基于电子鼻与GC-MS对不同格瓦斯挥发性风味成分差异分析

采用电子鼻与气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）联用,结合主成分分析,对自制、欧奇可娃、巴巴耶夫、秋林、娃哈哈格瓦斯的挥发性风味成分进行差异分析。结果显示：电子鼻能够很好地区分5 种格瓦斯的风味。自制格瓦斯与巴巴耶夫、欧奇可娃格瓦斯风味更为接近,但与秋林、娃哈哈格瓦斯有较大差异,这种差异可能是由于发酵菌种不同所致。采用GC-MS进一步分析可知：乙醇、山梨酸、苯乙醛、乙酸苯乙酯、苯甲醛等挥发性风味物质在5 种格瓦斯中的相对含量不同,导致了风味呈现差异。     

基于电子鼻与GC-MS技术研究萨兹酒花葡萄酒挥发性风味成分

采用电子鼻和气相色谱-质谱（GC-MS）联用技术,并结合化学计量分析方法分析添加不同浓度的萨兹酒花对葡萄酒挥发性风味的贡献。结果表明,通过采集各样品气味信息,电子鼻能够灵敏地检测到各酒样的香气差异,经主成分分析（PCA）,可以很好地区分不同浓度的萨兹酒花葡萄酒。添加0.8 g/L、1.0 g/L萨兹酒花葡萄酒风味较为接近,但与空白酒样有明显差异,萨兹酒花的加入能使葡萄酒风味产生变化。采用GC-MS进一步分析,共检测到24种香气成分,萨兹酒花的加入丰富了酯类物质种类,提高了酒样中酒花特征香气物质含量,整体萨兹酒花葡萄酒香气以花果香为主。对香气成分建模分析,得出添加0.5 g/L萨兹酒花葡萄酒香气品质最好。     

基于电子鼻和GC-MS技术对山东成武和广西英家大头菜挥发性物质分析

为了分析山东成武大头菜和广西英家大头菜中的挥发性物质,首先采用电子鼻技术(electronic nose,E-nose)对两种大头菜中的挥发性物质进行了识别,并对数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA).采用气相色谱-质谱联用技术(gas chromatography-ma...     

基于电子鼻和SPME/GC-MS技术对勐海县晒青茶的挥发性物质分析

为了解勐海县晒青茶的挥发性物质信息,本试验使用电子鼻和顶空固相微萃取（SPME）与气相色谱-质谱（GC-MS）联用技术对勐海县8份晒青茶样品进行挥发性物质检测。电子鼻检测结果表明:8个茶样可分为4组,其中南糯山（NN）、西定（XD）、布朗山（BL）、格朗和（GL）、章家三队（ZJ）的5份茶样为一组,而巴达（BD）、布朗山边境（BJ）、巴达章朗（ZL）分别为一组;硫化物及烃类化合物是电子鼻富集到的晒青茶样的主要挥发性物质。GC-MS结果显示:8个晒青茶样共检测到55种挥发性物质,主要以醇类（9种）、酯类（7种）、醛类（9种）、酮类（6种）、烯烃类（13种）、烷烃类（5种）、杂环类（4种）为主。醇类物质对晒青茶挥发性物质相对含量影响最大,最高为ZL茶样（64.02%）,最低为BJ茶样（37.14%）,主要表现在芳樟醇和植物醇两种物质上。8个晒青茶样中共有的挥发性物质合计19种,含量较高的10种分别是3种醇（芳樟醇、α-松油醇、香叶醇）、2种醛（苯乙醛、藏花醛）、2种酮（β-紫罗兰酮、植酮）、2种杂环类（顺式芳樟醇氧化物、反式芳樟醇氧化物）和1种酯（二氢猕猴桃内酯）。格朗和乡的晒青茶挥发性物质总相对含量高于南糯山乡和西定乡,主要表现在醛类物质上;布朗山乡的晒青茶优势香气物质为酮类和烷烃类;西定乡的优势香气物质为烯烃类,即不同产地的晒青茶具有不同的优势挥发性物质。     

