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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，通過數理統計方法對樣品氣味信息進行數據處理并建立判別模型，研究電子鼻區分識別不同品牌啤酒的可行性。結合GC-MS聯用技術對樣品的揮發性風味物質進行分析，使用PLSR建立揮發性化合物和電子鼻響應信號之間的相關性。為區分啤酒品牌及電子鼻傳感器與揮發性成分之間相關性的研究提供一定的實驗依據和理論支撐。

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更新時間2021年09月14日

上傳企業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，通過數理統計方法對樣品氣味信息進行數據處理并建立判別模型，研究電子鼻區分識別不同品牌啤酒的可行性。結合GC-MS聯用技術對樣品的揮發性風味物質進行分析，使用PLSR建立揮發性化合物和電子鼻響應信號之間的相關性。為區分啤酒品牌及電子鼻傳感器與揮發性成分之間相關性的研究提供一定的實驗依據和理論支撐。

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：為區分不同品牌啤酒并分析樣品間揮發性風味物質種類及含量的差異，采用PEN3電子鼻和氣相色譜-質譜聯用（GC-MS）技術從宏觀和微觀上對5種品牌啤酒的揮發性成分進行檢測。利用主成分分析（PCA）、Fisher判別分析（FDA）對電子鼻響應值進行數據處理并建立分類判別模型，并與GC-MS數據進行了相關性分析。結果表明，電子鼻PCA分析與FDA分析都能對樣品進行區分，R6和R9傳感器起主要區分作用。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性物質。5種啤酒的主要揮發性成分的種類大體相同，但是各組分含量有所區別。根據偏最小二乘回歸模型，電子鼻與揮發性風味物質表現出良好的相關性。這兩種方法在分類識別啤酒方面有很好的應用前景。