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2024-09-12 00:38 220閱讀次數(shù)

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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]

  2024-09-12 00:38

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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]

  2024-09-13 14:00

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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]

  2024-06-28 16:02

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• 不同顏色大蒜品質(zhì)分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：以打破休眠期的大蒜為原料,制備白色、綠色和黃色3種顏色大蒜,對其總酚含量、還原糖含量、自由基清除率、風(fēng)味及味道進行測定,探究不同顏色大蒜的營養(yǎng)價值、抗氧化能力及感官品質(zhì)的差異。結(jié)果表明,不同顏色大蒜的營養(yǎng)價值、抗氧化能力及感官品質(zhì)存在顯著差異。新鮮白色大蒜中含有較多總酚,綠蒜次之,黃蒜中Z少。還原糖含量恰恰相反,黃色大蒜含量Z高。不同顏色大蒜都具有較好的清除自由基能力,清除自由基能力強弱為新鮮白色大蒜>綠色大蒜>黃色大蒜。風(fēng)味分析中,氮氧化合物（W5S）和硫化物（W1W）的感應(yīng)器具有明顯響應(yīng)值變化,且響應(yīng)值大小排序為黃色大蒜>綠色大蒜>新鮮白色大蒜。而味覺上,咸味、甜味、酸味、苦味上存在明顯差異。綠色和黃色大蒜保持較好酸味,同時甜度下降。新鮮白色大蒜可以較好維持咸味和苦味。 關(guān)鍵詞：大蒜;顏色;貯藏;電子鼻;電子舌;[詳細]

  2022-08-08 10:13

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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]

  2025-02-17 10:33

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• 基于電子鼻和可見近紅外光譜技術(shù)的羊肉真實性鑒別---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為快速、準(zhǔn)確鑒別市面上羊肉中摻入鴨肉的商品，本研究應(yīng)用電子鼻結(jié)合可見/近紅外光譜技術(shù)，實現(xiàn)了羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品的有效鑒別。試驗制備了174個羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品，分別采集了樣品電子鼻數(shù)據(jù)和200～1100nm、900～1 700 nm波長范圍內(nèi)的反射光譜數(shù)據(jù)，利用2分類定性判別和6分類定量檢測法分別構(gòu)建了支持向量機（Support Vector Machine,SVM）和偏Z小二乘法（Partial Least Squares,PLS）定性定量判別模型，并用6分類較優(yōu)模型進行預(yù)測。結(jié)果表明：電子鼻可以利用不同比例羊肉鴨肉樣品間的氣味差異對不同組進行判別，羊肉中含有的揮發(fā)性香氣成分如萜烯類、芳香類、有機硫化物等物質(zhì)的含量高于鴨肉。基于兩個波段數(shù)據(jù)、兩種分類方法構(gòu)建的PLS模型判別效果優(yōu)于SVM模型，總的判別正確率均達到96%以上，光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過多元散射校正處理的效果較佳，且較優(yōu)模型預(yù)測效果良好。電子鼻結(jié)合可見/近紅外光譜分析技術(shù)可有效鑒別羊肉中摻入不同比例鴨肉樣品，為羊肉真實性的快速無損鑒別提供技術(shù)支撐。 關(guān)鍵詞：羊肉真實性;電子鼻;可見/近紅外光譜;定性鑒別;定[詳細]

  2023-08-28 10:40

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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]

