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PEN3-電子鼻結合 GC-MS 檢測玫瑰香葡萄貯后貨架期內(nèi)
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2018-08-16 10:00 424閱讀次數(shù)
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摘要：應用電子鼻、頂空固相微萃取/氣相色譜質譜聯(lián)用（HS-SPME/GC-MS）兩種技術，檢測玫瑰香葡萄貯后貨架期內(nèi)揮發(fā)性物質的變化，從香氣成分的角度評價葡萄貨架期品質。玫瑰香葡萄0℃冷藏20d后出庫，設置18~20℃℃、8~10℃℃兩種貨架溫度，模擬常溫銷售和超市貨柜銷售，測定5d貨架期內(nèi)的理化、感官、營養(yǎng)指標，結合電子鼻、GC-MS分析。電子鼻檢測結果表明，應用主成分分析、線性判別分析方法可以對不同貨架時間的樣品進行有效區(qū)分。GC-MS峰面積歸一法分析結果表明，玫瑰香葡萄揮發(fā)性物質組成及其相對含量在貨架期內(nèi)發(fā)生變化，主要特征香氣成分(E)-2-己烯醛、香葉醇、香茅醇、橙花醇等含量下降，乙醇、正己醇、乙酸等含量增加，峰面積總和下降，其變化規(guī)律與理化指標及電子鼻分析結果大致一致。因此，電子鼻結合GC-MS方法對玫瑰香葡萄貨架期香氣品質的判別具有可行性。
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PEN3-電子鼻結合 GC-MS 檢測玫瑰香葡萄貯后貨架期內(nèi)- 摘要：應用電子鼻、頂空固相微萃取/氣相色譜質譜聯(lián)用（HS-SPME/GC-MS）兩種技術，檢測玫瑰香葡萄貯后貨架期內(nèi)揮發(fā)性物質的變化，從香氣成分的角度評價葡萄貨架期品質。玫瑰香葡萄0℃冷藏20d后出庫，設置18~20℃℃、8~10℃℃兩種貨架溫度，模擬常溫銷售和超市貨柜銷售，測定5d貨架期內(nèi)的理化、感官、營養(yǎng)指標，結合電子鼻、GC-MS分析。電子鼻檢測結果表明，應用主成分分析、線性判別分析方法可以對不同貨架時間的樣品進行有效區(qū)分。GC-MS峰面積歸一法分析結果表明，玫瑰香葡萄揮發(fā)性物質組成及其相對含量在貨架期內(nèi)發(fā)生變化，主要特征香氣成分(E)-2-己烯醛、香葉醇、香茅醇、橙花醇等含量下降，乙醇、正己醇、乙酸等含量增加，峰面積總和下降，其變化規(guī)律與理化指標及電子鼻分析結果大致一致。因此，電子鼻結合GC-MS方法對玫瑰香葡萄貨架期香氣品質的判別具有可行性。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- PEN3-基于電子鼻判別富士蘋果貨架期的研究
- 摘要:利用電子鼻對不同貨架期內(nèi)的富士蘋果揮發(fā)性成分進行檢測。通過雷達圖和負荷加載(Loadings)分析研究主要傳感器響應值的變化，利用主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)模式判別方法進行數(shù)據(jù)分析。結果表明，第7、8號傳感器在蘋果常溫貨架期判別中起主要作用，而第2、7號傳感器在蘋果貯后貨架期的判別中起主要作用。PCA、LDA方法均可準確判別常溫不同貨架期的蘋果;與PCA相比，LDA方法可以更準確對不同貯后貨架壽命蘋果進行判別，并呈現(xiàn)出良好的集中性和單向趨勢。因此，電子鼻快速判別不同貨架期的蘋果具有可行性。關鍵詞:電子鼻，蘋果，貨架期，判別[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- PEN3-質聯(lián)用與電子鼻對不同包裝貨架期線椒檢測分析
