性物质(香气稀释因子≥2);基于多组分的定量结果结合香气活度值(odor activity value,OAV)与偏最小二乘判别分析,从2个产区酱酒中共挖掘出65个重要香气化合物(OAV>1)以及32个差异性化合物[即变量权重重要性排序(variable importance for the projection,VIP)≥1];进一步明确了2个不同产区酱酒的香气感官特征与香气化合物之间的联系。结果表明,与茅台镇酱酒感官特征相关的重要香气化合物主要包括2,3,5-三甲基吡嗪、2-乙基-3,5-二甲基吡嗪、2-乙基-5-甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、2-甲基丁酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、γ-丁内酯、苯丙酸乙酯、异戊酸乙酯;与神农架酱酒感官特征相关的重要香气物质为甲硫醇、2,6-二乙基吡嗪、2-乙基-6-甲基吡嗪、3-甲硫基丙醛、香草醛、2,3-丁二酮、γ-壬内酯、3-羟基-2-丁酮、乙醛、乙缩醛、己醛、异戊醛。该研究通过剖析两类酱香型白酒的香气轮廓与风味特征,增进了对2个产区酱酒风味独特性的认识,为生产品质控制提供了参考和理论依据。
文摘采用短波近红外光谱仪器在线检测保健酒调配液生产线上产品的酒精度。通过使用一阶倒数(First derivative,FD)和平滑处理(Norris derivative filter,ND),对近红外图谱进行预处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立了酒精度检测近红外模型。模型的校正集均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)为0.737,交互验证相关系数为0.9189;预测集均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为0.788,交互验证相关系数为0.9425。实验数据显示,近红外计算酒精度数值与标准法测量数值相对偏差主要集中在±2%之间,该方法可以满足生产过程中在线检测酒精度的要求。