电子鼻对花椒精油的辨别研究

郑福平， 宁洪良， 郑景洲， 谢建春， 刘玉平， 孙宝国

(1. 北京工商大学 化学与环境工程学院/食品添加剂与配料北京高校工程研究中心， 北京 100048； 2. 北京天利海香精香料有限公司， 北京 101200； 3. Alpha M. O. S.公司 亚太办事处， 上海 200336)

花椒(ZanthoxylumbungeanumMaxim.)又名山椒、蜀椒、川椒、红椒、红花椒、大红袍等，属芸香科落叶灌木或小乔木，种籽呈圆形或半圆形，黑色，有光泽，香味浓而持久，麻味重. 主产于陕西、甘肃、四川、云南、河北、河南等省，年产量约为15 000 t，是常用的大宗调味料和重要的中药原料[1]. 花椒除在传统烹饪中以颗粒或粉末形式使用外，在现代中药、食品和调味料等工业中越来越多地使用精油或油树脂. 花椒精油或油树脂的提取方法除传统的水蒸气蒸馏法和溶剂萃取法外，还包括超临界CO2流体萃取法[2]、同时蒸馏萃取法[3]、微波溶剂萃取法[4]、无溶剂微波萃取法[5]、超声波萃取法[6]等新型提取方法. 不同提取方法所得花椒精油的挥发性成分的种类及含量都存在着一定的差异，导致其香气和功效均存在一定差异. 目前通常采用感官评价或色谱分析方法对花椒油进行辨别. 感官评价方法直观、易行，但主观性强、误差大、重复性差；色谱分析方法准确、重复性好，但操作复杂. 因此，利用简单易行的分析方法对不同来源的花椒精油进行快速、准确的辨别，在现代中药、食品和调味料生产中，具有重要的作用.

电子鼻技术是20世纪90年代发展起来的一种人工嗅觉技术，利用气体传感器阵列测定样品中所有挥发性成分的整体综合信息，达到模拟人的鼻子嗅闻样品，得到样品的整体综合信息的效果. 再用化学计量学的统计学方法，进行定性定量分析[7]. 电子鼻可以敏感地识别气味指纹及其变化，既可对不同样品的气味相似度进行简单比较，也可通过预先采集标准样品建立的数据库对未知样品进行判断. 该法尤其适合于复杂介质和含协同作用样品的气味分析. 由于气味变化通常与品质变化紧密相关，所以电子鼻成为电子感官分析的重要工具，让风味感官检测和品控成为客观、可靠、可行的重要手段. 近年来电子鼻在国外已广泛用于食品、饮料等检测[8-11]，在国内食品、香精等的检测中的应用研究也获得了迅速发展[12-15].

本文使用金属氧化膜传感器型电子鼻测定了不同提取工艺条件下超临界流体萃取法(supercritical fluid extraction，SCFE)和无溶剂微波萃取法(solvent-free microwave extraction，SFME)所得7个花椒精油样品的气味指纹图谱，采用主成分分析法(principal component analysis，PCA)计算样品判别指数(discrimination index，DI)，对不同提取方法、不同提取工艺条件和不同原料产地的花椒精油的鉴别进行了初步探索，并探索了统计质量控制法(statistical quality control，SQC)和判别因子分析法(discriminant factorial analysis，DFA)在花椒精油品质控制中的应用.

1 实验部分

1.1 材料与试剂

花椒为市售四川大红袍花椒(含水量8.2%，用IR35水分测定仪测得)和陕西韩城大红袍花椒(含水量11.4%，用IR35水分测定仪测得)，购于北京市丰台区岳各庄农贸市场；无水Na2SO4为市售分析纯试剂，购于国药集团化学试剂北京有限公司；CO2钢瓶气为纯气，购于北京氦普北分气体工业有限公司.

1.2 仪器

Ethos E型微波萃取仪(配无溶剂微波萃取玻璃装置和光纤温度传感器)，意大利Milestone公司； Spe-ed SFE型静态超临界流体萃取仪，美国Applied Separations公司；IR35型水分快速测定仪，美国Denver公司；KQ-500DE型数控超声清洗器，昆山超声仪器有限公司；FOX 4000型电子鼻(配HS100自动进样器、合成干燥空气发生器)，法国alpha M.O.S.公司.

1.3 SCFE法提取花椒精油

取四川大红袍花椒粉碎后过40目不锈钢筛，分别取3份花椒粉末，每份各100 g，依次放于1 L的萃取罐中，在一定压力、温度下萃取一定时间，出口阀温度为80 ℃. 收集淡黄色油状液体，即为花椒精油，具有浓郁逼真的花椒香气. 花椒精油样品1，2，3的提取条件及结果见表1.

