电子鼻实验报告
电子鼻对牛奶_奶油_奶味香精检测参数的研究
电子鼻对牛奶、奶油、奶味香精检测参数的研究李 宁1，郑福平2，李 强2，孙宝国2,1,*(1.陕西科技大学化学与化工学院，陕西 西安 710021；2.北京工商大学化学与环境工程学院，北京 100037)摘 要：用电子鼻对牛奶、奶油和奶味香精进行气味测定。
寻求最佳的电子鼻仪器测定参数，使得对类奶味产品测定时，由仪器引起的误差最小。
通过单因素试验对测定过程中的重要影响因素进行考察，运用主成分分析法(PCA)找出最佳仪器测定参数。
研究结果表明，牛奶样品的最佳仪器测定参数为：进样针进样量2500μl ，产生时间900s ，产生温度60℃，样品上样量1ml ；奶油样品的最佳参数为：进样针进样量2500μl ，产生时间900s ，产生温度60℃，样品上样量5g ；奶味香精的最佳参数为：进样针进样量500μl ，产生时间300s ，产生温度60℃，样品上样量3ml 。
关键词：电子鼻；牛奶；奶油；奶味香精；主成分分析法Critical Analytical Parameters of Electronic Nose for Milk, Cream, and Dairy FlavoringLI Ning 1，ZHENG Fu-ping 2，LI Qiang 2，SUN Bao-guo 2,1,*(1. College of Chemistry and Chemical Engineering, Shaanxi University of Science and Technology, Xi ＇an 710021, China ；2. School of Chemical and Environmental Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100037, China)Abstract ：Electronic nose was used for analyzing flavor of different matrix dairy products: milk, cream, and dairy flavoring.The principal goal of this study was to obtain the most suitable parameters of electronic nose for analyzing these dairy products.To do this, testing errors caused by the instrument should be decreased to be the least. Different influencing factors during the measuring process were studied by single factor method. Then principal component analysis (PCA) was employed to find out the most suitable parameters. The optimal analytical parameters for milk were inject volume 2500 μl, incubation time 900 s,incubation temperature 60 ℃, and sample injection amount 1 ml, for cream, 2500 μl, 900 s, 60 ℃, and 5 g, and for dairy flavoring,500 μl, 300 s, 60 ℃, and 3 ml.Key words ：electronic nose ；milk ；cream ；dairy flavoring ；principal component analysis中图分类号：TS207.3 文献标识码：A 文章编号：1002-6630(2009)18-0335-05收稿日期：2009-05-03基金项目：国家自然科学基金项目(20676003)作者简介：李宁(1982－)，女，博士研究生，主要从事香料化学研究。
实验利用电子鼻分析挥发性有机化合物(挥发性有机化合物)
Abstract - An electronic nose is an instrument intended to mimic the human sense of smell. Electronic noses (e-nose) employ an array of chemical gas sensors, a sample handling system and a pattern recognition system. Pattern recognition provides a higher degree of selectivity and reversibility to the system leading to an extensive range of applications. These ranges from the food and medical industries to environmental monitoring and process control. Many other types of different gas sensors available. These include conducting polymers (CP), metal oxide semiconductors (MOS), piezoelectric, optical fluorescence, quartz crystal microbalance (QCM) and Amperometric gas sensors. The ideal gas sensor would exhibit reliability, robustness, sensitivity, selectivity and reversibility. High selectivity with high reversibility is difficult to attain. After signal processing and feature extraction the output of the sensors provide a unique “smellprint” for that