电子束辐照前处理对梅鱼鱼糜凝胶挥发性成分的影响

为分析电子束辐照对鱼糜凝胶嗅感的影响,采用不同电子束辐照剂量处理梅鱼鱼糜,通过热诱导形成鱼糜凝胶,利用顶空固相微萃取-气质联用(HS-SPME-GC-MS)、感官评定和电子鼻分析,结合相对气味活度值研究辐照前处理对梅鱼鱼糜凝胶挥发性风味的影响。结果表明:辐照组鱼糜凝胶鱼香味略有减弱,高剂量组(≥7 kGy)稍有辐照异味;对照组与辐照组鱼糜凝胶电子鼻风味线性判别分析(LDA)图区分明显,其中3 kGy和5 kGy组、7 kGy和9kGy组有重叠,说明2组间挥发性风味相似;辐照后鱼糜凝胶挥发性成分种类增加,含有更高含量的烃类、醛类和酮类物质;梅鱼鱼糜凝胶最关键的嗅感成分为癸醛、1-辛烯-3-醇、3-甲基丁醛、2,3-辛二酮等物质,低剂量(≤5 kGy)辐照对鱼糜凝胶嗅感起关键和修饰作用的挥发性成分的种类没有影响,而在高剂量组中(Z)-2-壬烯醛、(Z)-2-癸烯醛、2-己烯醛等物质变为重要风味成分,2-乙基呋喃、乙酸乙酯对风味的贡献减弱,可能是导致辐照异味的主要原因。利用3~5 kGy电子束剂量前处理梅鱼鱼糜,能较好地保持鱼糜凝胶风味,而高剂量辐照会导致辐照异味的产生。试验结果为利用电子束辐照前处理改善鱼糜凝胶品质提供了依据。     

水稻虫害信息快速检测方法实验研究-基于电子鼻系统

植物在受到昆虫侵害时会产生挥发性物质。因此,利用电子鼻与计算机组成水稻虫害快速检测系统,通过检测水稻挥发物气味,根据气味信息的分类,选用主成分分析法可快速判断水稻是否有虫害及每株水稻上有多少害虫。研究发现,利用电子鼻检测水稻虫害的最好时机是在水稻受侵害的15～36h内。实验结果证明,利用电子鼻检测水稻是否发生虫害及发生虫害后每株水稻上害虫的数量是可行的。     

苹果品质安全无损检测技术研究

运用PEN3型电子鼻,对330个带有已知不同浓度、种类农药的苹果样本进行原始气味采集。通过电子鼻采集到的原始气味图谱生成柱状图表明,传感器对不同浓度农药的响应值是不同的,但是没有明显的规律,因此,需要结合化学计量学方法进一步分析。通过PCA模型分析,各组样品第一主成分的方差贡献率均大于85%,说明第一主成分在区分不同苹果样品气味的过程中起着关键作用。通过LDA模型分析,各组样品的两种主成分累计方差贡献率均大于80%,表明这两种主成分包含了样本的大部分信息,因此,可作为苹果样本分析的两个主要成分。通过SVM分析并建立模型,结果表明,测试集与训练集准确率均大于90%,可以准确识别苹果样本上的农药。     

电子鼻数据的预处理技术与应用

针对电子鼻的数据特点,提出用一个3维数组保存电子鼻的数据;采用6点平滑方法去除传感器的噪声;在基线校正中,首先通过二阶导数大于零和连续一阶导数大于零的方法找到样本反应起始点,然后减去环境响应值并提取相同长度的数据段,以提高电子鼻的精度和可重复性。对预处理前后的电子鼻数据中提出的特征进行主成分分析发现,预处理后的主成分结果所含的有用信息更多,而且可以很好地区分红富士和姬娜两种不同香味的苹果。     

电子鼻技术在粮食质量检测中的应用

对消费者来说,粮食的气味也是衡量其质量的一个重要标准.电子鼻是一种新颖的仿生系统,是用于分析、检测挥发性气味的仪器.为此,综述了电子鼻在粮食质量检测中的应用,主要包括粮食霉变、虫害和储藏年限等方面的研究及其应用现状;最后,展望了电子鼻在粮食检测中的应用前景.     

