一种间接检测黄酒中氨基酸总量的方法与流程

1.本发明涉及黄酒氨基酸含量检测技术领域，尤其是涉及一种间接检测黄酒中氨基酸总量的方法。


背景技术：

2.黄酒是世界上最古老的酒类之一, 源于中国, 且唯中国有之, 与啤酒、葡萄酒并称世界三大古酒。黄酒是我国酒类发展产业政策发展的产品, 是有悠久历史和文化内涵的酒种, 也是未来最有希望走向世界并占有一席之地的酒品。黄酒中含量多的成分是水、乙醇、糖类、酸类物质。黄酒中氨基酸含量偏低，但黄酒中氨基酸种类众多，如天冬氨酸、谷氨酸、丝氨酸、组氨酸、谷氨酸、丙氨酸、精氨酸、赖氨酸、脯氨酸、半胱氨酸等等。这些氨基酸含量虽然微小，但其含量的改变，对黄酒风味也有着直接的影响，这是应为黄酒的风味不是单一物质作用的结果, 而是多种不同微量成分在数量上微妙平衡的结果。在早期的研究中，对黄酒的常规检测以及含量较大成分的检测, 而对于风味物质, 特别是微量成分的检测的研究的比较少，特别是含量更低、种类更多的氨基酸的检测，研究的更少。主要的原因有一方面受设备仪器的影响，如常规的气相、液相、气质联用等化学手段，这些都需要价格昂贵的仪器。但更重要的是这些氨基酸种类众多，含量微小，检测的前处理、检测方法、手段都十分复杂，工作量巨大等原因。由于就黄酒重要成分如水、乙醇、总糖含量进行了大量的研究，已经积累了大量的经验，黄酒中这些成分的含量检测起来相对简单、费用低，是否可以尝试利用黄酒中常规的化学成分含量来间接预报氨基酸总量。本专利针对黄酒中的氨基酸含量检测复杂、费用高、需要大量的化学试剂等缺点，尝试设计出一种间接检测黄酒中氨基酸总量的方法，利用黄酒中常规的化学成分含量结合化学计量学方法建立氨基酸总量大量预报模型，来实现间接检测黄酒中氨基酸总量。


