一、白酒气相色谱法减少误差的方法（论文文献综述）
路铭慧[1]（2021）在《正己烷中三种邻苯二甲酸酯类增塑剂溶液标准物质的研制》文中认为邻苯二甲酸酯类增塑剂与塑料在结合过程只是依靠简单的化学键相互连接,在接触油脂很高的物质时可能会被溶出,迁移到环境和食物当中,威胁食品安全从而对国民健康产生危害并造成环境污染。研制相关增塑剂标准物质,从而为食品、环境中相关检测量值的准确性提供溯源保证,具有重要意义。本文按照标准物质技术规范的要求,利用现有的一级标准物质研制了三种以正己烷为基体溶液的邻苯二甲酸酯类溶液标准物质,主要研究结果如下:（1）本文运用重量-容量法配制了标准值分别为509μg/m L、511μg/m L、496μg/m L的DEHP、DBP、BBP三种溶液标准物质,采用气相色谱法对三种标准物质进行均匀性检验。均匀性引入的不确定度小于预期相对标准不确定度（2%）的三分之一,根据国家对标准物质规范要求,可以判定所制备的标准物质均匀性满足要求。（2）本文采用气相色谱法,对三种标准物质短期稳定性和长期稳定性进行检验。7天内正己烷中DEHP、BBP和DBP溶液标准物质的数据结果没有明显的波动,在50℃条件下短期稳定性合格。六个半月内标准物质的数据没有显着变化,其特征量值是稳定的,长期稳定性符合标准物质要求。（3）采用与一级标准物质比较法进行标准物质的定值,用夏皮罗-威尔克方法检验定值数据的正态分布性,对定值数据利用Dixon准则检验剔除异常值,运用方差分析法进行不同组间差异性检验。检验结果表明,对于研制的正己烷中DEHP、BBP和DBP溶液标准物质,不同组别之间没有显着性差异。（4）对标准物质进行不确定度评估,计算可得正己烷中DEHP、DBP和BBP溶液标准物质的相对合成标准不确定度uc分别等于1.62%、1.73%和1.82%,取包含因子k=2,得出正己烷中DEHP、DBP和BBP溶液标准物质相对扩展不确定度分别等于3.24%、3.46%和3.64%,修约后分别4%、4%和4%。
王艳晓,张雯雯[2]（2020）在《气相色谱法在白酒检测中的应用》文中进行了进一步梳理随着国民经济的不断增长,科学技术的不断创新,气相色谱法被广泛应用在各个领域,创造出了众多现实价值。在白酒检测工作中,通过科学高效采用气相色谱法,能够实现对白酒生产主副产物、微量芳香成分的有效测定,可正确揭示白酒微量芳香的组成部分,明确市面上不同白酒的风格特征。主要对气相色谱法在白酒检测中的应用展开分析与探讨。
董新罗[3]（2020）在《杜康基酒中五种风味物质的近红外快速检测》文中研究指明在白酒日常生产中,白酒理化指标的检测是必不可少的。理化检测中有重要一项是对白酒基酒中风味物质的检测分析,风味物质的含量对基酒的品质、级别都有着重要的影响。目前白酒行业公认的白酒风味物质检测方法是参照GB/T10345—2007《白酒分析方法》的规定,采用气相色谱法（GC）进行测定。但此方法步骤较为繁琐耗时,不适合白酒基酒在线检测分析。近红外光谱分析技术（NIR）因其快速、方便、高效、环保、无损分析等特点在众多行业领域得到了广泛的应用。将近红外光谱分析技术应用到白酒风味物质的快速检测,将对白酒的智能化生产起到重要作用。本课题选取洛阳杜康酒厂生产的白酒基酒为研究对象,运用气相色谱技术测得基酒中辛酸乙酯、β-苯乙醇、异戊醛、2,3-丁二酮和3-羟基-2-丁酮5种典型风味物质化学值,使用傅里叶变化近红外光谱仪器采集样品光谱数据,利用化学计量学方法建立定量分析模型,完成对白酒中这5种风味物质的快速检测。1.运用气相色谱分析技术进行检测,通过试验优化出最适合的色谱条件:进样口温度220℃;检测器温度250℃;柱流速2.0 mL/min;载气为氮气;载气流速30 m L/min;H2流速30 m L/min;空气流速300 mL/min;尾吹流速25 mL/min;采用分流进样方式,分流比10:l;进样量lμL;程序升温条件:初始温度75℃,保持3 min,10℃/min升至210℃。建立白酒基酒中辛酸乙酯、β-苯乙醇、异戊醛、2,3-丁二酮和3-羟基-2-丁酮5种典型风味物质的气相色谱检测方法,并对不同级别基酒中5种风味物质含量作简要分析。2.应用傅里叶变换近红外光谱仪完成对白酒基酒样品进行近红外光谱数据采集,通过试验优化得出最优的仪器参数:光谱扫描范围为12000～4000 cm-1,仪器分辨率为8 cm-1,扫描次数为32次。3.运用化学计量学方法建立白酒基酒中辛酸乙酯、β-苯乙醇、异戊醛、2,3-丁二酮和3-羟基-2-丁酮的近红外定量校正模型。对样品光谱数据进行主成分分析筛选出具有代表性的样品进行建模,以气相色谱法测得的组分浓度为化学参考值,通过试验得出偏最小二乘法（PLS）所建模型效果要优于主成分回归法（PCR）所建模型。筛选出各个风味物质最优的光谱预处理方法和光谱波段,校正集样品结合内部交叉验证建立定量校正模型,用验证集样品进行外部验证,最终5种风味物质的校正集决定系数（R2）分别为0.9528、0.9502、0.9245、0.9474和0.9486;校正均方根误差（RMSECV）分别为4.64 mg/L、1.08 mg/L、2.47 mg/L、5.55 mg/L和2.70 mg/L;验证集决定系数（R2）分别为0.9648、0.9449、0.9409、0.9546和0.9576;预测均方根误差（RMSEP）分别为3.87 mg/L、1.11 mg/L、2.12 mg/L、5.01 mg/L和2.37 mg/L。4.对已建好的近红外定量校正模型进行精密度检验,5种组分含量近红外预测值的相对标准偏差在0.43～2.18%范围内,与真实值的平均相对误差在0.45～3.12%范围内,表明所建模型精密度良好,准确度高,能满足白酒工业生产中风味物质快速检测需要。
李颖星[4]（2020）在《清香型白酒香气成分研究》文中指出香气特征是清香型白酒品质的重要组成部分,挥发性组分是构成清香型白酒独特香气的重要部分,研究特征香气组分对调控清香型白酒的产品品质具有重要的意义。目前国内外有关清香型白酒特征香气组成成分的研究还十分浅薄,因此需要我们进一步的深入研究,探寻清香型白酒香气的奥秘。本课题以清香型白酒作为研究对象,采用气相色谱等精密仪器、分散液液萃取等高效富集方法,尝试揭秘我国清香型白酒独特香气特征中风味化学物质的构成。以下是本实验研究的内容:（1）采用气相色谱（GC）结合内标法对清香型白酒中的乙酸乙酯含量进行检测定量,通过对乙酸乙酯色谱条件进行优化,检测白酒中乙酸乙酯的含量。确定盐酸添加量为50 μL,水浴温度为35℃,水浴时间为40 min。在此条件下,酒样中乙酸乙酯在体积分数为0.01%～0.40%的范围内具有较好的线性关系（R2>0.99）,相对标准偏差（RSD）≤8.0%。6种清香型白酒样品中乙酸乙酯的含量范围为0.416～1.562 g/L。（2）采用涡旋辅助分散液液微萃取（DLLME）-气相色谱（GC）法测定清香型白酒中5种高级醇的含量。结果表明,最佳条件为萃取剂二氯甲烷60 μL、分散剂丙酮100 μL,样品pH值5.5、酒精度15%vol、NaCl质量浓度0.19 g/mL、萃取时间30 s。