山东农科院茶叶所董春旺团队在红茶发酵研究领域发表多篇高水平论文

山东农科院茶叶所董春旺团队围绕红茶品质开展了一系列研究，其结果发表在LWT-Food Science and Technology、Food Bioscience、Sensors and Actuators: B. Chemical等期刊上。发酵是形成红茶特有品质风味的关键工序。当前国内外红茶生产均依靠人工经验“看茶制茶”，已成为制约红茶智能化加工的关键技术瓶颈。针对此问题，该研究课题基于多种算法，构建了红茶发酵中关键呈色呈味物质的量化感知模型。

1.基于高光谱成像的红茶发酵过程中关键理化成分的量化感知与时空分布

该研究课题之前已采用近红外光谱、机器视觉预测了红茶发酵在制品的主要内质成分含量。目前工作的新颖性在于：针对机器视觉、近红外光谱技术的局限性，采用高光谱成像技术获取发酵叶的VIS-NIR光谱和图像信息，即可从宏观层面检测叶面色泽变化，又从微观角度捕捉内质成分的衍变。再通过量化感知模型和计量学手段，首次可视化地揭示了发酵中关键呈色、呈味物质的多维时空分布规律，这在制茶学中是一种崭新的研究思路，为红茶智能加工和精准调控技术实现，提供了新的理论支撑和技术方法。

发酵是形成红茶特有品质风味的关键工序。当前国内外红茶生产均依靠人工经验“看茶制茶”，已成为制约红茶智能化加工的关键技术瓶颈。针对此问题，该研究课题基于高光谱成像技术，结合不同预处理、变量筛选和智能算法等计量学手段，构建了红茶发酵中关键呈色呈味物质（茶黄素、茶红素、茶褐素、咖啡碱、酚氨比、儿茶素和可溶性糖）的量化感知模型，并探究了其在红茶发酵中的时空分布信息规律。研究结果表明，基于各敏感特征波长建立的茶红素、茶褐素、茶黄素、儿茶素、咖啡碱、酚氨比、可溶性糖构建的非线性模型的RPD值分别为2.21、3.40、3.78、5.71、1.46、2.91和2.89，除咖啡碱外的RPD值均大于2，表明模型具有良好的预测性能。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.110975

2.基于电学特性的红茶发酵品质的快速无损感知

该研究课题前期验证了机器视觉、高光谱成像技术快速感知红茶发酵内质成分的可行性。目前工作的新颖性在于：针对图像、光谱信息主要表征发酵叶表面信息缺陷，以堆积状发酵在制品为研究对象，采用电学特性数字表征发酵叶堆内部的整体信息，建立了电特性参数（电容、电阻、电抗、复阻抗、阻抗角和损耗因子）与内质成分的关联，实现对儿茶素含量的快速无损感知。

发酵是红茶品质风味形成的关键工序，儿茶素是发酵生化反应的主体物质和品控指标。本研究探索了电特性检测红茶发酵质量信息的可行性，建立了红茶发酵中儿茶素成分的量化感知模型，比较了不同的预处理、变量筛选及智能算法对模型性能的影响。

结果发现，发酵过程中损耗因子、电抗、阻抗和阻抗角值递增，电容和儿茶素含量呈线性降低。对儿茶素变化最敏感的电参数为0.05~0.1 kHz频段的Cp 、D和X；基于最优变量，建立VCPA-IRIV-RF非线性预测模型，其Rp、RMSEP和RPD值分别为0.988、0.269、5.474，模型性能优于光谱和机器视觉方法，为红茶发酵品质的在线快速检测提供了新途径。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.fbio.2020.100855

3.基于多维嗅觉信息评估红茶发酵过程中香气品质

该研究团队前期探索了嗅觉可视化传感阵列基于在制品香气信息评估红茶发酵程度的可行性（DOI：10.1016/j.snb.2022.131994）。目前工作的新颖性在于：针对传统嗅觉可视化阵列传感器获取样品信息维度不足的问题，基于高光谱成像技术扩展获取信息的维度，并基于数据级、特征级以及决策级的数据融合策略建立红茶在制品香气信息与感官香气得分的关联，实现了红茶发酵香气品质的无损感知。

本研究探索了多维嗅觉信息评估红茶发酵香气评分的可行性，基于高光谱成像技术扩展了获取香气信息的维度，采用不同水平的数据融合策略建立了红茶发酵多维香气信息与香气感官品质的感知模型。结果表明，基于多维嗅觉信息和数据融合策略建立的红茶发酵香气品质预测模型优于基于传统方法获取香气信息建立的模型。其中，基于自适应重加权采样的中水平融合策略表现出了最佳的性能，预测模型的Rp，RPD以及变量压缩率分别为0.969，4.091，96.83%。此研究为红茶香气品质的快速智能感知方法提供了新思路。

比色传感阵列制备和发酵实验的流程图。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.snb.2022.132518

4.采用表面增强拉曼光谱对红茶发酵品质信息智能感知

该研究团队前期探索了近红外光谱、机器视觉、嗅觉可视化和电特性传感信息结合机器学习方法评估红茶发酵品质及适度的可行性。该工作的新颖性在于：针对光谱分析红茶发酵过程机理不明确的问题，创新性的利用表面增强拉曼光谱对红茶发酵过程进行分析，深入研究了拉曼峰和发酵红茶品质指标的关联，并提出了一种无损检测发酵红茶多项品质指标，快速感知红茶的发酵品质适度的方法。为红茶数字化、智能化加工技术实现，提供了新的理论支撑和技术手段。

该团队提出了一种基于表面增强拉曼光谱(SERS)技术和化学计量学的快速方法来确定红茶的最佳发酵阶段，并监测发酵过程中在制品的10种理化品质指标的变化。首先，不同发酵时序在制品聚类为5个发酵阶段。基于SERS数据对发酵阶段进行了识别，准确率为83.33%。此外，通过密度泛函分析和相关分析发现，在317.71、619.59、731.48、956.08和1326.70 cm-1处是监测红茶品质变化的重要拉曼峰。结合SERS和一维卷积神经网络(1D-CNN)对儿茶素(C)和表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)的预测r2分别达到0.81和0.82。本研究揭示了与红茶发酵品质相关的关键化合物的拉曼指纹特征，为利用SERS数据量化茶叶在发酵过程中的品质变化提供了途径。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.snb.2022.132680

5.基于多源传感信息融合技术以及堆叠合并算法在决策层定量评估红茶品质

本研究提出一种基于多源传感信息融合技术以及堆叠合并算法在决策层定量评估红茶品质的方法，提高了红茶发酵品质成分定量预测的精度，为红茶发酵的智能评估奠定了理论基础。

针对人工感官经验评价红茶发酵品质缺陷，本研究提出一种利用多元融合信息以及堆叠合并策略在决策层定量预测红茶发酵过程中总儿茶素、可溶性糖和咖啡碱等主要与味觉相关的主要化学成分的新方法。该方法对总儿茶素、可溶性糖以及咖啡碱的预测集相关系数分别为0.9978，0.9973以及0.9560，模型精度明显优于经典的线性PLSR以及非线性SVR算法。该方法为红茶发酵品质的智能评估提供了新思路。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.fochx.2023.100718

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