基于主成分分析和聚类分析的食盐综合评价
2024-05-22戴临雪徐欢欢吴志康唐雄谢丹丹贺子倩李加兴
戴临雪 徐欢欢 吴志康 唐雄 谢丹丹 贺子倩 李加兴
DOI:10.3969/j.issn.1000-9973.2024.05.029
引文格式:戴臨雪,徐欢欢,吴志康,等.基于主成分分析和聚类分析的食盐综合评价[J].中国调味品,2024,49(5):171-176.
DAI L X, XU H H, WU Z K, et al. Comprehensive evaluation of salt based on principal component analysis and cluster analysis[J].China Condiment,2024,49(5):171-176.
摘要:为了解我国食盐产品的品质现状,文章对28种市售食盐的成分和滋味进行解析,通过相关性分析、主成分分析、建立综合评价模型和聚类分析方法对食盐样品进行评价和分类。结果表明,井矿盐氯化钠含量较高,最高可达99.72%;海盐氯化钠含量较低,但钙、镁、钾等无机元素丰富。食盐样品5种滋味指标间呈现显著性差异(P<0.05);在10种品质评价指标中提取了4个主成分,累计方差贡献率达79.041%;建立综合评价模型,发现海盐得分最高,井矿盐次之,湖盐得分最低;在欧氏距离为10时,可将食盐样品分为4类,符合样品实际情况。综上,主成分分析和聚类分析效果良好,将其应用于品质评价领域可为食盐的质量控制提供科学依据。
关键词:食盐;品质评价;滋味分析;主成分分析;聚类分析;电子舌
中图分类号:TS364 文献标志码:A 文章编号:1000-9973(2024)05-0171-06
Comprehensive Evaluation of Salt Based on Principal
Component Analysis and Cluster Analysis
DAI Lin-xue1,2, XU Huan-huan2,3, WU Zhi-kang2,3, TANG Xiong2,3,
XIE Dan-dan2,3, HE Zi-qian1,2, LI Jia-xing2,3*
(1.Hunan Light Industry and Salt Industry Group Technology Center Co., Ltd., Changsha 410114,
China; 2.Hunan Provincial Research Center of Well and Rock Salt Engineering Technology,
Changsha 410114, China; 3.Snowsky Salt Industry Group Co., Ltd., Changsha 410114, China)
Abstract: In order to understand the quality status of salt products in China, in this paper, the components and taste of 28 kinds of commercially available salt are analyzed, and the salt samples are evaluated and classified by correlation analysis, principal component analysis, establishing comprehensive evaluation model and cluster analysis. The results show that the content of sodium chloride in well and rock salt is high, up to 99.72%. The content of sodium chloride in sea salt is low, but it is rich in inorganic elements such as calcium, magnesium and potassium. There are significant differences in five taste indexes of salt samples (P<0.05). Four principal components are extracted in ten quality evaluation indexes, and the cumulative variance contribution rate is 79.041%. The comprehensive evaluation model is established, and it is found that the score of sea salt is the highest, followed by well and rock salt, and the score of lake salt is the lowest. When the Euclidean distance is 10, the salt samples could be divided into four categories, which confirms to the actual situation. In conclusion, the effects of principal component analysis and cluster analysis are good, and their application in the field of quality evaluation can provide scientific basis for the quality control of salt.
