本發(fā)明屬于酒類檢測技術方法，具體涉及到一種基于聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列的黃酒品牌鑒別方法。

背景技術：

紹興黃酒聲譽斐然，在清朝時就被評為全國十大名產(chǎn)之一，其中古越龍山、塔牌和會稽山等品牌紹興黃酒最為出名，在“2015年度中國黃酒十大品牌總評榜”中，古越龍山、塔牌、會稽山品牌黃酒分列二、四、六名次。各品牌黃酒雖然都取自鑒湖水源，但因釀造工藝不同而在口感和色澤等方面有所差異，這些差異形成了各自的品牌特色，均有大批喜好人群。與此形成鮮明對比的是，不少小廠家因缺乏知名度而擅自將古越龍山、塔牌和會稽山等知名品牌標簽貼至自家黃酒，這種利用品牌效應的魚目混珠現(xiàn)象時常充斥于黃酒市場，急需得到遏制。

感官評價、品質(zhì)理化指標測定和精密儀器檢測是較為常用的黃酒品牌鑒別方法。其中，感官評價易受到評價者主觀因素和外界環(huán)境條件的影響，結果存在不確定性；品質(zhì)理化指標測定繁瑣耗時，不能滿足工業(yè)化生產(chǎn)的要求；精密儀器檢測只是對呈味物質(zhì)的含量進行了檢測，并沒有考慮呈味物質(zhì)之間的協(xié)同增效作用，檢測成本也偏高。近年來也有關于裸電極陣列鑒別黃酒品牌的研究，但因黃酒中的呈味物質(zhì)主要是糖類、氨基酸、酸類和酚類等電解率較低的有機物，導致呈味物質(zhì)在裸電極表面很難發(fā)生化學反應，本文制備的聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列克服了這一缺點，較好地實現(xiàn)了黃酒品牌的鑒別。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術的不足，提供了一種基于聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列的黃酒品牌鑒別方法。相對于裸電極陣列，本發(fā)明制備的修飾電極陣列響應電流更大，針對性更強，靈敏度更高，能夠可靠實現(xiàn)黃酒品牌的預測。

本發(fā)明的目的是通過以下技術方案實現(xiàn)的：一種基于聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列的黃酒品牌鑒別方法，該方法包括如下步驟：

(1)將pacbk/au/gce、pabsa/au/gce和pga/cu/gce三組修飾電極組成的電極陣列作為工作電極，鉑柱電極作為輔助電極，銀/氯化銀電極作為參比電極。

(2)取不同品牌的黃酒樣品，每種品牌的黃酒樣品隨機取n(n大于等于40小于等于50)個作為測試樣品，將緩沖液和每個測試樣品按體積比為1：4-1：5進行混合并放入不同的電解池中，在電化學工作站多頻掃描信號的激勵下采集測試樣品在工作電極上的電化學響應信號，并獲得響應電流曲線；其中，緩沖液為濃度為0.1～0.15mol/l且ph值為2～3的磷酸鹽溶液或tris鹽溶液。

(3)采集一個測試樣品后，將各電極插入盛有緩沖液的電解池中進行清洗，清洗時采用循環(huán)伏安法在80～120mv/s掃描速度下掃描3～6圈，清洗結束后再進行下一個測試樣品的采集。

(4)以工作電極采集到的響應電流曲線與時間軸所圍區(qū)域的面積值作為測試樣品的特征值，以特征值為自變量，建立黃酒品牌鑒別模型，將待測黃酒輸入到模型中，完成對黃酒品牌的鑒別。

進一步的，所述多頻掃描信號的表現(xiàn)形式為：選取三角波、方波或梯形波作為掃描波形，選取1hz、10hz、100hz和1000hz中的一種或幾種作為掃描頻率，電位變化區(qū)間為0～1.5v。

進一步的，所述黃酒品牌鑒別模型采用神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林或極限學習機方法建立。

進一步的，所述極限學習機模型需在隱含層神經(jīng)元個數(shù)為15-60范圍內(nèi)進行優(yōu)化。

本發(fā)明的有益效果是：相對于感官評價、品質(zhì)理化指標測定和精密儀器檢測等現(xiàn)有方法，修飾電極陣列方法更加客觀和便捷；相對于裸電極，聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列響應更靈敏，更容易捕捉到具體呈味物質(zhì)的差異信息，結合神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林或極限學習機等模式識別方法能夠可靠實現(xiàn)黃酒品牌的鑒別。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例1中采用的方波多頻掃描信號波形圖；

