基于超快速氣相電子鼻研究不同類型UHT牛奶的揮發性風味特征

葉美霞，李 榮,*，姜子濤,2,*，王 穎，譚 津，湯書華

（1.天津商業大學生物技術與食品科學學院，天津 300134；2.天津天獅學院食品工程學院，天津 301700）

超高溫滅菌（ultra high temperature，UHT）牛奶是采用超高溫瞬時滅菌技術處理的牛奶，這一熱處理會使大多數有害微生物和酶失活，因此UHT牛奶在常溫下保質期可高達8 個月。根據UHT牛奶脂肪含量的不同，可分為全脂奶（脂肪含量＞3.0%）、低脂奶（脂肪含量1.0%～2.0%）和脫脂奶（脂肪含量＜0.5%）。揮發性成分的協同作用決定了UHT牛奶的香氣特性，也是衡量其風味品質的重要指標，直接影響消費者的整體感官體驗。牛奶中揮發性成分的分析是獲取牛奶信息和區分不同類型牛奶的有效方法。脂類對天然牛奶風味的形成和保存具有重要影響，如全脂牛奶和脫脂牛奶之間明顯的感官差異主要是由于脂肪中揮發性成分含量的不同所致。當然，其他因素也會影響牛奶的揮發性成分，如有機與傳統牛奶在奶源地、奶牛飼養與品種、產奶控制及生產過程有所不同也會導致牛奶風味成分不同。通過研究影響有機和傳統牛奶成分的相關因素以此區分二者。

電子鼻以模仿人類嗅覺感知為工作原理，對樣品中揮發性化合物進行識別和分類，實現對樣品的快速檢測。不同類型電子鼻包括傳感器電子鼻、質譜電子鼻及超快速氣相電子鼻，它們廣泛應用于食品、農產品、中藥以及醫學等領域。目前，傳感器電子鼻常用包括金屬氧化物半導體、石英晶體微天平、表面聲波、導電聚合物、電化學、光學傳感器和仿生傳感器等多種類型傳感器，它們具有高重現性、高靈敏度、高信噪比、低能耗、低成本等優點，但也有一些局限性，比如耗能高、耗時、漂移、環境大氣影響、傳感器冗余、選擇性以及信噪比等問題，且傳感器電子鼻大多與其他儀器聯合使用。基于質譜的電子鼻因價格昂貴故其應用相對較少。超快速氣相電子鼻結合了傳感器與快速氣相色譜技術的優點，揮發性成分分離時間短，樣品分析速度快，同時配有Arochembase數據庫及兩根極性不同的色譜柱，可以精確分離樣品中的不同極性的揮發性成分，在相對較短的時間內同時分離和鑒定化合物，并且可以單獨完成揮發性成分的定性、定量及樣品的統計分析。另外，其他方法如頂空固相微萃取、氣相色譜-質譜等已被用于研究牛奶中揮發性成分，這些方法耗時、不靈活，且氣相色譜-質譜雖然優點眾多，但其樣品預處理及數據結果分析復雜，浪費人力物力，在使用其進行分析前極性很強的分析物需進行衍生以增加其揮發性，這是該技術的主要限制。已有區分不同UHT牛奶中揮發性成分的研究多為UHT全脂及脫脂牛奶中的半定量或相對含量研究，在UHT有機全脂、低脂及有機低脂牛奶的揮發性成分的研究中鮮見報道。

本實驗采用超快速氣相電子鼻技術鑒定UHT全脂、低脂和脫脂牛奶的揮發性風味成分，通過外標法進行準確定量；并結合主成分分析（principal component analysis，PCA）和多層感知器神經網絡（multi-layer perceptron neural network，MLP-NN）等多元統計分析方法，對UHT牛奶的香氣特征進行了分類預測。建立不同種類UHT牛奶分類及預測模型，從而實現快速、準確溯源的目的。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