在此优化条件下,正丙醇和异丁醇在浓度为1.00～40.00 mg/L、异戊醇在浓度为1.00～150.00 mg/L、2,3-丁二醇在浓度为1.25～50.00 mg/L和β-苯乙醇在浓度为0.25～10.00 mg/L的范围内具有较好的线性关系（R2>0.99）;检出限分别为0.03 mg/L、0.01 mg/L、0.0lmg/L、0.02 mg/L 和 0.02 mg/L;相对标准偏差（RSD）<7.0%,回收率为83.1%～108.3%。6种清香型白酒中正丙醇含量范围为0.064～0.116 g/L、异丁醇含量范围为0.057～0.127 g/L、异戊醇含量范围为0.262～0.450 g/L、2,3-丁二醇含量范围为 0.017～0.035 g/L、β-苯乙醇含量范围为 0.008～0.012 g/L。（3）采用顶空固相微萃取联合全二维气相色谱-飞行时间质谱（HS-SPME-GC×GC-TOF-MS）联用技术对我国特有的清香型白酒样品挥发性组分进行研究。结果表明:6种清香型白酒中检测出了醇、酯、酸、醛、缩醛、酮、酚、芳族化合物、呋喃、吡嗪、硫化物、内酯类如噻唑等化合物;酯类、脂肪酸类、醇类化合物的含量相对较高,乙酸乙酯是主要的香气组成成分,体现了清香型白酒挥发性组分特征的复杂性和多样性特征。
蒋心越[5]（2020）在《石油废弃物制备石墨烯电化学电极及其对白酒中塑化剂的检测研究》文中研究表明自白酒行业陷入塑化剂风波之后,塑化剂又相继在饮料、婴幼儿饮品,酱油、醋等调味品,甚至药品中被检测出来,由此可见塑化剂的危害已经蔓延到人们日常生活中的各个细节,这就对现有的检测方法提出了巨大的挑战。目前,我国还未出台快速检测白酒中塑化剂的方法与标准。因此,低成本、快速且高灵敏度的塑化剂检测方法的建立迫在眉睫。本论文以研发高灵敏度、快速、成本低廉的塑化剂检测方法为出发点,开发一种基于电化学阻抗谱的白酒中塑化剂的快速检测方法。主要研究结果如下。1.利用石油废弃物制备石墨烯工作电极,优化出制备石墨烯纳米电极的最优条件,采用热裂解反应一步法合成石墨烯纳米电极。该方法以纳米改性的二氧化硅高惰性材料为基底,合成二氧化硅纳米改性复合石墨烯电化学电极。2.采用三电极系统对白酒中塑化剂电化学阻抗谱信号的表征及优化,以邻苯二甲酸酯为目标检测物,采用标准添加法采集阻抗数据,分析实际样本潜在的干扰物。模拟等效电路并定量表征总塑化剂含量。3.在确保较高灵敏的前提下研究消除白酒中金属离子对塑化剂检测的干扰,实验结果表明采用石墨棒作为工作电极,在-0.1 V vs Ag/AgCl下进行稳态极化预处理待测酒样,可以有效吸附检测白酒中的金属离子或降低石墨工作电极表面的金属离子。4.通过建立的电化学阻抗谱分析方法对市面采集的3种白酒进行实际检测,并与气相色谱质谱法进行对比,结果表明两种方法检测白酒中邻苯二甲酸二乙酯（DEP）,相对值误差<10%。EIS检测方法检测限为0.024 ng/L,线性范围2.22 ng/L1.11μg/L,且无需样品前处理,单次检测时间不超过3min。综上所述,本论文通过利用石油废弃物制备石墨烯电化学传感器,并成功应用于白酒中塑化剂快速检测。该研究不仅建立了一种快速检测的方法,同时为白酒塑化剂快速检测设备的研究提供了一种研究思路。
吉鑫,樊双喜,李宜聪,钟其顶,陆玮,李安军,刘国英,黄艳,胡心行,叶方平[6]（2020）在《白酒中有机酸和醛类的偏最小二乘回归法定量分析模型》文中指出白酒中微量组分较多,在核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）氢谱中,各微量组分之间信号重叠严重,采用特定特征组分进行分析无法实现白酒中有机酸和醛类的准确定量;为解决核磁共振波谱中白酒微量组分信号重叠无法定量的难点,该研究以1H NMR技术作为检测手段,结合偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）算法,建立白酒中6种有机酸（乙酸、丙酸、丁酸、戊酸、己酸和异戊酸）和3种醛类（乙醛、乙缩醛和异戊醛）的PLSR定量分析模型。该模型的R2为0. 93～0. 99,预测标准偏差<0. 7,范围误差比≥3. 7,表明模型拟合效果好、预测精度较高。其NMR PLSR模型预测结果与气相色谱法结果误差在±8%以内,满足方法可行性对比分析验证要求。研究结果表明,NMR PLSR定量模型可用于白酒中以上6种有机酸和3种醛类的准确测定,为建立非目标1H NMR指纹图谱技术在白酒真实性鉴别中的应用奠定基础,也为应对其他食品中微量组分（酯类、糖类、氨基酸等）存在信号重叠难以定量检测的情况提供解决办法。
熊含鸿,李南,何海茵,洪泽淳,陈思敏,孙明蔚,郑悦珊,简德威,梁旭霞[7]（2019）在《气相色谱法测定白酒中氰化物的不确定度评定》文中进行了进一步梳理目的评定气相色谱法测定白酒中氰化物的不确定度。方法分析气相色谱法测定白酒中氰化物的全过程,确认不确定度的来源和大小,合成不确定度,计算扩展不确定度并报出结果。结果白酒中氰化物的含量为13.8 mg/L,扩展不确定度为1.0 mg/L（P=95%, k=2）。结论通过对不确定度的来源分析及各分量的量化评定,回收率与标准曲线拟合对不确定度的影响较大,标准溶液、样品制备和测量重复性对不确定度的影响较小。
刘甲豪[8]（2019）在《香芋酒的研究》文中研究指明香芋（Taro）,又称槟榔芋（Colocasia esculenta）,属于天南星科魁芋属（Dendrobium）植物。原产于中国和印度的热带潮湿地区。香芋具有一定的食用价值和药用价值。最近几年,市场对香芋的需求量突飞猛涨,导致香芋价格不断上涨,市面上出现了一些以香芋为原料的初加工产品,但总体来说香芋深加工产品还是较少,以香芋为原料来酿酒的企业更是寥寥无几。所以香芋的深加工研究也变得更为重要。本研究的香芋原料取自永州市江永县,香芋是江永县全国农产品地理标志产品。本研究主要包括3个方面的内容——香芋酒制备的工艺条件优化、产品安全性分析以及产品风味物质的分析。首先,以酒精度、甲醇含量和感官评价为考察指标通过单因素试验和正交试验对香芋酒制备的工艺条件进行优化。然后,通过化学检测法、称重法、酒精计法、气相色谱法以及电感耦合等离子体发射光谱法等对产品安全性进行了详细的研究。最后,通过气相色谱-质谱法对产品风味物质进行分析。为香芋在白酒领域的开发提供了一种崭新的思路和方法。试验结果如下:（1）最佳发酵工艺的条件为:香芋糯米比例为2:3,接种量为0.6%,料液比为1:1,发酵时间为6d,发酵温度为28℃。最佳降麻工艺的条件为:碳酸氢钠的浓度为3%、浸泡时间为9h、浸泡温度为25℃。最佳掐头工艺条件为:掐头量为6%、前期蒸馏时间为8min、前期蒸馏温度为71℃。（2）用优化后的工艺生产香芋酒,再进行产品的相关理化指标及安全性分析。测得产品的总酸要较高于标准限定的0.30g/L,平均含量为0.51g/L。总酯的含量都高于标准,是酯类物质含量较高的一种产品,其平均值为0.82g/L。固形物含量的平均值为0.14g/L。酒精度都大于25%vol,平均值为26.5%vol,是一种良好的低度白酒。由于香芋原料的优越,在安全指标的检测中也是达标的。蒸馏酒规定的甲醇含量为低于1200mg/L,而甲醇含量最高的为样品5,其检测结果为14.294mg/L,五个样品的甲醇浓度平均值为14.065mg/L,远远低于限量规定,是一种安全的蒸馏酒产品。铅含量最高的为0.007mg/L,平均含量为0.005mg/L。在氰化物的定性试验中没有检测出氰化物。整体来看,用香芋酿酒具有一定的安全优势。（3）香芋酒风味物质含量较多,具有独特的风味。液体直接进样法检测出的风味物质要低于顶空固相微萃取气相色谱-质谱法,两种方法共检测出54种风味物质。顶空直接进样法所测的物质中,酯类物质为29种,占总含量的88.68%。可见香芋酒的风味物质是比较多的,使得香芋酒具有独特的风味。其中己酸乙酯的含量为29.35%,是主要呈香物质,具有浓香型白酒的特征。与某知名浓香型白酒相比,香芋酒的酯类物质含量和种类都要远高于该浓香型白酒,还拥有少量的雪松烯、α-衣兰油烯等功能性成分。由此可见香芋酒是值得推广的优良产品。
