基于電子鼻技術對米飯食用品質中氣味的評價

張玉榮 邢曉麗 何雅薔 周顯青

（河南工業大學糧油食品學院河南糧食作物協同創新中心糧食儲藏安全河南省協同創新中心，鄭州 450001）

基于電子鼻技術對米飯食用品質中氣味的評價

張玉榮 邢曉麗 何雅薔 周顯青

（河南工業大學糧油食品學院河南糧食作物協同創新中心糧食儲藏安全河南省協同創新中心，鄭州 450001）

通過電子鼻測定15種秈型和15種粳型米飯樣品有關氣味的10個傳感器指標信息，利用主成分分析分別構建了秈型和粳型米飯的氣味品質預測評價模型，建立了基于電子鼻技術的米飯氣味評價方法。結果表明：秈型和粳型米飯氣味前兩個主成分的特征值均大于1，且兩個主成分的貢獻率分別達到了94.087%和96.408%，可以代表米飯樣品的絕大部分氣味信息；構建的米飯氣味評價模型分別為Z＝0.782Z1＋0.126Z2（秈米）和Z＝0.838Z1＋0.159Z2（粳米），用此模型獲得米飯氣味的綜合得分，其中除了秈米中4個樣品和粳米中3個樣品與感官評價的排序有差異外，其余各樣品排序結果均與感官評價相一致。說明兩種方法具有很好的一致性，使用電子鼻技術對米飯食味品質中氣味進行評價是可行的，并為米飯氣味品質的客觀評價探索了一條新途徑。

電子鼻 米飯 食味品質 氣味評價

中國是世界上最大的稻米生產和消費國，全國有60%以上的人口以稻米為主食［1］。隨著經濟的全面快速發展，人們對其食味品質的要求在逐步提高，做好大米食味品質的評價已顯得越來越重要和迫切［2］，其中氣味是米飯的重要感官指標，與其品種、生長條件、貯藏時間和溫度、破碎程度、蒸煮方法等因素有關［3－6］。傳統的米飯氣味評價方法是感官評價，根據香氣濃郁、米飯清香、香氣不明顯、無香味、有異味等描述指標來評分，由于評價員嗅覺敏感性差異較大，使得評價結果有所差別。目前有許多研究者通過對其糧食的氣味物質進行測定以增加測定結果的準確度，國內外已經鑒定出米飯的119種風味成分，主要是一些醛、酮、酸、酯、醇、烴以及雜環等化合物［7］，Sriseadka等［8］采用靜態頂空氣相色譜法（HS－GC）的快速方法驗證了米飯的芳香化合物為2－乙酰 －1－吡咯啉，Maga［9］采用同時蒸餾萃取GC－MS方法鑒定出了印度Basmati香米的特征香氣成份，Zheng等［10］基于電子鼻對4個大米樣品進行了區分檢測，胡桂仙等［11］采用商用PEN2電子鼻，對5個不同水稻品種進行區分與識別研究，周顯青等［12］利用電子鼻技術對玉米樣品進行模式識別，并對電子鼻傳感器陣列進行優化，趙丹等［13］采用PEN3型電子鼻系統對我國10個省份47個小麥樣品的揮發性物質進行檢測。

本試驗以秈米和粳米為原料，制作成米飯，利用電子鼻測定不同米飯的氣味信息，探索不同米飯的氣味差異。將氣味指標進行主成分分析后，與感官評價相結合對不同米飯樣品的氣味進行綜合評價，建立電子鼻評價米飯氣味的方法。

1 材料與方法

1.1 原料

采集2012年產的秈型和粳型稻谷樣品各15種，其中秈米產地為江蘇、湖南、江西等，粳米產地為黑龍江。用礱谷機去殼得到糙米，將糙米制備成GB 1354—2009中規定的標準三級精度的大米，置于冰柜中保存。

1.2 主要儀器設備

SY88－TH礱谷機：雙龍機械產業株式會社；NSART100型碾米機：雙龍機械產業株式會社；DT系列電子天平：中國江蘇常熟長青儀器儀表廠；電磁爐：廣東美的生活電器制造公司；iNose電子鼻（智鼻）：上海昂申智能科技有限公司。

