电子鼻对苹果货架期质量的评价

利用电子鼻分析了商业化采摘期采收的红星苹果采后的货架期质量变化情况。苹果采后在常温下放置40 d,期间利用电子鼻检测其质量的变化情况,通过主成分分析及货架期分析等方法,预测苹果的采后货架期。为了评价电子鼻的分析能力,将其预测结果与传统的理化检测方法(硬度、pH、可溶性固形物、淀粉指标)得到的结果进行了比较,结果证明了电子鼻预测苹果货架期的准确性。     

基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究

利用PEN3 电子鼻系统对早熟“久保”水蜜桃采后7d 货架期内的芳香成分进行检测分析,先通过电子鼻系统动态采集水蜜桃芳香成分并得到了电子鼻的响应值,再利用PCA(主成分分析)、LAD(线性判别)模式识别方法进行数据分析。结果表明LDA 方法能够更好地区分第1 天、第2～4 天和第5～7 天货架期的水蜜桃,进行交叉确认分析后,对第1 天、第2～4 天和第5～7 天的水蜜桃货架期区分准确率达91%,同时采用负荷加载(Loading )分析方法可以得知,传感器W1S(甲烷)、W2S(乙醇)、W2W(硫化氢类)对水蜜桃货架期的评价起主要作用,这为进一步优化传感器以及探索方便快捷的水蜜桃无损检测技术提供了依据。     

电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用

利用电子鼻分析了猪肉在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性成分变化,利用主成分分析（PCA）与货架期（SL）分析的方法,预测猪肉的货架期。将电子鼻SL分析获得的依据猪肉气味变化判定的货架期与理化指标（挥发性盐基氮值）分析相结合,建立猪肉的货架期预测模型。实验结果表明,不同贮藏温度条件下猪肉的菌落总数值与TVBN值均随着贮藏时间的延长而呈现上升的趋势,且均符合一级化学动力学模型（R2>0·9）。将电子鼻测定的数据经PCA分析后证明电子鼻能较好地区分贮藏于不同温度下的猪肉。基于电子鼻SL分析获得的猪肉气味变化与理化指标变化具有较好的对应关系,将上述两种货架期分析方法相结合并利用Arrhenius动力学模型求得EA和Q10值,从而得到贮藏在273～283、283～293K温度段下猪肉的货架期预测模型分别为SLd=68×2·833283-T10（h）和SLg=32×2·47l293-T10（h）。      

借助电子鼻对中式传统奶酪货架期进行预测

使用传统的分析方法和商用电子鼻对市售2种中式传统奶酪的货架期进行了预测。通过pH值、酸度和持水力的变化速率判断产品的质量变化;同时,使用电子鼻对相同贮藏期的样品的顶空气味指纹进行检测。结果表明:采用电子鼻系统中的LDA(线性判别法)能更准确判别出不同储藏时间的奶酪,并且和经典的分析方法预测的货架期基本是一致的。     

基于电子鼻判别富士苹果货架期的研究

利用电子鼻对不同货架期内的富士苹果挥发性成分进行检测。通过雷达图和负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化,利用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析。结果表明,第7、8号传感器在苹果常温货架期判别中起主要作用,而第2、7号传感器在苹果贮后货架期的判别中起主要作用。PCA、LDA方法均可准确判别常温不同货架期的苹果;与PCA相比,LDA方法可以更准确对不同贮后货架寿命苹果进行判别,并呈现出良好的集中性和单向趋势。因此,电子鼻快速判别不同货架期的苹果具有可行性。      

复合营养粉贮藏期稳定性与货架期预测研究

对以小麦胚芽、低值鱼为主原料,经挤压膨化工艺制备复合营养粉的贮藏稳定性进行了研究:选取50、60、70℃三个温度进行加速实验,测定了产品常温（25℃）下的水分活度,以加速贮藏过程中产品色差、酸价、过氧化值及微生物的变化为指标,结合产品感官评定,依据油脂一级化学动力学原理,对过氧化值变化进行回归分析,预测产品货架期。研究表明,产品在加速贮藏中色泽向土黄色转变,产品最终保藏水分为5%,其LnKa-1/T线性方程为:y=-0.52012x+13.169。      

复合营养粉贮藏期稳定性与货架期预测研究

对以小麦胚芽、低值鱼为主原料,经挤压膨化工艺制备复合营养粉的贮藏稳定性进行了研究:选取50、60、70℃三个温度进行加速实验,测定了产品常温(25℃)下的水分活度,以加速贮藏过程中产品色差、酸价、过氧化值及微生物的变化为指标,结合产品感官评定,依据油脂一级化学动力学原理,对过氧化值变化进行回归分析,预测产品货架期。研究表明,产品在加速贮藏中色泽向土黄色转变,产品最终保藏水分为5%,其LnKa-1/T线性方程为:y=-0.52012x+13.169。     

