本文由 北京盈盛恒泰科技有限責(zé)任公司 整理匯編

2023-03-06 11:10 308閱讀次數(shù)

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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(xì)]

  2023-03-06 11:10

  期刊論文

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• 黑果腺肋花楸紅樹莓復(fù)合飲料配方優(yōu)化及貯藏品質(zhì)研究---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：制備黑果腺肋花楸紅樹莓復(fù)合飲料并研究25℃貯藏期28 d品質(zhì)變化規(guī)律。以感官評價為指標(biāo)，通過正交試驗法確定Z佳工藝與配方；通過電子鼻、激光粒度分布儀、折光儀和流變儀技術(shù)分析貯藏期品質(zhì)變化，判斷復(fù)合飲料流體類型。結(jié)果表明，Z佳配方為：黑果腺肋花楸汁55.0%、紅樹莓汁20.0%、蔗糖9.0%、檸檬酸0.2%、飲用水15.8%，應(yīng)用此配方，產(chǎn)品感官得分為79.30分。貯藏期間可溶性固形物含量從16.10%增加至16.57%，略有變化；沉淀率從1.86%增加至2.79%；花青素含量357.30 mg/L降至316.77 mg/L；抗氧化能力也呈現(xiàn)下降趨勢；色差變化不明顯；粒徑分析7 d內(nèi)粒徑分布變化明顯，7～28 d粒徑變化分布不明顯；電子鼻能較好地識別黑果腺肋花楸和紅樹莓特征物質(zhì)氣味變化情況；流變儀分析出其符合假塑性流體特征。黑果腺肋花楸紅樹莓復(fù)合飲料風(fēng)味特別，果香突出，色澤亮麗，口感酸甜適中，貯藏期28 d內(nèi)無明顯變化，品質(zhì)穩(wěn)定。 關(guān)鍵詞：黑果腺肋花楸;紅樹莓;感官評價;貯藏品質(zhì);流變類型;[詳細(xì)]

  2023-06-05 10:49

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• 基于GC-IMS和電子鼻技術(shù)分析貯酒容器對鳳香型白酒香氣成分的影響---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為研究貯酒容器對鳳香型白酒香氣成分的影響，采用電子鼻與氣相色譜離子遷移譜（gas chromatographyion mobility spectrometry,GC-IMS）技術(shù)對不同容器貯存的鳳香型白酒風(fēng)味物質(zhì)及理化指標(biāo)——乙醇體積分?jǐn)?shù)、總酸、總酯、可溶性固形物質(zhì)量濃度及pH值進行分析和比較，以期為鳳香型白酒貯存工藝的改進提供參考。電子鼻和GC-IMS分析結(jié)果均表明：新產(chǎn)酒與貯酒香氣特征有顯著差別，陶壇與不銹鋼罐貯酒風(fēng)格相似，而酒海貯酒風(fēng)格獨特。GC-IMS在4類酒樣中共檢測出66種揮發(fā)性成分，主要為酯類、醛類、酮類、醇類物質(zhì)；不銹鋼罐和陶壇貯酒中乙醇酯類、雙乙酰、1-丙醇等物質(zhì)相對含量較高，在酒海貯酒中含有較多的高級醇酯類、醛酮類等物質(zhì)；酒海貯酒中具有Z低總酸質(zhì)量濃度，Z高可溶性固形物質(zhì)量濃度、乙醇體積分?jǐn)?shù)和Z高的pH值。 關(guān)鍵詞：電子鼻;氣相色譜離子遷移譜;酒海;陶壇;白酒;[詳細(xì)]

  2022-09-19 13:11

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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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• 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

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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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• 電子鼻檢測三種草莓鮮榨汁的香氣---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：不同草莓品種鮮榨汁風(fēng)味存在較大區(qū)別,風(fēng)味特征會直接影響草莓鮮榨汁消費者接受度和經(jīng)濟價值。本研究以妙香3號草莓、紅顏草莓和黔莓2號草莓為研究對象,利用電子鼻(Electronic nose, E-nose)、頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(Headspace Solid Phase Micro Extraction-Gas Chromatography-Mass Spectrometry, HS-SPME-GC-MS)和氣相色譜-離子遷移譜(Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry, GC-IMS)對三種草莓鮮榨汁的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)進行定性和定量分析。結(jié)果表明,三種草莓鮮榨汁中揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)含量和種類有明顯差別。電子鼻可以有效區(qū)分三種草莓鮮榨汁;HS-SPME-GC-MS檢測出89種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì),包括55種酯類、9種醛類、7種醇類、13種酮類和5種酸類。其中22種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)是三種草莓鮮榨汁共有的,包括11種酯類、4種醛類、芳樟醇、5種酮類及壬酸。妙香3號鮮榨汁中5-己基二氫-2(3H)-呋喃酮含量較高,紅顏草莓鮮榨汁中乙酸己酯[詳細(xì)]

