Diese Studie verwendete die Oberflächenverstärkte Ramanstreuung (SERS)-Technik in Kombination mit sensorischen Bewertungsmethoden zur systematischen Analyse von 61 Sorten von Sauce-aromatisiertem Baijiu. Durch Hauptkomponentenanalyse (PCA) und orthogonale partielle kleinste Quadrate - Diskriminanzanalyse (OPLS-DA) wurde ein auf SERS basierendes Modell zur Herkunfts- und Qualitätsidentifizierung von Sauce-aromatisiertem Baijiu erstellt. Die experimentellen Ergebnisse zeigten, dass die SERS-Spektren aller 61 Baijiu-Sorten eine hohe Übereinstimmung in den Hauptcharakteristik-Peaks aufweisen, darunter die Ethanol-typischen Peaks bei 880, 1050, 1100, 1270, 1450 cm^-1. Die Kombination aus SERS-Spektren mit PCA- und OPLS-DA-Modellen konnte Sauce-aromatisierte Baijiu verschiedener Herkunft und Klasse effektiv unterscheiden, wobei die Raman-Peaks in der Nähe von 2100, 1750, 1100 cm^-1 die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale sind. Sensorische Bewertungsergebnisse zeigten zudem, dass Bitterkeit, Adstringenz, Taubheit und Schärfe entscheidende Geschmackseigenschaften zur Unterscheidung unterschiedlicher Herkunft des Baijiu sind. Der Vergleich zeigte, dass die SERS-Technik kombiniert mit dem OPLS-DA-Modell eine bessere Unterscheidungsfähigkeit als traditionelle sensorische Bewertung besitzt. Diese Methode bietet einen neuen technischen Weg zur Rückverfolgung der Herkunft und Qualitätsidentifikation von Sauce-aromatisiertem Baijiu und hat einen bedeutenden potenziellen Anwendungswert.

Sauce-aromatisierter Baijiu; Oberflächenverstärkte Raman-Spektroskopie; Chemometrie; sensorische Bewertung; Identifikationsmodell; Herkunft