Vis-NIR光谱与PLS-DA在高端葡萄酒品牌识别中的高效应用

本文研究主要关注于利用可见光（Vis）和近红外（NIR）光谱技术在高端葡萄酒品牌识别中的实际应用。葡萄酒作为一项精致的消费品，其品牌鉴别往往因品种、生产工艺等因素的高度相似而变得复杂。研究者针对这一挑战，选择了智利Aoyo葡萄酒（2016年份）作为识别目标（负样本，共100个样品），并将其与来自其他品牌的多种葡萄酒（正样本，373个样品）作为干扰因素，旨在探索通过光谱分析来区分这些品牌的可能性。 在实验设计上，研究者采用了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）方法，这是一种广泛应用于化学和生物学领域，特别是光谱数据分析中的统计工具。他们构建了五个不同的光谱模型：独立的可见光（400-780 nm）、短近红外（780-1100 nm）、长近红外（1100-2498 nm）、整个近红外（780-2498 nm）以及全面扫描（400-2498 nm）。通过对样本进行校准、预测和验证的划分，确保了模型的可靠性和实用性。 结果显示，所有五个模型在独立验证阶段都显示出良好的性能。其中，可见光区域的模型表现最优，其在负样本、正样本以及总样本的识别准确率分别达到了100%、95.6%和97.5%，这证实了使用Vis-NIR光谱技术进行葡萄酒品牌识别的可行性。这一研究不仅提供了科学的方法论支持，也为葡萄酒行业提供了新的品牌保护手段，对于提升葡萄酒品质管理和市场竞争力具有重要意义。 此外，该研究发表在《美国分析化学杂志》上，表明了它在学术界的地位和对该领域的贡献。通过引用国际标准如ISSN Online和Print，以及DOI（数字对象标识符），研究结果的可重复性和透明度得到了保证。这项工作对于葡萄酒行业的标准化生产和质量控制，以及消费者对高品质葡萄酒的信任度提升都有着积极的影响。