科研产出
不同陈酿时间火龙果酒香气成分分析
《中国酿造 》 2025
摘要：该研究采用电子鼻结合气相色谱-质谱（GC-MS）技术对不同陈酿时间（1年、5年、7年、9年）的火龙果酒香气成分进行分析，基于香气活性值（OAV）筛选关键挥发性香气成分，并通过主成分分析（PCA）构建模型进行聚类分析（CA）。结果表明，不同陈酿时间火龙果酒中共检测出166种挥发性风味物质，包括30种醇类、79种酯类、5种烯萜类、22种醛酮类、9种酸类和其他21种化合物；醇类和酯类物质均在陈酿5年时含量最高。不同陈酿时间火龙果酒中鉴定出芳樟醇等共15种关键香气物质（OAV>1），主要的香气特征为果香味、花香、焦糖味等，其中陈酿5年的火龙果酒风味表现最佳。电子鼻传感器W1S、W1W和W2S在所有酒样中均表现出较高的响应值。主成分分析（PCA）结果可有效区分不同陈酿时间的火龙果酒。基于风味特征的变化分析可以用来科学评价果酒陈酿品质。
关键词： 火龙果酒 气相色谱-质谱联用技术 电子鼻 陈酿 风味特征
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不同烘烤度的澳洲坚果壳对其露酒品质的影响
《食品科学 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：为利用澳洲坚果壳特有的香气，探究不同烘烤度澳洲坚果壳对其露酒的品质和风味影响，采用感官评价、电子鼻、顶空气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）结合相对气味活度值（relative odor activity value,ROAV）与多元统计学分析，解析不同烘烤度澳洲坚果壳浸渍露酒的品质及其关键挥发性风味物质的组成。感官品评总分显示，180℃烘烤坚果壳露酒的总分最高，整体更受欢迎。理化指标的结果表明，不同烘烤度澳洲坚果壳露酒的乙醇体积分数、pH值、可滴定酸度、L*、a*和b*均存在差异。GC-IMS在6种不同烘烤度澳洲坚果壳酒样中共检测并定性出66种挥发性成分，包括酯类30种、醛类3种、酮类10种、醇类16种（不包括乙醇）、酸类1种、醚类2种及其他类4种。其中相对含量最高的是酯类，其次是醇类、醛酮类物质，随着烘烤温度的升高，醇类挥发性化合物总占比下降，而酯类挥发性化合物总占比显著增高。利用偏最小二乘判别分析和ROAV共筛选出6种关键气味标志物（变量投影重要性≥1且ROAV≥1）：乙酸乙酯、丙酸乙酯、丙酸丙酯、丁酸丙酯、庚酸乙酯和乙酸异戊酯。其中乙酸异戊酯、庚酸乙酯、丁酸丙酯和丙酸丙酯在基酒中富集；与此相反，丙酸乙酯和乙酸乙酯则在基酒中的相对含量最低，在180、195℃烘烤坚果壳露酒中较高，为酒样带来了坚果香和木质香气。不同烘烤度澳洲坚果壳露酒均有独特风味特征并可通过电子鼻和GC-IMS技术实现较好地分离。本研究为推动澳洲坚果壳露酒的生产实践提供了理论依据。
关键词： 顶空气相色谱-离子迁移谱 电子鼻 澳洲坚果壳露酒 偏最小二乘判别分析
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基于电子鼻和GC-IMS解析'阳光玫瑰'葡萄成熟过程香气特征差异
《中外葡萄与葡萄酒 》 2024
摘要：采用电子鼻和气相色谱-离子迁移谱技术(GC-IMS)对花后9～19周的‘阳光玫瑰’果实进行挥发性成分和香气检测，并应用主成分分析法(PCA)分析葡萄成熟过程中的香气差异。结果表明，‘阳光玫瑰’葡萄果实的挥发性成分主要在W5S、W1S、W1W、W2S与W2W传感器反应灵敏，其中花后18、19周与其它采样期差异较大，主要体现在W2S与W1S传感器。GC-IMS共检测并定性了45种挥发性成分。在葡萄果实成熟过程中，醛类呈波动降低，萜烯类在成熟时含量增加。成熟期与其他采样期挥发性成分存在差异，17～18周的特征物质为己醇、(E)-2-辛烯醛、苯甲醛、α-水芹烯、2-戊基呋喃、丁酸异丁酯，19周还具有特征香气物质里哪醇等。在‘阳光玫瑰’葡萄成熟期，挥发性成分相对含量有较大的变化，采用电子鼻和GC-IMS可区分成熟期与其他采样期，在成熟期19周葡萄果实特征香气完全体现，且更浓郁。适当延迟采收更利于‘阳光玫瑰’葡萄呈现品种的典型香气特征。
