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红外光谱品葡萄酒让口感“有据可循” 如何挑选购买红外光谱

时间:2020-07-21    来源:仪多多仪器网    作者:仪多多商城     
  一杯红酒,一盏甘醇,葡萄酒的品鉴既是一门艺术,也是一门科学。葡萄酒的主要成分是水和酒精,除此之外,还含糖和甘油(均为发酵的残留物),酸类物质,包括单宁在内的多酚类物质,以及其他更少量的酯类等。葡萄酒的香气主要来自于其中的酯类,而口感则主要由其他的物质决定。比如,糖类影响其甜度,酸类影响其酸度,多酚类物质产生苦涩感,而甘油赋予了葡萄酒厚度。这些成分及其含量综合决定了葡萄酒的口感。
 
  除了视觉、嗅觉和味觉的体验,科学研究如何从数据上分析葡萄酒组成?红外光谱给出了其特有的品鉴方式!
 
  01“红外光谱品葡萄酒”切实可行
 
  红外光谱法,基于化合物官能团振动过程中偶极矩变化产生的特征吸收,为不同的化合物提供了特定的红外光谱特征,被形象的称作“指纹图谱”,既可定性,还可定量。譬如,酸类物质的特征官能团是羰基,红外峰在1710cm-1 左右;多酚类物质的特征官能团是多个共轭苯环,红外峰在1610cm-1 左右;糖和甘油的特征官能团是C-O,红外峰在1000cm-1 左右。这些谱峰的吸光度,同其含量成正相关。由此可见,葡萄酒影响口感的化合物都有红外特征,因此可使用红外光谱法分析葡萄酒组成。
 
  BCEIA互动体验区,珀金埃尔默现场演绎了红外光谱分析葡萄酒组成的过程,吸引了很多业内人士围观。实验中,使用移液枪将2µl的葡萄酒滴在Spectrum Two红外光谱仪的ATR附件的金刚石晶体上。约5分钟后,酒精和水挥发完毕,剩余的化合物附着在晶体表面,即可启动扫描程序,采集ATR红外光谱。图1右是某品牌赤霞珠葡萄酒的ATR红外谱图,可以明显的看到其酸类、多酚类、糖和甘油的特征。


 
  图1. 左: PerkinElmer Spectrum Two红外光谱仪,将葡萄酒样品滴加在晶体上即可进行检测。右:某品牌赤霞珠葡萄酒的红外光谱图,显示了其酸类、多酚类、糖和甘油等物质的特征。
 
  葡萄酒中的各类物质并不是单一的,而是由很多成分组成。譬如,柠檬酸、苹果酸、酒石酸、乳酸等是常见的酸类;白藜芦醇、花青素、槲皮素、原花青素等是常见的多酚类;葡萄糖、蔗糖、果糖等是常见的糖类;而单宁实际上也是一种酸,但具有多酚的结构。这些成分的红外特征又不相同。图2为常见糖类和甘油的红外谱图。虽然他们的主要官能团类似,但具体结构的差异还是体现了特征红外光谱。因此,可通过进一步分析,获得葡萄酒各类成分更细节的组成和含量信息。


 
  图2. 葡萄酒中主要糖类和甘油的红外谱图
 
  红外光谱法不会对葡萄酒本身的化合物产生干扰,会如实体现其真实的光谱特征。譬如果糖就可以直观的观测到其红外特征,而色谱方法分析时需要将果糖还原成葡萄糖从而无法检测到真实的糖类成分。如图3,在1000cm-1 左右的糖和甘油的光谱峰区间,只有坤爵桃红葡萄酒有明显的果糖特征,而其他的赤霞珠、西拉、美乐、雷司令等只有甘油的特征,完全符合这些干红葡萄酒的含糖量低的特点。


 
  图3.坤爵桃红葡萄酒的红外谱图体现了其果糖成分的光谱特征,而其他干红葡萄酒则主要是甘油的光谱特征。
 
  综上可见,红外光谱法可以体现出影响葡萄酒口感的各种化合物的种类和含量的信息,因此“红外光谱品葡萄酒”是一个切实可行的方法,其将比较主观的品酒师品酒变成谱图显示的红外品酒,更直观也更可量化。
 
  02专家纷纷称赞红外光谱法


 
  图4. 专家对“红外光谱品葡萄酒”技术很感兴趣,纷纷点赞
 
  在BCEIA互动展区,有不少专家和观众都对这种方法产生了浓厚的兴趣。大家纷纷反映,这种方法可以将市场上勾兑的劣质酒和假酒同真正的酿造葡萄酒区分开,而不会再良莠不分。
 
  北京大学刘锋教授仔细了解了这种方法后,也表示认同,她认为这种方法快速、客观、直接,在葡萄酒品牌保护、葡萄酒质量分级、葡萄酒工艺改进等方面都可以发挥重要作用。甚至,她还提出了可以使用大数据方法将葡萄酒的销售趋势、购买人群同葡萄酒的红外光谱建立联系,从而为企业预期生产安排、投放广告、迎合市场口味等方面作为重要参考。
 
