北工商孙宝国院士团队李秀婷教授课题组联合贵州王茅酒曲研究院郎莹博士国际TOP期刊发文！

本研究通过GC-IMS、GC-MS和GC×GC-MS结合机器学习技术，系统研究了酱香型白酒在不同轮次酿造过程中挥发性成分的动态变化。背景方面，酱香型白酒作为中国传统酿造工艺的代表，其复杂固态发酵工艺和多轮次发酵过程产生了丰富多样的风味化合物，但目前对酿造过程中基酒风味体系的动态演变规律缺乏系统认知。研究目的在于填补这一认知缺口，通过多维分析技术探究酱香型白酒基酒中的挥发性化合物谱系及其动态变化规律。研究共鉴定出469种挥发性化合物，通过随机森林算法筛选出35个关键风味标志物，如异戊酸乙酯、丁酸乙酯等，并发现这些物质主要来源于碳水化合物代谢和氨基酸代谢途径。结论表明，该研究提高了对不同轮次基酒与风味成分形成间内在联系的科学认知，为酱酒生产工艺控制与品质提升提供了基础数据，对推进传统酿造产业现代化具有重要意义。