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将国内外5种(国外1种,国内4种)低焦油烤烟型卷烟烟丝经同时蒸馏萃取、GC、GC/MS分析测试,对低焦油烤烟型卷烟烟丝29种中性香味成分进行了分析研究。国内外卷烟烟丝的常规化学成分也进行了测试比较。结果发现,国产烤烟型卷烟挥发性、半挥发性中性成分总量、酮类成分总量、醇类成分总量比国外烤烟型卷烟低,醛类成分总量、酯类成分总量比国外高。4种国产烤烟型卷烟烟丝重要中性香味成分中均比国外烤烟型卷烟低10%以上的有:苯乙醛、糠醇、苯甲醇、六氢金合欢基丙酮和2-甲氧基4-乙烯基苯酚;均高于10%的有:糠醛、亚麻酸甲酯等。 相似文献
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一、概述为了改进日化加香产品和食品的香气及香味品质,近年来,在香料、香精行业中,检测方法和仪器装备,正进行着重大的变革与改进。 相似文献
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山楂果香味成分的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
山楂又称红果,为我国广大人民最为喜爱的水果之一,它常加工成冰糖葫芦、果酱和山楂片等食品。山楂制品独特诱人的酸甜风味虽广为人们所爱好,但其中究竟含哪些香味成分,迄今尚未见科学报导。 这里介绍我们采用连续水汽蒸馏──溶剂萃取(SDE)法提取山楂的特征香味成分,然后用色谱柱层析(LC)法加以分离,最后经色质联用(GC/MS)和色红联用(GC/Ft-IR)鉴定各个成分的化学结构,再用嗅感评定法(Organoleptic evaluation)确认其中组成山楂特征香味的关键成分。这一研究结果尚未见国内外文献报导,冀希对山楂香味类食品和饮料的研制和生产有所俾益。 相似文献
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在压力0.15 MPa温度110℃时间为5 min的条件下,对烟梗进行了高压蒸梗处理,并采用同时蒸馏萃取、气相色谱-质谱/选择离子法(GC-MS/SIM)和内标法,对高压蒸梗膨胀处理前后中性香味成分进行了定性、定量对比分析,并进行感官质量评价。结果表明:高压蒸梗处理的烟梗中性香味成分总量、醛类、醇类和酯类均比常规处理烟梗中要高,尤其是2-甲基-四氢呋喃-3-酮、糠醛、糠醇、2-环戊烯-1,4-二酮、2-乙酰呋喃物质的含量显著增加。高压蒸梗处理对于改善烟梗的感官吸味品质具有明显的作用。 相似文献
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韭菜中香味成分的最佳检测条件的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
运用2种不同温度设置的GC/MS条件,研究了韭叶石油醚提取物及氯仿提取物的化学成分,共发现16种化合物,其中6种化合物未见文献报道,在较低的温度条件下可检测出更多香味成分。 相似文献
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气-质联用法检测韭菜中香味成分的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
运用GC/MS条件,研究了韭叶石油醚提取物及氯仿提取物的化学成分,共发现10种含硫化合物,其中4种化合物首次从该植物中找到。其中主要香味成分为甲基硫代亚磺酸甲酯,通过仿生合成和探讨其波谱性质验证了其结构。 相似文献
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吕宋芒果中香味成分分析 总被引:1,自引:0,他引:1
用GC—MS方法分析测定了吕宋芒果提取液的香味成分,共测得51个组成成分,其主要成分为萜烯类(45.22%)、高级脂肪酸(14.94%)、醛酮类(1.11%)和少量醇、酯、内酯、烷烃类等。萜烯类中,异松油烯的含量最高,达31.84%。 相似文献
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GC/MS法测定卷烟爆珠中挥发性香味成分含量的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究卷烟爆珠中挥发性香味成分,采用离心-萃取的方式对爆珠进行处理,优化萃取条件,建立了一种气相色谱质谱联用(GC/MS)技术测定爆珠中9种挥发性香味成分的方法。结果表明,萃取剂为乙醇,选用机械振荡方式,振荡时间为40 min,料液比为1 g∶60 mL时萃取效果较好,目标化合物分离效果较高,相关系数0. 999,回收率为96. 29%~118. 58%,相对标准偏差(RSD)为1. 72%~2. 96%,检出限为0. 035~0. 044μg/mL,定量限为0. 118~0. 146μg/mL。方法前处理快捷简便,灵敏度高,可满足爆珠中挥发性香味成分的分析测定,为爆珠卷烟的研发和质量评价提供参考。 相似文献
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多光谱成像技术通过增加颜色通道的维数,成功的实现了基于光谱的颜色复制。然而,由于其颜色信息维数较高,此方法在提高色度精度的同时引入了较大的计算及存储压力。为此,最常用的方法就是通过对光谱数据进行分组,并利用每组光谱数据集中的主成分向量来对各个光谱曲线进行线性表示,从而实现数据的降维处理。提出了1种新的针对光谱数据导函数曲线的聚类分析方法,并利用伪逆算法进行光谱重建;本研究采用孟塞尔光泽色卡及无光泽色卡作为实验数据集,并将提出的导函数聚类分析法与现有的主成分分析法、聚类分析法以及色相角分类法相比较,实验结果证明其颜色预测精度在色度匹配及光谱匹配方面均优于现有方法。 相似文献
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多光谱成像技术通过增加颜色通道的维数,成功的实现了基于光谱的颜色复制。然而,由于其颜色信息维数较高,此方法在提高色度精度的同时引入了较大的计算及存储压力。为此,最常用的方法就是通过对光谱数据进行分组,并利用每组光谱数据集中的主成分向量来对各个光谱曲线进行线性表示,从而实现数据的降维处理。提出了1种新的针对光谱数据导函数曲线的聚类分析方法,并利用伪逆算法进行光谱重建;本研究采用孟塞尔光泽色卡及无光泽色卡作为实验数据集,并将提出的导函数聚类分析法与现有的主成分分析法、聚类分析法以及色相角分类法相比较,实验结果证明其颜色预测精度在色度匹配及光谱匹配方面均优于现有方法。 相似文献
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