响应面法优化籼稻挥发性成分SPME萃取条件的研究

应用顶空固相微萃取(SPME)技术结合气相-质谱法(GC-MS)对籼稻挥发性成分进行分析,并优化SPME的萃取条件。首先考察萃取量、萃取温度、平衡时间、萃取时间、解析时间对籼稻挥发性成分萃取的影响,在单因素试验的基础上进行响应面分析优化SPME萃取条件,以优化的最佳条件结合GC-MS对籼稻挥发性成分进行分析。结果表明:籼稻挥发性成分的最佳SPME萃取条件为萃取温度75℃、平衡时间59min、萃取时间60 min、解析时间5 min。籼稻含有烃类、醛类、含氮含氯含氧及杂环类、酸酯类、酮类、醇类等84种挥发性成分。     

枇杷酒陈酿期间香气成分的变化

为探讨陈酿对枇杷酒香气形成的影响,采用顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用技术检测枇杷酒陈酿期间香气成分的变化,并用面积归一化法计算各成分的相对含量。结果表明：在陈酿期间,共检出27种香气成分;正己醇、正庚醇、1-辛醇等19种为共有成分,其中1-壬醇、乙酸戊酯、辛酸乙酯等8种成分相对含量较高;陈酿各阶段,虽各类香气成分的相对含量高低依次均为酯类、醇类、酸类、萜烯类和醛类,但香气成分种类、主要香气组分及其相对含量均有不同;醇类和醛类香气成分相对含量总体有所减少;酯类、酸类和萜烯类香气成分相对含量总体有所增加。不同陈酿时期香气组分的不同使枇杷酒呈现不尽相同的香气表现。     

姜味曲奇的工艺优化及特征香气成分分析

以感官评分为评价指标,在单因素试验的基础上,通过响应面法优化姜味曲奇配方,并对姜味曲奇和原味曲奇的香气成分进行分析和质构测定。结果表明：姜味曲奇的最优配方为黄油95.0 g、糖粉32.0 g、全蛋液8.0 g、蛋黄液8.0 g、盐1.5 g、奶粉8.0 g、低筋小麦粉140.0 g、姜粉8.0 g,以此工艺配方制作出的姜味曲奇色泽金黄、形态完整、波纹清晰、口感酥脆、香气浓郁,共鉴定出33种化合物,主要包括反式-α-香柑油烯、β-红没药烯、β-法呢烯、α-法呢烯、α-姜黄烯等特征香气成分;姜味曲奇的硬度为(226.99±28.96)N、咀嚼性为(9.00±1.04)N、黏附性为(0.231±0.01)N·s、脆度为(176.13±24.71)N,均大于原味曲奇。     

川西高原当归药花蜜酒发酵条件优化及其风味成分分析

为了对川西高原当归药花蜜酒发酵条件进行优化并对其风味成分进行分析,以对数期酿酒酵母为发酵菌种发酵川西高原当归药花蜜,在单因素实验的基础上,以酒精度作为响应值,利用Box-Behnken响应面法（response surface method,RSM）进行实验设计,并做RSM分析,建立数学模型;利用顶空固相微萃取（Headspace solid-phase microextraction,HS-SPME）与气相色谱-质谱联用技术（Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS）相结合的方法对药花蜜酒香气成分进行分析。结果表明:川西高原当归药花蜜酒的最佳发酵条件为:氮源为硫酸铵,初始糖度30°Bx,初始p H5.0,发酵温度33℃,该条件下酒精度为19.26%vol;药花蜜酒中共鉴定出72种香气成分,占整个峰面积的99.71%,其主体香气物质主要有苯乙醇、9-十六碳烯酸乙酯、油酸乙酯、棕榈酸乙酯、乙酸乙酯、L-乳酸等,其中药花蜜酒的特有成分油酸乙酯、L-乳酸等对人体健康有着积极作用。通过对川西高原当归药花蜜酒的发酵条件及香气成分进行分析,为药花蜜产品的开发及其相关功能性评价奠定了理论基础。      

