基于电子舌和电子鼻技术的茶树花保健鲜啤酒辨识分析
2014-05-22张星海周晓红虞培力
陈 岭, 张星海,2, 周晓红, 虞培力
(1.浙江经贸职业技术学院应用工程系,浙江 杭州 310018;2.浙江大学茶学系,浙江 杭州 310058)
茶树人工种植已经有三千多年的历史,长期以来人们栽培茶树只是为了采摘叶片,随着茶树无性繁殖技术的日益普及,茶树花不再承担繁殖功能,而逐渐成为茶树的累赘和茶农的负担。近年来的多项研究表明,茶树鲜花与芽叶的主要化学成分大体相同,富含蛋白质、茶多酚、茶多糖等多种有益成分和活性物质,因此具有增强免疫力、延缓衰老、抗氧化、抗肿瘤、降血糖、降血脂、抑菌和防癌抗癌等功效[1-3]。随着研究的不断深入,茶树花逐渐“变废为宝”,并在2013年卫生部的第1号公告中获批成为新资源食品。我国茶树花资源十分丰富,茶树花实际年采量可达180万t以上,茶树花平均产量可达1650 kg/hm2左右,因此茶树花的产业化将惠及1亿多茶农。
利用茶树花提取汁的天然茶花芳香,研究在传统工艺基础上进行茶树花保健鲜啤酒工艺革新,在啤酒生产中适量添加一定比例与浓度的茶花提取汁取代啤酒香花,生产的茶树花鲜啤酒在保持啤酒固有口味的同时,还富含茶花的芬芳与保健功能[4]。
电子舌是20世纪80年代中期发展起来的一种用于分析、识别液体总体特征的人工味觉识别技术,其基本原理是模仿生物的味觉感受机制:电子舌系统中的传感器阵列即相当于生物系统中的舌头,每个独立的传感器像舌面上的味蕾,可以交互感受不同的化学物质;系统中的电脑代替了生物系统中的大脑功能,通过数据处理和模式识别,能够区分辨识不同性质物质的整体味觉特征。电子鼻则是20世纪90年代中期发展起来的一种用于分析、识别气味物质总体特征的人工嗅觉识别技术,其基本原理是模仿生物的嗅觉感受机制:电子鼻系统中的传感器阵列即相当于生物系统中的嗅觉感受细胞,能够交互感受不同的气味物质;电脑替代大脑功能,通过软件进行分析处理。该系统不仅能够识别单一或复合的气味,还能够用于识别单一成分的气体、蒸汽或其它混合物[5]。
本文拟采用电子舌与电子鼻技术,对自行发酵的茶树花保健鲜啤酒与普通全麦鲜啤酒以及其他4种市售品牌啤酒进行辨识区分,采集不同啤酒样品的味觉和嗅觉指纹信息,运用主成分分析法对所得数据进行比较分析,建立信号与识别样品的某些重要品质因素之间的相关性,从而为茶树花保健鲜啤酒的口感和风味评价模型的构建提供依据。
1 材料与方法
1.1 材料、试剂及仪器
实验样品:
茶树花保健鲜啤酒是以100%全麦芽为主料,在传统啤酒发酵工艺基础上工艺革新,利用茶树花提取液取代传统啤酒必须添加的啤酒香花,自行发酵而成的鲜啤酒;
普通全麦鲜啤酒是应用传统啤酒发酵工艺,使用100%全大麦芽自行发酵而成的鲜啤酒;
其余四种啤酒样品为市售品牌啤酒,具体见表1。
表1 啤酒样品
实验仪器:智舌(Smartongue)和智鼻(iNose)均为上海昂申智能科技有限公司产品。
1.2 实验方法
1.2.1 基于电子舌的啤酒检测区分研究
图1为电子舌系统的示意图,该电子舌传感器阵列由六个工作电极和一个辅助电极组成,一个独立单元机构与一个参比电极共同组成一个完整的传感器阵列,其中S1~S6六个工作电极为铂电极、金电极、钯电极、钛电极、钨电极和镍电极,辅助电极为1 mm×5 mm的铂柱电极,参比电极为银/氯化银(Ag/AgCl)。通过六通道多频大幅脉冲信号激发采集装置使工作电极逐个对溶液进行多频大幅脉冲伏安法扫描。
电子舌扫描参数:起始电压+1.0 V,结束电压-1.0 V,步降电压0.2 V;频率段为100,10,1 Hz;检测时间为100 s;清洗时间为90 s。