应用Schaal耐热试验法预测软包装风味鱼的货架期

采用高温"Schaal耐热试验法"预测风味鱼的货架期。选取40、60℃2个温度进行加速实验,以加速贮藏过程中产品酸价、过氧化值及微生物的变化为指标,结合产品感官评定,依据温度与油脂货架寿命系数的关系,预测产品货架期。结果表明不添加防腐剂的产品货架期为80d,添加0.0075%山梨酸钾的产品货架期为160d。     

电子鼻对不同贮藏/货架期甜柿判别分析

利用电子鼻对不同贮藏/货架期内的甜柿挥发性成分进行判别分析。采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析,通过负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化。结果表明,LDA方法有效区分常温和贮后不同货架期的甜柿,对低温贮藏期间的甜柿区分效果稍差。传感器W2S(乙醇类)、W1W(萜烯类)在甜柿常温货架期和低温贮藏期判别中起主要作用,而传感器W2W(芳香成分和有机硫化物)、W1W(萜烯类)在甜柿贮后货架期的判别中起主要作用。     

基于电子鼻与电子舌建立牛奶货架期预测模型

以全脂鲜牛奶为研究对象,以产品感官品质得分、电子舌样品间的差别度欧氏距离（Euclidean distance,ED）和电子鼻气味距离为指标,分析产品在4、15、23 ℃和30 ℃的贮藏温度下的变化情况。运用零级反应动力学模型,结合Arrhenius方程,利用感官品质变化临界点计算电子舌差别度ED值随时间和电子鼻气味距离临界值,构建了电子舌以及电子鼻货架期的预测方程,预测全脂鲜牛奶货架期分别为16.2 d和15.7 d,预测误差分别为8.0%和4.7%。结果表明,采用电子鼻、电子舌技术,能够有效监测牛奶保质期加速实验过程中的品质变化,并为牛奶货架期的判定提供新思路。     

气质联用与电子鼻对不同包装货架期线椒检测分析

运用HS-SPME-GC-MS和电子鼻2种技术,对10℃贮藏15 d后进行常温货架期间线椒的挥发性物质进行检测分析,并讨论3种不同包装（无包装、16μm PE、20μm PE）、不同货架期对挥发性成分的影响。结果表明:线椒的挥发性物质主要是由酯类、醛类和醇类物质组成,无包装组（A组）果实醇类和酯类物质相对含量最高,其次是16μm PE膜包装组（B组）,20μm PE膜包装组（C组）最小,C组醛类物质相对含量最大;A、B、C组的醛类物质随着货架期的延长而降低,酯类挥发性物质则随着货架期的延长而增加,C组的保鲜效果最好;电子鼻分析结果显示,货架期1 d B、C组区分效果不理想;随着贮后货架时间的延长,不同包装组间的差异越明显,电子鼻区分效果也越好。电子鼻可以对不同货架期、不同包装厚度的线椒较好的判别区分,线椒挥发性成分受包装膜厚度以及时间长短的影响很大,LDA方法优于PCA方法。因此,电子鼻对线椒整体气味特征进行判别具有可行性。      

基于电子鼻的鲐鱼新鲜度研究

利用电子鼻对鲐鱼在不同贮藏温度和不同贮藏时间下的挥发性成分变化进行了分析,并利用自带Winmuster软件对测得的数据进行了主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA);同时采用平板计数法对鲐鱼中菌落总数进行测定。结果表明:PCA和LDA分析都能很好的区分贮藏在18℃、12℃、6℃下不同贮藏时间的鲐鱼,但是LDA分析能更好地反映在不同贮藏温度和时间下鲐鱼挥发性物质的变化情况;鲐鱼在不同贮藏温度下挥发性成分分布变化趋势都存在拐点,拐点出现的时间分别是18℃的第2 d,12℃的第4 d以及6℃时的第6d,说明温度越高,到达拐点的时间也就越短;菌落总数测定试验显示菌落总数在拐点附近急剧增加,表明菌落总数的变化与挥发性成分的变化密切相关。研究表明利用电子鼻评价鲐鱼新鲜度的变化是可行的,拐点可以作为切分点。     

酱卤鸡肉货架期预测的研究

利用Arrhenius方程,以国标中用于评价肉质鲜度的唯一理化指标TVB-N为指示指标,建立预测酱卤鸡肉货架期的动力学模型。根据TVB-N值和贮藏时间的关系,得出活化能Ea和指前因子k0分别为16.254kJ/mol、31.125,推导出TVB-N变化速率常数k与贮藏温度（T）之间的Arrhenius方程。根据方程A=A0exp（kt）,A终点TVB-N值为20mg/100g,能够预测一定贮藏温度下酱卤鸡肉的货架期。分别取4、10、16℃作为验证温度,结果表明:误差分别为3.71%、3.25%、5.45%,预测值与真实值之间能较好地符合。另外检测了贮藏期间样品的水分含量、pH、色泽和微生物的变化情况,水分含量、pH和色泽三者均呈现总的下降趋势,微生物数量随贮藏时间的延长而增加。      