苹果汁中鲁氏接合酵母早期污染的电子鼻识别研究

通过电子鼻(Electronic nose,EN)检测苹果汁气味,探索电子鼻识别苹果汁中鲁氏接合酵母早期污染的可行性。利用线性判别分析(LDA)研究电子鼻对不同污染时间苹果汁的区分能力。运用载荷分析研究各传感器对电子鼻早期识别鲁氏接合酵母污染的贡献。同时对苹果汁进行感官评定分析,作为验证电子鼻检测性能的参考。运用偏最小二乘回归(PLSR)分析电子鼻信号与酵母菌浓度之间的相关性,以期建立定量检测模型。结果表明实验菌株污染苹果汁12 h后,对应的酵母浓度小于200 CFU/m L,电子鼻能够识别污染样品,而感官评定人员在这个条件下无法区分污染样品与空白样品。载荷分析表明S1、S2、S6、S7和S8传感器在电子鼻识别鲁氏接合酵母早期污染中起到重要作用。PLS结果表明电子鼻信号与酵母浓度之间有很好的相关性,决定系数R2分别为0.97(校正集)和0.93(预测集),预测标准误差分别为0.28(校正集)和0.26(预测集)。上述结果表明利用电子鼻对苹果汁中鲁氏接合酵母早期污染进行识别预警是可行的,有望在食品微生物快速检测领域得到广泛应用。     

电子鼻技术在苹果质量评定中的应用

提出了一种根据苹果气味对苹果进行无损检测的新方法，研制了一套适合苹果气味检测的电子鼻系统。对超市所购得的好坏苹果各50个进行了检测，在获得传感器阵列数据的基础上，从每个传感器曲线中提取了5个特征参数，将其作为模式识别的输入向量。由主成分分析对所测的数据处理结果看出，好坏苹果足可以区分的，但有一点重迭的地方。用遗传算法优化RBF神经网络．发挥各自的优点，使所建立的遗传RBF网络不但收敛速度快，而且识别精度高。网络对训练集的回判正确率和对测试集的测试正确率分别为100％和96．4％。试验证明该分类方法和电子鼻装置都是有效的，也适用于其他的水果。     

基于HS-GC-IMS和HS-SPME-GC-MS的蛋白酶对豆粕挥发性风味的影响分析

为研究不同蛋白酶酶解对豆粕挥发性风味成分的影响,选用4种蛋白酶（碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、风味蛋白酶）对豆粕进行酶解,采用顶空-气相色谱-离子迁移谱（Headspace-gas chromatography-ion mobility spectroscopy,HS-GC-IMS）和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱（Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS）联用技术分析不同豆粕酶解物（Soybean meal hydrolysates,SMH）的挥发性风味成分,并结合主成分分析（Principal component analysis,PCA）、热图聚类和正交偏最小二乘判别法（Orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）对不同SMH进行分析。结果表明：碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶和风味蛋白酶酶解豆粕的挥发性风味成分存在较大差异。HS-GC-IMS鉴定出84种挥发性成分,筛选得到33种差异风味物质,发现酶解后酮类物质显著降低而醛类、醇类和酯类物质含量明显增加。PCA结果表明不同SMH之间的风味存在显著差异。最终通过OPLS-DA筛选出贡献较大的挥发性化合物,同时构建出可靠的用以鉴别SMH的模型。HS-SPME-GC-MS检测出103种差异风味物质,可用于区分不同SMH,被检出的挥发性组分中醛类、醇类和酮类等化合物为SMH风味的形成做出主要贡献,明晰了部分风味化合物形成的原因。PCA和聚类热图结果表明不同蛋白酶酶解对豆粕的挥发性风味物质的种类和含量有显著影响,其中,风味蛋白酶和木瓜蛋白酶对豆粕的风味改善最为显著。     

