目的    

以三大香型代表性白酒为试验载体，整合多维度检测手段搭建一套覆盖主观感知、理化物性、智能味觉识别的多模态白酒风味评价体系；量化解析酱香型、浓香型、清香型白酒在感官滋味、口感、物理特性、挥发性风味物质层面的差异化特征；明确酒体理化指标与口腔铺展、醇厚、爽净等口感感知的内在关联；验证电子舌传感阵列结合多元统计模型对不同香型白酒样品的判别能力，为白酒香型区分、酒体风味量化、酿造工艺调整提供成套可落地的检测技术路径。研究覆盖的主题范围包含白酒感官描述词筛选、感官强度量化、酒体物理物性检测、挥发性酸酯定量、电子舌味觉指纹图谱构建、多变量统计判别模型构建六大模块，围绕三大香型白酒风味感知差异与多模态评价方法开展试验与数据分析，不局限于单一香气或单一味觉维度的局部研究。

方法 

2.1 试验样品与试剂

试验对象选取酱香型、浓香型、清香型白酒各2款代表性商品酒样，共计6组样品，编号分别为J1、J2（酱香型，贵州产地，酒精度53%Vol）、N1（浓香型，四川产地，52%%Vol））、N2（浓香型，江苏产地，53%%Vol））、Q1、Q2（清香型，分别为北京、山西产地，53%%Vol））。试验试剂包含色谱纯4-壬醇（内标物）、分析纯乙醇、氯化钠、C5~C25正构烷烃标准品，全程使用超纯水完成稀释、清洗操作。

2.2 试验仪器设备

配套检测设备包含接触角测量仪、ZB-MCY05摩擦系数仪、单四极杆GC-MS系统、DB-Wax毛细管色谱柱（60 m×0.32 mm×0.25 μm）、DVB/CAR/PDMS三相Arrow固相微萃取头、ASTREE II型电子舌（配备7根特异性传感器：酸味传感器AHS、咸味传感器CTS、鲜味传感器NMS、甜味传感器ANS、苦味传感器SCS、通用复合传感器PKS、CPS）。

2.3 人工感官评价方法体系

2.3.1 适合项全选法（CATA）

于上海交通大学招募40名符合筛选标准的感官评价员（18~35岁，男性29人、女性11人），完成白酒风味术语、描述性分析标准化培训，试验通过院校伦理审查（批件 E20240508I）并签署知情同意书。品评环境恒温22 ℃，每份样品取0.75 mL，采用3位随机数字盲样编码；评价员将酒液铺满全口腔感知风味，从标准化风味描述词表中勾选匹配属性，统计全部评价员各描述词选择频率，筛选区分度最高的10项关键感官指标用于后续定量分析。感官描述词分为滋味、口感两大类别，滋味包含甜味、酸味、苦味、咸味、鲜味；口感包含醇和、辛辣、浓厚、平淡、谐调、粗糙、爽净、涩口、悠长、短暂。

2.3.2 定量描述性分析（QDA）

从CATA评价小组内筛选16名感知灵敏度稳定、白酒饮用经验充足的评价员（男女各8人），以梯度乙醇水溶液、市售白酒开展标度法、排序检验专项培训；基于CATA筛选得到的酸味、苦味、咸味、甜味、悠长、浓厚、爽净、谐调、辛辣、醇和10项关键属性，采用9点线性标度对6款酒样感官强度打分；每份样品取1 mL盲样编码，重复2轮试验，酒液口腔停留时间控制3~5 s，样品间清水漱口消除余味干扰，收集全部打分数据开展方差分析、聚类分析、雷达图谱可视化。

2.4 理化指标检测方法

2.4.1 黏度测定

使用旋转黏度计，单次取样 25 mL，设定转速 60 r/min，待读数稳定后记录黏度数值，不同样品间彻底清洗转子与容器，重复平行测定。黏度表征酒体分子间作用力，用于关联醇厚、丰满类口腔口感。