基于电子鼻技术的荆州鱼糕贮藏过程新鲜度预测

以荆州鱼糕为研究对象,采用感官评定、挥发性盐基氮(TVB-N)检测和电子鼻技术分析不同贮藏条件下荆州鱼糕的新鲜度变化,并基于电子鼻检测数据,结合主成分分析(PCA)、层次聚类分析(HCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和逐步多元线性回归分析(Stepwise-MLR)建立鱼糕新鲜度的判别和预测模型。结果表明：在4℃和室温条件下,电子鼻响应信号均能很好地区分鱼糕样品的新鲜度;鱼糕贮藏过程中产生的氮氧化物、硫化物、甲烷等是新鲜度下降的重要指标;基于电子鼻检测数据建立的多元线性回归预测模型的R²均大于0.932 5,预测集样品的预测均方根误差均小于1.22,即电子鼻技术结合多元统计分析可作为一种无损、简便和快速检测鱼糕新鲜度的方法。     

电子鼻和电子舌在乳制品品质及货架期监控中的应用研究

基于仿生技术和传感器技术的电子鼻和电子舌技术的应用研究发展迅速。本文介绍了电子鼻和电子舌系统的构成和工作原理以及其在分析乳制品的风味、监控其储藏阶段的成熟或变质过程、控制原料乳的质量及掺假(杂)等方面的应用现状。      

动力学模型预测真空包装罗非鱼的货架期

以真空包装罗非鱼为研究对象,通过不同温度（273、277、283K）下贮藏实验构建了真空包装罗非鱼的货架期预测模型。测定不同温度下真空包装罗非鱼的菌落总数、挥发性盐基氮（TVB-N）和脂肪氧化（TBA）值的变化,用Arrhenius方程建立了真空包装罗非鱼的品质变化与时间的动力学模型。菌落总数、TVB-N值和TBA值变化预测模型中的活化能（EA）和速率常数k0分别为53.5kJ/mol和4.390×108,25.9kJ/mol和8.96×103,29.3kJ/mol和4.92×104。验证结果表明:货架期模型预测值与实际值相对误差在±10%之内,可以在273²83K内,根据菌落总数、TVB-N值以及TBA值对真空包装罗非鱼的货架期进行预测。      

生鲜鲩鱼片货架期预测模型的建立与评价

以生鲜鲩鱼片为对象,研究在15.0、10.0、5.0、-0.7℃贮藏的鲩鱼片在贮藏期间其细菌总数、挥发性盐基氮（TVB-N）和感官评定变化,以探讨鲩鱼片贮藏过程中的品质变化并建立其剩余货架期的预测模型。结果表明,随着贮藏时间的延长,鱼片肌肉的感官指标呈下降趋势,而细菌总数和TVB-N值呈上升趋势。用修正的Gompertz模型描述各温度下细菌总数的增长规律,优于一级化学反应动力学模型和Logistic模型。贮藏温度对细菌最大比生长速率μm和延滞时间λ的影响,采用Arrhennius方程描述,呈现良好线性关系,R2分别为0.956和0.990。在-0.7～15.0℃贮藏时,以细菌总数为标准建立货架期预测模型,所预测货架期分别为1.0、1.9、4.6、17.5d,与实测值的相对误差均小于12.5%,表明该模型可以快速可靠地预测-0.7～15℃贮藏生鲜鲩鱼片的剩余货架期。      

生鲜鲩鱼片货架期预测模型的建立与评价

以生鲜鲩鱼片为对象,研究在15.0、10.0、5.0、-0.7℃贮藏的鲩鱼片在贮藏期间其细菌总数、挥发性盐基氮(TVB-N)和感官评定变化,以探讨鲩鱼片贮藏过程中的品质变化并建立其剩余货架期的预测模型。结果表明,随着贮藏时间的延长,鱼片肌肉的感官指标呈下降趋势,而细菌总数和TVB-N值呈上升趋势。用修正的Gompertz模型描述各温度下细菌总数的增长规律,优于一级化学反应动力学模型和Logistic模型。贮藏温度对细菌最大比生长速率μm和延滞时间λ的影响,采用Arrhennius方程描述,呈现良好线性关系,R2分别为0.956和0.990。在-0.7～15.0℃贮藏时,以细菌总数为标准建立货架期预测模型,所预测货架期分别为1.0、1.9、4.6、17.5d,与实测值的相对误差均小于12.5%,表明该模型可以快速可靠地预测-0.7～15℃贮藏生鲜鲩鱼片的剩余货架期。     

鱼糜制品储藏特性和货架期预测研究

将鱼糜制品（青葱虾米小天妇罗）储藏在不同温度条件下,研究其感官品质、挥发性盐基氮（TVB-N）、硫代巴比妥酸值（TBA）以及菌落总数的变化,建立了鱼糜制品的TVB-N、TBA、菌落总数与储藏温度和储藏时间的Arrhenius动力学模型,得到的货架期预测模型为SL=16.006e-0.15t（R2= 0.922 6）。结果表明,随着储藏时间的延长,细菌总数增加,脂肪的氧化和腐败现象加重,并且其品质的劣化速率随着温度的增长而增快。用Arrhenius方程描述的品质变化的动力模型有很高的拟合精度。建立的鱼糜制品的货架期预测模型相对误差能达到10%之内。