[发明专利]预测白酒储存年份的方法

说明书

本发明涉及白酒年份预测领域，具体涉及一种预测白酒储存年份的方法，实现了对白酒储存年份快速准确地预测。本发明预测白酒储存年份的方法，包括：采用GC‑MS获取不同储存时间白酒的挥发性风味组分指纹图谱；然后通过极端随机森林回归以及sklearn特征在指纹图谱中筛选出建模特征；再将建模特征作为XGboost回归模型的特征建立预测模型；最后通过预测模型预测白酒储存年份。本发明适用于快速准确地预测白酒储存年份。

技术领域

本发明涉及白酒年份预测领域，具体涉及一种预测白酒储存年份的方法。

背景技术

酒往往是越陈越香的，针对这一特点，如今市场上出现了许多“年份酒”，价格也相对昂贵。可是目前不乏一些企业存在年份标注较随意的情况，增加了年份酒市场的混乱程度，影响了白酒行业的形象。因此消费者强烈呼吁加强对白酒年份酒市场规范，而酒企也在加大投入研发力量，以期建立鉴别年份的方法，明正视听。在这种市场需求下，解析年份酒的高品质特征，用科学的语言和数据展示年份酒的产品品质，建立稳定的、操作性高的年份酒鉴别方法是如今白酒行业势必考虑的问题。

在白酒年份酒监管鉴别技术研究领域，目前尚无适用的国家标准，研究人员提出的主要鉴别技术包括：徐占成提出了白酒年份鉴别挥发系数法，通过构建白酒年份酒存储年限与挥发物含量间的函数关系，实现白酒年份鉴定。杨涛等提出，利用年份酒中Al、Fe、Cu等金属离子在不同年份酒中含量变化关系，利用酒体黏度与白酒贮存时间关系，利用白酒中微量共轭不饱和双键分子与年份酒贮存时间关系，多个方面鉴别年份酒。秦人伟提出利用碳-14衰变率与年份酒贮存时间关系，鉴别确定年份酒生产年份。以上研究方法，为白酒年份酒鉴别提供了多种鉴别方案，不过这些方法，或需要较为专业的大型仪器设备，或分析步骤较为繁琐、分析时间较长。

此外，白酒是一个复杂的系统，挥发组分受多种因素的影响，因此，老化的信息经常淹没在嘈杂的背景中。目前白酒年份鉴定常用的红外光谱、荧光光谱、拉曼光谱或电化学方法，通过整个挥发组分的数据集来判别白酒年龄，较难剔除噪声的干扰，并且检测准确度不高。因此，对特定标记化合物的科学统计分析、量化关联仍存在较大研究空间。目前，白酒年份酒市场日益庞大，待检样品数量日益增多，如何发展简单、快速准确的检测鉴别技术，成为新的迫切需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种预测白酒储存年份的方法，实现了对白酒储存年份快速准确地预测。

本发明采取如下技术方案实现上述目的，预测白酒储存年份的方法，包括：

步骤1、采用GC-MS获取不同储存时间白酒的挥发性风味组分指纹图谱；

步骤2、通过极端随机森林回归以及sklearn特征在指纹图谱中筛选出建模特征；

步骤3、将建模特征作为XGboost回归模型的特征建立预测模型；

步骤4、通过预测模型预测白酒储存年份。

进一步的是，步骤1中，采用GC-MS获取不同储存时间白酒的挥发性风味组分指纹图谱的具体方法包括：

步骤101、以不同储存时间的白酒基酒为待测样品，采用超纯水将白酒样品酒精度降度至设置值以下，并同时加入氯化钠和内标物，得到待测样；

步骤102、使用顶空固相微萃取方法，通过萃取头从待测样中顶空萃取挥发性化合物；

步骤103、萃取头在进样口解析吸附后，采用GC-MS采集挥发性成分指纹图谱信息，统计相应数据，得到不同储存时间白酒的挥发性风味组分指纹图谱。

进一步的是，步骤101中，得到待测样的具体方法包括：

以不同陈酿时间的白酒为待测样品，将白酒样品降度至5～10％vol，取4～8mL置于进样瓶中，加入0.2g/mL氯化钠至溶液饱和，并加入10μL内标物，得待测样；其中所述内标物为叔戊醇；所述内标物的浓度为8.05g/L。