  2023-02-20 10:18

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• 基于HS-SPME-GC-O-MS和E-nose解析不同熱加工方式下西瓜籽特征性香氣差異---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的:解析不同熱處理下西瓜籽風(fēng)味差異.方法:借助頂空固相微萃取—氣相色譜—嗅聞—質(zhì)譜技術(shù)(HS-SPME-GC-O-MS)和電子鼻(E-nose)分析技術(shù).結(jié)果:熱加工使西瓜籽由淺淡的清香向濃郁的烤香轉(zhuǎn)變;基于HS-SPME-GC-O-MS共檢測到18類115種揮發(fā)性化合物,其中吡嗪類、醇類和醛類分別占總揮發(fā)性物質(zhì)含量的34.25%,21.07%,10.99%;微波處理后西瓜籽中揮發(fā)性化合物高達63種,且吡嗪類物質(zhì)占揮發(fā)性物質(zhì)含量的53.31%.結(jié)論:熱加工方式對西瓜籽香氣影響顯著,對比空氣油炸和烘制加工,微波處理后西瓜籽香氣更為濃郁. 關(guān)鍵詞：西瓜籽;揮發(fā)性化合物;HS-SPME-GC-O-MS;電子鼻;烘烤;空氣油炸;微波;[詳細(xì)]

  2024-09-30 08:32

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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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• 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

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• 基于電子鼻檢測鴨梨新鮮度及損傷程度---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的 探究鴨梨果實流通過程中新鮮度變化及損傷程度。方法 以不同跌落角度處理（0°、20°、40°、60°）的鴨梨為試材,測定鴨梨果實呼吸速率、乙烯釋放速率的變化,同時利用電子鼻結(jié)合主成分分析（principal components analysis,PCA）、線性判別分析（linear discriminant analysis,LDA）和載荷分析（loading analysis,LA）研究不同貯藏時間和不同損傷程度下果實的揮發(fā)性氣體變化。結(jié)果 完好果實在貯藏4 d時出現(xiàn)呼吸高峰和乙烯釋放高峰;與完好果實相比,機械傷處理提高了呼吸速率和乙烯釋放速率,并且損傷越嚴(yán)重,變化趨勢越明顯。LDA對不同貯藏點和不同損傷程度鴨梨的區(qū)分效果優(yōu)于PCA。LA結(jié)果表明當(dāng)果實成熟和受損時,傳感器W1S、W5S、W1W、W2W、W2S變化較為明顯,意味著刺激了甲烷、氮氧化合物、有機硫化物和芳香族化合物、醇類物質(zhì)的生成。結(jié)論 傳感器W1S、W5S、W1W、W2W、W2S可反映鴨梨的揮發(fā)性氣體變化情況,其中W2S傳感器響應(yīng)值可區(qū)分果實損傷程度,這對于實時監(jiān)測果實品質(zhì)具有重要意義。 關(guān)鍵詞：鴨梨;機械損[詳細(xì)]

  2022-10-08 10:47

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• 不同品種藍(lán)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(lán)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(lán)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(lán)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(lán)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(lán)”、“斯巴坦”、“喜來”、“伯克利”、“藍(lán)鳥”、“藍(lán)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(lán)莓;果實品質(zhì);香氣物質(zhì);電子鼻;差異分析;[詳細(xì)]

  2022-09-05 11:19

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• 原料熱處理方式對蘋果蒸餾酒中甲醇含量和香氣的影響---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：該研究分別對釀酒蘋果原料進行1#（室溫晾曬20 min）、2#(70℃、20 min)、3#(70℃、30 min)、4#(90℃、20 min)、5#(90℃、30 min)熱處理后釀造蘋果蒸餾酒，采用氣相色譜法（GC）測定甲醇含量，電子鼻（E-nose）結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（GC-MS）技術(shù)分析香氣物質(zhì)，考察不同原料熱處理方式對蘋果蒸餾酒中甲醇含量和香氣的影響。結(jié)果表明，與1#熱處理酒樣相比，其他酒樣中的甲醇含量均顯著降低（P<0.05），且4#、5#熱處理酒樣中的甲醇含量<2.00 g/L，分別為1.89 g/L、1.78 g/L。5種酒樣的香氣特性差異較大，共有的揮發(fā)性香氣物質(zhì)為23種，基于共有香氣物質(zhì)建立蘋果蒸餾酒品質(zhì)的評價模型發(fā)現(xiàn)，5#熱處理酒樣的綜合得分Z高（2.866分），香氣品質(zhì)更加突出。綜上，原料熱處理可以降低蘋果蒸餾酒中的甲醇含量，并豐富其風(fēng)味成分。 關(guān)鍵詞：蘋果蒸餾酒;甲醇;香氣成分;原料熱處理;主成分分析;[詳細(xì)]