- 摘要：運用HS-SPME-GC-MS和電子鼻2種技術，對10℃貯藏15d后進行常溫貨架期間線椒的揮發(fā)性物質進行檢測分析，并討論3種不同包裝（無包裝、16μmPE、20μmPE）、不同貨架期對揮發(fā)性成分的影響。結果表明：線椒的揮發(fā)性物質主要是由酯類、醛類和醇類物質組成，無包裝組（A組）果實醇類和酯類物質相對含量Z高，其次是16μmPE膜包裝組（B組），20μmPE膜包裝組（C組）Z小，C組醛類物質相對含量Zda；A、B、C組的醛類物質隨著貨架期的延長而降低，酯類揮發(fā)性物質則隨著貨架期的延長而增加，C組的保鮮效果**；電子鼻分析結果顯示，貨架期1dB、C組區(qū)分效果不理想；隨著貯后貨架時間的延長，不同包裝組間的差異越明顯，電子鼻區(qū)分效果也越好。電子鼻可以對不同貨架期、不同包裝厚度的線椒較好的判別區(qū)分，線椒揮發(fā)性成分受包裝膜厚度以及時間長短的影響很大，LDA方法優(yōu)于PCA方法。因此，電子鼻對線椒整體氣味特征進行判別具有可行性。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- 電子鼻結合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，采用電子鼻結合氣相色譜-質譜（gas chromatography-mass spectrometry,GCMS）聯(lián)用技術對三七的整根粉、剪口粉、主根粉、側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)計學習方法提取電子鼻響應曲線的8個時域特征，并進行相關性分析，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）和極限學習機分類模型；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模型能夠對電子鼻數(shù)據(jù)進行有效區(qū)分，測試集準確率為97.5%，且能客觀反映出樣品種類揮發(fā)性物質的差異主要是揮發(fā)物總量、烷烴和芳香族化合物，這與GC-MS檢測結果一致。本研究可用[詳細]
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2024-09-13 14:00
期刊論文
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- PEN3電子鼻檢測雞蛋貨架期新鮮度變化
- 該文旨在通過氣味檢測雞蛋的新鮮度。利用德國AIRSENSE公司PEN3型電子鼻對雞蛋在20℃，70%相對濕度條件下羅曼雞蛋貨架期的氣味進行了無損檢測。通過測定哈夫單位，建立了不同貨架期氣味與雞蛋哈夫單位等級的對應關系。首先，分析并對比了第0天與第36天的完整雞蛋與蛋液所產(chǎn)生氣體的變化情況，確定氨氧化物、烷烴和醇類等是雞蛋貯藏中產(chǎn)生的惡化氣體。其次，結合PEN3電子鼻，利用主成分分析、線性判別等多元統(tǒng)計方法進行數(shù)據(jù)分析，對不同貨架期、不同等級的雞蛋進行歸類區(qū)分，發(fā)現(xiàn)線性判別（LDA）效果優(yōu)于主成分分析法（PCA）。結合載荷分析，確認了檢測雞蛋新鮮度的主要傳感器S1、S2、S3、S5、S6、S8。初步證明了氣體傳感器和模式識別方法在PEN3電子鼻區(qū)分雞蛋貨架期新鮮度的可行性，為建立利用氣體傳感器監(jiān)控雞蛋新鮮度的方法提供實驗基礎和理論依據(jù)。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- GB1886.200—2016 食品安全國家標準食品添加劑 香葉油(又名玫瑰香葉油)
- 本標準代替 GB11959—2008《食品添加劑 香葉(精)油》。
本標準與 GB11959—2008相比,主要變化如下:
———標準名稱修改為“食品安全國家標準 食品添加劑 香葉油(又名玫瑰香葉油)”;
———香葉醇含量由“5.0~12.0”改為“2.0~12.0”。
本標準適用于用水蒸氣蒸餾法從生長在ZG的香葉(Pelargoniumgraveolens Hers.)的新鮮莖、葉中提取的食品添加劑香葉油(又名玫瑰香葉油)。[詳細]
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2018-11-23 14:26
標準
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- PEN3-不同裝煙方式烤后煙感官評價與電子鼻綜合分析
