色谱  2013, Vol. 31 Issue (12): 1201-1205   PDF (1147KB)    
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李学民
贾光群
曹彦忠
张进杰
王蕾
孙会媛
液相色谱-同位素比质谱法同时测定葡萄酒中甘油和乙醇的δ13C值
李学民 , 贾光群, 曹彦忠, 张进杰, 王蕾, 孙会媛    
秦皇岛出入境检验检疫局, 河北 秦皇岛 066004
摘要:采用液相色谱-同位素比质谱(LC-IRMS)技术建立了同时测定葡萄酒中甘油和乙醇δ13C值的分析方法。优化了葡萄酒中影响甘油和乙醇色谱分离的条件。方法的精密度和准确度分别为0.15‰~0.26‰和0.11‰~0.28‰。对40个葡萄酒样品进行了测定,甘油和乙醇的δ13C值分别为-26.87‰~-32.96‰、-24.06‰~-28.29‰,两者具有较强的相关性(R=0.82)。该方法不需要复杂的样品预处理,在相同条件下同时测定甘油和乙醇的δ13C值,较传统方法简单、快速。
关键词液相色谱-同位素比质谱     δ13C值     甘油     乙醇     葡萄酒    
Simultaneous determination of δ13C values of glycerol and ethanol in wine by liquid chromatography coupled with isotope ratio mass spectrometry
LI Xuemin , JIA Guangqun, CAO Yanzhong, ZHANG Jinjie, WANG Lei, SUN Huiyuan    
Qinhuangdao Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Qinhuangdao 066004, China
Abstract: A novel procedure was established for the characterization of δ13C values of glycerol and ethanol in wine by liquid chromatography-isotope ratio mass spectrometry (LC-IRMS). Several parameters influencing the separation of glycerol and ethanol from wine matrix were optimized. The precision and accuracy of the proposed method were 0.15‰ to 0.26‰ and 0.11‰ to 0.28‰, respectively. The results obtained for 40 wine samples displayed that the δ13C value of glycerol ranged from -26.87‰ to -32.96‰ and that of ethanol ranged from -24.06‰ to -28.29‰. Close correlations (R=0.82) were obtained between the δ13C values of glycerol and ethanol. The proposed method didn't need complex sample treatment, and the δ13C values of glycerol and ethanol in wine can be simultaneously determined, thus improving the method in terms of simplicity and speed compared with traditional methods.
Key words: liquid chromatography-isotope ratio mass spectrometry (LC-IRMS)     δ13C values     glycerol     ethanol     wine    

葡萄酒含有丰富的营养成分,国内外的消费量每年都在增加,是食品领域的重要组成部分,同时也是高附加值产品。在葡萄酒酿制过程中,约92%的糖经过发酵转化为乙醇,约8%的糖转化为甘油[ 1 ]。因此,葡萄酒的主要成分是水、乙醇和甘油。为了获得高额利润,有的生产单位在葡萄汁发酵过程中添加非来自葡萄的乙醇、糖、水,或使用添加剂[ 2 ];有的采用“三精一水”制造假葡萄酒(《北京晚报》2011年5月25日)。在葡萄酒酿制过程中加入非来自葡萄的糖或乙醇,目的是增加葡萄酒的乙醇含量,使其满足葡萄酒国家标准对酒精度的要求[ 3 ]。甘油可使葡萄酒的口感变得圆润甘甜,更易入口[ 4 ]。为了掩盖由于葡萄质量不好及葡萄汁发酵不达标产生的劣质葡萄酒特征,有的生产单位向其中加入甘油(《大众日报》2011年8月22日)。国家标准规定葡萄酒是以鲜葡萄或葡萄汁为原料,经全部或部分发酵酿制成的含有一定酒精度的发酵酒,因此在葡萄酒酿制过程中外加乙醇和甘油为法规所不允许。因而,针对葡萄酒掺入外源乙醇的现象,建立葡萄酒真实性的检测方法非常必要。