  2022-07-11 11:23

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• 不同品種芒果果脯和果干的品質(zhì)比較分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：以金煌芒、桂七、臺農(nóng)和玉芒等四種不同品種的芒果為原料，采用色差計、電子舌、電子鼻及氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）等儀器，分別從色澤、滋味、氣味及揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)四方面評價不同芒果品種對果脯和果干原果風(fēng)味及品質(zhì)的影響。結(jié)果表明：金煌芒果脯、臺農(nóng)果脯、玉芒果脯較好地保留了原果色澤；金煌芒果干、桂七果脯、桂七果干、臺農(nóng)果干、玉芒果脯、玉芒果干較好地保留了原果滋味；基于電子鼻的PCA分析發(fā)現(xiàn)，臺農(nóng)果脯、臺農(nóng)果干較好地保留了原果的氣味，其次是玉芒果脯、玉芒果干；不同品種芒果鮮果、果脯和果干鑒定出的主要揮發(fā)性風(fēng)味成分有醇類、酯類、酮類、烷烴、烯烴、芳香烴及其他物質(zhì)，其中烯烴類是主要的揮發(fā)性風(fēng)味化合物，玉芒果脯、玉芒果干的烯烴相對含量均較高，分別為81.09%、77.52%。金煌芒果脯、金煌芒果干、桂七果干、玉芒果脯、玉芒果干較好地保留了原果的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)。綜合考量，認為玉芒芒果Z適合開發(fā)原果風(fēng)味芒果果脯及果干。 關(guān)鍵詞：芒果品種;芒果干制品;色澤;滋味;氣味;揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì);[詳細]

  2023-01-28 13:28

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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]

  2023-07-10 10:49

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• 基于電子感官技術(shù)和GC-MS分析不同干燥方式對烏梅風(fēng)味的影響---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為揭示不同干燥方式對烏梅風(fēng)味物質(zhì)的影響，分別以煙熏烏梅（Smoked Prunus mume,SP）、熱風(fēng)干燥（Hot-air Dried Prunus mume,HP）烏梅及烘干（Dried Prunus mume,DP）烏梅為研究對象，采用電子鼻（Electronic Nose,E-nose）、電子舌（Electronic Tongue,E-tongue）和氣相色譜-質(zhì)譜（Gas Chromatography-mass Spectrometry,GC-MS）聯(lián)用技術(shù)對其揮發(fā)性成分進行分析。電子鼻結(jié)果可完全區(qū)分不同加工而成的烏梅，其所在風(fēng)味上具有相似性。電子舌數(shù)據(jù)結(jié)合主成分分析（Principal ComponentAnalysis,PCA）發(fā)現(xiàn)不同加工方法的烏梅在滋味品質(zhì)上存在差異，且酸味作為烏梅滋味的代表。采用GC-MS共鑒定出63種揮發(fā)性成分，包括醇類、酚類、醛類、酸類、酯類化合物以及烴類等其它類化合物，且含量各不相同，其中酯類化合物在煙熏烏梅中水平普遍較高，其次為熱風(fēng)干燥烏梅，烘干烏梅。電子鼻結(jié)合GC-MS數(shù)據(jù)討論烏梅主要揮發(fā)性成分改變的原因，總結(jié)不同加工方法對烏梅風(fēng)味[詳細]

  2023-12-04 10:39

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• 基于電子鼻的海產(chǎn)干制品風(fēng)味研究及品質(zhì)鑒定---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用電子鼻采集干貝、墨魚干、魷魚干、蝦米、小魚干、花蛤干的揮發(fā)性物質(zhì)，分析不同種類的氣味物質(zhì)成分差異和特征，構(gòu)建了線性判別模型和聚類分析樹圖，實現(xiàn)六種海產(chǎn)干制品的分類鑒別。[詳細]

  2025-08-11 11:06

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• 不同品種藍莓果實品質(zhì)和香氣物質(zhì)差異分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為明確不同品種藍莓果實品質(zhì)和香氣物質(zhì)的差異，選擇3種類型的20個品種的藍莓為試材，對果實可溶性總糖、可滴定總酸、維生素C進行測定，計算糖酸比，并利用電子鼻系統(tǒng)對果實香氣進行測定和評價。結(jié)果表明，在參試藍莓品種間可溶性總糖、可滴定總酸、維生素C和糖酸比4個單一指標(biāo)均達到極顯著水平（P＜0.01）。參試藍莓品種香氣物質(zhì)的構(gòu)成具有差異，發(fā)現(xiàn)“奧尼爾”品種香氣物質(zhì)構(gòu)成與其他品種具有較大差異。主成分分析（principal component analysis,PCA）可以將“瑞卡”、“晚藍”、“斯巴坦”、“喜來”、“伯克利”、“藍鳥”、“藍金”和“海岸”8個品種區(qū)分開，線性判別分析（linear discriminant analysis,LDA）可以將“奧尼爾”、“布里吉塔”和“瑞卡”3個品種區(qū)分開，可以作為對PCA分析結(jié)果的補充，但PCA和LDA分析對于整體香氣組分相似的品種區(qū)分效果不佳。W1W、W1S、W5S、W2W、W2S和W1C 6個傳感器對區(qū)分香氣物質(zhì)的貢獻率較大。 關(guān)鍵詞：藍莓;果實品質(zhì);香氣物質(zhì);電子鼻;差異分析;[詳細]

