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電子鼻|百科

更新時(shí)間:2026-02-10點(diǎn)擊次數(shù):1224

玫瑰精油因富含醇類、醛類、酯類等揮發(fā)性香氣成分,兼具抗氧化、抑菌、抗焦慮等功效,廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)療、高檔化妝品領(lǐng)域。香氣作為評(píng)價(jià)玫瑰精油品質(zhì)的核心指標(biāo),其組成與含量受提取工藝影響顯著 —— 目前水蒸氣蒸餾法(HD)和超聲輔助水蒸氣蒸餾法(UAE)是行業(yè)主流工藝,但兩種方法制備的精油在香氣特征上存在明顯差異,且市場(chǎng)中精油仿制品泛濫,亟需高效的香氣檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)鑒別。
傳統(tǒng)香氣檢測(cè)依賴氣相色譜 - 質(zhì)譜聯(lián)用(GC-MS)技術(shù),雖能精準(zhǔn)定性定量揮發(fā)性成分,但存在檢測(cè)周期長、操作復(fù)雜、依賴專業(yè)人員等局限。電子鼻技術(shù)作為模擬人類嗅覺的智能檢測(cè)手段,可通過傳感器陣列快速捕捉香氣整體特征,具備高效、便捷、直觀的優(yōu)勢(shì)。其中,AIRSENSE電子鼻系統(tǒng),憑借其高靈敏度傳感器陣列和穩(wěn)定的數(shù)據(jù)輸出能力,已在食品風(fēng)味檢測(cè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。本文聚焦 AIRSENSE電子鼻在玫瑰精油香氣檢測(cè)中的具體應(yīng)用,結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)闡述其檢測(cè)原理、操作方法及實(shí)際效果,為玫瑰精油品質(zhì)控制提供技術(shù)參考。
材料與方法 
試驗(yàn)材料
01
玫瑰精油樣品:
以新疆和田大馬士革新鮮玫瑰為原料,采用兩種方法制備:
水蒸氣蒸餾法(HD):稱取 200g 玫瑰花,加入 15% 氯化鈉溶液(料液比 1:4 g/mL),蒸餾 4h 后收集精油;
超聲輔助水蒸氣蒸餾法(UAE):稱取 200g 玫瑰花,加入 15% 氯化鈉溶液(料液比 1:4 g/mL),經(jīng) 200W 功率超聲處理 25min 后,蒸餾 4h 收集精油。
02
電子鼻設(shè)備:
德國 AIRSENSE電子鼻

AI摳圖_360智圖.png

AIRSENSE 電子鼻 
電子鼻檢測(cè)方法
采用直接頂空吸氣法進(jìn)行玫瑰精油香氣檢測(cè),具體操作流程如下:
樣品制備:分別取 HD 法、UAE 法提取的玫瑰精油 2.0g,置于 10mL 頂空瓶中,加蓋密封后,在室溫下平衡 30min,確保頂空氣體中香氣成分達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài);
檢測(cè)參數(shù)設(shè)置:電子鼻采樣時(shí)間為 1s / 組,傳感器準(zhǔn)備時(shí)間 5s,樣品分析采樣時(shí)間 120s,自清洗時(shí)間 120s,載氣流量 10mL/min;
數(shù)據(jù)采集:插入電子鼻探頭吸取頂空瓶?jī)?nèi)頂端空氣,通過傳感器陣列捕捉香氣成分信號(hào),系統(tǒng)自動(dòng)記錄各傳感器的響應(yīng)值(響應(yīng)值定義為樣品通過傳感器的電阻變化 G 與空氣通過傳感器的電阻變化 G?的比值);
數(shù)據(jù)分析:采用 WinMuster 軟件對(duì)電子鼻采集的響應(yīng)值數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA),結(jié)合雷達(dá)圖直觀呈現(xiàn)不同精油的香氣特征差異。
結(jié)果與分析 
 1、電子鼻傳感器響應(yīng)值差異
AIRSENSE電子鼻的傳感器對(duì) HD 法和 UAE 法提取的玫瑰精油香氣成分表現(xiàn)出顯著的響應(yīng)值差異(見圖 4)。

圖4.png

整體來看,HD 法提取的玫瑰精油在各傳感器上的響應(yīng)值普遍高于 UAE 法,其中核心差異體現(xiàn)在 W5S、W1S、W2W 三個(gè)傳感器上:
HD 法精油在 W5S 傳感器(敏感于氮氧化合物)的響應(yīng)值最高,表明其氮氧化合物含量顯著高于 UAE 法精油;
W1S 傳感器(敏感于短鏈烷烴)對(duì) HD 法精油的響應(yīng)值同樣高于 UAE 法,反映出 HD 法提取的精油中短鏈烷烴類物質(zhì)更豐富;
W2W 傳感器(敏感于芳香成分、有機(jī)硫化物)在兩種精油中均有較高響應(yīng),但 HD 法精油的響應(yīng)值仍略占優(yōu)。
響應(yīng)值差異的核心原因在于提取工藝的不同:UAE 法中的超聲處理會(huì)破壞玫瑰花瓣的細(xì)胞結(jié)構(gòu),導(dǎo)致細(xì)胞液和蠟質(zhì)析出并摻雜于精油中,使精油在室溫下呈微固態(tài),阻礙香氣成分的揮發(fā);而 HD 法未破壞細(xì)胞結(jié)構(gòu),蠟質(zhì)含量極低,精油呈液態(tài),揮發(fā)性香氣成分更易釋放,因此在傳感器上表現(xiàn)出更高的響應(yīng)值。
2、關(guān)鍵傳感器的香氣識(shí)別作用
通過電子鼻雷達(dá)圖(見圖 5)對(duì) 10 個(gè)傳感器的響應(yīng)特征進(jìn)行進(jìn)一步分析,可明確 AIRSENSE 電子鼻在玫瑰精油香氣檢測(cè)中的關(guān)鍵傳感器及其作用:

圖5.png

核心識(shí)別傳感器:W5S、W1S、W2W 三個(gè)傳感器是區(qū)分兩種提取方法玫瑰精油的關(guān)鍵。其中,W5S 傳感器通過識(shí)別氮氧化合物含量差異,可初步區(qū)分 HD 法與 UAE 法精油;W1S 傳感器對(duì)短鏈烷烴的敏感特性,進(jìn)一步強(qiáng)化了兩種精油的差異信號(hào);W2W 傳感器則通過捕捉有機(jī)硫化物和芳香成分的含量變化,為香氣特征鑒別提供補(bǔ)充依據(jù);
次要傳感器:W1C(芳香成分、苯類)、W3C(氨水、芳香成分)、W6S(氫氣)等 7 個(gè)傳感器對(duì)兩種精油的響應(yīng)值差異極小,表明兩種精油在芳香成分、氫氣等物質(zhì)的含量上基本一致,這些傳感器雖無法直接區(qū)分精油類型,但可輔助驗(yàn)證香氣成分的整體穩(wěn)定性。
這一結(jié)果表明,AIRSENSE電子鼻可通過篩選關(guān)鍵傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)玫瑰精油香氣特征的精準(zhǔn)識(shí)別,避免冗余數(shù)據(jù)干擾,提升檢測(cè)效率。
3、主成分分析(PCA)的精油區(qū)分效果
為驗(yàn)證 AIRSENSE 電子鼻對(duì)不同玫瑰精油的區(qū)分能力,對(duì)傳感器響應(yīng)值數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA),結(jié)果見圖 6。

圖6.png

PCA 分析中,前兩個(gè)主成分 PC1 和 PC2 的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到 79.1%,其中 PC1 貢獻(xiàn)率為 58.8%,PC2 貢獻(xiàn)率為 20.3%,表明電子鼻采集的響應(yīng)值數(shù)據(jù)可通過前兩個(gè)主成分充分反映玫瑰精油的香氣特征差異。
從 PCA 得分圖可見:
HD 法提取的玫瑰精油信號(hào)點(diǎn)分布較為聚集,表明同一提取工藝下的精油香氣成分穩(wěn)定性高,組內(nèi)差異??;
UAE 法提取的玫瑰精油信號(hào)點(diǎn)分布相對(duì)分散,組內(nèi)差異略大于 HD 法,這與 UAE 法中超聲處理可能導(dǎo)致的局部成分不均勻有關(guān);
兩種方法提取的玫瑰精油信號(hào)點(diǎn)分離,且分別位于 95% 置信區(qū)間的兩側(cè),無交叉重疊現(xiàn)象,說明 AIRSENSE 電子鼻結(jié)合 PCA 可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同工藝玫瑰精油的高效區(qū)分。
此外,該結(jié)果與 GC-MS 分析結(jié)論高度一致 ——GC-MS 通過檢測(cè) 69 種揮發(fā)性成分,篩選出 54 種 VIP>1 的差異成分,同樣證實(shí)了兩種精油的香氣特征差異。這表明 AIRSENSE 電子鼻的檢測(cè)結(jié)果具有較高的可靠性,可與 GC-MS 技術(shù)形成互補(bǔ),既實(shí)現(xiàn)快速定性區(qū)分,又可結(jié)合 GC-MS 進(jìn)行精準(zhǔn)定量分析。
結(jié)論 
本研究證實(shí),德國 AIRSENSE電子鼻可有效應(yīng)用于玫瑰精油的香氣檢測(cè)。其通過 W5S、W1S、W2W 關(guān)鍵傳感器精準(zhǔn)捕捉不同提取工藝(HD 法、UAE 法)玫瑰精油的香氣成分差異,結(jié)合主成分分析(PCA)可實(shí)現(xiàn)兩種精油的區(qū)分,且檢測(cè)結(jié)果與 GC-MS 技術(shù)高度吻合。該技術(shù)具有高效、快速、直觀的優(yōu)勢(shì),不僅為玫瑰精油的香氣品質(zhì)評(píng)價(jià)提供了可靠手段,也為玫瑰精油產(chǎn)業(yè)的工藝優(yōu)化、真?zhèn)舞b別和品質(zhì)監(jiān)控提供了重要的技術(shù)支撐。未來可進(jìn)一步結(jié)合多組學(xué)技術(shù),構(gòu)建更完善的玫瑰精油香氣檢測(cè)體系,推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。

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