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• 電子鼻結合氣相色譜-質譜聯用技術分析2種粗糧面包的揮發性風味成分-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用頂空固相微萃取與氣相色譜-質譜聯用技術(Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)結合電子鼻(Electronic nose,E-nose)對薏仁紅豆面包及傳統紅豆面包的揮發性物質進行區分和比較。2種面包中共檢測出73種揮發性化合物，包含醇類、醛類、酸類、酯類、烴類、雜環類等揮發性物質，主要貢獻風味的物質為醛類、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組面包較好地區分，各組之間的揮發性成分含量存在顯著差異。薏仁紅豆面包中的特征風味物質有16種，較傳統紅豆面包風味來源更加廣泛。相關性分析結果表明，電子鼻的信號傳感器與特征風味物質具有較好的相關性。HS-SPME-GC-MS聯合E-nose可以闡明2種粗糧面包的揮發性成分的差異。 關鍵詞：薏仁米;面包;頂空固相微萃[詳細]

  2024-09-20 11:02

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• 基于頂空固相微萃取-氣相色譜-質譜聯用法、電子鼻和電子舌技術分析綠茶飲料的風味物質-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：[目的]本文旨在分析綠茶飲料中的特征揮發性和非揮發性化合物，為綠茶飲料風味質量評價提供科學參考。[方法]利用頂空固相微萃取-氣相色譜-質譜聯用儀(headspace solid phase micro-extraction gas chromatography mass spectrometry, HS-SPME/GC-MS)和電子鼻技術，對12種綠茶飲料的揮發性風味物質進行測定，并結合電子舌和全自動氨基酸分析儀對綠茶飲料中的非揮發性成分進行比較。[結果]利用HS-SPME/GC-MS在12種綠茶飲料中共檢測出135種香氣物質，其中酯類40種，醇類21種，醛酮類27種，萜烯類31種，烴類8種，酚類4種，酸類1種，其他物質3種。共有的揮發性香氣組分是檸檬烯、α-松油醇和芳樟醇，根據氣味活度值(odour activity value, OAV)確定芳樟醇是綠茶飲料的特征香氣物質，揮發性物質種類和含量賦予綠茶飲料獨特的風味。主成分分析(principal component analysis, PCA)結果表明電子鼻和電子舌可以區分12種綠茶飲料，第一主成分(PC1)與第二主成分(P[詳細]

  2024-09-13 14:50

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• 電子鼻結合電子舌技術對五種醬香型白酒大曲的風味物質分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：利用電子舌、電子鼻技術分析貴州仁懷地區5種醬香型白酒大曲的風味差異。對比95%乙醇溶液與去離子水萃取大曲滋味化合物發現95%乙醇溶液能萃取出更多大曲中與酸味、苦味相關的化合物，與酸味相關的化合物增加明顯；5種酒曲除對CAO酸味傳感器的負響應值差異顯著（P<0.05）之外，風味輪廓基本相似；5種大曲中與咸味、鮮味相關的化合物含量較高；5種酒曲粉末與95%乙醇溶液萃取電子鼻分析結果顯示，除響應值Z高的氮氧化合物含量差異較大之外，其余傳感器對大曲響應的風味輪廓相似，且95%乙醇溶液能萃取出大曲中更多的氮氧化合物、硫化物以及有機硫化物；5種酒曲中1號、2號、3號酒曲粉末氣味相似，1號、3號、4號、5號酒曲95%乙醇提取液氣味相似。 關鍵詞：醬香型大曲;風味;電子舌;電子鼻;主成分分析;[詳細]

  2024-09-13 14:00

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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)-9,12-四環戊二烯、2,3-二甲基環己醇、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分度較好，瀏陽金桂和瀏陽銀桂浸膏揮發性成分更為接近，咸寧金桂和瀏陽丹桂浸膏有較為明顯的區別，這與GC-MS聚類分析結果一致。本研究結果表明基于揮發性成分對不同品種的桂[詳細]

  2023-07-10 10:49

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• 電子鼻技術結合化學計量分析對漢源花椒的鑒別-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：采用電子鼻技術對包括漢源花椒在內的全國6個不同主要產地的紅花椒進行10個傳感器通道的風味成分測定和分析，用于漢源花椒的鑒別。利用傳感器響應的風味成分分布輪廓的差異對6個不同產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），并構建了漢源花椒的鑒別模型。結果表明，PCA和LDA模型均能較好地將漢源花椒與其他5種紅花椒分別區分，在PLS-DA中建立了漢源花椒的“是-否”鑒別模型，模型的預測能力參數（Q2）和擬合優度參數（R2）分別為0.947和0.968，交叉驗證和置換模擬驗證結果表明所構建模型未發生過擬合，穩健有效。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確鑒別。本研究通過電子鼻技術和化學計量學的理論與方法實現了漢源花椒與其他[詳細]