食品真实性检测方法有元素分析-稳定同位素比质谱法[ 5, 6, 7, 8 ]、气相色谱/液相色谱-同位素比质谱法(GC/LC-IRMS)[ 2, 9 ]、点特异性天然同位素分馏核磁共振法[ 10 ]和液相色谱-同位素比质谱法[ 11, 12, 13, 14, 15 ]等,这些方法在不同国家、不同领域得到了应用。LC-IRMS技术在我国出口蜂蜜质量控制方面已得到广泛应用[ 11 ]。测定蜂蜜中各糖组分的 δ 13 C值是确定蜂蜜是否纯正的主要指标之一。国内尚无应用该技术对葡萄酒中甘油和乙醇的碳同位素进行检测的实例。本文采用液相色谱-同位素比质谱(LC-IRMS)技术建立了同时测定葡萄酒中甘油和乙醇 δ 13 C值的分析方法。并与元素分析-同位素比质谱法(EA-IRMS)和GC-IRMS的分析结果进行了对比。



1 实验部分
1.1 仪器与试剂

LC-IRMS:美国ThermoFisher公司的DELTA V Plus同位素质谱仪,配备Surveyor液相色谱与Isolink接口。

EA-IRMS:英国SERCON公司的INTEGRA-CN稳定碳同位素质谱仪,配有130位自动进样器、元素分析仪、气相色谱、质谱检测器,仪器测定与结果计算由VANCA-V29I软件控制自动完成。

LC-IRMS使用的超纯水由Millipore公司的Milli-Q系统制备。正磷酸(纯度≥99% )、过二硫酸钠(纯度≥99% )均购于Sigma-Aldrich公司;载气:氦气(纯度为99.999% ),购于北京市亚南气体有限公司;工作标准参考气:CO2,购于中国标准物质中心。配制0.2 mol/L 磷酸和0.2 mol/L 过二硫酸钠溶液,存于棕色瓶内,用前需使用超声波和真空过滤装置进行脱气。

蔗糖IAEA-CH6( δ 13 C值:-10.4‰)购于奥地利维也纳国际原子能机构,作为碳稳定同位素参照标准。

1.2 样品

40个样品由葡萄酒生产单位、出入境检验检疫送检样品和指定经销商提供,为采自我国东北、渤海湾、银川、怀涿盆地、清徐、烟台、吐鲁番、云南高原、武威9大产区以及法国和韩国等部分国外葡萄酒样品。

1.3 样品预处理
1.3.1 液相色谱-同位素比质谱法

使用超纯水对葡萄酒样品分别稀释50倍、100倍,过0.22 μ m尼龙滤膜,移至样品瓶中,供LC-IRMS测定乙醇和甘油的 δ 13 C值。

1.3.2 元素分析-同位素比质谱法

将250 mL葡萄酒移入蒸馏烧瓶中,使用配有旋转杆和Cadiot柱的冷凝装置,收集78.0~78.2 ℃馏分20~25 mL,把乙醇从葡萄酒中提取出来。利用卡尔-费休法测定馏分中的水含量,计算酒精度,使蒸馏效率在90%以上,蒸馏液的乙醇含量达到85%以上,确保蒸馏过程无同位素分馏,检测结果真实、准确。

1.4 测定
1.4.1 操作步骤

样品溶液在流动相的作用下通过色谱柱对样品中的乙醇和甘油进行分离,从色谱柱分离出来的液体经过两个三通阀与0.2 mol/L 磷酸溶液和0.2 mol/L 过二硫酸钠溶液混合,混合后的溶液进入氧化反应器,在反应器中将乙醇和甘油氧化成CO2和H2O,经过水气分离单元将CO2和H2O分离,水流入废液瓶,CO2进入质谱进行分析。以上步骤由仪器软件程序自动控制。