研究所用的36 種UHT牛奶，均采購于天津市各大超市。樣品均在保質期內，保質期長短對牛奶風味的影響未做考證。樣品編號及信息見表1。為便于分類比較，根據牛奶樣品的含脂量，將樣品分為3 類（即全脂、低脂和脫脂奶）5 種（即全脂、有機全脂、低脂、有機低脂、脫脂奶）。

表1 樣品編號及信息Table 1 Codes and information of milk samples tested in this study

正構烷烴C～C混合標準品 美國RESTEK有限公司；乙醇、正丁醇、丙酮、二甲基硫醚、氯仿、正丙醇、2-甲基呋喃、2-丁醇、3-甲基丁醛、2-戊酮、2,3-戊二酮、3-戊醇、3-甲基-1-丁醇、吡嗪、環戊酮、2-己酮、己醛、乙酸丁酯、糠醛、異戊酸乙酯、2-庚酮、環己酮、苯甲醛、5-甲基糠醛、2-辛酮、檸檬烯、-松油烯、2-壬酮、壬醛、2,6-二甲基苯酚、2-十一酮、癸醛、-癸內酯等標準品 上海阿拉丁生化科技股份有限公司；試劑均為分析純。

1.2 儀器與設備

Heracles II超快速氣相電子鼻 法國Alpha MOS公司；AUY120萬分之一電子天平 日本島津公司。

1.3 方法

1.3.1 標準品的配制

1.0 mg/mL各標準品儲備液的制備：分別稱量每種標準品0.100 0 g于小燒杯中用水或乙醇溶解，轉入100 mL容量瓶中定容，得到33 種牛奶揮發性風味成分的標準溶液。根據檢測需要，將標準品儲備液稀釋至不同濃度。

1.3.2 超快速氣相電子鼻測定參數的確定

采用頂空進樣，分別對樣品量、孵化溫度、升溫程序、進樣速度以及孵化時間進行單因素測定，考察樣品色譜峰數量和峰面積，以確定最佳測定參數；其他參數均為系統自帶。

1.3.3 UHT牛奶的揮發性成分分析

1.3.3.1 定性分析

按照1.3.2節確定的條件對各樣品進行測定，每個樣品平行3 次。采用正構烷烴（C～C）標準溶液進行校準，通過Kovats保留指數結合Arochem Base數據庫及文獻報道，確定UHT牛奶的揮發性成分組成。

1.3.3.2 定量分析

采用1.3.2節中確定的條件進行測定。對1.3.3.1節方法中確定的各樣品中相對峰面積大于1%的33 種揮發性成分采用外標法進行定量分析。將1.0 mg/mL各標準品儲備液稀釋為5 個梯度質量濃度，每個質量濃度3 次平行計算峰面積平均值，以質量濃度為橫坐標、峰面積為縱坐標繪制標準曲線，求出UHT牛奶樣品中各揮發性成分含量，并計算標準偏差。

1.3.4 氣味活性值計算

氣味活性值（odorant activity value，OAV）是評價各種揮發性成分對樣品香氣貢獻的重要指標，通過濃度除以其水中氣味閾值確定，氣味閾值參考文獻[13-14]。OAV大于1的揮發性成分被認為是主要香氣成分，以同一類香氣的成分的OAV加和繪制香氣雷達圖，判別不同種類UHT牛奶的香氣特性。

1.4 數據統計分析

統計分析采用無監督的PCA和有監督的MLP-NN方法建立多元模型，對不同品牌及種類UHT牛奶樣品進行分類預測。選用36 個樣品各3 個平行共108 組樣品，定量的33 個揮發性成分的含量數據進行PCA及MLP-NN分析。

PCA是通過降維使用少量因子表征樣本特征響應的方法，用一組相關變量的觀測值揭示樣本和變量之間的相互關系。本實驗采用PCA對不同品牌UHT牛奶進行分類，并根據特征值大于1、PC累計百分比大于85%及特征值分布折線圖突變點3 個原則選取PC個數；為了更好分類效果，選取協方差矩陣進行分析。通過Origin 2018繪制PCA圖解釋樣品分組、相似性或差異性，顯示類似樣品類型的分組或聚類。

