鲁祥凯，杨 彪*，孙 莹，贺金娜，樊保民，孙 辉，孙啸涛

    (1 北京工商大学化学与材料工程学院 北京 100048 2 江苏今世缘酒业股份有限公司 江苏淮安 223411 3 山东海能科学仪器有限公司 山东德州 253000 4 北京工商大学轻工科学技术学院 北京 100048)

    白酒中丰富的微量组分及独特的风味，来源于酿酒原料的差异以及发酵过程中微生物群落的多样性和特异性[1]。白酒的人工品评鉴别是基于对组分的非定性、非量化的感官判断，判别标准因人而异[2-3]。 白酒的仪器鉴别主要通过来自原料和发酵产物的差异性特征组分信息来进行判别。 自1964年初次采用层析法定性白酒中的一些微量成分以来，已发展出光谱、色谱结合质谱以及传感器等仪器分析方法，结合模式识别可对白酒的香型、等级、年份以及产地进行鉴别[4-10]。

    根据微量无机元素或同位素含量等反映酿酒原料特征的信息可较为准确地鉴别白酒[11-14]。姜涛等[15]检测黔、川两地白酒中15 个特征元素，根据其中6 种元素(Mn、Ga、Sc、V、Na 和Cs)含量建立了两种判别模型，对两地白酒的产地鉴别正确率分别为94.7%和100%。 李清亮等[11]依据12 种无机元素聚类分析结果，成功将12 个品牌共175 份白酒样品的分为4 类。 然而，生产批次、储存时间以及粮源变化会导致信息的不稳定，因此该类方法仅作参考。

    通过对白酒中某些组分的定性、 定量分析或者采集特定范围内的光谱也可鉴别白酒[16-21]。霍丹群等[22]采用气相色谱分析技术，定性、定量分析7种不同产地白酒中的10 种组分，通过主成分分析建立的判别模型对未知酒样鉴别正确率为93.9%。 徐睿等[23]通过多种处理方法对8 种白酒(金沙蓝钻酒和其它白酒) 的近红外光谱进行处理，最终以4 119.20～9 881.46 cm-1区间的光谱特征建立金沙蓝钻酒相似度匹配模型，鉴别正确率达100%。白酒中某些物质与传感器的特异性响应也可用于白酒的鉴别[24-28]。Li 等[29]使用电子鼻结合多维尺度支持向量机算法实现对10 个品牌白酒98.3%的正确鉴别。 田婷等[30]采用电子鼻结合主成分分析实现对酱香型白酒分类识别。然而，传感器主要是针对白酒中特定物质种类进行响应，无法做到全方位分析，有时还受到酒精的影响[10]。 上述常用的白酒仪器鉴别方法沿袭了白酒风味分析的原理，需对白酒中确定的风味组分进行定性、定量或半定量检测分析，进而提取特征建立鉴别模型，存在局限性。目前，尚未建立类似人工品评的仪器方法，可以在未定性具体组分情况下 ......