圖2為本發(fā)明實施例1中采用的梯形波多頻掃描信號波形圖；

圖3為本發(fā)明實施例1中電極在方波多頻掃描信號下獲得的響應電流曲線圖；

圖4為本發(fā)明實施例1中電極在梯形波多頻掃描信號下獲得的響應電流曲線圖；

圖5為本發(fā)明實施例1中極限學習機訓練集回歸模型對7種品牌黃酒的預測圖；

圖6為本發(fā)明實施例1中極限學習機測試集回歸模型對7種品牌黃酒的預測圖。

圖7為本發(fā)明實施例1中bp神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集回歸模型對7種品牌黃酒的預測圖；

圖8為本發(fā)明實施例1中bp神經(jīng)網(wǎng)絡測試集回歸模型對7種品牌黃酒的預測圖。

具體實施方式

下面的實施實例可以使本專業(yè)普通技術人員更全面地理解本發(fā)明，但是本發(fā)明并不局限于此。

實施例1：

實驗選擇7種紹興品牌的黃酒作為檢測對象，其中包括3種古越龍山(古越龍山1-地達專供、古越龍山2-金五年、古越龍山3-杭州版)、3種塔牌(塔牌1-花雕特醇、塔牌2-老酒、塔牌3-手工冬釀)和1種會稽山黃酒，且酒齡均為5年陳，采用聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列結合elm和bpnn模式識別方法對黃酒的品牌進行預測，過程如下：

(1)首先進行修飾電極的制備：

a聚酸性鉻藍k/金納米復合材料修飾電極(pacbk/au/gce)：玻碳電極置于1.2mmol/l氯金酸(含有0.1mol/l硝酸鉀)溶液中，采用電流時間法在-0.2v恒電位下沉積240s，制得au/gce；au/gce置于0.5mmol/l酸性鉻藍k(用濃度為0.1mol/l且ph值為6的磷酸鹽緩沖液配制)溶液中，采用循環(huán)伏安法在-1.6～2v電位區(qū)間內(nèi)，以100mv/s的掃描速度掃描26圈，制得pacbk/au/gce。

b聚對氨基苯磺酸/金納米復合材料修飾電極(pabsa/au/gce)：au/gce制備過程同上；au/gce置于2mmol/l對氨基苯磺酸(用濃度為0.1mol/l且ph值為7的磷酸鹽緩沖液配制)溶液中，采用循環(huán)伏安法在-1.5～2.5v電位區(qū)間內(nèi)，以100mv/s的掃描速度掃描12圈，制得pabsa/au/gce。

c聚谷氨酸/銅納米復合材料修飾電極(pga/cu/gce)：玻碳電極置于0.01mol/l硫酸銅溶液(含有0.1mol/l硫酸鈉)中，采用循環(huán)伏安法在-1.5～0v電位區(qū)間內(nèi)，以20mv/s的掃描速度掃描10圈，制得cu/gce；cu/gce置于0.01mol/l谷氨酸(用濃度為0.1mol/l且ph值為7的磷酸鹽緩沖液配制)溶液中，采用循環(huán)伏安法在-0.8～2v電位區(qū)間內(nèi)，以100mv/s的掃描速度掃描12圈，制得cu/pga/gce。

(2)黃酒品牌鑒別實驗在電化學工作站上進行，以pacbk/au/gce、pabsa/au/gce和pga/cu/gce三種修飾電極組成的電極陣列作為工作電極，鉑柱電極作為輔助電極，銀/氯化銀電極作為參比電極。將各電極插入盛有緩沖液和黃酒樣品(體積比為1:4)的電解池中，方波和梯形波兩種多頻掃描信號作用于三電極系統(tǒng)，波形如圖1和圖2所示，具體參數(shù)如下：本實施例中頻率為1hz、10hz和100hz，實際上對1hz、10hz、100hz、1000hz這四種頻率的至少兩種進行組合，均可能達到本發(fā)明的技術要求，這里不再進行一一舉例贅述；采樣間隔設為0.002s，電位范圍0～1.5v，電位階躍增量設為0.3v。下面以會稽山黃酒為例進行具體過程說明，首先準備40杯會稽山黃酒樣品，標號1～40，每杯樣品盛有40ml黃酒(另外還需加入10mlph為2濃度為0.1mol/l的磷酸鹽緩沖液，以調(diào)節(jié)黃酒ph值至電極較佳檢測條件)；之后對于1號樣品，在三電極體系下進行檢測，最后在磷酸鹽緩沖液中采用循環(huán)伏安法以80mv/s掃速掃描3圈對電極進行清洗，2～40號樣品按照同樣流程檢測后即完成會稽山黃酒的檢測，其它品牌黃酒檢測方法一致。

