В данном исследовании использовалась техника поверхностно-усиленного рамановского рассеяния (SERS) в сочетании с сенсорной оценкой для системного анализа 61 вида соевого ароматного белого вина. С помощью метода главных компонентов (PCA) и ортогонального проективного частично наименьших квадратов - дискриминантного анализа (OPLS-DA) была построена модель идентификации происхождения и качества соевого ароматного белого вина на основе SERS. Экспериментальные результаты показали, что спектры SERS для всех 61 образца демонстрируют высокую согласованность основных характерных пиков, включая этанольные пики при 880, 1050, 1100, 1270, 1450 см^-1. Сочетание спектров SERS с моделями PCA и OPLS-DA эффективно различает вина разного происхождения и качества, причем основные рамановские пики, отличающие их, расположены около 2100, 1750 и 1100 см^-1. Результаты сенсорной оценки дополнительно выявили, что горечь, терпкость, онемение и острота являются ключевыми вкусовыми характеристиками для различения вин разных регионов. Сравнительный анализ показывает, что технология SERS вместе с моделью OPLS-DA превосходит традиционную сенсорную оценку по способности к идентификации. Этот метод предоставляет новый технический путь для отслеживания происхождения и определения качества соевого ароматного белого вина и имеет значительный потенциальный прикладной смысл.

соевое ароматное белое вино; поверхностно-усиленная рамановская спектроскопия; химометрия; сенсорная оценка; модель идентификации; происхождение