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SPME/GC-MS法結合電子鼻技術測定茶葉中的香氣成分-德國電子鼻
閱讀：2305發(fā)布時間：2020-5-27
本文采用 SPME/GCMS 結合電子鼻技術[18]，對 5 種不同種類的茶葉進行香氣成分分析， 利用氣質聯用儀檢測出的揮發(fā)性風味物質與電子鼻所測得的整體指紋信息作為茶葉品質評定提的論依據。
電子鼻作為一種模仿生物嗅覺的電子系統，它主要利用氣體傳感器陣列的響應信號來識別氣味， 從而可以快速獲得被測樣品的整體特征信息[10-17]，其工作原理包括以下 4 部分：
（1）氣體采樣系統。
（2）傳感器陣列。 傳感器陣列是整個系統的基礎， 金屬氧化物氣體傳感器是目前電子鼻系統應用較為廣泛的一種導電型傳感器， 其主要功能是把不同的氣味分子在其表面作用下轉化為可測的物理信號。
（3）主控制系統。 包括采樣量、采樣時間、清洗傳感器時間等。
（4）軟件分析系統。 提取有效數據進行建模分析。
實驗樣品：雨花茶（南京天觀茶葉有限公司）；鐵觀音（福建安溪天月盛世茶廠）；碧螺春（南京天綠工貿有限公司）；龍井茶（杭州西湖名茶有限公司）；金寨翠綠（南京天綠工貿有限公司）
主要儀器：德國 Airsense 公司便攜式電子鼻PEN3
檢測指標：揮發(fā)性風味物質以及風味分析
實驗結果：采用固相微萃取與氣相色譜 - 質譜聯用(SPME/GC-MS)技術，對茶葉的特征香氣成分進行分析研究。 5 種不同種類的茶葉共檢測出 42 種香氣成分， 相對含量較高的主要成分有肉豆蔻酸異丙酯、β- 紫羅蘭酮、(E,E)-3,5 辛二烯 -2- 酮，香氣成分含量的差異造成了不同茶葉品種的風味特征。 利用帶有 10 個不同金屬氧化物傳感器的電子鼻對 5 種茶葉進行品種分類，采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）和負荷加載分析 （Loading analysis） 對樣品進行分析。 PCA 和 LDA 分析得到了較好的結果， 識別率分別為 97.99%和97.69%。 測量響應值表明，傳感器 S1（W1C，芳香族化合物，苯類）、S3（W3C，芳香族化合物，氨）、S6（W1S，甲烷）對 5 種不同茶葉的區(qū)分有較好的貢獻率。
結論：本文采用 SPME/GC -MS 結合電子鼻技術對5 種茶葉的香氣成分進行研究，研究結果表明，該技術能有效分析茶葉的主要香氣成分以及茶葉的風味特征。 根據其特征香氣成面達到國家有關標準的衛(wèi)生質量要求， 提高消費者舌尖上的安全系數。
本文獻來源于“南京農業(yè)大學食品科技學院”。
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