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電子鼻技術分析不同花椒提取油火鍋底料氣味差異

檢測樣品:不同花椒提取油火鍋底料

檢測項目:氣味差異

方案概述:花椒提取油火鍋底料的電子鼻檢測在于通過快速、客觀、無損的嗅覺模擬技術,精準識別和量化其揮發(fā)性風味成分(如萜烯類、醇類等),從而實現(xiàn)對底料香氣質量、原料真實性(如花椒品種鑒別)及工藝穩(wěn)定性的高效監(jiān)控。該技術可替代傳統(tǒng)感官評價的主觀性,提升生產標準化水平,輔助優(yōu)化配方,同時有助于檢測異味或變質風險,保障食品安全與風味一致性,為火鍋底料的工業(yè)化生產提供科學數據支撐。

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更新時間2025年05月15日

上傳企業(yè)北京盈盛恒泰科技有限責任公司

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花椒提取油火鍋底料的電子鼻檢測在于通過快速、客觀、無損的嗅覺模擬技術,精準識別和量化其揮發(fā)性風味成分(如萜烯類、醇類等),從而實現(xiàn)對底料香氣質量、原料真實性(如花椒品種鑒別)及工藝穩(wěn)定性的高效監(jiān)控。該技術可替代傳統(tǒng)感官評價的主觀性,提升生產標準化水平,輔助優(yōu)化配方,同時有助于檢測異味或變質風險,保障食品安全與風味一致性,為火鍋底料的工業(yè)化生產提供科學數據支撐。

 

主要材料

樣品名稱:花椒提取油火鍋底料,編號為11/19/20

檢測儀器:德國AIRSENSE電子鼻

樣品電子鼻測試典型圖譜(舉例說明)

C:Users59914Documents<a class=花椒提取油的比較PCA主成分分析

PCA主成分分析,第一和第二主成份貢獻率之達到99.837%,基本上涵蓋了樣本的大部分原始信息,結合PCA區(qū)分度分析表(根據電子鼻軟件內部的計算方式得到,數值越接近于1說明樣品的區(qū)分越顯著)。從圖11中可見,3個花椒提取油樣品在氣味上的差異非常明顯,通過PCA分析差異清晰可見,3個花椒提取油樣品在氣味上差異非常明顯,三者在氣味上的由強到弱的順序是20#>19#>11#。結合傳感器響應值可見19#和20#兩個花椒提取油要明顯強于11#樣品,且差異主要表現(xiàn)在第一主成分上。

C:Users59914Documents<a class=LDA線性判別分析

LDA也是一種聚類分析的方法,LDA是DFA(識別因子法)的第一步,LDA分析注重類別的分類以及各種組之間的距離分析,簡單的說在LDA分析中會盡量縮小組內(例:11#的平行樣之間)的差異,擴大組間(例:11#和19#)的差異。在LDA分析中樣品被最大限度的區(qū)分開來,從圖中可見樣品之間的區(qū)分更加明顯,趨勢與PCA相似,三者之間的差異更加清晰明顯。

C:Users59914Documents<a class=Loading分析

其中位于圖中心(0,0)附近的傳感器對主成分分析圖中的模式分布負有較小的責任。同樣可見1、3、4、5、10號傳感器對花椒提取油樣品的區(qū)分貢獻最小。從圖13中可見,此時6號傳感器對第一主成分(X軸上的坐標最大)的貢獻率最大,其次是9、2、8、7也對第一主成分也有一定的貢獻,其中9號傳感器對第二主成分的貢獻率最大。由此可見11、19和20三個花椒提取油在氣味上的差異主要來自于6號傳感器對應的甲烷等短鏈烷烴類物質上。當然從傳感器響應圖中同樣可見19#和20#兩個樣品響應值強烈且其中6號傳感器在整個測試過程中響應值均較大,而11#樣品則整體傳感器均響應較小,6號傳感器的響應值更低。當然三者在另外幾個傳感器上的強弱差異也非常明顯。

C:Users59914Documents<a class=結論:德國AIRSENSE公司的PEN3電子鼻在常溫下即可對火鍋底料樣品進行測試,不僅區(qū)分火鍋底料樣品的氣味是否存在差異,還可以分析不同樣品之間氣味差異主要體現(xiàn)在哪些組分上。測試過程非常簡單,也很容易操作,每個樣品的測試周期大約3-5分鐘樣品信號采集穩(wěn)定,結果明顯。不同類型的火鍋底料樣品電子鼻響應傳感器并不相同,且各樣品在的傳感器響應強弱上也存在明顯的差異,故可將其完全區(qū)分開來。此次試驗數據清晰直觀,具有很強的可靠性、穩(wěn)定性和重復性。

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