徐军[9]（2019）在《浓香型枝江白酒香味成分的分析研究》文中研究表明中国白酒历史悠久,深受国内外广大消费者喜爱。中国地域广阔,不同省份的酿酒工艺各有特点,使得中国白酒具有多种类型和风格。根据生产工艺、糖化发酵剂、贮存容器、发酵容器等不同将白酒香型分:浓香型、酱香型、清香型、米香型及其他香型等共10种。其中,浓香型白酒市场占有率最大,每年消费量到达70%左右。浓香型枝江白酒产于我国长江中游,是浓香型白酒的新名酒品牌,是市场全国化的白酒产品。因此对枝江白酒香味成分进行分析研究,对掌握浓香型白酒呈香呈味物质,提高白酒品质都具有重要意义。本文以枝江浓香型白酒作为研究对象,对浓香型原酒香味成分及其分析技术进行了系统的研究。对浓香型枝江白酒中的香味成分进行了较全面的定性和定量分析,采用4种分析方法总结得出了浓香型白酒重要特征风味物质,掌握了原酒中31种重要香味成分在贮存过程中的变化规律。对枝江酒的特征风味进行提炼,由此建立了枝江白酒风味特征指纹图谱,提高和稳定产品质量。主要研究内容和结果如下:1、浓香型枝江白酒香味成分的定性研究针对浓香型枝江白酒中香味成分的含量及性质特点,建立了系统的样品前处理技术及分析方法,包括酸碱性分离浓缩,根据极性分离浓缩,直接进样分析,一次性液液萃取浓缩等方法,精确地完成了对浓香型枝江白酒香味成分的分离浓缩,并采用GC-MS对各色谱峰进行了定性分析。在选取的浓香型枝江原酒样品中共检测出908种香味成分。其中182种酯类化合物,78种醇类化合物,59种芳香类化合物,45种脂肪酸类,23种醛类化合物,29种缩醛类化合物,29种酮类化合物,11种萜烯类化合物,22种硫化物,23种呋喃类化合物,8种吡啶及吡咯类化合物,12种吡嗪类化合物,其他类化合物108种,279种有色谱峰,尚不能确定的未知化合物。2、浓香型枝江白酒香味成分的定量研究在对浓香型枝江白酒定性研究基础之上,针对香味成分在酒样中的含量范围应用不同分析方法对不同种类的化合物进行了定量分析。主要采用气相色谱（GC）毛细管直接进样定量分析色谱骨架成分;采用顶空固相微萃取及气质联用定量分析复杂微量风味成分;采用气质联用（GC-MS）定量分析含硫化合物;采用顶空固相微萃取和气质联用相结合分析含氮化合物;采用离子色谱分析法定量分析有机酸和多元醇。使用以上方法对浓香型枝江白酒样品进行了定量分析,结果定量香味成分156种。其中,能定量检出132种,大部分香味成分含量低于1mg/L,另有24种未检出或风味含量低于检出限。对定量结果进行了分析统计,酯类含量最高约占香味成分总量的69.26%,其次是脂肪酸类,约占香味成分总量的14.42%,醇类化合物占总量的9.43%,羰基类化合物占总量的5.75%。其中己酸乙酯含量占总酯的41.96%,乳酸乙酯占总酯的28.27%,乙酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、丁酸乙酯4种酯类总含量占总酯的93.82%。乙酸、己酸、乳酸、丁酸4种酸类约占总酸量的91.60%。3、浓香型枝江白酒呈香化合物的研究研究了酒样前处理技术,包括酸碱分离、稀释等方法,并采用GC-O对浓香型枝江白酒进行分析,嗅闻到风味活性成分94种。总结出了这些风味成分的呈香特征。计算了浓香型枝江白酒风味成分的OAV值,得出23种浓香型枝江白酒的重要香气成分。综合原酒直接进样分析、Osme分析法、AEDA分析法与OAV值分析方法等4种方法的结果,确定浓香型枝江白酒重要呈香物质为:己酸乙酯、辛酸乙酯、乙酯己酸、乙缩醛、乙酸、丁酸乙酯、丁酸、乳酸乙酯、2-乙基-6-甲基吡嗪、异戊醇、乙酸乙酯、戊酸乙酯、异戊酸乙酯、异戊酸、苯乙醛、2-甲基丁酸乙酯、正丙醇、己酸甲酯、异丁酸乙酯等共19种。结果发现辛酸乙酯OAV值仅次于己酸乙酯,这个结果对研究浓香型白酒重要呈香物质是一个重要发现和补充。4、不同酒度浓香型枝江白酒贮存过程中香味成分变化的研究按照生产中白酒馏出时间顺序,摘取了72.7%vol,65.3%vol,55.8%vol三个酒样。对酒样中的31种重要的香味成分,跟踪检测27个月。结果表明:摘酒度数愈高,其主要醛类、醇类、直链低级脂肪酸乙酯的含量就愈高,但其主要酸类物质含量反而愈低。总结为:“酒头”中醛类、醇类、直链低级脂肪酸乙酯含量高,“酒尾”中酸类物质含量高。不同酒度的酸、醛、醇和酯在贮存过程中各自的变化趋势大致是相同的,不会随摘酒度数变化而改变。整体来说低级脂肪酸乙酯在贮存期内含量是逐渐增加的,醇类物质含量绝大多数都呈上升趋势,大部分酸的含量在第24个月后呈上升趋势,特别是乳酸含量在检测期间含量上升了4倍。乳酸乙酯在贮存期内含量下降幅度较大,由此推断白酒在贮存过程中发生了水解和酯化反应。5、浓香型枝江白酒“风味指纹图谱”的建立及应用创新性的以嗅味觉在白酒中建立风味指纹图谱。以5种枝江白酒为研究对象,根据品酒师对酒样的品鉴和评分,确定了窖香、酯香、多粮香、醇甜味、回味、陈酒味、绵柔感、爽净感、丰满感、协调感等10项主要风味特征,以此为基础建立了风味指纹图谱,并开发设计出了特有的“风味特征分值判定评分表”和“产品相似性判定评分表”。通过建立的风味指纹图谱并结合酒样中主要常规成分理化指标的检测结果对白酒真伪鉴定和判定产品品质稳定性以及等级等方面进行了生产实践应用。对产品的风格特点的描述,产品缺陷的改进有一定的帮助作用。
