8種植物油氣味指紋模型的建立

王祖忠，周 君，張凌芷，李 曄，張春丹，王 穎，袁 貝，蘇秀榕

(寧波大學(xué)海洋學(xué)院,浙江 寧波 315211)

油脂安全

8種植物油氣味指紋模型的建立

王祖忠，周 君，張凌芷，李 曄，張春丹，王 穎，袁 貝，蘇秀榕

(寧波大學(xué)海洋學(xué)院,浙江 寧波 315211)

運(yùn)用電子鼻對(duì)8種不同加熱溫度下的植物油進(jìn)行檢測(cè)，建立了8種植物油的氣味指紋模型，采用線性判別式(LDA)進(jìn)行分析，通過(guò)判別函數(shù)法(DFA)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:電子鼻能夠很好地對(duì)不同種類以及不同溫度的植物油進(jìn)行區(qū)分；在DFA分析中模型對(duì)未知樣品的識(shí)別值大于96%，能對(duì)所測(cè)的8種植物油樣品進(jìn)行有效地識(shí)別，正確率達(dá)到100%。電子鼻建立的植物油的氣味指紋模型是可靠的。

植物油；電子鼻；快速鑒別；指紋模型

當(dāng)前對(duì)植物油氣味的分析主要是采用預(yù)處理方法：水蒸氣蒸餾提取法[1]、微波提取技術(shù)[2-3]、頂空提取法[4]、固相微萃取法[5-6]、超臨界流體提取法[7]以及超聲波提取法[8]等濃縮處理后進(jìn)行氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用分析[9]。然而，上述方法不但操作復(fù)雜，耗費(fèi)時(shí)間，而且無(wú)法與人的嗅覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行比較。

電子鼻是一種模仿生物嗅覺(jué)器官的電子系統(tǒng)，其工作原理是模擬人的嗅覺(jué)器官對(duì)氣味進(jìn)行感知分析和判斷，即利用氣敏傳感器感知、識(shí)別和檢測(cè)揮發(fā)性成分[10]。電子鼻不能檢測(cè)出揮發(fā)性物質(zhì)的具體組分，但可以檢測(cè)出樣品整體的特征香氣類型。因?yàn)椴煌参镉蛽]發(fā)性組分是不一樣的，所以可以利用電子鼻的特性在生產(chǎn)實(shí)踐中對(duì)植物油品種進(jìn)行證明或判別。根據(jù)相關(guān)報(bào)道，目前電子鼻已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于食品行業(yè)，如肉類新鮮度的鑒別[11-12]、食用油的質(zhì)量變化[13-14]、谷物的貯藏研究[15-16]等。但是電子鼻在植物油品種鑒別方面的應(yīng)用較少。

本文利用線性判別式(LDA)對(duì)各種植物油進(jìn)行分析識(shí)別，探討各種植物油之間的區(qū)別與聯(lián)系。通過(guò)判別函數(shù)法(DFA)對(duì)未知樣品所屬的種類進(jìn)行鑒定，驗(yàn)證植物油氣味指紋圖譜的可靠性。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

金龍魚食用大豆油、食用調(diào)和油，上海嘉里食品工業(yè)有限公司(生產(chǎn)日期2015年10月3日)；招財(cái)魚菜籽油，陽(yáng)泉市萬(wàn)和油脂有限公司(生產(chǎn)日期2015年10月29日)；胡姬花花生油，嘉里糧油(青島)有限公司(生產(chǎn)日期2015年11月7日)；魯花橄欖油，山東魯花集團(tuán)鄭州分公司(生產(chǎn)日期2015年8月4日)；福臨門葵花籽油，哈爾濱市福佳經(jīng)貿(mào)有限責(zé)任公司(生產(chǎn)日期2015年7月30日)；小妹山茶油，婺源縣小妹山茶油有限公司(生產(chǎn)日期2015年7月12日)；金龍魚玉米油，秦皇島金海食品有限公司(生產(chǎn)日期2015年9月1日)。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 電子鼻檢測(cè)