  2022-09-05 11:19

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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]

  2022-07-18 10:27

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• 基于GC-MS和電子鼻解析甜酒曲和甜酒中的風(fēng)味前體和風(fēng)味成分-AIRSENSE電子鼻

  摘要：為探究甜酒曲中的風(fēng)味前體與其發(fā)酵甜酒之間的相關(guān)性，該文利用電子鼻、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀(GE-MS)結(jié)合感官評價對6種典型甜酒曲及其發(fā)酵甜酒的揮發(fā)性物質(zhì)進行檢測，采用偏最小二乘回歸對其相關(guān)性進行分析.實驗結(jié)果表明，甜酒的5種特征風(fēng)味化合物分別為苯乙醇、苯乙醛、肉豆蔻酸乙酯、月桂酸乙酯和乙酸苯乙酯.通過酒曲GC-MS數(shù)據(jù)，分別與甜酒的感官、電子鼻和GC-MS數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，初步確定了酒曲中的9種風(fēng)味前體，這些成分通過復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)被轉(zhuǎn)化成具有果香、花香、酒香的酯類等風(fēng)味成分，共同組成了甜酒風(fēng)味圖譜.研究結(jié)果為闡明甜酒的風(fēng)味形成機制及品質(zhì)調(diào)控提供了重要依據(jù). 關(guān)鍵詞：甜酒曲;氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù);電子鼻;風(fēng)味前體;[詳細]

  2024-09-11 17:55

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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]

  2025-11-11 14:09

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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]

  2024-05-31 15:33

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• 基于電子鼻對于不同去勢豬肉風(fēng)味品質(zhì)評價

  實驗分別對免疫去勢公豬肉、手術(shù)去勢公豬肉和完全公豬肉進行電子鼻檢測，并采用主成分分析、線性判別式分析和交互驗證判別分析分別對電子鼻15s、30s和60s響應(yīng)值進行統(tǒng)計處理。結(jié)果表明，主成分分析效果不好，三個處理組幾乎完全重疊；線性判別式分析結(jié)果顯示，采用15s響應(yīng)值其區(qū)分效果及聚類效果**，完全公豬組的氣味顯著地區(qū)別于免疫去勢和手術(shù)去勢組，且免疫去勢組的氣味與手術(shù)去勢組相似；對15s、30s和60s響應(yīng)值進行交互驗證判別分析，總體正確率依次為90.0%、83.3%、66.7%，由各組的正確率可知，完全公豬組的正確率Z高，正確率稍低的30s和60s響應(yīng)值的分析結(jié)果顯示，手術(shù)去勢組和免疫去勢組較易混淆，說明這兩組氣味相似。綜上所述，電子鼻的檢測結(jié)果顯示，手術(shù)去勢組和免疫去勢組的氣味相似，且均與完全公豬組有較大差異。[詳細]