substances which can be used to classify, measure concentration, or verify quality. The present paper illustrates the function of electronic nose, its application and investigates the effective use of e-nose in detecting gases that have some smell developed by the volatile organic compounds (VOC) like ethanol, acetone and benzene at different concentrations. The response and characteristics prove that the Electronic nose is a reliable instrument which can be used for environment control (air quality, pollutants, and gas emission levels), medical science (urine, skin and breath odour etc.), food industry (coffee, milk, soft drink fish, meat etc.), pharmaceutics, chemical industry, Defence and security industries (detecting humanitarian land mines etc.) and semiconductor industrial processes.Key words: Electronic noses, chemical sensors, sensor array, pattern recognition, volatile organic compound, smell print.I.I NTRODUCTIONThe human nose has been used as the judge for food and perfumes for years [1].The best way to know how fresh the food is to give it a sniff. If the smell of food is well, it is fresh [2].But how do we smell? After few hours of smelling, even the best inspector’s nose can come up a bit short. And what if we have caught a cold? That’s where Electronic noses come in handy. An electronic nose automatically detects and recognized odours, vapour and gases. These are not limited by human factors such as fatigue, exposure to toxins and inability to detect come compounds [1]. Instrumental methods of determining volatiles, such as gas chromatography – mass spectrometry (GC/MS), are expensive and require trained personnel. As a result there has been a drive to establish a device for rapid, inexpensive analysis of volatile organic compounds (VOC) that do not require specialist technicians. As a result there has been a drive to establish a device for rapid inexpensive analysis of volatile organic compounds (VOC), which doesn’t require specialist technicians [3].Persaud and Dodd first reported the design of an electronic nose (E-nose) using chemical sensors and pattern recognition in 1982. An e-nose is an instrument consisting of an array of reversible but only semi-selective gas sensors coupled to a pattern recognition algorithm. The selectivity of the instrument is achieved through the application of pattern recognition techniques to the responses from the senor array [3].The possibility of using electronic nose for applications in medical field has garnered increased research attention as of late. Several studies indicate that when people are afflicted with ailments such as diabetes, lung cancer, urinary tract infections, biological samples collected from them produce a discernable pattern of volatile organic compounds (VOCs) [1]. This