技术实现要素：

3.本发明的目的就是为了克服传统检测黄酒中氨基酸检测方法需要经过复杂的吸前处理，人工工作强度大，重现性差，使用大量有机溶剂等缺陷而提供一种简便快捷、低成本、无污染的检测方法。通过利用成熟检测黄酒中主要成分如总酸、总糖、还原糖、酒精度和ph值等数据，建立黄酒中氨基酸总量的间接检测方法。
4.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种间接检测黄酒中氨基酸总量的方法。，包括以下步骤：1）收集多个不同品牌的黄酒样品，分别检测出总酸、总糖、还原糖含量及酒精度和ph值，这些数据构成了间接检测氨基酸总量的基础数据。
5.2）对这些基础数据进行组合转化，形成间接检测氨基酸总量的中间数据；3）基于中间数据，采用支持向量机算法建立黄酒中氨基酸总量的定量预测模型；4）收集新的黄酒样本，分别检测出总酸、总糖、还原糖含量及酒精度和ph值等基础数据，将这些基础数据代入组合转化方程计算出中间数据，再将这些中间数据代入支持向
量机定量预报模型，间接检测出新的黄酒样品氨基酸总量。
6.与现有技术相比，本发明具有以下优点：一、低成本：虽然在测试总酸、总糖、还原糖含量及酒精度和ph值等基础数据需要专业的实验，但避免了要检测多种氨基酸含量，然后才能计算出氨基酸总量。整个过程这样减少了大量的实验，节约很多成本。
7.二、减少无污染：如果对于黄酒中几十种氨基酸含量都用化学方法检测，需要用到大量化学试剂药品，对环境造成污染。通过间接检测黄酒中氨基酸总量的方法节约了大量化学试剂，减少污染。
8.附图说明
9.图1为黄酒中氨基酸总量间接预测模型的建模结果，建模结果准确率高。
10.图2为黄酒中氨基酸总量间接预测模型的留一法内部交叉验证结果，其结果准确率高。
具体实施方式
11.下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
12.实施例：一种间接检测黄酒中氨基酸总量的方法。包括如下步骤：（1）收集多个不同品牌的黄酒样品18个，分别检测出总酸、总糖、还原糖含量及酒精度和ph值，这些数据构成了间接检测氨基酸总量的基础数据。基础数据是18*5的数据矩阵。部分基础数据示例如表1所示。
13.表1部分基础数据总氨基酸总酸总糖还原糖酒精度ph2192.165.67210.856.388103.791031.178.35592.70592.3767.853.541758.428.20249.33748.2418.93.87733.257.51284.30484.3047.463.451513.7425.5192.92.659.273.371610.6085.672289.444286.2645.93.491578.1267.5885.15510.983.732119.1210.4244.053.9756.333.741086.387.9724.13.8210.083.71190.797.7424.13.9510.053.68（2）对18*5的数据矩阵的基础数据，采用组合转化方程将基础数据转化得到中间数据。中间数据是18*4的数据矩阵。组合转化方程如下：y1=-0.208[总酸]-1.806e-3[总糖]-1.766e-3[还原糖]-0.165[酒精度] 3.493[ph]-9.489y2= 4.608e-2[总酸] 7.976e-3[总糖] 8.214e-3[还原糖] 5.793e-2[酒精度]
2.433[ph]-10.642y3= 0.271[总酸] 1.666e-3[总糖] 2.117e-3[还原糖] 0.568[酒精度] 2.596[ph]-16.810y4=-0.550[总酸] 1.630e-3[总糖] 1.569e-3[还原糖] 0.436[酒精度] 0.170[ph]-0.823部分中间数据示例如表2所示。
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表2部分中间数据y1y2y3y40.8884-0.44060.28191.0885-0.4870.3092-0.5429-1.09760.68040.45760.7034-0.6397-0.5322-0.1045-1.2578-0.8458-0.4054-1.6061-1.28610.7642-0.47933.1128-1.76960.14410.1313-0.49841.190.44050.0994-0.6240.7006-0.17150.0821-0.68390.5695-0.0613（3）根据中间数据，采用支持向量机算法建立黄酒中氨基酸总量的间接预测模型。对于支持向量机算法的参数，本专利选择径向基函数，惩罚因子取140，不敏感函数取0.03。
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（4）收集2个新的黄酒样本，分别检测出总酸、总糖、还原糖含量及酒精度和ph值等基础数据，将这些基础数据代入组合转化方程计算出中间数据，再将这些中间数据代入支持向量机定量预报模型，间接检测出2个新的黄酒样品氨基酸总量。
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实施例1：18个黄酒样品中氨基酸总量间接预测模型的建模结果利用支持向量机算法对基于18个黄酒中间数据建立氨基酸总量间接预测建模。建模结果的氨基酸总量计算值和实验检测值的相关系数0.94。结果如图1所示。
[0017]
实施例2：18个黄酒样品中氨基酸总量间接预测模型的留一法检验结果如图2所示。
[0018] 利用支持向量机算法对基于18个黄酒中间数据建立氨基酸总量间接预测建模。留一法内部交叉验证结果的氨基酸总量计算值和实验检测值的相关系数0.82。
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实施例3：对2个新的黄酒样品氨基酸总量的预测结果收集2个新的黄酒样本，其基础数据、中间数据集氨基酸总量间接预测结果如表3所示。
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表3间接预测结果
总酸总糖还原糖酒精度phy1y2y3y4氨基酸总量（预测结果）10.4244.053.9756.333.740.3491-0.6301-0.6611-3.14662378.9445.51925.36525.5899.913.760.7702-0.25250.17621.1821890.391