用感官和化学分析数据来掌握淡色啤酒老化的多维模型

为确定淡色啤酒在老化期间的化学变化，我们尝试将不同时间、不同温度处理样品的化学分析数据和感官品评数据用多变量统计法建立模型。淡色啤酒的标准分析用气相色语法给出老化过程中羰基的变化曲线；感官品评师按标准的描述方法进行31个特性的打分，选择其中12种和老化有关的滋味特性和香味特性建立模型。用内在结构投影(PLS)法将巳知的48种和未知的41种头羰基化合物数据与12个平均感官评分建立模型。在巳知化合物中，用PLS模型能明确证实与淡色啤酒老化的有关化合物如2-糠醛，乙缩醛5-羟甲基-2-糠醛，t,t-2，4-已二烯醛，二氢-5-戊基-2（3H）-呋喃酮（γ-椰子醛，t,t-2-4-癸二烯醛，和1-庚醛。相反，处在PLS模型负方向的老化化合物有乙酸呋喃酯，已酸乙酯，1-乙酸庚酯和辛酸乙酯（即：这些酯类在老化过程中减少）。另外，在啤酒老化PLS模型中正、负方向均出现未知峰值。这证明该项PLS处理技术是非常有用的工具，可了解啤酒中哪些组分会形成老化味。在我们的模型中，没色啤酒老化时出现双重机制，在出现令人不愉快老化味化合物增加的同时，令人愉快的圆润的酯类物质减少。