1.3 試驗方法

1.3.1 米飯制備方法

按照 GB／T 15682—2008［14］中小量樣品米飯的制備方法制作米飯樣品。

1.3.2 米飯氣味感官評價

將蒸煮燜制后的米飯，按照GB／T 15682—2008的方法組織8位品評人員進行感官評價。

1.3.3 米飯氣味電子鼻測定方法

采用電子鼻對米飯氣味進行測定。測試條件：清洗時間120 s，進氣速度0.8 L／min，檢測時間120 s，每0.1 s記錄存儲1次電子鼻數據［11］。電子鼻示意圖和氣敏傳感器陣列見圖1和表1。

圖1 電子鼻示意圖

表1 傳感器陣列

1.4 數據處理

采用Microsoft Excel 2007和SPSS 16.0進行數據處理和統計分析。

2 結果與討論

2.1 電子鼻測定米飯氣味特征曲線

采用以上試驗方法測得的米飯氣味揮發性成分相應信號典型曲線如圖2所示。

從圖2可以看出，隨著采樣時間的推進，揮發性物質相應信號強度逐漸增強，在第100 s之后，曲線逐漸趨于穩定，所以采集100 s之后的200個數據的平均值作為揮發性物質在該傳感器上的響應信號強度。

由于有10個傳感器，不同米飯在各傳感器上的感應值不同，且各傳感器指標間存在著一定的相關性，所采集的數據在一定程度上信息會有所重疊，因此無法對各米飯樣品的氣味進行準確的分析，此時采用主成分分析的方法（PCA），將多個指標問題轉換為較少的新的指標問題，并且這些新的指標既是互不相關，又能綜合反映原指標，從而對不同的秈米和粳米米飯樣品的氣味進行評定。

圖2 米飯樣品的響應曲線

2.2 不同米飯主成分分析結果

2.2.1 各氣味成分感應值及相關分析

用電子鼻測定米飯氣味，以10個傳感器所感應的氣味信息為10個指標（分別為X1，X2，….X10）進行主成分分析。各測定指標具有不同的量綱，為了消除由此可能帶來的不合理影響，在進行主成分分析之前需先對所得結果數據作標準化處理。結果如表2和表3所示。

采用SPSS16.0軟件對標準化后的數據進行皮爾遜積矩陣相關系數計算，結果各指標之間都有不同程度的相關性，因而這些指標在一定程度上反映的信息會有所重疊，所以采用主成分分析的方法對不同米飯樣品的氣味進行成分篩選。

2.2.2 主成分篩選及其貢獻率

利用SPSS16.0軟件對標準化后的數據進行主成分分析，各主成分的特征值、貢獻率和累計貢獻率分別見表4和表5。

表2 秈米數據標準化處理結果

表3 粳米數據標準化處理結果

表4 秈米米飯氣味的特征值

表5 粳米米飯氣味的特征值

從表4和表5中可以看出，第一主成分和第二主成分的特征值均大于1，秈米第一主成分的方差貢獻率為78.227%，第二主成分的方差貢獻率為15.860%，兩者累計方差貢獻率達到了94.087%；粳米第一主成分的方差貢獻率為83.837%，第二主成分的方差貢獻率為12.571%，兩者累計方差貢獻率達到了96.408%。由此可知不論秈米還是粳米，氣味的主成分均為2個，其包含了樣品氣味的絕大部分信息，因而可以選取前兩個主成分進行分析。特征向量分別見表6和表7。

由表6可知，秈米除了X1和X3屬于第二主成分外，第一主成分主要包括其余8個指標的信息，它們具有較大的載荷，其中X10在Z1上的載荷最大。由表7可知，粳米的第一主成分主要包括X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X10的信息，其中X4在Z1上的載荷最大；第二主成分主要包括X1和X9的信息，其中X9在Z2上的載荷最大。