forms, in essence, a “smell signature” for the disease that can be used to diagnose the condition with reasonable accuracy.II.E LECTRONIC N OSEThe basic electronic circuit is shown in fig.1 for chemical identification using an array of sensors where each sensor is designed to respond to a specific chemical, the number of unique sensors must be at least as great as the number of chemicals begin monitored. The output characteristics of each sensor must be related with each other.The commercial Electronic Noses use sensors like conducting polymer sensors (CP), piezoelectric– surface acoustic wave (SAW), thickness shear mode (TSM),metal oxide semiconductor (MOS), metal oxide semiconductor field effect transistor (MOSFET), electrochemical (EC), Pellistor and optical sensor arrays are reviewed by Albert et al. [4] and James et al. [5].Experimental Use of Electronic Nose for Analysis of Volatile Organic Compound (VOC)Syed Hasan Saeed1 Zia Abbas2 Prof. Bal Gopal 31. Deptt. of Electronics & Comm. Engg. Integral University, Lucknow:s.saeed@2. Deptt. of Electronics & Comm. Engg. Integral University, Lucknow:ziaabbas@3.Deptt. of Electronics & Comm. Engg. Integral University, Lucknow:prof.balgopal@Fig.1 Basic measuring circuit of an E-Nose (TGS-822)The sensing element of sensors is a tin oxide (SnO2) semiconductor which has low conductivity in clean air. In the presence of a detectable gas, the sensor’s conductivity increases depending on the concentration of gas in the air. A simple electrical circuit can convert the change in conductivity to an output signal which corresponds to the gas concentration.The conducting polymer sensors used in electronic noses actually designed with thin films of insulating polymers loaded with carbon black as a conductive medium, to form polymer carbon composite. The polymers are selected by statistical analysis of responses of these films to a subset of the target compounds used.Since the resistance in most of the polymer- carbon composite films is sensitive to changes in temperature, heaters are included on back of the ceramic substrate to provide a constant temperature at the sensors. This constant temperature, 28, 32 or 360C, depending Nose (TGS-822) of Figaro Company of Japan has been used.III.D ETECTION P ROCESSThe detection process of an Electronic Nose is shown in fig.2. This process is divided into five groups namely, raw measurement, pre-processing, feature extraction, pattern recognition, classification and decision making. The initial block in the figure represents the electronic nose hardware, which typically consists of a gas sensor array. Preprocessing compensate for sensor drift, compress the transient response of the sensor array, and reduces sample to sample variations.Fig.2 Odour Detection ProcessFeature extraction