Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
Entwicklung analytischer Methoden und multivariater statistischer Modelle zur Differenzierung von Barrique Weinen und Weinen, die mit Eichenholzchips behandelt wurden
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Klein, Magdalena |
| Copyright Year | 2012 |
| Abstract | Ziel der vorliegenden Arbeit war es Weine, die im Barrique gelagert waren von solchen zu unterscheiden, die mit Eichenholzchips versetzt waren. Aufgrund der Tatsache, dass die beiden Methoden mit den gleichen Grundmaterialien (Eichenholz) arbeiten ist es schwierig eine eindeutige Verbindung zu finden, die den Unterschied ausmacht. Allerdings bestehen bei den beiden Methoden einige grundlegende Unterschiede, die sich auf das Profil der Holzinhaltsstoffe, die in den Wein migrieren auswirken. Diese Unterschiede bestehen im Verhaltnis der Oberflache Holz zur Oberflache Wein, in der Kontaktzeit des Holzes mit dem Wein und in der unterschiedlichen Rostungsart des Holzes vor dem Einsatz im Wein. Der Fokus der Analytik wurde in dieser Arbeit auf fluchtige und nicht- bzw. schwerfluchtige Verbindungen die aus dem Holz in den Wein ubergehen gelegt, welche mittels GC-MS, HPLC-DAD und 1H NMR untersucht wurden. Bei den beiden erstgenannten Analysensystemen wurden in der Methodenentwicklung anhand von Referenzsubstanzen Kalibrierungen erstellt und anschliesend die Gehalte dieser Substanzen in den Proben bestimmt. Es wurde also eine targeted Analyse durchgefuhrt. Bei der 1H NMR wurde zunachst eine Methode zur Messung der Weine entwickelt und anschliesend die gemessenen Spektren der Weine direkt fur die statistischen Berechnungen eingesetzt, es handelt sich hierbei um eine non-targeted Analyse. Zunachst wurden authentische Weine analysiert und mit den erhaltenen Ergebnissen statistische Berchnungen durchgefuhrt. Fur jede Analysenmethode wurden jeweils Modelle berechnet, die anschliesend zur Klassifizierung von unbekannten Proben herangezogen wurden. Die Modelle wurden mit verschiedenen statistischen Methoden erstellt. Zunachst wurde mittels Hauptkomponentenanalyse eine Mustererkennungsanalyse mit Messergebnissen durchgefuhrt. Anschliesend wurden Klassifizierungsanalysen mittels linearer Diskriminanzanalyse und der Partial Least Squares Regression durchgefuhrt. Mit den Ergebnissen der drei Analysenmethoden war es moglich eine Differenzierung der authentischen Proben mit den erstellten statistischen Modellen zu erzielen. Auch die anschliesende Uberprufung der Modelle verlief erfolgreich. Abschliesend konnten unbekannte Weinproben mit diesen Modellen erfolgreich klassifiziert werden. Somit konnen die entwickelten Methoden und statistischen Modelle zukunftig zur Klassifizierung von Proben in der Routine eingesetzt werden. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://publikationsserver.tu-braunschweig.de/servlets/MCRFileNodeServlet/dbbs_derivate_00027451/dissertation_m_klein.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