  2024-05-31 15:33

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• 頂空固相微萃取-氣相色譜-質譜-嗅聞儀結合電子鼻和多元統計方法對4種檸檬的風味差異分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：該研究旨在利用多種技術手段以及多元統計方法分析不同品種檸檬風味差異。采用氣相色譜-質譜/嗅聞聯用（Gas Chromatography-MassSpectrometry/Olfactory,GC-MS/O）與電子鼻技術對不同品種檸檬中揮發性風味成分進行研究，并以主成分綜合評價函數計算不同品種檸檬理化特性與香氣的綜合得分進行評價。結果顯示：電子鼻PCA分析能較好的區分不同品種檸檬，GC-MS/O檢測出65種揮發性風味組分，分別為烯類（46種）、醛類（6種）、醇類（5種）、酯類（5種）、酮類（2種）和酚類（1種）。不同品種檸檬中相對香氣活度值（ROAV）大于1的風味組分有檸檬烯、合金歡烯、芳樟醇、桉葉油醇、辛醛、壬醛、檸檬醛以及癸醛8種，確定為其關鍵香氣成分。安岳黃檸檬綜合得分Z高、香水檸檬次之，表明安岳黃檸檬理化特性以及香氣較好。該研究可應用于檸檬溯源鑒定與檸檬品質分析，為檸檬綜合利用提供理論支持。 關鍵詞：檸檬;風味成分;氣相色譜-質譜/嗅聞儀法(GC-MS/O);電子鼻;相對氣味活性值;偏Z小二乘判別分析;[詳細]

  2023-07-24 12:56

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• 四種微藻的風味成分及其特征分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的：鈍頂螺旋藻、富油新綠藻、三角褐指藻和湛江等鞭金藻是常見的食（飼）用微藻，它們可能通過食物鏈傳遞作用影響食品或水產及畜禽肉類食品的風味。本研究通過分析這四種微藻的風味特性，為其相關食品風味研究提供基礎數據。方法：應用固相微萃取-氣相色譜-質譜聯用技術結合電子鼻技術，檢測微藻的揮發性化合物，進而分析微藻的風味特征。結果：上述四種微藻分別檢出揮發性成分33種、35種、23種和29種。鈍頂螺旋藻的主要呈味成分為己醇、1-辛烯-3-醇、(E,Z)-2,4-癸二烯醛，(E)-2-壬烯醛、己醛，賦予其青草、泥土和脂肪味；富油新綠藻的主要呈味成分為(E,Z)-2,4-癸二烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、辛醛、1-辛烯-3-醇、己醛和己醇，賦予其脂肪、泥土、魚腥和青草味；三角褐指藻的主要呈味成分是庚醛、萘、辛醛、己醛和1-辛烯-3-醇，賦予其脂肪味；湛江等鞭金藻的主要呈味成分是(E,Z)-2,4-癸二烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、1-辛烯-3-醇、己醇、己醛和(E,E)-2,4-庚二烯醛，賦予其脂肪、青草和魚腥味。結論：四種微藻的主要呈味成分是己醛、己醇、1-辛烯-3-醇和7～10[詳細]

  2023-04-17 10:57

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• 電子鼻結合HS-SPME-GC-MS技術解析貴州主產區紅酸湯香氣成分---德國AIRSENSE電子鼻

  研究貴州主產區紅酸湯的香氣成分構成及差異。[詳細]

  2025-02-05 16:21

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• 結合電子鼻分析類干酪乳桿菌發酵豆渣飲料過程中風味特征-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為了對類干酪乳桿菌(Lactobacillus casei)發酵豆渣飲料發酵過程中風味進行綜合評價，采用頂空固相微萃取/氣質聯用技術(solid phase microextraction/gas chromatography-mass spectrometry, SPME/GC-MS)、電子鼻，結合主成分分析、聚類分析對其發酵過程中產生的揮發性風味物質組成與差異性進行研究。結果表明，豆渣飲料在發酵過程中總共檢測到87種揮發物質，包括醇類24種、醛類8種、酸類10種、酮類7種、烷烴類14種、酯類17種和其他化合物7種。隨著發酵時間的延長，醛類揮發性風味物質的含量顯著降低，酯類、酸類及其他類揮發性風味物質的含量顯著增加(P<0.05)。與其他樣品相比，發酵24 h時揮發性風味物質有更多種類(20種)及更低的致豆腥味物質(4.25μg/g),主要致豆腥味(E,E)-2,4-癸二烯醛含量為2.81μg/g,差異顯著(P<0.05)。呈清香味和豆香味的揮發性物質，如1-己醇、1-壬醇、2,4-壬二烯醛、己酸、2-壬酮、辛酸甲酯等含量較高，賦予豆渣飲料獨特的香味。此外，電子鼻雷達圖和...[詳細]

