基于表面增强拉曼光谱技术对不同产地酱香型白酒的鉴别研究

向玲; 贾俊杰; 毛雪婷; 刘晓彤; 牛曼思; 屠婷瑶; 吴美霞; 佘远斌; 王松涛; 沈才洪

doi:10.12452/j.fxcsxb.250327235

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基于表面增强拉曼光谱技术对不同产地酱香型白酒的鉴别研究

研究报告 | 更新时间：2025-12-31

- 基于表面增强拉曼光谱技术对不同产地酱香型白酒的鉴别研究
- Study on the Identification of Sauce-flavor Baijiu from Different Origins Based on Surface-enhanced Raman Spectroscopy Technology
- 分析测试学报 2026年45卷第1期页码：77-87
- 作者机构：
  
  1.泸州品创科技有限公司，四川泸州 646000
  2.国家固态酿造工程技术研究中心，四川泸州 646000
  3.浙江工业大学化学工程学院，浙江杭州 310014
- 作者简介：
  
  贾俊杰，博士，高级工程师，研究方向：食品风味化学及检测方法开发，E-mail：jiajj@lzlj.com
- 基金信息：
  
  中国博士后科学基金资助项目(2022M721448);泸州市科技计划项目(2024RQN218);国家固态酿造工程技术研究中心资助项目(PCGS-2023000045)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.250327235
  中图分类号： O657.3TS262.3
- 收稿：2025-03-27，
  
  修回：2025-05-22，
  
  录用：2025-05-26，
  
  网络出版：2025-12-02，
  
  纸质出版：2026-01-15
- 稿件说明：
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向玲,贾俊杰,毛雪婷,刘晓彤,牛曼思,屠婷瑶,吴美霞,佘远斌,王松涛,沈才洪.基于表面增强拉曼光谱技术对不同产地酱香型白酒的鉴别研究[J].分析测试学报,2026,45(01):77-87.

XIANG Ling,JIA Jun-jie,MAO Xue-ting,LIU Xiao-tong,NIU Man-si,TU Ting-yao,WU Mei-xia,SHE Yuan-bin,WANG Song-tao,SHEN Cai-hong.Study on the Identification of Sauce-flavor Baijiu from Different Origins Based on Surface-enhanced Raman Spectroscopy Technology[J].Journal of Instrumental Analysis,2026,45(01):77-87.
向玲,贾俊杰,毛雪婷,刘晓彤,牛曼思,屠婷瑶,吴美霞,佘远斌,王松涛,沈才洪.基于表面增强拉曼光谱技术对不同产地酱香型白酒的鉴别研究[J].分析测试学报,2026,45(01):77-87. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250327235.

XIANG Ling,JIA Jun-jie,MAO Xue-ting,LIU Xiao-tong,NIU Man-si,TU Ting-yao,WU Mei-xia,SHE Yuan-bin,WANG Song-tao,SHEN Cai-hong.Study on the Identification of Sauce-flavor Baijiu from Different Origins Based on Surface-enhanced Raman Spectroscopy Technology[J].Journal of Instrumental Analysis,2026,45(01):77-87. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.250327235.

摘要

该研究采用表面增强拉曼散射（SERS）技术结合感官品评手段，对61款酱香型白酒进行系统分析。通过主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA），构建了基于SERS的酱香型白酒产地与品质鉴别模型。实验结果表明，61款酱香型白酒的SERS谱图在主要特征峰上表现出高度一致性，主要包括880、1 050、1 100、1 270、1 450 cm

-1

等乙醇特征峰。SERS谱图结合PCA和OPLS-DA模型，能够有效区分不同产地及等级的酱香型白酒，2 100、1 750、1 100 cm

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附近位置是区分不同产地和品质酱香型白酒的主要拉曼特征峰。感官品评结果进一步揭示苦味、涩味、麻味、辣味是区分不同产地酱香型白酒的关键口感属性。对比分析表明，SERS技术结合OPLS-DA模型在区分不同产地和等级酱香型白酒方面表现出优于传统感官品评的鉴别能力。该方法为酱香型白酒产地溯源和品质鉴别提供了新的技术路径，具有重要的潜在应用价值。

