結果與討論

3.1. 模型解測量

為了突出葡萄酒主要成分對表面張力的影響，制備了乙醇、蛋白質和單寧標準溶液，并在三種不同的基質中測定了它們的表面張力：水、水/乙醇混合物（12%，v/v 乙醇）和模型葡萄酒溶液（12%，v/v 乙醇，2 g/L 酒石酸，pH 3.5）。 研究的濃度在通常在葡萄酒中發現的范圍內。 選擇 BSA 作為參考蛋白質，代表表面活性蛋白質。 眾所周知，BSA 具有與廣泛使用的表面活性劑十二烷基硫酸鈉 (SDS) 相當的優異發泡性能（Razafindralambo 等，1996）。 結果如表 1 所示。使用市售的釀酒單寧（從葡萄皮和種子中提取的單寧的天然混合物），因為它們被認為是葡萄酒中天然存在的單寧的代表。 結果如圖1所示。

表 1 乙醇和 BSA 標準溶液在水、水/乙醇混合物（12%，v/v 乙醇）和模型葡萄酒溶液（12%，v/v 乙醇，2 g/L 酒石酸，pH 3.5）中的表面張力值25歲。

圖 1. 釀酒葡萄皮和種子單寧在水、水/乙醇混合物（12%，v/v 乙醇）和模型葡萄酒溶液（12%，v/v 乙醇，2）中的表面張力值（25 度） g/L 酒石酸，pH 3.5)。 結果表明平均值 ? 標準偏差（n = 3）。

發現去離子水的表面張力在 25 ℃ 時等于 72.8 ± 0.1 mN/m。 普遍接受的普通水表面張力值等于 71.98 +- 0.36 mN/m at 25°（普通水物質表面張力的 IAWPS 釋放，1994），而在 25° 報道的值從 71.82 mN/m（ Douglas, 1950) 到 73 mN/m (Smith 和 Sorg, 1941)。 觀察到的差異可能是由于分析中使用的水類型（普通水、蒸餾水和去離子水）、系統中存在的痕量雜質或測量方法的不確定性（Gaonkar 和 Neuman，1987 年）。 乙醇的加入顯著降低了水的表面張力——這種有機化合物的影響之前已經被研究過（Janczuk 等人，1985 年；Va′zquez 等人，1995 年）。 對于 12% (v/v) 的平均乙醇含量，標準溶液的表面張力比去離子水低 20 mN/m 以上（分別為 49.5 ± 0.6 和 72.8 ± 0.1 mN/m）。 另一方面，10% (v/v) 溶液（在 25 度，等于 52.2 ± 0.8 mN/m）的表面張力比去離子水低 20.6 mN/m（表 1）； 這與 Jin 等人獲得的值相當。 (2009)（5% 和 10% (v/v) 乙醇-水溶液分別為 59.7 和 53.4 mN/m，溫度為 20 +- 1 冷卻）。 在模型葡萄酒溶液中，測得的表面張力值略低 (48.3 mN/m)，這可能是由于添加了酒石酸。 酒石酸水溶液(2g/L)的表面張力經測量為69mN/m。

關于 BSA 溶液，觀察到表面張力值的顯著變化。 隨著 BSA 含量的增加，不僅在同一基質內發現差異，而且在三種不同基質之間也存在差異（表 1）。 正如預期的那樣，所使用的白蛋白表現出很強的表面活性，并導致溶液表面張力顯著降低，測得的最低值 (44.3 mN/m) 是含 0.250 g BSA/L 的模型酒溶液的值。

在水醇 BSA 溶液中，測得的值從 49.1 到 47.6 mN/m（平均值為 48.1 mN/m），表明蛋白質對乙醇已經引起的作用的貢獻。 乙醇溶液的極性低于水，因此，蛋白質可能會改變其折疊方式，以增加其表面疏水性和柔韌性，在基質中存在醇的情況下變得更具表面活性。 這可以證明觀察到的 BSA 水醇標準溶液的表面張力值降低是合理的。 所有溶液中最低的表面張力值是在 BSA 模型葡萄酒溶液中測得的（46.3–44.3 mN/m，而相應的對照溶液中為 48.3 mN/m）（表 1）。 這可能歸因于模型溶液的標準化 pH 值（等于 3.5），這顯然影響了電荷，因此影響了白蛋白在此特定基質中的構型和溶解度。 根據文獻數據，在低于白蛋白等電點 (pI = 4.7) 的 pH 值下，螺旋分子構型發生顯著變化，分子內鍵斷裂，分子展開，使蛋白質更具疏水性，因此具有更高的表面活性 (Foster , 1960)。

