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    山葡萄酒酒齡的識別

    時間:2024/9/9閱讀:207
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    本研究以山葡萄酒為實驗材料,利用電子鼻技術通過主成分分析(PCA)、線性判別分析法(LDA方法)、方差分析法(ANOVA)等多種方法度葡萄酒樣品的體積分數、樣品體積和樣品瓶頂空生成時間進行優化,在優化參數的條件下,通過逐步線性判別分析法(Step-LDA)對2014-2017年不同酒齡的山葡萄酒進行識別,達到對山葡萄酒酒齡準確識別的目的。

    檢測設備:電子鼻PEN3,德國AIRSENSE

    01.PCA和LDA分析

    電子鼻在優化參數條件下可以區分2014年、2015年、2016年和2017年的山葡萄酒樣品,并且在PCA和LDA分析圖上,各樣品的分布位置不同,儲存時間越長,樣品間距離越遠,識別效果越好。山葡萄酒的優化參數為樣品體積分數10%、樣品體積5mL、樣品瓶頂空生成時間30min。

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    逐步判別分析法可以依據建立的模板,對未知酒樣品進行識別。本實驗選取了2014-2017年各10個樣品建立模板,對另外10個樣品進行逐步線性判別分析。由表6可知,2014-2016年的10個樣品預測的準確率均為 100 %,而2017年的10份樣品中有3個樣品被誤分到2016年,準確率為70%,可能是由于2017年山葡萄酒貯存時間已達半年多,個別樣品香氣成分與2016年香氣成分可能比較接近的原因。本實驗說明利用電子鼻通過逐步線性判別分析法對山葡萄酒識別時,山葡萄酒的酒齡為一年半以上時能獲得 100 %的準確率。


    6.png

    結論:電子鼻測定不同酒齡山葡萄酒時,樣品體積分數,樣品體積和樣品瓶頂空生成時間對測定結果有很大影響,其中樣品體積的影響程度大,對單個傳感器和復合傳感器影響均極顯著(P<0.01)。結合PCA,LDA和ANOVA分析方法,確定出優化參數為:樣品體積分數10.0%、樣品體積5mL、樣品瓶頂空生成時間30min。

    文獻來源:延邊大學農學院


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