不同灭酶处理对燕麦气味和品质的影响

为选择合适的灭酶处理方法,通过电子鼻、感官评价和快速黏度分析等方法,对5种灭酶处理（焙炒、常压蒸煮、高压蒸煮、远红外处理和微波加热）对燕麦粉的气味、色泽和糊化特性的影响进行了研究。研究表明：燕麦粉的电子鼻主成分分析（PCA）二维和三维指纹图谱均可将不同灭酶处理的样品明显区分开来;样品的感官评价气味值由高到低依次为：焙炒组,红外组,高压蒸煮组,常压蒸煮组,微波组;样品白度检测结果由高到低依次为：红外组,微波组,焙炒组,蒸煮组,与色泽的感官评价结果基本一致,微波组和红外组的色泽明显优于其他3组的色泽。样品的糊化特性指标中,除糊化温度外,其他6项快速黏度分析（RVA）特征值均差异显著。由此说明,不同灭酶处理对燕麦粉的气味、色泽和糊化特性均有不同影响,应结合燕麦粉的不同用途选用不同的灭酶处理。     

花生油低温过滤精炼工艺设计及效益分析

花生油低温过滤精炼工艺最大限度地保留了花生中的营养成分、生理活性成分和特有的风味,并能较长时间保持油品澄清透明。整个生产过程没有废弃物排放,无下脚料产生,是一种环境友好型绿色加工工艺,本文对低温过滤工艺进行了说明,并举例进行了效益分析。     

烟用香精香料挥发性成分总量检测条件的探究

在不同条件下分别对烟用香精和料液样品的挥发性成分总量指标进行测定,考察环境、仪器、方法等因素对5种不同性状的香精香料挥发性成分总量测定结果的影响,共完成280×5组实验。通过成对数据t检验结果,得出影响挥发性成分总量最显著的因素是蒸发皿形状与厚度(重量),其中挥发性很强的样品,在各实验条件下基本完全挥发,仅有蒸发皿形状对其结果产生显著影响;对于粘稠不均匀的样品,检测前样品是否摇晃均匀对其结果产生显著影响。其他影响因素均对不同的样品测定结果产生显著影响。     

基于SPME-GC-MS和电子鼻的鱼粉挥发性物质分析

为了能够全面、快速分析鱼粉的新鲜度,将电子鼻与顶空固相微萃取气质联用技术结合,以挥发性物质含量辅助评价鱼粉的新鲜度。首先,采用顶空固相微萃取方法对18种储藏时间鱼粉的挥发性物质进行了分析,得到不同储藏时间鱼粉的挥发性物质种类和含量,以及挥发性物质变化规律;采用多元线性回归方法和最近邻回归方法对鱼粉各类挥发性物质和表征新鲜度的标记物与电子鼻传感器响应建立了模型。结果表明:顶空固相微萃取气质联用(Solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)共鉴定出101种,主要包括醇类化合物、醛类化合物等11类挥发性物质,其中醛酮类化合物种类较多。随着鱼粉逐渐腐败,气味阈值较低的醛类化合物相对含量逐渐降低、酮类化合物相对含量逐渐升高,并出现了二甲基三硫、三甲胺等表征鱼粉新鲜度的标记物;在储藏过程中,醇类化合物相对含量呈先上升后下降趋势;酸类化合物、含氮化合物、含硫化合物相对含量则呈上升趋势。与多元线性回归方法相比,最近邻回归方法具有更好的预测能力,测试集相关系数在0.763 3～0.999 9之间,均方根误差在0.086 7%～8.465 5%之间。     