has two purposes: to reduce the dimensionality of the measurement space to a lower dimensional space in order to avoid problems associated with high dimensional space datasets, and to extract the information relevant for pattern recognition. The resulting low dimensional feature vector is then used to solve a given prediction problem, typically classification, regression, or clustering. Classification task address the problem of identifying an unknown sample as one from a set of previously learned odorants. In regression task, the goal is to predict a set of properties (e.g. concentration, quality etc.) for an analyte. Finally, in clustering tasks the goal is to learn the structural relationships among different odorants. A final step is the selection of models and parameter settings and the estimation of the true error rates for a trained model by means of validation techniques.IV.A PPLICATION FIELDS AND COMMERCIAL SYSTEMS The application areas for electronic nose are growing on the basis of the results so far achieved on behalf of numerous research groups and more and more companies on the market. They are the following:1.Environmental control (air quality, pollutants, gasemission levels of factories, chemical plant monitoringetc.)2.Medical applications such as urine skin and breatheodour analysis, ulcer monitoring etc.3.Food industry (coffee, soft drinks, fish, meat, winearoma control, fermentation process, identification ofbacterial organism etc.)4.cosmetics/ perfumes and aroma5.Defence and security industries ( detectinghumanitarian land mines etc)6.Pharmaceutics, chemical industry (measuring odour,quality control of pharmaceutical compounds etc.)7.Semiconductor industrial process and others.VI.R ESULTThe characteristic graphs for different volatile organic compounds with different concentrations using smell sensor TGS-822 are shown in fig.3. The compounds used are ethanol, acetone and benzene with different concentration. Other chemical compounds can be used inVI.C ONCLUSIONThe characteristic of three volatile organic compounds shows that the electronic nose can be used for other gases which are harmful. Thus an electronic nose is a reliable instrument for the detection of harmful gases. Many methods of pattern recognition are available which can be used in electronic nose. For accuracy, sensitivity, and selectivity of an electronic nose a comparative analysis of different pattern recognition techniques is required. On larger scale an array of such sensors can be employed to construct an electronic nose and different techniques can be used for the analysis of a mixture of various volatile organic compounds.Rs-Fixed Resistance, Vc- Circuit Voltage, VL- Voltage across load, VH- heater Voltage, Concentration in ppmR EFERENCES1.Imam S. A., and Khan