2.4.2 接触角测定

以四氟乙烯为基底，压电喷射形成标准化液滴，高速摄像捕捉液滴形态并计算接触角数值，表征酒体疏水性、口腔铺展能力，建立接触角与爽净、顺滑口感的对应关系。

2.4.3 挥发性总酸、总酯定量检测

采用顶空固相微萃取（HS-SPME）联合GC-MS检测。取2.26 mL酒样添加5.74 mL饱和食盐水稀释至15%Vol，加入2.93 mg/L 4-壬醇作为内标；50℃条件下萃取30 min，色谱进样口250℃解吸附3 min，氦气载气流速1.4 mL/min，分流比20∶1；升温程序：50℃保持2 min，3℃/min升至145℃，15℃/min升至230℃并保温3 min；EI电离源，离子源温度260℃，扫描质荷比33~350 m/z；采用内标法定量全部酸类、酯类挥发性组分，分别汇总得到挥发性总酸、总酯含量。

2.5 电子舌智能味觉检测

取1.60 mL白酒超纯水稀释50倍，量取80 mL稀释液上机检测；电子舌传感器完成标准化活化、基线校准，样品检测前纯水清洗60 s，单次检测时长100 s，信号放大倍数100倍，每组样品重复采集15次，选取后10组稳定响应数据；样品切换时执行3次完整清洗流程，保证传感器信号回归基线。将7根传感器响应信号作为原始数据，分别开展单因素方差分析、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA），解析不同香型白酒味觉指纹差异并构建分类判别模型。

2.6 数据统计分析手段

全部感官、理化、电子舌数据采用单因素方差分析判定组间显著性差异（P<0.05为差异显著，P<0.01为差异极显著）；感官打分数据绘制热图、聚类图、感官雷达图实现可视化；电子舌多维传感数据通过PCA实现数据降维，提取主成分解释风味信息；LDA构建香型判别模型，计算原始分组与交叉验证分类正确率。

结果

3.1 CATA筛选与QDA人工感官量化结果

CATA 描述词选择率统计显示，滋味维度甜味（43.33%）、酸味（35.83%）、苦味（37.92%）、咸味（37.50%）为高频描述词；口感维度悠长（55.00%）、醇和（51.25%）、爽净（50.00%）、谐调（49.17%）、浓厚（47.50%）、辛辣（45.83%）选择率最高，以上10项指标作为QDA定量评价核心维度。

图1 不同白酒样品人工感官评价结果热图

QDA方差分析结果显示，6款酒样在酸味、辛辣、悠长、谐调、浓厚5项属性存在显著组间差异（P<0.05），苦味、咸味组间无统计学差异。香型层面呈现稳定感官特征规律：酱香型样品悠长、浓厚属性评分显著高于其余香型，J1风味均衡醇厚、回味持久，J2酸味突出；浓香型样品醇和、爽净、甜味得分优势明显，N1甜味强度5.06为全部样品最高，酸味3.69显著最低，辛辣感突出、酒体丰满，N2爽净属性得分最优，下咽洁净度高；清香型样品辛辣感知明显，Q1爽净评分显著低于其余样品，口腔顺滑度弱，Q2酸甜均衡、余味绵长。

（a）不同香型白酒的滋味特征；（b）酱香型白酒不同样品的滋味特征；（c）浓香型白酒不同样品的滋味特征；（d）清香型白酒不同样品的滋味特征

图2 不同香型与不同白酒样品的人工感官评价结果

感官聚类分析将10项指标分为三类：甜味、酸味、苦味、咸味基础味觉归为第一类；浓厚、悠长、辛辣刺激性口感归为第二类；醇和、谐调、爽净饮后综合感受归为第三类。雷达图谱直观区分同香型不同样品、三大香型整体风味轮廓，香型间感官轮廓边界清晰，香型内部样品存在小幅风味分化。

3.2 酒体理化指标检测结果

黏度：酱香型白酒的黏度均值相对较高，浓香型次之，清香型最低，其中J2样品的黏度显著高于其它样品（P<0.05），这与不同香型白酒的生产工艺、成分组成密切相关，可以一定程度上反映不同香型的口感特点。

