白酒的传统检测方法包括色谱法、色谱-质谱联用法、光谱法等,这类方法均需要依赖大型检测仪器,检测成本高、操作繁琐、难以小型化,严重限制了其推广和普及。人工电子鼻和电子舌的出现为白酒的简单化检测提供了重要条件,但由于检测方法缺乏足够的特异性和选择性,在白酒检测方面仍存在明显的不足。可视化传感技术作为一种新型传感技术,利用具有分子识别性能的敏感材料与待检测物之间的特异性亲和作用力对待测物进行识别,因此,检测结果更直观,鉴别能力更强。然而,已报道的传感器多为广谱响应性质的仿生传感芯片,在白酒鉴别中抗干扰能力弱,选择性差。本研究针对以上问题构建了一种高效、新型的可视化传感阵列,该阵列不仅能对白酒香气成分产生整体响应,还能反映各种风味酒品独特的特征成分,实现了不同白酒样品的个性化、专一性识别,有着一定的潜在市场应用价值。全文主要研究工作包括如下几个方面:　　(1)利用气相色谱-质谱联用技术对12种不同质量等级的浓香型基酒的微量成分进行检测,并对检测数据进行因子分析(FA),筛选出影响基酒品质的17种特征风味化合物,包括5种高级醇、5种酯、5种酸、乙醛、乙缩醛。以17种风味物质的色谱数据为对象,利用主成分分析法(PCA)和判别分析法(LDA)对12种基酒进行分析,结果表明前两个代表总信息量58.1％的主成分能描述特征风味物质与基酒间的关系。判别分析对基酒的识别和预测准确率高达100％,表明了特征风味物质适用于不同质量等级基酒的鉴别。　　(2)课题开展了针对17种特征性风味化合物和酒精含量进行鉴别的特异性敏感材料的筛选工作。实验共筛选出对酒精度敏感的材料2种,对高级醇类敏感的材料3种,对酯类物质敏感的材料3种,对酸类物质敏感的材料3种,对醛类、缩醛类物质敏感的材料9种,共20种敏感单元,构建了5×4比色传感阵列芯片。(3)将新构建的比色传感阵列芯片应用于12种不同质量等级基酒的鉴别,实现了基酒风味的个性化鉴别,新阵列可视差图直接显示出基酒酒精度和特征风味化合物的差异。PCA分析结果显示,前三个代表基酒70.2％信息量的主成分可以将不同质量等级基酒明显区分开,同一质量等级的基酒能较好地聚集在一起,且12种酒在第一、二、三主成分上的投影顺序符合特征风味物质的含量规律。HCA分析结果显示,12种基酒的聚类情况与基酒中特征风味物质的含量情况相符合,建立的判别函数对基酒识别与预测的准确度达到98.3％。研究表明,新阵列可用于浓香型基酒的识别。　　(4)将新阵列芯片应用于15种不同品牌白酒的鉴别,并与传统的广谱响应阵列芯片的检测结果作对比,发现新阵列芯片的检测性能明显优于传统的光谱响应阵列的效果,检测结果反映了不同白酒中主体香味成分的差异。对15种白酒的检测数据进行主成分分析的结果表明,前三个主成分对白酒样品识别的贡献率依次为酯、醛、缩醛类物质(34.5％),酸类物质(19.2％)和乙醇(11.9％)。聚类分析发现同一品牌的白酒能正确归类,不同品牌同种香型白酒能率先聚为一类。各白酒间的相似性和差异性在聚类图上有较好的体现,不同香型白酒间的距离远近与白酒的生产原料、糖化发酵剂、酿造工艺密切相关。