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IF=9.8！浙江工业大学佘远斌教授团队食品顶刊综述：葡萄酒真实性检测与溯源——当前问题、解决方案和未来展望
发布时间：
2026-02-22
来源：
食品信息学
2026年2月16日，浙江工业大学佘远斌教授领衔的食品安全与真实性溯源研究团队在食品领域国际著名期刊Food Chemistry（IF=9.8，中科院一区Top期刊）发表了题为“A comprehensive review on wine authentication and traceability: Current issues, solutions and future perspectives”的综述性论文。该综述全面总结了葡萄酒欺诈的常见类型，系统梳理了用于真伪鉴别和产地溯源的前沿分析技术，并深入探讨了机器学习算法在破解复杂数据中的关键作用。长江大学2023级硕士研究生强海清为论文第一作者，长江大学谷惠文教授、中南民族大学付海燕教授、浙江工业大学佘远斌教授为论文共同通讯作者。该研究受到国家自然科学基金和宁夏回族自治区重点研发计划项目的资助。
综述简介
背景：葡萄酒因其独特的风土属性（土壤、气候、地形和品种的独特组合）而具有显著的经济价值和消费吸引力。但这种复杂性也使其供应链极易遭受欺诈，如非法勾兑、虚假标签（产地、年份、品种）和非法添加物等。这些行为不仅欺骗消费者、损害诚实生产者的利益，还可能带来公共健康风险。因此，建立稳健、科学的葡萄酒真伪鉴别与溯源体系至关重要。
研究范围与方法：该综述首先总结了葡萄酒欺诈的几种主要类型。随后，文章的核心部分系统回顾了当前用于解决这些问题的主流及新兴分析技术，包括光谱、色谱、质谱以及智能传感技术。更重要的是，文章深入探讨了如何利用无监督（如主成分分析PCA、层次聚类HCA）和有监督（如偏最小二乘判别分析PLS-DA、支持向量机SVM、随机森林RF、人工神经网络ANNs）的机器学习方法来处理这些技术产生的复杂、高维数据，从而建立准确的判别模型。
主要发现与结论：研究表明，没有任何单一技术能解决所有问题，多种分析技术与机器学习算法的结合是未来趋势。光谱技术（如UV-Vis、IR、荧光、NMR）提供快速、无损的“指纹”信息；色谱与质谱联用技术（如GC-MS, LC-MS, ICP-MS）能提供精准的化学成分和同位素“特征谱”。机器学习则作为桥梁，将这些原始数据转化为关于产地、品种、年份真伪的可靠结论。未来，建立标准化的葡萄酒指纹数据库和利用区块链技术提升供应链透明度，将是确保葡萄酒产业健康发展的关键举措。
综述亮点
- 综述了葡萄酒欺诈的主要类型及其负面影响。
- 回顾了用于葡萄酒真实性检测与溯源的现代分析技术。
- 机器学习可提升葡萄酒欺诈检测的准确性与效率。
- 展望了葡萄酒真实性检测与溯源的未来发展方向。
图文赏析
图形摘要
图 1. （A）使用“葡萄酒真实性”或“葡萄酒溯源”作为主题，从 Web of Science 核心合集检索 2011 年至 2025 年期间的文章数及其被引次数的结果分析；（B）国家/地区的结果分析；（C）由 VOSviewer 软件绘制的关键词热点分析图。
图 2. 基于现代分析技术的葡萄酒真实性检测与溯源流程图。
图 3. 无监督机器学习方法的核心原理示意图，包括主成分分析（PCA）、层次聚类分析（HCA）和K-means聚类。
图 4. 有监督机器学习方法的核心原理示意图，包括线性判别分析（LDA）、偏最小二乘（PLS）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANNs）。
图 5. 葡萄酒真实性检测与葡萄酒行业标准化的未来发展方向。
综述结论
该综述全面回顾了葡萄酒欺诈的多种形式，并系统评估了用于应对这些挑战的现代分析技术与机器学习方法。研究表明，技术进步显著提升了葡萄酒真伪鉴别和产地溯源的准确性与效率，其中光谱、色谱、质谱及智能传感技术与机器学习算法的深度融合是推动该领域发展的核心动力。
未来，该领域的发展将聚焦于：（1）开发基于计算机视觉等的快速、低成本检测设备；（2）利用深度学习增强对复杂数据的解析能力；（3）构建标准化、可共享的葡萄酒成分指纹数据库；（4）引入区块链技术构建透明、可信的供应链管理体系。通过这些多维度、跨学科的努力，有望构建一个更加稳健、高效、透明的葡萄酒真伪鉴别与溯源体系，最终保障消费者权益、维护市场公平，并提升葡萄酒产业的全球公信力。
原文链接
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2026.148456
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