MLP-NN是一種由輸入層、隱藏層和輸出層組成的前饋式神經網絡，利用反向傳播的學習技術來得到最佳分類及預測結果。本研究利用IBM SPSS 26.0建立了包括1 個輸入層、1 個隱藏層和1 個輸出層的MLP-NN模型。采用的數據集為36 個樣品的3 個平行，共108 個數據中33 個成分的含量為特征值，故輸入層有33 個神經單元；選取數據集中70%為訓練集，30%為測試集對樣品進行批次訓練，為了提升權重參數的收斂速度和效果，對輸入數據進行標準化處理。隱藏層包含4 個神經單元。輸出層設置為5 種UHT牛奶，故輸出層有5 個神經單元。為了提高分類準確率，選用梯度下降算法為優化算法訓練并建立多層感知器神經網絡模型。其他參數均按照程序原始設定。

2 結果與分析

2.1 實驗最優條件及參數

按照1.3.2節方法進行實驗，分別考察不同參數對UHT牛奶色譜峰數量、峰面積及基線平穩程度的影響，結果見表2。

表2 實驗參數的確定Table 2 Determination of experimental parameters

由表2可知，隨著樣品量增加，樣品出峰數量變化不大，但色譜峰面積逐漸增大，5.0 mL時出峰較完全，確定5.0 mL為最佳樣品量；隨著孵化溫度升高出峰數量和峰面積大幅增長，在90 ℃時色譜峰面積最高、出峰數量最多，確定90 ℃為最佳孵化溫度；根據色譜峰基線更加平穩及各揮發性成分區分度，確定以0.5 ℃/s升溫至80℃，維持0 s，再以3 ℃/s升溫至250 ℃，維持30 s為最佳升溫程序；隨著進樣速率的增加，在150 μL/s時色譜峰數量最多、色譜峰基線平穩，因此選定150 μL/s為最佳進樣速率；孵化時間在10～20 min之間色譜峰數量基本沒變，25 min色譜峰數量有所增加但峰面積卻明顯減小，綜合考慮采用10 min為孵化時間。

2.2 UHT牛奶揮發性成分測定

2.2.1 定性分析

36 種樣品色譜圖見圖1，33 個標準品色譜圖見圖2，揮發性成分見表3。

圖1 5 種UHT牛奶超快速氣相電子鼻色譜圖Fig.1 UFGC E-nose chromatograms of five UHT-treated milk samples

圖2 1.0 μg/mL質量濃度下33 個標準品的超快速氣相電子鼻色譜圖Fig.2 UFGC E-nose chromatograms of 33 standards at a concentration of 1.0 μg/mL