在检测池中加入0.01 mol/L氯化钾溶液对电子舌传感器进行预热。以3个频率大幅脉冲作为激发扫描信号进行预扫描并进行标准化处理,使响应信号趋于稳定并消除漂移现象。取30 mL待测液在50 mL烧杯中进行检测,检测时间为100 s,传感器电化学清洗时间为90 s,每个样品平行检测6次,提取响应电流信号的物理化学特征值,利用电子舌自带的数据处理软件对数据进行采集、分析和模式识别[6]。
图1 电子舌系统示意图
1.2.2 基于电子鼻的啤酒检测区分研究
本实验过程所采用的电子鼻测试系统是由金属氧化物传感器阵列、信号处理系统和模式识别系统三部分组成,该系统的结构简图如图2所示。智鼻检测系统由10个不同的金属氧化物传感器组成,对醇类、醛类、烷烃类、碳氧化合物、氮氧化合物、芳香类化合物等有机物质有很好的选择性,能够检测到气味物质的整体响应特征。
图2 电子鼻检测系统示意图
仪器采用动态顶空方式进样。将待测样品放在随机附赠的玻璃进样瓶中,旋上瓶盖,根据固气平衡及固液平衡原理,静置一定的顶空时间使香气成份充满上部的顶空空间。设置稳定的气体流速,纯净空气通过试样瓶,携带样品散发出的挥发性成分经过传感器阵列,电子鼻能够检测到气味物质的整体响应特征,通过PCA(主成分分析)得到测试结果图。传感器响应信号经过数据采集系统进入计算机进行数据处理。
电子鼻扫描参数:其中采样时间为150 s,气体流量1 L/min,清洗时间120 s,等待时间为10 s,每个啤酒样品平行检测6次,提取响应值。
1.2.3 数据处理与分析
对试验测得的传感器相应信号采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行数据处理与辨别分析。PCA是一种通用的数据降维处理方法,其研究思路是将具有一定相关性且数量较多的多变量指标转化为互不相干的综合指标,但是依然能反映原来多变量指标的信息。通常把这种新指标就称为主成分,在主成分中方差贡献率最大的为第一主成分,贡献率排第二的称为第二主成分,以此类推。方差贡献率越大,则说明主成分能够反映越多的指标信息[7]。
2 结果与分析
2.1 基于电子舌的啤酒检测分析
2.1.1 电子舌响应信号分析
电子舌检测数据是基于传感器阵列的多维数据,因此用主成分分析进行表征,提取电流采集信号的顶点和拐点值作为检测样品的变量。以行向量代表样品,列向量代表变量,把不同电极不同频率段的数据分别保存成数据表格,进行主成分分析与优化。
分析发现不同啤酒样品组分上的差异,能够利用多频脉冲伏安信号,使其反应在传感器上的充电电流与氧化还原电流中,通过主成分分析进行很好的表征[8]。
2.1.2 啤酒样品的电子舌主成分分析(PCA)
应用系统对传感器进行优化,筛选最适合采集6种啤酒样品信息的传感器列阵为S1-100 Hz铂电极、S2-100 Hz金电极、S3-10 Hz钯电极、S4-1 Hz钨电极、S6-1 Hz银电极。
经PCA分析后得到的区别指数(discrimination index,DI)是判断电子舌是否能区分样品的重要指标,DI值越大表示区分效果越理想。一般当DI值大于80时,认为系统对样品能够进行良好的区分,如果DI值为负,则代表样品有部分重合。由最佳传感器阵列 (S1-100 Hz、S2-100Hz、S3-10 Hz、S4-1 Hz、S6-1 Hz) 分析得到的区别指数(DI值)为88.94,大于80,由此可知采用电子舌技术可以有效区分此6款不同的啤酒样品。
