近日，我校生物工程学院许正宏教授团队与泸州老窖国家固态酿造工程技术研究中心沈才洪主任团队联合，围绕白酒年份鉴定这一行业难题，在国际食品科技专业期刊《Food Research International》（Q1 TOP，IF 7.425）上发表了题为“Machine learning based age-authentication assisted by chemo-kinetics: Case study of strong-flavor Chinese Baijiu”的研究论文。

业界素有“酒是陈的香”的共识。优质白酒在陈酿过程中，通过一系列的物理和化学转化，风味品质逐渐趋于醇厚协调，实现了自身品质的升华，历久而弥香。时间赋予了中国白酒独特的品质特征，加之年份老酒的市场稀缺性，使得近年来老酒市场规模快速扩展，热度不断提升，充分体现了消费者对老酒品质和价值的高度认同。如何通过科学研究来客观解读老酒品质变化规律，剖析时间赋予老酒的价值，是保证老酒产品真实性和提升市场规范性及可持续发展的根本所在。

然而，白酒体系物质组成非常复杂，不同白酒中风味化合物的初始含量也存在差异，而且白酒的陈酿是一个动态的变化过程，很难用某一种陈酿效应来概述白酒老熟的变化，这给白酒陈酿规律的总结带来了困难。因此，亟待通过现代科技系统剖析并完善白酒陈酿机制中的证据链条，去除与陈酿不相关的干扰因素，建立陈酿时间与物质变化之间的量效关系，从而建立科学有效的白酒年份鉴定方法。

许正宏教授团队针对这一问题，首先定量分析了瓶贮时间在0－11年之间的国窖1573样品中各类化合物含量，创新提出了与陈酿时间密切正相关的风味物质均匀度（Evenness）指数；并从可逆反应化学动力学的角度分析了各年份样品中主要乙酯化反应的浓度商（Qc），发现随着陈放时间的增加，大多数反应的Qc趋向于热力学平衡常数Kc，即反应是向着体系自由能降低的方向发展；继而，通过特征值筛选，获得了系列包含均匀度和浓度商的特征参数，在此基础上构建了基于神经网络的国窖1573年份酒鉴定模型。

本研究进一步深化了对以泸型酒为代表的中国白酒陈酿机理的理解，获得了具有一定普适性的年份酒鉴定指标，建立了预测白酒陈酿后风味化合物组成的化学计量学方法，为深入理解陈年白酒品质变化规律，助力解决白酒年份鉴定这一行业难题提供可资借鉴的思路。

研究思路

主要研究结论：

1、随着陈酿时间的增加，白酒中酸、长链乙酯、吡嗪和萜烯的含量增加，风味物质结构的均匀度指数增加。

2、随陈酿时间的增加，酒体中的窖香、陈香、坚果香、酸香显著增加，而青香特征降低。

3、白酒中乙酯化反应浓度商（Qc）随陈酿时间趋向于热力学平衡常数（Kc）；体系自由能最小化是化合物之间转化的内在驱动力。

4、均匀度指数（Evenness index）、Qc与Kc的量比关系可以较好的表征酒体陈酿时间，且对不同类型的白酒陈酿趋势预测和表征中具有一定的普适性

5、采用3种判别模型和5种排序算法联合的特征值工程筛选到41个特征，利用它们成功建立了基于神经网络的国窖1573白酒年份鉴定方法，准确度在3年之内。

6、具有普适性的均匀度指数、反应浓度商等参数，以及基于机器学习的特征值筛选方法和模型构建可以为其他来源、其他香型的年份酒鉴别提供解决思路和研究方案。