本文由 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 整理匯編

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• 基于GC-MS與電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法分析不同品種桂花浸膏的揮發(fā)性成分---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）和電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法對不同品種桂花浸膏揮發(fā)性成分和整體氣味進行分析。結(jié)果表明：GC-MS檢測到4種桂花浸膏中共65種，8大類揮發(fā)性成分，包括醇類28種、酮類6種、醛類4種、酚類4種、酸類4種、烷烴類5種、酯類8種、其他類物質(zhì)6種，其中醇類、酮類和酯類是桂花浸膏揮發(fā)性成分的主要貢獻物質(zhì)。GC-MS Venn圖和聚類熱圖表明，4種桂花浸膏中各揮發(fā)性成分的種類和含量有顯著差異。采用偏Z小二乘判別分析確定了4種桂花浸膏的9種差異性特征揮發(fā)成分，分別為正四十烷、氟丙酸、二氫-β-紫羅蘭醇、二十八烷醇、棕櫚酸、醋酸(9Z,12E)-9,12-四環(huán)戊二烯、2,3-二甲基環(huán)己醇、二氫-β-紫羅蘭酮和豆甾醇。電子鼻結(jié)果顯示，W2W、W2S、W1W、W1S、W5S是區(qū)分不同桂花浸膏氣味的主要傳感器。4種桂花浸膏的整體氣味區(qū)分度較好，瀏陽金桂和瀏陽銀桂浸膏揮發(fā)性成分更為接近，咸寧金桂和瀏陽丹桂浸膏有較為明顯的區(qū)別，這與GC-MS聚類分析結(jié)果一致。本研究結(jié)果表明基于揮發(fā)性成分對不同品種的桂[詳細(xì)]

  2023-07-10 10:49

  期刊論文

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• 電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)快速鑒別摻假茶籽油-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的:建立茶籽油摻假的快速定性和定量檢測方法。方法:采用電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)，基于單因素方差分析篩選差異變量，通過主成分分析(PCA)和判別分析(DA)建立茶籽油摻假類型鑒別的定性模型；通過正交偏最小二乘法(OPLS)建立了茶籽油摻假類型和摻假度鑒別的定量模型。結(jié)果:模型的R2均高達0.98,RMSEE均低于0.005,RMSECV均低于0.01,具有較高性能指標(biāo)。通過外部驗證，DA模型對不同摻假類型的茶油樣品定性識別率高達100%,OPLS模型具有良好的準(zhǔn)確性。結(jié)論:電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)能夠?qū)崿F(xiàn)茶籽油摻假的快速、無損鑒定。 關(guān)鍵詞：茶籽油;摻假;電子鼻;主成分分析;判別分析;正交偏最小二乘法;[詳細(xì)]

  2024-09-13 14:51

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• 基于電子鼻技術(shù)的煙絲受蟲害前后揮發(fā)性成分差異分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：針對煙草中煙草甲檢測技術(shù)不完善,檢測結(jié)果不可靠等問題,以電子鼻檢測結(jié)果為基礎(chǔ),通過主成分分析法和Loading分析法對數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析。[詳細(xì)]

  2026-01-19 16:54

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• 電子鼻結(jié)合GC-MS鑒別不同部位的三七粉-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為鑒別不同部位的三七粉，采用電子鼻結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry,GCMS）聯(lián)用技術(shù)對三七的整根粉、剪口粉、主根粉、側(cè)根粉和須根粉進行揮發(fā)性成分分析。通過GC-MS測定三七粉揮發(fā)物的成分和含量，并進行多重比較。利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法提取電子鼻響應(yīng)曲線的8個時域特征，并進行相關(guān)性分析，采用3種特征選擇算法對特征數(shù)據(jù)進行降維。分別建立基于原始特征數(shù)據(jù)、3種特征選擇數(shù)據(jù)的支持向量機（support vector machine,SVM）、最小二乘支持向量機（least square support vector machine,LSSVM）和極限學(xué)習(xí)機分類模型；引入灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization,GWO）算法對分類模型中的參數(shù)gam和sig2進行優(yōu)化。結(jié)果表明：5種三七粉樣品中共檢測出31種揮發(fā)物成分，最優(yōu)的GWO-IRIV-LSSVM模型能夠?qū)﹄娮颖菙?shù)據(jù)進行有效區(qū)分，測試集準(zhǔn)確率為97.5%，且能客觀反映出樣品種類揮發(fā)性物質(zhì)的差異主要是揮發(fā)物總量、烷烴和芳香族化合物，這與GC-MS檢測結(jié)果一致。本研究可用[詳細(xì)]

