白酒在我国不但具有悠久的历史，而且在食品轻工业中占据着举足轻重的地位。 2023年中国白酒产销629万千升，销售额7 563亿元[1]。人们对白酒的需求日益增长，刺激了欺诈活动，如以虚假标签销售劣质产品，以次充好，这不仅损害了消费者的利益，也损害了白酒品牌的声誉。 近年来，为促进白酒行业的高质量发展，一系列国家食品安全与产业发展相关政策不断出台，不断强调要严字当头，严谨标准质量与卫生，严格加强食品安全监管。在“健康中国”理念的推动下，人们更倾向于选择无添加剂无污染物的产品，更柔和更适合长期饮用的低度白酒，以及更醇厚更具风味的年份白酒。因此白酒行业需要利用科技手段加强研发以推广健康型白酒，提高产品质量和营养价值。 根据2021年年报，茅台、五粮液、泸州老窖的研发费用投入分别为1.90亿元、1.77亿元、1.69亿元[2]。可见酒企积极强化科技创新，不断提升技术竞争力。
本文首先介绍了白酒品质检验技术中的红外光谱技术、拉曼光谱技术、电子鼻、电子舌，其次介绍了综述了酿造原料中潜在的风险物质（农药残留，真菌毒素），酿造过程中有害副产物（氨基甲酸乙酯、甲醇、生物胺），接触材料的污染（塑化剂、重金属）以及食品添加剂等各指标检测技术近几年来的创新与发展，并且与以往传统技术进行对比，提出了如今技术应用的优点与不足，为我国白酒行业技术创新与产业升级提供参考。但对于有些风险物质（如甲醇、生物胺），其检测技术都集中在传统的气相色谱法或液质联用法，虽有其他创新技术的发展，但在白酒实现应用还不成熟，因此补足白酒品质检验技术的短板，优化并更新白酒品检验技术的理论基础，是白酒行业未来需要研究和解决的问题。
1 白酒品质检验技术
白酒的品质检验重点在理化指标和感官指标两个方面。 理化指标主要包括总酸、总酯、酒精度以及固形物等。白酒中主要成分物质检测方法按照GB/T 10345—2007《白酒分析方法》执行，但因其操作复杂、损耗大等缺点以至于无法实现快速分析的目的[3]。而传统的气相色谱法同样耗时费力，无法满足实时分析的要求。在进行感官评定时，研究员主要通过眼、口、鼻等感官，对白酒的色泽、香气、口味与风格特征所做出的分析与评价，但由于个人爱好、地区差异等因素的影响，感官评定常有一定的不确定性[4]。目前白酒质量检测技术已在高速发展，一系列精准、简便、高效的新技术不断推出，并创新性地运用到白酒品质检验中去。
1.1 理化指标
1.1.1 中红外光谱
中红外光谱主要是由有机物分子的基频振动产生的，其波长范围是2.5～25 μm（即4 000～400 cm-1）[5-6]。 在定量分析过程中，中红外光谱的检出限比其他光谱要高出1～3个数量级，所以中红外光谱技术在定性及快速定量分析过程中具有意义[6]。近年来，近红外光谱已在白酒原料、原酒、成品等相关产品的分析领域中广泛应用，而中红外光谱目前还未得到普及[7-8]。但近红外光谱对含量偏低的成分进行检测时误差偏大，而中红外光谱峰形尖锐清晰，干扰少，建模相对容易，结果更稳定[4，8]。 光谱技术结合化学计量法更是能实现样品的高效分类鉴别以及关键组分的实时定量分析[9]。 基于中红外光谱建立的总酸和己酸乙酯的分析模型，与近红外光谱相比，相关系数都有明显提升，变量数也显著降低（见表1）[10]。根据其对白酒成分分析的作用，中红外光谱还可以运用到白酒分类上去。如通过傅里叶变换中红外光谱分析，就可以对不同亚型的酱香型白酒发酵大曲进行分类，该方法高效、可靠且低成本[11]。中红外光谱不仅使分析模型更加简易，而且提高了模型运算速度和预测效果，充分体现了中红外光谱技术在白酒品质检验技术中的巨大潜力。 但红外光谱分析模型建立以后，需要注意定期更新与维护。 因为随着气候与环境的变化，以及仪器性能的磨损，需定期检测以保持模型的性能[12]。
表1 基酒指标测定的不同模型及性能分析结果
Table 1 Different models and performance evaluation results of base liquor indicators determination
注：“-”表示该技术未计算此结果。
技术 指标 模型构建方法 变量数/个 校正均方根误差 预测均方根误差 主成分数/个 参考文献近红外光谱中红外光谱中红外光谱总酯总酸己酸乙酯向后间隔偏最小二乘法遗传算法及组合间隔偏最小二乘法遗传算法及组合间隔偏最小二乘法150 55 40 0.172 10--0.177 0.023 0.077 9 9[3][10][10]
1.1.2 拉曼光谱
拉曼光谱技术是一种以拉曼散射为基础，分析分子振动或转动信息的光谱分析技术[13]。拉曼光谱技术能够实现快速、高效、精确度高的检测分析，值得注意的是能够实现无损检测，无需拆封，不影响二次销售[4，14]。 此方法为白酒质量检测提供了新型的技术手段，也为瓶装无损检测提供了技术参考。如正态拉曼光谱与卷积神经网络算法相结合后，可以实现白酒的快速无创识别，有利于白酒的保存和销售[15]。 拉曼光谱还可以用于理化指标的定性定量分析。 利用绝对拉曼光谱强度与乙醇浓度的关系，便可测定一系列瓶装白酒的乙醇浓度，并且其测量值与包装标记值吻合较好，表明绝对拉曼光谱测定乙醇浓度的可靠性[16]。而对于两种酒精度相同且成分相似的白酒，利用拉曼光谱结合化学计量法更是可以对两种白酒的主成分与化合物进行检测和分析，准确判别两种白酒的品质区别[17]。 这为拉曼光谱在白酒鉴别方面提供指导。但拉曼光谱在分析与检测方面存在一定的局限性，如对于低浓度物质，拉曼信号较弱，且信号易受散射影响[18]。因此拉曼光谱多用于高浓度水溶液检测，而不适用于痕量成分分析。
