用酒精水溶液NIRS模型预测葡萄酒发酵液酒精度

摘要

稳定性好,实用性强的NIRS模型,需要收集代表性强的样品并进行大量的化学值检测工作,为了减少建模的工作量,本文尝试用酒精水溶液的NIRS模型预测葡萄酒发酵液中酒精度的含量.通过遗传算法选择相关性高而且受其他干扰因素影响少的波段(2 245～2 320 nm)建立模型,并根据斜率/截距校正法原理,在预测集中选择能够代表样品酒精度变化范围的样品,对其进行校正,得到新模型的Slope=0.9808和Bias=0.5233.最后,对葡萄酒发酵液剩余样品的酒精度进行预测,预测的相关系数r达到0.99以上,预测相对分析误差(RPD)为11.71,相对标准差(RSD)为3.11%.由此表明,用酒精水溶液的NIRS模型,通过波段选择以及模型校正,预测葡萄酒发酵液的酒精度具有良好的可行性.此方法大大减小了NIRS技术建模的工作量.