食用香精工艺学—高新技术在食用香精中的应用.ppt

1 6 高新技术在食用香精中的应用 6.1 超微技术 6.2 顶空固相微萃取-色质谱联用技术 6.3 风味指纹分析技术 2 6.3 风味指纹分析技术 6.3.1 感官分析模式 6.3.2 在咸味香精开发中的应用实例 3 6.3.1 感官分析模式 (1) 人类的风味感官分析模式 (2) 电子鼻和电子舌感官分析模式 4 (1) 人类的风味感官分析模式 嗅觉或味觉系统 大脑分析系统 感官判定系统 6.3.1 感官分析模式 5 (2)电子鼻和电子舌感官分析模式 1982年，英国Warwick大学提出Sensor Array Technology（ 电子鼻）概念 目前法国Alpha Mos拥有世界上最先进的电子鼻技术 传感器系统 电脑软件分析系统 电子指纹判定系统 6.3.1 感官分析模式 6 电子鼻 (2)电子鼻和电子舌感官分析模式 7 (2)电子鼻和电子舌感官分析模式 8 (2)电子鼻和电子舌感官分析模式 9 6.3.2 在咸味香精开发中的应用实例 （1）几种香精香气相似度分析（电子鼻） （2）几种加香产品香气相似度分析（电子鼻） 10 (1)几种香精香气相似度分析 仿猪肉香精8579 8579 标样的原始数据 8579 仿样的原始数据 从原始数据图可以看出，两个样品响应曲线很相似。 11 8579 标样与仿样的雷达图比较 从雷达图上可以看出两个样品的差别很小 蓝色为标样 红色为仿样 12 PCA（主成份分析法）统计分析 从PCA分析的结果来看，横坐标的数值较小，表明两个样品 的差别较小。 13 SIMCA（单类成份判断分析法）分析 1 为标样，2号仿样均落在可接受区域内，表明这两个样品的差别较小， 样品间的差异可以忽略。 14 SQC（统计质量控制）分析 1 为标样，2号仿样均落在可接受区域内，表明这两个样品的差别 较小，样品间的差异可以忽略。 15 8579 标样与仿样的分析结论 雷达图基本重叠 PCA分析横坐标的数值较小 原始数据响应曲线很相似 SIMCA分析在可接受区域内 SQC分析在可接受区域内 结论：标样与仿样的香气几乎相同 16 标样的原始数据 仿样的原始数据 从原始数据图可以看出，两个样品响应曲线差别很大。 仿T102猪肉香精 17 T102 标样与仿样的雷达图比较 从雷达图上可以看出两个样品的差别很大 蓝色为标样 红色为仿样 18 PCA（主成份分析法）统计分析 从PCA分析的结果来看，横坐标的数值较大，表明两个样品的 差别较大。 19 SIMCA（单类成份判断分析法）分析 1为标样，2号仿样均落在可接受区域之外，表明这两个样品 的差别较大。 20 SQC（统计质量控制）分析 1为标样，2号仿样均落在可接受区域之外，表明这两个样品的差 别较大，样品间的差异不可以忽略。 21 T102 标样与仿样的分析结论 原始数据响应曲线相差较大 雷达图重叠面积小 PCA分析横坐标的数值较大 SIMCA分析在不可接受区域内 SQC分析在不可接受区域内 结论：标样与仿样的香气差别较大 22 (2)几种加香产品香气相似度分析 8579标样与仿样应用产品对照（常温） 标样的原始数据 仿样的原始数据 从原始数据图可以看出，两个应用产品响应曲线很相似。 23 8579标样与仿样应用产品（常温）的雷达图比较 蓝色为仿样 红色为标样 从雷达图上可以看出仿样与标样的差别很小。 24 8579标样与仿样应用产品对照（高温油炸） 标样的原始数据 仿样的原始数据 从原始数据图可以看出，两个应用产品响应曲线很相似。 25 8579标样与仿样应用产品（高温油炸）雷达图比较 从雷达图上可以看出仿样与标样的差别很小，非常相似。 蓝色为仿样 红色为标样 26 PCA（主成份分析法）统计分析 1号为标样应用产品（常温）， 2号为仿样应用产品（常温）， 3号为标样 应用产品（油炸）， 4号为仿样应用产品（油炸），从PCA分析的结果来 看，横坐标的数值很小，表明四个样品的差别较小。 27 SIMCA（单类成份判断分析法）分析 4个应用产品均在可接受区域内，表明标样与仿样的加香产品之间的香气 差异不显著，并且经过高温油炸后样品的香气仍然稳定。 28 SQC（统计质量控制）分析 4个应用产品均在可接受区域内，表明标样与仿样的加香产品之间的 香气差异不显著，并且经过高温油炸后样品的香气仍然稳定。 29 8579 标样与仿样的分析结论 原始数据响应曲线相差较小 雷达图重叠面积基本重叠 PCA分析横坐标的数值较小 SIMCA分析在可接受区域内 SQC分析在可接受区域内 结论：常温与油炸后的标样与仿样应用产品香气都非常相似。 30 标样的原始数据 仿样的原始数据 从原始数据图可以看出，两个应用产品响应曲线很相似。 T102标样与仿样应用产品对照（常温） 31 T102标样与仿样应用产品（常温）的雷达图比较 从雷达图上可以看出仿样与标样的差别不大，有较大部分面积重叠。 蓝色为仿样 红色为标样 32 SIMCA（单类成份判断分析法）分析 1为标样，2号仿样，全部在可接受区域内，说明加香后的产品标样 与仿样之间差异不显著。 33 SQC（统计质量控制）分析 1号为标样，2号仿样，全部在可接受区域内，说明加香后的产品标样与 仿样之间差异不显著。 34 T102标样与仿样应用产品（常温）分析结论 原始数据响应曲线相差较小 雷达图重叠面积较大 SIMCA分析在可接受区域内 SQC分析在可接受区域内 结论：T102标样与仿样应用产品（常温）的香气差别较小 35 T102标样与仿样应用产品对照（高温油炸） 标样的原始数据 仿样的原始数据 从原始数据图可以看出，两个应用产品响应曲线很相似。 36 T102标样与仿样应用产品（高温油炸）雷达图比较 从雷达图上可以看出两个应用样品（油炸）的差别较大 蓝色为仿样 红色为标样 37 SIMCA（单类成份判断分析法）分析 3号为标样，4号为仿样，全部在可接受区域外，说明标样与仿样加香后 的产品经历高温后差异显著。 38 SQC（统计质量控制）分析 3号为标样，4号为仿样，全部在可接受区域外，说明标样与仿样加香后 的产品经历高温后差异显著。 39 T102标样与仿