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基于電子鼻及G C -M S 技術的啤酒識別研究

檢測樣品:啤酒

檢測項目:揮發(fā)性風味物質 識別研究

方案概述:本研究以市售5種品牌的啤酒為研究對象,運用PEN3電子鼻進行氣味檢測分析,通過數(shù)理統(tǒng)計方法對樣品氣味信息進行數(shù)據(jù)處理并建立判別模型,研究電子鼻區(qū)分識別不同品牌啤酒的可行性。結合GC-MS聯(lián)用技術對樣品的揮發(fā)性風味物質進行分析,使用PLSR建立揮發(fā)性化合物和電子鼻響應信號之間的相關性。為區(qū)分啤酒品牌及電子鼻傳感器與揮發(fā)性成分之間相關性的研究提供一定的實驗依據(jù)和理論支撐。

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更新時間2021年09月14日

上傳企業(yè)北京盈盛恒泰科技有限責任公司

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本研究以市售5種品牌的啤酒為研究對象,運用PEN3電子鼻進行氣味檢測分析,通過數(shù)理統(tǒng)計方法對樣品氣味信息進行數(shù)據(jù)處理并建立判別模型,研究電子鼻區(qū)分識別不同品牌啤酒的可行性。結合GC-MS聯(lián)用技術對樣品的揮發(fā)性風味物質進行分析,使用PLSR建立揮發(fā)性化合物和電子鼻響應信號之間的相關性。為區(qū)分啤酒品牌及電子鼻傳感器與揮發(fā)性成分之間相關性的研究提供一定的實驗依據(jù)和理論支撐。

主要儀器:PEN3型電子鼻:德國AIRSENSE公司,含有10個金屬氧化物傳感器

檢測結果:為區(qū)分不同品牌啤酒并分析樣品間揮發(fā)性風味物質種類及含量的差異,采用PEN3電子鼻和氣相色譜-質譜聯(lián)用(GC-MS)技術從宏觀和微觀上對5種品牌啤酒的揮發(fā)性成分進行檢測。利用主成分分析(PCA)、Fisher判別分析(FDA)對電子鼻響應值進行數(shù)據(jù)處理并建立分類判別模型,并與GC-MS數(shù)據(jù)進行了相關性分析。結果表明,電子鼻PCA分析與FDA分析都能對樣品進行區(qū)分,R6和R9傳感器起主要區(qū)分作用。GC-MS共鑒定出24種酯類、16種醇類、13種酸類、10種醛類、12種烷類、7種酮類以及13種芳香族化合物等揮發(fā)性物質。5種啤酒的主要揮發(fā)性成分的種類大體相同,但是各組分含量有所區(qū)別。根據(jù)偏最小二乘回歸模型,電子鼻與揮發(fā)性風味物質表現(xiàn)出良好的相關性。這兩種方法在分類識別啤酒方面有很好的應用前景。

 

 

研究意義:本研究為區(qū)分啤酒品牌及電子鼻傳感器與揮發(fā)性成分之間相關性的研究提供進一步的實驗依據(jù)和理論支撐。

文獻來源:江南大學機械工程學院

 

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