M.R. “Electronic Nose: Applications inmedicine, Environmental Monitoring and Food Industries”2.Suthar A.C. et al, (2005), “Smell of Electronic Way”,Electronics For You Magazine, vol.37, No.2, pp. 28-343.David James, Simon M. Scott, William T. O’Hare, (2005),“Chemical Sensors for Electronic Nose Systems”.4.AlbertnK J, Lewis N S , Schauer C L, Sotzing G A, Stitzel S E,Vaid T P, Walt D R (2000) Cross reactive chemical sensorarrays. Chem Rev 100: 25955.Janata J, Josowicz M, De Vaney D M (1994) Chemical sensors.Anal Chem 66:207R6.P. Hauptmann, R.Borngraeber, J. Schoeder, Otto-van-Guericke-University, Magdeburg, Germany and Joerg Auge,ifak, Magdeburg, Germany (2000), “Artificial electronic tonguein comparison to the electronic nose- state of the art and trends”2000 IEEE/EIA Int. frequency control symposium andexhibition.7. A.A D’Amico, C. Dinatale (1999), “Chemical portraits of gasesand liquids: trends and perspectives”, Proc. EUROSENSORSXIII, The Hague (The Netherlands) 1000-1003.8.Simon J. Rabe, S. Buttgenbach, Zimmermann, P. Hauptmann(2000), “Design, manufacturing, and characterization of highfrequency, thikness-shear mode resonator”, Proc. 2000IEEE/EIA Int. Frequency Control Symposium, Kansas (USA).9.M. Scott, David James, Zulfiqur Ali, (2007), “Data Analysisfor electronic nose systems”.10.Nagle H T, Gutierrez-Osuna R, Schiffman S S (1998) The howand why of electronic noses. IEEE Spectr 35:2211.Gardner J W, Bartlett P N (1999) Electronic Noses:P rinciplesand Applicatons. Oxford University Press, Oxford12.Imam S A, Khan M R, (2006), “Evaluation of Electronic Nosefor identifying and quantifying single and mixed contaminantsin Air.”。
电子鼻的实验原理
电子鼻的实验原理电子鼻是一种模拟人类嗅觉系统的仪器，它能够通过感知和辨认气体成分，实现气味的检测和分类。
电子鼻的实验原理主要包括气体传感器的选择和电子鼻模型的建立。
1. 气体传感器的选择电子鼻中常用的气体传感器包括半导体传感器、石英晶体微天平、金属氧化物传感器和电化学传感器等。
每种传感器都有其自身的灵敏度范围、选择性和耐久性等特点，因此在实验中需要根据需要的气体检测范围和要求来选择合适的传感器。
半导体传感器的工作原理是通过表面吸附和电导率变化来检测气体。
半导体传感器的灵敏度高，响应速度快，价格较低，但是其选择性较差，容易受到环境条件的影响。
石英晶体微天平是一种基于微重量及其薄膜的吸附质量变化原理的传感器，通过检测气体吸附在薄膜上的质量变化来判断气体成分。
石英晶体微天平具有高精度、高选择性和较低的功耗，但价格较高。
金属氧化物传感器基于半导体氧化物材料表面对气体吸附和电学性质的变化来检测气体。
金属氧化物传感器具有高灵敏度、较好的选择性和较低的功耗，但存在响应时间较长的问题。
电化学传感器是通过电极与气体之间的电荷转移反应来检测气体成分的传感器。
电化学传感器具有高选择性和较低的功耗，但是其响应速度较慢，且易受温度和湿度等环境条件的影响。
在实验中，根据需要检测的气体成分和实验条件等，可以选择适合的传感器或利用多个传感器组合来构建电子鼻。
2. 电子鼻模型的建立电子鼻模型的建立是电子鼻实验的重要部分，通过建立合适的模型可以更准确地对气体进行分类识别。
电子鼻模型主要包括数据采集、特征提取和模式识别三个步骤。
数据采集是指利用传感器获取气体样本的数据。
在实验中，通过将气体样本吹入传感器中，在不同的浓度或不同的气体成分下采集传感器的响应数据。
这些数据可以包括电流、电压或阻抗等信息。
特征提取是将从传感器中获得的原始数据转化为能够反映气体特征的特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析、小波变换和时域统计等。
通过提取气体样本中的有用信息，可以减少数据的冗余性并提高分类的准确性。
不同饮料品质特征电子鼻检测实验
不同饮料品质特征电子鼻检测实验
一、目的要求
1.了解电子鼻原理、结构；
2.学习和掌握电子鼻检测方法与数据处理方法；
二、基本原理
电子鼻是一种由低选择性、非特异性的交互敏感气体传感器阵列，配以合适的模式识别方式/多元统计方法的定性定量分析的现代化分析检测仪器。
图1 电子鼻的工作原理示意图
电子鼻的结构
(1)传感器阵列
非特异性传感器
具有一定的特异性，同时具有一定交互感应
(2)信号激发采集系统
与传感器阵列的设计有关
与被测对象的性质相关