1.2 感官指标
1.2.1 电子鼻
电子鼻，灵感来源于哺乳动物的嗅觉系统，是一种轻便高效的仪器[19]，在食品安全[20]、环境监测[21]、中药分析[22]都有广泛应用。 电子鼻通过气体传感器建立响应曲线，从而实现白酒差异化的检测。电子鼻数据分析过程主要包括数据预处理、特征提取、特征约简和分类识别四个部分[23]（如图1）。 虽然感官评价和气相色谱-质谱[24]是白酒香味分析和分类最常用的方法，但这些技术既耗时又费力。而电子鼻不受个人喜好和周围环境的影响，所得数据更加客观理性。目前电子鼻在品质鉴别、品牌鉴别、酒龄鉴别、香型鉴别等方面都已经有了普遍应用，取得了丰富的研究成果。 金属氧化物半导体是电子鼻中应用最多的传感器材料，它可以对白酒中不同挥发性化合物有不同的响应。由此LI Y Z等[19]根据传感器响应与化合物浓度的关系，从而利用电子鼻对白酒的6种香气类型（浓、淡、酱、米、老白干、凤香型）进行了区分，还对五种不同品牌的浓香型白酒进行了分类。在品质鉴别方面，基于深度残差网络18骨干网和轻梯度增强机分类器的机器学习方法，电子鼻产生的多层信号可以对不同品质的基酒和商品白酒进行识别[25]。但电子鼻存在成本高，普及度低的问题。 近年来出现的便携式电子鼻检测系统，降低成本、体积小，同时仍能实现快速有效的分析鉴定，但还未应用到白酒分析[26]。 所以未来电子鼻在技术深度及其商业化普及度有待提高。此外，中国白酒品种繁杂，差异又微小，不同的电子鼻能够鉴别的品种有限，算法也不同，因此有必要研究一种能普遍应用于各种白酒鉴别的电子鼻算法，以拓宽电子鼻在白酒的应用范围。
图1 电子鼻数据分析方法框架[21]
Fig.1 Framework of data analysis methods for electronic nose[21]
1.2.2 电子舌
电子舌与电子鼻类似，利用动物味觉感官仿生技术而发明出的新型便携式仪器，可用于分析风味成分。 电子舌通过味觉传感器获取特征信息，降维处理数据，从而实现待测样品高效精准的分析[27]。常用的食品评价技术，有人工感官评定、比色法、高效液相色谱-质谱法等[28]。 其中人工感官评定方法因主观因素强而难以准确评价。 比色法、高效液相色谱-质谱法等可以为样品的质量检验量化指标，但对于食品的评价，人们最直观的感受是味觉信息，而电子舌可以检测食品中的鲜、咸、酸、甜、苦等综合味觉信息。目前电子舌已在酒精饮料中的真假检验、风味分析、产地识别等方面有成熟的应用。 利用电子舌进行信息采集并分类，对多个不同年份的白酒进行识别和验证，最后分析结果可准确地判定白酒样品的年份，从而精准打击白酒年份掺假问题[29]。而将电子舌与气相色谱-质谱法结合，就可以实现对浓香型白酒高准确度的质量分级和风味量化[30]。 基于TS-5000Z味觉分析系统，对7种不同类型的白酒检测分析，并对传感器信号进行了主成分分析、雷达图分析和稳定性分析[27]。结果表明电子舌传感器能够稳定响应，对样品的所有味觉指标都能有效识别。但电子舌主要集中于成分分析与鉴定，对微量成分的定量分析尚不成熟，精度也与传统分析技术有较大差距。 现今有相关研究将电子舌与电子鼻相结合以提高精度，但开发高精度、低成本的嗅觉和味觉传感器依然是未来电子鼻与电子舌的发展方向。
2 白酒安全风险及其质量控制技术
除了理化指标和感官指标外，白酒还存在其他潜在安全风险指标。 白酒在各个生产过程中，一方面存在有内源性潜在风险物质，另一方面存在外源性潜在风险物质。 本部分主要从酿造原料中潜在风险物质、酿造过程的有害副产物、接触材料的污染和食品添加剂4个部分重点阐述白酒的安全风险及其检测技术。
2.1 酿造原料中潜在风险物质
2.1.1 农药残留
粮食在种植过程中要喷施农药，便不可避免地受到污染。 即使发酵作用能够降解部分农药，但农药在白酒中有一定的溶解性，导致农残的富集与迁移[31]。在白酒酿造过程中，农药的残留水平会由于酿造工艺而不断降低，如稻谷酿酒过程中浸谷可以明显去除水溶性农药，发酵时农药会发生生物降解，但热处理等加工过程可能会导致一些农药转化成毒性更大的代谢物[4，32]。 农药残留分为有机氯农药、有机磷农药、氨基甲酸酯类农药、抑除虫菊酯类农药以及有机除草剂农药等。目前对白酒中农残检测研究依然较少，但气质联用技术和液质联用技术已是检测大多数农残的通用方法。如采用高效液相色谱-质谱联用技术可同时分析白酒原料大米中噻虫嗪、吡虫啉、啶虫脒等14种农药残留[33]。但由于不同种类的农药残留性质不同，故样品前处理方法需加以调整，主要有液液萃取法、固相萃取法和固相微萃取法等。 如王春利等[34]建立液液萃取-气相色谱-液相色谱联用技术检测了10种有机氯农药残留。而目前主要研究方向大多在于优化前处理方法。如在样品处理方面，分散液-液微萃取时采用一种新型深层共晶溶剂，这比其他有毒萃取溶剂相比更安全更绿色[35]。
