肖嵐,辛松林,李誠,沈趙霞(.四川旅游學院食品科學系,四川成都6000;2.四川農業大學食品學院,四川雅安62504)
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電子鼻在肉味香精質量控制中的應用研究
肖嵐1,辛松林1,李誠2,*,沈趙霞1
(1.四川旅游學院食品科學系,四川成都610100;2.四川農業大學食品學院,四川雅安625014)
摘要:利用電子鼻系統分析了不同物理狀態、不同香氣特征以及不同生產批次的肉味香精氣味的變化,采用多元統計方法對所獲得的數據進行了主成分分析(PCA)、判別因子分析(DFA)以及統計質量控制分析(SQC),構建了質量控制模型并對樣品的質量穩定性進行了評價。結果表明,電子鼻能夠識別出不同生產批次的同一肉味香精;通過對電子鼻進行嚴格的訓練并建立質量控制模型,可成功實現利用合格產品對未知樣品進行質量控制。
關鍵詞:電子鼻;肉味香精;統計質量控制分析
肉味香精是方便食品生產環節中不可缺少的食用香精之一,其生產工藝、原輔料配方是香精工業企業的核心技術,與香精企業品牌的樹立與發展密切相關。肉味香精的主體香是多種香氣成分協同作用下的綜合表現,長期以來,香精企業對肉味香精的質量控制主要依靠理化指標和人工感官評價。理化檢測方法需要復雜的前處理,分析時間長、操作復雜,不利于肉味香精的現場生產檢驗[1];肉味香精感官評價往往存在主觀性和抽象性。鑒于肉味香精香氣成分的多樣性和復雜性,應用電子鼻對其進行質量監控具有重要意義。
目前,電子鼻在國外食品和香精香料生產企業已廣泛應用[2-4],而在國內香精香料生產企業的應用則剛剛起步[5-9],有關肉味香精產品質量控制方面的研究鮮見報道。本研究以肉味香精為研究對象,采用電子鼻檢測技術,考察不同生產批次肉味香精產品質量的穩定性,旨在建立肉味香精的質量控制模型,為肉味香精的質量控制提供新方法。
1.1試驗材料
某公司3種肉味香精,每種香精包含數個不同生產批次,樣品信息見表1。

表1 肉味香精樣品的物理狀態、風味特征、生產批次Table 1 Physical states,flavor characteristics,production date of meat flavor samples
1.2主要儀器
AUW-D半微量分析天平(最小顯示值0.1 mg):日本島津公司;FOX4000電子鼻:法國Alpha MOS公司。
1.3方法
1.3.1樣品分析參數
每個樣品準確稱取0.1 g置于10 mL頂空瓶中,加蓋密封待用。對每種肉味香精樣品進行分析檢測時選取其中某一批次的等量10份樣品對電子鼻進行訓練,其余批次等量4份樣品進行檢測[12]。
樣品的檢測參數為:載氣(合成干燥空氣)流速為150 mL/min,頂空產生溫度為50℃,頂空產生時間為600 s,進樣速度為1.5 mL/s,進樣體積為0.15 mL,數據采集時間為120 s,延滯時間為800 s。
1.3.2數據處理與分析方法
在進行數據分析與處理時選擇每個傳感器的最大響應強度值進行統計學分析,包括判別因子分析(DFA)、主成分分析(PCA)和統計質量控制分析(SQC)。通過統計學分析可以獲得更多的肉味香精信息,作為質量控制模型研究的基礎。
2.1雞肉粉末香精樣品的分析
將4個生產批次的雞肉粉末香精樣品的電子鼻18根不同傳感器下的響應強度峰值平均分布在圓周上,并描點成一個雷達指紋圖譜,如圖1所示。
從圖1可以直觀地看出:相同條件下,不同批次的雞肉粉末香精在不同傳感器下得到的信號強度具有一定的差異;在同一傳感器下的不同批次雞肉粉末香精的傳感器信號強度具有一定的差異。因此,可以利用電子鼻判斷同一品種不同生產批次香精之間的差異。

圖1 不同生產批次的雞肉粉末香精雷達圖Fig.1 Radar fingerprinting for chicken powder flavor samples with different production date
利用多元統計方法對樣品的電子鼻傳感器信號數據進行了主成分分析,經分析,4個批次的雞肉粉末香精的主成分1的貢獻率為95.959 %,主成分2的貢獻率為3.9 %,累計貢獻率99.859 %,足以充分反映樣品特征性信息。不同生產批次的雞肉粉末香精PCA圖見圖2。

圖2 不同生產批次的雞肉粉末香精PCA圖Fig.2 PCA chart for chicken powder flavor samples with different production date
如圖2所示,4個批次的樣品可被不同程度地區分開,4號樣品與其他批次樣品有顯著區別,1、2、3號樣品具有一定相似性;說明利用電子鼻可以區分同一品種但不同生產批次的肉用香精。
隨機選取1號樣品對電子鼻進行訓練并建立統計質量控制分析圖,對其余批次的香精樣品進行SQC分析,如圖3所示。
從圖3可以看出,只有4號樣品處于可接受區間以外,其他樣品均處于可接受區間以內,說明4號樣品與1號樣品之間存在一定的差異。