表1 SCFE法提取花椒精油的工艺条件及结果

Tab.1 Process conditions and results of theZanthoxylumbungeanumMaxim. oils extracted by SCFE

样品号提取压力/MPa提取温度/℃提取时间/h精油质量/g1254011.23235450.52.18345351.52.15

1.4 SFME法提取花椒精油

分别取3份四川大红袍花椒和1份陕西韩城大红袍花椒，每份各200 g，喷雾加水配制成含水量60%的样品，分别放入2 L二口烧瓶中，20 ℃水浴超声20 min，超声波功率70 W；将烧瓶放入微波萃取仪中,以恒定微波功率模式提取5 h. 收集分水器上层油相，无水Na2SO4干燥，得无色透明油状液体，即为花椒精油，具有浓郁逼真的花椒香气. 花椒精油样品4～7的提取条件及结果见表2.

表2 SFME法提取花椒精油的工艺条件及结果

1.5 花椒精油的电子鼻分析

1)样品制备：对每个花椒精油样品，量取4份各100 μL花椒精油，分别加入4支10 mL样品瓶，加盖密封，放入电子鼻自动进样器样品盘中，用于顶空分析.

2)顶空样品的制备：自动进样器加热箱温度40 ℃，搅拌速度500 r/min，每个样品瓶加热10 min.

3)分析条件：载气为合成干燥空气，流速150 mL/min；注射针总容积2 500 μL，顶空气体注射体积400 μL，注射针温度45 ℃；传感器为3组共18个金属氧化膜传感器，型号分别为LY/LG、LY/G、LY/AA、LY/GH、LY/gCTL、LY/gCT(第1组)，T30/1、P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA2(第2组)，P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2(第3组)；传感器数据采集时间120 s，延滞时间360 s.

2 结果与分析

2.1 花椒精油的感官特征

采用SCFE法提取的花椒精油样品1～3外观呈淡黄色，采用SFME法提取的花椒精油样品4～7外观呈无色. 7种花椒精油均具有浓郁逼真的花椒香气，样品1～3之间、样品4～6之间香气均非常相似. 从样品的外观和香气较难进行花椒精油来源、生产工艺条件鉴别.

2.2 花椒精油的电子鼻特征气味指纹图分析

对花椒精油进行电子鼻顶空进样，得到样品的特征气味指纹图. 每个样品测定4次，剔除离群点，取其余3次数据进行分析.

7个花椒精油样品的电子鼻特征气味指纹图见图1. 由图1知，7个样品在传感器LY2/gCT1和LY2/G上响应值差别相对较明显，在其他传感器上响应值差别相对较小.

2.3 电子鼻部分传感器检测的重复性

为验证电子鼻传感器对花椒精油样品检测的重复性，对7个花椒精油样品各3次进样检测值(峰高)的相对标准偏差进行了计算. 花椒精油在LY2/G、LY2/gCTl、P10/2、P40/1、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2传感器上检测值的相对标准偏差见表3.

图1 花椒精油样品1～7的特征气味指纹图Fig.1 Odor fingerprint of samples 1～7 of the Zanthoxylum bungeanum Maxim. oils

由表3可见，样品1～7各自的平均RSD范围为0.92%～2.40%. 表明传感器具有良好的检测重复性.

表3 9支传感器对花椒精油检测值的相对标准偏差

2.4 花椒精油样品的主成分分析

主成分分析法(PCA)是一种常用的多元统计方法，利用降维思想，把具有一定相关性的多个影响因素转化为少数综合指标进行分析，找出样品间相关联的特征.

7个花椒精油样品电子鼻特征气味指纹图的主成分分析图见图2. 由图2可见，每个样品的3次不重复进样构成一个独立的族群，表明分析的重复性合格. 图中7个样品之间均能相互显著区分，表明电子鼻具有足够的灵敏度用于花椒精油的辨别；不但能区分花椒精油的原料产地和提取方法，而且也能区分相同提取方法中不同工艺条件的精油.

由图2看见，第1主成分的方差贡献率为97.289%，第2主成分的方差贡献率为1.7%，二者累积方差贡献率为98.989%，说明第1主成分轴和第2主成分轴包含了样品很大的信息量，能反映花椒精油样品的整体信息.

在PCA图中，可以用辨别指数DI表示样品间区分程度的大小. 当样品组群间没有叠加时，DI为正值，计算公式为DI=100×各组间的面积/包容所有组的空间总面积.DI值越大，区分越好.DI值为80～100即表明为区分有效. 当样品族群间有叠加时，DI为负值，表明样品间不能完全区分. 图2中，DI值为94，区分有效.