Key words: salt; quality evaluation; taste analysis; principal component analysis; cluster analysis: electronic tongue
收稿日期:2023-11-19
基金项目:长沙市科技计划项目(kh1902249)
作者简介:戴临雪(1997—),女,硕士,研究方向:食盐及相关食品研发。
*通信作者:李加兴(1969—),男,教授,博士,研究方向:多品种盐产品开发及功能性食品创制。
“民以食为天,食以味为先”。食盐是重要的基础调味品,不仅能给予食品咸味、调节食品感官风味,而且具有调节人体渗透压、平衡血液酸碱体系及神经冲动的传递等重要的生理功能[1]。盐业体制改革推行以来,食盐市场焕发蓬勃生机,各品牌之间竞争激烈,多品种盐细分市场也开始崭露头角,以满足消费者的多样化需求,如海盐、湖盐、井矿盐等不同来源的盐产品都占有不同的市场份额[2]。不同地区食盐产品的价格、质量往往存在差异,各品牌食盐在人们主观评价的感受上也存在滋味差异。因此,建立食盐的客观标准评价方法尤为重要。
传统的感官品评方法受主观和味觉疲劳等因素的影响,评价标准无法定量表达且重现性低[3-4]。而食盐的味觉差异来源于微量无机元素含量的不同,这对评价员的要求极高。电子舌智能感官评价技术[5]通过模拟人体的舌器官,可将脂膜感受到的电势值差异转化为不同的味觉值,灵敏、客观地区分样品,被广泛运用于茶叶[6]质量鉴定、酒类[7-8]区分等领域,因此,其在食盐的滋味品质研究中同样具有巨大的潜力[9]。
本文以28种市售食盐为研究对象,采用电子舌技术结合电感耦合等离子体质谱仪对其成分和滋味品质进行分析评价,利用多变量统计学方法,探讨食盐基本属性、元素含量及其滋味品质之间的相关性,以期提供一种客观全面的食盐品质评价方法,为食盐产品的开发、销售、个性化发展提供参考。
1 材料与方法
1.1 材料
本试验采用28种市售食盐为研究样品,产品名称、产地及对应编号见表1,其中S1~S9为海盐,S10~S18为湖盐,S19~S28为井矿盐。
1.2 试剂
氯化钾、酒石酸(均为分析纯):上海麦克林生化科技股份有限公司;铬酸钾、硝酸银、硝酸(均为分析纯):国药集团化学试剂有限公司;氯化钠(标准品):天津市化学试剂研究所;氩气(纯度99.9%):长沙赛众特种气体有限公司。
1.3 主要仪器与设备
SA402B型电子舌系统、Ag/AgCl电极 日本Insent公司;ICAP-RQ型电感耦合等离子体质谱仪 赛默飞世尔科技公司;DHG-9145A型电热鼓风干燥箱 上海一恒科学仪器有限公司;ES-E210B型电子分析天平 天津市德安特传感技术有限公司。
1.4 试验方法
1.4.1 氯化钠、硫酸根的测定
参照GB 5009.42—2016《食品安全国家标准 食盐指标的测定》方法,对食盐样品S1~S28中氯化钠含量进行测定;参照EDTA络合滴定法对食盐样品S1~S28中硫酸根含量进行测定。
1.4.2 钾、钙、镁元素的测定
参照GB 5009.268—2016《食品安全国家标准 食品中多元素的测定》,采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对食盐样品S1~S28中钙、镁、钾元素含量进行测定。
1.4.3 电子舌评定
参照文献[10]中的方法进行测定。
1.4.3.1 味觉传感器和参比电极的活化
在味觉传感器中加入200 μL内部液(3.3 mol/L KCl+饱和氯化银)后置于装有基准液(30 mmol/L KCl+0.3 mmol/L酒石酸)的烧杯中,于25 ℃活化24 h待用。
1.4.3.2 样品的制备
准确称取0.400 0 g食盐样品溶解,配制成4 g/L的样品溶液,移取样品待测液至电子舌专用杯中。
1.4.3.3 电子舌测试
