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更新时间:2020-12-18   点击次数:1134次

     本实验利用电子鼻技术对不同年份兼香型白酒的香气差异性进行识别。采用特征响应分析、主成分分析(principle component analysis,PCA)、线性判别分析法(linear discriminant analysis,LDA)和方差分析法(analysis of variance,ANOVA)四种分析方法相结合处理电子鼻传感器响应应信号,对单因素实验的相关参数进行优化,确定出Z佳酒样酒精度、加热温度和加热时间。同时对兼香型白酒年份进行区分识别,以期为兼香型白酒香气感官质量评价体系的建立提供依据,为电子鼻技术鉴别白酒年份提供理论价值。

检测样品:由湖北某酒业股份有限公司提供的5种42%vol年份白酒,分别为3年(3 Y),5年(5 Y),12年(12 Y),15年(15 Y)和20年(20 Y)

检测仪器:PEN3电子鼻:德国AIRSENSE 公司。该电子鼻系统包含由10种金属氧化物半导体组成的传感器阵列。

检测指标:香气差异性进行识别

检测结果:采用电子鼻技术分析不同年份兼香型白酒中的香气物质,通过特征响应分析、主成分分析(PCA)、线性判别分析法(LDA)和方差分析法(ANOVA),优化出了可以区分识别年份酒的操作条件,分别为酒精度14%vol、加热温度40 ℃、加热时间30 min。结果表明,10个传感器中贡献大的三个是W5S、W1S和W2S,LDA的区分识别效果要优于PCA。在优化后的实验条件下,对兼香型各年份酒进行电子鼻检测分析,其结果表明LDA对原始数据信息的保留量达到了96.78%;逐步线性判别分析得出储存期为12年内的酒样能获得100%的准确率,超过12年的储存年份也能获得较高的准确率,因此电子鼻技术对兼香型各年份酒具有良好的区分效果.

 

研究意义:本实验分别考察了样品量、顶空体积、加热温度这三个因素对兼香型各年份酒样的传感器响应信号的影响,结合特征响应分析、PCA、LDA、ANOVA四种分析方法得出理想实验条件。在*实验条件下,对兼香型各年份酒进行电子鼻检测分析,其LDA分析结果得出D一主成分PC1和第二主成分PC2的贡献率分别91.64%和5.14%,对原始数据信息的保留量达到96.78%;同时对兼香型年份白酒进行逐步线性判别分析得出储存期为12年内能获得100%的准确率,超过12年的储存年份也能获得较高的准确率,因此电子鼻技术对兼香型各年份酒具有良好的区分效果。该研究以期为兼香型白酒香气感官质量评价体系的建立提供依据,为电子鼻技术鉴别白酒年份提供理论价值。

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