圖1結果顯示，同一種類UHT牛奶的色譜圖在強度、保留時間以及形狀上有一定的相似性，不同種類則差距較大。

如表3所示，從全脂、有機全脂、低脂、有機低脂及脫脂牛奶中分別檢測出42、40、37、34 種和39 種揮發性成分，包括酮、醛、含硫化合物、醇、脂肪酸、萜烯及其他揮發性成分。29 種揮發性成分在所有UHT牛奶中都能夠檢測到，其中糠醛可作為區分UHT牛奶和巴氏滅菌奶的指標，也可用來衡量牛奶保質期。40 種揮發性成分在UHT牛奶相關研究文獻中有過報道，除此，有9 種揮發性成分首次在UHT牛奶中鑒定出，分別為乙偶姻、環戊酮、-3-己烯醛、異戊酸乙酯、-2-庚烯醛、-萜品烯、對甲酚、2,6-二甲基苯酚和-2-壬烯-1-醇，這可能是由檢測儀器、奶牛品種、飼料及牛奶加工過程的差異等因素導致。異丁醇、乙偶姻、1-戊醇、-3-己烯醛、癸醛只在UHT全脂類牛奶中檢測出；3-甲基庚烷、2,6-二甲基吡嗪、-2-壬烯-1-醇只在UHT低脂類牛奶中檢測出；-蒎烯、5-甲基糠醛、癸酸只在UHT脫脂類牛奶中檢測出，其中5-甲基糠醛是乳糖和蛋白質經美拉德反應產生的5-羥甲基糠醛的熱降解產物，Ferrer等的測定結果說明，5-羥甲基糠醛含量在牛奶中隨脂肪含量降低而升高，且脫脂牛奶中乳糖、蛋白質含量均高于全脂牛奶；癸酸是檢測出的唯一一種脂肪酸，它來自乳糖和氨基酸的降解，Pan Minghui等的實驗證明，使用超聲處理脫脂牛奶可顯著增加癸酸含量。不過，UHT有機全脂牛奶中未檢測出2-戊酮；UHT有機低脂牛奶中未檢測出乙醇、環戊酮及壬醛；UHT低脂類牛奶中未檢測出二甲基二硫化物，這可能是因為牛奶貯存時間過久導致二甲基二硫化物消失或降至痕量水平，也可能是還原性硫化合物被氧化；UHT脫脂類牛奶中未檢測出-2-庚烯醛、2-十一酮，由脫脂工藝中脂肪的去除所造成。另外，吡嗪、3-甲基-1-丁醇只在中國品牌的UHT牛奶中檢測到。

表3 UHT牛奶揮發性成分的定性定量分析結果Table 3 Results of qualitative and quantitative analyses of volatile components in UHT-treated milk

續表3

2.2.2 定量分析

按照1.3.3.2節繪制標準曲線，由此求出UHT牛奶樣品中各揮發性成分含量及標準偏差，結果見表3。結果表明，已定量的33 個成分的質量濃度與峰面積在一定范圍內有良好的線性關系，相關系數在0.991 2～0.999 9之間，相對標準偏差在0.000 2～0.199 7之間，檢出限在0.010 8～6.110 1 ng/mL范圍內。

含量較高的揮發性成分在UHT全脂牛奶中分別為丙酮（1 520～4 004 ng/mL）、乙醇（未檢出～1.044×10ng/mL）、-癸內酯（49.47～2 434 ng/mL）；在UHT有機全脂牛奶中分別為丙酮（2 493～4 153 ng/mL）、-癸內酯（26 7.7～1742 ng/mL）、乙醇（190.1～1 709 ng/mL）；在UHT低脂牛奶中分別為丙酮（2 587～2 999 ng/mL）、乙醇（51.76～1 432 ng/mL）、2-丁醇（186.4～671.1 ng/mL）；在UHT有機低脂牛奶中分別為丙酮（3 288 ng/mL）、2,6-二甲基苯酚（714.8 ng/mL）、-癸內酯（440.8 ng/mL）；在UHT脫脂牛奶中分別為丙酮（1 632～3 019 ng/mL）、乙醇（105.0～2 201 ng/mL）、糠醛（未檢出～909.2 ng/mL）。丙酮在所有揮發性成分中含量最高，癸醛則最低；不同揮發性成分在不同種類及不同品牌UHT牛奶中含量差異顯著。