  2024-09-13 14:00

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• 基于電子鼻、GC-MS和GC-IMS技術(shù)分析老香黃發(fā)酵期間的揮發(fā)性成分變化---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：利用電子鼻、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS）和氣相離子遷移譜（Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,GC-IMS）技術(shù)分析老香黃發(fā)酵期間的揮發(fā)性成分變化,并結(jié)合相對風(fēng)味活度值（Relative odor activity value,ROAV）對老香黃揮發(fā)性組分的氣味貢獻程度進行評價。結(jié)果表明,電子鼻PCA有效區(qū)分了不同發(fā)酵時間的樣品,老香黃發(fā)酵6個月后揮發(fā)性組分開始發(fā)生較大變化。GCMS共鑒定出46種揮發(fā)性物質(zhì),包括萜烯類、醇類、醛類、酚類、酯類、醚類、雜環(huán)化合物和其它共8個種類。α-蒎烯、β-蒎烯、月桂烯、萜品油烯、檸檬烯、異松油烯、1-石竹烯、巴倫西亞橘烯、芳樟醇、α-松油醇、糠醛、麥芽酚、茴香腦、2, 4-二甲基苯乙烯是發(fā)酵期間含量較高且相對穩(wěn)定的14個共有成分。GC-IMS定性檢出38種已知揮發(fā)性成分,包括萜烯類、醇類、醛類、酯類、酮類、酚類、酸類、雜環(huán)類和其它共9個類別。ROAV表明老香黃的主體香氣為柑橘香、木青氣息、藥草香和焦甜香,對老香黃風(fēng)[詳細(xì)]

  2022-07-18 10:27

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• 不同品種玫瑰花及花蕾氣味的電子鼻分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：以玫瑰花及花蕾為試驗材料，采用電子鼻技術(shù)，通過聚類分析、主成分分析、正交偏最小二乘法判別分析等多元統(tǒng)計學(xué)方法，研究了不同品種玫瑰花及花蕾的氣味特征。[詳細(xì)]

  2025-11-11 14:09

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• 基于電子鼻技術(shù)的不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味特征分析-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的：基于電子鼻技術(shù)對不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味特征進行分析與表征。方法：采用PEN3型電子鼻系統(tǒng)，分析22批鹿茸樣品的氣味特征，以對傳感器響應(yīng)值為指標(biāo)，進行傳感器區(qū)別貢獻率分析（Loadings）、主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）。結(jié)果：Loadings分析表明，5個傳感器對鹿茸飲片氣味特征具有較好的響應(yīng)，不同規(guī)格鹿茸飲片氣味差異貢獻率主要體現(xiàn)為氮氧化物類、甲烷等短鏈烷烴、有機硫化物、醇醚醛酮類、芳香成分、無機硫化物等成分；PCA表明不同品種與規(guī)格鹿茸飲片，其氣味的差異性比較明顯；LDA發(fā)現(xiàn)不同品種及規(guī)格鹿茸飲片（除梅花鹿白片與粉片外）樣品的氣味差異均較明顯，表明構(gòu)成氣味的物質(zhì)存在差異性。結(jié)論：電子鼻技術(shù)可闡明不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味的物質(zhì)基礎(chǔ)；不同品質(zhì)鹿茸飲片氣味存在差異性可揭示鹿茸飲片氣味的科學(xué)內(nèi)涵并為其質(zhì)量控制提供參考。 關(guān)鍵詞：鹿茸飲片;氣味;電子鼻;[詳細(xì)]

