今年6月，国台酒业集团联合天津中医药大学韩立峰教授团队，共同在国际食品顶级期刊《Journal of Agricultural and Food Chemistry》发表题为“A novel data fusion strategy of GC-MS and 1H NMR spectra for the identification of different vintages of Maotai-flavor Baijiu”（采用气相色谱-质谱和核磁共振氢谱相结合的数据融合策略鉴别不同年份酱香型白酒）的研究性论文。

科研团队运用气相色谱-质谱联用（GC-MS）和核磁共振氢谱（1H NMR）技术，并提出一种结合机器学习算法的数据融合策略，成功应用于不同年份酱香型白酒的分类鉴别，建立了酱香型白酒真实年份（3-9年）的鉴别模型，此项研究为酱香型年份酒鉴别提供了理论依据与实践方法。这已经是今年以来，国台第三次在国际顶级食品期刊发表重要科研成果。

酱香型年份白酒由于复杂的酿造工艺与陈酿时间，造就了其独特的香气与口感，深受消费者喜爱。酱香型年份酒的独特品质归根到底还是其风味成分之复杂，基于数以千计的化学成分鉴别酱香型年份酒颇具挑战性。而且，目前白酒年份评价技术手段中，多以分析挥发性风味物质为主，忽视了白酒中与口感紧密相关的非挥发性物质的研究。

科研团队采用气相色谱-质谱联用（GC-MS）和核磁共振氢谱（1H NMR）技术兼顾酱香型白酒的挥发性和非挥发性化学成分，并提出了一种结合机器学习算法的数据融合策略用于对酱香型年份酒的鉴别，其中，随机森林算法的中级数据融合方法效果最优，并成功应用于不同年份酱香型白酒的分类鉴别中。本次研究表明，GC-MS和1H-NMR结合数据融合策略，可有效鉴别不同年份的酱香型白酒。本次研究鉴定出包括挥发物和非挥发物质在内的14种差异化合物（脂肪酸、酯类、醇类、有机酸类、醛类等），用于评价酱香型年份酒，足可见挥发物和非挥发物质均对酱香型年份酒的鉴别有着重要的作用。本次研究为酱香型年份酒鉴别提供了理论依据与实践方法。