(3)多元数理统计系统
PCA（基于线性模型）
PLS（基于线性模型）、ANNs（基于非线性模型）
三、器材
1.检测设备：智鼻SmartNose-I(自主研制开发) Pen3 (德国AireSense)检测样
品：市售茶饮料、酸奶、果汁
四、操作步骤
1.样品准备：
将每类样品分别取30ml，置于250ml的容量瓶中，瓶口用保鲜膜封口，静滞30min;
2.检测步骤：
(1)仪器开机预热30min
(2)预扫描：分别选择准备的茶饮料、酸奶、果汁样品，检测3次，确定到
达平衡所需要的采样时间、清洗时间以及平衡时间
(3)设置参数：设置预扫描确定的实验参数
(4)扫描：A-1，A-2，A-3，A-4，A-5，A-6，B-1，B-2，B-3，B-4，A-5，B-
6，C-1，C-2，C-3，C-4，C-5，C-6
(5)数据分析：主成分分析
五、实验报告
1.结果记录:
记录区分结果
2.思考题:
简述电子鼻原理、结构、检测方法。
电子鼻的应用
电子鼻可“闻”出变质食品
晚报讯 对轻微变质的虾肉，电子鼻很快可“闻”出它的问题， 并用曲线图和表格的形式将分析结果显示出来。昨天，记者从上海水 产大学获悉，该校食品学院赵勇教授主持的市科委课题“DNA指纹结 合气味指纹表征食品质量安全状况的研究”获得阶段性成果，应用气 味指纹技术的电子鼻快速、准确地鉴别出对虾的质量问题。 记者在实验室看到，电子鼻的外观有点像微波炉，将虾肉样品放 进去后，就开始工作了。据赵勇教授介绍，这个电子鼻内含18个气体 传感器，它们各有分工，分别对食品气味中的各种化学成分进行响应。 虽然电子鼻的“嗅觉范围”要比人鼻子狭窄很多，但它却灵敏得多， 人鼻子闻不出的异常，电子鼻的传感器一下子就能察觉。 经过一小时不到的检测，电子显示屏上给出了虾肉气味的曲线图， 该图只要与新鲜虾肉的气味曲线图相对照，就能判断食品的质量。 “这就是‘气味指纹’表征技术。”赵教授说，“在我们看来，气味 是反映某种食品在某一时刻质量的固有特征，就像人的指纹一样，具 有唯一性特点。”
电子鼻在乳制品中的应用
随着电子鼻技术的迅猛发展，电 子鼻在乳品工业中应用的深度和广度 不断扩大，主要体现在以下几方面:乳 制品成熟期和货架期的预测、乳中挥 发性物质的分析、乳中微生物的分类 干酪种类的分类和乳制品产地的区分 等方面。
电子鼻在烟酒业中的应用
电子鼻在酒类品牌的鉴定和异 味检测、新产品研发、原料检验、蒸 馏酒品质鉴定、制酒过程管理的监控 方而有很大的应用价值。电子鼻在烟 草行业中，可用于鉴别产品是否合格 及等级的分类、生产流程是否稳定与 正常以及市场商品的真伪，是用于质 量保证与质量控制测定小可缺少的工 具之一。
电子鼻的结构
电子鼻包括一组传感器和一个数据分析系统。 传感器的作用就像生物受体一样，而数据分析系 统可以将传感器从气味获得的信息转换为“嗅觉 图 象”，类似于我们的嗅觉。
电子鼻实验
创新大赛实验课题:电子鼻技术在农产品无损检测中的应用参赛人员:米静王翠翠田晓丽邱贤玉张布雷指导老师:吴莉莉电子鼻技术在农产品无损检测中的应用一、研究背景及意义食品安全是当今世界共同关注的重大问题，也是各国政府、相关国际组织和学术机构研究的热点。
粮食是世界上储藏量最大的食品，由于粮食上带有种类繁多的微生物，加之粮食中含有丰富的碳水化合物、蛋白质、脂肪及无机盐等营养物质，是微生物良好的天然培养基，所以一旦条件适宜，粮食中的微生物就会活动，不仅会影响粮食的安全储藏，导致粮食品质劣变，而且还可能产生毒素污染，严重影响人类健康。
据联合国粮农组织估计，全世界每年大约有5%～7%的谷物、饲料等农作物受霉菌污染发生霉变而不能食用，造成很大的经济损失和浪费。
粮食霉变不仅降低粮食的营养和商品价值，更重要的是影响粮食及其制品的可食性和安全性。
因此，测定并监控粮食的早期霉变对于指导谷物的储备和保护人类和动物的饮食安全等方面都有重要的意义。
目前很多商业化的快速检测手段如：DNA探针、聚合酶链式反应(PCR)，乳凝集反应，显微镜检验，薄层层析法（TLC）、酶联免疫法（ELISA）、气相色谱法（GC）、高效液相色谱法（HPLC）及GC-MS 联用法等，然而这些方法的检测时间、灵敏度、选择性、样品前处理方法、样品基质干扰、价格等存在的制约因素，不能满足实际的需要。
粮食在霉变过程中会产生霉味、哈败味、酸败味或甜味等气味，这些气味的主要成分是由微生物作用产生的羟基类、醛基类、硫化物等化合物，因此可利用气敏传感器对其检测识别。
近年来，基于气敏传感器阵列和模式识别的电子鼻技术得到了广泛的研究，该技术模拟人和动物的嗅觉系统对气味物质进行检测，与人和动物的嗅觉相比，它的测定更为客观，不受生物体主观因素的影响，结果更为可靠。
二、研究主要内容及关键技术无损检测技术(NDT)是在不破坏被检测对象的前提下，利用农产品内部结构异常或缺陷来探测各种农产品并对其变化做出判断和评价。
电子鼻实验报告2024
引言概述：电子鼻是一种基于传感器技术的人工嗅觉系统，能够模拟人类嗅觉能力，识别不同气味的成分和浓度。
本实验旨在研究电子鼻在气体识别、质量检测、环境监测等方面的应用。
本文将从电子鼻原理、实验设计、实验结果、讨论和结论等方面进行详细阐述。
正文内容：一、电子鼻原理1.传感器选择：选择合适的气体传感器，如电化学传感器、半导体传感器、光纤传感器等。
2.信号的获取与处理：通过气体传感器获取气体样品的特征信号，并对信号进行预处理和分析。
二、实验设计1.实验材料准备：准备气体样品、电子鼻传感器、数据采集和分析系统等。
2.实验流程设计：确定实验流程，包括样品采集、传感器信号的获取、数据分析等步骤。
三、实验结果1.气体识别：通过对不同气体样品进行测试，记录并分析传感器所测得的信号，以达到对气体进行识别的目的。
2.浓度测量：根据电子鼻传感器对气体样品响应的特征，进行浓度测量。
分析传感器输出信号与浓度之间的关系。
四、讨论1.实验误差分析：分析实验过程中可能存在的误差来源，如传感器的灵敏度、环境温度等因素。
2.实验结果的可靠性：评估实验结果的可靠性，讨论实验中可能存在的不确定性和局限性。
五、结论本次实验结果表明，电子鼻作为一种模拟人类嗅觉能力的人工嗅觉系统，在气体识别和浓度测量方面具有广阔的应用前景。
尽管在实验过程中可能存在的误差和不确定性，但电子鼻仍然能够在质量检测、环境监测和安全控制等领域发挥重要作用。
总结：本文对电子鼻实验的相关内容进行了详细的阐述。
通过实验结果的分析和讨论，证明了电子鼻在气体识别和浓度测量方面的有效性和应用潜力。
电子鼻的进一步研究还需解决一些技术难题，如传感器的灵敏度和选择性等。