电子舌设备经活化、自检通过,在确保采集得到的数据稳定且可靠的条件下进行。选用AAE、CT0、CA0、AE1、C00 5个味觉传感器,采用两步清洗检测程序:正负极清洗液清洗90 s,参比溶液1和2清洗120 s,参比溶液3测定30 s,得到参比溶液的电势值Vr,样品测定30 s,得到电势值Vs,Vs-Vr值即為各基本味的相对强度值,每个样品测定4次。其中,参比溶液1~6为同一溶液。
1.4.4 数据分析
采用SPSS 25和Origin 2021软件进行数据处理和图表绘制。
2 结果与分析
2.1 食盐成分和滋味分析
食盐是一种离子化合物,NaCl中Na+是咸味定味基,Cl-是助味基,阴阳离子含量的不同会影响食盐的滋味。利用ICP-MS技术等参考国家标准方法测定28种市售食盐中Ca2+、Mg2+、K+、SO42-4种主要离子含量以及氯化钠含量,以工作基准试剂99.95%的氯化钠试剂作为标准盐(编号S0),利用电子舌智能感官技术定量测定29个样品的咸味、鲜味、苦味、涩味、酸味5种滋味,结果见表2。
由表2可知,海盐(S1~S9)的氯化钠含量为94.80%~99.42%,普遍低于湖盐(S10~S18)和井矿盐(S19~S28),且海盐的Ca2+、Mg2+、K+、SO42-含量较高。井矿盐的氯化钠含量较高,平均氯化钠含量达99.51%,其主要原因与井矿盐和海湖盐不同的制盐生产工艺有关。海盐和湖盐的制作工艺中往往将卤水浓缩后经自然蒸发、滩晒结晶、人工动卤松盐、收盐等步骤形成日晒盐,可保留更多的无机元素,而井矿盐则经过结晶、洗涤、脱水、干燥等步骤形成精制盐[11],其氯化钠含量更高。
由表2可知,S0的咸味值最高(达5.64),所有食盐样品的咸味值在5.21~5.57范围内波动;S25的鲜味值为0.61,高于鲜味传感器的无味点[12],在近似氯化钠含量水平的样品(S19、S20、S22、S25、S28)中,S25的咸味值明显增加,这可能是由于微量的鲜味辅助增强了咸味感知[13-14]。所有样品的苦味值均低于0.61,湖盐S10~S18中苦味值低于海盐S1~S9和井矿盐S19~S28,说明无机元素或氯化钠可能带来微弱苦味;所有样品的涩味值与酸味值均在-1~1范围内,说明食盐呈极微弱的酸涩味,电子舌感知较弱。
2.2 食盐氯化钠含量与咸味的关系
食盐的主要成分为氯化钠,其咸味来源与氯化钠的含量息息相关,食盐中氯化钠含量与咸味值的散点图见图1,各点的分布、疏密程度可直观地说明氯化钠含量与咸味值之间并非简单的线性关系。
由图1可知,各点基本上符合氯化钠含量越高、咸味值越高的规律,根据工作基准试剂S0的结果,99.95%的氯化钠含量提供了最高的咸味值;而其他市售食盐受不同元素成分的影响,咸味值呈现增强或减弱的效果。其中S7、S9均为来自华南的同系列海盐,氯化钠含量分别为96.13%、94.80%,而其咸味值达到了氯化钠含量99.6%以上的水平。由表2可知,S7、S9中Ca2+、Mg2+、K+、SO42-离子含量丰富了食盐的滋味,增强了电子舌对咸味的感知,说明食盐咸味的评价不能以氯化钠含量为单一指标。
2.3 食盐综合评价指标的相关性分析
由于食盐除咸味外也存在微弱的鲜味和极微弱的苦味、酸涩味,而且食盐的咸度与氯化钠的含量也不是简单的线性关系,因此,对该28种市售食盐的各项成分和滋味评价指标进行相关性分析[15-16],见图2。
注:“*”表示显著相关(P<0.05)。
由图2可知,10个指标之间存在不同程度的相关性,其中NaCl含量与Ca、Mg、K元素含量和SO42-含量均呈显著负相关关系,SO42-含量与Ca、Mg、K元素含量呈显著正相关关系,K元素含量和Mg元素含量呈显著正相关关系。食盐的各项滋味指标之间,咸味与鲜味、苦味呈显著正相关关系,鲜味与酸味呈显著负相关关系,苦味与涩味呈显著正相关关系。因此,由于食盐中各成分含量不同,滋味也存在不同的差异,各指标之间均存在不同程度的相关性,仅用某一指标来评价食盐的品质是不合理的。
2.4 不同食盐滋味的主成分分析