在單寧標準水溶液的情況下，從圖 1 中可以明顯看出，與葡萄籽單寧相比，葡萄皮單寧引起的表面張力降低更大。 觀察到葡萄皮單寧比葡萄籽單寧更具表面活性，部分原因可能是前者具有更高的聚合度，因此比后者更疏水（Poncet-Legrand 等，2003；Crespy， 2006）。 在其他兩個溶液系列（水醇和模型酒）中，乙醇的存在再次增加了表面張力值，而單寧的添加進一步降低了表面張力僅 1.5 mN/m（與具有表面張力的相應對照溶液相比）分別等于 49.5 和 48.3 mN/m）。 觀察值與書目數據一致，給出的表面張力等于 48.4 ? 12% (v/v) 的葡萄籽單寧乙醇溶液為 0.05 mN/m（Poncet-Legrand 等，2003）。 此外，相同的參考文獻提到濃度高于 1 g/L 時會形成葡萄單寧分子的膠體聚集體，這為最后三種標準溶液（1.0、2.0 和 4.0 g）獲得的相似表面張力值提供了可能的解釋。單寧/L）的水醇和模型酒系列。

3.2. 表面張力與葡萄酒分析參數之間的統計相關性

檢測到乙醇、蛋白質和單寧對水性、水醇和模型葡萄酒標準溶液的表面張力有顯著影響，以及上述基質之間的重要變化后，我們認為繼續對真實葡萄酒樣品進行研究很有趣。 我們的目標是評估盡可能多的其他葡萄酒化合物對表面張力的影響，獲得統計相關性，最后，基于對葡萄酒表面張力的簡單測量，獲得基本釀酒參數值的預測模型。

表 2 在 20 個葡萄酒樣品中測定的分析參數的平均值。

為此，對 20 種靜止、白色和紅色希臘單品種葡萄酒樣品進行了常規釀酒學參數（乙醇含量、比重、還原糖、可滴定酸度、揮發性酸度、總 SO2 和 pH 值）和表面張力的測定。 還進行了使用 HPLC 測定有機酸（酒石酸、蘋果酸、乳酸和檸檬酸）、陽離子（鉀、鈉、鎂和鈣）、甘油和酚類化合物以及使用氣相色譜法測定揮發性化合物的基本儀器分析。 最后，采用光譜法進行總酚指數、單寧和蛋白質測定。 結果如表 2 和表 3 所示。關于蛋白質測定，可能影響所有樣品的系統分析誤差可視為不影響最終值，因為所研究的葡萄酒具有相似的乙醇含量。 此外，在葡萄酒樣品中加入已知量的標準 BSA 溶液進行的分析未發現對蛋白質測定有任何干擾（數據未顯示）。 上述數據與表面張力的相關性分析結果如表4所示。

葡萄酒的表面張力值在 43.6 到 47.6 mN/m 之間變化（表 2）。 平均而言，白葡萄酒的表面張力值高于紅葡萄酒（平均值分別為 46.5 和 45.0 mN/m），這一結果與文獻非常一致（Andre′s-Lacueva 等，1997；Pe′ ron 等人，2000 年）。 乙醇含量最低（11.2%）的樣品 W9（白葡萄酒）表現出最高的表面張力值（47.6 mN/m），而酒精強度最高（14.2%）的樣品 R3（紅葡萄酒）表現出最低的表面張力值張力值 (43.6 mN/m)，考慮到乙醇對表面張力的影響，這是預期的結果。 樣品 R3 還含有非常豐富的蛋白質和單寧，如前所述，這兩種成分都會降低表面張力。 該特定樣品還含有高濃度 (8.2 mg/L) 的甘油。