关键词： 阳光玫瑰 成熟过程 电子鼻 GC-IMS 香气特征
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基于电子鼻的香菇杂交后代香味品质分析
《中国食用菌 》 2023
摘要：为了探讨电子鼻技术评选香菇杂交后代香味品质的效果，以传统感官法为对照，应用该技术评价分析了香菇商品菌株L808和野生菌株YX7，以及19个两者杂交后代的香味品质，同时采用气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）定量分析了其香菇素含量。结果表明，电子鼻分析与感官评价结果具有良好对应关系，2种方式筛选出的具较高香味品质的11个香菇菌株完全一致。电子鼻传感器W2W和W1W的响应值均显示与GC-MS测定的香菇素含量呈显著正相关关系。电子鼻主成分分析还将21个香菇菌株划分为不同香味类型，并筛选出与野生菌株YX7具相似浓郁香味的杂交后代菌株。可见，电子鼻技术是一种有效的香味品质评价方法，可用于优良香味品质香菇杂交后代的快速初步筛选。
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电子鼻技术结合支持向量机模型检测罗非鱼皮食品的总活菌数
《食品科技 》 2022 北大核心
摘要：基于罗非鱼皮食品在24 ℃贮藏12 d，建立了检测活菌总数（TVC）的电子鼻（EN）—支持向量机模型（SVM）。采用琼脂平板计数法测定TVC，运用主成分（PCA）分析对EN信号聚类，利用偏最小二乘法（PLS）建立描述EN信号响应与TVC相关性的模型，并对模型进行优化和验证。研究结果表明，训练模型和验证模型的相关系数分别为0.94～0.98和0.88～0.90，SVR模型的检测有效性较好。说明EN结合SVM的方法可快速准确检测鱼皮食品的TVC，为实现TVC快速检测提供参考，为保障鱼皮食品食用安全提供技术支撑。
关键词： 罗非鱼皮 电子鼻 总活菌数 相关系数 支持向量机模型
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基于电子鼻的六堡茶"陈香"香味识别模型建立
《农业研究与应用 》 2021
摘要：文章采用电子鼻对“有陈香”和“陈香不显”的两类六堡茶进行香气特征响应信号提取,以干茶、茶汤和茶底的电子鼻响应值作为香气识别模型建立的特征值,用PCA和LDA进行识别分类,并以累计贡献率最高的茶汤Loadings结果进行不同传感器贡献率的分析。结果表明PCA区分样品的累计贡献率干茶、茶汤、茶底分别达到99.29%、99.33%和94.66%,LDA区分样品的总贡献率干茶、茶汤、茶底分别为87.09%、97.50%和91.72%,LDA整体区分效果优于PCA;传感器Loadings分析结果表明:W1S （甲基类）、W2S （醇酮类）、W5S （氮氧化合物）及硫化物传感器W1W、W2W在区分样本有无陈香中起主要作用。利用PCA和LDA建立的两种模型分析方法都能将“有陈香”和“陈香不显”的六堡茶样本区分开,用随机选取的39个预测集样品分别进行识别模型的验证,干茶、茶汤、茶底的LDA识别模型对未知样本的识别准确率分别为84.62%、92.31%、82.05%,说明利用电子鼻建立判断六堡茶是否有陈香的识别模型是可行的。
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