猕猴桃渣固态发酵清香型白酒的风味机器学习鉴别与预测研究

为解决果渣资源化利用难题，研究人员创新性地以高粱和猕猴桃渣为原料开发新型清香型白酒(XQ-G)。通过感官评价、GC-FID和HS-SPME-GC-MS技术分析挥发性有机物(VOCs)，发现XQ-G兼具传统小曲清香酒(XQ)风味与猕猴桃果香，其总酸含量与XQ相当而多数VOCs显著提升。研究筛选出26种VIP>1的关键风味物质，并建立机器学习预测模型，为果粮混酿白酒开发提供科学依据。

　　

这项突破性研究将猕猴桃加工副产物变废为宝，开创性地采用高粱与猕猴桃渣混合固态发酵工艺，成功研制出兼具传统清香型白酒(XQ)风格与热带水果风味的创新酒体(XQ-G)。科研团队运用气相色谱-氢火焰检测(GC-FID)和顶空固相微萃取-气质联用(HS-SPME-GC-MS)技术精准捕捉酒体中的挥发性有机物(VOCs)，发现新型酒体不仅保持传统白酒的酸度平衡，更显著提升了酯类、醇类等风味物质的含量。通过变量重要性投影(VIP)分析锁定26种关键风味化合物，犹如破解了果粮混酿的风味密码。研究团队还引入机器学习算法构建预测模型，为水果副产品高值化利用开辟新途径，堪称传统酿造工艺与人工智能的完美邂逅。