葡萄中的糖和酸的确定必须使用小型近红外光谱学

科学领域:

• 农业工程 农业工程
• 分析化学 分析化学
• 葡萄种植 葡萄种植 葡萄种植

背景情况:

• 准确的葡萄汁分析对于葡萄酒的质量和支付至关重要,尤其是在德国的葡萄酒合作社.
• 目前用于确定糖和酸含量的方法耗时,昂贵,并可能导致经济损失.
• 近红外 (NIR) 光谱是一种用于分析生物样本的多功能技术.

研究的目的:

• 评估一个小型的NIR光谱原型,用于自动确定葡萄末成分.
• 评估将这项技术整合到收获过程中的可行性,以实时进行质量控制.
• 通过在不符合质量参数的情况下提前结束收获,改善酒物流并减少经济损失.

主要方法:

• 使用了一种带流电池的半自动NIR光谱仪器 (1100-1350nm).
• 在2021年整个生长季节,在德国莱兰普拉提纳州,分析了来自四种*Vitis vinifera* (L.) 品种的末样本.
• 使用高性能液态色谱 (HPLC) 来确定葡萄糖,果糖,酸和酸含量. 化学测量方法 (部分最小平方回归,离开-一个-输出交叉验证) 用于数据分析.

主要成果:

• 在所有测试品种中,NIR系统为总糖 (R² = 89.26%) 和酸 (R² = 91.10%) 提供了良好的估计.
• 葡萄糖 (R² = 89.45%) 和果糖 (R² = 89.08%) 的预测准确度相似.
• 虽然酸预测仅对两种品种成功,但对于所有四种品种,酸和糖的预测始终准确.

结论:

• 微型的NIR原型显示了葡萄的关键质量参数 (糖,酸) 的高预测准确性.
• 这项技术有可能集成到葡萄收割机中,从而实现在收获期间的自动实时质量评估.
• 成功实施可以优化酒物流,改善葡萄酒合作社的支付基础,并最大限度地减少因葡萄质量不足而造成的经济损失.