白酒是以粮谷为主要原料，经过蒸煮、糖化、发酵、蒸馏等工艺酿造而成的蒸馏酒[1]。我国白酒香型众多，因其无色透明、香气独特且口感醇厚等特点，在国内消费市场上占据着至关重要的地位，甚至在国际市场上亦占有一席之地[2-3]。因此，便捷高效的分析不同香型白酒风味，对于有效提升消费者需求以及改善白酒供应结构有着深远意义。电子鼻又称为气味扫描仪，利用气体传感器阵列模拟动物嗅觉感官，将化学输入转化为电信号，经过信号处理系统和模式识别系统生成气味响应谱，是一种简便快捷、无损高效、重复性较好的风味分析方法[4]。气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectroscopy，GC-IMS）利用GC保留时间和IMS漂移时间（drift time，DT）对被检测的挥发性化合物进行定性分析，具有快速可靠、痕量高效、操作简单等优势[5]。目前，电子鼻和气相色谱-离子迁移谱联用技术已广泛应用于食品挥发性风味分析领域[6-7]。BASSEY A P等[8]使用电子鼻和GC-IMS联用技术，评估了气调包装和空气包装猪里脊在储藏过程中挥发性成分的变化。WANG P等[9]采用电子鼻和GC-IMS联用技术，全面评价了不同成熟阶段红橘果皮的挥发性成分动态变化及其规律。本研究将聚焦于市售不同香型白酒，充分利用电子鼻和GC-IMS联用技术的优势，对白酒中挥发性成分进行全面且深入的解析。
多元统计学分析方法利用聚类、降维以及构建模型等思路，为风味判别分析提供了有力支撑[10]。聚类分析（cluster analysis，CA）和主坐标分析（principal co-ordinates analysis，PCoA）是一类无监督的多元变量统计学分析方法，将复杂的数据集转换为简单的距离矩阵，可以最大程度保留数据原始信息，具有操作简便、不受外界约束的优势[11]。偏最小二乘法判别分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）是一种有监督的多元统计学方法，通过有效滤除与分类信息无关的变量因子，从而提高模型的解析能力和有效性，可以更好的区分样本组间差异[12]。CHENG Y J等[13]通过多维气相色谱和多元统计分析，研究了热加工柑橘汁气味物质与感官轮廓之间的关系。HE F等[14]应用现代仪器检测技术结合多元统计分析方法，探究了浓香型白酒蒸馏过程中挥发性化合物的变化。现阶段，基于电子鼻和GCIMS联用技术，结合多元统计学分析方法对不同香型白酒进行判别分析的相关报道较少。
本研究采用电子鼻和GC-IMS技术，对市售酱香型、浓香型、酱兼浓型和浓兼酱型白酒的风味品质及挥发性化合物构成进行解析，并结合多元统计学分析方法判别分析不同香型白酒，以期为快速高效的识别不同香型白酒提供研究思路，进而推动白酒产业的发展。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
酱香型白酒（J，53%vol）、浓香型白酒（N，42%vol）：湖北省襄阳市某酒厂；酱兼浓型白酒（JN，42%vol）：湖北省荆州市某酒厂；浓兼酱型白酒（NJ，40.8%vol）：安徽省淮北市某酒厂。
1.2 仪器与设备
FlavourSpec 
风味分析仪：山东海能科学仪器有限公司；PEN3电子鼻：德国Airsense公司；DA-130N酒精计：成都东立恒达科技有限公司。
1.3 方法
1.3.1 电子鼻检测
参考周容[15]的方法并进行优化，吸取15 mL酒精度已稀释至14%vol的样品稀释液于顶空进样瓶中，加盖密封后室温平衡2 h进行检测。设置电子鼻采样时间间隔为1 s，零点调节时间为5 s，样品待测时间为5 s，样品检测时间为60 s，清洗时间为60 s，传感器室流量为300 mL/min，样品进样流量为300 mL/min[16]。选取传感器信号较为稳定的49～51 s的传感器响应值的平均值作为数据分析值，每个样品平行测定三次。
1.3.2 GC-IMS检测
取100 μL酒样于20 mL磁力钳口顶空进样瓶中，并加入900 μL蒸馏水稀释。设置自动顶空进样，进样体积为100 μL，孵育时间为10 min，孵育温度为60 ℃，进样针温度为85 ℃，孵化转速50 r/min[17]。
气相色谱（GC）条件：采用WAX毛细管色谱柱（30 m×0.53 mm×1.0 μm），设置气相色谱柱温度为60 ℃，以高纯度N2（纯度≥99.999%）作为载气，初始流速设定2 mL/min，保持10 min，然后线性增加到10 mL/min，保持10 min，最后线性增加到100 mL/min，保持10 min，总采集时间共30 min[18]。
