光谱分析啤酒新鲜度检测方法

王 楠， 张立福*， 邓楚博， 彭明媛,2， 鹿旭晖,2

1. 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101 2. 中国科学院大学, 北京 100049

引 言

随着酿造技术的进步， 啤酒的主要问题不再是啤酒混浊和微生物污染， 而是啤酒风味新鲜感的保鲜问题。 啤酒新鲜度是市场消费者非常关注的品质指标， 也是各大啤酒公司的核心竞争力[1]。 成品啤酒的风味是从新鲜到老化的动态变化过程， 啤酒生产过程中， 形成大量老化物质的前体， 如杂醇、 不饱和脂肪酸、 多糖及一些影响老化的物质如类黑素、 多酚等， 这些物质在老化过程中通过不同的反应(如氧化反应)形成羰基化合物， 最终使啤酒呈现老化味[2]。 传统啤酒新鲜度检测方法按照老化过程原理的不同可分为3类， 一类通过量化与风味老化直接相关的羰基化合物， 特别是醛类物质浓度的变化， 以此评价啤酒的新鲜程度[3-4]； 第二类是基于自由基反应原理， 检测一段时间内生成的自由基数量及其迟滞时间， 以此表征啤酒的老化程度[5-6]； 第三类通过检测抗氧化性能， 评价啤酒内源抗氧化能力来表征啤酒的老化程度[7]。 上述传统方法一般需要十分昂贵的分析仪器和化学试剂， 消耗大量时间， 检测成本较高。

光谱分析技术具有分析成本低， 操作简便， 快捷的特点， 能够满足现代啤酒品质的快速检测需求[8]， 如刘宏欣等利用逐步回归分析获取啤酒的品质参数预测模型； 周青梅[9]等建立了基于近红外光谱的麦芽中β-葡聚糖含量反演模型； 陈晓辉[10]等利用多模型融合算法构建了啤酒中原麦汁浓度的定量反演模型； 赵环[11]等基于偏最小二乘法构建了啤酒酵母浓度预测模型。 由此可见， 光谱分析在啤酒成分含量反演中已有广泛研究， 但对于啤酒新鲜度检测方法的研究却鲜见报道。 随着啤酒老化过程的发生， 啤酒中的成分物质亦发生改变， 因而其光谱也将发生变化， 本工作通过挖掘表征啤酒老化的光谱特征， 构建啤酒新鲜度指数， 实现啤酒新鲜度的快速、 无损检测。

1 实验部分

1.1 样品制备与光谱数据采集

购买同一批次生产日期的某品牌啤酒， 设置三组样品进行光谱测量。 将购买的啤酒打开后分三等份装入相同的透明容器(实验采用带盖容器， 以免啤酒直接接触空气迅速氧化， 影响实验数据采集)， 分别标记为Group1、 Group2和Group3， 其中Group1和Group2为避光保存； 光照会加速啤酒老化味物质的产生[12]， 为保证研究的可靠性， 设置Group3为不避光保存。

将制备好的啤酒样品放置于室温环境下， 每隔24 h采集一次光谱数据， 共采集6次。 为降低杂散光的影响， 实验在光学暗室进行， 光源为专用卤素灯， 光谱采集设备为PSR-3500便携式地物光谱仪(视场角FOV为250； 光谱范围350～2 500 nm， 光谱分辨率在350～1 000 nm范围为3.5 nm)。 为避免仪器噪声、 操作等对光谱数据的影响， 在每次光谱数据采集前， 需将卤素灯与PSR-3500光谱仪充分预热15 min， 并设置相同的采集参数， 且保持光源、 光谱仪探头、 标准参考板、 啤酒样品四者的位置固定不变。 采集光谱数据时， 为增加数据信噪比， 同一目标连续采集5条光谱。 最后， 将采集到的每组光谱数据先后进行“5条一平均”得到啤酒样品光谱数据。

1.2 啤酒新鲜度光谱特征指数构建方法

图1(a)所示为不同放置时间啤酒的光谱。 由图1(a)可知， 随着啤酒放置时间的延长， 波长798～872 nm范围的透过率发生了变化， 放置时间越长， 透过率越低且波峰的半波宽越窄。 对798～872 nm的透过率进行包络线去除， 用以探索不同放置时间啤酒的光谱变化特征， 得到的结果如图1(c)所示。 由图可知， 处理后的光谱显示842.0 nm处的波谷深度随放置时间的增长而变小， 据此， 构建啤酒新鲜度光谱指数(beer fresh index, BFI)， 用来反应啤酒的新鲜度程度。

图1 不同放置时间下啤酒的透过率

构建BFI的公式见式(1)

(1)

其中参数a和b满足

(2)

式(2)中，uc，ul和us是波长λl，λc，λs对应的光谱值， 且满足λl<λc<λs。 其中，λl为798.0 nm、λc为842.0 nm、λs为872.0 nm。

2 结果与讨论

2.1 BFI指数随放置时间的变化

根据式(1)与式(2)， 图2给出了3组啤酒样品(Group1， Group2， Group3)经历120 h放置后(每24 h采集一次光谱)， 其新鲜度光谱特征指数BFI的变化情况。 图中， 横坐标为啤酒样品放置时间， 不同颜色曲线不同组啤酒样品的新鲜度指数。