在3 類5 種UHT牛奶中隨著脂肪含量的降低，二甲基硫醚、酮類、醇類、-癸內酯顯著減少，而萜烯類顯著增加。其中二甲基硫醚來自乳脂肪球膜蛋白，脂肪含量越高，UHT牛奶中巰基活性越大，脂肪球膜蛋白變性程度越大，形成的二甲基硫醚含量越高。同時，Al-Attabi等認為，牛奶在脫脂的過程中二甲基硫醚會被氧化成二甲基砜，所以含量逐漸減少。酮類主要以甲基酮的形式存在，由飽和脂肪酸-氧化及-酮酸脫羧系列反應合成，-癸內酯由-羥基脂肪酸內酯化形成，其含量也受脂肪的影響。因此，脂肪含量對UHT牛奶中二甲基硫醚、酮類、醇類、-癸內酯的含量有較大影響。乳制品中萜烯類來自動物食用的植物，可能在低脂及脫脂牛奶的加工過程中增加。UHT有機低脂牛奶中2,6-二甲基苯酚質量濃度（714.8 ng/mL）高于其他牛奶（56.07 ng/mL），并首次在UHT牛奶中檢測出，可能和其他酚類化合物一樣，作為共軛物存在于牛奶中，也可能由其他酚類化合物轉化而來。UHT脫脂類牛奶中苯甲醛質量濃度（104.4 ng/mL）高于其他類牛奶（92.76 ng/mL），苯甲醛是蛋白質分解形成的苯丙氨酸通過Strecker水解形成，Lopez-fandino等認為，蛋白質的水解隨脂肪含量的降低而增強，因此脫脂牛奶中的蛋白水解作用比全脂牛奶更強。己醛在UHT脫脂類牛奶（84.51 ng/mL）中含量高于另外2 類UHT牛奶（70.22 ng/mL），這與Francis等的研究結果一致。另外，2 種UHT有機牛奶中丙酮含量高于其他3 種UHT牛奶，這應該與奶牛飼料有關，因為研究顯示，丙酮可以直接來源于飼料。

2.3 不同種類UHT牛奶揮發性香氣雷達特征圖分析

通過1.3.4節計算得出，11 種香氣成分的OAV大于1，即二甲基硫醚、2,3-戊二酮、3-甲基丁醛、3-甲基1-丁醇、己醛、異戊酸乙酯、2-辛酮、2-壬酮、壬醛、2-十一酮和-癸內酯，利用OAV繪制不同種類UHT牛奶香氣雷達特征圖譜見圖3，中國和國外品牌的UHT全脂牛奶和UHT有機全脂牛奶香氣特征圖譜見圖4。

圖3 5 類UHT牛奶香氣雷達圖Fig.3 Aroma radar chart of five kinds of UHT-treated milk

圖4 中國和國外品牌UHT全脂牛奶（A）和UHT有機全脂牛奶（B）香氣雷達圖Fig.4 Aroma radar charts of Chinese-made and imported UHTtreated whole milk (A) and UHT-treated organic whole milk (B)

圖3表明，3 類5 種UHT牛奶都具有蔬菜味、奶油味、草香味、水果味及麥芽味。蔬菜味由二甲基硫醚賦予，其為UHT牛奶中發現的最重要的香氣成分之一，也是UHT牛奶中最具氣味活性的化合物；奶香味由2,3-戊二酮、2-辛酮、2-壬酮及-癸內酯共同賦予；草香味由己醛賦予，這有助于牛奶的新鮮風味；水果味則是由異戊酸乙酯、壬醛和2-十一酮產生的柑橘、桃子等水果甜香；麥芽味由3-甲基丁醛、3-甲基-1-丁醇共同賦予。在3 類5 種UHT牛奶中，蔬菜味的OAV分別平均為131.30、156.34、122.60、124.74、94.63；奶香味的OAV分別平均為126.82、167.13、92.92、95.83、73.94，2 種香味的OAV都是隨著脂肪含量的減少逐漸降低，這是因為決定2 種氣味的二甲基硫醚、2,3-戊二酮及-癸內酯的含量逐漸減少所致，且UHT有機全脂牛奶中奶香味及蔬菜味的OAV均大于UHT全脂牛奶，是由于UHT有機牛奶源于更優質的飼料。青草味的OAV分別為14.72、12.71、10.67、10.70、16.90，UHT脫脂類牛奶的OAV最高，UHT低脂類牛奶最低，是因為己醛在UHT脫脂類牛奶中含量最高，在UHT低脂類牛奶中含量最低。水果味的OAV分別為84.24、107.33、107.26、117.43、78.89，UHT脫脂類牛奶的OAV最低，主要是UHT脫脂類牛奶中不含2-十一酮導致。麥芽味的OAV分別為15.53、8.53、3.27、1.55、9.95，在3 類5 種UHT牛奶中差異較大，主要是3-甲基-1-丁醇含量差異導致。