李大同[10]（2019）在《基于集成学习的酒样光谱识别的研究》文中指出白酒历经传承已有上千年的韵味,是中华儿女引以为傲的经典。但是现阶段的市场中充斥着大量的贴牌酒,和以次充好的酒,危害着人民群众。但是传统的白酒检测手段因为条件的限制,需要大量的实验和分析过程,耗时较长。因此,市场上急需一种检测快速的检测手段。对此,本文提出相应的基于集成学习酒样荧光光谱鉴别的模型。利用激光诱导荧光技术相应快速的特点,结合集成学习算法来进行白酒酒样的鉴别。本文分析了市场的贴牌酒的形式,分别选取红星二锅头56度、散酒56度、小青花42度、红星二锅头42度作为实验样本。使用这四种酒样,分别验证模型对相同品牌的不同度数、不同品牌的相同度数、不同品牌的不同度数酒样光谱数据识别的有效性。首先,实验对每种酒样采集100个荧光光谱,共400个酒样光谱。然后采用预处理算法对采集到的光谱进行预处理,修正采集过程可能有的噪声和偏差,再对预处理后的酒样光谱加上原始光谱共五种光谱数据分别进行AdaBoost算法建模来选取最优的光谱预处理方法及学习率。为了提升酒样光谱模型,引入LightGBM算法,使用同样的超参数对基于LightGBM算法的酒样光谱识别模型进行训练,得到一个更加强壮的模型。通过对五种光谱数据的建模可以发现,通过SNV预处理方法处理后的光谱在进行AdaBoost方法建模时可以得到更为理想的效果,同时在学习率选择为0.1时,在迭代300次后可以取得最优的结果。对同样的SNV预处理后的光谱进行建模后,模型的5折交叉验证为1,同时,训练时间选少于基于AdaBoost进行建模的模型。因此,本文最终提出结合SNV预处理方法与LightGBM的酒样光谱识别模型,该模型对测试集的准确率为100%。同时具有更好的泛化性能。本文首次将LightGBM引入白酒酒样的识别,同时加入激光诱导荧光技术。仿真结果表明基于LightGBM结合SNV预处理方法在酒样模型的建模是值得被深入研究的。本文构建了一个快速、准确的酒样识别模型实现了对白酒的快速检测。也为之后建立基于更加完善的酒样激光诱导荧光光谱数据库的模型提供了一定的借鉴。图[32]表[4]参[72]
二、白酒气相色谱法减少误差的方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、白酒气相色谱法减少误差的方法（论文提纲范文）
（1）正己烷中三种邻苯二甲酸酯类增塑剂溶液标准物质的研制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 标准物质的概述 |
| 1.1.1 标准物质简介 |
| 1.1.2 标准物质的分类 |
| 1.1.3 标准物质的制备 |
| 1.1.4 标准物质国内外现状 |
| 1.2 增塑剂简介 |
| 1.2.1 邻苯二甲酸酯类增塑剂简介 |
| 1.2.2 邻苯二甲酸酯类增塑剂毒性 |
| 1.3 邻苯二甲酸酯类增塑剂分析方法研究进展 |
| 1.3.1 邻苯二甲酸酯类现有标准物质 |
| 1.3.2 邻苯二甲酸酯类增塑剂检测方法 |
| 1.3.2.1 气相色谱法 |
| 1.3.2.2 高效液相色谱 |
| 1.3.2.3 气相色谱质谱联用法 |
| 1.3.2.4 其他检测方法 |
| 1.3.3 气相色谱法检测增塑剂影响因素 |
| 1.4 本课题研究内容与意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 材料 |
| 2.1.1 主要试剂 |
| 2.1.2 主要仪器设备 |
| 2.2 标准物质的制备 |
| 2.2.1 前处理 |
| 2.2.2 配制 |
| 2.3 标准物质的包装和贮存 |
| 2.4 标准物质的测试方法 |
| 2.5 均匀性检验方法 |
| 2.6 稳定性检验评价方法 |
| 2.6.1 短期稳定性 |
| 2.6.2 长期稳定性 |
| 2.7 标准物质的定值 |
| 2.8 数据处理步骤 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 三种物质检测方法优化 |
| 3.1.1 DBP检测方法的优化 |
| 3.1.2 BBP检测方法的优化 |
| 3.1.3 DEHP检测方法的优化 |
| 3.2 均匀性检验结果 |
| 3.3 稳定性检验结果 |
| 3.3.1 短期稳定性 |
| 3.3.2 长期稳定性 |
| 3.4 标准物质定值数据处理结果 |
| 3.5 不确定度评价 |
| 3.5.1 定值过程引入的不确定度 |
| 3.5.2 均匀性引入的不确定度 |
| 3.5.3 稳定性引入的不确定度 |
| 3.5.4 合成标准不确定度和相对扩展不确定度 |
| 3.6 验证 |
| 4 讨论 |
| 4.1 影响不确定度因素 |
| 4.2 标准物质研制过程中的注意事项 |
| 4.3 进一步研究方向 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）气相色谱法在白酒检测中的应用（论文提纲范文）
| 1 气相色谱法在白酒检测工作中的测定流程 |
| 2 气相色谱法的类型与特征 |
| 3 气相色谱法在白酒检测工作中的实践应用 |
| 3.1 白酒中酯类的测定 |
| 3.2 白酒中醇类的测定 |
| 4 结语 |
（3）杜康基酒中五种风味物质的近红外快速检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 白酒风味物质检测方法研究进展 |
| 1.3 近红外光谱技术研究进展 |
| 1.3.1 近红外光谱技术基本原理 |
| 1.3.2 近红外光谱技术特点 |
| 1.3.3 近红外光谱技术在酒类方面的应用 |
| 1.4 本课题研究的内容 |
| 第2章 白酒中五种风味物质的气相色谱检测方法 |
| 2.1 材料和仪器 |
| 2.1.1 样品的采集 |
| 2.1.2 主要试剂与仪器设备 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 标准品的配制 |
| 2.2.2 样品前处理 |
| 2.2.3 气相色谱测定条件 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 色谱条件的选择 |
| 2.3.2 色谱图与标准曲线 |
| 2.3.3 检出限与定量限的测定 |
| 2.3.4 精密度与回收率的测定 |
| 2.3.5 不同级别基酒样品中风味物质含量的测定结果和分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 白酒中五种风味物质的近红外光谱检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 近红外光谱技术分析过程 |
| 3.3 数据处理 |
| 3.3.1 近红外光谱数据的预处理 |
| 3.3.2 定量校正方法 |
| 3.3.3 模型评价参数 |
| 3.4 试验部分 |
| 3.4.1 试验仪器 |
| 3.4.2 试验材料 |
| 3.4.3 光谱采集参数设置 |
| 3.4.4 样品光谱数据采集 |
| 3.5 近红外定量模型的建立 |
| 3.5.1 建模样品的选择 |
| 3.5.2 样品集的划分 |
| 3.5.3 定量校正方法的选择 |
| 3.5.4 基于PLS方法建模预处理方法和光谱波段的选择 |
| 3.5.5 主成分数的选择 |
| 3.5.6 定量校正模型的建立与验证 |
| 3.5.7 模型精密度检验 |
