基于电子鼻技术对米饭食用品质中气味的评价

张玉荣 邢晓丽 何雅蔷 周显青

（河南工业大学粮油食品学院河南粮食作物协同创新中心粮食储藏安全河南省协同创新中心，郑州 450001）

基于电子鼻技术对米饭食用品质中气味的评价

张玉荣 邢晓丽 何雅蔷 周显青

（河南工业大学粮油食品学院河南粮食作物协同创新中心粮食储藏安全河南省协同创新中心，郑州 450001）

通过电子鼻测定15种籼型和15种粳型米饭样品有关气味的10个传感器指标信息，利用主成分分析分别构建了籼型和粳型米饭的气味品质预测评价模型，建立了基于电子鼻技术的米饭气味评价方法。结果表明：籼型和粳型米饭气味前两个主成分的特征值均大于1，且两个主成分的贡献率分别达到了94.087%和96.408%，可以代表米饭样品的绝大部分气味信息；构建的米饭气味评价模型分别为Z＝0.782Z1＋0.126Z2（籼米）和Z＝0.838Z1＋0.159Z2（粳米），用此模型获得米饭气味的综合得分，其中除了籼米中4个样品和粳米中3个样品与感官评价的排序有差异外，其余各样品排序结果均与感官评价相一致。说明两种方法具有很好的一致性，使用电子鼻技术对米饭食味品质中气味进行评价是可行的，并为米饭气味品质的客观评价探索了一条新途径。

电子鼻 米饭 食味品质 气味评价

中国是世界上最大的稻米生产和消费国，全国有60%以上的人口以稻米为主食［1］。随着经济的全面快速发展，人们对其食味品质的要求在逐步提高，做好大米食味品质的评价已显得越来越重要和迫切［2］，其中气味是米饭的重要感官指标，与其品种、生长条件、贮藏时间和温度、破碎程度、蒸煮方法等因素有关［3－6］。传统的米饭气味评价方法是感官评价，根据香气浓郁、米饭清香、香气不明显、无香味、有异味等描述指标来评分，由于评价员嗅觉敏感性差异较大，使得评价结果有所差别。目前有许多研究者通过对其粮食的气味物质进行测定以增加测定结果的准确度，国内外已经鉴定出米饭的119种风味成分，主要是一些醛、酮、酸、酯、醇、烃以及杂环等化合物［7］，Sriseadka等［8］采用静态顶空气相色谱法（HS－GC）的快速方法验证了米饭的芳香化合物为2－乙酰 －1－吡咯啉，Maga［9］采用同时蒸馏萃取GC－MS方法鉴定出了印度Basmati香米的特征香气成份，Zheng等［10］基于电子鼻对4个大米样品进行了区分检测，胡桂仙等［11］采用商用PEN2电子鼻，对5个不同水稻品种进行区分与识别研究，周显青等［12］利用电子鼻技术对玉米样品进行模式识别，并对电子鼻传感器阵列进行优化，赵丹等［13］采用PEN3型电子鼻系统对我国10个省份47个小麦样品的挥发性物质进行检测。

本试验以籼米和粳米为原料，制作成米饭，利用电子鼻测定不同米饭的气味信息，探索不同米饭的气味差异。将气味指标进行主成分分析后，与感官评价相结合对不同米饭样品的气味进行综合评价，建立电子鼻评价米饭气味的方法。

1 材料与方法

1.1 原料

采集2012年产的籼型和粳型稻谷样品各15种，其中籼米产地为江苏、湖南、江西等，粳米产地为黑龙江。用砻谷机去壳得到糙米，将糙米制备成GB 1354—2009中规定的标准三级精度的大米，置于冰柜中保存。

1.2 主要仪器设备

SY88－TH砻谷机：双龙机械产业株式会社；NSART100型碾米机：双龙机械产业株式会社；DT系列电子天平：中国江苏常熟长青仪器仪表厂；电磁炉：广东美的生活电器制造公司；iNose电子鼻（智鼻）：上海昂申智能科技有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 米饭制备方法

按照 GB／T 15682—2008［14］中小量样品米饭的制备方法制作米饭样品。

1.3.2 米饭气味感官评价

将蒸煮焖制后的米饭，按照GB／T 15682—2008的方法组织8位品评人员进行感官评价。

1.3.3 米饭气味电子鼻测定方法

采用电子鼻对米饭气味进行测定。测试条件：清洗时间120 s，进气速度0.8 L／min，检测时间120 s，每0.1 s记录存储1次电子鼻数据［11］。电子鼻示意图和气敏传感器阵列见图1和表1。

图1 电子鼻示意图

表1 传感器阵列

1.4 数据处理

采用Microsoft Excel 2007和SPSS 16.0进行数据处理和统计分析。

2 结果与讨论

2.1 电子鼻测定米饭气味特征曲线

采用以上试验方法测得的米饭气味挥发性成分相应信号典型曲线如图2所示。

从图2可以看出，随着采样时间的推进，挥发性物质相应信号强度逐渐增强，在第100 s之后，曲线逐渐趋于稳定，所以采集100 s之后的200个数据的平均值作为挥发性物质在该传感器上的响应信号强度。

由于有10个传感器，不同米饭在各传感器上的感应值不同，且各传感器指标间存在着一定的相关性，所采集的数据在一定程度上信息会有所重叠，因此无法对各米饭样品的气味进行准确的分析，此时采用主成分分析的方法（PCA），将多个指标问题转换为较少的新的指标问题，并且这些新的指标既是互不相关，又能综合反映原指标，从而对不同的籼米和粳米米饭样品的气味进行评定。