  2024-09-30 16:31

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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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• 基于智能感官和HS-SPME-GC-MS技術(shù)分析火龍果發(fā)酵酒的風(fēng)味-AIRSENSE電子鼻

  摘要：該研究采用智能感官技術(shù)（電子鼻和電子舌）對不同采收時間（8月、9月、10月）及貴州產(chǎn)地（關(guān)嶺、羅甸、貞豐）火龍果的發(fā)酵酒香氣和滋味特征進行研究，對其進行主成分分析（PCA），并采用頂空固相微萃取-氣質(zhì)（HS-SPME-GC-MS）聯(lián)用儀對其揮發(fā)性風(fēng)味成分進行分析。結(jié)果表明，9月份羅甸采收火龍果制備的發(fā)酵酒對甲基類化合物、無機硫化合物、長鏈烷烴等化合物響應(yīng)值最高，8月份采收火龍果制備的發(fā)酵酒酸味響應(yīng)值最高。樣品共檢出67種揮發(fā)性風(fēng)味化合物，其中，酯類35種、醇類17種、酸類2種、芳香族化合物3種、醛酮類3種和其他類7種。其中，相對風(fēng)味活性值（ROAV）>1的揮發(fā)性風(fēng)味成分14種，特征香氣成分4種（乙酸-3-甲基丁酯、己酸乙酯、辛酸乙酯和（Z）-2,3-丁二醇）。結(jié)果表明，季節(jié)對滋味和氣味的影響大于產(chǎn)地，但對發(fā)酵酒的特征香氣成分沒有影響。 關(guān)鍵詞：產(chǎn)地;采收時間;火龍果發(fā)酵酒;風(fēng)味;主成分分析;[詳細(xì)]

  2024-09-12 16:02

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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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• 基于智能感官和GC-MS的中國三產(chǎn)區(qū)市售馬瑟蘭葡萄酒感官特征總結(jié)與差異分析-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為增進了解中國不同產(chǎn)區(qū)馬瑟蘭葡萄酒的感官特征，采用電子鼻和電子眼對中國3個產(chǎn)區(qū)(河北、寧夏和山東)馬瑟蘭市售酒的智能感官特征進行了分析與比較，并結(jié)合頂空固相微萃取-氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用對揮發(fā)性化合物成分進行定量分析。結(jié)果顯示，河北地區(qū)馬瑟蘭葡萄酒b~*值顯著高于其他地區(qū)，寧夏地區(qū)具有最高的a~*值和最低的L~*值。馬瑟蘭葡萄酒總體呈現(xiàn)了隨著年份變老而黃色調(diào)(b~*值)增加和亮度(L~*值)提高的顏色老化現(xiàn)象。不同地區(qū)電子鼻響應(yīng)值雷達圖輪廓具有相同的特點，傳感器S2對馬瑟蘭葡萄酒的響應(yīng)值最高且S1響應(yīng)值最低。河北地區(qū)輪廓與山東區(qū)分最明顯。馬瑟蘭樣品共檢測出100種揮發(fā)性化合物，以酯類和醇類為主。β-大馬烯酮和癸酸乙酯是所計算的氣味活度值最大的揮發(fā)性物質(zhì)?；ㄏ?、甜香和果香是3個地區(qū)馬瑟蘭葡萄酒中主要的香氣特征?；趽]發(fā)性物質(zhì)含量的線性判別分析可以實現(xiàn)地區(qū)之間的明顯區(qū)分。 關(guān)鍵詞：馬瑟蘭;市售酒;電子鼻;香氣;智能感官;[詳細(xì)]

  2024-09-11 17:46

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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?；趦蓚€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(xì)]

  2023-08-28 10:40

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• 基于電子鼻評價中國李種質(zhì)資源果實氣味---德國AIRSENSE電子鼻

  【目的】利用電子鼻技術(shù)對中國李種質(zhì)資源的氣味構(gòu)成開展多樣性評價，為我國李育種研究和生產(chǎn)實踐提供重要的材料和數(shù)據(jù)支撐。[詳細(xì)]

  2025-05-12 14:55

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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(xì)]

  2024-09-11 17:55

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