Abstract

Rapid identification of liquor origins and qualities is one of the key points and difficulties in liquor quality analysis. In order to find a scientific and efficient method to identify and analyze different origins and qualities of sauce-flavor baijiu，this study used surface-enhanced Raman scattering（SERS） techn

ology combined with sensory evaluation methods to systematically analyze 61 sauce-flavor baijiu. Through principal component analysis（PCA） and orthogonal partial least square discriminant analysis（OPLS-DA），the identification model of origins and qualities of sauce-flavor baijiu based on SERS was established. The results showed that the SERS spectra of 61 sauce-flavor baijiu showed high consistency in the main characteristic peaks，including the ethanol characteristic peaks of 880，1 050，1 100，1 270 and 1 450 cm

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. SERS spectra combined with PCA and OPLS-DA model could effectively distinguish different origins and qualities of sauce-flavor baijiu. And the main raman characteristic peaks for distinguishing different origins and qualities of sauce-flavor baijiu are around 2 100，1 750 and 1 100 cm

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.The results of sensory evaluation further revealed that bitterness，astringency，numbness and spiciness are the key taste properties to distinguish sauce-flavor baijiu from different regions. Comparative analysis showed that SERS technology combined with OPLS-DA model was superior to traditional sensory evaluation in distinguishing different origins and qualities of sauce-flavor baijiu. This method provides a new technical path for the origin tracing and quality identification of sauce-flavor baijiu，and has important potential application value.

关键词

Keywords

references

Guo S X ， Yao M Q ， Ma W R ， Li H ， Huang F J ， Han X L ， Jia S R . China Brew . （郭世鑫，姚孟琦，马文瑞，李红，黄甫洁，韩兴林，贾士儒. 中国酿造）， 2021 ， 40 （ 11 ）： 1 - 6 .

Wang L ， Tang P ， Zhang P J ， Lu J ， Chen Y F ， Xiao D G ， Guo X W . Trends Food Sci. Technol. ， 2024 ， 146 ： 104376 .

Zhang B S ， Yuan C C ， Gao X ， Zhang Y L ， Lin L C ， Li X ， Lü X T ， Sun Z G ， Zhang C Y . Food Sci . （张卜升，袁丛丛，高杏，张雅丽，林良才，李欣，吕晓彤，孙中贯，张翠英. 食品科学）， 2023 ， 44 （ 12 ）： 235 - 243 .

Gong J X ， Ma Y ， Li L L ， Cheng Y X ， Huang Y G . Food Chem. X ， 2023 ， 20 ： 100932 .

Wang J L ， YinY S ， Tian D W ， Hu J F ， Cheng P Y . China Brew . （王金龙，尹延顺，田栋伟，胡建锋，程平言. 中国酿造）， 2024 ， 43 （ 1 ）： 41 - 49 .

Wang L L ， Wu L ， Xiang D H ， Huang H ， Han Y ， Zhen P ， Shi B B ， Chen S ， Xu Y . Food Chem. ， 2023 ， 419 ： 136027 .

Tang J D ， Zhao Y M ， Ran G Y ， Shi Y F ， Hu N ， Meng Z N . Sci. Technol. Food Ind . （唐佳代，赵益梅，冉光耀，石雨菲，胡娜，孟卓妮. 食品工业科技）， 2023 ， 44 （ 4 ）： 506 - 514 .

Yu S B ， Huang Z J ， Zhao X R ， Wu Q X ， Jia J J ， Ma L ， Wang H M ， Wang S T ， Shen C H . J. Instrum. Anal. （余松柏，黄张君，赵兴蓉，吴奇霄，贾俊杰，马龙，王红梅，王松涛，沈才洪. 分析测试学报）， 2025 ， 44 （ 3 ）： 544 - 561 .

Zong X Y ， Zhou X J ， Wen L ， Gan S ， Li L . J. Food Compos. Anal. ， 2024 ， 126 ： 105917 .

