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SPME/GC-MS法結(jié)合電子鼻技術(shù)測(cè)定茶葉中的香氣成分
閱讀：2577發(fā)布時(shí)間：2020-3-10
氣味在茶葉品質(zhì)鑒定中占有重要地位。對(duì)于茶葉品質(zhì)的評(píng)價(jià)， 感官評(píng)價(jià)法由于受品茶師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)及身體、情緒等多方面因素的影響，存在一定的局限性。于是， 電子鼻作為一種模仿生物嗅覺(jué)的電子系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生， 它主要利用氣體傳感器陣列的響應(yīng)信號(hào)來(lái)識(shí)別氣味， 從而可以快速獲得被測(cè)樣品的整體特征信息。
本文采用SPME/GCMS 結(jié)合電子鼻技術(shù)，對(duì)5種不同種類(lèi)的茶葉進(jìn)行香氣成分分析， 利用氣質(zhì)聯(lián)用儀檢測(cè)出的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)與電子鼻所測(cè)得的整體指紋信息作為茶葉品質(zhì)評(píng)定提的論依據(jù)。
實(shí)驗(yàn)材料：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(mào)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(mào)有限公司）；水（蒸餾水）。
部分儀器：本研究使用的德國(guó)Airsense 公司便攜式電子鼻PEN3 包含10 個(gè)金屬傳感器陣列。
檢測(cè)指標(biāo)：茶葉香氣
實(shí)驗(yàn)結(jié)果：茶葉的主成分分析見(jiàn)圖2，2 個(gè)主成分的總貢獻(xiàn)率高達(dá)97.99%，所提取的信息能有效反映原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息。一般情況下， 總貢獻(xiàn)率只要達(dá)到70%~85%，該方法就可以使用。5 個(gè)品種的茶葉存在一定的差異，其中，雨花茶與其他4 種茶葉相距較遠(yuǎn)，區(qū)分明顯。線性判別分析結(jié)果見(jiàn)圖3，其總貢獻(xiàn)率達(dá)97.69%，只有碧螺春與金寨翠綠有小部分重疊，說(shuō)明運(yùn)用LDA 方法能很好地對(duì)5 種茶葉進(jìn)行區(qū)分。利用Loading 分析法可以確定當(dāng)前模式下傳感器的相對(duì)重要性。如果某一傳感器橫、縱坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)值接近0，則該傳感器的識(shí)別作用可以忽略，若單個(gè)傳感器的響應(yīng)值越偏離于0， 則說(shuō)明該傳感器的識(shí)別作用就越大。負(fù)荷加載分析的總貢獻(xiàn)率為97.99%，其中，1 號(hào)、3 號(hào)和6 號(hào)傳感器對(duì)茶葉香氣的響應(yīng)明顯，對(duì)區(qū)分貢獻(xiàn)率大，具體見(jiàn)圖4。
結(jié)論：本文采用SPME/GC-MS 結(jié)合電子鼻技術(shù)對(duì)5 種茶葉的香氣成分進(jìn)行研究， 根據(jù)其特征香氣成面達(dá)到國(guó)家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的衛(wèi)生質(zhì)量要求， 提高消費(fèi)者舌尖上的安全系數(shù)。
本研究成果來(lái)源于“南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院”。
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