- 摘要:為科學系統(tǒng)評價密集烤房烤后煙葉的香氣質量，建立一種感官評吸與數(shù)理統(tǒng)計相結合的方法，對煙竿、煙夾、煙筐、大箱4種裝煙方式的烤后煙葉進行化學成分分析、電子鼻無損檢測和感官評吸。結果表明，利用主成分分析法、線性判別分析法能無損檢測并顯著區(qū)分不同裝煙方式烤后煙葉的香氣成分，煙夾烘烤與大箱烘烤差異Z為顯著。感官評吸也顯示4種裝煙方式以煙夾烘烤的烤后煙葉質量檔次**，掛竿、煙筐次之，大箱烘烤Z差，電子鼻分析結果與感官評吸結果相符合，利用電子鼻與感官評吸綜合分析可更科學評價密集烤房不同裝煙方式烤后煙香氣質量。關鍵詞:裝煙方式;香氣質量;感官評吸;電子鼻分析[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- 基于電子鼻、GC-MS和GC-IMS技術分析老香黃發(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）技術分析老香黃發(fā)酵期間的揮發(fā)性成分變化,并結合相對風味活度值（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,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[詳細]
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2022-07-18 10:27
期刊論文
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- PEN3-提高食醋電子鼻識別率方法的研究
- 摘要：以兩種不同品牌的山西食醋為樣品，通過對電子鼻測定數(shù)據(jù)的區(qū)間分析，確定樣品處理方式，并采用正交試驗方法對傳感器的選用進行優(yōu)化并建立模板；用歐氏距離、相關性、馬氏距離和判別函數(shù)分析同時鑒別新樣品的歸屬，誤判率明顯降低（由18.2%降低為5.4%），識別率得到較大提高（由81.8%提高至94.6%）。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- 基于電子鼻和GC-MS技術分析不同干燥方式對香蔥揮發(fā)性物質的影響
- 摘要：為了分析不同干燥方式對脫水香蔥揮發(fā)性物質的影響，采用電子鼻技術和頂空固相微萃取技術結合氣相色譜-質譜聯(lián)用技術將經(jīng)過熱風干燥、紅外-熱風聯(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)性物質分析。結果表明，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)性風味物質。4種不同干燥方法處理后的脫水香蔥分別檢測到49種(熱風干燥)、50種(紅外-熱風干燥)、66種(冷凍干燥)和53種(紅外-冷凍干燥)揮發(fā)性物質。熱風干燥和紅外-熱風干燥可以得到風味較好的脫水香蔥，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味。
關鍵詞：香蔥;電子鼻;氣相色譜-質譜聯(lián)用技術(GC-MS);揮發(fā)性物質;干燥;[詳細]
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2023-08-14 10:14
期刊論文
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- 電子鼻PEN3-監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵
- 電子鼻PEN3-監(jiān)測百藥煎的固態(tài)發(fā)酵[詳細]
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2015-06-19 00:00
專利
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- PEN３－基于電子鼻的冷藏大菱鲆品質變化研究
- 摘要利用電子鼻技術檢測不同貯藏溫度下大菱鲆樣品的揮發(fā)性氣體變化情況，對所得數(shù)據(jù)進行主成分分析(PCA)、載荷分析(LA)和聚類分析(CA)，并結合細菌菌落總數(shù)和揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量變化進行分析，建立一種基于電子鼻的冷藏大菱鲆新鮮度判別方法。結果表明:電子鼻主成分分析、載荷分析和聚類分析能很好地區(qū)分大菱鲆0℃與4℃貯藏過程中的揮發(fā)性氣味變化，氣味發(fā)生變化的時間拐點分別是貯藏20d和16d;電子鼻分析結果與細菌菌落總數(shù)和TVB-N值變化預測的貨架期終點基本一致。因此電子鼻技術可以用來判別大菱鲆冷藏過程中的新鮮度變化。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- PEN3-基于電子鼻的果園荔枝成熟階段監(jiān)測