在其他食品中已经开发了酶抑制法[36]、免疫分析法[37]、生物传感器法[38]等快速检测农残的技术，但还未应用到白酒中来。 如酶抑制法已实现对蔬菜中农残的快速检测，灵敏度和准确度良好，其检测结果与气相色谱法结果相符[36]。而如何将创新技术引入白酒农残检测中并广泛应用是亟需解决的问题。目前我国还未制定白酒中农药残留的限量标准，为提高白酒品质，监管部门可积极开展白酒农药残留的风险评估[39]。 为了从根源杜绝农药残留，许多白酒企业已积极培养有机无公害作物，对生产基地划分区域、定点收购、规定品种等方式以控制原料安全。
2.1.2 真菌毒素
白酒酒醅是一个复杂的微生物菌落体系，其酿造过程是一个开放的、多菌种的固态发酵过程[40]。白酒中的微生物主要分为细菌、酵母和霉菌三大类[41]。 而大部分有害的真菌毒素来自霉菌产生的次生代谢产物，会对人体的免疫系统产生损害，甚至致癌、致畸。国家标准GB 2761—2017《食品安全国家标准食品中真菌毒素限量》对酿酒原料谷物中部分真菌毒素进行了限量（见表2）[42]。但无论是在酿造过程的实验室模拟中，还是在白酒生产工厂中，用黄曲霉毒素人工污染酒醪后，所得的蒸馏液都未检测出超标的黄曲霉毒素[43]。这是因为霉菌毒素具有高沸点并保留在固体桶中，可见真菌毒素的污染在白酒生产中通常不是一个问题。但是发酵过程中的真菌毒素可能会影响蒸馏微生物的生长，从而影响白酒的品质，因此对真菌毒素的控制依然有必要。如今针对真菌毒素的主要检测方法有高效液相色谱法[44]、液相色谱-串联质谱法[45]、酶联免疫法[46]等。但目前针对白酒中真菌毒素的研究较少，主要以传统方法为主。曾雪丹等[44]通过高效液相色谱串联质谱法，采用多反应监测模式，同位素内标法进行定量，同时测定了白酒中的10种真菌毒素。但高效液相色谱法需要在实验室中使用昂贵的设备，并技术人员训练有素，这使得传统的方法既耗时又高成本[47]。而液相色谱串联质谱法是行业标准LS/T6133—2018《粮油检验 主要谷物中16种真菌毒素的测定》规定的小麦、玉米等主要谷物中真菌毒素的检测方法。刘晓青等[48]利用乙腈-0.1%甲酸水混合溶液（85∶15，V/V）酒醅进行前处理，结合外标法，通过液质联用技术对酒醅提取物中的31种真菌毒素进行了定量检测，并且准确度、精密度和灵敏度良好。酶联免疫法结合免疫亲和层析技术能够对赭曲霉毒素A进行捕获、浓缩、检测，准确度、灵敏度高[46]。基于最佳的磁固相萃取条件而制备的磁性共价有机骨架纳米球，就可作为赭曲霉毒素A的吸附剂[49]。该方法在真菌毒素样品预处理技术中具有较大的可行性和潜力。
表2 酿酒原料中部分真菌毒素限量指标[37]
Table 2 Limited indicators of some mycotoxins in brewing raw materials[37]
注：“-”表示国家标准中未进行限量规定。
谷物种类黄曲霉毒素B1/（μg·kg-1）脱氧雪腐镰刀菌烯醇/（μg·kg-1）赭曲霉毒素A/（μg·kg-1）玉米赤霉烯酮/（μg·kg-1）小麦玉米大麦大米高粱5 20 5 10 5 1 000 1 000 1 000 60 60--5.0 5.0 5.0 5.0 5.0-- -
在过去的几十年里，人们对利用选定的微生物进行真菌毒素污染的生物控制的兴趣大大增加，这为消除毒素以保障食品质量提供了一个有吸引力的选择。但利用微生物降解白酒酿造原料中的真菌毒素或控制大曲微生物产生的真菌毒素的报道很少。在不影响微生物群落和白酒香气特征的情况下，分离出的蜡样芽孢杆菌，能有效降解黄曲霉素B1，为白酒酒醅中黄曲霉素B1的降解提供了一种新的途径[50]。
白酒中真菌毒素的来源主要是原料，因此不仅在培育谷物时采用适宜的生物防控方法抑制有害真菌微生物的生长，还要在运输、加工、贮藏等环节防止污染，严格检验。
2.2 酿造过程的有害副产物
2.2.1 氨基甲酸乙酯
氨基甲酸乙酯，酿造过程酒精发酵和白酒蒸馏中少量产生。 原料中尿素、氰化物、精氨酸、鸟氨酸等含氮化合物是酒精发酵中氨基甲酸乙酯的前体物质，在微生物转化下而产生氨基甲酸乙酯[51]。 2007年，世界卫生组织国际癌症研究机构就将氨基甲酸乙酯列为2A类致癌物[4，52]。许多发酵食品和酒精饮料的氨基甲酸乙酯含量在2～650 μg/L之间，但由于酒精饮料是氨基甲酸乙酯的主要摄入来源，世界卫生组织（World Health Organization，WHO）和一些国家将酒精饮料中氨基甲酸乙酯的含量限制在30～150 μg/L。现如今，我国对氨基甲酸乙酯的检测技术主要是气相色谱-串联质谱法。 其准确度、灵敏度皆良好，并且适用范围广，因此被多个国家和组织定为官方方法。但此方法预处理步骤烦琐复杂，大量消耗有机试剂，甚至造成环境污染并影响实验人员的健康。 表3对比了氨基甲酸乙酯的常见检测方法，可见超高效液相色谱-质谱法检出限更低，灵敏度更好。 不仅如此，基于超高效液相色谱-串联质谱法，样品可直接进样，方法预处理步骤更加简单、分析更加快速高效、节约环保，能够满足定量检测的要求[53]。