花生油中黄曲霉毒素的污染、检测及去除方法

黄曲霉毒素对动物有剧烈的急性毒性和明显的慢性毒性。花生是最容易遭受黄曲霉菌感染的农作物之一,严重影响以花生为生产原材料的花生油品质。本文综合分析了花生油中黄曲霉毒素的污染途径和检测方法,并进一步探讨了它的去除方法。     

压榨花生油加工过程过氧化值的变化

研究压榨花生油不同生产条件对花生油品质的影响,通过对小路阶段烘炒和大路阶段蒸炒不同温度和时间的试验对照,分析其过氧化值的变化,确定最优的加工工艺条件。结果表明:小路阶段最佳烘炒温度为180℃、最佳烘炒时间为20min,花生整颗烘炒;大路阶段采用碾碎花生湿润蒸炒,最佳蒸炒温度为110℃、最佳蒸炒时间为50min。     

基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统

为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。     

基于遗传RBF网络的电子鼻对苹果质量的评定

提出一种根据苹果气味对苹果进行无损检测的方法,研制了一套适合苹果气味检测的电子鼻系统。对好坏苹果各50个进行了检测,在获得传感器阵列数据的基础上,从每个传感器曲线中提取了5个特征参数,作为模式识别的输入向量。用主成分分析法和遗传RBF网络对所测的样本进行分析,主成分分析可较好的把好坏苹果区分开,遗传RBF网络对训练集的回判正确率和对测试集的测试正确率分别为100％和96．4％。     

食用油不同储藏技术的效果研究

通过在40℃条件下对花生油和大豆油进行充N2、加脱氧剂、负压和加TBHQ方式储藏,同时以15、25和40℃条件下的常规密闭避光进行对照,储藏150d,每隔30d取样测定指标,研究了储藏期间花生油和大豆油的酸值、过氧化值及羰基值及P-茴香胺值的变化规律。结果表明:同样的储藏条件下,温度越低储藏效果越好;在40℃条件下,加TBHQ效果最好,脱氧效果稍优于负压,充N2效果最差;在高温下,充N2、加脱氧剂和负压等气调方式并不能从根本上解决高温下油脂氧化酸败问题,而添加抗氧化剂TBHQ可以极大地减缓食用油品质劣变。     

融合电子鼻和视觉技术的鸡肉新鲜度检测装置研究

为实现鸡肉新鲜度的快速准确检测,设计了一种基于电子鼻和视觉数据融合的一体化检测装置。装置由控制系统、视觉系统和电子鼻系统3部分组成,可同时通过电子鼻传感器阵列检测鸡肉散发的气体浓度并由摄像机采集鸡肉视觉图像,控制板传输数据至Jetson Nano上位机进行特征提取、融合与分析。由该装置获取不同新鲜度鸡肉样本的气味和图像数据,采用主成分分析方法进行降维处理,再基于支持向量机建立鸡肉新鲜度分级模型,准确率可达98.7%。该装置具有准确率高、便携和稳定性强等特点,可为肉品新鲜度检测提供技术支持。     

牦牛肉成熟过程中主要挥发性成分的变化

采用固相微萃取与气质联用,对成熟0、3、8d的牦牛肉中挥发性风味成分进行测定,分析了牦牛肉成熟过程中不同来源挥发性成分相对含量的变化.结果表明:在牦牛肉成熟的0、3、8d分别检测到54、58、63种挥发性的风味成分;牦牛肉成熟过程中美拉德反应产物相对含量总体增加,其中,经过8d的成熟,3-羟基-2-丁酮、2-甲基-3-呋喃硫醇、2-甲基-丁醛分别比成熟0d时增加了183.17％、128.40％、190.10％,增强了牦牛肉的香味;脂质来源挥发性化合物相对含量总体降低,其中,醛类相对含量总体降低,减弱了牦牛肉的脂肪味;饲料来源挥发性风味成分相对含量降低了20.30％,来自于饲料的气味有所降低.     

影响浓香花生油质量的重要因素

分析了影响浓香花生油质量的5大因素,总结了该工艺所产花生油的优点。