近红外光谱波段优化在白酒酒醅成分分析中的应用

发布时间：2017-09-16 14:36

  本文关键词：近红外光谱波段优化在白酒酒醅成分分析中的应用

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【摘要】：为了提高白酒酒醅主要成分的快速检测技术水平,利用近红外光谱法对白酒酒醅中的水份、淀粉、酸度和酒精度进行定量分析,通过PLS建立酒醅成分定量分析模型,同时采用CARS、间隔偏最小二乘变量选择法(iPLS)和无信息变量消除法(UVE),实现光谱特征波段选择,并利用多元散射校正(MSC)、导数以及标准正态变量变换(SNV)等预处理方法进行模型优化。用决定系数(R~2)、预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主因子数对模型进行评价,确定最佳建模方法。结果表明:波段筛选能够对模型起到优化作用,并提高模型运算速度,其中CARS优化效果最为明显,酒醅水份、淀粉、酸度和酒精度的R~2分别达到0.885,0.915,0.951,0.954;RMSEP分别为0.630,0.519,0.228,0.234,有效地提高了模型的稳定性与准确度。经过优化,所建模型预测效果好,能够满足白酒酒醅主要成分的快速检测要求,在实际应用中有一定的参考价值。
【作者单位】： 中国食品发酵工业研究院;
【关键词】： 白酒酒醅 近红外光谱技术 定量分析 预处理方法 波段筛选
【基金】：科研院所技术开发研究专项项目(2013EG111212)资助
【分类号】：O657.33;TS262.3
【正文快照】： 引言酒醅发酵过程伴随着水份,淀粉,以及酸度等主要成分含量的变化,影响白酒酿造的产量、质量与风味,因此,对酒醅中主要物质及时检测是控制白酒生产品质的保障。目前传统化学检测方法存在操作繁杂,检测结果延迟,准确性差,污染环境,难以实现大批量快速定量检测等缺点[1]。寻找一

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