2.4.1 主成分提取
主成分分析是通过数据降维将多个变量通过线性变换简化为少数变量以更大程度地代表原始数据的多元统计学方法[17-18]。以28种食盐中的NaCl(x1)、Ca2+(x2)、Mg2+(x3)、K+(x4)、SO42-(x5)离子含量及咸味(x6)、鲜味(x7)、苦味(x8)、涩味(x9)、酸味(x10)值为提取特征,采用SPSS 25.0统计分析软件进行主成分分析。对这10个指标进行KMO和Bartlett检验,结果表明,显著性P<0.05,因此,此研究适用于主成分分析。食盐主成分的特征值和累计方差贡献率及主成分载荷矩阵分析结果见表3和表4。
由表4可知,在10个主要评价指标中提取了4个主成分(特征值>1),其特征值分别为3.564,2.189,1.096,1.055,方差贡献率分别为35.635%、21.891%、10.964%、10.551%,4个主成分的累计方差贡献率达79.041%,表明该4个主成分可以解释大部分原始数据。因此,可以对提取的4个主成分建立综合评价的得分模型。
2.4.2 综合评价[19-21]
设定提取的主成分1、主成分2、主成分3、主成分4得分分别为Y1、Y2、Y3和Y4,根据表4中的特征值和方差贡献率建立主成分的得分模型[22]:
Y1=-0.472x1+0.328x2+0.426x3+0.371x4+0.461x5-0.001x6+0.205x7-0.008x8-0.042x9-0.307x10。
Y2=0.032x1+0.034x2-0.288x3-0.052x4-0.010x5+0.515x6+0.454x7+0.452x8+0.411x9-0.260x10。
Y3=0.045x1+0.412x2-0.160x3+0.133x4+0.267x5+0.176x6-0.330x7+0.515x8-0.227x9+0.507x10。
Y4=-0.190x1-0.220x2+0.029x3+0.230x4-0.005x5-0.472x6-0.278x7+0.337x8+0.664x9+0.085x10。
將主成分得分进行加权求和,得到综合得分模型:
Y综合=0.356Y1+0.575Y2+0.685Y3+0.790Y4。
根据各得分模型计算不同食盐的综合得分,并进行排名,见表5。得分越高说明其品质越好。
由主成分的函数关系式可知,第1主成分Y1主要反映了食盐成分相关指标的变量信息,并在此基础上突出了NaCl含量的影响大小,S8与S26的Y1最高,分别为海盐与井矿盐;第2主成分Y2主要反映了食盐滋味相关的变量信息,同时体现Mg元素含量的影响,其中S9得分最高,S9是Mg元素含量最高的海盐,说明在NaCl含量较低的食盐中,微量的Mg元素能够提升食盐的综合品质;第3主成分Y3主要反映了Ca元素与食盐鲜味的综合影响;第4主成分Y4主要展现了食盐中苦味和涩味的主要信息。
食盐样品的综合得分排名情况见表6和图3。
经钙、镁等离子含量和电子舌滋味等指标分析,发现市售食盐的品质优良程度不一致,仅靠氯化钠含量或咸味来评价食盐有一定的局限性。主成分分析法能够降维提取主要因素,准确、合理地评价各市售食盐的品质优良程度。由综合得分结果可以看出,28种食盐品质得分排序为S9>S7>S8>S5>S2>S27>S1>S16>S3>S6>S22>S24>S19>S10>S4>S14>S25>S12>S18>S20>S21>S26>S15>S28>S23>S13>S17>S11,得分最高的是S9(海晶盐),得分最低的是S11(冰晶大青盐)。
由图3可知,海盐的整体排名靠前,而湖盐的整体排名靠后,这与苏智敏等[23]的研究结果一致,他们经XRF检测发现12种食盐中海盐氯元素含量最高,井矿盐次之,湖盐最低。说明海盐在其工艺的影响下成分多样且滋味丰富,营养价值和综合评价品质更高,但目前存在一定程度的海洋污染,需要对海盐的重金属等指标进行同步监测。井矿盐因多效蒸发结晶洗涤工艺,杂质去除干净而获得更高浓度的氯化钠,其也呈现较高的咸味值,且咸味更加纯正,在综合评分过程中因井矿盐无机元素含量少而评分居中。湖盐因没有突出加分指标而得分较低,排名靠后。
