花生油香气特征在其属性识别中的初步应用*

李苑雯，陈素娟，柏文良，熊岑，郑彦婕

(深圳市计量质量检测研究院，广东 深圳，518131)

花生油是世界五大食用油之一［1］，多采用纯物理压榨工艺制作［2］，保留了花生的原汁原味，营养价值高［3］。花生油是中国老百姓最喜爱的油种之一［4-6］。这与其独特的风味是分不开的。浓郁芬芳的香味可以为中式菜肴增香添味，是消费者选择花生油的主要原因，同时也是花生油区别于其他食用植物油的重要感官特征。

目前国内外关于花生油香气成分方面的研究甚少。江南大学王兴国课题组采用HS-SPME-GC/MS建立了花生油挥发性成分的分析方法［7］。研究发现花生油风味成分主要是吡嗪、吡啶、呋喃等含氮、氧杂环化合物，其中吡嗪类化合物含量最高［8］。史文青［9］分析了花生油和花生油香精的挥发性成分，发现两者存在较大差异，花生油独特的浓香气味是由多种成分协同作用而产生。国内研究主要集中在香气成分分析方法方面，国外由于食用花生油少，未见花生油相关研究报道，但在油脂香气研究方面，利用香气指纹在橄榄油的产地识别［10-13］、掺伪鉴别［14-16］等方面的研究已成为近年来的热点，并取得了一定的成果。由此可见，针对花生油独特的香味，分析并研究其香气指纹，进而探讨其在花生油属性识别、掺伪鉴别中的应用，可为花生油质量控制与真伪鉴别提供新思路。

1 材料与方法

1.1 样品

纯花生油共17 个样品(覆盖17 个品牌);其他食用植物油(品种包括菜籽油、核桃油、茶油、橄榄油、稻米油、大豆油、芝麻油、葵花籽油、棕榈油)共16个样品，所有样品均在深圳大型超市购买。

1.2 仪器与设备

DSQII GC/MS 单四级杆气相色谱质谱联用仪，Thermo Fisher Scientific，美国;三合一自动进样器，CTC Analytics，美国;固相微萃取纤维涂层:聚二甲基硅氧烷(polydimethylsiloxane(PDMS)，100 μm)、聚二甲基硅氧烷/二乙烯苯(PDMS/divinylbenzene(PDMSDVB)，60 μm)、二乙烯苯/碳分子筛/聚二甲基硅氧烷 (divinylbenzene/carbowax/PDMS (DVB-CARPDMS)，50/30 μm)、碳分子筛/聚二甲基硅氧烷(Carbowax/PDMS(CAR-PDMS)，75 μm)，上述纤维涂层均购于美国Supelco 公司。

1.3 仪器条件

1．3．1 气相色谱条件

采用HP-FFAP 色谱柱(50 m × 0．20 mm ×0．33 μm);不分流进样;载气为高纯氦气，流速1．0 mL/min;进样口温度为250℃;色谱柱升温程序为:初始温度40℃，以3℃/min 升温至250℃。

1．3．2 质谱条件

EI 电离，电子能量70 eV;传输线温度250℃;离子源温度200℃;全扫描模式采集，扫描范围为35 ～500 amu。

1.4 实验方法

取5．0 g 油样于20 mL 顶空瓶中，加入内标物正辛醇浓度2μg/g，样品在萃取箱体内加热至100℃，使用50/30 μm DVB-CAR-PDMS 萃取头顶空萃取40 min，然后置于250℃的色谱进样口解吸10 min，按气相色谱质谱仪工作条件进行分离和测定。

1.5 定性、定量方法

通过HS-SPME-GC/MS 法对油样进行分析，对所检测到的组分进行NIST 谱库检索定性(相似度大于60%以上)。采用相同的升温程序，以C8—C40的饱和烷烃作为标准，以保留时间计算样品测试中化合物的Kovats 保留时间指数(kovats retention indices，RI)，并与文献值相比较，与数据库检索结果共同定性。

定量(相对比例):采用内标法计算香气组分与内标物的相对比例R。

其中:Ai为香气组分峰面积;As为内标物正辛醇峰面积。

1.6 数据处理方法

主成分分析(PCA)采用数据处理软件MATLAB(7．5)。

2 结果与讨论

2.1 SPME 萃取条件的优化

根据文献［7-9］报道，吡嗪、吡啶等含氮、氧杂环化合物是花生油香味的主要来源，因此，选择吡嗪、吡啶、吡咯及酸类化合物4 类主要香气化合物的峰面积作为萃取条件优化分析的依据。

2．1．1 萃取涂层的选择

选取DVB-CAR-PDMS、CAR-PDMS、PDMS-DVB、PDMS 4 种商业SPME 萃取涂层进行比较实验。萃取涂层的选择依据相似相溶原理，不同的萃取涂层适用于分析不同极性的化合物。从图1 可以看出，PDMS对4 类化合物的萃取效果最差，这是由于PDMS 适用于分析非极性挥发物。DVB-CAR-PDMS、CAR-PDMS 2 种涂层对4 类化合物的萃取富集能力相似，DVBCAR-PDMS 对吡嗪、吡咯、吡啶类化合物有更好的富集效果，而CAR-PDMS 则更适用于富集酸类化合物，由于酸类化合物对花生油风味的影响较其他3 类化合物小，因此，选取50/30 μm DVB-CAR-PDMS 作为实验用萃取涂层。

