Entwicklung analytischer Methoden und multivariater statistischer Modelle zur Differenzierung von Barrique Weinen und Weinen, die mit Eichenholzchips behandelt wurden

Klein, Magdalena

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 Verhältnis der Oberfläche Holz zur Oberfläche Wein, in der Kontaktzeit des Holzes mit dem Wein und in der unterschiedlichen Röstungsart des Holzes vor dem Einsatz im Wein. Der Fokus der Analytik wurde in dieser Arbeit auf flüchtige und nicht- bzw. schwerflüchtige Verbindungen die aus dem Holz in den Wein übergehen 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 anschließend die Gehalte dieser Substanzen in den Proben bestimmt. Es wurde also eine targeted Analyse durchgeführt. Bei der 1H NMR wurde zunächst eine Methode zur Messung der Weine entwickelt und anschließend die gemessenen Spektren der Weine direkt für die statistischen Berechnungen eingesetzt, es handelt sich hierbei um eine non-targeted Analyse. Zunächst wurden authentische Weine analysiert und mit den erhaltenen Ergebnissen statistische Berchnungen durchgeführt. Für jede Analysenmethode wurden jeweils Modelle berechnet, die anschließend zur Klassifizierung von unbekannten Proben herangezogen wurden. Die Modelle wurden mit verschiedenen statistischen Methoden erstellt. Zunächst wurde mittels Hauptkomponentenanalyse eine Mustererkennungsanalyse mit Messergebnissen durchgeführt. Anschließend wurden Klassifizierungsanalysen mittels linearer Diskriminanzanalyse und der Partial Least Squares Regression durchgeführt. Mit den Ergebnissen der drei Analysenmethoden war es möglich eine Differenzierung der authentischen Proben mit den erstellten statistischen Modellen zu erzielen. Auch die anschließende Überprüfung der Modelle verlief erfolgreich. Abschließend konnten unbekannte Weinproben mit diesen Modellen erfolgreich klassifiziert werden. Somit können die entwickelten Methoden und statistischen Modelle zukünftig zur Klassifizierung von Proben in der Routine eingesetzt werden.

The aim of this thesis was to distinguish between wines aged in Barriques and wines produced with oak chips. Due to the fact that both methods work with thesame basic material (oak wood) it is a challenge to find an impact compound which makes the difference. But there exist in both methods basic differences, which affect the profile of the wooden compounds that migrate into the wine.These differences are the ratio of the wood surface to the wine surface, the contact time of the wood with the wine and the different rosting procedure of the wood before the input in the wine. The main focus in the analytic was layed on volatile and semi/non volatile compounds which cross over from the wood into the wine. These compounds where analyzed with GC-MS, HPLC-DAD and 1H NMR.With the two first analytical systems calibrations of reference substances were performed, and then the concentration of those substances in real samples were analyzed. This is a so called targeted analysis. A method was developed for the 1H NMR measurements of winesamples. The resulting spectra were directly used for the statistical analysis. This is a so called nontargeted analysis. For a start, authentic wine samples were analyzed and the statistical analysis was performed with the measured results. For each method a separate statistical model was performed, which were used for the classification of unknown wine samples. The models were created using different statistical methods. First, a principal component analysis was done to a pattern in the samples. Then classification analyses were performed using linear discriminant analysis and artial least squares regression. For all three methods of analysis it was possible to achieve a differentiation of the authentic samples. The subsequent review of the models was successful and the analyzed results of unknown samples could be classified with these models. Thus, the developed methods and statistical models can be used to classify samples in future routine application.

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Klein, Magdalena: Entwicklung analytischer Methoden und multivariater statistischer Modelle zur Differenzierung von Barrique Weinen und Weinen, die mit Eichenholzchips behandelt wurden. 2012.

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