2.5 聚类分析
主成分分析法能够降维多个评价指标,通过特征值和方差贡献率建立得分模型进行评价,其得分排序情况与食盐的来源有一定的关联,因此,为了更好地将食盐样品排出先后顺序和优良等级,综合食盐的NaCl、Ca2+、Mg2+、K+、SO42-离子含量、电子舌咸味、鲜味、苦味、涩味、酸味等指标,对28种市售食用盐进行聚类分析[24-27]。结果显示,在欧氏距离为10时可将28种食盐样品分为4类(见图4)。第Ⅰ类为S10、S11、S18、S19、S20、S21、S22、S23、S24、S25、S26、S27、S28 13种食盐,第Ⅱ类为S1、S2、S5、S6、S17 5种食盐,第Ⅲ类为S3、S4、S12、S13、S14、S15、S16 7种食盐,第Ⅳ类为S7、S8、S9 3种食盐。
由图4可知,4个分类中第Ⅰ类样品中76.9%为井矿盐,第Ⅱ类样品中80%为海盐,第Ⅲ类样品中71.4%为湖盐;第Ⅳ类中样品为来自莺歌海的海盐,其氯化钠含量在96.18%~98.83%之间,含有一定的Ca、Mg、K无机元素,经电子舌检测的咸味值和鲜味值较高,是主成分分析法中综合得分最高的样品。由此可以看出,食盐的来源决定了食盐成分的含量,也影响着食盐的滋味[28]。在欧氏距离为10时,该聚类分析结果与海盐、湖盐、井矿盐的分类结果大致相符,可能是由于来自海洋、湖泊、地下井等卤水中成分的不同,决定了滋味的差异性。同时,其单独将综合评分中评分前三的聚成第Ⅳ类,验证了主成分分析法与聚类分析法的可靠性,为食用盐的开发利用及品质评价提供了一定的理论参考。
3 结论
本文通过测定28种市售食盐的NaCl、Ca2+、Mg2+、K+和SO42-不同成分含量,结合电子舌智能感官技术评价各食盐样品的咸味、鲜味、苦味、酸味、涩味等滋味指标,揭示了不同食盐样品间的差异性及相关品质指标间的相关性。
井矿盐的氯化钠含量较高,最高可达99.72%,海盐的氯化钠含量较低,但含有丰富的Ca、Mg、K等无机元素,提供了微量鲜味,从而影响海盐的咸味呈现。
氯化钠含量与咸味并非简单的线性关系,对10个不同评价指标进行相关性分析,发现大部分指标间存在显著相关性,仅以氯化钠含量或咸味为指标评价食盐的优劣且有局限性。
采用主成分分析和聚类分析对不同食盐的品质进行综合评分、排名和分类,提取4个主成分,累计方差贡献率为79.041%,建立综合得分模型。28种食盐品质得分中,得分最高的是S9(海晶盐),得分最低的是S11(冰晶大青盐)。聚类分析将28种食盐分成4类,第Ⅰ类主要为井矿盐,第Ⅱ类主要为海盐,第Ⅲ类主要为湖盐;第Ⅳ类为综合得分前三的优质海盐。
综合主成分分析与聚类分析,食盐样品综合得分前三的排序为优质海盐>其他海盐>井矿盐>湖盐。主成分分析和聚类分析具有一定可靠性,运用该分析方法可对食盐品质进行客观综合评价,为食盐的质量控制提供了參考。
参考文献:
[1]汪少芸,黄心澄,高婷婷,等.咸味感知与咸味肽的研究进展[J].食品科学,2023,44(1):1-13.
[2]徐欢欢,汪姣玲,樊振南,等.我国食用盐的开发与研究现状[J].食品工业,2022,43(4):243-246.
[3]唐慧敏,任麒,沈慧凤.苦味评价方法的国内外研究进展[J].中国新药杂志,2009,18(2):127-131.
[4]TIAN H, FENG T, XIAO Z, et al. Comparison of intensities and binary interactions of four basic tastes between an electronic tongue and a human tongue[J].Food Science and Biotechnology,2015,24(5):1711-1715.
