茶饮料加工过程中主要化学成分的变化及对品质的影响

讨论了茶饮料中主要化学成分在茶饮料加工中的变化及ｐＨ值、温度对这些成分和品质的影响,并给出了上述因素的最佳参数。     

不同茶类纯茶饮料灭菌贮藏过程中品质变化研究

货架期风味品质稳定性差是制约高品质纯茶饮料发展的主要技术瓶颈。为了促进茶饮料加工技术的发展,提高纯茶饮料风味品质的稳定性,分析不同茶类纯茶饮料灭菌(135℃,20 s)及高温贮藏(38℃)过程中风味品质及生化成分含量的变化。结果表明,灭菌、贮藏过程中绿茶和乌龙茶纯茶饮料外观颜色变深,风味品质下降,茶多酚含量下降,黄酮化合物含量略有上升,咖啡碱含量基本不变;儿茶素总量(93.0%和98.0%)、酯型儿茶素含量(39.9%和48.3%)显著下降,而非酯型儿茶素含量呈先增后降的趋势;过氧化氢(H_2O_2)产生量(62.6~193.2μmol/L)较高;红茶和普洱茶纯茶饮料在灭菌贮藏期间风味品质较稳定,特别是普洱茶饮料一直保持着较好的风味品质。抗坏血酸钠(VcNa)在灭菌贮藏过程中对纯茶饮料的风味品质及生化成分有明显的保护效果,茶饮料中儿茶素含量越高,其保护效果越好。添加VcNa后,茶多酚、儿茶素含量明显高于对照组,H_2O_2产生量(1.3~22.7μmol/L)显著降低,H_2O_2抑制率最高达97.9%。VcNa的保护效果主要体现在高温贮藏的12周内。本研究结果表明,儿茶素降解是导致纯茶饮料风味品质劣变的主要原因之一,在一定时间内VcNa通过对儿茶素的保护较好地保持纯茶饮料的风味品质。     

市售茶饮料中主要功效成分分析

目的研究市售茶饮料中主要品质成分含量情况,并分析其差异原因。方法采用酒石酸铁比色法测定茶多酚(teapolyphenols,TP);采用水合茚三酮比色法测定游离氨基酸总量;采用高效液相色谱法(high performance liquid chromatography, HPLC)法检测6种儿茶素以及咖啡碱(caffeine, CAF)含量。结果目前市售茶饮料以调味茶饮料居多,不同种类、不同品牌茶饮料中的茶多酚、儿茶素、CAF以及游离氨基酸含量具有明显差异。结论绿茶饮料各种主要品质成分含量较高,其次为乌龙茶饮料,红茶饮料较低。CAF含量全部样品符合国家标, TP含量仅有一款红茶饮料低于国家标准,其余均符合国家标。     

基于主成分分析法研究茶叶加工工艺对茶饮料汤色稳定性的影响

采用主成分分析(principal components analysis,PCA)法以茶多酚含量、浊度、色泽为指标对38个不同茶叶加工工艺制成茶饮料后汤色稳定性进行分析,从17个影响茶饮料品质稳定性指标中提取4个主成分构建数学评价模型,并利用感官评定法对该方法在茶饮料汤色稳定性研究中的应用进行验证。研究表明,应用主成分分析(PCA)法的结果与感官评定法结果一致,即茶叶加工工艺A-1、A-4、A-3、A-7、A-21和A-2制成的茶饮料汤色稳定性较好,表明该方法在茶饮料的汤色稳定性研究中具有可行性。     

2种萃取法在滇红茶成分萃取中的差异性分析及应用

采用可在工业生产上应用的水蒸气蒸馏法(Water Steam Distillation,WSD)和纺锤锥体柱蒸馏法(Spinning Cone Column Distillation,SCCD),提取了滇红茶的香气物质,经气相色谱质谱联用(Gas Chromatography-Mass Spectrometer,GC/MS)分析,结果显示水蒸气蒸馏法获得滇红茶特征香气成分23种,而纺锤锥体柱蒸馏法获得滇红茶特征香气成分42种,表明纺锤锥体柱蒸馏法较水蒸气蒸馏法更能完整、有效地获得茶中的香气成分。将2种蒸馏萃取方法获得的萃取液添加至茶饮料半成品,配制成2种不同的滇红茶饮料成品,经感官测试分析其品质,结果表明回填纺锤锥体柱蒸馏抽提液的茶饮料在色泽、口感、茶香气、茶饱满程度、整体香味等各方面均优于回填水蒸气蒸馏抽提液的茶饮料,说明利用纺锤锥体柱蒸馏法获得的萃取液添加于茶饮料中可以获得品质更佳的产品。     