| 3.6 近红外光谱检测方法误差来源分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 结论与展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语词汇表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）清香型白酒香气成分研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 综述 |
| 1.1 白酒研究背景 |
| 1.1.1 浓香型白酒 |
| 1.1.2 酱香型白酒 |
| 1.1.3 米香型白酒 |
| 1.1.4 清香型白酒 |
| 1.2 酒样前处理方法 |
| 1.2.1 顶空固相微萃取 |
| 1.2.2 分散液液微萃取 |
| 1.2.3 搅拌棒吸附萃取 |
| 1.3 白酒检测方法 |
| 1.3.1 气相色谱法 |
| 1.3.2 液相色谱法 |
| 1.3.3 气相色谱质谱法 |
| 1.3.4 液相色谱质谱法 |
| 1.3.5 全二维气相色谱-飞行时间质谱仪在白酒检测中的应用 |
| 1.4 课题的研究目的、内容及创新点 |
| 1.4.1 课题研究的目的 |
| 1.4.2 课题的研究内容 |
| 1.4.3 创新点 |
| 第二章 乙酸乙酯含量的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与仪器 |
| 2.2.1 材料与试剂 |
| 2.2.2 仪器 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 试剂及标准样品配制 |
| 2.3.2 色谱条件 |
| 2.3.3 白酒样品处理单因素实验 |
| 2.3.4 响应面实验设计 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 乙酸乙酯定性分析 |
| 2.4.2 酒样前处理方法讨论 |
| 2.4.3 响应面结果及分析 |
| 2.4.4 检出限、定量限和标准曲线的考察结果 |
| 2.4.5 加标回收率及精密度实验结果 |
| 2.4.6 实际酒样检测结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 5种高级醇含量的测定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与仪器 |
| 3.2.1 材料与试剂 |
| 3.2.2 仪器 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 模拟酒样、标准溶液、标准工作液的配制 |
| 3.3.2 酒样前处理 |
| 3.3.3 Placket-Burman试验 |
| 3.3.4 响应面试验设计 |
| 3.3.5 气相色谱条件 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 分散液液微萃取条件优化 |
| 3.4.2 Plackett-Burman实验结果及分析 |
| 3.4.3 响应面试验结果及分析 |
| 3.4.4 检出限、定量限和标准曲线的考察结果 |
| 3.4.5 精密度及加标回收率试验结果 |
| 3.4.6 实际酒样检测结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 采用GC×GC-TOF-MS分析清香型白酒挥发性风味物质 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与仪器 |
| 4.2.1 材料与试剂 |
| 4.2.2 仪器 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 HS-SPME条件 |
| 4.3.2 GC×GC-TOF-MS分析条件 |
| 4.3.3 Plackett-Burman试验 |
| 4.3.4 响应面试验设计 |
| 4.3.5 数据统计分析 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 GC×GC-TOF-MS条件优化 |
| 4.4.2 Plackett-Burman实验结果及分析 |
| 4.4.3 响应面试验结果及分析 |
| 4.4.4 实际酒样检测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（5）石油废弃物制备石墨烯电化学电极及其对白酒中塑化剂的检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 塑化剂概述 |
| 1.1.1 塑化剂的定义 |
| 1.1.2 塑化剂的危害 |
| 1.1.3 食品中塑化剂的来源 |
| 1.2 国内外塑化剂检测技术研究状况 |
| 1.3 白酒中的塑化剂 |
| 1.3.1 白酒中塑化剂的来源 |
| 1.3.2 研究白酒中塑化剂检测方法的意义 |
| 1.4 国内外白酒中塑化剂检测技术研究状况 |
| 1.5 电化学分析法 |
| 1.5.1 循环伏安法 |
| 1.5.2 计时电流法 |
| 1.5.3 交流阻抗法 |
| 1.5.4 电化学分析法在食品快速检测中的应用 |
| 1.6 电化学传感器的分类 |
| 1.7 石墨烯 |
| 1.7.1 石墨烯的结构性质 |
| 1.7.2 国外石墨烯的研究进展 |
| 1.7.3 国内石墨烯的研究进展 |
| 1.7.4 石墨烯传感器 |
| 1.8 本论文的工作 |
| 1.8.1 研究方向 |
| 1.8.2 研究思路 |
| 1.8.3 研究内容 |
| 第二章 石墨烯电极传感器的原理与构造 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 实验仪器 |
| 2.2.2 实验材料与试剂 |
| 2.2.3 溶液配制 |
| 2.2.4 电化学性能测试 |
| 2.2.5 基底材料纳米改性 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 不同烧制时间制得石墨烯电极传感器的循环伏安图 |
| 2.3.2 不同种类石油废弃物料制得石墨烯电极传感器的循环伏安图 |
| 2.3.3 不同基体材料制得石墨烯电极传感器的循环伏安图 |
| 2.3.4 石墨烯传感器拉曼光谱表征 |
| 2.3.5 石墨烯传感器扫描电子显微镜表征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 石墨烯电极传感器与玻碳电极的比较 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 实验仪器 |
| 3.2.2 实验材料与试剂 |
| 3.2.3 溶液配制 |
| 3.2.4 玻碳电极的预处理 |