图2 花椒精油样品1～7的主成分分析结果Fig.2 PCA of samples 1～7 of the Zanthoxylum bungeanum Maxim. oils

2.5 SCFE法提取花椒精油的主成分分析

以SCFE法提取的花椒精油样品的主成分分析图见图3. 由图3可见，第1主成分的方差贡献率为98.609%，第2主成分的方差贡献率为0.987 9%，二者累积方差贡献率为99.596 9%，代表了样品绝大多数信息. 用电子鼻能显著区分花椒精油SCFE工艺条件的差别，辨别指数DI值为95，区分有效.

图3 SCFE法提取花椒精油的主成分分析结果Fig.3 PCA of the Zanthoxylum bungeanum Maxim. oils extracted by SCFE

2.6 SFME法提取花椒精油的主成分分析

以SFME法提取的花椒精油样品的主成分分析图见图4. 由图4可见，第1主成分的方差贡献率为90.839%，第2主成分的方差贡献率为8.407%，二者累积方差贡献率为99.246%，代表了样品绝大多数信息. 样品4和样品7均在1 000 W微波功率下提取，但因花椒产地不同，二者在图4中存在显著差别. 样品4～6均为四川花椒，微波提取功率不同，三者间也存在显著差别. 样品间辨别指数DI值为93，区分有效.

2.7 SFME法提取花椒精油的统计质量控制分析

统计质量控制法(SQC)是一种常用的质量控制方法，基于样品符合正态分布的前提，在进行质量控制时，对未知样品计算其置信度，在置信区间内部的样品即被判为合格样品. 因此，此方法常用于原料及成品的质量控制.

假设以四川大红袍花椒经1 000 W微波功率提取所得样品4为标准品，对采用同样SFME法制备的样品5～7进行统计质量控制分析，样品分布置信区间按95%计，样品统计质量控制分析图见图5.

图4 SFME法提取花椒精油的主成分分析结果Fig.4 PCA of the Zanthoxylum bungeanum Maxim. oils extracted by SFME

图5 SFME法提取花椒精油的统计质量控制分析结果Fig.5 SQC of the Zanthoxylum bungeanum Maxim. oils extracted by SFME

由图5可见，置信区间95%时，样品5落在样品4的波动区间内，样品6、7均在样品4的波动区间外. 说明样品5与样品4差异较小，符合要求；样品6、7与样品4差异较大，不符合要求. 即SFME提取条件下，微波功率1 000 W和800 W对提取花椒精油样品的影响相对较小. 在检验花椒精油品质时，可以用该方法对花椒精油进行品质控制.

2.8 花椒精油样品的判别因子分析

判别因子分析(DFA)是在有先验知识的前提下，即知道各样品所属类别的情况下，对原始数据向量进行线性变换，使同类样品间的差异性尽量缩小、不同类样品间差异尽量扩大，从而使各类样品能够更好区分. DFA法常用于建立样本数据库后对未知样本进行定性判别.

将花椒精油样品1～7分为3组：第一组为SCFE法提取的四川大红袍花椒精油(样品1～3)，第二组为SFME法提取的四川大红袍花椒精油(样品4～6)，第三组为SFME法提取的陕西韩城大红袍花椒精油(样品7)，进行DFA分析，花椒精油样品1～7的DFA图见图6. 由图6可见，3组样品间区分显著，可尝试利用该模型对未知花椒精油样品的提取方法、产地等进行判别.

图6 花椒精油样品1～7的DFA结果Fig.6 DFA of samples 1～7 of the Zanthoxylum bungeanum Maxim. oils

3 结 论

1)通过电子鼻对7个花椒精油样品的检测，并对实验数据进行主成分分析，发现花椒精油的特征气味指纹与花椒产地、精油提取方法以及提取工艺条件均存在密切联系，可以使用电子鼻对花椒精油样品进行简单、快速、准确的鉴别.

2)对四川大红袍花椒，不同提取方法(SCFE法和SFME法)提取的花椒精油可以显著区分；同种提取方法下，不同提取工艺条件下花椒精油也可以显著区分.

3)在SFME法1 000 W微波功率下，提取的四川大红袍花椒和陕西韩城大红袍花椒精油可以显著区分，即不同产地的花椒精油可以显著区分.

4)假定以SFME法在微波功率1 000 W下提取的四川大红袍花椒精油为标准品，置信区间95%，统计质量控制分析表明，微波功率800 W下提取的四川大红袍花椒精油符合标准品要求，其它花椒精油不符合要求. 生产中可以用该法对花椒精油进行品质控制.

5)可利用判别因子分析模型对未知花椒精油的提取方法、产地进行判断.