分別精確稱取0.5 g 8種植物油樣品于15 mL樣品瓶中，加蓋密封。每種植物油樣品分別在120、150、180、200、220℃加熱30 min，各做10個(gè)平行，并設(shè)立對(duì)照組(即未加熱的植物油樣品)。冷卻至室溫后利用PEN 3便攜式電子鼻(德國(guó)AIRSENSE公司)進(jìn)行檢測(cè)，信號(hào)采集時(shí)間為100 s。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析

采用LDA及DFA進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。LDA分析是常用的降維技術(shù)，對(duì)目標(biāo)標(biāo)注以使投影后不同類別之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離更大，同一類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)更緊湊[17]。相比主要用來(lái)提取樣本數(shù)據(jù)主要變化信息的主成分分析(PCA)方法，LDA主要用來(lái)對(duì)樣本進(jìn)行分類。DFA是在有先驗(yàn)知識(shí)的前提下，即知道各樣品所屬類別的情況下，對(duì)原始數(shù)據(jù)向量進(jìn)行線性變換，使得各類樣品能夠更好地區(qū)分。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同溫度下8種植物油揮發(fā)性氣味指紋圖譜

LDA分析圖中的橫、縱坐標(biāo)分別表示在 LDA轉(zhuǎn)換中得到的判別函數(shù)LD1和判別函數(shù)LD2的貢獻(xiàn)率(權(quán)重)，累計(jì)貢獻(xiàn)率的大小反應(yīng)了這種取代的可靠性，貢獻(xiàn)率越大，可靠性越大。一般要求累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到70%以上[18]。若兩個(gè)樣品在橫坐標(biāo)上的距離越大，說(shuō)明它們的差異越大。不同加熱溫度下8種植物油的LDA分析圖見(jiàn)圖1。

從圖1可以看出，菜籽油、大豆油、橄欖油、花生油、葵花籽油、山茶油、調(diào)和油、玉米油的LDA總貢獻(xiàn)率分別為90.02%、98.02%、92.39%、99.28%、93.33%、87.21%、86.19%和89.44%。這8種植物油各自的揮發(fā)性氣味隨著加熱溫度的升高而不斷變化，表現(xiàn)在數(shù)據(jù)點(diǎn)分布在不同聚集區(qū)域，且呈現(xiàn)一定的變化趨勢(shì)。其中加熱溫度為120℃時(shí)調(diào)和油的揮發(fā)性氣味變化幅度最大，而另外7種植物油則需加熱到更高溫度才會(huì)有明顯差異。這可能是由于調(diào)和油屬于混合油脂，所含低沸點(diǎn)揮發(fā)性氣味物質(zhì)種類較多引起的。

2.2 同一溫度下8種植物油揮發(fā)性氣味指紋圖譜

同一溫度下8種植物油的LDA分析圖見(jiàn)圖2。從圖2可以看出，4個(gè)溫度下的植物油樣品基本都分布于不同的區(qū)域中，因此可以看出溫度對(duì)植物油氣味的檢測(cè)影響不大。常溫下和加熱150℃時(shí)的菜

籽油與葵花籽油氣味指紋距離其他幾組植物油較遠(yuǎn)，但隨著溫度的升高，距離越來(lái)越接近。大豆油的情況與之相反，隨著溫度的升高其氣味指紋距離其他組植物油越來(lái)越遠(yuǎn)。

推斷可能是由于煙點(diǎn)不同導(dǎo)致總體揮發(fā)性物質(zhì)種類不同：8種植物油中菜籽油和葵花籽油煙點(diǎn)均為107℃，其他6種植物油均在160℃以上，溫度達(dá)到180℃后，多數(shù)植物油達(dá)到煙點(diǎn)，距離較接近。而大豆油的熱穩(wěn)定性較差，加熱溫度超過(guò)180℃時(shí)會(huì)產(chǎn)生醛類以及雜環(huán)化合物等，表現(xiàn)為焦香味、烤香味的揮發(fā)性物質(zhì)[19]，造成隨著加熱溫度的升高，大豆油的氣味指紋距離其他幾種植物油越來(lái)越遠(yuǎn)。