基于GC-MS与电子鼻技术结合化学计量学方法分析不同品种桂花浸膏的挥发性成分

采用气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）和电子鼻技术结合化学计量学方法对不同品种桂花浸膏挥发性成分和整体气味进行分析。结果表明：GC-MS检测到4种桂花浸膏中共65种,8大类挥发性成分,包括醇类28种、酮类6种、醛类4种、酚类4种、酸类4种、烷烃类5种、酯类8种、其他类物质6种,其中醇类、酮类和酯类是桂花浸膏挥发性成分的主要贡献物质。GC-MS Venn图和聚类热图表明,4种桂花浸膏中各挥发性成分的种类和含量有显著差异。采用偏最小二乘判别分析确定了4种桂花浸膏的9种差异性特征挥发成分,分别为正四十烷、氟丙酸、二氢-β-紫罗兰醇、二十八烷醇、棕榈酸、醋酸(9Z,12E)-9,12-四环戊二烯、2,3-二甲基环己醇、二氢-β-紫罗兰酮和豆甾醇。电子鼻结果显示,W2W、W2S、W1W、W1S、W5S是区分不同桂花浸膏气味的主要传感器。4种桂花浸膏的整体气味区分度较好,浏阳金桂和浏阳银桂浸膏挥发性成分更为接近,咸宁金桂和浏阳丹桂浸膏有较为明显的区别,这与GC-MS聚类分析结果一致。本研究结果表明基于挥发性成分对不同品种的桂花浸膏...     

采用电子鼻和GC-MS技术研究慕萨莱思中挥发性成分

以阿瓦提慕萨莱思为研究对象,采用电子鼻技术(E-nose)和固相微萃取-气相色谱质谱联用(SPME-GC-MS)技术对不同酒精度原酒(G1、G2、G3)及慕萨莱思成品酒(G4、G5、G6、G7)中的挥发性成分进行检测,研究分析其挥发性成分的变化,结果表明:PCA模型的区分指数DI值在80以上,说明样品能够很好的被区分;监督型DFA模型主要用来预测未知样品,结合使用PCA模型和DFA模型可以有效建立区分辨别不同种类的慕萨莱思;利用GC-MS共检测出挥发性物质164种,其中G1为67种、G2为47种、G3为55种、G4为45种、G5为54种、G6为57种、G7为51种。通过主成分分析(PCA)可知,慕萨莱思中醇类、酯类以及酸类物质是最主要的挥发性组成成分。其中贡献较大的为苯乙醇、1-戊醇、己酸、辛酸、月桂酸、癸酸、乙酸乙酯、苯乙酸乙酯、辛酸乙酯、棕榈酸乙酯等。GC-MS与电子鼻数据结果建立的PLS模型决定系数均大于90.0%,具有很好的相关性。     

GC-MS结合电子鼻分析干燥方式对杏鲍菇挥发性风味成分的影响

为明确干燥方式对杏鲍菇挥发性风味成分的影响,利用电子鼻和顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术对冷冻干燥（freeze drying,FD）、热风干燥（hot air drying,HAD）、中短波红外干燥（short-and mediumwave infrared drying,ID）和微波真空干燥（microwave vacuum drying,MVD）制得的杏鲍菇干燥样品进行挥发性成分分析,并进一步对这4 种干样的挥发性成分进行主成分分析。结果表明：电子鼻对挥发性成分从整体上进行分析,发现线性判别分析能够很好地区分不同干燥方式的杏鲍菇样品。利用HS-SPME-GC-MS从鲜样（fresh sample,FS）及4 种干样中鉴定出99 种挥发性物质,包括醇类、醛类、酮类、酯类、烷烃类和其他类化合物共6 类成分,其中醇类物质（19 种）为FS、FD、HAD和ID样品中的主要挥发性物质,醛类物质（18 种）为MVD样品中的主要挥发性成分,不同干燥方式制得的杏鲍菇主要挥发性成分差异显著。对不同干燥方式制得的杏鲍菇样品挥发性物质进行主成分分析,建立其品质评价模型,得出干样的综合得分顺序依次为ID、FD、HAD及MVD,为杏鲍菇的干燥加工提供了理论依据。     