圖4A表明，中國和國外品牌的UHT全脂牛奶中各香氣的OAV差異不大，說明中國和國外品牌的UHT全脂牛奶香味較接近。UHT有機全脂牛奶中中國品牌的麥芽味及青草味香氣的OAV較高，因為中國品牌中3-甲基-1-丁醇、己醛含量較高；而國外品牌中蔬菜味、奶香味及水果味香氣的OAV遠高于中國品牌，由于國外品牌中二甲基硫醚、2,3-戊二酮、-癸內酯及壬醛的含量較高導致。中國和國外品牌的UHT有機全脂牛奶香氣差距較大，這可能由飼料差異造成。

2.4 基于品牌進行PCA分類

按照1.3.5.1節采用PCA對同一類不同品牌UHT牛奶的揮發性成分進行分類研究，以確定不同品牌UHT牛奶樣品之間的差異及產生的原因，結果見圖5。

圖5 不同品牌UHT牛奶PCA分類Fig.5 PCA classification of UHT-treated milk samples

圖5結果表明，不同品牌UHT牛奶之間存在顯著差異。如圖5A所示，包括5 個中國品牌與6 個國外品牌的PCA分類結果，其中PC1和PC2總貢獻率達到90.3%，說明采用PCA可以區分中外品牌的UHT全脂牛奶。由表3可知，中國品牌中含有吡嗪、3-甲基-1-丁醇、1-戊醇，而國外品牌則不含；另外，中國品牌UHT全脂牛奶中環戊酮、糠醛含量較高，而國外品牌中2-丁醇含量較高。如圖5B所示，其中PC1和PC2總貢獻率為93.4%，說明PCA可以對其進行區分，以PC1為區分軸時D3-w與其他樣品距離較遠，是因為D3-w中乙醇含量遠高于其他樣品；其他樣品在以PC2為區分軸時也有差距，因為丙酮、2,3-戊二酮、糠醛、-癸內酯含量差異明顯。如圖5C所示，其中PC1和PC2總貢獻率為94.7%，說明PCA可以對其進行區分，在以PC1為區分軸時所有樣品都被區分開，其中I-w距離其他樣品相對較遠，因為I-w的乙醇含量是其他樣品的2 倍以上；另外，其他樣品都含有2,6-二甲基苯酚，而I-w中不含；所有樣品中2-丁醇和-癸內酯含量差異顯著。

如圖5D所示，其中PC1和PC2的總貢獻率達到93.2%，表明PCA可以對其進行區分，3 個樣品在以PC1為區分軸時區分開，L1-ow與B6-ow、M-ow在以PC2為區分軸時距離相對較遠。3 個樣品中乙醇、丙酮、2-丁醇、2,3-戊二酮、-癸內酯含量較大且差異顯著；另外，僅L1-ow中不含環戊酮，且其2,6-二甲基苯酚含量遠高于另外2 個樣品。

如圖5E所示，其中PC1和PC2總貢獻率為89.8%，說明PCA可以對其進行區分，N-lf與其他樣品在以PC1為區分軸距離較大，G2-lf與其他樣品在以PC2為區分軸距離較大，因為只有N-lf中不含2-戊酮、乙酸丁酯，且其乙醇、檸檬烯含量較高，分別是其他樣品的10 倍和3 倍以上；另外G2-lf中2-丁醇、糠醛含量與其他樣品差異較大。

如圖5F所示，其中PC1和PC2貢獻率達到98.6%，說明PCA可對其進行分類，在以PC1為區分軸時B4-s、B4-s、C5-s全都被區分開，在以PC2為區分軸時C5-s距離B4-s、B4-s較遠。是因為3 個樣品中乙醇、5-甲基糠醛、-癸內酯含量差異較大；另外，吡嗪、環戊酮及糠醛僅存在于B4-s、B5-s中，且B4-s、B5-s中己醛、乙酸丁酯、環己酮的含量將近C5-s的2 倍。

