庆元锥栗烘烤过程中香气物质组分的变化

采用电子鼻及气相色谱-质谱联用(gas chromatography-mass spectrography,GC-MS)技术,对在230℃下烘烤的庆元锥栗香气进行检测。电子鼻结果显示,在230℃烘烤过程中锥栗香气轮廓随时间变化显著;0~10 min是烘烤锥栗香气形成的关键期,香气轮廓变化较大;10~20 min,锥栗烘烤香气处于一个相对稳定的状态,20 min后锥栗烘烤香气继续发生较大变化。通过GC-MS从烘烤锥栗中共检测到八大类30种化合物,随着烘烤时间的延长,挥发性酸类、醇类、醛类物质逐渐减少,酮类和杂环类物质逐渐累积,酯类和芳香族物质则先增加后减少。通过对各组分的动态变化分析,再结合各香气成分的阈值、香气特征,推断呋喃酮类物质是烘烤锥栗香气中的主要成分,2,3-二氢-3,5-二羟基-6-甲基-4(H)吡喃-4-酮、4-羟基-2,5-二甲基-3(2H)-呋喃酮和麦芽酚为烘烤锥栗的特征香气物质。     

基于GC-IMS和GC-MS技术结合化学计量法分析干燥方式对香椿挥发性成分的影响

为研究干燥方式对香椿挥发性风味物质的影响,利用气相色谱-离子迁移谱技术（gaschromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）和气相色谱-质谱联用技术（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）、相对香气活性值（relative odor activity value,ROAV）对真空冷冻干燥、热泵干燥、热风干燥、微波真空干燥的香椿样品进行挥发性成分分析,并进一步结合化学计量方法主成分分析（principal component analysis,PCA)和偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）,探究样品间挥发性成分的差异性。结果表明,通过GC-IMS检测到78个峰,鉴定出59种化合物。通过GC-MS鉴定出94种挥发性化合物,主要挥发性成分是硫化物、烯烃类和醛类。经过干燥后总挥发性化合物的含量显著降低。通过ROAV法确定了(E,Z)-二-1-丙烯基二硫化物、2-巯基-3,4-二甲基-2,3-二氢噻吩、正己醛、2-...     

老白干香型白酒香气成分分析

采用液液萃取法萃取老白干香型白酒中的香气成分,通过气相色谱-闻香法（GC-O）和气质联用（GC-MS）技术对老白干香型白酒中的香气成分进行了分析鉴定,共检测到了107种香气成分,鉴定出了其中的90种,其中对老白干香型白酒整体香气贡献大的香气成分有4-乙基愈创木酚、乙酸-2-苯乙酯、丁酸、3-甲基丁醇（异戊醇）、β-苯乙醇、2-乙酰基-5-甲基呋喃、苯丙酸乙酯、1-壬内酯、3-甲基丁酸（异戊酸）、香兰素、乙酸乙酯、1,1-二乙氧基-3-甲基丁烷和（2,2-二乙氧基乙基）苯等物质,这些香气成分是老白干香型白酒的重要香气成分。     

应用GC-O和GC-MS分析酱香型习酒中挥发性香气成分

利用液液萃取法(LLE)提取酱香型习酒中的香气化合物,按照酸碱性将萃取组分分离,获得酸性/水溶性、中性、碱性三个组分,通过气相色谱-闻香法(GC-O)结合气相色谱-质谱(GC-MS)分别进行香气成分分析。在具有典型酱香特征的习酒中共检测出72种香气化合物,其中酸性组分29种,中性组分43种,碱性组分22种,14种香气化合物在两种或两种以上组分中均可检测到。研究发现酱香型习酒中主要的香气物质是酯类、醇类、挥发性有机酸、呋喃类、芳香族类、酚类、醛酮类、吡嗪类以及含硫化合物等。香气强度较大的物质有丁酸乙酯、己酸乙酯、1-丙醇、3-甲基丁醇、乙酸、3-甲基丁酸、糠醛、四甲基吡嗪和二甲基三硫,这些物质对酱香型习酒的风味贡献较大。     