表3 氨基甲酸乙酯的检测方法
Table 3 Detection methods of ethyl carbamate
技术 检出限/（μg·L-1） 相关系数 回收率/% 参考文献高效液相色谱-质谱气相色谱-质谱气相色谱串联质谱超高效液相色谱-质谱1.6 1.0 1.2 1.0 0.994 0.999 1.000 0.999 86～117 94～97 92～100 106～110[54][55][56][53]
目前许多学者已从原料、工艺、菌种选育改良以及原酒中直接去除等方面，开发了多种减少氨基甲酸乙酯含量的方法[57]。微生物干预法如从发酵谷物中分离得到的两株乙醇假丝酵母能直接降解氨基甲酸乙酯，并且菌株处理对白酒主要的风味物质没有影响[58]。此外，二次蒸馏可以显著降低蒸馏酒中氨基甲酸乙酯的含量，其中壶式二次蒸馏去除率最高，并且在一定程度上减少了异杂味[59]。再者，不同的环境条件也会影响酒中氨基甲酸乙酯含量。如在基酒储存时，使用陶制容器并保持低温避光的环境条件有利于降低氨基甲酸乙酯的安全风险[60]。
2.2.2 甲醇
原料中的果胶、木质素等物质经水解和发酵后分解出甲烷基而产生甲醇[39]。甲醇对人的毒害作用很大，主要表现在损害视神经，最终能导致视网膜受损、视神经萎缩、视力减退和双目失明[61]。国家标准GB 2757—2012《蒸馏酒及其配制酒》明确规定白酒中的甲醇含量，以粮谷为原料的，甲醇含量≤0.6 g/L。目前，甲醇的检测方法主要有气相色谱法、高效液相色谱法、拉曼光谱法、近红外光谱法、酶电极法等（见表4）。其中最常用的检测方法是气相色谱法，精度高，适用范围广，但仪器成本高，准备工作较多。 因此有许多研究致力于优化气相色谱法。如张箐箐等[62]通过建立三重四极杆多反应监测模式，从而优化传统气相色谱法，使得实验更加高效准确，更无需前处理样品。此外，气相色谱法结合毛细管柱能够对样品有效分离，避免由于乙酸乙酯、乙醛酸的干扰而造成的甲醇假阳性[63]。 拉曼光谱法结合二维相关光谱技术，能够对醇类物质定性分析，再结合偏最小二乘法定量分析模型实现对醇类物质的快速检测[64]。而近红外光谱法结合最小二乘法建立分析模型，其分析结果与气相色谱法保持一致[65]。除此之外，也有一些新技术应用到甲醇检测中。如基于金属氧化物半导体传感器，电子鼻可定性并定量鉴别白酒中过高的甲醇含量，准确率达92%以上，但其检出限较高，难以检测微量甲醇[66]。
表4 甲醇检测技术的优缺点
Table 4 Advantages and disadvantages of methanol detection technologies
检测技术 优点 缺点 参考文献气相色谱法高效液相色谱法拉曼光谱法准确率更高准备工作较多仪器成本较高不利于快速检测[64，67]近红外光谱法光谱信号易受干扰[65]酶电极法检测效率高重现性好可无损检测操作简便仪器简便准确率低[67]
根据甲醇的形成机制及其性质，为了控制甲醇含量，可选择果胶质含量低的原料，而对于果胶含量高的辅料可采用蒸汽闷料以加速果胶质分解[68]。同时，还可以利用微生物技术，如接种解淀粉芽孢杆菌ZS04，都能有效降低白酒中甲醇含量[69]。
2.2.3 生物胺
生物胺是一类低分子含氮化合物，具有生物活性，常在发酵食品和饮料酒中被检测到。微量的生物胺对人体有益，但当摄入过量的含生物胺的食品时，将引起中毒，主要表现有头痛、恶心、心悸、呼吸紊乱等，甚至会危及生命[39，70]。在白酒中，乙醇对胺氧化酶活性的抑制作用，可显著增强生物胺的生理毒性，因此，生物胺的限量标准比其他食品更低。多个国家对毒害性最大的组胺规定了在葡萄酒中的限量值，其中瑞士为10 mg/L，德国为2 mg/L，法国为8 mg/L，而国标尚未对生物胺进行限量规定[39]。 针对生物胺的检测方法有气相色谱法、高效液相色谱法、毛细管电泳法和酶联免疫吸附法等[71]。但是毛细管电泳法及酶联免疫吸附法已在其他食品产品中发展应用，而还未有针对白酒中的应用。目前最有效的技术方法是高效液相色谱法，通过高效液相色谱法结合液液微萃，可快速检测了白酒中多种生物胺残留，但此方法耗时耗力[72]。此外，高效液相色谱法结合一锅衍生化/磁固相萃取，可以简化样品处理过程，无需利用磁性吸附剂进行离心，从而快速、灵敏、准确地检测生物胺含量，已在白酒、黄酒等多种酒精饮料中成功应用[73]。
虽然白酒方面的生物胺研究较少，但已有一些解决措施来降低白酒中生物胺的含量，主要方法有选育无氨基酸脱羧酶活性但具有抑菌活性的乳酸菌、选择蛋白质含量较低的酿酒原料、添加胺氧化酶等降解酶[74]。白酒原料含有丰富的蛋白质，发酵时会被降解成游离氨基酸，然后在氨基酸脱羧酶的作用下产生大量的生物胺[75]。因此，选择蛋白质含量低的酿酒原料，通过减少底物以降低生物胺的含量。通过敲除酿酒酵母蛋白质水解酶的PEP4基因，成功降低氨基酸浓度，以此有效降低了生产过程中生物胺的含量[76]。