1.4.2 色谱条件

色谱柱为Phenomenex Rezex ROA-Organic Acid(H+)(300 mm×7.8 mm),流动相为5 mmol/L 硫酸溶液,流速为0.4 mL/min。磷酸溶液和过二硫酸钠溶液的浓度均为0.2 mol/L,在流速为0.04 mL/min 条件下,产生适量的氧气,其信号强度在8~10 V之间。在流动相与化学氧化剂的容器瓶内始终保持氦气流,防止受来自大气中CO2的污染。氦气的载气压力为1.5×105 Pa。Isolink接口内吹扫气压力为1.4×105 Pa。CO2标准气压力为1.2×105 Pa,信号强度在6 V左右。氧化反应器温度为99.9 ℃。色谱柱柱箱温度为75 ℃。样品溶液进样体积为10 μ L。


1.4.3 质谱条件

离子源:电子轰击离子源(EI源);扫描方式:正离子扫描;辅助气压力:4×105 Pa;轰击能量:120.8 eV;离子源电压:2.97 kV;真空度:2.0×10-4 Pa。在每次测定样品前测定3次CO2标准参考气(每次20 s)。使用Thermo Electron Isodat Version 3.0软件进行数据处理和计算 δ 13 C。

1.4.4 校准与计算

由于IAEA-CH6是限制购买产品,因此使用IAEA-CH6碳稳定同位素参考标准对实验室工作标准(葡萄糖水合物, δ 13 C值:-26.03‰±0.2‰)进行校准测定,再使用实验室工作标准对CO2气体进行标定,每次测定样品使用CO2标准参考气体计算 δ 13 C值。在每次样品测定时,至少测定1次实验室工作标准。

2 结果与讨论
2.1 同时测定甘油和乙醇的色谱条件的优化

在液相色谱分析中,确保目标物同位素组成不发生改变,获得可靠 δ 13 C值的关键因素是目标物与基质中其他成分得到较好的基线分离。

由于稳定碳同位素质谱仪具有很高的灵敏度,对于含碳有机物与无机物在Isolink接口中被氧化,经质谱仪测定将会造成较高水平的背景干扰,因此在色谱分离过程中,不能使用有机溶剂、有机缓冲溶液或其他含碳化合物[ 15 ]

2.1.1 色谱柱的选择

根据液相色谱-同位素比质谱技术的应用报道,以水溶性、反相、离子交换、体积排阻的苯乙烯-二乙烯基苯聚合物色谱柱装载阳离子(Ca2+、Pb2+、Na+或H+),使用超纯水作为流动相测定水溶性被测物是较好的选择[ 15 ]。据此,比较了Phenomenex Rezex RCM (Ca2+)(300 mm×8 mm)和Phenomenex Rezex ROA-Organic Acid (H+)(300 mm×7.8 mm)两种色谱柱分离甘油和乙醇的效果。采用Phenomenex Rezex RCM(Ca2+)色谱柱对葡萄酒样品进行测定时,甘油和乙醇两种被测物不能分离(见图1a)。当使用Phenomenex Rezex ROA-Organic Acid(H+)色谱柱测定葡萄酒中甘油和乙醇时,二者得到很好的分离(见图1b)。因此,本方法选用Phenomenex Rezex ROA-Organic Acid(H+)色谱柱分离葡萄酒中的甘油和乙醇。

图 1 葡萄酒样品中甘油和乙醇在不同色谱柱上的分离效果 Fig. 1 Separation of glycerol and ethanol in wine on different columns a. Phenomenex Rezex RCM (Ca2+) column (300 mm×8 mm); b. Phenomenex Rezex ROA-Organic Acid (H+) column (300 mm×7.8 mm). LC conditions: mobile phase, 5 mmol/L sulfuric acid; flow rate, 0.4 mL/min; temperature, 75 ℃.
2.1.2 色谱柱温度和流动相的选择

实验发现,当柱温较低(30 ℃)时,甘油与乙醇能获得较好的分离效果,但被测组分氧化不完全。当柱温为75 ℃时,被测组分完全氧化,且甘油和乙醇分离效果良好(见图1b),测定结果重复性好,因此选择色谱柱温度为75 ℃。

