[发明专利]一种利用气相色谱-质谱不解析化合物鉴别白酒原产地的方法

权利要求书

1.一种利用气相色谱-质谱不解析化合物鉴别白酒原产地的方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

（一）使用配有固相微萃取自动进样装置MPS 2的气相色谱-质谱仪GC 6890N-MSD 5975建立不同产地白酒的离子丰度质谱图

a、供试样品的准备：不同产地的白酒酒样，需先用去离子水稀释成10%vol，配成8 mL溶液体系，稀释后的酒样用3 g氯化钠饱和，置于20 mL顶空瓶中，顶空瓶用硅胶垫片密封；

b、对供试样品进行顶空固相微萃取气相色谱质谱HS-SPME-GC-MS分析：

SPME条件：采用DVB/CAR/PDMS三相萃取头于恒温40℃下预热5 min，后在同一温度下萃取吸附15 min；萃取完成后，萃取头插入气相色谱仪进样口中解吸分析物；解吸时间设为10 min； 

质谱条件：EI电离源，电子轰击能量为70 eV，离子源温度为230℃；扫描范围为35~350 amu；

c、上述供试样品由气相色谱仪得到的色谱图经NIST 05质谱库Agilent Technologies Inc.分析，导出三维数据，获得不同产地白酒酒样质荷比m/z 55~191范围内的离子丰度值数据，得离子丰度质谱图；

（二）建立不同产地白酒的离子鉴别统计模型

将步骤c中所述的离子丰度值数据导入化学计量学软件，进行偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析，筛选出重要的特征离子；最后用筛选得到的特征离子建立原产地鉴别的神经网络模型；

化学计量学软件为SIMCA-P，IBM SPSS20和MATLAB软件；其中偏最小二乘-判别分析由SIMCA-P完成，逐步线性判别分析由IBM SPSS20完成，神经网络模型由MATLAB建立；

所述数据分析步骤是：

（1）对供试样品进行HS-SPME-GC-MS分析，获得色谱图；

（2）选择导出质荷比m/z 55~191范围内的离子丰度值数据；

（3）借助化学计量学软件进行偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析筛选出重要特征离子，建立不同白酒原产地鉴别的神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的利用气相色谱-质谱不解析化合物鉴别白酒原产地的方法，其特征在于：仅需获得酒样的色谱图而无需解析化合物。