基于电子鼻和GC-IMS 技术分析储藏时间对酱香型白酒挥发性风味物质的影响

该研究以第四轮次新酿、储藏1 年和3 年的酱香型白酒为研究对象,采用电子鼻和气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS）技术对其挥发性风味物质进行解析,探讨储藏时间对酱香型白酒挥发性风味物质的影响。电子鼻结果表明,传感器W3C（对氨气、芳香类物质灵敏）、W5C（对烷烃、芳香类物质灵敏）、W1W（对有机硫化物、萜类物质灵敏）和W2S（对乙醇灵敏）对不同储藏时间的酱香型白酒响应值存在显著差异（P<0.05）,且对储藏3 年的酱香型白酒响应值最高。结合相对气味活度值（raletive odor activity value,ROAV）法和变量投影重要性（variable importance in projection,VIP）分析,GC-IMS 结果表明,己酸乙酯、戊酸乙酯、异戊酸乙酯、乙酸戊酯和异丁醛是对酱香型白酒风味贡献较为突出的关键化合物,异戊酸乙酯和异丁酸乙酯对不同储藏时间酱香型白酒之间风味贡献差异显著（P<0.05）,且对储藏3 年酱香型白酒香气贡献更大。3-甲基-1-丁醇、糠醛、异戊酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、乙酸乙酯和异丁酸乙酯是不同储藏时间酱酒中的关键差异化合物,且在储藏3 年酱酒中相对含量更高。由此可知,储藏对酱酒风味品质形成具有积极意义,且储藏3 年的酱香型白酒整体风味更为突出。     

基于电子鼻、GC-MS和GC-IMS技术分析老香黄发酵期间的挥发性成分变化

利用电子鼻、气相色谱-质谱联用(Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS)和气相离子迁移谱(Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,GC-IMS)技术分析老香黄发酵期间的挥发性成分变化,并结合相对风味活度值(Relative ...     

GC-MS结合电子鼻分析啤酒对啤酒鸭风味的影响

应用电子鼻和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用仪(SPME-GC-MS)研究啤酒鸭的风味物质,以及啤酒对啤酒鸭风味的影响。利用线性判别分析方法(LDA)对电子鼻数据分析表明,啤酒对啤酒鸭的风味具有显著影响(p<0.05)。采用SPME-GC-MS从啤酒鸭中鉴定出54种化合物,包括醇类、酯类、醛类、酮类、烃类等,其中醇类是主要挥发性化合物,尤以乙醇和正己醇含量较高,而空白对照组的主要风味物质是d-柠檬烯和正己醛。另外,随着啤酒添加量的增加,啤酒鸭中醇类物质呈上升趋势,而醛类和烃类呈下降趋势。聚类分析表明,当啤酒添加量≥60%时,啤酒鸭的风味物质差异较小,且啤酒添加量为60%的啤酒鸭综合感官得分最高。该研究可为啤酒鸭的标准化、工业化发展提供了技术参数指导。     

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。     

基于电子鼻和GC-MS分析黑果腺肋花楸酒香气特征与差异性

为深入了解黑果腺肋花楸酒的香气特征,对市售5种黑果腺肋花楸干酒（编号为D1～D5）、1种甜酒（编号为S6）、4种白酒（编号为L7～L10）和2种啤酒（编号为B11～B12）进行气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术及电子鼻检测,并对结果进行线性判别分析（LDA）及聚类分析（CA）。结果表明,黑果腺肋花楸酒样品共检测出103种挥发性化合物,其中酯类42种,醇类21种,醛类7种,酮类6种,酸类10种,烯烃类4种。干酒、甜酒、白酒、啤酒分别检出挥发性物质64种、47种、31种、46种,干酒、白酒、啤酒共有成分占比分别为39.06%、22.58%、63.04%。电子鼻检测LDA结果与GC-MS检测CA结果显示,黑果腺肋花楸酒样品之间香气特征存在差异和共性,利用其挥发性香气成分的GC-MS及电子鼻检测结果进行区分和鉴别。     