表6 秈米氣味特征向量

表7 粳米氣味特征向量

2.2.3 米飯氣味品質的綜合評價

2.2.3.1 秈米米飯氣味綜合評價

據表6中秈米各成分的特征向量，可以構建主成分與秈米米飯各氣味指標的線性關系如下：

以2個主成分Z1，Z2與其方差貢獻率構建出秈米米飯氣味的綜合評價模型Z，Z是主成分Z1，Z2的線性組合，即Z＝0.782Z1＋0.126Z2。

利用該數學模型對15種秈米米飯的氣味品質進行評價，評價結果見表8，主成分得分越高，秈米米飯的氣味越好。

表8 秈米米飯氣味主成分得分

以Z1的得分值為橫坐標，Z2的得分值為縱坐標，得出秈米米飯氣味主成分得分的散點圖，如圖3所示。

從圖3可以看出，主成分1和主成分2的總貢獻率為94.087%，能夠反映樣品的整體信息。另外，從圖3可以看出，除個別樣品外，秈米米飯分為3類，不同的秈米飯因其氣味的不同被分為不同的類別，且分布在坐標軸的不同區域內，相互之間沒有重疊，說明電子鼻能將秈米樣品的氣味進行很好地區分開，這樣可以根據測得的米飯電子鼻信息將其歸類，進而評價米飯的氣味好壞。

圖3 秈米米飯氣味分布圖

2.2.3.2 粳米米飯氣味綜合評價

粳米米飯各氣味指標的線性關系：

以2個主成分Z1、Z2與其方差貢獻率構建出粳米米飯氣味的綜合評價模型Z，Z是主成分Z1、Z2的線性組合，即Z＝0.838Z1＋0.159Z2。

利用該數學模型對15種粳米米飯的氣味品質進行評價，評價結果見表9，得分越高，粳米米飯的氣味越好。

表9 粳米米飯氣味的主成分得分

以Z1的得分值為橫坐標，Z2的得分值為縱坐標，得粳米米飯氣味主成分得分的散點圖，如圖4所示。

圖4 粳米米飯氣味分布圖

由圖4可知，粳米米飯氣味主成分1和主成分2的總貢獻率為96.408%，能夠反映樣品的整體信息。另外，除了1個樣品外，其余的粳米米飯被分為3類，不同的米飯因其氣味的不同被分為不同的類別，且分布在坐標軸的不同區域內，相互之間基本沒有重疊，說明電子鼻也能將粳米米飯樣品的氣味進行很好地區分開，這樣可以根據測得的米飯電子鼻信息將其歸類，進而評價米飯的氣味好壞。

2.2.4 米飯氣味評價模型的驗證

為了驗證米飯氣味品質評價模型的評價效果，與國標法的感官評價結果（表10和表11）對比表明，本研究所建立的評價模型與感官評價法具有較好的一致性。秈米中除了4、8、10、14號，粳米中除了3、14、15的排序結果出現差錯外，其余的均一致，說明本研究所建立的預測模型是可行的。但是由于我國大米樣品種類繁多，且氣味品質的影響因素很多，因而本研究所建立的米飯氣味品質評價模型的普遍性會受到一定程度的限制，需要進一步補充試驗樣品，來擴大模型的適用性。

表10 不同秈米米飯的氣味感官評價表

表11 不同粳米米飯的氣味感官評價表

3 結論

本研究基于電子鼻技術對米飯氣味進行測定，應用主成分分析的方法對秈米和粳米米飯氣味進行了研究，建立了電子鼻評價米飯氣味的方法。確定了反應米飯氣味的2個主成分因子，其中秈米米飯氣味的2個主成分累計方差貢獻率為94.087%；粳米米飯氣味的2個主成分累計貢獻率達到了96.408%，均可以代表米飯氣味的大部分信息；以主成分和方差貢獻率構建的米飯氣味評價模型分別為Z＝0.782Z1＋0.126Z2（秈米）和Z＝0.838Z1＋0.159Z2（粳米）；且用此模型對米飯氣味進行預測，其結果與感官評定結果基本一致。表明通過電子鼻測定米飯氣味信息，利用主成分分析的方法評定米飯氣味品質是可行的，從而建立了一種基于電子鼻技術的米飯氣味評價方法。