2.3 接触材料的污染
2.3.1 塑化剂
邻苯二甲酸酯类塑化剂是目前应用最广泛的一种，用于增强塑料的柔韧性。 虽食品中严令禁止添加塑化剂，但生产过程中难免与塑料接触，且塑化剂可溶于酒精，所以白酒在生产过程中依然有可能被塑化剂污染[39，77]。 塑化剂对人体有危害，将严重影响到人体的生殖系统、免疫系统和神经系统[4，78]。目前检测塑化剂的分析方法有色谱法、色谱质谱联用法、分子印迹技术等。相较于其他方法，气相色谱-质谱联用法的检测精度更为优越。 气相色谱-质谱串联分析方法结合液液萃取-离心分离净化后，可检测白酒中多种邻苯二甲酸酯类污染物[79]。这种方法虽适用范围更广，但其样品前处理时间长，仪器设备昂贵。 而分子印迹技术更加廉价便捷，可实现快速检测。 该方法中的荧光受体分子能够与塑化剂分子特异性结合，引起溶液的荧光猝灭，通过荧光猝灭强弱与塑化剂浓度的关系可特异性地识别白酒中的塑化剂[80]。
目前，已有许多无毒环保的塑化剂被研发并利用，如生物基植物与增塑、聚酯类塑化剂、柠檬酸酯类塑化剂、生物降解塑料用增塑剂等[81]。
2.3.2 重金属
白酒的重金属污染主要来源于加浆水的勾兑过程、蒸馏器具、接触的贮藏容器和包装容器、输送管道及焊接接口[82]。由于重金属无法被微生物分解，所以其一旦进入人体，将会导致慢性或急性中毒。GB 2762—2017《食品安全国家标准食品中污染物限量》中规定了铅、镉、汞、砷、锡、镍、铬等重金属的限量指标。目前针对重金属的测定方法主要有原子吸收光谱法、电感耦合等离子体质谱技术等[83]。这些方法技术成熟，可以在不同需求上进行优化。如利用石墨炉原子吸收光谱仪，便可确定白酒生产过程中重金属的迁移情况[84]。其结果表明，多种重金属虽在白酒中均有检出，但都未超过标准的最高限量，并且重金属的迁移结果为选用合适的储酒容器以降低重金属迁移风险提供指导。采用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）可同时检测铬、铜、砷、镉、汞和铅6种重金属含量[85]。该方法检出限低，精密度高，能同时测多种重金属元素，满足白酒中重金属元素检测的需求。这两种方法在白酒中重金属的检测已经较为成熟。现已出现的创新技术如生物传感器法[86]、免疫分析法[87]等，但都集中于水质检测，是否能应用于白酒检测仍需要科研人员们的努力。
根据重金属污染来源和迁移情况，为严格防控重金属，需严格筛选重金属含量超标的原料及加浆水，选择合宜的储存设备，并且合理安排储存器和货架期。除此以外，还可以通过吸附作用降低重金属含量。 利用氧化镁和热解相结合的方法，制备一种可以吸附重金属钴离子和镍离子的生物炭，且其表现出高效的吸附性能和良好的可重复利用性[88]。 除此以外，生物炭的吸附作用还可以在酿酒废液处理中起到关键作用，为白酒工业的可持续发展起到重要作用。
2.4 食品添加剂
白酒作为蒸馏酒，其本身便具有醇甜之感，这主要来源于自然发酵时产生的醇类[89]。但有很多无良厂商工艺不达标，为改善口感而添加甜味剂，如甜蜜素、三氯蔗糖、糖精钠等[90]。我国GB 2760—2014《食品安全国家标准食品添加剂使用标准》中规定白酒中不得检出甜味剂。人工甜味剂都有增加人体致癌、致病的可能性，已经被许多国家限制使用。目前白酒中甜味剂的检测方法有液相色谱串联质谱法[91]、拉曼光谱法[92]等。
为杜绝甜味剂，不仅需要工厂坚守为民生负责的底线，自觉拒绝非法添加甜味剂以谋取私利，更需要政府与监管部门开发多种甜味剂的快速筛查方法，加大监管力度，积极维护白酒安全。
3 结语
白酒行业的技术从粗放发展到科学化，离不开科技的创新与发展。随着技术发展，已经有越来越多的设备和技术可以简便快速地定量分析白酒成分，并且精密度越来越高。像电子舌、电子鼻这类设备的创新，让原本极具不确定性的感官评定能够量化数据，定性定量分析，并且延伸到白酒鉴定、年份分析等领域。中红外光谱、电子鼻、电子舌等技术的不断优化，使得指标检测逐渐快速高效。但依然有许多问题亟待解决，比如电子鼻这类需要结合算法的技术，不同传感器算法与应用不同，这让技术的适用范围十分有限。而近来已逐渐出现便携式电子鼻技术，以期实现电子鼻在白酒方面的广泛应用，相信未来电子鼻在各种白酒中的应用范围会被逐渐拓宽，最后实现一种能够检测各种白酒的电子鼻最优算法。许多企业在原料上已积极推广有机无公害作物，辅以生物防控方法，从源头上实现对白酒中风险物质的控制。但这对技术、环境、人员监管等都有很高的要求。尽管如此，这种方法响应绿色理念，也能够让消费者安心放心，在白酒行业中具有重大潜力。为此，白酒行业应贯彻“科技赋能”思想，围绕品质提升，以新能源、新材料、新技术推动转型升级和创新发展，持续守正创新，推动白酒高质量发展。
[1]李后强.中国白酒的历史转折：“喝酒文化”转向“品酒文明”[J].当代县域经济，2024（6）：6-7.