(3)圖3和圖4分別為pacbk/au/gce在方波和梯形波兩種多頻掃描信號下獲得的響應電流曲線，其他2個修飾電極的響應電流曲線表現(xiàn)形式類似；選取電流曲線與時間軸所圍區(qū)域的面積值作為特征值，圖中陰影部分即代表一個面積特征值?；诿娣e特征值，計算得到pacbk/au/gce、pabsa/au/gce和pga/cu/gce在7種品牌黃酒中的平均變異系數(shù)分別為4.64％，6.85％和6.12％，均小于15％，說明修飾電極穩(wěn)定性較好；pacbk/au/gce和pabsa/au/gce相關系數(shù)為0.4573，呈正的中等相關(0.4～0.6)，pacbk/au/gce和pga/cu/gce相關系數(shù)為0.4449，呈正的中等相關，pabsa/au/gce和pga/cu/gce相關系數(shù)為0.3175，呈正的弱相關(0.2～0.4)，因為7種品牌黃酒成分比較接近，導致3根電極間的相關系數(shù)并不是特別理想，但基本滿足實驗要求。

(4)分別采用極限學習機(elm)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(bpnn)對黃酒品牌進行預測，標記古越龍山1號黃酒為1，古越龍山2號黃酒為2，古越龍山3號黃酒為3，塔牌1號黃酒為4，塔牌2號黃酒為5，塔牌3號黃酒為6，會稽山黃酒為7，從280(40×7＝280)個樣本數(shù)據(jù)中隨機選取175(25×7＝175)個樣本作為訓練集，105(15×7＝105)個樣本作為測試集，預測效果用r²和rmse評價。elm模型選取rbf函數(shù)為核函數(shù)，隱含層神經(jīng)元個數(shù)為45(15-60范圍內(nèi)多個數(shù)值驗證后，45時模型預測效果最佳)，此時，7種黃酒品牌訓練集和測試集的結果分別如圖5和圖6所示，訓練集r²＝0.9665，rmse＝0.3720，測試集r²＝0.9620，rmse＝0.4060，雖然訓練集和測試集的r²滿足了要求，但是rmse均偏大，分析原因主要是三種成分相近的塔牌黃酒(對應標記為4,5,6)預測識別率較低。

bpnn網(wǎng)絡拓撲為6-30-3，即輸入層節(jié)點數(shù)為6(對應6種特征值)，隱含層節(jié)點數(shù)為30，輸出層節(jié)點數(shù)為3(對應(0,0,1)～(1,1,1))，訓練集和測試集的結果如圖7和圖8所示，訓練集r²＝0.9952，rmse＝0.1378，測試集r²＝0.9827，rmse＝0.2673，預測效果好于elm。

實施例2：

(1)3組修飾電極的制備和實施例1相同；

(2)黃酒品牌鑒別實驗在電化學工作站上進行，以pacbk/au/gce、pabsa/au/gce和pga/cu/gce三種修飾電極組成的電極陣列作為工作電極，鉑柱電極作為輔助電極，銀/氯化銀電極作為參比電極。將各電極插入盛有緩沖液和黃酒樣品(體積比為1:5)的電解池中，方波和梯形波兩種多頻掃描信號作用于三電極系統(tǒng)，具體參數(shù)如下：頻率設為1hz，10hz，100hz三種，采樣間隔設為0.002s，電位范圍0～1.5v，電位階躍增量設為0.3v。下面以會稽山黃酒為例進行具體過程說明，首先準備40杯會稽山黃酒樣品，標號1～40，每杯樣品盛有40ml黃酒(另外還需加入10mlph為3濃度為0.15mol/l的磷酸鹽緩沖液，以調(diào)節(jié)黃酒ph值至電極較佳檢測條件)；之后對于1號樣品，在三電極體系下進行檢測，最后在磷酸鹽緩沖液中采用循環(huán)伏安法以120mv/s掃速掃描6圈對電極進行清洗，2～40號樣品按照同樣流程檢測后即完成會稽山黃酒的檢測，其它品牌黃酒檢測方法一致。

接下來的步驟和實施例1相同，這里不再贅述。

上述對7種品牌紹興黃酒的區(qū)分和預測結果表明，聚合物/金屬納米復合材料修飾電極陣列能夠作為一種可靠的方法應用在黃酒以及飲料、牛奶等液體食品的質(zhì)量鑒別檢測。

上述實施例用來解釋說明本發(fā)明，而不是對本發(fā)明進行限制，在本發(fā)明的精神和權利要求的保護范圍內(nèi)，對本發(fā)明作出的任何修改和改變，都落入本發(fā)明的保護范圍。