使用5 mmol/L 硫酸溶液作为流动相,葡萄酒样品中的甘油、乙醇和基质中的糖分能得到较好的分离,满足检测需要。而当硫酸溶液浓度增加至25 mmol/L 时,被测物与样品基质分离效果无明显改善,因此使用5 mmol/L 硫酸溶液作为流动相。在该浓度条件下,流动相流速一般选择为0.3~0.5 mL/min。通过多次检测葡萄酒样品,发现流速对乙醇的出峰时间、色谱分离以及峰形影响不明显,而对甘油的影响较为明显,当流速为0.4 mL/min 时,甘油检测的重复性和再现性均为最佳。因此,本方法采用0.4 mL/min 作为流动相流速。


综上所述,本方法选择流动相为5 mmol/L 硫酸溶液,流速为0.4 mL/min,柱箱温度为75 ℃。在该条件下,葡萄酒样品中甘油和乙醇获得较好的分离效果(见图1b)。

2.2 方法的精密度

根据GB/T 6379.1-2004,在重复性条件下,对甘油标准品、乙醇标准品和葡萄酒样品分别连续测定10次;在再现性条件下,在5日内对相同甘油标准品、乙醇标准品和葡萄酒样品完成5次独立测定,结果见表1,可见测定甘油 δ 13 C值的标准偏差(SD)为0.16‰ ~0.26‰,乙醇 δ 13 C值的SD为0.15‰ ~0.25‰,甘油和乙醇的重复性、再现性均较好,满足检测需要。

表 1 LC-IRMS测定甘油标准品、乙醇标准品及葡萄酒样品中 甘油和乙醇 δ 13 C值的重复性和再现性 Table 1 Repeatabilities and reproducibilities of δ 13 C values of glycerol standard, ethanol standard, glycerol and ethanol in wine by LC-IRMS
2.3 方法的准确性

采用本方法对甘油和乙醇标准品进行测定,结果见表1。甘油 δ 13 C的测定值为-29.08‰,乙醇 δ 13 C的测定值为-26.86‰,二者与给定值相差均小于0.1‰。

为了进一步验证本方法的准确性,分别采用两种不同方法测定葡萄酒样品中甘油和乙醇的 δ 13 C值:甘油采用LC-IRMS和气相色谱-燃烧-同位素比质谱法(GC-C-IRMS)(由于本实验室无GC-C-IRMS仪器,本实验委托法国欧陆技术服务有限公司进行);乙醇采用LC-IRMS和EA-IRMS。

对6个葡萄酒样品中甘油和乙醇的 δ 13 C值进行了测定,结果见表2和表3。可见采用本文方法与两种国际标准方法的检测差值均小于0.3‰,说明本方法测定葡萄酒样品中甘油和乙醇的 δ 13 C值准确有效,满足国际标准检测方法的质量控制要求[ 5 ]

表 2 LC-IRMS和GC-C-IRMS测定6个葡萄酒 样品中甘油 δ 13 C值的比较 Table 2 Comparison of δ 13 C values of glycerol in wine by LC-IRMS and GC-C-IRMS

表 3 LC-IRMS和EA-IRMS测定6个葡萄酒样品中 乙醇 δ 13 C值的比较(n=5) Table 3 Comparison of δ 13 C values of ethanol in wine by LC-IRMS and EA-IRMS (n=5)
2.4 纯正葡萄酒样品的检测

为了证实本方法的可靠性和适应性,采用本方法对16个国家和地区的40个葡萄酒样品进行了测定,其中甘油和乙醇的 δ 13 C值测定结果见表4。

表 4 LC-IRMS测定40个葡萄酒样品中 甘油和乙醇的 δ 13 C值(n=3) Table 4 δ 13 C values of glycerol and ethanol in wine samples by LC-IRMS (n=3)

