基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法

本发明属于茶叶判别领域，具体涉及一种基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法。

背景技术：

1、优良的茶树品种，良好的加工工艺决定了武夷岩茶的品质好坏，而焙火是武夷岩茶加工的最后一道工序，也是武夷岩茶加工工艺极其重要的关键性措施，焙火的火功又是重中之重。精制武夷岩茶烘焙的作用有：①降低含水量，降低茶叶的含水量，茶叶含水量过高，导致微生物生长，内含成分化学反应剧烈，茶叶会发霉变质，倍火使茶叶含水量降到３％～４％左右，使茶叶能够长期保存；杀菌，降低农残。② 使茶叶的内含物质发生一定变化，增强茶叶特有的芳香．烘焙技术现已运用到各类茶叶的加工过程中．高温可以杀死部分霉菌，并使一些热敏性农残降解挥发；使拼配的各品种，各路茶茶香归一，起拌勻调和作用；消除粗茶常有的青臭味、苦味和茶叶储藏不当带来的异味、杂味，倍火可以恢复茶叶火候香；增进香气和熟感，满足销区不同口味，不同地区对武夷岩茶火候的要求不同，通过焙火形成不同的火功香满足不同地区消费者的喜好。武夷岩茶的焙火技术也由传统的炭焙向方便高效的机焙发展，焙火过程中，通过热力作用，茶叶的内含物质发生熟化作用、异构化作用、氧化作用和后熟作用使茶叶的品质发生变化。敖存等研究烘焙能够去除茶叶的陈味和粗老油腻味，提高茶叶香气，降低茶叶青涩味，改善茶叶滋味；茶多酚、儿茶素呈下降趋势，氨基酸则呈先增后减或不断减少的趋势，酚氨比、黄酮、花青素呈先减后增的变化趋势..

2、想要加工制作出高品质的成品茶或者是符合消费者不同口味需求的茶叶，绝对不可少了火功。“焙茶是玩火，玩得好焙出的是上等好茶，培不好就白去了一春茶的心血，这足以证明恰到好处的火候对于武夷岩茶形、色、香、味的形成的重要性。火候实际作用是使茶叶内产生热物理化学作用，火候能影响茶叶的外形色泽、叶底汤色、茶叶冲泡长短品质，火候掌握适当可能弥补茶叶品质的某些品质的不足，掌握不当会降低品质，甚至成为焦味过失茶。

3、焙火时，应该根据不同的季节，茶叶的发酵程度，茶树品种的异同，茶叶的等级好坏和含水量的高低来选择不同程度的火候，高档武夷岩茶宜釆用低温慢烘以免破坏其原有的自然、幽雅、馥郁的花果香和浓醇爽口的良好滋味，焙火温度以为佳；低档的武夷岩茶比较适宜采用高温烘焙，一般采用°，这样可以除掉毛茶中残留的青草气及粗老气味，产生出“培烤香”，以改善香味品质陈健等人研究了倍火工艺对单揪武夷岩茶品质的影响，结果表明“足火慢倍”的茶汤香尚清，滋味变淡，而铁观音的品种以“重晒重摇直接烘干”所制武夷岩茶品质最优。江山等人以足火后的茶样为材料研究了条形武夷岩茶加工过程中倍火工艺的最适温度，结果表明，随着倍火温度的升高，各处理样的茶多酹、氨基酸等主要化学成分含量呈现不同程度的减少趋势，中温焙火处理的武夷岩茶感官审评结果香气高长，品质最优。石丽香研究探讨了不同的焙火温度、时间对茶汤品质的影响，结果显示，温度对茶汤品质的影响更大，随着焙火温度的提高，茶汤的值下降，酸味增强，当焙火温度达到时，儿茶素的含量增强红色度、黄色度增强而明亮度下降，对比分析焙火温度对茶汤可溶性固形物、值、褐变度、咖啡因和儿茶素的影响并结合感官品评得出。

4、近红外光谱技术是一种快速、无损的分析技术，检测时间不到1min。近红外光谱是物质中官能团如ｃ-ｈ、ｏ-ｈ及ｎ-ｈ等在中红外区能量较高的基频吸收的倍频、合频和差频吸收谱叠加而成的。傅里叶红外光谱是化学指纹图谱之一，在葡萄酒品种识别、食品多组分定量分析、咖啡产地识别、中药等领域都有广泛应用。如清华大学徐荣等利用红外光谱结合模式识别的方法实现了肉苁蓉属 3 种药材的快速、无损和有效识别。刘嘉等运用傅里叶变换红外光谱技术，建立葛粉真伪的判别模型，回代和验证准确率分别达到 93.3%和100%。目该技术已经在国内外多个领域应用，在茶叶行业中，已建立了绿茶中的茶多酚、儿茶素、咖啡碱等的近红外光谱定量分析的定标模型。

5、若要精准获取焙火品质信息，必须借助化学仪器持续地检测品质成分，如：分光光度计法是茶色素成分的通用分析方法，样品前处理及检测过程需要耗费大量的时间，且需要具备专业技能的实验人员操作，显然传统的化学分析手段无法在线、实时和快速的获取品质成分信息，此已成为自动化和智能化红茶加工技术实现的主要制约因素。茶多酚 (化学式为c22h18o11)、儿茶素 (c15h14o6)、茶氨酸 (c7h14n2o3)、茶黄素 (c29h24o12)和茶红素(c33h47no13)以有机化合物形式存在，分子结构复杂，其含量随发酵进程 不断变化，具有复杂的光谱吸收特征，这些光谱信息可用于分析和表征内质组分的变化。因此，探求一种加工过程中发酵品质指标的快速检测方法，对实现加工品质的实 时监控技术至关重要。