- 摘要：為了無損快速監(jiān)測荔枝成熟階段，該文提出了一種基于電子鼻技術的果園荔枝成熟階段監(jiān)測方法，采用PEN3電子鼻獲取掛果約25d到果實成熟過程中6個成熟階段荔枝樣本的仿生嗅覺信息并同步獲取了各成熟階段荔枝的3項物理特征（果實直徑、果實質量與果實可溶性固形物含量）。根據(jù)不同成熟階段荔枝物理特征變化可知，荔枝果實直徑與果實質量2項物理指標在掛果約32d～39d，以及53d～60d增長較快，可溶性固形物含量在掛果約32d前無法測量，53d～60d階段增長速度較慢。提取各樣本電子鼻采樣數(shù)據(jù)75s時刻的各傳感器響應值作為特征值后，采用載荷分析（loadings）進行傳感器陣列優(yōu)化，優(yōu)選了傳感器R2、R4、R6、R7、R8、R9和R10的響應數(shù)據(jù)進行后續(xù)分析。將優(yōu)化后的傳感器響應數(shù)據(jù)進行歸一化處理。采用線性判別分析（lineardiscriminantanalysis，LDA）進一步提取特征信息，降低數(shù)據(jù)中包含的冗余信息。LDA對荔枝成熟階段的分類識別效果不佳。為進一步探究電子鼻監(jiān)測果園荔枝成熟階段的可行性，采用模糊C均值聚類分析（fuzzyCmeansclustering，F(xiàn)CM）、kZ近鄰函數(shù)分析（knearestneior，KNN）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡（probabilisticneuralnetwork，PNN）進行模式識別。研究結果表明，F(xiàn)CM對果園荔枝成熟階段識別的正確率為89.17%。采用KNN與PNN建立識別模型后，KNN與PNN識別模型對訓練集的回判正確率均為1**%，對測試集的識別率均96.67%，具有較好的分類識別效果。試驗證明了采用電子鼻進行果園荔枝成熟度監(jiān)測的可行性，為果園水果品質的實時監(jiān)測提供參考。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- PEN3-電子鼻技術研究臭氧水處理對羅非魚魚片的
- 摘要：采用電子鼻PEN3系統(tǒng)對經(jīng)不同臭氧水處理的羅非魚肉進行檢測。對傳感器進行相關性分析與Loadings分析，由W1C、W5S、W1S、W1W、W2S、W2W和W3S組成新的傳感器陣列。對優(yōu)化后的傳感器陣列進行主成分分析，結合揮發(fā)性鹽基氮（totalvolatilebasicnitrogen，TVB-N）值、硫代酸反應物（thiobarbituricacidreactivesubstances，TBARS）值綜合評價臭氧水處理對羅非魚魚片的新鮮度的影響。結果表明，利用電子鼻技術得到羅非魚魚片的貯藏品質區(qū)分結果與TVB-N值、TBARS值0級動力學分析結果基本一致；1mg/L臭氧水處理5min不能明顯地減緩羅非魚魚片在貯藏期新鮮度下降，5mg/L臭氧。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- PEN3-電子鼻法鑒別食用植物油與地溝油的研究
- 摘要:目的嘗試利用電子鼻技術建立一種簡便、快速的鑒別食用植物油與地溝油的篩查方法。方法樣品包括采集自各超市的9個品種共103個正常植物油，采集自多家餐飲企業(yè)的24個煎炸廢棄油脂，采集自餐廚垃圾集中處置定點公司的36個餐廚廢棄油脂，以及本課題組自主制備的25個精煉地溝油。利用電子鼻采集各樣品的氣味信息，通過數(shù)據(jù)主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)2種方法進行分析和判定。結果電子鼻可以相互區(qū)分食用植物油、餐廚廢棄油脂和精煉地溝油，無法區(qū)分食用植物油和煎炸廢棄油脂。結論本實驗結果表明，經(jīng)過系列的氧化及劣變過程，地溝油中的氣味分子成分與正常植物油相比已經(jīng)發(fā)生了劇烈的變化。電子鼻技術作為鑒別地溝油的一種新興手段，值得更深入的探索和研究。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- 基于電子鼻對水蜜桃貨架期評價的研究