  2024-06-28 16:02

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• 電子鼻結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)分析2種粗糧面包的揮發(fā)性風(fēng)味成分-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用頂空固相微萃取與氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)(Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)結(jié)合電子鼻(Electronic nose,E-nose)對薏仁紅豆面包及傳統(tǒng)紅豆面包的揮發(fā)性物質(zhì)進行區(qū)分和比較。2種面包中共檢測出73種揮發(fā)性化合物，包含醇類、醛類、酸類、酯類、烴類、雜環(huán)類等揮發(fā)性物質(zhì)，主要貢獻風(fēng)味的物質(zhì)為醛類、醇類和酯類。主成分分析(Principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判別分析(Partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)可以將2組面包較好地區(qū)分，各組之間的揮發(fā)性成分含量存在顯著差異。薏仁紅豆面包中的特征風(fēng)味物質(zhì)有16種，較傳統(tǒng)紅豆面包風(fēng)味來源更加廣泛。相關(guān)性分析結(jié)果表明，電子鼻的信號傳感器與特征風(fēng)味物質(zhì)具有較好的相關(guān)性。HS-SPME-GC-MS聯(lián)合E-nose可以闡明2種粗糧面包的揮發(fā)性成分的差異。 關(guān)鍵詞：薏仁米;面包;頂空固相微萃[詳細(xì)]

  2024-09-20 11:02

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• 探究不同方法提取的玫瑰精油揮發(fā)性香氣成分---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：電子鼻雷達圖結(jié)果表明，W5S、W1S和W2W是玫瑰精油中香氣成分識別的關(guān)鍵性傳感器，通過PCA能夠很好地區(qū)分兩種方法提取的精油。[詳細(xì)]

  2025-07-14 10:47

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• 基于電子鼻技術(shù)對致病菌污染椒麻雞后揮發(fā)性成分研究---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為實現(xiàn)椒麻雞食品安全快速檢測,分別用不同濃度梯度的大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、沙門菌標(biāo)準(zhǔn)菌液脫除培養(yǎng)基后加入椒麻雞樣品中,并基于電子鼻技術(shù)對污染不同致病菌的椒麻雞樣品揮發(fā)性成分進行分析檢測。[詳細(xì)]

  2025-01-15 16:33

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• 基于電子鼻和GC-MS的不同烘焙條件鐵觀音品質(zhì)分析及其鑒別-AIRSENSE電子鼻

  摘要：烘焙對于鐵觀音烏龍茶的生產(chǎn)極為重要，因為它強烈影響其化學(xué)成分和感官品質(zhì)。為了研究烘焙溫度和烘焙時間對鐵觀音品質(zhì)的影響，設(shè)置不同烘焙條件對鐵觀音進行焙火處理，并對其進行理化指標(biāo)的測定，同時采用電子鼻和GC-MS對鐵觀音的揮發(fā)性成分進行檢測。結(jié)果表明：隨著烘焙溫度和烘焙時間的增加，3個茶樣中的茶多酚、兒茶素、氨基酸等滋味物質(zhì)均呈逐漸下降趨勢，茶多酚含量分別降低4.95%、6.31%和7.66%；兒茶素含量分別降低3.66%、4.33%和5.08%；氨基酸含量分別降低1.19%、1.87%和2.22%。酚氨比由平穩(wěn)波段而后呈上升趨勢，酚氨比分別升高0.34、1.55和2.17，且300 min后的茶葉滋味物質(zhì)急劇下降，酚氨比急劇上升，氣味響應(yīng)降低，結(jié)合感官評價的結(jié)果，300 min后烘焙品質(zhì)下降。電子鼻結(jié)果表明，不同烘焙條件和不同烘焙程度的茶葉揮發(fā)性物質(zhì)存在差異。利用電子鼻結(jié)合主成分分析、費舍爾判別分析以及多種智能算法能夠較好地快速辨別不同烘焙條件以及不同烘焙程度的茶葉。氣相色譜-質(zhì)譜(GC-MS)的氣味特征表明，不同烘焙程度的茶葉揮發(fā)性物質(zhì)和香氣特征存在顯著差異，出現(xiàn)了烤、焦和辛辣的[詳細(xì)]

  2024-09-12 00:38

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• 不同干燥方式對茉莉花茶揮發(fā)性成分的影響---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為了研究不同干燥方式對茉莉花茶揮發(fā)成分的影響，本文采用頂空固相微萃取結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（HS-SPME-GC-MS）的方法，結(jié)合電子鼻技術(shù)，對經(jīng)過四種干燥方式包括熱泵干燥、熱風(fēng)干燥、微波干燥[詳細(xì)]

  2024-11-11 11:17

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• 基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香測定方法的建立---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：【目的】為建立基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香氣味快速檢測方法，應(yīng)用于櫻花種質(zhì)鑒定。[詳細(xì)]