离子迁移谱（IMS）条件：配备有98 mm的漂移管，漂移管内部的线性电压为500 v/cm。漂移管温度设置为45 ℃，漂移气体为高纯度N2（纯度≥99.999%），漂移气体流速保持在150 mL/min。漂移管内部的电离源为氘辐射，即β射线，3H为放射源，电离模式为正离子模式[19]。
定性定量方法：使用GC×IMS LibrarySearch软件内置的美国国家标准与技术研究院（national institute of standards and technology，NIST）数据库和IMS数据库，通过气相色谱的保留指数（retention index，RI）和迁移谱的漂移时间对挥发性成分进行定性分析，通过气味成分峰体积归一化法计算已定性挥发性成分的相对含量。
1.3.3 数据分析与可视化
使用Excel 2021对四种香型白酒的测试数据进行汇总整理与简单计算，利用软件Past3进行数据集欧氏距离计算和方差分析（analysis of variance，ANOVA），利用在线绘图网站（https：//www.omicshare.com/）进行聚类分析（CA）、主坐标分析（PCoA）和偏最小二乘法判别分析（PLS-DA），利用软件R 4.1.2进行普氏分析（procrustes analysis，PA）。
2 结果与分析
2.1 四种香型白酒电子鼻分析
白酒的品质与风格主要由酒体中仅有的1%～2%的微量成分决定，其多为挥发性或半挥发性化合物[20]。其中，酯类、醇类、醛类、酮类和挥发性含硫化合物作为白酒风味组分的重要组成部分，对白酒品质具有重要影响。因此，本研究利用电子鼻中对芳香成分、醇类、醛酮类、硫化物等挥发性化合物敏感的W1C、W3C、W5C、W1W、W2S和W2W传感器对酱香型、浓香型、酱兼浓型和浓兼酱型白酒进行了检测分析，各传感器对四种香型白酒的响应值结果见表1。
表1 基于电子鼻传感器响应值四种香型白酒中风味品质比较分析
Table 1 Comparative analysis of flavor quality in four flavor types of Baijiu based on response value of electronic nose sensor
注：同行肩标不同小写字母表示差异显著（P＜0.05）。下同。
金属传感器 性能描述 酱香型白酒 浓香型白酒 酱兼浓型白酒 浓兼酱型白酒W1C W3C W5C W1W W2S W2W对苯类、芳香成分灵敏对氨类、芳香成分灵敏对短链烷烃、芳香成分灵敏对无机硫化物灵敏对醇类、醛酮类灵敏对有机硫化物灵敏0.024 6±0.000 1c 0.036 0±0.000 1c 0.031 9±0.000 3b 139.032 5±0.718 4a 83.562 8±1.630 2a 9.206 3±0.032 2a 0.024 7±0.000 0c 0.036 1±0.000 2c 0.033 3±0.000 1a 128.979 4±0.259 0c 75.383 4±0.515 9b 9.060 0±0.051 9ab 0.025 4±0.000 2b 0.037 3±0.000 2b 0.033 4±0.000 8a 133.501 3±0.365 7b 76.205 8±0.156 2b 9.009 7±0.181 5ab 0.026 4±0.000 4a 0.038 5±0.000 4a 0.032 8±0.000 4a 128.769 6±1.236 9c 66.693 4±1.006 9c 8.848 5±0.130 4b
由表1可知，电子鼻传感器对不同香型白酒的响应值存在差异。其中，传感器W1W对四种香型白酒的响应值最高，其次是传感器W2S和W2W，表明无机硫化物、醇类、醛酮类和有机硫化物等挥发性化合物是白酒的主要挥发性成分，且较之其他香型白酒，酱香型白酒中芳香化合物含量显著偏高（P＜0.05）。除此之外，传感器W1C、W3C和W5C对四种香型白酒的响应值较低，表明苯类、氨类和短链烷烃等挥发性成分在白酒中含量较低，且较之兼香型（酱兼浓型和浓兼酱型）白酒，酱香型白酒和浓香型白酒中苯类、氨类等挥发性成分含量显著偏低（P＜0.05）。酱香型白酒采用独特的高温馏酒工艺，经过九次蒸煮、八次发酵、七次取酒而成，蒸馏过程的热反应促进了甲硫醇、糠硫醇、2-甲基-3-呋喃硫醇等重要挥发性含硫化合物的生成，这可能也是导致酱香型白酒中无机硫化物、醇类和有机硫化物等挥发性化合物含量明显偏高的原因之一[21-22]。
