利用多元元素指标和多元统计分析对中国典型地区白酒的化学计量鉴别

《ACS Food Science & Technology》：Chemometric Discrimination of Typical Regional Chinese Baijiu Using Multielement Indicators and Multivariate Statistical Analysis

白酒真伪鉴别与重金属风险评估研究显示，北京、山东、贵州产Baijiu中Mn、Na、Zn、Ca、Mg、Sr等元素通过PLS-DA模型实现79.6%分类准确率，THQ计算表明所有样本均低于安全阈值1.0。研究揭示地域土壤水文特征对白酒元素指纹形成的关键作用，构建了元素分析-风险评估双重验证体系。

　　

白酒是一种具有文化和经济意义的中国传统蒸馏酒，但面临着伪造带来的真实性挑战，同时缺乏对其元素特征和健康风险系统的研究。在这项研究中，使用ICP-OES和ICP-MS技术分析了来自北京、山东和贵州的白酒样本中的15种矿物质元素。多元统计方法（ANOVA、PCA、PLS-DA、OPLS-DA）确定Mn、Na、Zn、Ca、Mg和Sr是区分样本的主要因素，其中PLS-DA的分类准确率达到79.6%。通过应用THQ模型，该研究评估了男性和女性在适量饮酒和过量饮酒情况下的重金属风险。所有计算出的THQ值均远低于1.0的安全阈值，表明无论性别或饮酒量如何，健康风险均可忽略不计。这项工作强调了地域来源对白酒元素组成的影响，为了解土壤和水文地球化学如何塑造白酒的元素特征提供了新的见解。通过将基于元素的分类方法与风险评估相结合，该研究为白酒的真实性验证和消费者保护提供了一个双重功能的框架。