[2]钟邦彪，石东伟.白酒行业上市公司研发投入与经营绩效的关系研究[J].商场现代化，2023（11）：8-10.
[3]高畅，张宇飞，辛颖，等.近红外光谱技术结合波段筛选用于白酒基酒总酯定量分析[J].中国酿造，2021，40（4）：155-158.
[4]王庆亮.白酒品质分析及质量安全控制研究进展[J].酿酒科技，2021（8）：97-101.
[5]GAMBETTA J M, COZZOLINO D, BASTIAN S E P, et al.Classification of chardonnay grapes according to geographical indication and quality grade using attenuated total reflectance mid-infrared spectroscopy[J].Food Anal Method,2019,12:239-245.
[6]辛新.基于分子光谱技术的浓香型白酒基酒品质检测研究[D].镇江：江苏大学，2017.
[7]邹胜琼，段学，田敏，等.中红外模型快速检测白酒基础酒中总酯的含量[J].酿酒，2021，48（3）：74-77.
[8]COZZOLINO D, CYNKAR W, SHAH N, et al.Technical solutions for analysis of grape juice,must,and wine:the role of infrared spectroscopy and chemometrics[J].Anal Bioanal Chem,2011,401:1475-1484.
[9]孙宗保，辛新，邹小波，等.傅里叶变换红外光谱结合化学计量学方法对白酒基酒的快速定性和定量分析[J].光谱学与光谱分析，2017，37（9）：2756-2762.
[10]周军，杨洋，姚瑶，等.中红外光谱技术在浓香型白酒原酒关键指标分析中的应用[J].光谱学与光谱分析，2022，42（3）：764-768.
[11]WANG L C, SHEN Y, WANG X, et al.The spatial differences of the Chinese sauce aroma liquor Daqu and identification by FT-MIR spectroscopy[J].Food Control,2023,154:109990.
[12]王凡，乔敏莎，卢君，等.红外光谱技术在白酒生产质控与分析评价中的应用进展[J].中国酿造，2023，42（8）：14-19.
[13] FULLER H, BEAVER C, HARBERTSON J.Alcoholic fermentation monitoring and pH prediction in red and white wine by combining spontaneous Raman spectroscopy and machine learning algorithms[J].Beverages,2021,7(4):78.
[14]CHAUHAN S,SHARMA S.Applications of Raman spectroscopy in the analysis of biological evidence[J].Forensic Sci Med Pathol,2023,20:1066-1090.
[15]HASI W L J, FANG G Q, CHEN Z J, et al.A fast and nondestructive method for identifying liquor from outside the bottle[J].J Food Compos Anal,2023,123:105569.
[16]LAN Y, SEN-SEN M, KE L, et al.Ethanol concentration in Chinese liquors by absolute Raman difference spectra[J].Spectrosc Spectral Anal,2020,40(7):2143-2147.
[17]WANG C H,SHI Z W,SHEN H Q,et al.Towards robustness and sensitivity of rapid Baijiu(Chinese liquor)discrimination using Raman spectroscopy and chemometrics: dimension reduction, machine learning,and auxiliary sample[J].J Food Compos Anal,2023,118:105217.
[18]LI L J,CAO X N,ZHANG T,et al.Recent developments in surface-enhanced Raman spectroscopy and its application in food analysis:alcoholic beverages as an example[J].Foods,2022,11(14):2165.
[19]LI Y Z,YANG K Z,HE Z L,et al.Can electronic nose replace human nose?-An investigation of e-nose sensor responses to volatile compounds in alcoholic beverages[J].ACS Omega,2023,8(18):16356-16363.
[20]GONÇALVES W B,TEIXEIRA W S R,SAMPAIO A N C E,et al.Combination of the electronic nose with microbiology as a tool for rapid detection of Salmonella[J].J Microbiol Methods,2023,212:106805.
[21]KUMARK K, CHAUDHRI S N, RAJPUT N S, et al.An IoT-enabled e-nose for remote detection and monitoring of airborne pollution hazards using LoRa metwork protocol[J].Sensors,2023,23(10):4885.
[22]ZHANG J H,CHENG M,XUE Y B,et al.Volatile flavor identification and odour complexity of radix Angelicae sinensis by electronic nose,integrated gas chromatography-mass spectrometry/olfactometry and comprehensive two-dimensional gas chromatography-time-of-flight-mass spectrometry[J].Phytochem Anal,2023,34(3):329-346.
[23]亓培锋，孟庆浩，井雅琪，等.用于白酒识别的电子鼻数据分析与参数优化[J].天津大学学报（自然科学与工程技术版），2015，48（7）：643-651.
[24]HE X,JELEN′ H H.Comprehensive two-dimensional gas chromatography-time of flight mass spectrometry(GC×GC TOFMS)in conventional and reversed column configuration for the investigation of Baijiu aroma types and regional origin[J].J Chromatogr A,2021,1636:461774.
[25]LI B Y,GU Y.A machine learning method for the quality detection of base liquor and commercial liquor using multidimensional signals from an electronic nose[J].Foods,2023,12(7):1508.
[26]CAO M L,HU X.An integrated handheld electronic nose for identifying liquid volatile chemicals using improved gradient-boosting decision tree methods[J].Electronics,2022,12(1):79.
[27]邓莉.电子舌对不同类型酒味觉的辨识研究[J].中国酿造，2018，37（7）：97-100.
[28]LIU J J,ZUO M X,LOW S S,et al.Fuzzy evaluation output of taste information for liquor using electronic tongue based on cloud model[J].Sensors,2020,20(3):686.