基于上述分析结果，本研究采用欧氏距离对四种香型白酒的风味品质进行了非监督分析，探究不同香型白酒之间的关系，结果见图1。
图1 基于电子鼻传感器响应值四种香型白酒的聚类分析（A）和主坐标分析（B）结果
Fig.1 Cluster analysis (A) and principal coordinate analysis (B)results of four flavor types of Baijiu based on response value of electronic nose sensor
由图1（A）可知，同一香型白酒样品之间距离较近，不同香型白酒样品形成独立且明显的分支。当欧氏距离为14时，四种香型白酒样品之间形成明显的4个聚类分支，且酱香型白酒与其他香型白酒样品之间距离最大，酱兼浓型白酒和浓兼酱型白酒样品之间距离较小。由图1（B）可知，PCoA1和PCoA2的方差解释度分别为70.82%和27.23%，累计方差解释比例高达98.05%，表明前两个PCoA几乎可以全面反映白酒样品的整体风味品质信息[23]。由图1（B）亦可知，不同香型白酒在空间排布上具有较为明显的分离趋势，酱香型白酒和浓香型白酒样品分布于Y轴左侧，酱兼浓型白酒和浓兼酱型白酒样品分布于Y轴右侧。上述分析表明，CA和PCoA结果基本一致，不同香型白酒的风味品质存在差异，且酱兼浓型白酒和浓兼酱型白酒的风味品质较为相似，结合上述分析可知，这可能与白酒中苯类、氨类和短链烷烃等含量较低的挥发性成分有关。
本研究进一步运用PLS-DA构建了电子鼻传感器响应值与四种香型白酒之间的关系模型，对四种香型白酒的风味品质进行了监督分析，进一步探究不同香型白酒之间的关系，结果见图2。
图2 基于电子鼻传感器响应值四种香型白酒偏最小二乘法判别分析（A）和置换检验（B）结果
Fig.2 Partial least squares discriminant analysis (A) and permutations test results (B) of four flavor types of Baijiu based on response value of electronic nose sensor
由图2（A）可知，四种香型白酒样品之间风味品质具有明显差异，PLS-DA可以将不同香型的白酒进行区分，相比于非监督分析结果，不同香型白酒组间差异更明显。PLS-DA模型解释度参数（R2Y）为0.777，预测能力参数（Q2）为0.649，参数值均＞0.5，表明该模型对四种香型白酒具有较高的解释度和良好的预测能力[24]。为了验证构建模型的可靠性，采用200次置换检验对该模型进行有效评估[25]。由图2（B）可知，R2=0.32，Q2=-0.40，R2数值均位于0轴上方，且Q2回归线在Y轴上的截距＜0，表明置换模拟验证不存在过拟合现象，该模型有效可靠[26]。上述分析结果表明，不同香型白酒电子鼻传感器响应值数据信息通过PLS-DA的挖掘呈现出显著差异，以此为依据可以实现对四种香型白酒的较好识别。由此可知，电子鼻结合多元统计学分析可以较好的区分酱香型白酒、浓香型白酒、酱兼浓型白酒和浓兼酱型白酒的风味。
2.2 四种香型白酒挥发性香气成分GC-IMS分析
为了进一步解析不同香型白酒中挥发性成分差异，采用GC-IMS技术对酱香型、浓香型、酱兼浓型和浓兼酱型白酒中酯类、醇类、醛类和酮类等挥发性化合物进行定性及相对定量分析，结果见表2。
表2 基于GC-IMS四种香型白酒中挥发性化合物相对含量比较分析
Table 2 Comparative analysis of relative contents of volatile compounds in four flavor types of Baijiu based on GC-IMS