基于SHS-GC-MS和GC-IMS的对两种雪茄烟挥发性香味成分的分析与研究

【目的】为明确雪茄烟挥发性香味成分,比较不同雪茄烟挥发性香味成分的差异性。【方法】采用静态顶空-气质联用仪（SHS-GC-MS）和气相色谱离子迁移谱（GC-IMS）两种分析检测技术,对长城2号和蒙特4号两种雪茄烟的挥发性香味成分进行检测,并结合主成分分析（PCA）和偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）方法分析了两种雪茄烟的香味主要差异成分。【结果】（1）从嗅香来看,两支雪茄烟的主体香韵均为较为明显的晾晒烟特征香气和蜂蜜样的甜香。蒙特4号的花香、木香和可可香气更加明显一些,长城2号的甜香和膏香则相对较强,并稍带果甜,香气比较厚实浓郁。（2）通过SHS-GC-MS分析检测技术从长城2号雪茄烟中鉴定出18种挥发性香味成分,从蒙特4号中鉴定出30种挥发性香味成分;蒙特4号中异龙脑、乙酸异龙脑酯、α-柏木烯、罗汉柏烯等成分的含量明显高于长城2号;而3,5-二甲基苯酚和6-甲基-5-庚烯-2-酮两种香味成分仅存在于长城2号中。（3）GC-IMS在两种雪茄烟中共鉴定出47种成分,包括了3种酸类、4种酯类、12种酮类、10种醛类、11种醇类、2种杂环类和5种烯烃类成分;运用PCA和PLS-DA的分析方...     

SPME-GC-MS与SPME-GC-O协同鉴定菇娘果关键香气成分

运用顶空固相微萃取、气相色谱-质谱联用、气相色谱-嗅闻（gas chromatography-olfactometry,GC-O）技术,结合气味活性值（odor active value,OAV）对菇娘果挥发性成分和香气活性成分进行鉴定,综合评价单个挥发性组分对整体香气贡献程度,确定关键香气成分。结果表明,菇娘果中有43 种挥发性组分,其中有10 种主要香气活性物质（OAV＞1）,主要包括4 种醛酮类化合物（正己醛、甲硫基丙醛、反-2-顺-6-壬二烯醛、1-辛烯-3-酮）,其香气分别描述为青草味、薯片味、黄瓜味、蘑菇味;5 种酯类化合物（甲基-2-甲基丙酸酯、丁酸甲酯、2-甲基丁酸甲酯、丁酸甲基乙基酯、癸酸甲酯）,其香气分别描述为花香、果香、苹果香、刺激果香、葡萄酒香;1 种呋喃类化合物（2-戊基呋喃）,其香气描述为焦糖味。GC-O法中,4 名嗅闻人员主要鉴定出“苹果味”2-甲基丁酸甲酯、“薯片味”甲硫基丙醛和“青草味”己醛。通过香气定性和感官定量描述性分析发现,2-甲基丁酸甲酯、甲硫基丙醛和己醛是菇娘果的主要香气成分。     

基于GC-MS和电子鼻技术的大米挥发性风味成分分析

以8种市售大米为研究对象,利用顶空固相微萃取气相色谱质谱联用技术(solid-phase microextraction,SPME/gas chromatography-mass spectrometer,GC-MS)和电子鼻分析了大米中的挥发性物质,旨在鉴定粳米和籼米的特有香气,并比较两者差异。实验结果表明:运用电子鼻技术和主成分分析(principal component analysis,PCA)能有效区分不同品种大米,粳稻和籼稻在挥发性成分上差异明显。在此基础上,通过GC-MS定性定量检测大米中的挥发性成分,籼米的挥发性成分(149种)多于粳米(94种),籼稻中挥发性物质最多的是茉莉香米,粳稻中挥发性物质最多的是稻花香米。壬醇、癸醇和2-乙基-1-己醇等醇类物质只存在于籼米中,而2-环己酮和2-癸酮等酮类物质只在粳米中检测到,可能是这些物质导致了两个大米种类香气的差异。粳米和籼米中的重要风味物质主要是醛类、酮类和醇类,如己醛、辛醛、壬醛、苯甲醛、2-戊基呋喃等物质在粳米和籼米中都存在,这些挥发性成分阈值小,对大米特征香气的形成起重要作用。研究结果可为大米的产地及品种鉴别提供一定的参考价值。     