  2024-05-28 15:32

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• 電子鼻技術結合化學計量學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:采用電子鼻技術結合化學計量學，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。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模型具有良好的準確性。結論:電子鼻技術結合化學計量學能夠實現茶籽油摻假的快速、無損鑒定。 關鍵詞：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]

  2024-09-13 14:51

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

  摘要：為實現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、沙門菌標準菌液脫除培養基后加入椒麻雞樣品中,并基于電子鼻技術對污染不同致病菌的椒麻雞樣品揮發性成分進行分析檢測。[詳細]

  2025-01-15 16:33

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• 基于電子鼻、GC-MS和GC-IMS技術分析老香黃發酵期間的揮發性成分變化---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）技術分析老香黃發酵期間的揮發性成分變化,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有效區分了不同發酵時間的樣品,老香黃發酵6個月后揮發性組分開始發生較大變化。GCMS共鑒定出46種揮發性物質,包括萜烯類、醇類、醛類、酚類、酯類、醚類、雜環化合物和其它共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酵期間含量較高且相對穩定的14個共有成分。GC-IMS定性檢出38種已知揮發性成分,包括萜烯類、醇類、醛類、酯類、酮類、酚類、酸類、雜環類和其它共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]

  2022-07-18 10:27

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• 3個品牌毛豆腐風味成分對比研究---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：毛豆腐的風味決定了消費者的喜好程度。以3個品牌的毛豆腐為研究對象，對比分析了它們的非揮發性成分和揮發性成分。[詳細]

  2024-10-15 10:37

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• 肉鴨胸肌特異揮發性風味物質的鑒定---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為了尋找快大型肉鴨和優質小體型肉鴨的主要揮發性風味物質，構建不同品種肉鴨胸肌氣味輪廓，探究品種對肉風味的影響。本試驗以9周齡北京鴨、連城白鴨、野鴨胸肌為材料，采用固相微萃取-氣相色譜-質譜（SPME-GC-MS）聯用技術對其進行檢測，計算相對氣味活度值（ROAV）尋找各品種鴨胸肌中主要揮發性風味物質。運用正交偏Z小二乘法判別分析（OPLS-DA）尋找3個品種肉鴨胸肌差異揮發性風味物質。同時結合電子鼻進行檢測。通過SPME-GC-MS技術共檢測出104種物質，這些化合物主要為醛類、醇類、酮類和呋喃類物質。北京鴨胸肌中揮發性物質中醇類物質Z多，占比40.01%,其次是醛類和呋喃。而連城白鴨和野鴨胸肌中揮發性物質占比以醛類Z高，其次是呋喃和醇類物質。通過計算ROAV可得，有43種揮發性物質對鴨胸肌風味有貢獻，其中，3個品種胸肌共有物質32種。同時，電子鼻可以對3個品種胸肌進行區分。通過分析3個品種鴨胸肌揮發性物質的結果，探索了3個品種鴨胸肌的特征香氣標志物。北京鴨的主要風味物質為（E）-2,4-癸二烯醛、壬醛、2-辛烯醛、2-戊基呋喃、1-辛烯-3-酮；連城白鴨的主要風味物質為（E）-[詳細]

  2024-09-21 15:13

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• 電子鼻和電子舌技術在五倍子蜂蜜風味識別中的應用-德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：為實現不同產地五倍子蜂蜜的快速識別，采用德國AIRSENSE公司的PEN3型電子鼻系統和日本INSENT公司的味覺分析系統對貴州12個不同地區五倍子蜂蜜進行檢測，通過主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、傳感器區分貢獻率（Loadings）分析等，從氣味和滋味方面對不同產地五倍子蜂蜜進行識別。不同產地的五倍子蜂蜜在電子鼻PCA分析、LDA分析中第一和第二主成分貢獻率之和分別為99.90%、87.05%,Loadings分析發現氣味差異主要來自于無機硫化物類、氮氧化物類、有機硫化物類、醇醚醛酮類等；在電子舌PCA分析中第一和第二主成分貢獻率之和為99.35%，通過雷達圖離散程度可知，不同地區五倍子蜂蜜在酸味、甜味、苦味上的差異較大。電子鼻和電子舌技術均能區分不同產地的五倍子蜂蜜，可用于今后蜂蜜的鑒別分析中。 關鍵詞：五倍子蜂蜜;電子鼻;電子舌;主成分分析(PCA);[詳細]

  2024-09-13 14:03

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• 不同干燥方式對茉莉花茶揮發性成分的影響---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成分的影響，本文采用頂空固相微萃取結合氣相色譜-質譜聯用（HS-SPME-GC-MS）的方法，結合電子鼻技術，對經過四種干燥方式包括熱泵干燥、熱風干燥、微波干燥[詳細]