种类 挥发性化合物相对含量/%酱香型白酒 浓香型白酒 酱兼浓型白酒 浓兼酱型白酒酯类醇类丁酸乙酯戊酸乙酯乙酸乙酯3-甲基丁酸乙酯己酸乙酯乳酸乙酯丙酸乙酯乙酸丙酯辛酸乙酯异丁酸乙酯乙酸丙酯己酸丁酯乙酸己酯乙酸异丁酯总计乙醇3-甲基-1-丁醇2-甲基丙醇正己醇正戊醇总计10.10±0.135 8d 7.27±0.062 3c 6.34±0.075 0c 7.17±0.028 7a 5.00±0.134 2a 4.91±0.054 4a 3.16±0.008 5a 0.64±0.015 1d 0.45±0.008 5d 1.30±0.002 6a 1.53±0.003 7a 0.13±0.006 9d 0.16±0.007 5a 0.10±0.001 7a 48.26±0.147 7c 13.27±0.078 9d 7.97±0.091 4a 3.29±0.013 1a 0.87±0.020 5c 0.39±0.007 6a 25.81±0.050 3b 22.77±0.118 1b 7.82±0.034 0b 7.06±0.125 8a 6.49±0.087 9b 4.76±0.238 9a 2.21±0.017 0c 1.12±0.031 6c 0.97±0.050 1c 0.72±0.017 9c 0.89±0.021 2c 0.38±0.006 3c 0.16±0.017 7c 0.05±0.002 0d 0.02±0.000 7d 55.43±0.195 2b 16.45±0.075 7a 6.14±0.045 3b 2.85±0.015 0b 1.12±0.024 8b 0.09±0.004 4d 26.64±0.059 4a 23.26±0.184 0a 7.71±0.049 4b 6.78±0.048 1b 6.01±0.068 4c 4.05±0.029 5b 2.60±0.040 0b 2.35±0.023 4b 1.81±0.037 7b 0.81±0.030 5b 0.71±0.016 3d 0.67±0.005 8b 0.23±0.015 7b 0.09±0.004 2b 0.04±0.001 4b 57.12±0.380 7a 13.41±0.028 7c 6.01±0.051 6c 2.31±0.022 4c 1.52±0.041 3a 0.10±0.006 9c 23.36±0.095 6c 19.93±0.194 9c 8.45±0.079 1a 6.70±0.073 2b 6.36±0.074 4b 4.30±0.145 5b 2.22±0.035 0c 1.16±0.024 2c 2.49±0.043 1a 2.23±0.047 6a 1.01±0.018 3b 0.39±0.012 6c 0.54±0.000 8a 0.07±0.005 1c 0.04±0.000 3c 55.87±0.290 6b 15.78±0.079 7b 5.93±0.064 8c 2.24±0.030 4d 1.51±0.034 4a 0.14±0.005 8b 25.60±0.007 1d
续表
种类 挥发性化合物相对含量/%酱香型白酒 浓香型白酒 酱兼浓型白酒 浓兼酱型白酒醛类酮类糠醛戊醛3-甲基丁醛2-甲基丙醛总计2-戊酮5.80±0.074 7a 0.48±0.005 7a 0.17±0.001 5c 0.25±0.052 9a 6.70±0.028 9a 0.16±0.005 5c 1.77±0.097 3c 0.24±0.009 9c 0.18±0.002 5b 0.13±0.004 1b 2.32±0.084 5c 0.70±0.008 5a 2.82±0.212 3b 0.38±0.007 0b 0.19±0.002 4a 0.17±0.004 2b 3.55±0.215 7b 0.40±0.004 2b 0.79±0.122 7d 0.23±0.005 0c 0.17±0.003 2c 0.13±0.003 1b 1.32±0.113 2d 0.69±0.012 5a
由表2可知，从四种香型白酒中共检出24种挥发性化合物，包含14种酯类化合物、5种醇类化合物、4种醛类化合物和1种酮类化合物，累计平均相对含量分别为54.17%、25.35%、3.47%和0.49%。ANOVA分析发现，酯类、醇类、醛类和酮类化合物在四种香型白酒之间差异显著（P＜0.05）。其中，平均相对含量＞1%的3-甲基丁酸乙酯、乳酸乙酯、丙酸乙酯、3-甲基-1-丁醇、2-甲基丙醇和糠醛等物质在酱香型白酒中相对含量显著偏高（P＜0.05），乙酸乙酯和乙醇等物质在浓香型白酒中相对含量显著偏高（P＜0.05），丁酸乙酯在酱兼浓型白酒中相对含量显著偏高（P＜0.05），戊酸乙酯、乙酸丙酯和辛酸乙酯等物质在浓兼酱型白酒中相对含量显著偏高（P＜0.05）。由此表明，酒体中挥发化合物组成的差异是形成不同香型白酒的主要原因之一，这与卓俊纳等[27]对浓香型、酱香型和小曲清香型的分析结果一致。
基于GC-IMS测试数据计算出四种香型白酒之间的欧氏距离，探究不同香型白酒之间的关系，结果见图3。