Leong Y X ， Lee Y H ， Koh C S L ， Quang G C P ， Han X M ， Phang I Y ， Ling X Y . Nano Lett. ， 2021 ， 21 （ 6 ）： 2642 - 2649 .

Cheng Q ， Hao F ， Fan F Y ， Chen J ， Meng S K ， Liu H L . Chem. Eng. J. ， 2024 ， 482 ： 148773 .

Wang X Q ， Li F ， Wei L ， Huang Y ， Wen X ， Wang D M ， Cheng G G ， Zhao R J ， Lin Y C ， Yang H ， Fan M K . Anal. Chem. ， 2024 ， 96 ： 4682 - 4692 .

Yang K ， Zong S F ， Zhang Y Z ， Qian Z T ， Liu Y ， Zhu K ， Li L ， Li N ， Wang Z Y ， Cui Y P . ACS Appl. Mater. Inter. ， 2020 ， 12 ： 1395 - 1403 .

Chen Q Q ， Hou R N ， Zhu Y Z ， Wang X T ， Zhang H ， Zhang J Y ， Zhang L ， Tian Z Q ， Li J F . Anal Chem. ， 2021 ， 93 ： 7188 - 7195 .

Chen S ， Guo P ， Wan J C ， Luo P J ， Wu R M ， Wang W J . Spectrosc . Spectral Anal. （陈思，郭平，万建春，洛鹏杰，吴瑞梅，王文君. 光谱学与光谱分析）， 2017 ， 37 （ 5 ）： 1412 - 1417 .

Tan W Y ， Chen Y Q ， Fu D Y ， Wang S F ， Ming H M . Food Sci . （谭文渊，陈雨琴，付大友，王寿峰，明红梅. 食品科学）， 2019 ， 40 （ 10 ）： 318 - 324 .

Guo J X ， Liu Y ， Yang Y J ， Li Y M ， Wang R Y ， Ju H X . Anal. Chem. ， 2020 ， 92 （ 7 ）： 5055 - 5063 .

Jia T J . J. Shangqiu Voc. Technol . （贾廷见. 商丘职业技术学院学报）， 2012 ， 11 （ 2 ）： 65 - 67 .

GB/T 33404 - 2016 . Guidelines for Sensory Evaluation of Baijiu. National Standards of the People's Republic of China（白酒感官品评导则. 中华人民共和国国家标准） .

GB/T 16291 . 1 -2012. Sensory Analysis-General Guidance for the Selection，Training and Monitoring of Assessors. National Standards of the People's Republic of China（感官分析选拔、培训与管理评价员一般导则. 中华人民共和国国家标准）.

Niu J J ， Shi B L ， Wang H Y ， Zhao L ， Zhang K ， Zhang Y ， Gao H Y ， Yun Z Y . Food Sci . （牛俊桀，史波林，汪厚银，赵镭，钟葵，张瑶，高海燕，云振宇. 食品科学）， 2024 ， 45 （ 5 ）： 324 - 334 .

GB/T 13868 - 2009 . Sensory Analysis-General Guidance for the Design of Test Rooms. National Standards of the People's Republic of China（感官分析建立感官分析实验室的一般导则. 中华人民共和国国家标准） .

Wang Z Q ， Cheng Y X ， Zhang R T ， Ma L ， Gao P ， Lin K . Spectrosc. Spectral Anal . （王志强，程妍昕，张睿挺，马琳，郜鹏，林珂. 光谱学与光谱分析）， 2023 ， 43 （ 12 ）： 3770 - 3774 .

Wang Y X ， Tan F ， Xin Y M ， Li H ， Zhao X Y ， Lu B X . Spectrosc. Spectral Anal . （王亚轩，谭峰，辛元明，李欢，赵肖宇，鹿保鑫. 光谱学与光谱分析）， 2021 ， 41 （ 2 ）： 565 - 571 .

Lai Y M . Mod. Chem. Ind . （赖宇明. 现代化工）， 2021 ， 41 （ 4 ）： 234 - 237 .