  2018-08-16 10:00

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• 基于電子鼻和GC-MS分析黑果腺肋花楸酒香氣特征與差異性---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為深入了解黑果腺肋花楸酒的香氣特征，對市售5種黑果腺肋花楸干酒（編號為D1～D5）、1種甜酒（編號為S6）、4種白酒（編號為L7～L10）和2種啤酒（編號為B11～B12）進行氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（GC-MS）技術(shù)及電子鼻檢測，并對結(jié)果進行線性判別分析（LDA）及聚類分析（CA）。結(jié)果表明，黑果腺肋花楸酒樣品共檢測出103種揮發(fā)性化合物，其中酯類42種，醇類21種，醛類7種，酮類6種，酸類10種，烯烴類4種。干酒、甜酒、白酒、啤酒分別檢出揮發(fā)性物質(zhì)64種、47種、31種、46種，干酒、白酒、啤酒共有成分占比分別為39.06%、22.58%、63.04%。電子鼻檢測LDA結(jié)果與GC-MS檢測CA結(jié)果顯示，黑果腺肋花楸酒樣品之間香氣特征存在差異和共性，利用其揮發(fā)性香氣成分的GC-MS及電子鼻檢測結(jié)果進行區(qū)分和鑒別。 關(guān)鍵詞：黑果腺肋花楸酒;揮發(fā)性香氣物質(zhì);電子鼻;氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù);[詳細]

  2023-03-06 11:10

  期刊論文

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• 基于電子鼻的小麥品種鑒別研究

  提出了一種用電子鼻技術(shù)快速鑒別小麥品種的新方法。試驗以三種小麥品種為研究對象，首先用主成分分析法、聚類分析法對5種不同溫度條件下的麥9023電子鼻數(shù)據(jù)進行了分析，確定了試驗條件，保證了試驗的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性。用三種小麥**次測試的結(jié)果（每個品種15個樣品，共45個樣品）作為訓(xùn)練集來建立模型，用一周后的測試結(jié)果（每個品種5個樣品，共15個樣品）作為測試集。分別采用主成分分析法對三種小麥進行了區(qū)分，逐步判別分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對三種小麥樣品進行了預(yù)測。使用主成分分析法不能很好對兩次試驗的三種小麥樣品做出很好的區(qū)分，而使用逐步判別分析法對訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對測試集判別的正確率為86.7%。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對測試集判別的正確率為93.3%。說明在選取適合的試驗條件的情況下，電子鼻對小麥品種具有很好的鑒別作用，為小麥品種的鑒別提供了一種新方法。[詳細]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊

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• 基于電子鼻和GC-MS技術(shù)分析不同干燥方式對香蔥揮發(fā)性物質(zhì)的影響

  摘要：為了分析不同干燥方式對脫水香蔥揮發(fā)性物質(zhì)的影響，采用電子鼻技術(shù)和頂空固相微萃取技術(shù)結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)將經(jīng)過熱風(fēng)干燥、紅外-熱風(fēng)聯(lián)合干燥、冷凍干燥、紅外-冷凍聯(lián)合干燥制得的干制香蔥樣品進行揮發(fā)性物質(zhì)分析。結(jié)果表明，電子鼻對不同干燥方式處理的脫水香蔥在傳感器W5S、W1W和W2W上具有較高的響應(yīng)值。兩個主成分PC1和PC2的貢獻率分別為71.824%和15.356%,累計方差貢獻率為87.180%(85%以上),可以區(qū)分不同干燥處理的脫水香蔥的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)。4種不同干燥方法處理后的脫水香蔥分別檢測到49種(熱風(fēng)干燥)、50種(紅外-熱風(fēng)干燥)、66種(冷凍干燥)和53種(紅外-冷凍干燥)揮發(fā)性物質(zhì)。熱風(fēng)干燥和紅外-熱風(fēng)干燥可以得到風(fēng)味較好的脫水香蔥，由于冷凍干燥溫度較低，干燥過程中化合物轉(zhuǎn)化率較低，可采用紅外-冷凍干燥使脫水香蔥產(chǎn)生焦香氣味。因此，聯(lián)合干燥方法后的脫水香蔥具有更濃郁的風(fēng)味。 關(guān)鍵詞：香蔥;電子鼻;氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)(GC-MS);揮發(fā)性物質(zhì);干燥;[詳細]

  2023-08-14 10:14

  期刊論文

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