液体茶饮料品质研究进展及发展展望

液体茶饮料具有方便携带,天然健康的特点而受到广大消费者的喜爱。随着液体茶饮料的快速发展,液体茶饮料的品质也开始被大家重视。液体茶饮料的品质问题主要是茶汤沉淀、色泽褐变以及香气劣变等,尤其以绿茶饮料最为普遍,这不仅影响产品的外观品质,同时产品的风味品质也会下降。影响液体茶饮料茶汤品质问题的因素多种多样,包括原料茶的选择及其加工工艺、浸提水的水质、以及液体茶饮料的加工工艺等。文章以前人研究为基础,对液体茶饮料品质的形成、影响因素、调控方法等进行综述,为液体茶饮料品质优化提供参考。     

包装茶饮料质量特性的研究

本研究采集了部分茶饮料样品,分别在对样品的包装名称及其内容物进行了调查的基础上,分析了内容物的pH值,滴定酸度、茶水汤色(L、a、b)值,可溶性固形物、咖啡因、茶多酚、游离氨基酸、总黄酮和感官品质,探索茶饮料在检验和质量控制方面的可行性。     

四种茶饮料中茶多酚、游离氨基酸及维生素C含量分析及稳定性评价

本文检测了四种代表性市售茶饮料中的茶多酚、游离氨基酸和维生素C的含量,并研究茶饮料在室温未拆封持续贮藏5个月稳定性和拆封后室温下96 h内各指标变化。结果表明,除原叶绿茶中茶多酚略低于标准GB/T 21733-2008外,其他受试茶饮料各品质成分均符合相关标准,同时在室温未拆封存储条件下,各种茶饮料随储存时间的延长,茶多酚、游离氨基酸和维生素C含量明显下降;其中各样品中茶多酚在存储第3个月(即9月份)含量下降最明显,维生素C含量在存储第1~3个月(即7~9月份)下降较快,存储5个月后,只有调味绿茶中有维生素C检出,而调味红茶、原叶绿茶及原液红茶均未有维生素C检出。茶饮料开封后96 h内茶多酚、游离氨基酸和维生素C含量均明显下降,红茶饮料中维生素C在开封后72 h时只有微量检出,96 h后未有检出。以上结果表明茶饮料不宜长期室温存放,开封后不宜长时间放置。对茶饮料中主要品质成分茶多酚、游离氨基酸和维生素C含量及稳定性进行分析,能够为茶饮料生产、存储及消费提供参考。     

GABA红茶饮料液态悬浮发酵工艺优化

利用经真空厌氧富集GABA处理的夏秋茶鲜叶匀浆进行液态悬浮发酵,以GABA和红茶重要品质成分含量及其感官品质审评得分为评价指标,通过单因素试验法和正交试验法优化GABA红茶饮料液态悬浮发酵工艺。GABA红茶液态悬浮发酵的最佳工艺条件是:茶鲜叶与纯水比1∶30、匀浆粉碎时间2 min、摇床转速180r/min、发酵温度35℃、固液振荡发酵时间45 min,在此条件下红茶鲜汁中GABA含量(22.44±1.96)μg/mL,茶黄素(TFs)、茶红素(TRs)含量分别为(0.58±0.05)%,(5.52±0.04)%,且感官品质最佳。     

聚乙烯聚吡咯烷酮(PVPP)吸附对茶饮料风味品质的影响

目的通过聚乙烯聚吡咯烷酮(PVPP)过滤吸附除去茶饮料中非生物稳定性物质来研究其对饮料风味品质的影响。方法茶汤样品经PVPP过滤处理后,对理化指标、感官品质及特征成分进行分析与全面评价。结果分析表明PVPP对一般性指标和基本风味物质的影响很小,说明PVPP处理不会对饮料造成显著影响,但对特征性指标苦味值表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和香味物质顺-3-己烯醇、苯乙醇有一定的影响。结论研究表明PVPP能有效地除去茶饮料中的敏感多酚与蛋白,可明显提高非生物稳定性,合理利用PVPP调控饮料中多酚含量及构成,有利于茶饮料风味的改善与保持。     

基于知识图谱分析近红外光谱技术在茶叶分析中的研究进展

目的 探究近红外光谱技术在茶叶分析领域的研究进展。方法 以“近红外光谱”和“茶”为主题检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure, CNKI),利用VOSviewer、CiteSpace和Wordle分析年度发文量并构建近红外光谱在茶叶分析中的知识图谱,通过词云、Overlay图谱及Time-linechart可视化分析近红外光谱在茶叶分析领域的研究进展。结果 近红外光谱技术在茶叶分析领域的研究团队及研究机构相对单一。以茶叶主要成分含量预测(茶多酚、咖啡碱等)、茶叶判别是稳定的研究主题。结论 茶叶样本理化性质影响红外光谱有效采集,通过不同的光谱预处理、特征选择与提取可提高茶叶分析的校正模型稳健性。本研究可为基于近红外光谱技术研究茶叶化学成分检测方法、生产过程质量监管、原产地溯源、茶叶掺假等领域的研究者提供理论参考和决策依据。     