6、由于感官判别方法缺乏稳定性，不同技术人员把握的标准差别很大，因此对焙火程度的快速正确判断是制约其标准化生产的关键技术难题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法，包括如下步骤：

3、s1、uplc方法测定：

4、（1）标准品配置：

5、称取 14种对照标准物质各 5.00 mg，分别用色谱纯级甲醇溶液溶解，并定容至5.00 ml，配成 1.00 g/l 的标准品母液备用；

6、（2）样品制备：

7、（2.1）将干茶样研磨成粉，称重0.1g±0.5mg，放置于2ml 离心管中；（2.2）添加1.5ml 80% 甲醇后涡旋振荡1分钟，进行超声萃取，超声条件：（2.3）25℃，提取20min； 25℃，13000g条件下离心3min，将上清液移至新的15ml离心管中；重复（2.2）-（2.3）步骤4次，并合并上清液，10ml定容；通过0.22um孔径过滤器过滤；

8、（3）设置uplc色谱条件：

9、色谱柱：c18(3 µm, 4.6 x 150 mm)；

10、流动相：0.01%乙酸溶液、乙腈，采用梯度洗脱；

11、检测器设置：dad 波长扫描范围 210~900 nm；fld 激发波长扫描范围250~400nm，发射波长扫描范围 340~800 nm；

12、其他设置：柱温 30℃，流速 0.03ml/min，进样量 1.0 μl；

13、以紫外吸收光谱扫描图、荧光发射光谱扫描图以及色谱峰保留时间三者结合进行定性判断；定量检测波长为：280nm，330nm，530nm，210nm，采用外标法定量；

14、（4）基于步骤（3）设置的uplc色谱条件测定武夷肉桂不同焙火程度的样品中14种化合物；

15、s2、红外光谱数据采集：

16、将 10 g 待测茶样经 60℃处理至恒重后，于磨样机内粉碎 90 s，而后取出置于干燥密闭容器中；将磨碎茶样与 kbr 分别按质量比1:50、1:100、1:150、1:200充分混合，置于玛瑙研钵内，在红外灯辐射条件下充分研磨10 min，对研磨好的混合物进行压片、检测，得出质量比为 1:200 时的光谱质量最好，采用thermo 傅里叶红外光谱nicolet it50型，测定399nm、401nm、403nm、404nm、406nm、408nm、414nm、426nm、607nm、831nm、890nm、1029nm、1428nm、1486nm、1488nm、1762nm、2150nm、3696nm、3698nm、3700nm、3808nm、3849nm、3851nm、3853nm、3855nm、3857nm、3909nm、3911nm、3913nm、3961nm、3969nm、3974nm、3980nm、3998nm波长下原始光谱信息收集；对每个样品进行 3 次重复测定，得平均光谱；

17、s3、基于武夷肉桂不同焙火程度的样品中14种化合物、平均光谱进行数据变换处理，得到二维数据来建立的偏最小二乘法分析plsd-da预测模型：

18、设有1个因变量对应茶叶样品的焙火程度，和14个自变量即14种化合物的含量和34个红外波长下数据信息；为了研究因变量与自变量的统计关系，基于步骤（3）设置的uplc色谱和红外光谱条件测定的数据，构成自变量与因变量的数据表x和y，建立偏小二乘回归，偏小二乘回归将通过施行y对x的48个成分的回归，然后再表达成y关于原自变量的回归方程：y=-0.0344x1-0.0344x2-0.0334x3-0.0317x4-0.0307x5-0.0348x6-0.0362x7-0.0317x8+-0.0264x9-0.0219x10-0.0124x11+0.0206x12+0.022x13+0.025x14+0.0218x15-0.0931x16-0.0591x17+0.1079x18+0.033x19-0.0003x20-0.0199x21+0.0985x22-0.0875x23+0.0985x24+0.1188x25+0.0689x26+0.0221x27+0.0378x28+0.0358x29-0.0028x30+0.0067x31-0.0066x32+0.0088x33+0.0002x34+0.0528x35+0.0857x36+0.0689x370.0588x38+0.1002x39+0.0935x40-0.0242x41-0.0649x42-0.0413x43+0.0401x44-0.1027x45-0.0305x46-0.0713x47+0.0006x48

19、x1-399nm, x2-401nm, x3-403nm, x4-404nm, x5-406nm, x6-408nm, x7-414nm,x8-426nm, x9-607nm，x10-831nm，x11-890nm，x12-1029nm, x13-1428nm, x14-1486nm，x15-1488nm，x16-1762nm，x17-2150nm，x18-3696nm，x19-3698nm, x20-3700nm, x21-3808nm，x22-3849nm, x23-3851nm，x24-3853nm，x25-3855nm，x26-3857nm, x27-3909nm, x28-3911nm，x29-3913nm, x30-3961nm，x31-3969nm，x32-3974nm，x33-3980nm，x34-3998nm，x35-没食子酸，x36-可可碱，x37- gc，x38-egc，x39-茶氨酸，x40-儿茶素（c），x41-丁香酸, x42-表儿茶素（ec），x43-egcg，x44- gcg，x45-矢车菊素，x46-阿魏酸，x47- ecg，x48-天竺葵素

20、s4、基于步骤s3建立的偏最小二乘法分析plsd-da预测模型来对未知武夷肉桂茶叶样品中焙火程度的不同进行鉴别。

21、相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明能够对未知武夷肉桂茶叶样品中焙火程度的不同进行鉴别。