图2 BFI随啤酒放置时间的变化

如图2， 新鲜啤酒的新鲜度指数BFI值基本一致， 保持在0.24±0.01范围内。 3组样品中， 随放置时间逐增， 样品新鲜度逐降， BFI指数具有逐降趋势； Group1和Group2中， 24 h时新鲜度指数基本没有改变， 36 h后新鲜度指数BIF值迅速下降。 Group1和Group2变化基本一致， 这是由于它们存储条件一致， 皆为避光保存。 Group3相对其他两组而言， 新鲜度指数BFI下降速率较大， 这是因为不避光保存下， 光照加速了啤酒中的老化反应。

2.2 光谱分辨率对BFI指数的影响

为探索BFI指数对传感器光谱分辨率的敏感性， 基于PSR实测光谱数据， 假设光谱仪的光谱响应符合高斯函数分布， 模拟获取不同光谱分辨率的数据， 分别为5， 10， 15， 20， 25， 30， 35和40 nm， 图3为处理后啤酒光谱的特征曲线， 各颜色曲线代表放置不同时间的光谱曲线， 横轴为波长(nm)， 纵轴为透射率(%)。 利用模拟光谱数据所构建的不同光谱分辨率下的BFI指数变化如图4， 横轴为放置时间(h)， 纵轴为BFI指数。

图3 不同光谱分辨率、 不同放置时间啤酒的光谱曲线

如图3与图4所示， 随着光谱分辨率的降低， 啤酒样品在842.0 nm处的吸收特征逐渐变小直至消失， 当光谱分辨率为5和10 nm时， 原始光谱曲线在842.0 nm处仍表现为较强烈的吸收特征， 新鲜度指数BFI(5 nm)和BFI(10 nm)在120 h内基本与原始数据BFI(3.5 nm)保持相同的变化趋势， 且具有较小的偏离值(<0.05)； 当光谱分辨率降到15～30 nm时， 吸收特征相对减弱， 虽然BFI指数的变化趋势与BFI 3.5 nm相似， 但数值已产生较大的偏离； 当光谱分辨率降到35和40 nm时， 吸收特征基本消失， 放置72 h后， BFI指数不具有新鲜度检测功能； 综上， 光谱分辨率越高， BFI指数对啤酒新鲜度指示效果越好， 但对设备的光谱分辨率要求并不十分严苛， 在实际应用中光谱分辨率保证优于10 nm左右即可。

图4 不同光谱分辨率下BFI指数随放置时间的变化

2.3 信噪比对BFI指数的影响

通过添加随机噪声获取842.0 nm及附近波段不同信噪比的模拟光谱数据， 用以分析BFI对光谱检测设备信噪比(SNR)的敏感性。 模拟的SNR在10～60 dB范围内， 如图5为包络线去除后的光谱数据， 横轴为波长(nm)， 纵轴为透射率(%)， 不同曲线代表不同放置时间。 基于不同信噪比的模拟光谱数据计算BFI， 如图6所示， 每条曲线代表不同放置时间的啤酒样品光谱信噪比SNR与其BFI指数的关系。

如图5与图6所示， 随着信噪比的降低， 光谱曲线的噪声逐渐增强。 当SNR=10 dB时， 噪声达到最大值， 光谱呈现剧烈的波动， 由于噪声强度过大， 掩盖了842.0 nm的吸收特征， BFI指数已不能用来指示啤酒新鲜度； 随着信噪比增大， 光谱曲线逐渐趋于平滑， 842.0 nm处吸收特征逐渐显现； 当15 dB≤SNR≤30 dB时， 噪声减小， 光谱曲线较为平稳， BFI指示样品新鲜度的顺序较为稳定， 但受细微噪声的影响， BFI值浮动较大； 当SNR≥35 dB时， BFI能够稳定地指示样品新鲜度。 综上， 新鲜度光谱特征指数BFI对仪器的信噪比敏感， 但只要保证适宜的信噪比水平， 如SNR≥35时， BFI指数即可较好地指示啤酒新鲜度的变化。

图5 不同信噪比、 不同放置时间下啤酒的光谱曲线

图6 不同信噪比下BFI指数随放置时间的变化

3 结 论

利用PSR-3500野外便携式地物光谱仪， 通过光谱特征变换发掘了啤酒新鲜度在842.0 nm处稳定的吸收特征。 利用842.0 nm前后邻近波段的光谱透过率， 构建了啤酒新鲜度光谱特征指数BFI； 利用模拟实验数据探索了光谱检测设备的光谱分辨率与信噪比两个核心性能指标对BFI指数的影响。 研究表明： (1)BFI指数能够指示不同储存条件下的啤酒新鲜度； 光照下储存的啤酒BFI降低速率更快； (2)光谱检测设备的光谱分辨率与信噪比对BFI指数的构建有影响， 但只要保证842.0 nm及附近参考波段的光谱分辨率与信噪比在一个适宜的水平， 如光谱分辨率优于10 nm、 信噪比不低于35 dB， BFI指数即可较好反映啤酒新鲜度的变化。 研究结果可为便携式啤酒新鲜度光谱检测设备的设计与研发提供科学依据， 进一步促进可见-近红外光谱分析技术在啤酒新鲜度快速检测及相关领域的应用推广。