注：不同小写字母表示具有显著性差异（P<0.05），下同。

图3 不同白酒样品黏度结果

接触角：不同白酒样品的接触角结果呈现显著性差异（P<0.01）。在不同香型白酒样品内部比较可知，酱香型白酒J1和J2的接触角无显著性差异，在3种白酒样品中呈现中等润湿性；浓香型白酒N1和N2的接触角存在显著性差异，并且N2的接触角显著高于其它白酒样品；清香型白酒Q1和Q2的接触角与酱香型接近，且无显著性差异。浓香型N2的高接触角提示其在口腔表面铺展性较差，导致酒体无法在舌面迅速展开，较低的停滞性降低其对口腔的刺激，这与人工感官评价结果中N2样品的“爽净”属性较高的情况一致。

图4 不同白酒样品接触角结果

挥发性总酸、总酯：浓香型样品挥发性总酸、总酯含量显著高于酱香、清香两类；续糟循环发酵、窖泥微生物持续代谢生成大量乳酸、乙酸等有机酸，酯化酶催化醇酸反应积累高浓度酯类物质。酱香型总酸、总酯含量居中，高温堆积发酵促进酸酯生成，但开放式发酵、短续糟周期限制组分持续富集；清香型低温发酵抑制酸化菌活性，酸、酯两类挥发性组分含量最低，匹配其清爽纯净的风味特征。

（a）不同白酒样品的总酸含量；（b）不同白酒样品的总酯含量

图5 不同白酒样品的总酸、总酯含量

  3.3 电子舌传感响应与多元统计分析结果

7根味觉传感器对6款酒样响应值均存在显著差异（P<0.05）；香型维度对比，酸味、咸味、鲜味传感器信号区分度最高；甜味、苦味传感器响应值浓香、清香显著高于酱香。PCA降维结果显示，第一主成分（PC1）方差贡献率88.71%，第二主成分（PC2）8.16%，第三主成分（PC3）2.92%，前三主成分累计方差贡献率99.79%，电子舌传感数据可完整覆盖白酒滋味特征信息；6款样品在三维特征空间内实现基础分离，J1、J2、N1空间距离较远，滋味差异明显；N2与Q1、Q2特征点位相邻，味觉指纹图谱相似度高，与人工感官评价中N2、清香型样品多项感官指标无显著差异的结果相互印证。LDA判别模型前三个判别函数累计方差贡献率99.85%，原始分组判别正确率100%，交叉验证分类正确率同样达到100%，模型可稳定实现6款不同香型白酒的全自动区分。

（a）不同白酒样品的电子舌传感器响应值；（b）不同香型样品的电子舌传感器响应值

图6 不同白酒样品的电子舌响应信号结果

（a）PCA图；（b）LDA图

图7 不同白酒样品电子舌数据可视化图

  结论

本研究以酱香型、浓香型、清香型三大典型香型白酒为研究对象，构建了主观感官、客观理化与智能感官相耦合的白酒风味多模态评价体系。人工感官评价有效筛选关键属性，实现三大香型典型风味特征的量化区分，呈现酱香浓厚悠长、浓香绵柔爽净、清香醇甜清爽的典型差异；理化指标揭示不同香型白酒口感差异的客观评价，酱香型黏度较高，浓香型挥发性总酸与总酯含量最高，接触角与口腔铺展性及爽净口感密切相关；电子舌结合多元统计分析能够客观表征白酒滋味特征，实现不同香型的准确分类。该方法实现了白酒风味从主观感知到客观量化的探索，为中国白酒风味品质客观评价、工艺优化与产品品质提升等提供科学依据与技术支撑。

原文链接：

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=KXYaOrH3lTlZXWad-f2BVa8JPMauRwFlvyeXQ3p2fXkv8jo6WgVtQKc5V94vZ-NHdqV5ux3Os8ggMt7qXWmRCtZSugtGI474cnADoeT6aKkSCdoBE3vT2tGoJDoyd9M9pSy8iqjP30PN_TR5Gx4mkMejTzXBl6lP6Gd8MtgmlxfE6JoDO5F6_g==&uniplatform=NZKPT&language=CHS