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基于電子鼻及GC-MS技術的啤酒識別研究

閱讀:761發(fā)布時間:2021-11-17

提 供 商: 北京盈盛恒泰科技有限責任公司 資料大小: 1.8MB
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詳細介紹

摘要:為區(qū)分不同品牌啤酒并分析樣品間揮發(fā)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(lián)用(GC-MS)技術從宏觀和微觀上對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(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。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)性風味物質表現(xiàn)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。 


關鍵詞:啤酒;電子鼻;GC-MS;分類;


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