| 3.2.5 石墨烯电极传感器的预处理 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 石墨烯电极传感器与玻碳电极的电化学性能对比 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 塑化剂电化学阻抗谱信号的表征 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 实验仪器 |
| 4.2.2 实验材料与试剂 |
| 4.2.3 溶液配制 |
| 4.2.4 石墨烯电极传感器的预处理 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 标准曲线的测定 |
| 4.3.2 等效电路的模拟 |
| 4.3.3 标准曲线的绘制 |
| 4.3.4 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 消除白酒中金属离子的影响研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 实验仪器 |
| 5.2.2 实验材料与试剂 |
| 5.2.3 溶液配制 |
| 5.2.4 石墨烯电极传感器的预处理 |
| 5.2.5 标准添加法 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 未去除金属离子干扰结果 |
| 5.3.2 化学沉淀法去除金属离子干扰研究 |
| 5.3.3 电化学吸附法去除金属离子干扰研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 白酒中塑化剂的检测 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 实验部分 |
| 6.2.1 实验仪器 |
| 6.2.2 实验材料与试剂 |
| 6.2.3 溶液配制 |
| 6.2.4 石墨烯电极传感器的预处理 |
| 6.2.5 样品处理 |
| 6.2.6 标准添加法定量分析 |
| 6.2.7 气质联用测定条件 |
| 6.2.8 电化学阻抗谱法测定条件 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 电化学阻抗谱法检测白酒中塑化剂 |
| 6.3.2 目前白酒中塑化剂检测前处理对比分析 |
| 6.3.3 目前白酒中塑化剂检测检测限对比分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结 |
| 7.1 研究内容 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 需要进一步研究的内容 |
| 7.4 主要研究成果 |
| 7.4.1 在校期间发表论文情况 |
| 7.4.2 在校期间申请的发明专利情况 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）白酒中有机酸和醛类的偏最小二乘回归法定量分析模型（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料与试剂 |
| 1.2 仪器与设备 |
| 1.3 实验方法 |
| 1.3.1 NMR样品制备 |
| 1.3.2 基础数据的获得 |
| 1.3.2. 1 气相色谱法 |
| 1.3.2. 2 核磁共振波谱法 |
| 1.3.4 核磁共振波谱预处理 |
| 1.3.5 偏最小二乘回归分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 PLSR模型中主成分数的选择 |
| 2.2 白酒中有机酸和醛类的预测模型 |
| 2.3 白酒中有机酸和醛类的预测模型评价 |
| 2.4 回归系数显着性检验 |
| 3 结论 |
（7）气相色谱法测定白酒中氰化物的不确定度评定（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 仪器与试剂 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 标准使用液溶液溶液配制 |
| 2.2.2 标准曲线配制 |
| 2.2.3 样品测定 |
| 2.2.4 仪器条件 |
| 3 不确定度分量的来源分析 |
| 3.1 数学模型 |
| 3.2 不确定度分量 |
| 4 不确定度评定 |
| 4.1 标准溶液引入的不确定度 |
| 4.1.1 标准物质引入的不确定度 |
| 4.1.2 标准使用液引入的不确定度 |
| 4.1.3 标准曲线配制引入的不确定度 |
| 4.1.4 标准溶液引入的相对不确定度 |
| 4.2 样品制备引入的不确定度 |
| 4.3 工作曲线拟合引入的不确定度 |
| 4.4 测量重复性引入的不确定度 |
| 4.5 回收率引入的不确定度 |
| 4.6 不确定度合成 |
| 4.7 不确定度报告 |
| 5 结论 |
（8）香芋酒的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 香芋的研究现状 |
| 1.1.1 香芋的食用价值和药用价值 |
| 1.1.2 香芋的开发与利用 |
| 1.2 白酒的产业现状 |
| 1.2.1 白酒周期性特征明显，产量稳步增长 |
| 1.2.2 白酒产地分布广泛，行业集中度很低 |
| 1.2.3 白酒产业的中高端产品市场发展快速 |
| 1.2.4 白酒的出口规模小，以内销为主 |
| 1.3 香芋酿酒 |
| 1.3.1 果蔬酿酒现状 |
| 1.3.2 果蔬酿酒意义 |
| 1.3.3 香芋酿酒 |
| 1.4 本研究的目的、意义及主要内容 |
| 1.4.1 本研究的意义和目的 |
| 1.4.2 本研究的主要内容 |
| 第二章 香芋酒工艺研究 |
| 2.1 实验材料与方法 |
| 2.1.1 材料与试剂 |
| 2.1.2 仪器与设备 |
| 2.1.3 方法 |
| 2.1.4 仪器与设备 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 发酵工艺优化的结果与分析 |
| 2.2.2 降麻工艺优化的结果与分析 |
| 2.2.3 掐头工艺的结果与分析 |
| 第三章 相关理化指标及安全性分析 |
| 3.1 实验材料与方法 |
| 3.1.1 材料与试剂 |
| 3.1.2 仪器与设备 |
| 3.1.3 方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 总酸的测定结果与分析 |
| 3.2.2 总酯的测定结果与分析 |
| 3.2.3 固形物的测定结果与分析 |
| 3.2.4 酒精度的测定结果与分析 |
| 3.2.5 甲醇的检测结果与分析 |
| 3.2.6 铅含量的检测结果与分析 |
| 3.2.7 氰化物的检测结果与分析 |
| 第四章 风味物质的分析 |
| 4.1 实验材料与方法 |
| 4.1.1 材料与试剂 |