  2025-06-09 10:31

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• 分析不同發(fā)酵年份老香黃揮發(fā)性成分差異---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：基于電子鼻、頂空氣相離子遷移譜（HS-GC-IMS）和頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜技術(shù)聯(lián)用（HS-SPME-GC-MS）分析不同發(fā)酵年份老香黃揮發(fā)性成分變化，并結(jié)合正交偏Z小二乘判別分析（OPLS-DA）法區(qū)分不同發(fā)酵年份老香黃。電子鼻主成分分析能明顯區(qū)分發(fā)酵與未發(fā)酵的老香黃，兩者風(fēng)味差異較大，老香黃發(fā)酵3年和4年的風(fēng)味成分Z為相似，而其余發(fā)酵年份風(fēng)味存在較大差異。HS-GC-IMS定性檢測出39種揮發(fā)性成分，包括萜烯類、醇類、醛類、酯類、酮類、酚類、酸類、雜環(huán)化合物和其它共9類。HS-SPME-GC-MS則一共鑒別出50種揮發(fā)性成分，包括萜烯類、醇類、醛類、酚類、酯類、醚類、雜環(huán)化合物和其它共8類。α-蒎烯、β-蒎烯、月桂烯、萜品油烯、檸檬烯、異松油烯、1-石竹烯、巴倫西亞橘烯、芳樟醇、α-松油醇、糠醛、麥芽酚、茴香腦、2,4-二甲基苯乙烯為14種共有揮發(fā)性成分，經(jīng)OPLS-DA模型篩選出8種標(biāo)志性揮發(fā)性化合物（VIP>1)。綜上，未發(fā)酵和發(fā)酵1～5年的老香黃風(fēng)味存在較大差異，篩選出的8種揮發(fā)性成分為區(qū)別不同年份老香黃提供一定依據(jù)。 關(guān)鍵詞：老香黃;電子鼻;頂空氣相離子遷[詳細(xì)]

  2023-07-17 11:37

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• 電子鼻技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量分析對漢源花椒的鑒別-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用電子鼻技術(shù)對包括漢源花椒在內(nèi)的全國6個不同主要產(chǎn)地的紅花椒進行10個傳感器通道的風(fēng)味成分測定和分析，用于漢源花椒的鑒別。利用傳感器響應(yīng)的風(fēng)味成分分布輪廓的差異對6個不同產(chǎn)地紅花椒分別進行了主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、線性判別分析（Linear Discriminate Analysis,LDA）和偏最小二乘判別分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA），并構(gòu)建了漢源花椒的鑒別模型。結(jié)果表明，PCA和LDA模型均能較好地將漢源花椒與其他5種紅花椒分別區(qū)分，在PLS-DA中建立了漢源花椒的“是-否”鑒別模型，模型的預(yù)測能力參數(shù)（Q2）和擬合優(yōu)度參數(shù)（R2）分別為0.947和0.968，交叉驗證和置換模擬驗證結(jié)果表明所構(gòu)建模型未發(fā)生過擬合，穩(wěn)健有效。同時，對漢源花椒摻雜5%、10%、30%及50%的其他種類紅花椒樣品進行了測定和分析，LDA及PLS-DA鑒別模型均能將摻雜的樣品與純正的漢源花椒準(zhǔn)確鑒別。本研究通過電子鼻技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)的理論與方法實現(xiàn)了漢源花椒與其他[詳細(xì)]

  2024-05-31 15:33

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• 小米不同熱處理對小米醋揮發(fā)性成分的影響---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為研究小米不同熱處理對小米醋揮發(fā)性成分的影響，采用電子鼻結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜法對小米醋揮發(fā)性成分進行分析。電子鼻對整體揮發(fā)性成分區(qū)分效果明顯，以傳感器W1W和W5S為主要區(qū)分指標(biāo)。通過優(yōu)化頂空固相微萃取條件，確定羧基/聚二甲基硅氧烷CAR/PDMS(85μm)萃取頭、樣品量8 mL、萃取溫度60℃、萃取時間35 min條件下小米醋揮發(fā)性成分萃取效果較佳。采用氣相色譜-質(zhì)譜法分析小米醋揮發(fā)性成分，發(fā)現(xiàn)普通小米醋酚類物質(zhì)含量較高，炒制小米醋醛類物質(zhì)含量較高，膨化小米醋酯類和醇類物質(zhì)含量明顯提高。酯類、醛類和醇類是小米醋的重要香氣物質(zhì)。小米不同熱處理對小米醋揮發(fā)性成分有積極作用，可為小米醋揮發(fā)性成分的研究提供理論依據(jù)和技術(shù)參考。 關(guān)鍵詞：小米醋;揮發(fā)性成分;電子鼻;頂空固相微萃取;氣相色譜-質(zhì)譜法;[詳細(xì)]