模糊数学结合响应面法优化葛根酒发酵工艺参数及其香气成分分析

为消除主观因素对感官评价的影响,以宜宾葛根为原料,采用模糊数学结合响应面法对葛根酒发酵工艺进行优化。在单因素实验的基础上,选取发酵初始pH、发酵温度、酵母添加量为影响因素,以通过模糊综合评价得到的品质等级值为响应值,运用Box-Behnken中心组合试验设计建立数学模型,进行响应面分析,并采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术(HS-SPME/GC-MS)对葛根酒的香气成分进行检测。结果表明:葛根酒最优发酵条件为发酵初始pH5.5、发酵温度30 ℃、酵母接种量0.5%。在此条件下,感官评价等级值为3.68;葛根酒中共检测出30种香气成分,醇类物质含量为8.414 mg/L,以异戊醇、苯乙醇、异丁醇和异丙醇为主;酯类物质含量为2.229 mg/L,其中乙酸乙酯、乙酸苯乙酯、乙酸异戊酯、辛酸乙酯、己酸乙酯含量较高;此外还检测出酸类、醛类、酮类物质,如乙酸、己酸、辛酸、乙缩醛、3-羟基-2-丁酮等,这些香气物质相互融合协调,构成了葛根酒独特的风味。     

响应面法优化砂梨香气成分SPME萃取条件的研究

研究砂梨香气成分的SPME萃取参数,在单因素试验的基础上,选取NaCl添加量、萃取温度、样品量、萃取时间4因素的3个水平进行响应面分析,建立峰个数和峰面积的二次回归方程.当样品量为3.4 g,萃取温度46℃,萃取时间45 min,盐添加量11%时,峰个数达137,峰面积为5 264.75.     

不同品种荔枝香气成分的SPME/GC-MS分析

以五个荔枝品种为试材,采用SPME/GC-MS方法对其香气成分进行了分析鉴定。结果表明,不同品种荔枝在香气组成和含量上差异显著,妃子笑、黑叶、白蜡、荔枝王、玉荷包中分别含有58、57、47、28、39种香气成分;五种荔枝共有的主要香气成分有1-甲氧基-2-丙醇、乙偶姻、3-甲基-2-庚醇、1-庚烯-3-醇、芳樟醇、2-乙基-2-丁烯醛、β-蒎烯、柠檬烯、巴伦西亚桔烯等,但其相对含量差异很大;此外,各品种也具有自己独特的香气成分。     

固相微萃取(SPME)在茶叶香气分析中的应用

茶叶香气是影响茶叶品质的重要因子之一,其组成复杂且在茶叶中的含量低。固相微萃取作为目前茶叶香气的富集手段,具有操作简便快速等优点,是茶叶香气研究的热点。本文综述了近年来茶叶香气特征和固相微萃取(SPME)技术及其在茶叶香气分析中的应用。     

固相微萃取(SPME)在茶叶香气分析中的应用

茶叶香气是影响茶叶品质的重要因子之一,其组成复杂且在茶叶中的含量低。固相微萃取作为目前茶叶香气的富集手段,具有操作简便快速等优点,是茶叶香气研究的热点。本文综述了近年来茶叶香气特征和固相微萃取(SPME)技术及其在茶叶香气分析中的应用。      

产地对富士苹果香气成分的影响

研究了河北省苹果栽培区中保定、承德、衡水、秦皇岛、石家庄、邢台6个地区富士苹果的香气成分,为了解富士苹果的香气成分受产地的影响提供理论依据。采用顶空固相微萃取和气相-质谱联用技术,测定了45个果样的香气成分及其含量,并对其中酯类、醛类、醇类含量的差异性进行了探讨。富士苹果的香气成分有酯类、醛类、醇类等4类35种化合物,其主要的香气成分为乙酸丁酯、乙酸己酯、乙酸-2甲基丁酯、己醛、2-己烯醛、1-丁醇、2-甲基丁醇、1-己醇。酯类和醛类含量较高的地区为在河北省海拔较高的承德、石家庄、邢台,醇类含量较高的地区为海拔较低的秦皇岛、保定。     