Qian C ， Liao Y H ， Liu M Y ， Xu J ， Liu L ， Yu L . J . Chin. Inst. Food Sci. Technol. （钱冲，廖永红，刘明艳，徐瑾，刘丽，于莉. 中国食品学报）， 2017 ， 17 （ 2 ）： 243 - 255 .

Chen X M . Study of Aroma Compounds in Three Chinese Moutai Liquors of Different Ages. Shanghai：Shanghai Institute of Technology（陈晓梅. 三种不同年份茅台酒香气成分研究. 上海：上海应用技术大学），2017 .

Zhao X R ， Yu S B ， Ma L ， Jia J J ， Tu R K ， Yang P ， Wang S T ， Shen C H . J. Food Saf. Qual. （赵兴蓉，余松柏，马龙，贾俊杰，涂荣坤，杨平，王松涛，沈才洪. 食品安全质量检测学报）， 2024 ， 15 （ 21 ）： 134 - 146 .

Wu L L ， Pei R H ， Li X ， Li Q ， Li L H ， Zheng F P ， Sun J Y ， Sun B G . J. Food Sci. Technol. （吴李玲，裴荣红，李行，李晴，李良好，郑福平，孙金沅，孙宝国. 食品科学技术学报）， 2024 ， 42 （ 3 ）： 35 - 48 .

Sun Y L ， Luo H B ， Wang J L ， Cheng P Y ， Hu J F ， Wang D Q . Food Ferment. Ind. （孙优兰，骆红波，王金龙，程平言，胡建锋，汪地强. 食品与发酵工业）， 2024 ， 50 （ 17 ）： 343 - 355 .

Tang P ， Lu J ， Bi R Y ， Shan Q M G ， Wang L ， Wang F ， Li C W . Food Sci . （唐平，卢君，毕荣宇，山其木格，王丽，王凡，李长文. 食品科学）， 2021 ， 42 （ 6 ）： 1 - 12 .

Xiang L ， Wu Q X ， Jia J J ， Niu M S ， Tu T Y ， Ma L ， Tu R K ， Wang S T ， Shen C H . Sci. Technol. Food Ind . （向玲，吴奇霄，贾俊杰，牛曼思，屠婷瑶，马龙，涂荣坤，王松涛，沈才洪. 食品工业科技）， 2025 ， 46 （ 11 ）： 1 - 10 .

Jinag Z F . Microbial Sources and Environmental Microbial Distribution of the Sauce - flavor Baijiu in the Chishui River Producing Region . Wuxi ： Jiangnan University （姜政飞. 赤水河产区酱香型白酒酿造微生物来源及环境微生物分布. 无锡：江南大学）， 2023 .

Zhang X J ， Qiu S Y ， Wang X D ， Zeng Q J ， He H ， Zhou H X . J . Chin. Inst. Food Sci. Technol . （张晓婕，邱树毅，王晓丹，曾庆军，何欢，周鸿翔. 中国食品学报）， 2022 ， 22 （ 10 ）： 340 - 351 .

Luo X ， Fan W L ， Xu Y ， Cheng P Y ， Sun Y L ， Zhu X C ， Hu J F . LWT - Food Sci . Technol. ， 2025 ， 217 ： 117363 .

Zeng Q J ， Zhou H X ， Zeng J J ， Qiu S Y ， Liu F . China Brew . （曾庆军，周鸿翔，曾佳佳，邱树毅，刘凡. 中国酿造）， 2023 ， 42 （ 10 ）： 65 - 72 .

Cheng W ， Chen X F ， Chen X J ， Li N ， Zhou D ， Yang J Y ， Xue X J ， Zhang J . Food Ferment. Ind. （程伟，陈雪峰，陈兴杰，李娜，周端，杨金玉，薛锡佳，张杰. 食品与发酵工业）， 2022 ， 48 （ 3 ）： 250 - 256，265 .

Tian W J ， Wu Y S ， Wang S ， Chen Y Y ， Gao L ， Li C ， Zhao D R ， Ma C L . China Brew. （田文静，武亚帅，王硕，陈乙源，高乐，李畅，赵东瑞，马长路. 中国酿造）， 2024 ， 43 （ 12 ）： 116 - 123 .

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