圖3 不同生產批次的雞肉粉末香精SQC圖Fig.3 SQC chart for chicken powder flavor samples with different production date
2.2雞肉膏狀香精樣品的分析
為了清楚觀察樣品在空間的分布情況,建立了DFA三維判別圖,如圖4所示。

圖4 不同生產批次的雞肉膏狀香精DFA圖Fig.4 DFA chart for chicken extract flavor samples with different production date
在圖4中,4個批次的樣品可被不同程度地區分開,這說明利用電子鼻可以區分出不同生產批次的雞肉膏狀香精。
隨機選取5號樣品對電子鼻進行訓練并建立統計質量控制分析圖,對其余批次的香精樣品進行SQC分析,如圖5所示。

圖5 不同生產批次的雞肉膏狀香精SQC圖Fig.5 SQC chart for chicken extract flavor samples with different production date
圖5中,不同生產批次的所有雞肉膏狀香精樣品處于5號樣品的可接受區間以內,說明6、7、8號樣品與5號樣品在氣味上比較接近。
2.3肉味油狀香精樣品的分析
5個生產批次的肉味油狀香精的PCA圖見圖6。

圖6 不同生產批次的肉味油狀香精PCA圖Fig.6 PCA chart for meat oiliness flavor samples with different production date
如圖6所示,5個生產批次的肉味油狀香精樣品可被不同程度地區分開,這說明利用電子鼻可以區分出不同生產批次的肉味油狀香精。
隨機選取12號樣品對電子鼻進行訓練并建立統計質量控制分析圖,對其余批次的香精樣品進行SQC分析,如圖7所示。

圖7 不同生產批次的肉味油狀香精SQC圖Fig.7 SQC chart for meat oiliness flavor samples with different production date
圖7中,9號、10號樣品處于12號樣品可接受區間以外,說明其與12號樣品在氣味上有一定的差異;11號、13號樣品處于12號樣品可接受區間以內,說明其與12號樣品在氣味上比較接近。
目前,香精企業對肉味香精的風味控制主要依靠人工感官評價;本次試驗樣品均為企業提供的合格產品。
本試驗結果表明:不是所有批次樣品都在訓練參
照樣品的可接受區間以內,即雞肉膏狀香精各批次間具有一定的風味質量穩定性,而雞肉粉末香精、肉味油狀香精各批次間存在一定的風味質量不穩定性。這與企業的感官評價結果不一致。分析感官評價與電子鼻檢測結果不一致的原因,可能有以下幾個方面:
1)鑒于感官檢驗存在主觀性、抽象性、誤差較大性,且企業需要控制產品的合格率,因此,企業在對產品進行感官檢驗的時候,對產品風味的把控不是非常精確,只需要“差不多”即可。
2)本試驗隨機選取“參照樣品”對電子鼻進行訓練并建立統計質量控制分析圖,對其余批次的香精樣品進行SQC分析,將其余批次的香精樣品“指紋圖譜”與經過“學習”和“訓練”后建立的參照樣品“指紋圖譜”加以比較,從而得出結果。因此,“參照樣品”的選擇將直接影響待測樣品是否在訓練參照樣品的可接受區間以內。
綜上,香精生產企業應根據自身情況,既要考慮生產成本,又要考慮產品風味質量的穩定性,將感官評價和電子鼻技術相結合,建立適合本企業的統計質量控制分析流程,從而實現對肉味香精生產環節的質量控制。
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Application of Electronic Nose in Quality Control of Meat Flavor
XIAO Lan1,2,XIN Song-lin1,2,LI Cheng2,*,SHEN Zhao-Xia1
(1.Department of Food Science,Sichuan Tourism University,Chengdu 610100,Sichuan,China;2.College of Food Science,Sichuan Agricultural University,Ya'an 625014,Sichuan,China)
Abstract:Electronic nose was used to detecte the change of meat flavor with different physical states,different flavor characteristics,and different production date.The obtained data were analyzed with principal component analysis(PCA),discriminant factor analysis(DFA),and statistical quality control(SQC)by multivariate statistical method.The models of quality control were established,and the quality consistency of the samples was evaluated.The results showed that:meat flavors with different production date could be distinguished by electronic nose;the quality of unknown samples could be successfully control by qualified products which were trained by electronic nose along with established quality control model.
Key words:electronic nose;meat flavor;statistical quality control
DOI:10.3969/j.issn.1005-6521.2016.05.026
基金項目:烹飪科學四川省高等學校重點實驗室科研項目——咸味香精在中式菜肴中的應用研究及風味評價(13LB03);四川旅游學院大學生科研項目(2014XKZ 05)
作者簡介:肖嵐(1981—),女(漢),講師,在讀博士研究生,研究方向:食品加工與質量安全。
*通信作者:李誠(1964—),男(漢),教授,博士生導師,研究方向:畜產品加工與質量安全。
收稿日期:2014-11-25