图3 基于挥发性化合物相对含量四种香型白酒聚类分析结果（A）和主坐标分析（B）结果
Fig.3 Results of cluster analysis (A) and principal coordinate analysis (B) of four flavor types of Baijiu based on relative contents of volatile flavor compounds
由图3（A）可知，在挥发性化合物构成上，同一香型白酒样品明显聚为一类，不同香型白酒样品之间则呈现明显的区分，且酱香型白酒与其他香型白酒样品之间距离最远。由图3（B）可知，PCoA1和PCoA2的方差解释度分别为89.30%和7.60%，累积方差解释比例高达96.90%，表明前两个PCoA基本可以反映白酒样品种挥发性化合物构成的全部信息。由图3（B）亦可知，同一香型白酒样品在二维空间内具有明显的重叠，不同香型白酒样品在空间排布上则具有明显的分离趋势，且酱香型白酒样品分布于第3象限，浓香型和浓兼酱型白酒样品均分布于第1象限，酱兼浓型白酒分布于第4象限。上述分析表明，CA和PCoA结果高度吻合，不同香型白酒中挥发性化合物构成具有明显差异，且酱香型白酒与其他香型白酒样品之间差异最大。
本研究运用PLS-DA构建了酒体挥发性化合物相对含量与四种香型白酒之间的关系模型，对四种香型白酒中挥发性化合物进行了有监督分析，进一步探究不同香型白酒之间的关系，结果见图4。
图4 基于挥发性化合物相对含量四种香型白酒偏最小二乘法判别分析（A）和置换检验（B）结果
Fig.4 Results of partial least squares discriminant analysis (A) and permutations results (B) in four flavor types of Baijiu based on relative contents of volatile flavor compounds
由图4（A）可知，不同香型白酒样品之间区分明显，且无重叠现象，酱香型白酒样品分布于第1象限，浓香型和浓兼酱型白酒样品均分布于第2象限，酱兼浓型白酒样品分布于第3象限。PLS-DA模型中R2Y为0.999，Q2为0.996，参数值均接近于1，表明该模型对四种香型白酒具有较高的解释度和预测能力，可以有效区分不同香型白酒样品。由图4（B）可知，R2=0.24，Q2=-0.69，R2数值均位于0轴上方，且Q2回归线在Y轴上的截距为负值，表明该模型稳定可靠。上述分析结果表明，不同香型白酒挥发性化合物构成数据信息通过PLS-DA的挖掘呈现出显著差异，以此为依据可以实现对四种香型白酒的有效识别。由此可知，GC-IMS结合多元统计学分析可以很好的区分酱香型、浓香型、酱兼浓型和浓兼酱型白酒的挥发性风味。
2.3 普式分析
基于普式分析，比较四种香型白酒中电子鼻数据集与GC-IMS数据集的一致性，结果见图5。
图5 基于电子鼻传感器响应值和GC-IMS数据集的普式分析
Fig.5 Procrustes analysis based on response value of electronic nose sensor and GC-IMS dataset
由图5可知，四种香型白酒样品两个数据集之间点坐标偏差平方和（M 2值）为0.538 6，显著性检验值（P值）为0.003，表明不同香型白酒样品中电子鼻传感器响应值与酒体挥发性化合物之间具有非常显著的相关性（P＜0.01），且较之电子鼻数据集，GC-IMS数据集重复性更好。上述分析结果表明，利用电子鼻和GC-IMS分析四种香型白酒风味具有高度一致性。由此可知，本研究基于电子鼻和GC-IMS技术，结合多元统计学分析方法，对四种香型白酒风味进行判别分析是可行的。
3 结论
本研究采用电子鼻、GC-IMS结合多元统计学分析方法对市售酱香型、浓香型、酱兼浓型和浓兼酱型白酒的挥发性风味进行判别分析。结果表明，电子鼻和GC-IMS技术可以实现对四种香型白酒风味的判别分析，且较之电子鼻分析，GC-IMS分析结果的重复性更好。此外，不同香型白酒中挥发性成分差异显著，无机硫化物、酯类、醇类、醛酮类和有机硫化物等挥发性化合物是白酒的主体风味物质，在酱香型白酒中含量明显偏高，苯类、氨类和短链烷烃等挥发性成分在白酒中含量则明显偏低。
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