2．1．2 萃取温度的优化

萃取过程中，温度升高时，分析物在样品内的运动加快，有利于提高分析物在顶空的分配，从而使涂层萃取量呈增大趋势;但升高温度也会使分析物在涂层中的分配系数降低，影响涂层对分析物的吸附。所以在使用SPME 时应选择最佳萃取温度。实验考察了40、60、80、100℃4 个萃取温度，从图2 可见，当温度从40℃升高至100℃时，4 类香气化合物的峰面积均呈上升趋势，其中吡嗪类物质增长明显表明随着萃取温度的提高，萃取效率提高。根据实验结果，选取100℃作为花生油香气成分的萃取温度。

图1 4 种SPME 萃取涂层的萃取效果比较Fig．1 Extraction efficiency comparison of 4 SPME coatings

2．1．3 萃取时间的优化

实验对比了不同萃取时间下(10、20、30、40、60 min)4 类化合物萃取效率的变化情况。结果表明，随着萃取时间的增加，4 类香气化合物峰面积均呈现上升的趋势，其中，吡啶、吡咯、酸类化合物的峰面积随着萃取时间变化不明显，而吡嗪类化合物在萃取时间由10 min 增加至40 min 时峰面积增加明显，40 min后，增势趋于平缓。因此，综合考虑萃取效率和实验效率，确定萃取时间为40 min。

图3 不同萃取时间萃取效果的影响Fig．3 Effect of extraction time on the extraction efficiency

2．1．4 解吸温度的优化

根据50/30 μm DVB-CAR-PDMS 涂层所推荐的使用温度，选择230、250 和270℃3 个温度作为解吸温度进行优化。当温度提高时，有利于目标物从SPME 涂层上脱离，但温度过高会影响SPME 萃取涂层的使用寿命。从图4 可以看出，3 个解吸温度下的萃取效果没有明显却别，因此选择250℃作为解吸温度，既可以保证有较大的萃取量，同时避免处于涂层经常处于高温度而缩短涂层的寿命。

2.2 花生油主要香气组分分析

按照优化后的HS-SPME 萃取条件对17 个纯花生油进行分析，在所获得的色谱图上可定性的组分在100 种以上，其中74 种为17 个花生油的共有组分，且相对比例较高，是花生油的主要香气组分。花生油香气组分的总离子流图见图5，其中满足定性条件的香气组分共71 种，分析结果见表1。

图4 解吸温度对萃取效果的影响Fig．4 Effect of desorption temperature on the extraction efficiency

图5 花生油香气成分总离子流图(色谱峰序号与表1 化合物序号对应，其中I．S． 为内标物)Fig．5 Total ion current chromatogram of aroma compounds of peanut oil

由表1 可知，花生油中主要的香气组分有吡嗪、呋喃、吡咯、吡啶、醛、酮、醇、酸等化合物。其中，吡嗪、呋喃2 类化合物约占50%，对花生油的风味有着最大的贡献。吡嗪类化合物是花生油香气成分最主要的一类，此次共鉴别出吡嗪类组分19 种，约占主要组分数的30%。吡嗪类化合物是美拉德反应的中间产物，具有强烈的烤香和坚果味香气，是花生油坚果香气和烘焙风味的主要呈味物质［17］。此外，呋喃类化合物7 种，约占总成分数的20%，呋喃类化合物会带来多种果香味，吡啶类化合物则体现青香和坚果香味，众多化合物体现出不同的特征香味。因此，花生油的香味并不是由一种或几种化合物来体现，而是由多种成分协同作用才产生的。

2.3 基于香气组分的花生油与其他植物油PCA 分类

应用建立的香气组分分析方法对菜籽油、核桃油、茶油、橄榄油、稻米油、大豆油、芝麻油、葵花籽油、棕榈油等其他食用植物油进行分析，通过NIST 检索、保留指数定性，筛选出含量较高42 种主要香气组分(见表2)，与花生油的74 种主要香气组分，共116 个组分。通过保留时间定性，内标法计算所有变组分在各种植物油中的相对比例，并进行PCA 分析。

表1 花生油中74 种主要的香气组分Table 1 74 aroma compounds from peanut oil

续表1

图6 花生油与其他植物油PCA 得分图Fig．6 PCA score of peanut oil and other vegetable oil

图7 花生油与其他油PCA 载荷图Fig．7 PCA loading of peanut oil and other vegetable oil

基于上述116 种香气组分的数据对花生油、其他油进行PCA 分析，取特征值较大的前2 个主成分(方差贡献率为67%)的得分向量和特征向量作图，结果见图6、图7。从图6 可见，花生油与其他油可明显分成2 大类，说明利用香气指纹能够很好地将纯花生油与其他油区分开来。花生油与其他油的差异主要体现在第二主成分(PC2)上，由PCA 载荷图(见图7)可见，花生油与右上角的组分呈正相关，而其他油则与左下角的组分呈正相关，且PC2 上正相关的组分主要为花生油的主要香气组分，负相关的组分为其他油的香气成分，因此花生油与其他油在PCA 得分图中体现明显的分类。另外，图6 中虚线椭圆外的离群样品为芝麻油，可能由于其特殊的香气组成使得与其他油差异较大。

表2 其他植物油中39 种主要香气组分Table 2 39 aroma compounds from other vegetable oils

3 总结

采用HS-SPME-GC/MS 技术，通过优化SPME 萃取条件建立了花生油中香气成分的快速检测方法。通过对花生油的香气成分进行分析，表明吡嗪类、呋喃类化合物是花生油风味的最主要贡献者，花生油独特的浓香味不是由一种或几种化合物来体现，而是由多种成分协同作用产生的。应用所建立的方法对17个纯花生油和16 个其他植物油中116 个香气组分的相对含量进行PCA 分析，可很好地分辨花生油与其他油，说明采用香气组分对花生油属性进行快速识别具有很好的可行性。

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