[29]彭厚博，李丽，吴键航，等.基于电子舌技术的浓香型白酒基酒年份分类方法[J].中国酿造，2022，41（3）：158-162.
[30]AO L,GUO K,DAI X R,et al.Quick classification of strong-aroma types of base Baijiu using potentiometric and voltametric electronic tongue combined with chemometric techniques[J].Front Nutr,2022,9:977929.
[31]黄箭，薛润萍，魏金萍，等.直接进样气相色谱-串联质谱法快速测定白酒中的有机氯农残[J].中国酿造，2021，40（10）：180-184.
[32]BAI A J,LIU S W,CHEN A,et al.Residue changes and processing factors of eighteen field-applied pesticides during the production of Chinese Baijiu from rice[J].Food Chem,2021,359:129983.
[33]罗莉，吴生文，林培，等.使用液质联用对特香型白酒酿造原料大米中农药残留检测的研究[J].酿酒，2020，47（4）：84-89.
[34]王春利，籍芳，孙玉慧，等.液液萃取-气相色谱-质谱联用快速检测白酒中多种农药残留[J].酿酒科技，2018（2）：117-121.
[35]CARBONELL-ROZAS L, CANALES R, LARA F J, et al.A natural deep eutectic solvent as a novel dispersive solvent in dispersive liquidliquid microextraction based on solidification of floating organic droplet for the determination of pesticide residues[J].Anal Bioanal Chem,2021,413:6413-6424.
[36]姚晓寰.酶抑制法快速检测蔬菜中农药残留灵敏度与准确性的研究[J].食品安全导刊，2023（20）：113-116.
[37]郭志慧，宋天玮，钱磊，等.化学发光酶免疫分析法检测黄瓜、青菜和水中的噻虫嗪残留[J].农药学学报，2023，25（4）：906-914.
[38]赵馨竹.纳米酶生物传感器在食品质量与安全检测中的应用研究[J].食品安全导刊，2024（17）：84-86.
[39]闵宇航，岳清洪，李航，等.我国白酒食品安全风险分析及防控建议[J].中国酿造，2023，42（3）：13-17.
[40]路虎，杜海，徐岩，等.荧光定量PCR法定量白酒固态发酵过程中产土味素的链霉菌[J].微生物学通报，2014，41（4）：786-792.
[41]张媛，廖卫芳，缪礼鸿，等.采用实时荧光定量PCR法检测白酒酿造系统中的重要功能菌株Lactobacillus jinshani[J].食品与发酵工业，2022，48（6）：270-275.
[42]林慧，范奇高，程平言，等.白酒中风险成分的检测及控制方法研究进展[J].中国酿造，2022，41（8）：12-17.
[43]WANG Y,NING B A,PENG Y,et al.Application of suspension array for simultaneous detection of four different mycotoxins in corn and peanut[J].Biosens Bioelectron,2013,41:391-396.
[44]曾雪丹，罗爽，孟凡翠，等.HPLC-MS/MS法同时测定白酒曲药中10种真菌毒素[J].中国酿造，2023，42（7）：241-247.
[45]ZHANG S Y,LIU S,ZENG W W,et al.The risk monitoring of aflatoxins and ochratoxin A in critical control point of soy sauce aroma-type Baijiu production[J].Toxins,2021,13(12):876.
[46]张蕴哲，张先舟，袁耀武，等.免疫亲和层析技术协同酶联免疫吸附法检测赭曲霉毒素A[J].食品科学，2024，45（10）：257-264.
[47]HE Z Y,CHEN Q Y,DING S S,et al.Suppressed DNA base pair stacking assembly of gold nanoparticles in an alcoholic solvent for enhanced ochratoxin A detection in Baijiu[J].Analyst,2023,148(6):1291-1299.
[48]刘晓青，张洪，申剑，等.白酒酒醅中真菌毒素的检测[J].中国酿造，2021，40（9）：180-185.
[49]YANG X S,ZHAO J,MA T T,et al.Magnetic covalent organic framework for effective solid-phase extraction and HPLC determination of ochratoxin A in food[J].LWT-Food Sci Technol,2023,179:114639.
[50]XUE G L,QU Y J,WU D,et al.Biodegradation of Aflatoxin B1 in the Baijiu brewing process by Bacillus cereus[J].Toxins,2023,15(1):65.
[51]JIA W,DI C N,ZHANG R,et al.Ethyl carbamate regulate esters degradation by activating hydrolysis during Baijiu ripening[J].Food Res Int,2022,156:111157.
[52]JIA Y Y, ZHOU J W, DU G C, et al.Identification of an urethanase from Lysinibacillus fusiformis for degrading ethyl carbamate in fermented foods[J].Food Biosci,2020,36:100666.
[53]孙贺，徐君，赵颖，等.超高效液相色谱-串联质谱法测定白酒中氨基甲酸乙酯含量的研究[J].酿酒，2023，50（1）：105-107.
[54]练顺才，周韩玲，李杨华，等.蒸馏酒中氨基甲酸乙酯的高效液相色谱-质谱检测方法[J].酿酒科技，2014（8）：117-118.
[55]王健，艾涛波，岳清洪.固相萃取和同位素内标法检测白酒中氨基甲酸乙酯[J].中国酿造，2015，34（1）：115-117.
[56]彭小东，李红洲，谈晓君，等.酱香型白酒中氨基甲酸乙酯的快速检测及风险评估[J].食品工业，2021，42（1）：327-330.
[57]尤小龙，程平言，胡峰，等.白酒中氨基甲酸乙酯形成机制、检测技术及控制研究进展[J].酿酒科技，2022（12）：103-109.
[58]XUE S Y,DONG N H,XIONG K X,et al.The screening and isolation of ethyl-carbamate-degrading strains from fermented grains and their application in the degradation of ethyl carbamate in Chinese Baijiu[J].Foods,2023,12(15):2843.