  仪器评议专家
 
  郑国经教授 首钢北京冶金研究院
 
  符斌教授 矿冶总院测试所
 
  高介平教授 矿冶总院测试所
 
  刘锋教授 北京大学
 
  辛仁轩教授 清华大学
 
  周群副教授 清华大学

红外光谱分析步骤

  红外光谱法是利用物质分子对红外辐射的吸收,并由其振动或转动运动引起偶极矩的精变化,产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁,得到由分子振动能级和转动能级变化产生的振动-转动光谱,又称为红外光谱。

  红外光谱法是一种鉴别化合物和确定物质分子结构的常用分析手段,不仅可以对物质进行定性分析,还可对单一组分或混合物中各组分进行定量分析,尤其是在对于一些较难分离并在紫外、可见区找不到明显特征峰的样品,可以方便、迅速地完成定量分析。

  红外光谱分析步骤

  1.首先依据谱图推出化合物碳架类型:根据分子式计算不饱和度,公式:不饱和度=(2C+2-H-Cl+N)/2其中:Cl为卤素原子。例如:比如苯:C6H6,不饱和度=(2*6+2-6)/2=4,3个双键加一个环,正好为4个不饱和度。

  2.分析3300~2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收;以3000cm-1为界:高于3000cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收,有可能为烯,炔,芳香化合物,而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收。

  3.若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在2250~1450cm-1频区,分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰,其中:?炔2200~2100cm-1,烯1680~1640cm-1,芳环1600,1580,1500,1450cm-1泛峰。若已确定为烯或芳香化合物,则应进一步解析指纹区,即1000~650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置(顺、反;邻、间、对)。

  4.碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如C=O,O-H,C-N等特征吸收来判定化合物的官能团。

  5.解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来,以准确判定官能团的存在。

标签: 红外光谱
红外光谱 红外光谱分析步骤_红外光谱   注意事项
  
  近红外分析技术的一个重要特点就是技术本身的成套性,即必须同时具备三个条件:
  
  (1)各项性能长期稳定的近红外光谱仪,是保证数据具有良好再现性的基本要求;
  
  (2)功能齐全的化学计量学软件,是建立模型和分析的必要工具;
  
  (3)准确并适用范围足够宽的模型。
  
  这三个条件的有机结合起来,才能为用户真正发挥作用。因此,在购买仪器时必须对仪器提供的模型使用性有足够的认识,特别避免个别商家为推销仪器所做的过度宣传的不良诱导,为此付出代价的厂家有之,因此,一定要对厂家提供模型与情况有详细了解。
  
  近红外分析技术分析速度快,是因为光谱测量速度很快,计算机计算结果速度也很快的原因。但近红外分析的效率是取决于仪器所配备的模型的数目,比如测量一张光谱图,如果仅有一个模型,只能得到一个数据,如果建立了10种数据模型,那么,仅凭测量的一张光谱,可以同时得到10种分析数据。
  
  在定标过程中,标准样本数量的多少,直接影响分析结果的准确性,数量太少不足以反映被测样本群体常态分布规律,数据太多,工作量太大。另外在选择化学分析的样本时,不仅要考虑样品成分含量和梯度,同时要考虑样本的物理、化学、生长地域、品种、生长条件及植物学特性,以提高定标效果,使定标曲线具有广泛的应用范围,对变异范围比较大的样本可以根据特定的筛选原则,进行多个定标,以提高定标效果及检验的准确性。一般来讲,单类纯样本由于样本性质稳定,含化学信息量相对少,因此定标相对容易,如玉米、小麦、大豆等纯样;混合样本样品信息复杂,在本谱区会引起多种基团谱峰的重叠,信息解析困难,定标困难,如畜牧生产中的各种全价饲料、配合饲料、浓缩饲料等。
  
  存在问题
  
  近红外光谱分析技术现阶段已相对成熟,各种不同类型和型号的近红外分析仪在市场上都有销售,但是分析仪器的价格相对较高,尤其是傅立叶变换型(如美国Nicolet公司)、光栅扫描型(丹麦Foss公司)等高精度分析仪,普通商业用户难以承受,无法大面积推广。所以如何降低仪器研制成本并保持足够的分析精度是研究人员关心的主要问题之一。
  
  滤光片型近红外光谱分析仪成本相对较低,而且定标模型的长期稳定性较好以及仪器的操作和维护很方便,但由于滤光片有限,难以应对复杂样品,该型仪器研制中定标模型的优选以及同型号仪器间定标模型的转移问题一直以来是近红外工作者讨论的热点。
  
  近红外光谱分析仪器的定量分析精度除了与自身的信噪比及稳定性有关外,参考理化分析方法的精度也直接影响了定标模型所给出的测量结果精度,所以如何进一步提高理化参考分析方法的精度以提高仪器测得的近红外光谱吸光度数据与理化分析值的相关性需要等待理化学科的发展。
  
  尽管化学计量学的发展成功地解释了定标模型波长通道信息与物质化学信息之间相关性,同时对定标数据的前处理提高了模型的稳定性和精度,但是与直接采用光谱数据Log(1/R)所计算得到的结果相比较精度提高较小而且极大地增加了数据处理的复杂性,所以只有通过对物质与光作用机制的进一步研究和理解来从根本上解决物质成份光谱之间以及外界因素对定标模型的干扰问题。
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