如图3和图4所示,对啤酒样品的电子舌信息采集贡献率最大的第1主成分(PC1)与贡献率次之的第2主成分(PC2)的贡献率分别为62.0%与9.3%,累积方差贡献率为71.3%,说明主成分1和2包含了啤酒样品的大量信息。比较6款啤酒样品发现,无醇啤酒的第1与第2主成分与其他啤酒区别最大,离散程度高,分布趋势截然不同,说明无醇啤酒与其他5款啤酒样品的口感差别最大;茶树花鲜啤酒与纯生啤酒相比较,样品在两张主成分分析图上的主成分轴(即坐标轴)方向上的分布趋势均不相同,说明这两款啤酒口感与风味差距比较大;茶树花鲜啤酒与不添加茶树花汁的普通全麦鲜啤酒相比较,在PC1上区别较大,而在PC2和PC3上无明显差别,甚至出现坐标模型叠加现象(如图4),茶树花鲜啤酒应用茶树花汁取代啤酒香花发酵而成,其鲜啤酒风味与口感主要体现在PC1上,而其他主要成分体现全麦啤酒的原有风味,由于两者的生产工艺基本相似,因此区别不大;茶树花鲜啤酒比较小麦啤酒与黑啤,其主要成分差别分别体现于第1主成分与第2主成分。
2.2 基于电子鼻的啤酒检测分析
2.2.1 电子鼻对啤酒信号响应
电子鼻检测系统内10个不同金属氧化物传感器对啤酒样品进行检测扫描,得到其特征响应曲线与雷达图,响应曲线是传感器信号随时间的变化趋势,而雷达图则显示了10个传感器信号的相对强弱。由图5可见,所有啤酒样品中4号传感器信号普遍最强,这主要是因为4号传感器对氮氧化合物的灵敏度最高。
图3 六种不同啤酒样品电子舌主成分分析图(1)
图4 六种不同啤酒样品电子舌主成分分析图(2)
图5 电子鼻扫描特征响应曲线与雷达图
2.2.2 啤酒样品电子鼻主成分分析(PCA)
图6 六种不同啤酒样品电子鼻主成分分析图
应用系统对最佳传感器阵列进行优化,寻找最适合区分啤酒样品的传感器组合为S5、S6、S7、S8传感器阵列,并进行主成分分析。结果如图6所示,优化完成的最佳传感器阵列主成分1(PC1)与主成分2(PC2)的累积方差贡献率为99.80%,足以反映6种啤酒样品特征信息。而主成分1体现样品主要信息的贡献度(95.9%)远远大于主成分 2(3.9%)。
由图6可知,每种啤酒样品的6个平行样离散度较小,不同样品之间互不干扰,经PCA分析后得到的区别指数(DI值)达到95.9,由此可知电子鼻可区分这6类不同的啤酒样品。比较不同啤酒样品区分度发现,无醇啤酒与其他五类啤酒分散度大,主成分1差别较大,口味更清爽;而其他五款啤酒区别更多体现在主成分2上。茶树花保健鲜啤酒香味更接近于进口小麦啤酒与普通全麦芽鲜啤酒。其与普通全麦芽鲜啤酒相比,麦芽香味相同,而其茶树花芬芳相比啤酒香花更加与众不同。
3 讨论
本实验利用电子舌与电子鼻技术分析工艺革新后的茶树花保健鲜啤酒口感与风味,区别于普通全麦鲜啤酒与其他不同品质和品牌的啤酒,通过应用主成分分析(PCA)辨识技术,对获得的数据进行传感器优化,筛选最适传感器阵列对主成分分析比较,发现电子舌与电子鼻技术可以有效区分和辨识此6种不同啤酒样品。
实验发现,茶树花保健鲜啤酒相比在相同条件下应用相同原料发酵而成的普通全麦鲜啤酒,其工艺革新 (利用茶树花提取汁取代啤酒香花)后,啤酒口感区别主要体现在主成分1上,而风味物质区别主要体现在主成分2,而其他风味成分比较相似;相比较其他几款具有代表性的啤酒,无论风味还是口感都有较显著区别。
通过电子鼻可辨识茶树花保健鲜啤酒与全麦鲜啤酒主成分的定性鉴定区分,而无法辨别其具体风味物质化学组分,后续将应用气相色谱-质谱联用(GC-MS)对茶树花保健鲜啤酒的香气组分作深入探讨与研究。
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