HS-SPME/GC-MS测定石榴酒中香气组分的条件优化

该文使用气相质谱联用仪(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)对石榴酒中的香气成分分析,在进样前对萃取纤维的种类,萃取的样品量,萃取时间,萃取温度4个条件进行优化,以期得到所测定的香气分子较多,重现性较好的GC-MS结果。试验结果表明对5.0 mL石榴酒样品,选取二乙烯基苯/碳分子筛/聚二甲基硅氧烷(divinylbenzene/carbon molecular sieve/dimethicone,DVB/CAR/PDMS)萃取纤维在45.0℃下萃取50 min,能够得到最优且重现性较好的GC-MS分析结果,定性出57种化合物,包括酯类、醇类、酸类、芳香族化合物等。为石榴酒的后续研究提供了基础。     

红莓发酵酒香气成分的GC-MS分析

利用溶剂萃取法对红莓发酵酒中的香气成分进行提取,采用气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术进行分析,得到红莓酒总离子流色谱图中共186个峰,经过NIST谱库联机检索,鉴定出54种化合物,约占色谱流出峰总面积的89.40%。结果表明,醇类化合物相对百分含量为41.49%,是红莓发酵酒中含量最多的一类化合物。红莓发酵酒中的主要香气化合物为2,3-丁二醇和异戊醇,相对含量分别为20.79%和12.83%。     

超声辅助提取仿栗种衣油工艺优化及其脂肪酸组成分析

以仿栗种衣为原料,利用响应面法(RSM)优化超声波辅助提取仿栗种衣油工艺条件。在单因素试验基础上,设定超声工作/间歇时间为4s/1s,选取料液比、提取温度、超声时间、超声功率为影响因子,仿栗种衣油得率为响应值,应用Box-behnken中心组合试验设计建立数学模型,进行响应面分析。确定了超声波辅助提取仿栗种衣油最佳工艺优化条件为:料液比1∶7.6、提取温度43℃、超声时间21min、超声功率395W,仿栗种衣油得率可达60.26%。对仿栗种衣油脂肪酸组成GC-MS分析可知,其不饱和脂肪酸含量为68.55%,其中油酸和亚油酸相对含量分别为60.77%和7.78%。     

顶空固相微萃取法快速测定苹果酒中的香味物质

以顶空固相微萃取法 (HeadSpaceSolid PhaseMicro Extractions,HS SPME)和气相色谱质谱 (GasChromatgraphy MassSpectrometry ,GC MS)联用 ,2 辛醇为内标 ,研究了萃取头、萃取时间、加盐质量浓度、萃取温度对苹果酒中香气物质萃取的影响 ,优化了分析条件 ,建立了快速测定苹果酒中香气物质的方法 .该方法在苹果酒中常见香气物质的质量浓度范围内有良好的线性关系 ,对常见香气物质的定量比较准确     

高强电场作用下荔枝酒香气成分变化分析

本实验采用顶空固相微萃取(SPME)及气相色谱-质谱联用(GC-MS)研究了新鲜荔枝酒经高强电场处理后其醇,酸,酯等成分的变化情况。结果表明:经一定条件下的高强电磁场处理后,荔枝酒中辛酸乙酯、己酸乙酯等酯类物质的含量增加,同时生成橙花醇氧化物,乙酸丙酯等新的芳香物质,与酒经催陈后刺激性减少,变得绵软柔和饱满,香气沉实厚重的感官品质变化结论一致。     