  2024-11-11 11:17

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• 分析不同發酵年份老香黃揮發性成分差異---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-質譜技術聯用（HS-SPME-GC-MS）分析不同發酵年份老香黃揮發性成分變化，并結合正交偏Z小二乘判別分析（OPLS-DA）法區分不同發酵年份老香黃。電子鼻主成分分析能明顯區分發酵與未發酵的老香黃，兩者風味差異較大，老香黃發酵3年和4年的風味成分Z為相似，而其余發酵年份風味存在較大差異。HS-GC-IMS定性檢測出39種揮發性成分，包括萜烯類、醇類、醛類、酯類、酮類、酚類、酸類、雜環化合物和其它共9類。HS-SPME-GC-MS則一共鑒別出50種揮發性成分，包括萜烯類、醇類、醛類、酚類、酯類、醚類、雜環化合物和其它共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種共有揮發性成分，經OPLS-DA模型篩選出8種標志性揮發性化合物（VIP>1)。綜上，未發酵和發酵1～5年的老香黃風味存在較大差異，篩選出的8種揮發性成分為區別不同年份老香黃提供一定依據。 關鍵詞：老香黃;電子鼻;頂空氣相離子遷[詳細]

  2023-07-17 11:37

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• 國內外典型常溫純牛奶的風味品質分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：牛奶演變為生活中常見的食品，離不開成熟的常溫奶生產技術。隨著人們對健康生活和營養食品的追求，牛奶的銷量呈穩步上升趨勢。近年來的乳制品事件使國人對國產牛奶的信心較為薄弱，純牛奶的進口量逐年增長，“進口牛奶優于國產牛奶”觀念盛行。本文以典型的2款國產純牛奶和4款進口純牛奶為研究對象，采用固相微萃取結合氣相色譜-質譜聯用技術對國產純牛奶和進口純牛奶中的風味物質進行定性、定量分析，結果發現進口純牛奶揮發性風味組分中酮類、酸類和含硫化合物含量較高，其中2-庚酮、2-壬酮和2-十一酮含量約為國產純牛奶的2倍，結合智能感官和描述性感官評價進行整體滋氣味的評估（1～7分制），發現國內的純牛奶樣品感官輪廓相似，且乳香味和乳脂味較濃，異味（牛膻味、金屬味和青草味）和蒸煮味較弱，整體喜好度評分較高，分別為5.8和5.9分，而進口純牛奶樣品的乳香味和乳脂味較弱且異味較重，整體喜好評分不超過4.0分。 關鍵詞：常溫奶;風味;智能感官;感官評價;國內外;[詳細]

  2022-09-13 11:10

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• 紅燒肉制備過程中關鍵環節的風味化合物分析---德國AIRSENSE電子鼻

  摘要：目的:研究紅燒肉風味的形成過程。方法:采用電子鼻和氣相質譜聯用（GC-MS）技術對比紅燒肉加工過程中的漂燙、油炸、燉煮及添加調味汁等關鍵過程,分析其風味物變化情況。結果:電子鼻測定結果與氣質聯用分析結果一致。五花豬肉和調味汁的風味物含量Z高,漂燙、油炸、燉煮階段風味物質減少但特征風味物不斷形成。氣質聯用共檢出148種化合物,其中豬肉、漂燙、油炸、燉煮以及成品和調味汁分別為39,32,23,20,38,65種,主要生成了醛酮類、酯醇類、雜環化合物和芳香烴及其衍生物;成品的特征風味物有己醛、苯甲醛、1-辛烯-3-醇、桂皮醛、2-戊基呋喃、2-乙酰基吡咯、2,3-二甲基-5-乙基吡嗪等。紅燒肉制備前期乙偶姻含量較高,而甲氧基苯肟則在制備過程中均比較高。結論:電子鼻技術可以較好地反映紅燒肉不同加工階段的風味物質變化情況,但具體的物質變化需要GC-MS進行檢測分析。 關鍵詞：紅燒肉;風味化合物;GC-MS;電子鼻;[詳細]

  2022-09-13 11:10

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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性成分分析。通過GC-MS測定三七粉揮發物的成分和含量，并進行多重比較。利用統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據進行降維。分別建立基于原始特征數據、3種特征選擇數據的支持向量機（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；引入灰狼優化（grey wolf optimization,GWO）算法對分類模型中的參數gam和sig2進行優化。結果表明：5種三七粉樣品中共檢測出31種揮發物成分，最優的GWO-IRIV-LSSVM模型能夠對電子鼻數據進行有效區分，測試集準確率為97.5%，且能客觀反映出樣品種類揮發性物質的差異主要是揮發物總量、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]

  2024-09-13 14:00

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