表 3 在 20 個葡萄酒樣品中測定的揮發性化合物濃度的平均值。

統計分析顯示，在檢查的 24 個分析參數中，有 12 個與表面張力顯著相關（P < 0.05）（表 4）。 其中有 10 個（乙醇、蛋白質、單寧、揮發性酸度、pH、鉀、鈉、甲醇和總酚——280 nm 吸光度和 HPLC 測定）具有負相關系數，表明它們與表面張力成反比，較高的它們的值，樣品的表面張力越低。 另外兩個（蘋果酸和總 SO2）具有正相關系數。 測量的最小 P 值 (P = 0.000000) 對應于乙醇，第二小 (P = 0.000476) 對應于單寧，表明這兩個參數與表面張力的相關性最好。 不出所料，還原糖和比重根本沒有關聯，因為糖分子表現出高水溶性并且幾乎沒有表面活性。

表 4 在 95% 置信水平 (n=25) 下表面張力和化學變量之間的平均值、相關系數 (r) 和決定系數 (R2)。

與其他研究一致，乙醇對葡萄酒的表面張力起著關鍵作用（Pe′ron 等人，2000 年；Liger-Belair，2005 年）。 盡管它不是典型的表面活性劑——即具有疏水鏈、親水鏈和臨界膠束濃度的分子 (Myers, 1988)——乙醇在葡萄酒中的濃度很高，實際上控制著表面張力值的基本變化。 因此，對于酒精濃度為 12% 的葡萄酒，表面張力預計約為 49.5 mN/m（表 1）。 然而，實際上這種情況很少發生。 為了解釋樣品與樣品之間平均值的輕微增加或減少，有必要考慮其他表面活性葡萄酒化合物（如蛋白質和單寧）的存在和影響。 蛋白質，雖然在葡萄酒中發現的數量很少（幾毫克/升），但具有非常重要的表面特性，可以顯著降低其表面張力。 單寧由于其芳香環和非離子中心 -O-（Poncet-Legrand 等，2003）也具有表面活性劑特性，盡管它們的臨界膠束濃度（膠束形成點）尚未確定。 Andre′s-Lacueva 等人。 (1997) 描述了蛋白質和單寧之間的結構相互作用，可增強起泡酒中的泡沫穩定性。 在我們的研究中進行的統計分析表明，上述參數與表面張力之間存在這種相關性（所有三個 P 值均顯著低于 0.05：Pethanol = 0.000000；Pprotein = 0.000697；Ptannin = 0.000476）。

本研究中通過 HPLC 測定的單個酚類化合物的總和（花青素、兒茶素和表兒茶素）也與表面張力高度相關（P = 0.000592）。 據幾位研究人員稱，葡萄酒多酚會與蛋白質和多糖相互作用，從而影響其表面特性（Segarra 等，1995；Frazier 等，2003；Poncet-Legrand 等，2003；Viljanen 等，2005）。 最后，苯酚指數是指所有在其分子中具有苯環的化合物，因此在 280 nm 處具有最大吸光度，與 P = 0.000537 顯示出非常好的相關性。 從這些結果可以看出，酚類化合物（簡單分子以及單寧等復雜分子）會影響葡萄酒的表面張力，并且它們在葡萄酒中的濃度越高，后者的表面張力就越小。

揮發性酸度、pH、鉀、鈉和甲醇也與表面張力相關（表 4）。 眾所周知，pH 值會影響一些最基本的葡萄酒化合物，更具體地說，影響不同形式的二氧化硫、電離形式的花青素或蛋白質構型之間的平衡。 例如，在代表葡萄酒的 pH 值約為 3.50 時，葡萄酒蛋白質——其中絕大多數表現出低等電點（4.1 < pI < 5.8）（Ferreira 等人，2002）——看起來更疏水，即更多的表面活躍（Brissonnet 和 Maujean，1993 年）。 這種效應可以部分解釋與表面張力相關的 pH 值 P = 0.001476。 另一方面，pH 值本身受電解質存在的影響。 由于葡萄酒中最重要的鹽是酒石酸與鉀和鈉陽離子的鹽，它們對 pH 值的影響顯然也對表面張力有影響。 這可能就是為什么相應的 P 值為 PK + = 0.002635 和 PNa + = 0.014844，遠低于 0.05 的原因。 就揮發性酸度而言，我們知道同系乙酸的脂肪酸具有離子化的羧酸頭，因此它們可以影響表面張力值的變化。 最后，之前的研究提到了高級醇和某些揮發性酯與葡萄酒表面張力的相關性（Andre′s-Lacueva 等，1996a；Liger-Belair，2005）。 然而，在本研究中，甲醇首次在統計上與表面張力直接相關。