  2024-10-06 11:24

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• 基于電子鼻技術(shù)對草莓采后灰霉病的分析與早期診斷---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：構(gòu)建基于氣味信息的草莓灰霉病無損檢測的方法，對草莓果實灰霉病過程進行動態(tài)分析。以健康草莓果實作為對照，每隔24 h采用便攜式電子鼻獲取樣品氣味信息，并結(jié)合頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對樣本揮發(fā)性組分進行定量檢測，Z后采用偏Z小二乘回歸構(gòu)建基于電子鼻技術(shù)的草莓果實菌落總數(shù)預(yù)測模型。結(jié)果表明：草莓果實接種灰霉病后120 h內(nèi)，酯類、醛類和醇類含量變化明顯，以乙醇為代表的醇類含量（以濕質(zhì)量計算）從初始0.85μg/g快速上升至3.95μg/g；主成分分析表明基于電子鼻氣味傳感陣列對應(yīng)的穩(wěn)定值與微生物含量密切相關(guān)，結(jié)合偏Z小二乘法回歸的草莓果實微生物含量預(yù)測的相對Z佳模型對應(yīng)的決定系數(shù)為0.815，相對分析誤差為2.270，基于電子鼻傳感器穩(wěn)定信號的無損預(yù)測可實現(xiàn)早期病害果實92.9%的準(zhǔn)確區(qū)分。研究結(jié)果可以為實現(xiàn)草莓采后病害無損監(jiān)控與早期診斷提供參考。 關(guān)鍵詞：草莓果實;電子鼻技術(shù);灰霉病;無損檢測;[詳細(xì)]

  2023-03-13 11:35

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• 基于電子鼻與多元統(tǒng)計分析判別三七品質(zhì)---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的基于電子鼻與多元統(tǒng)計分析判別三七Panax notoginseng（Burk.） F.H.Chen的品質(zhì)。方法在優(yōu)化電子鼻檢測條件基礎(chǔ)上,對傳感器響應(yīng)信號進行多元統(tǒng)計與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析。結(jié)果電子鼻檢測三七較佳條件為樣品量1.5 g;頂空生成時間15 min;頂空體積250 mL;載氣體積流量400 mL/min。多元統(tǒng)計表明主成分分析和典則判別分析均能區(qū)分三七主根與支根,但后者效果優(yōu)于前者;利用三七主根和支根氣味信息結(jié)合典則判別分析,可實現(xiàn)對三七產(chǎn)地的定性判別,其中主根氣味信息的判別效果更好。多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以實現(xiàn)對三七主根、支根及產(chǎn)地的定量判別,主根與支根分類準(zhǔn)確率達99.49%;主根產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率為99.49%;支根產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率為95.95%。結(jié)論電子鼻結(jié)合多元統(tǒng)計與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析可以實現(xiàn)對三七品質(zhì)的判別,且該方法高效快速可用于實際生產(chǎn)。 關(guān)鍵詞：三七;電子鼻;多元統(tǒng)計;MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析; [詳細(xì)]

  2022-07-11 11:23

  期刊論文

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• 基于電子鼻和GC-IMS技術(shù)分析不同類型鮮食玉米的風(fēng)味差異---AIRSENSE電子鼻

  摘要：風(fēng)味是評價鮮食玉米食用品質(zhì)的重要指標(biāo)，為探究不同類型鮮食玉米揮發(fā)性風(fēng)味的物質(zhì)組成及含量的差異。[詳細(xì)]

  2025-02-17 10:33

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• 電子鼻結(jié)合HS-SPME-GC-MS技術(shù)解析貴州主產(chǎn)區(qū)紅酸湯香氣成分---德國AIRSENSE電子鼻

  研究貴州主產(chǎn)區(qū)紅酸湯的香氣成分構(gòu)成及差異。[詳細(xì)]

  2025-02-05 16:21

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