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黄酒中的氨基甲酸乙酯（Ethyl carbamate,EC）一种具有潜在致癌作用的物质,因此引起了人们的广泛关注。虽然目前国内对黄酒的EC的研究已经有所成果,但是由于欧洲很多国家已经对本国各种酒中的EC含量制定了限量标准,目前我国政府尚未对黄酒中的EC含量作出限量规定,因此针对黄酒中的EC建立相关的预警模型研究迫在眉睫。通过预警模型能够为黄酒企业有效地降低、控制黄酒中EC的含量,提供一些科学的指导与建议,同时也为我国建立黄酒中EC含量的限量标准奠定一定的理论基础,对黄酒的健康发展提供一定的技术支持。本研究以黄酒中的EC为研究对象,首先建立了高效液相荧光法（HPLC-FLD）测定黄酒中EC前体物质（尿素）含量的方法,同时对黄酒中的尿素含量进行了研究。然后重点围绕黄酒生产过程中产生的EC与年份、尿素、温度、理化指标之间关系构建预警模型。然而由于传统的黄酒理化指标检测的方法费时费力,操作复杂,因此开发了近红外光谱快速检测黄酒中的理化指标的方法。最后基于近红外快速检测理化指标方法为基础,以出厂成品黄酒的理化指标（酒精度、总酸、总糖、氨基酸态氮、固形物、pH、色率）为切入点,利用SAS 9.1软件对比分析了两种不同算法（费舍尔（Fisher）判别和逻辑（Logistic）回归）,对出厂成品黄酒EC含量超过150 ug/L风险进行预警。研究结果如下:本文建立了HPLC-FLD测定黄酒中EC前体物质（尿素）含量的方法。该方法R2值是0.9998,平均加标回收率是97.7%,相对标准偏差是3.5%,检出限是0.025 mg/L,定量限是0.09 mg/L。该方法精密度高、准确性好,适用于黄酒中微量尿素含量准确测定。实时跟踪了4批不同原料配比加饭酒的发酵过程,分别对其发酵过程中尿素含量进行了测定分析。结果表明不同原料对最终尿素含量影响较小,各批发酵液中尿素终含量在（1215）mg/L之间。对75个出厂黄酒样品的尿素普查结果表明,出厂成品黄酒尿素的平均含量是10.0 mg/L。本文围绕黄酒中EC与年份、尿素、温度、理化指标因素之间关系构建预警模型,建立了模拟煎酒过程EC生成模型（EC=0.01772*尿素2+0.00257*温度2）,加饭基酒EC、年份、理化指标和尿素的模型（EC=2.08908*尿素-56.14792*年份+113004,EC=-21.87765*年份-72.85838*酒精度-72.07986*总酸-6.79169*固形物+1470.88861*挥发酯-0.77979*尿素+45634）,加速72h潜在EC生成量测定模型（EC=12.041*尿素-1.8107）等。研究结果表明所构建的模型R2>0.98,Pr>F值远远<0.0001,模型具有显著性意义,其中年份、尿素和温度是形成黄酒中氨基甲酸乙酯潜在风险因子。同时通过构建的预警模型对出厂成品黄酒货架期的预测进行了初步探索研究。本文通过研究黄酒的近红外光谱和利用化学计量学的技术,采用偏最小二乘法建立快速检测黄酒的酒精度、总糖、总酸和氨基酸态氮的近红外模型。用相关系数、交叉验证均方差和相对分析误差衡量模型的预测精度和稳定性,相关系数值分别为0.9994,0.9989,0.978,0.9603,交叉验证均方差值分别为0.0891,0.698,0.0898,0.0414,相对分析误差值分别为27,21,4.8,3.58,相对分析误差值大于或等于3,表明所建立的近红外定量模型的拟合效果相对较好。随机抽出12个黄酒样品对模型进行验证的结果分析可得实测值和预测值之间的偏差均低于10%,且两者之间不具有显著性差（P>0.05）。本文最终通过SAS 9.1软件建立了费舍尔（Fisher）判别分析和逻辑（Logistic）回归算法,结果表明Logistic回归模型(P=1/(1+e-z),Z=50.1057-1.6721*酒精度-6.0497*总酸-0.1352*总糖+72.1687*氨基酸态氮+0.5531*固形物-15.0515*pH-9.4160*色率),它能够实现快速对出厂成品黄酒氨基甲酸乙酯含量超过150 ug/L风险准确预警,准确率能够达到95.8%。综上所述,本研究构建了黄酒中EC预警模型,同时对模型的算法进行了研究。通过建立的预警模型能够对黄酒中EC存在的食品安全风险快速预警提供技术支持,进一步完善了黄酒食品安全质量控制体系。