绥粳4号香米的风味组成及关键致香化合物的鉴定

绥粳4号香米是黑龙江省第一个香型粳稻品种,该米香味纯正,其香气组分目前尚未有研究报道。本研究在低压常温条件下对绥粳4号香米中的风味进行抽提、浓缩,并以2,4,6-三甲基吡啶为内标对各组分进行了定量。绥粳4号香米中共含有57种挥发性成分,总含量3 219.5μg/kg,其中醛类9种,醇类5种,酮类10种,酸类5种,酯类5种,内酯类3种,含氮化合物5种,酚类2种,烃类13种。采用GC-MS与GC-O联用的方式进一步确定了其中的关键致香化合物,根据风味化合物的鉴别频数和总强度确定了对绥粳4号香米香气影响最大的化合物,2-乙酰基吡咯啉是最重要的风味物质,庚醛、壬醛、2-庚酮、1-己醇和吲哚也对整体风味的形成起到关键作用。     

基于电子鼻和气相色谱-质谱联用技术分析不同品种苹果酒香气物质

以陕西白水的嘎啦、红星、瑞雪、瑞阳4种苹果为原料酿造苹果酒,采用电子鼻（E-nose）和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术分析4种苹果酒香气物质。结果表明,电子鼻检测到4种苹果酒的香气特性差异较大,利用主成分分析（PCA）法和线性判别分析（LDA）法可完全将其区分开;HS-SPME-GC-MS共检测出76种挥发性香气物质,包括醇类11种、酯类43种、醛类7种、酮类3种、酸类7种、萜烯和其他5种;嘎啦、红星、瑞雪、瑞阳苹果酒分别有66种、43种、45种、47种香气物质,总含量分别为7.17 mg/L、7.08 mg/L、6.64 mg/L、7.56 mg/L,且4种酒共有特征香气物质包括：丁酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、乙酸异戊酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、癸酸乙酯。电子鼻结合HS-SPME-GC-MS分析可以成功区分不同品种苹果酿造苹果酒的挥发性成分。     

基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析对不同栗香特征绿茶判别分析

采用气相色谱-质谱联用技术结合多元统计分析主成分分析（principal component analysis,PCA）、偏最小二乘法-判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）和系统聚类分析（hierarchical cluster analysis,HCA）对18?个不同栗香特征的绿茶开展研究。结果表明,PCA、PLS-DA和HCA均可直观地对3?种不同栗香特征的绿茶进行有效区分;PLS-DA中,18?个栗香茶样基于其香气特征实现良好分离,其中R2Y＝0.843、Q2＝0.694,说明该模型对3?种栗香特征绿茶具有良好的稳定性和较好的预测能力;HCA中,3种栗香绿茶在聚类距离12处被清晰地分成3?类,其中板栗香型和嫩栗香型距离更接近,聚类效果和感官辨识基本一致。此外,基于变量投影重要性大于1,筛选出了38?种区分不同栗香特征的重要挥发性组分。     

Flash互动游戏的开发与设计

随着Flash技术的发展,Flash的功能越来越强大,使得制作较为复杂的互动游戏成为可能.由于Flash互动游戏能够满足网络媒体的传输需要,越来越多的传统游戏开发人员转为Flash用户,广大闪客为了兴趣爱好也来制作Flash游戏娱己娱人,同时,商家把Flash互动游戏作为新产品推广和营销的重要手段.     

Detection of age and insect damage incurred by wheat, with an electronic nose

Wheats of five storage ages and with 15 degrees of insect damage were evaluated and classified by the static-headspace sampling method using an electronic nose (E-nose). A commercial E-nose (PEN2) comprising 10 metal-oxide semiconductor (MOS) sensors was used to generate a typical chemical fingerprint of the volatile compounds present in the samples. Principal-component analysis (PCA) and linear-discriminant analysis (LDA) were applied to the generated patterns to achieve classification into the five groups of different storage-age wheats and the 15 groups of different degrees of insect-damaged wheat. The results obtained indicated that the E-nose could discriminate successfully among wheats of different age and with different degrees of insect damage.     