其他研究人員也提出了蘋果酸和表面張力之間的相關性，如值 P = 0.020418 (<0.05) 所示（Andre′s-Lacueva 等人，1996a）。 正相關系數反映在樣品的分析特性上。 例如，具有最高表面張力值 (47.6 mN/m) 的 W9 樣品的蘋果酸濃度也最高 (3.4 g/L)，如表 2 所示。這也表明在生產過程中潛在的蘋果酸乳酸發酵靜止葡萄酒可以降低最終產品的表面張力。 如前所述，二氧化硫也存在這種與表面張力的比例關系，因為其相關系數也是正的（表 4）。

當比較具有相似酒精度等級的白葡萄酒和紅葡萄酒，即分別含有 12.2% 和 12.3% (v/v) 乙醇的樣品 W2 和 R7 時，上述參數的協同作用清楚地顯示出來。 由于紅葡萄酒樣品 R7 中酚類物質的含量增加且蛋白質含量更高，人們預計該樣品的表面張力會比白葡萄酒樣品 W2 低得多。 然而，紅葡萄酒中較高（幾乎兩倍）的二氧化硫和蘋果酸濃度（分別為 106 毫克/升和 1.0 克/升，而分別為 64 毫克/升和 0.6 克/升）使其表面張力值為與白葡萄酒相同（兩種情況下均為 46.3 mN/m）。

3.3. 預測模型

如統計分析所示，乙醇、單寧和蛋白質是與表面張力最相關的三個參數。 一方面考慮到它們在釀酒學上的重要性，另一方面考慮到它們的測定方法費力，我們使用回歸分析研究了各種數學模型，目的是通過簡單的表面測量獲得評估其濃度水平的預測模型。緊張。 正如預期的那樣，最適合的模型用于估計乙醇含量。 描述它的散點圖和線性方程如圖 2 所示。該模型將乙醇濃度的變化解釋為 91.4%，估計的標準誤差等于 0.3 mN/m。

關于蛋白質和單寧，線性預測模型分別僅解釋了 48% 和 50% 的方差，與表 4 中給出的 R2 值一致。這個結果意味著對這些參數的預測相當差，盡管蛋白質是表面的-活性分子，而單寧在本研究中與表面張力有很強的相關性； 因此，預計會有更好的結果。 僅為乙醇提供了令人滿意的模型的事實可能是由于其在葡萄酒中的含量高，但也可能是因為乙醇值涵蓋了圖中很寬的濃度范圍（11.2-14.2% vol.）（圖 2）。 2）。 蛋白質和單寧的情況并非如此，因為在特定樣品中，它們的含量值僅涵蓋圖的兩個極端：對于蛋白質，白葡萄酒為 0.081 至 0.140 g/L，紅葡萄酒為 0.563 至 0.883 g/L葡萄酒； 白葡萄酒單寧為 0.1 至 0.3 g/L，紅葡萄酒單寧為 2.9 至 4.5 g/L（表 2）。 然而，令人鼓舞的是，盡管它們僅基于 20 個樣本，但這些預測模型的 R2 分別為 0.4809 和 0.5015。

圖 2. 根據靜止葡萄酒的表面張力預測乙醇濃度的最佳擬合模型圖。

圖 3. 50 種靜止葡萄酒的酒精強度（% vol.）的預測值與測量值。

為了測試乙醇預測模型，我們分析了第二組 30 個葡萄酒樣品。 所提出的線性模型預測的值與葡萄酒酒精度等級的測量值的圖如圖 3 所示。更新的模型解釋了 81.3% 的乙醇含量變化，而現在估計的標準誤差為 0.36 % (v/v)。 盡管必須進一步優化，但該統計工具為文獻中現有的那些提供了一種額外的方法，用于簡單快速地估計靜止葡萄酒的酒精等級（Rocchia 等，2007a，b）。

葡萄酒的表面張力與酒本身的成分之間的相關性論文——摘要、簡介

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