便携式近红外茶叶品质快速检测仪设计与试验

为满足行业对茶叶品质成分检测设备的便携化、小型化以及快速化的迫切需求,自主研发出便携式近红外茶叶品质快速检测仪。文章系统介绍了该检测仪的整机结构与工作原理、主要部件设计和配套分析软件。收集全国13个不同产茶区不同等级的绿茶样品252个,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立绿茶中的水分、茶多酚、氨基酸、咖啡碱和水浸出物含量的快速检测模型,并对模型预测效果进行验证。结果表明:游离氨基酸模型的定标标准偏差(SEC)和内部交互验证标准偏差(SECV)最小,分别是0.26、0.30,定标相关系数(RC)为0.92,模型预测值与真实值之间的线性回归系数为0.84。咖啡碱模型的SEC值和SECV值分别是0.36、0.38,RC为0.93,预测值与真实值之间的线性回归系数为0.87。茶多酚和咖啡碱模型外部验证的预测值与真实值之间的绝对偏差在0.50%以内。本研究结果为便携式近红外茶叶品质快速检测仪的推广提供技术支撑。     

FT-NIR spectroscopy for caffeine estimation in instant green tea powder and granules

The feasibility of measuring caffeine content in instant green tea and granules was investigated by Fourier Transform Near-Infrared (FT-NIR) spectroscopic technique. A calibration model was developed using pure caffeine standards of varying concentrations in the near-infrared region (4000-12000 cm⁻¹). The developed model was validated using test validation technique. FT-NIR spectroscopy with chemometrics, using the PLS-first derivative plus straight line subtraction method could predict the caffeine content in tea samples accurately up to an R² value greater than 0.98 and a standard error of prediction (SEP) value less than 2.0 with 6 factors in the prediction model. The developed model was applied to predict caffeine content in tea samples within 2-5 min. The developed procedure was further validated by recovery studies by comparing with UV spectroscopic method of caffeine determination.     

基于近红外光谱的茶叶高氯酸盐污染水平研究

目的 建立一种基于近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIR）分析技术快速定量茶叶中高氯酸盐污染水平的预测模型。方法 采集不同产地的91份茶叶干样,通过傅里叶变换近红外光谱扫描获得样品的近红外漫反射光谱,使用液相色谱质谱法测定茶叶样品中的高氯酸盐含量,以参考量限0.75 mg/kg为标准将样品分为两类;利用偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA）建模建立高氯酸盐含量范围的预测模型,同时使用一阶导（1st）、连续小波变换（continuous wavelet transform, CWT）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）等光谱预处理和竞争自适应重加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）采样波长筛选技术对判别模型进行优化,最后通过预测集样品对模型进行验证。结果 使用原始光谱建立的模型能够初步实现对高氯酸盐含量范围的预测,而使用光谱预处理扣除光谱中的背景信息,结合MSC和CARS方法共同处理后,模型的预测正确度显著改善,误判样品下降至3个,预测正确率提高至88.5%。结论 本方法表明近红外光谱技术可以为茶叶中高氯酸盐污染水平分析提供一种新方法,对茶叶产业高质量发展具有重要的实际意义。     

基于近红外光谱技术的茶叶新旧鉴别及产地溯源研究

目的 建立基于近红外光谱的定性分析模型,实现对茶叶的新旧分类和产地溯源。方法 首先采用傅立叶近红外光谱仪采集茶叶样品的漫反射光谱数据,然后使用卷积(Savitzky-Golay,S-G)平滑算法和数据标准化(Normalization)对光谱数据进行预处理,最后基于遗传优化算法(genetic algorithem,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)分别建立了优化向量机模型(support vector machine, SVM),从而实现新旧茶叶的分类以及产地溯源。结果 与GA-SVM模型相比,PSO-SVM模型的建模效果较好,且分类时间更短,在新旧鉴别和产地溯源实验中都达到了100%的预测精度。结论 基于近红外光谱建立的PSO-SVM模型可以实现茶叶新旧的判别以及产地溯源,为鉴别茶叶年份和追踪茶叶产地提供了理论支撑和技术指导。     

Application of Fourier transform near-infrared spectroscopy to optimization of green tea steaming process conditions

In this study, we constructed prediction models by metabolic fingerprinting of fresh green tea leaves using Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy and partial least squares (PLS) regression analysis to objectively optimize of the steaming process conditions in green tea manufacture. The steaming process is the most important step for manufacturing high quality green tea products. However, the parameter setting of the steamer is currently determined subjectively by the manufacturer. Therefore, a simple and robust system that can be used to objectively set the steaming process parameters is necessary. We focused on FT-NIR spectroscopy because of its simple operation, quick measurement, and low running costs. After removal of noise in the spectral data by principal component analysis (PCA), PLS regression analysis was performed using spectral information as independent variables, and the steaming parameters set by experienced manufacturers as dependent variables. The prediction models were successfully constructed with satisfactory accuracy. Moreover, the results of the demonstrated experiment suggested that the green tea steaming process parameters could be predicted on a larger manufacturing scale. This technique will contribute to improvement of the quality and productivity of green tea because it can objectively optimize the complicated green tea steaming process and will be suitable for practical use in green tea manufacture.     