[59]王金梦，范文来，徐岩，等.中试规模壶式二次蒸馏对白酒中氨基甲酸乙酯和氰化物以及原酒品质影响[J].食品与发酵工业，2022，48（5）：53-57.
[60]王金龙，程平言，熊晓通，等.存储环境对浓香型基酒中氨基甲酸乙酯的影响[J].中国酿造，2021，40（7）：189-193.
[61]PIEKARZ I, WINCZA K, GRUSZCZYNSKI S, et al.Detection of methanol contamination in ethyl alcohol employing a purpose-designed high-sensitivity microwave sensor[J].Measurement,2021,174:108993.
[62]张菁菁，刘笑笑，王小乔，等.气相色谱串联质谱法测定白酒中的甲醇含量[J].中国酿造，2020，39（1）：186-189.
[63]黄方取，侯逸众，林日国.毛细管气相色谱法测定自酿散白酒中的甲醇[J].中国卫生检验杂志，2022，32（19）：2347-2349，2362.
[64]郭森琪.白酒中若干醇类物的荧光及拉曼光谱特性研究[D].无锡：江南大学，2022.
[65]张金玲.近红外光谱法快速检测白酒基酒中甲醇含量[J].酿酒，2019，46（3）：120-122.
[66]LIU H B,WU R J,GUO Q Y,et al.Electronic nose based on temperature modulation of MOS sensors for recognition of excessive methanol in liquors[J].ACS omega,2021,6(45):30598-30606.
[67]李永生，齐娇娜，高秀峰.酒中甲醇测定方法的研究进展[J].酿酒科技，2006（1）：84-89.
[68]王凯丰.从降低白酒生产中甲醇的含量谈食品安全危害控制措施的合理分类[J].品牌与标准化，2020（5）：53-56.
[69]周姝颖，杨青杨，赵辉.酒曲果胶酯酶产生菌降低白酒中甲醇含量的研究[J].中国食品学报，2019，19（8）：97-104.
[70]LI B B,LU S L.The importance of amine oxidases on the biogenic amine degradation in fermented foods:a review[J].Process Biochem,2020,99:331-339.
[71]周军，敖宗华，邵燕，等.中国传统酒类中生物胺的研究进展[J].酿酒科技，2020（7）：58-64，70.
[72]王春利，赵晓娟，王英姿，等.白酒中8种生物胺的高效液相色谱分析法[J].酿酒科技，2017（11）：113-116.
[73]SHI N,LI W X,LIU Y W,et al.One-pot derivatization/magnetic solidphase extraction combined with high-performance liquid chromatography-fluorescence detection for rapid analysis of biogenic amines in alcoholic beverages[J].Food Chem,2024,460:140754.
[74]钟敏，路虎，唐云容，等.白酒生产中潜在风险因子识别研究现状[J].食品安全质量检测学报，2022，13（14）：4566-4574.
[75]曾玉雪，罗惠波，余东，等.浓香型大曲中降解生物胺菌株的筛选及应用[J].食品与发酵工业，2021，47（8）：145-151.
[76]GUO X W,GUAN X Y,WANG Y Z,et al.Reduction of biogenic amines production by eliminating the PEP4 gene in saccharomyces cerevisiae during fermentation of Chinese rice wine[J].Food Chem, 2015,178:208-211.
[77]常瑞红，郭亚飞，洪胜，等.气相色谱-质谱联用法直接分析白酒中18种邻苯二甲酸酯[J].酿酒科技，2021（3）：109-114.
[78]ZHOU Y H,ZHAO B Y,WANG L X,et al.Adsorption of phthalate acid esters by activated carbon:the overlooked role of the ethanol content[J].Foods,2022,11(14):2114.
[79]莫如宝，赵仙娥，张泽辉，等.GC-QQQ法测定白酒中17种邻苯二甲酸酯类污染物[J].酿酒科技，2014（6）：116-119.
[80]金永磊，欧孝笑，辛佶蔚，等.分子印迹荧光传感器定量检测白酒中的塑化剂[J].化学工程与装备，2016，230（3）：180-182.
[81]袁小军，朱春秋.白酒塑化剂事件引发的思考——以“绿色、安全、环保”代替“毒性、危害、污染”[J].中国发明与专利，2013，111（3）：6-9.
[82]范奇高，林慧，程平言，等.白酒中异杂类物质的吸附去除研究进展[J].酿酒科技，2022（8）：98-102，111.
[83]卓俊纳，赵金松，吴卫宇，等.白酒相关安全指标的研究进展[J].酿酒科技，2021（9）：58-64.
[84]郎定常，鲍姝，邓亚红，等.白酒中重金属迁移的研究[J].酿酒科技，2021（9）：80-86.
[85]张丹丹，高洁，周宇，等.电感耦合等离子体质谱法同时测定白酒中的6种重金属元素[J].中国酿造，2018，37（7）：185-188.
[86]宋萍.生物传感器在水环境检测中的应用研究[J].中国设备工程，2024（11）：158-160.
[87]高煦纳，金琼瑶，李晶晶.水体中重金属检测技术现状及展望[J].广东化工，2023，50（16）：108-110，130.
[88]LIU D D,CHENG J L,XIAO X,et al.Pyrolysis combined ball-milling for the preparation of biochar from Chinese Baijiu distillers'grains for the adsorption of heavy metal ions[J].Ind Crops Prod,2023,203:117234.
[89]周玉，唐艳荣，余义，等.LC-ESI-MS/MS测定白酒中7种甜味剂的方法研究[J].酿酒科技，2019（1）：60-64.
[90]LI X M,LI S Q,LI H M,et al.Quantification of artificial sweeteners in alcoholic drinks using direct analysis in real-time QTRAP mass spectrometry[J].Food Chem,2020,342:128331.