2.3 8種植物油的揮發(fā)性氣味指紋圖譜

對(duì)電子鼻所采集的不同種類植物油在常溫、150、180、200℃下的數(shù)據(jù)進(jìn)行LDA分析，結(jié)果見(jiàn)圖3。

圖3 8種植物油各溫度下的LDA分析圖

從圖3可以看出，8種植物油樣本的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)分別位于各自的區(qū)域，基本沒(méi)有重疊。在植物油種類一定的前提下，隨著加熱溫度的升高，其揮發(fā)性物質(zhì)種類和含量雖然發(fā)生了一定的變化，但是總體分布于同一個(gè)橢圓中。所以，不管加熱溫度如何變化，電子鼻都能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出不同種類的植物油。LDA分析可用于區(qū)分不同種類的植物油，然而使用植物油種類模型鑒別未知種類的植物油需要提供新樣品來(lái)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。

2.4 模型的驗(yàn)證與植物油種類的鑒別

分別取120℃加熱的大豆油、菜籽油、橄欖油、花生油、葵花籽油、山茶油、調(diào)和油、玉米油樣品，用判別函數(shù)法(DFA)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。運(yùn)用歐氏距離、馬氏距離、判別函數(shù)法對(duì)8種植物油進(jìn)行鑒別，結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，歐氏距離、馬氏距離、判別函數(shù)法均能很好地鑒別不同種類的植物油，模型對(duì)未知樣品的識(shí)別值大于96%，能對(duì)上述8種植物油樣品進(jìn)行有效地識(shí)別，并且識(shí)別正確率達(dá)到100%。

表1 電子鼻對(duì)120℃下8種植物油的判別結(jié)果

3 結(jié) 論

電子鼻具有足夠的選擇性和靈敏度，能夠很好地對(duì)8種植物油進(jìn)行定性區(qū)分，也能夠區(qū)分不同加熱溫度下的8種植物油。通過(guò)判別函數(shù)法(DFA)驗(yàn)證模型，對(duì)未知樣品的識(shí)別值大于96%，能對(duì)8種植物油樣品進(jìn)行有效地識(shí)別，并且識(shí)別正確率達(dá)到100%。

電子鼻在結(jié)合多種數(shù)據(jù)分析方法的支撐下所建立的氣味指紋分析技術(shù)在油脂識(shí)別、油脂摻假鑒定、油脂加工貯藏等方面具有良好的應(yīng)用前景。

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Establishment of fingerprint model for vegetable oil by electronic nose

WANG Zuzhong, ZHOU Jun, ZHANG Lingzhi, LI Ye, ZHANG Chundan,WANG Ying, YUAN Bei, SU Xiurong

(School of Marine Science, Ningbo University, Ningbo 315211, Zhejiang, China)

The electronic nose was used to test eight kinds of vegetable oils at different heating temperatures. Odor fingerprint model of eight kinds of vegetable oils was established, using linear discriminant(LDA) for analysis and discriminant function method(DFA) for verification. The results showed that the electronic nose could excellently distinguish different kinds of vegetable oils at different temperatures; the model could identify 96% of unknown samples in DFA and effectively identify eight kinds of vegetable oil samples with an accuracy of 100%. Thus, the odor fingerprint model established by electronic nose was reliable.

vegetable oil; electronic nose; rapid identification; fingerprint model

2016-06-04；

2016-11-24

寧波市特色專業(yè)重點(diǎn)資助項(xiàng)目(20120007)

王祖忠(1990)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)槭称钒踩?E-mail)910343214@qq.com。

蘇秀榕，教授，博士生導(dǎo)師(E-mail)suxiurong@nbu.edu.cn。

TS225.1;TQ646

A

1003-7969(2017)02-0076-05