英红九号发酵叶中茶褐素近红外定量模型的优化与验证

为提高近红外光谱分析方法快速实现对测定红茶在制品中的茶褐素的定量模型精度无损、快速检测,该试验利用近红外光谱技术对以英红九号发酵叶中茶褐素进行采集、提取和分析的检测为例,对其近红外定量检测模型的构建与优化进行了研究。首先,采用规范化处理（Normalize）、基线校正（Baseline）、S-G一阶导数（Savitzky-Golay,1st S-G）、S-G二阶导数（2nd S-G）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform,SNV）五种预处理方法对原始光谱进行预处理分析。然后,采用效果最好的一阶导数预处理方法进行波长特征提取,分别使用间隔偏最小二乘算法（Interval Partial Least Square,iPLS）、竞争自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）、变量迭代空间收缩方法（the Variable Iterative Space Shrinkage Approach,VISSA）提取波长特征。最后,使用偏最小二乘回归（Partial Least Square,PLS）预测模型进行回归建模。研究结果表明：使用一阶导数进行预处理、同时使用CARS方法建立的1st-CARS-PLS模型效果特征更显著,特征值数量为53个。研究表明,该试验采用的模型方法能够快速、无损地检测英红九号发酵叶中的茶褐素含量。     

Simultaneous Classification of Teas According to Their Varieties and Geographical Origins by Using NIR Spectroscopy and SPA-LDA

Due to the human health benefits already scientifically proven, tea (Camellia sinensis) has been widely studied in the literature. Several studies report the classification of the variety or geographical origin of teas, separately. Thus, this paper has proposed a methodology for simultaneous classification of tea samples according to their varieties (green or black) and geographical origins (Brazil, Argentina, or Sri Lanka). For this purpose, near-infrared (NIR) spectroscopy and three differing supervised pattern recognition techniques, namely SIMCA (soft independent modeling of class analogy), PLS-DA (partial least squares-discriminant analysis), and SPA-LDA (successive projections algorithm associated with linear discriminant analysis) have been used. Despite having good results, both full-spectrum PLS-DA and SIMCA were not able to achieve 100 % classification accuracy, regardless of the significance level for the F test in the case of the SIMCA model. On the other hand, the resulting SPA-LDA model successfully classified all studied samples into five differing tea classes (Argentinean green tea; Brazilian green tea; Argentinean black tea; Brazilian black tea; and Sri Lankan black tea) using 12 wave numbers alone.     

绿茶汤pH对其颜色及抗氧化能力的影响

探究茶饮料工艺中pH对其颜色及抗氧化活性的影响,研究了不同pH下龙井绿茶汤的颜色值、总酚含量、总黄酮含量、缩合单宁含量以及FRAP值、DPPH自由基清除率、羟基自由基(.OH)清除率、超氧阴离子自由基(O2-.)清除率的变化情况,并分析了各指标间的相关关系。结果表明:随绿茶汤pH上升,其颜色加深,总酚、缩合单宁含量降低,综合抗氧化能力下降。茶汤的pH与其颜色极显著正相关,与抗氧化能力极显著负相关,因此较低的pH有利于提高绿茶汤的抗氧化活性。     

FTNIR Spectroscopic Method for Determination of Moisture Content in Green Tea Granules

The feasibility of measuring moisture content in green tea by Fourier transform near infrared (FTNIR) spectroscopic technique was investigated. Green tea granules samples with different moisture contents were scanned using FTNIR spectroscopy. The spectra were measured in diffused reflectance mode by keeping 4–5 g samples in small sample bottle. A partial least-square regression model was developed with vector normalization method in the near-infrared region (4,000–12,000 cm⁻¹ or 800–2,500 nm). The developed model was validated using cross-validation technique. Maximum coefficient of determination (r ²) value of 0.997 was obtained for the calibration model developed. The developed method was used further for quantification of moisture content in fresh green tea samples, and the results were compared with other methods like gravimetric method and moisture analyzer. Results indicated that FTNIR spectroscopy could be used for rapid detection of moisture content in green tea granules without destruction of samples. The measurement will take only 5–10 s.