[5]LU L, HU Z Q, HU X Q, et al. Electronic tongue and electronic nose for food quality and safety[J].Food Research International,2022,162:112214.
[6]刘奇,欧阳建,刘昌伟,等.茶叶品质评价技术研究进展[J].茶叶科学,2022,42(3):316-330.
[7]丁兴林,张宇林,周红标.电子鼻/舌在酒类品质检测中的应用研究进展[J].中国酿造,2015,34(11):20-22.
[8]文聆吉,邱树毅,陈前林,等.电子舌/电子鼻技术在酒类中的研究及应用[J].酿酒科技,2015(10):59-64.
[9]BARNETT S M, DIAKO C, ROSS C F. Identification of asalt blend: application of the electronic tongue, consumer evaluation, and mixture design methodology[J].Journal of Food Science,2019,84(2):327-338.
[10]许雅楠,连建梅,范群艳,等.电子舌在燕窝新品开发配料选择上的应用[J].食品安全质量检测学报,2022,13(10):3375-3382.
[11]李红响,李晓清,王跃立.岩盐卤制盐工艺[M].北京:化学工业出版社,2015:25-33.
[12]杨小丽,邹金,张振东,等.基于电子舌技术常用酸味剂滋味品质的评价[J].食品研究与开发,2017,38(11):140-143.
[13]PU D, SHAN Y, QIAO K, et al. Development of an effective protocol for evaluating the saltiness intensity enhancement of umami compounds[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry,2023,71:700-709.
[14]SUN X, ZHONG K, ZHANG D, et al.The enhancement of the perception of saltiness by umami sensation elicited by flavor enhancers in salt solutions[J].Food Research International,2022,157:111287.
[15]陈丽兰,易宇文,吴华昌,等.GC-MS结合电子鼻分析不同品牌郫县豆瓣对干煸牛肉品质的影响[J].中国调味品,2022,47(9):39-43.
[16]詹磊,徐卓越,蓝国玮,等.基于主成分分析构建混合多糖凝胶品质综合评价模型[J].现代食品科技,2023,39(4):214-223.
[17]段宝娜,冯三营.基于主成分分析的红枣有机酸含量差异性分析[J].中国调味品,2021,46(5):144-146.
[18]MA C, ZHANG Y, YUE R, et al. Establishment of a quality evaluation system of sweet potato starch using multivariate statistics[J].Frontiers in Nutrition,2022,9:1025061.
[19]王颖颖,侯利霞,胡爱鹏,等.主成分分析法评价市售芝麻酱产品品质[J].食品科学,2017,38(6):310-314.
[20]李海波,王淑娟,杨亚平,等.黑果腺肋花楸果汁产品品质分析与综合评价体系的建立[J].现代食品科技,2021,37(12):177-186,119.
[21]李瑞婷,单林鲜,倪庆,等.基于电子舌技术的滇橄榄汁滋味品质评价[J].现代食品科技,2022,38(6):267-274.
[22]LIU Y, QIAO Z, ZHAO Z, et al. Comprehensive evaluation of Luzhou-flavor liquor quality based on fuzzy mathematics and principal component analysis[J].Food Science and Nutrition,2022,10(6):1780-1788.
[23]苏智敏,吴振,师萱,等.基于电子舌技术结合聚类/相关性分析食盐品质的研究[J].食品安全导刊,2022(10):111-115.
[24]邵佩,刘吟,明翠梅,等.基于主成分及聚类分析的不同香精香料品质综合评价研究[J].中国调味品,2022,47(10):86-92.
[25]高锦红.19种调料的热值测定及聚类分析[J].中国调味品,2017,42(7):129-132.
[26]SHI S, WANG E, LI C, et al. Comprehensive evaluation of 17 qualities of 84 types of rice based on principal component analysis[J].Foods,2021,10(11):2883.
[27]张佳汇,唐史杰,王锡昌.市售鸡精产品中7种呈味单体的分析测定及其品质评价[J].食品工业,2022,43(12):280-285.
[28]蘇智敏,黄小平,刘飞,等.电子舌技术在食用盐模糊感官评价中的应用[J].食品与机械,2020,36(8):53-56.