| 4.1.2 仪器与设备 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 液体直接进样法分析香芋酒的风味物质 |
| 4.2.2 顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法分析香芋酒的风味物质 |
| 4.2.3 顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法分析某知名品牌浓香型白酒的风味物质 |
| 4.3 分析与讨论 |
| 4.3.1 液体直接进样法结果分析 |
| 4.3.2 顶空直接进样法结果分析 |
| 4.3.3 两种方法的比较 |
| 4.3.4 两种白酒的比较 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.1.1 方法 |
| 5.2 本实验研究的主要创新点 |
| 5.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人情况简介 |
（9）浓香型枝江白酒香味成分的分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 第一章 前言 |
| 1 中国白酒概述 |
| 2 白酒的生产过程研究情况 |
| 2.1 白酒的生产及蒸馏过程 |
| 2.2 白酒发酵过程研究进展 |
| 2.3 白酒的贮存过程研究进展 |
| 2.3.1 白酒贮存的作用及意义 |
| 2.3.2 白酒贮存老熟原理研究 |
| 2.3.3 白酒贮存过程中物理和化学变化研究 |
| 3 白酒香味成分的研究进展 |
| 3.1 白酒中香味成分的种类 |
| 3.2 白酒中香味成分的作用 |
| 4 白酒香味成分分析技术的发展 |
| 4.1 白酒中香味成分定性定量技术的发展 |
| 4.1.1 气相色谱技术在白酒香味成分分析中的应用和发展 |
| 4.1.2 固相微萃取技术在白酒香味成分分析中的应用和发展 |
| 4.1.3 GC-MS在白酒香味成分分析中的应用和发展 |
| 4.2 白酒中呈香化合物分析技术的发展 |
| 5 白酒指纹图谱研究进展 |
| 6 本课题研究的目的和意义 |
| 7 主要研究内容 |
| 7.1 浓香型枝江白酒香味成分的定性研究 |
| 7.2 浓香型枝江白酒香味成分的定量研究 |
| 7.3 浓香型枝江白酒呈香化合物的研究 |
| 7.4 不同酒度枝江浓香型白酒贮存过程中香味成分变化的分析研究 |
| 7.5 浓香型枝江白酒“风味指纹图谱”的建立及应用 |
| 第二章 浓香型枝江白酒香味成分的定性研究 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 样品 |
| 1.2 仪器与标样 |
| 1.2.1 仪器及仪器条件 |
| 1.2.2 实验用标样 |
| 1.3 实验方法 |
| 1.3.1 根据香味成分酸碱性分离浓缩酒样 |
| 1.3.2 根据微量组分沸点及极性分离浓缩酒样 |
| 1.3.3 液液萃取浓缩与直接进样分析 |
| 1.3.4 香味成分的鉴定 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 各组分定性分析图谱 |
| 2.2 浓香型枝江原酒香味成分定性分析结果 |
| 2.2.1 脂肪酸类物质定性分析结果 |
| 2.2.2 酮类物质定性分析结果 |
| 2.2.3 醛类和缩醛类物质定性分析结果 |
| 2.2.4 醇类物质定性分析结果 |
| 2.2.5 酯类物质定性分析结果 |
| 2.2.6 萜烯类和硫化物定性分析结果 |
| 2.2.7 芳香类定性分析结果 |
| 2.2.8 其他类定性分析结果 |
| 2.2.9 吡嗪、吡啶及呋喃类定性分析结果 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 实验条件优化 |
| 3.2 样品前处理方法 |
| 3.3 定性分析准确性 |
| 3.4 定性分析结果与其他品牌白酒比较 |
| 3.5 白酒中香味成分作用讨论 |
| 第三章 浓香型枝江白酒香味成分的定量研究 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 实验酒样 |
| 1.2 实验标准品 |
| 1.3 仪器设备及分析方法 |
| 1.3.1 GC-FID定量分析色谱骨架成分 |
| 1.3.2 HS-SPME结合GC-MS定量分析复杂香味成分 |
| 1.3.3 GC-MS定量分析硫化物 |
| 1.3.4 GC-MS定量分析含氮化合物 |
| 1.3.5 离子色谱定量分析有机酸 |
| 1.3.6 离子色谱定量分析多元醇 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 枝江原酒中色谱骨架成分结果分析 |
| 2.1.1 酒样中色谱骨架成分GC-FID图 |
| 2.1.2 酒样中色谱骨架成分定量分析结果 |
| 2.2 枝江原酒中复杂香味成分结果分析 |
| 2.2.1 酒样中复杂香味成分GC-MS总离子扫描图 |
| 2.2.2 酒样中复杂香味成分定量分析结果 |
| 2.3 枝江原酒中硫化物结果分析 |
| 2.3.1 酒样中硫化物GC-MS扫描图 |
| 2.3.2 酒样中硫化物定量分析结果 |
| 2.4 枝江原酒中含氮化合物定量结果分析 |
| 2.4.1 酒样中含氮化合物GC-MS扫描图 |
| 2.4.2 酒样中含氮化合物定量分析结果 |
| 2.5 枝江原酒中有机酸定量结果分析 |
| 2.5.1 酒样中有机酸离子色谱图 |
| 2.5.2 酒样中有机酸定量分析结果 |
| 2.6 枝江原酒中多元醇定量结果分析 |
| 2.6.1 酒样中多元醇离子色谱图 |
| 2.6.2 酒样中多元醇定量分析结果 |
| 2.7 枝江原酒香味成分结构分析 |
| 2.7.1 酒样中香味成分构成比例 |
| 2.7.2 酒样中同类香味成分含量分析 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 定量分析方法讨论 |
| 3.2 定量分析香味成分的含量与其他品牌白酒比较 |
| 3.3 分析方法的评价 |
| 第四章 浓香型枝江白酒呈香化合物的研究 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 样品 |
| 1.2 主要仪器和设备 |
| 1.3 试剂与标样 |
| 1.4 分析方法 |
| 1.4.1 直接进样GC-O分析酒样重要呈香化合物 |
| 1.4.2 Osme法分析酒样重要呈香化合物 |
| 1.4.3 AEDA法分析酒样重要呈香化合物 |
| 1.4.4 OAV值法分析酒样重要呈香化合物 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 原酒直接进样GC-O分析结果 |