- 基于電子鼻對水蜜桃貨架期評價的研究[詳細]
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2015-07-28 00:00
課件
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- 應用電子鼻區(qū)分不同貨架期的純奶
- 將電子鼻用于測定純牛奶的貨架期,旨在尋求一種快速有效的方法以實現(xiàn)對純牛奶的質量控制。將純牛奶在室溫條件下儲存,分不同的儲存時間對其進行測定,結果表明,電子鼻可以準確地區(qū)分不同貨架期的純牛奶。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- PEN3-不同溫度對貨架期櫻桃揮發(fā)性物質變化的影響-2015
- 摘要:以“沙蜜豆”櫻桃為試材，利用電子鼻檢測系統(tǒng)和頂空固相微萃取－氣相色譜質譜聯(lián)用儀2種檢測技術，對冷藏20d后不同貨架溫度(13、20℃)不同時間(1、4、6d)櫻桃芳香性物質變化進行分析。研究結果表明，應用主成分分析法、線性判別分析法、負荷加載分析法三種方法進行綜合分析，電子鼻技術可以較好的區(qū)分不同貨架溫度下的櫻桃。經(jīng)SPME－GC－MS技術檢測，得到櫻桃果實中含量較高的成分是醇類和醛類，其中5種主要芳香性物質分別是苯甲醇、(E)－2－己烯醇、己醛、苯甲醛、(E)－2－己烯醛。發(fā)現(xiàn)13℃下1、4d時(E)－2－己烯醛含量趨于平穩(wěn)狀態(tài)，約在42%左右，6d時YZ受到緩和，(E)－2－己烯醛含量增至52%。20℃下1、4d時(E)－2－己烯醛已處于Z高含量狀態(tài)，約為53%左右，6d時其含量降至43%。這可能是由于低溫環(huán)境下YZ了櫻桃中的(E)－2－己烯醛芳香性物質的生成。[詳細]
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2018-08-16 10:00
產(chǎn)品樣冊
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- 電子鼻對釀酒酵母菌株產(chǎn)香特性的評價
- 利用電子鼻PEN3系統(tǒng)對不同釀酒酵母釀制葡萄酒的芳香成分進行檢測分析。通過電子鼻系統(tǒng)動態(tài)采集葡萄酒試樣的芳香成分，利用主成分分析(PCA)、線性判斷分析(LDA)進行數(shù)據(jù)分析，兩種分析方法都能較好的區(qū)分不同酵母對應的葡萄酒試樣，表明釀酒酵母的產(chǎn)香能力具有菌株多態(tài)性，而電子鼻能夠對其差異進行檢測并加以區(qū)分。同時結合Loadings分析方法得知，除7號(對硫化物靈敏)、9號(對有機硫化物靈敏)和10號(對烷烴靈敏)外，其他的傳感器在菌株的產(chǎn)香差異分析中起主要作用。[詳細]
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2024-09-30 01:38
產(chǎn)品樣冊
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- 基于GC-MS與電子鼻技術結合化學計量學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-質譜（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）和電子鼻技術結合化學計量學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。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聚類分析結果一致。本研究結果表明基于揮發(fā)性成分對不同品種的桂[詳細]
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2023-07-10 10:49
期刊論文
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