电子鼻和气质联用技术分析不同酒龄酱香型白酒挥发性成分

以5种不同酒龄的酱香型白酒为研究对象,研究了不同酒龄的酱香型白酒品质以及风味变化规律,通过电子鼻和气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术对酱香型年份酒的香气化合物进行整体区分及定性定量分析。结果表明,电子鼻检测到不同酒龄的酱香型白酒香气成分差异明显;在5种不同酒龄的酒样中共定性出52种物质。随着酒龄的增加,酯类物质含量呈先减少后增加趋势,醇类物质呈现波浪形变化趋势;酸类物质呈上升趋势;呋喃类物质上升趋势明显;其中有8种物质（丁酸乙酯、己酸乙酯、庚酸乙酯、戊酸乙酯、丁酸、戊酸、己酸、乙偶姻）的含量上升趋势明显,5种物质（苯乙酸乙酯、2-甲基丙醇、2-甲基丁醇、呋喃、四甲基吡嗪）的含量下降趋势明显。聚类分析（CA）、主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的结果也表明,5个不同酒龄的酒样在挥发性成分上具有较为明显的差异,初步证实了通过电子鼻和气质联用技术区分酱香型白酒酒龄的可行性。     

电子鼻结合顶空固相微萃取-气质联用法分析微生物脂肪酶对猪肉风味的影响

用镰刀菌产脂肪酶处理猪肉样品,采用顶空固相微萃取技术对脂肪酶处理前后猪肉样品中的挥发性成分进行萃取,并结合电子鼻和气质联用技术分析鉴定。结果表明:电子鼻能够较好区分脂肪酶处理前后挥发性风味物质成分的变化,主成分分析法（PCA）进一步说明添加微生物脂肪酶能有效地改善猪肉的风味;GC-MS检测出47种挥发性成分,主要为醛类、醇类、酮类、芳香烃类等,这些风味物质的协同作用构成了微生物脂肪酶对猪肉风味特有的贡献,与电子鼻检测结果一致。      

Application of an electronic nose for determination of pre-pressing treatment of rapeseed based on the analysis of volatile compounds contained in pressed oil

The article presents an attempt to use an electronic nose together with a new three-parameter method for generation of a digital smellprint in order to specify the mode of processing of rapeseed based on the analysis of volatile compounds contained in cold-pressed rapeseed oil. Prior to the pressing process, the seeds were roasted or improperly stored to obtain oil samples with varied technological quality. The quality of pressed oils was evaluated by determination of the acid value. Furthermore, changes in oil colour were assessed with the use of an imaging colorimeter. Volatile compounds were determined with the use of gas chromatography and an electronic nose with a metal oxide semiconductor (MOS) sensor matrix. It was found that the mode of seed pre-treatment before pressing did not change the colour of the oil significantly. However, it influenced the profile of volatile organic compounds and changed their proportions. Ketones represented the largest proportion of volatile compounds determined for roasted samples and those pressed from seeds moistened up to 25% (w.b.). Alcohols dominated in samples moistened up to 10 and 12%, terpenes were the dominant volatile compounds in samples roasted at 140 °C, and other volatile compounds dominated in samples moistened up to 10 and 20% (w.b.). In turn, esters and aromatic compounds accounted for the lowest proportion in the analysed samples. The results shown by the electronic nose were correlated with the presence of particular groups of volatile compounds in rapeseed oil.     

