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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(jié)合GC-MS聯(lián)用技術(shù)對樣品的揮發(fā)性風味物質(zhì)進行分析，使用PLSR建立揮發(fā)性化合物和電子鼻響應(yīng)信號之間的相關(guān)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(guān)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(jié)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(zhì)種類及含量的差異，采用PEN3電子鼻和氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（GC-MS）技術(shù)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(yīng)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(guān)性分析。結(jié)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(zhì)。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(zhì)表現(xiàn)出良好的相關(guān)性。這兩種方法在分類識別啤酒方面有很好的應(yīng)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(guān)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(xué)機械工程學(xué)院

• 德國AIRSENSE電子鼻

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