应用电子鼻判别不同储藏条件下粳稻谷品质的研究

采用法国Alpha MOS公司生产的Fox 4000型电子鼻系统对不同储藏条件下的粳稻谷品质进行检测,通过传感器响应值的主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA),结果表明:PCA分析能准确区分出不同储藏时间的粳稻谷样品;基于PCA分析对传感器阵列进行优化后重新分析,可显著提高PCA分析的识别指数;选取16个样品作为样品集建立DFA数据分析模型,并随机选取20个样品进行验证性分析,正确判别率高达93%,证明该方法可用于粳稻谷的归属判别分析;用货架寿命分析比较预测不同储藏条件下的粳稻谷品质变化,温度和水分的影响明显,30℃样品比20℃储藏的样品高出0.6～0.8个气味距离,含水量为15.5%、14.5%样品比含水量为12.5%、13.5%样品高出0.4～0.8个气味距离;结合样品霉菌数量变化,利用PLS分析法可以对粳稻谷样品的霉变程度进行预测,正确率可达到100%。     

电子舌对啤酒的区分识别研究

采用电子舌对不同品牌的啤酒及其混合样品进行识别,对所获得的数据进行主成分分析、判别因子分析和偏最小二乘回归分析。结果表明：电子舌能够有效识别不同品牌的啤酒及不同品牌啤酒的混合样品;对不同品牌啤酒的混合样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型,电子舌响应信号和啤酒混合比例之间有很好的相关性(相关系数为0.9436),偏最小二乘回归分析模型预测误差在1.43%～3.00%之间。证明电子舌可用于啤酒的识别。     

浅谈《flash动画制作》的教学过程与方法

Flash本身的功能和特点决定了其容易被人掌握和应用,中职学校也把该软件列为计算机专业学生必修的课程。教师要合理地设计Flash的教学过程和方法,才能使学生更好的掌握Flash,灵活运用Flash这一设计平台制作各种各、样千变万化的作品。     

基于近红外光谱的豆酱鉴别技术研究

针对葱伴侣、凤彩桥、海天和金菜地四种品牌的豆酱,利用近红外光谱分析技术,对其进行预处理、主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和判别分析(DA),以建立识别不同豆酱品牌的近红外光谱定性判别模型.分析结果显示4种不同品牌的平均近红外光谱存在差异,其主成分空间分布也处于不同区域.对样品进行聚类分析,凤彩桥和海天存在小部分交...     

不同品种青稞炒制后挥发性风味物质GC-MS分析

为探究不同品种青稞炒制后挥发性风味成分的差异,筛选风味化合物丰富的青稞品种。采用气相色谱-质谱联用技术对10 个不同品种青稞炒制样挥发性成分进行分离鉴定。首先探讨炒制对昆仑15号风味的影响,其次结合香气分析、聚类分析和主成分分析对不同品种归类。结果表明：不同样品共检出140 种香气成分,包括杂环类（32 种）、酯类（26 种）、醇类（21 种）、醛类（19 种）、酮类（16 种）、酸类（13 种）、烃类（9 种）、腈类（4 种）。炒制后昆仑15号香气物质由48 种增加到60 种,主要增加的是吡嗪类物质。不同品种炒制青稞中相对含量最高为杂环类（38.59%～64.42%）,其次为酯类（1.85%～35.98%）和醛类（7.56%～21.79%）。香气分析显示炒制青稞以可可香、烤香和坚果香为主,未炒制昆仑15号果香与甜香较强。青稞焙炒香气与青稞品种及基本化学组成等有关,肚里黄为本研究参试青稞品种中最适青稞炒制加工品种。分类分析显示样品可分为两大类,昆仑15号和藏青320相似度较高,为一类,其他品种在欧式距离为9时为另一类。     

高效液相色谱法检测哌虫啶在稻田水、土壤、 稻米和小麦粉中的残留

目的 建立用高效液相色谱分析田水、土壤、稻米和小麦中哌虫啶残留分析方法。方法 稻田水用二氯甲烷提取,土壤、稻米和小麦用乙腈提取,采用高效液相色谱紫外检测器进行检测。结果 在0.5～10 mg/L范围内,哌虫啶浓度与色谱峰面积呈良好线性关系,相关系数0.9998,哌虫啶的最小检出量为1.0 ng。哌虫啶在田水、土壤、稻米和小麦种的平均添加回收率为73.17%～102.18%,变异系数为3.02%～9.89%。哌虫啶最低检测浓度为0.1 mg/kg。结论 本方法准确可靠,操作简便快速,节约溶剂,对环境污染小,符合农药残留分析的要求。