以上分析表明，PCA能夠通過揮發性成分的差異大小，可將同一種類不同品牌的UHT牛奶進行區分，并且能夠對不同國家UHT牛奶進行溯源分析。

2.5 多層感知器神經網絡

使用1.3.5.2節建立的MLP-NN模型對36 種中3 類5 種UHT牛奶的108 組樣本進行50 次分類及預測，結果見表4。MLP-NN模型在50 次預測中給出的各揮發性成分正態化重要性平均排序見圖6。

表4108 組樣本50 次MLP-NN分類識別結果Table 4 Results of 50 cycles of MLP-NN classification and recognition for 108 samples

圖6 33 個成分正態化重要性排序對比圖Fig.6 Importance ranking of 33 normal components

如表4所示，50 次整體平均正確率為98.6%。其中UHT低脂牛奶被誤分為UHT全脂牛奶11 次，這可能是因為有的UHT低脂牛奶中脫脂程度較低，丙酮、正丁醇含量與UHT全脂牛奶總體接近導致；28 次分類正確率為100%。

圖6表明，由不同種類牛奶揮發性成分組成及含量差異導出的各成分正態化重要性平均排序結果為：2,6-二甲基苯酚、2-十一酮、3-戊醇、-萜品烯、5-甲基糠醛、環己酮、癸醛、壬醛及2-庚酮對分類結果影響程度較大。表3顯示，2-庚酮在UHT全脂類牛奶中含量高于其他類牛奶；3-戊醇在UHT低脂牛奶中含量高于其他類牛奶；2,6-二甲基苯酚在UHT有機低脂牛奶中含量遠高于其他類牛奶；環己酮、-萜品烯在UHT脫脂牛奶中含量高于其他類牛奶；壬醛、2-十一酮分別在UHT有機低脂、脫脂牛奶中不存在；癸醛、5-甲基糠醛僅在UHT全脂類、脫脂牛奶中存在。其次，2-丁醇、正丙醇、2-壬酮等在5 種UHT牛奶中因含量的不同，對它們的區分也起到重要的作用。結果說明已建立的MLP-NN模型對UHT牛奶種類的預測具備一定可信性，可快速、有效預測UHT牛奶類型。

3 結論

利用超快速氣相電子鼻技術從UHT牛奶中共測出49 種揮發性成分，其中29 種揮發性成分為UHT牛奶的共有成分。異丁醇、乙偶姻、1-戊醇、-3-己烯醛和癸醛只在UHT全脂牛奶中檢出；3-甲基庚烷、2,6-二甲基吡嗪、-2-壬烯-1-醇只在UHT低脂牛奶中檢測出；-蒎烯、5-甲基糠醛和癸酸只在UHT脫脂牛奶中檢測出。另外，UHT有機全脂牛奶中未檢測出2-戊酮；UHT有機低脂牛奶中未檢測出乙醇、環戊酮及壬醛；UHT低脂類牛奶中未檢測出二甲基二硫化物；UHT脫脂牛奶中未檢測出2-十一酮、-2-庚烯醛；有9 種揮發性成分首次在UHT牛奶中鑒定出。在UHT牛奶中，隨著脂肪含量的降低，二甲基硫醚、酮類、醇類和-癸內酯顯著減少，而萜烯類顯著增加。UHT牛奶都具有蔬菜味、奶油味、草香味、水果味及麥芽味。奶香味、蔬菜味、麥芽味在UHT全脂牛奶中分布最廣泛；水果味在UHT低脂牛奶中分布最廣泛；青草味在UHT脫脂牛奶中分布最廣泛。多元統計分析中的PCA可將同一類不同品牌的UHT牛奶區分開，也可對不同國家UHT牛奶進行溯源分析；MLP-NN模型可對UHT牛奶進行分類，準確率高達98.6%，并給出UHT牛奶各揮發性成分正態化重要性平均排序。所建立的超快速氣相電子鼻檢測與多元統計分析方法為不同品牌及種類UHT牛奶快速和準確的分類，提供了重要的方法依據。