| 2.2 Osme法进样分析结果 |
| 2.3 AEDA法进样分析结果 |
| 2.4 OAV值分析结果 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 枝江原酒分析结果与其他品牌白酒对比 |
| 3.2 Osme法分析结果讨论 |
| 3.3 AEDA法分析结果讨论 |
| 3.4 OAV值分析结果讨论 |
| 3.5 风味物质呈香特征及作用 |
| 第五章 枝江白酒贮存过程中主要香味成分的变化研究 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料与试剂 |
| 1.2 仪器与设备 |
| 1.3 实验方法 |
| 1.3.1 酒样准备与处理 |
| 1.3.2 分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 醛类物质贮存过程中变化曲线 |
| 2.2 醇类物质贮存过程中变化曲线 |
| 2.3 酸类物质贮存过程中变化曲线 |
| 2.4 酯类物质贮存过程中变化曲线 |
| 2.4.1 低级脂肪酸乙酯变化曲线 |
| 2.4.2 直链高级脂肪酸乙酯变化曲线 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 酒度与香味成分含量的关系 |
| 3.2 贮存过程中香味成分的变化规律 |
| 3.3 基酒在贮存过程中发生的化学反应 |
| 第六章 枝江白酒风味指纹图谱的建立及应用 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 样品 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 样品的采集 |
| 1.2.2 浓香型枝江白酒风味指纹图谱数据的采集 |
| 1.2.3 风味指纹图谱的数据分析 |
| 1.2.4 样品气相色谱分析 |
| 1.2.5 风味指纹图谱的建立 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 枝江白酒风味特征品评结果 |
| 2.2 风味特征品评结果图谱分析 |
| 2.3 五种白酒气相色谱分析结果 |
| 2.4 枝江白酒风味指纹图谱建立与分析 |
| 2.5 风味指纹图谱的应用探讨 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 风味指纹图谱建立方法 |
| 3.2 风味指纹图谱的应用 |
| 第七章 结论与展望 |
| 1 浓香型枝江白酒香味成分的定性结论 |
| 2 浓香型枝江白酒香味成分的定量结论 |
| 3 浓香型枝江白酒呈香化合物的研究结论 |
| 4 不同酒度枝江浓香型白酒贮存过程中香味成分变化的研究结论 |
| 5 浓香型枝江白酒“风味指纹图谱”的建立及应用 |
| 6 主要创新点 |
| 7 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读博士期间发表论文 |
| 致谢 |
（10）基于集成学习的酒样光谱识别的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 酒样识别的研究现状 |
| 1.2.2 集成学习国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究过程 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 激光诱导荧光技术对酒样的鉴别 |
| 2.1 激光诱导荧光技术 |
| 2.1.1 激光诱导荧光技术的基本原理 |
| 2.1.2 基于激光诱导荧光技术的酒样检测 |
| 2.2 酒样的介绍 |
| 2.2.1 酒样的介绍 |
| 2.2.2 酒样常见的检测方法 |
| 2.3 基于激光诱导荧光技术的酒样识别系统介绍 |
| 2.3.1 硬件部分 |
| 2.3.2 软件设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 集成学习算法 |
| 3.1 集成学习简介 |
| 3.2 常见的基分类器算法 |
| 3.2.1 决策树算法 |
| 3.2.2 神经网络 |
| 3.2.3 支持向量机 |
| 3.2.4 线性判别分析 |
| 3.3 集成学习算法的构建 |
| 3.3.1 Boosting算法 |
| 3.3.2 Bagging算法 |
| 3.3.3 Stacking算法 |
| 3.4 Light GBM |
| 3.5 本章小结 |
| 4 酒样荧光光谱的提取与预处理 |
| 4.1 酒样荧光光谱的采集 |
| 4.1.1 原始酒样光谱数的采集 |
| 4.1.2 酒样光谱的存储方法 |
| 4.2 酒样光谱的预处理 |
| 4.2.1 Savitzky-Golay卷积平滑法 |
| 4.2.2 基线校正法 |
| 4.2.3 标准正态变量变换法 |
| 4.2.4 多元散射校正法 |
| 4.2.5 光谱预处理的评价指标 |
| 4.3 光谱预处理分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于集成学习的酒样光谱识别模型 |
| 5.1 酒样光谱 |
| 5.2 基于Ada Boost算法的酒样荧光光谱识别 |
| 5.3 基于Light GBM的酒样荧光光谱识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
四、白酒气相色谱法减少误差的方法（论文参考文献）
- [1]正己烷中三种邻苯二甲酸酯类增塑剂溶液标准物质的研制[D]. 路铭慧. 山东农业大学, 2021(01)
- [2]气相色谱法在白酒检测中的应用[J]. 王艳晓,张雯雯. 化工设计通讯, 2020(08)
- [3]杜康基酒中五种风味物质的近红外快速检测[D]. 董新罗. 河南科技大学, 2020
- [4]清香型白酒香气成分研究[D]. 李颖星. 山西大学, 2020(01)
- [5]石油废弃物制备石墨烯电化学电极及其对白酒中塑化剂的检测研究[D]. 蒋心越. 湖北工业大学, 2020(12)
- [6]白酒中有机酸和醛类的偏最小二乘回归法定量分析模型[J]. 吉鑫,樊双喜,李宜聪,钟其顶,陆玮,李安军,刘国英,黄艳,胡心行,叶方平. 食品与发酵工业, 2020(14)
- [7]气相色谱法测定白酒中氰化物的不确定度评定[J]. 熊含鸿,李南,何海茵,洪泽淳,陈思敏,孙明蔚,郑悦珊,简德威,梁旭霞. 食品安全质量检测学报, 2019(13)
- [8]香芋酒的研究[D]. 刘甲豪. 湖南农业大学, 2019(08)
- [9]浓香型枝江白酒香味成分的分析研究[D]. 徐军. 华中农业大学, 2019(01)
- [10]基于集成学习的酒样光谱识别的研究[D]. 李大同. 安徽理工大学, 2019(01)