由表4可知,样品中甘油的 δ 13 C值范围为-26.87‰ ~ -32.96 ‰,平均值为-28.96 ‰;样品中乙醇的 δ 13 C值范围为-24.06‰~ -28.29‰,平均值为-26.41‰;结果说明甘油的同位素损失比乙醇严重,主要原因是在生物合成期间的同位素分馏[ 16 ]。40个葡萄酒样品中甘油和乙醇的 δ 13 C值范围符合碳-3植物碳同位素分布区间,与Cabanero等[ 2 ]和Calderone等[ 17 ]的研究结论一致。

在葡萄酒酿制过程中,葡萄汁发酵产生乙醇和甘油,二者同是主要发酵产物。对葡萄酒样品中甘油和乙醇的 δ 13 C值进行相关性数据统计(见图2),两者间的线性相关系数R=0.82,表明两者具有较强的相关性。同时,获得的 δ 13 Cglycerol- δ 13 Cethanol的平均差值(-2.55‰)与Calderone等[ 17 ]研究的范围相吻合。外源化合物的甘油与乙醇之间不存在上述相互关系[ 14 ],因此,甘油和乙醇 Δ δ 13 C差值规律性和分布范围的研究和应用对于葡萄酒的真实性确定具有指导意义。

图 2 40个葡萄酒样品中甘油和乙醇 δ 13 C值的相关性 Fig. 2 Correlation of δ 13 C values of glycerol and ethanol in 40 wine samples
3 结论

本文应用液相色谱-同位素比质谱技术同时测 定了葡萄酒中甘油和乙醇的 δ 13 C值。所建立的方 法样品制备简单(稀释、过滤、进样),实现了一步分离,在线测定。与EA-IRMS比较,避免了复杂的样品制备过程,具有较好的重现性,无同位素分馏,全自动进样。该方法为葡萄酒掺假检测提供了基础技术手段,为我国葡萄酒的碳同位素检测技术与国际接轨、建立我国葡萄酒数据库提供了方法支持。

参考文献
[1]Fauhl C, Wittkowski R, Lofthouse J, et al. J AOAC Int, 2004, 87: 1179
[2]Cabanero A I, Recio J L, Ruperez M. Rapid Commun Mass Spectrom, 2008, 22: 3111  
[3] GB 15037-2006
[4]Nieuwoudt H H, Prior B A, Pretorius I S, et al. S Afr J Enol Vitic, 2002, 23: 22
[5] OIV Resolution OENO 17/2001
[6]Peck W H, Tubman S C. J Agric Food Chem, 2010, 58: 2364  
[7]Kropf U, Golob T, Necemer M, et al. J Agric Food Chem, 2010, 58: 12794  
[8]Guo L X, Xu X M, Yuan J P, et al. J Am Oil Chem Soc, 2010, 87: 839  
[9]Hettman E, Brand W A, Gleixner G. Rapid Commun Mass Spectrom, 2007, 21: 4135  
[10]Bertelli D, Lolli M, Papotti G, et al. J Agric Food Chem, 2010, 58(15): 8495  
[11]Li X M, Cao Y Z, Jia G Q, et al. Apiculture of China (李学民, 曹彦忠, 贾光群, 等. 中国蜂业), 2012, 63(3): 79
[12]Fei X Q, Wu B, Shen C Y, et al. Chinese Journal of Chromatography (费晓庆, 吴斌, 沈崇钰, 等. 色谱), 2011, 29(1): 15
[13]Fei X Q, Wu B, Shen C Y, et al. Chinese Journal of Chromatography (费晓庆, 吴斌, 沈崇钰, 等. 色谱), 2012, 30(8): 777
[14]Cabanero A I, Recio J L, Ruperez M. J Agric Food Chem, 2010, 58: 722  
[15]Elflein L, Raezke K P. Apidologie, 2008, 39(5): 574  
[16]Weber D, Kexel H, Schmidt H L. J Agric Food Chem, 1997, 45: 2042  
[17]Calderone G, Naulet N, Guillou C, et al. J Agric Food Chem, 2004, 52: 5902