希望本次实验对电子鼻技术的发展和应用提供一定的参考和借鉴价值。
电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化
第26卷第4期农业工程学报V ol.26No.42010年4月Transactions of the CSAE Apr.2010317电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化刘明，潘磊庆，屠康※，刘鹏（南京农业大学食品科技学院，南京210095）摘要：该文旨在通过气味检测鸡蛋的新鲜度。
利用德国AIRSENSE公司PEN3型电子鼻对鸡蛋在20℃，70%相对湿度条件下罗曼鸡蛋货架期的气味进行了无损检测。
通过测定哈夫单位，建立了不同货架期气味与鸡蛋哈夫单位等级的对应关系。
首先，分析并对比了第0天与第36天的完整鸡蛋与蛋液所产生气体的变化情况，确定氨氧化物、烷烃和醇类等是鸡蛋贮藏中产生的恶化气体。
其次，结合电子鼻，利用主成分分析、线性判别等多元统计方法进行数据分析，对不同货架期、不同等级的鸡蛋进行归类区分，发现线性判别（LDA）效果优于主成分分析法（PCA）。
结合载荷分析，确认了检测鸡蛋新鲜度的主要传感器S1、S2、S3、S5、S6、S8。
初步证明了气体传感器和模式识别方法在电子鼻区分鸡蛋货架期新鲜度的可行性，为建立利用气体传感器监控鸡蛋新鲜度的方法提供实验基础和理论依据。
关键词：无损检测，主成分分析，载荷，电子鼻，鸡蛋，新鲜度，线性判别分析doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2010.04.054中图分类号：TP216,TS253.2文献标识码：A文章编号：1002-6819(2010)-04-0317-05刘明，潘磊庆，屠康，等.电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化[J].农业工程学报，2010，26(4)：317－321.Liu Ming,Pan Leiqing,Tu Kang,et al.Determination of egg freshness during shelf life with electronic nose[J].Transactions of the CSAE,2010,26(4):317－321.(in Chinese with English abstract)0引言中国是世界第一产蛋大国，蛋品消费需求持续快速增长，中国人均禽蛋在过去10a里分别增长了51%，达到人均占有22kg。
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利用电子鼻分析不同品质酱油风味实验
一、实验目得
1、了解电子鼻得工作原理;
２、学习并掌握电子鼻(PEN３)得使用及数据分析。
二、实验原理
电子鼻就是模拟动物嗅觉器官开发出一种高科技产品,利用气体传感器阵列得响应图案来识别气味得电子系统。
PEN3型电子鼻内置１0个金属氧化气体传感器,每个传感器对应得敏感物质如表1所示、电子鼻得工作可简单归纳为:传感器阵列—信号预处理-神经网络与各种算法-计算机识别(气体定性定量分析)。
PE Ｎ3型电子鼻自带得WｉnＭuｓter软件可以进行ＰCA(主成分分析)、LDＡ(线性判别法)、Lｏadings(负荷加载分析)等分析。
酱油就是一种具有浓郁酱香得传统调味品,不同品质得酱油具有不同得风味,本实验利用电子鼻中传感器对不同酱油得风味物质得响应值变化对酱油进行品质比较。
三、实验器材及实验条件
1、实验器材
电子鼻:ＰＥN３型,德国Airseｎse公司;顶空瓶:５０ｍl;
2、实验条件
采样时间间隔为1s/组,传感器自动清洗时间为120ｓ,传感器归零时间为5s,进样流量为6０0ｍl／min,试验测试分析时间为6０s。
四、实验步骤
1、样品处理:分别取10mｌ1号酱油、２号酱油于50ml得顶空瓶,再塞好塞子、盖好瓶盖,常温下放置2h。
2、开机:屏幕出现—Ｓtart Sensoｒ,１min后变成—Standbｙ。
3、连接:打开WｉｎMuｓｔer软件,Options(设置选项),Search Devices(选择电子鼻型号),ＰEN3、
4、设置参数:Oｐｔioｎs,PＥＮ3,Seｔtings,Measｕreｍeｎt(设置测试参数),Ｇap Flows(设置气流量)。
5、开始测试:Mｅasuｒｅmenｔ,Start。
观察状态栏里得测试进程倒计时,co ｎnecｔvｉal倒计时提示为1时,同时将进样针与补气针插入顶空瓶、
6、停止测试:60ｓ后,Ｒemove viaｌ倒计时提示为1时,同时拔出进样针与补气针。
7、保存文件,并在WiｎMuｓtｅr软件中进行数据分析、
五、实验结果及分析
1、1号酱油与2号酱油响应曲线如图１、图2所示。
在55—60ｓ时曲线基本保持不变,因此选取５6s时得传感器响应值进行分析。
从图1、图2中可以瞧出,十个传感器均有响应,但响应值得大小不一,其中3、４、5、１0号传感器得响应值极低,基本可以忽略。
图1 １号酱油相应曲线
图2 2号酱油相应曲线
2、在测试过程中,
3、４、5、１0号传感器不灵敏,除去不灵敏得传感器,结果如图3、图4。
酱油得主体挥发性风味成分为醇酚类、酸类、醛酮、杂环化合物等,其中醇酚酯类物质就是酱油得主体香味物质成分,其含量越大酱油得风味越浓郁、芳香。
但同时,酱油得风味物质中也含有一些不利物质,如含硫类物质等,这些物质会给酱油带来不良气味,造成酱油风味变差。
从下图可以瞧出,相比于1号酱油,２号酱油得芳烃化合物(１号传感器)、烷类物质(6号传感器)、醇类物质(８号传感器)明显增多,这三类物质都就是酱油风味得有利物质,尤其就是醇类物质,其含量得增加能够使2号酱油具有更好得风味、而2号酱油得硫化物(7、9号传感器)相比于1号酱油有明显得降低,这也就是2号酱油风味明显好于1号酱油得原因、综合分析,2号酱油中有利风味物质高于１号酱油,不利风味物质低于1号物
质,所以2号酱油风味优于１号酱油。
图3 1号酱油雷达图
图４2号酱油雷达图
六、问题讨论
1、实验得不足:电子鼻得传感器只能识别一大类物质(或官能团)而不能精确到某种物质,因此电子鼻只能做初步得鉴定、分类,要想得到酱油中具体得风味物质成分以及比例还需要进行GC—ＭS等试验、
２、电子鼻得前景:电子鼻作为一种电子嗅觉传感技术,在酱油品质监控、质量评价与安全检测中显示出独特优点,如可在线全程跟踪加工工艺、检测过程, 快速灵
敏等,具有很好得应用前景。