基于电子鼻和HS-SPME-GC-MS检测并分析籼稻谷储藏期间挥发性物质的研究

利用电子鼻对不同储藏时间(0、30、60、90、120、150、180 d)、储藏温度35℃、储藏水分15.5%的籼稻进行检测,并对籼稻的整体挥发性物质进行主成分分析,在此基础上利用顶空固相微萃取结合气质联用法(HS-SPME-GC-MS)对籼稻储藏期间挥发性物质的相对含量进行测定,最后采用主成分分析法对挥发性物质进行分析。结果表明:电子鼻检测第一、二主成分的累计贡献率达到99%,区分指数为81,主成分图显示初始和储藏6个月的数据无重叠,区分效果较好;GC-MS结果显示,样品中的挥发性物质共102种,烃类、醇类、醛类、酮类、杂环类挥发性物质的相对含量随储藏时间延长而呈现增大的趋势,主成分分析结果显示,醇、醛、酮对样品整体挥发性物质的贡献最大,然后依次为杂环类、烃类、酸酯类,通过计算主成分得分和观察挥发性物质相对含量的变化,推断出籼稻谷储藏期间导致其品质劣变的特征性物质为2-己基-1-癸醇、苯甲醇、己醛、癸醛、顺-2-癸烯醛、2-十二烯醛、2-十一酮、5-十三酮,电子鼻和GC-MS联用能较好地从宏观和微观2个方面对样品挥发性物质进行检测和分析,同时主成分分析能有效地推断出籼稻谷品质劣变的特征性挥发物。     

应用电子鼻和GC-MS比较牛肉不同部位的挥发性物质组成

实验的目的是探讨不同部位牛肉对不同加热温度的气味影响。实验运用电子鼻对60、120℃加热后不同部位的牛肉（牛腱子肉、牛后腿肉、牛前腿肉、牛肩肉和上脑牛肉）进行电子鼻检测,所得数据采用线性判别式分析法（LDA）分析,获得不同部位和不同温度下牛肉气味的指纹图谱;并进一步运用GC-MS分析导致气味差异的挥发性物质组成,结果表明:通过GC-MS分析,在60℃下,牛后腿肉,牛前腿肉,牛腱子肉,牛肩肉,上脑牛肉中分别鉴定出28、27、24、24、17种挥发性物质,120℃下,牛后腿肉,牛前腿肉,牛腱子肉,牛肩肉,上脑牛肉中分别鉴定出20、33、16、20、21种挥发性物质,而气味的差异主要由醛类和醇类物质的含量和组成所造成。      

基于气相离子迁移谱和电子鼻技术分析 核桃挥发性风味物质

为研究不同品种核桃挥发性风味物质的差异和核桃品种的区分方法,以5种核桃为研究对象,采用气相离子迁移谱（GC-IMS）和电子鼻（E-nose）技术结合主成分分析(PCA）、线性判别分析（LDA）和聚类分析,对核桃挥发性风味物质的组成及品种差异进行了研究。结果表明：GC-IMS技术结合聚类分析和E-nose技术结合LDA分析均能有效区分核桃品种;采用GC-IMS技术从5种核桃中分离出73种挥发性成分,鉴定出其中19种物质,主要有醇类、酮类、醛类和酯类,其中乙醇、2-甲基丙醇、1-戊醇、3-甲基-3-丁烯-1-醇、正己醇、2-庚酮、戊醛、己醛、庚醛、壬醛、苯甲醛和乙酸乙酯是区分核桃品种的关键物质; E-nose分析结果表明,W3C、W5C、W1C和W6S传感器在区分核桃品种上有较大贡献,LDA由于考虑了组间差距,对于核桃品种的区分相较PCA更为明显;两种风味分析技术相比较,GC-IMS可对挥发性物质进行定性和定量检测,E-nose虽不能鉴定挥发性物质的具体种类,但样品处理简单,可实现品种的快速区分。     

米茶焙炒挥发性气味的形成与特征研究

以籼米为原料,经浸润、焙炒等工序制得米茶。采用电子鼻、顶空固相微萃取(HS-SPME)和气相色谱-质谱联用技术(GC-MS),研究焙炒过程中米茶挥发性成分的形成,为揭示谷物饮料的香气形成提供理论参考。大米的挥发性气味物质主要是己醛、壬醛等醛类,右旋萜二烯、酯类及烷烃类,随着焙炒时间的延长,挥发性物质种类和浓度逐渐丰富,米茶挥发性物质组成以醛、烷烃和杂环类为主,兼有较大比例醇、酯和酮类。焙炒米茶的香气成分主要是2-戊基呋喃、2-戊基吡啶和3-乙基-2,5-二甲基吡嗪等杂环物质。建立的基于电子鼻传感器的米茶香气成分预测模型具有很高的拟合精度。