［1］周顯青，王學鋒，張玉榮，等.米飯食味品質評價技術進展［J］.糧油食品科技，2013，21（1）：56－61

［2］陳皓.大米食味及食味計［J］.糧食與飼料工業，2000（4）：13－14

［3］Wongpornchai S，Dumri K，Jongkaewwattana S，et al.Effects of drying methods and storage time on the aroma and milling quality of rice（Oryza sativa L.）cv.Khao Dawk Mali 105.Food Chemistry，2004，87（3）：407－414

［4］Yajima I，Yanai T，Nakamura M，et al.Volatile flavor lavor component of cooked rice.Agriculture Biology Chemistry，1978，42（6）：1229－1233

［5］Tsugita T，Kurata T，Kato H.Volatile components after cooking rice milled to different degrees［J］.Agriculture Biology Chemistry，1980，44（4）：835－840

［6］Shen Y，Jin L，Xiao P，et al.Total phenolics，flavonoids，antioxidant capacity in rice grain and their relationships to grain color，size and weight［J］.Journal of Cereal Science，2009，49（1）：106－111

［7］Park J S，Kim K Y，Baek H H.Potent aroma－active compounds of cooked Korean non－aromatic rice［J］.Food Science and Biotechnology，2010，19（5）：1403－1407

［8］Sriseadka T，Wongpornchai S，Kitsawatpaiboon P.Rapid method for quantitative analysis of the aroma impact compound，2－Acetyl－1－pyrroline，in fragrant rice using automated headspace gas chromatography.Journal of Agricultural and Food Chemistry，2006，54（21）：8183－8189

［9］Maga A.Rice product volatiles：A review［J］.Journal of Agricultural and Food Chemistry，1984，32（5）：964－970

［10］Zheng X Z，Lan Y B，Zhu J M，et al.Rapid identification of rice samples using an electronic nose［J］.Journal of Bionic Engineering，2009（6）：290－297

［11］胡桂仙，王俊，王建軍，等.基于電子鼻技術的稻米氣味檢測與品種識別［J］.浙江大學學報：農業與生命科學版），2011，37（6）：670－676

［12］周顯青，暴占彪，崔麗靜，等.霉變玉米電子鼻識別及其傳感器陣列優化［J］.河南工業大學學報：自然科學版），2011，32（4）：16－20

［13］趙丹，張玉榮，林家永，等.電子鼻在小麥品質控制中的應用研究［J］.糧食與飼料工業，2012（3）：10－15

［14］GB／T 15682—2008，稻谷、大米蒸煮食用品質感官評價方法［S］.

Odor Evaluation of Rice Eating Quality Based on Electronic Nose

Zhang Yurong Xing Xiaoli He Yaqiang Zhou Xianqing

（Henan University of Technology college food science and technology，Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops，Henan Collaborative Innovation Center of Grain Storage and Security，Zhengzhou，450001，China）

The odor properties of cooked rice of 15 kinds of indica rice and 15 kinds of japonica rice had been measured and analyzed by Electronic Nose to objectively assess the odor quality of cooked rice；the forecast evaluation model was established based on principal component analysis method；the method of odor evaluation was established based on Electronic Nose.The results showed that the eigenvalues of the first two main ingredients of indica and Japonica were greater than 1；the contribution rates of two main components were 94.09%and 96.41%respectively，which could represent the vast majority of odor information of rice samples；the odor evaluation models of cooked rice were as follows：Z＝0．782Z1＋0．126Z2（indica）；Z＝0．838Z1＋0．159Z2（japonica）.After the composite scores of all varieties were obtained，the results were proved to be consistent with those from sensory evaluation at the rate upper of 80%，which indicated that the two methods both had good consistency；the method shall be acceptable and available for assessment of the odor quality of eating quality of cooked rice application of electronic nose.

electronic nose，cooked rice，eating quality，odor evaluation

TQ432.2

A

1003－0174（2015）09－0127－06

2014－03－25

張玉榮，女，1967年出生，教授，糧食儲藏技術與品質控制

周顯青，男，1964年出生，教授，谷物科學及產后加工與利用