不同萃取纤维对荔枝冰酒香气分析

采用顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用相结合对荔枝冰酒中的香气成分进行初步分析,通过对不同固相微萃取纤维萃取香气成分的数量、种类以及各类化合物累积峰面积标准化值的比较,评价3 种固相微萃取纤维萃取荔枝冰酒香气成分的效果。结果发现,不同萃取纤维对荔枝冰酒香气成分的萃取效果差别较大,85 μm PA纤维萃取出化合物62 种,75 μm CAR/PDMS萃取出56 种,50/30 μm DVB/CAR/PDMS萃取出52 种。荔枝冰酒中主要香气成分是酯类、醇类、酸类、羰基类和少量的萜烯类,相对含量较高的物质是辛酸乙酯（38.96%）、癸酸乙酯（25.14%）、己酸乙酯（9.31%）、异戊醇（7.89%）、异丁烯酸甲酯（1.52%）、月桂酸乙酯（1.49%）、3-呋喃甲醛（1.26%）、癸酸（1.25%）、苯甲醇（1.21%）、β-大马士酮（1.21%）和苯乙醇（0.30%）。累积峰面积标准化值表明,85 μm PA萃取酸类物质的灵敏度高,但对其他化合物灵敏度都较低;75 μm CAR/PDMS萃取酯类和醇类物质的灵敏度高;50/30 μm DVB/CAR/PDMS萃取醛、酮等羰基类物质的灵敏度高。综合考虑得出结论,75 μm CAR/PDMS纤维最适合对荔枝冰酒香气成分的萃取富集。     

枇杷香气成分固相微萃取条件的正交试验优化

探讨顶空固相微萃取采集枇杷香气的最优条件,以红肉枇杷“金华1号”为材料,采用正交试验研究萃取温度、萃取时间、样品量和萃取头类型4 个因素对枇杷香气检出峰数量和总峰面积的影响。以总峰面积为评价指标时,萃取条件最优组合为萃取温度50 ℃、萃取时间40 min、样品量6 g和萃取头类型85 μm PA,但检出峰数偏低。以检出峰数为评价指标,在保证检出峰数差异不显著的前提条件下,选取总峰面积大的萃取条件作为最优组合,即萃取条件的最优组合为萃取头类型50/30 μm DVB/CAR/PDMS、萃取时间20 min、萃取温度50 ℃、样品量5 g。本研究共检测到8 类91 种香气成分,其中醇类物质占17.6%;醛类物质占13.2%;酯类物质占24.2%;烷烃类物质占14.3% ;酮类占9.9%;烯烃类物质占10.9%;酸类物质占6.6%;其他类物质3 种,占3.3%。     

固相微萃取与气相色谱- 质谱联用分析信阳毛尖香气成分

采用单因素对比试验方法确定固相微萃取信阳毛尖茶挥发性物质的优化条件,并采用气相色谱-质谱联用分析方法鉴定信阳毛尖香气组分。结果表明：固相微萃取与气相色谱-质谱联用分析信阳毛尖香气成分的最佳条件为萃取时间50min、萃取温度70℃,共鉴定出99种香气成分,其中醇类32种(相对含量47.83%)、碳氢化合物20种(相对含量10.97%)、酮类15种(相对含量20.43%)、酯类11种(相对含量7.24%)、酚类8种(相对含量3.4%)、醛类7种(相对含量7.73%)、杂氧化合物3种(相对含量1.01%)、含氮化合物3种(相对含量1.39%);信阳毛尖茶特征香气成分主要有芳樟醇、橙花醇、6-甲基-5-庚烯-2-酮、戊醇、β-紫罗酮、甲苯、5,6-环氧基紫罗酮、苯乙醇、Z-茉莉酮、庚醛、2,2,6-三甲基环己酮、苯甲醇、2-乙基己醇、橙花叔醇等。     

陈酿时间对发酵型香菇酒香气成分及酒体风味的影响

采用顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用技术对发酵型香菇酒陈酿早期香气成分变化进行动态检测,通过峰面积归一法计算各香气成分相对含量,并结合相对香气活度值（relative odor activity value,ROAV）进行分析。结果表明：发酵型香菇酒在陈酿早期形成大量香气成分,检出54 种,其中1-辛烯-3-醇、异戊醇、癸酸乙酯等8 种挥发性香气化合物是发酵型香菇酒具有独特风味的主要原因。陈酿早期香菇酒香气成分变化较大,醇类与酸类香气物质的相对含量总体下降,酯类香气物质相对含量明显上升,其他类香气物质变化不大。陈酿60 d及陈酿180 d的成品香菇酒的香气成分相对含量及ROAV,差异不显著（P＞0.05）。证明在陈酿早期即形成了发酵型香菇酒的主体香,提示生产中可适当缩短发酵型香菇酒的陈酿时间,缩短生产周期,提高生产效率。