图2 米饭样品的响应曲线

2.2 不同米饭主成分分析结果

2.2.1 各气味成分感应值及相关分析

用电子鼻测定米饭气味，以10个传感器所感应的气味信息为10个指标（分别为X1，X2，….X10）进行主成分分析。各测定指标具有不同的量纲，为了消除由此可能带来的不合理影响，在进行主成分分析之前需先对所得结果数据作标准化处理。结果如表2和表3所示。

采用SPSS16.0软件对标准化后的数据进行皮尔逊积矩阵相关系数计算，结果各指标之间都有不同程度的相关性，因而这些指标在一定程度上反映的信息会有所重叠，所以采用主成分分析的方法对不同米饭样品的气味进行成分筛选。

2.2.2 主成分筛选及其贡献率

利用SPSS16.0软件对标准化后的数据进行主成分分析，各主成分的特征值、贡献率和累计贡献率分别见表4和表5。

表2 籼米数据标准化处理结果

表3 粳米数据标准化处理结果

表4 籼米米饭气味的特征值

表5 粳米米饭气味的特征值

从表4和表5中可以看出，第一主成分和第二主成分的特征值均大于1，籼米第一主成分的方差贡献率为78.227%，第二主成分的方差贡献率为15.860%，两者累计方差贡献率达到了94.087%；粳米第一主成分的方差贡献率为83.837%，第二主成分的方差贡献率为12.571%，两者累计方差贡献率达到了96.408%。由此可知不论籼米还是粳米，气味的主成分均为2个，其包含了样品气味的绝大部分信息，因而可以选取前两个主成分进行分析。特征向量分别见表6和表7。

由表6可知，籼米除了X1和X3属于第二主成分外，第一主成分主要包括其余8个指标的信息，它们具有较大的载荷，其中X10在Z1上的载荷最大。由表7可知，粳米的第一主成分主要包括X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X10的信息，其中X4在Z1上的载荷最大；第二主成分主要包括X1和X9的信息，其中X9在Z2上的载荷最大。

表6 籼米气味特征向量

表7 粳米气味特征向量

2.2.3 米饭气味品质的综合评价

2.2.3.1 籼米米饭气味综合评价

据表6中籼米各成分的特征向量，可以构建主成分与籼米米饭各气味指标的线性关系如下：

以2个主成分Z1，Z2与其方差贡献率构建出籼米米饭气味的综合评价模型Z，Z是主成分Z1，Z2的线性组合，即Z＝0.782Z1＋0.126Z2。

利用该数学模型对15种籼米米饭的气味品质进行评价，评价结果见表8，主成分得分越高，籼米米饭的气味越好。

表8 籼米米饭气味主成分得分

以Z1的得分值为横坐标，Z2的得分值为纵坐标，得出籼米米饭气味主成分得分的散点图，如图3所示。

从图3可以看出，主成分1和主成分2的总贡献率为94.087%，能够反映样品的整体信息。另外，从图3可以看出，除个别样品外，籼米米饭分为3类，不同的籼米饭因其气味的不同被分为不同的类别，且分布在坐标轴的不同区域内，相互之间没有重叠，说明电子鼻能将籼米样品的气味进行很好地区分开，这样可以根据测得的米饭电子鼻信息将其归类，进而评价米饭的气味好坏。

图3 籼米米饭气味分布图

2.2.3.2 粳米米饭气味综合评价

粳米米饭各气味指标的线性关系：

以2个主成分Z1、Z2与其方差贡献率构建出粳米米饭气味的综合评价模型Z，Z是主成分Z1、Z2的线性组合，即Z＝0.838Z1＋0.159Z2。

利用该数学模型对15种粳米米饭的气味品质进行评价，评价结果见表9，得分越高，粳米米饭的气味越好。

表9 粳米米饭气味的主成分得分

以Z1的得分值为横坐标，Z2的得分值为纵坐标，得粳米米饭气味主成分得分的散点图，如图4所示。

图4 粳米米饭气味分布图

由图4可知，粳米米饭气味主成分1和主成分2的总贡献率为96.408%，能够反映样品的整体信息。另外，除了1个样品外，其余的粳米米饭被分为3类，不同的米饭因其气味的不同被分为不同的类别，且分布在坐标轴的不同区域内，相互之间基本没有重叠，说明电子鼻也能将粳米米饭样品的气味进行很好地区分开，这样可以根据测得的米饭电子鼻信息将其归类，进而评价米饭的气味好坏。

2.2.4 米饭气味评价模型的验证

为了验证米饭气味品质评价模型的评价效果，与国标法的感官评价结果（表10和表11）对比表明，本研究所建立的评价模型与感官评价法具有较好的一致性。籼米中除了4、8、10、14号，粳米中除了3、14、15的排序结果出现差错外，其余的均一致，说明本研究所建立的预测模型是可行的。但是由于我国大米样品种类繁多，且气味品质的影响因素很多，因而本研究所建立的米饭气味品质评价模型的普遍性会受到一定程度的限制，需要进一步补充试验样品，来扩大模型的适用性。

表10 不同籼米米饭的气味感官评价表

表11 不同粳米米饭的气味感官评价表

3 结论

本研究基于电子鼻技术对米饭气味进行测定，应用主成分分析的方法对籼米和粳米米饭气味进行了研究，建立了电子鼻评价米饭气味的方法。确定了反应米饭气味的2个主成分因子，其中籼米米饭气味的2个主成分累计方差贡献率为94.087%；粳米米饭气味的2个主成分累计贡献率达到了96.408%，均可以代表米饭气味的大部分信息；以主成分和方差贡献率构建的米饭气味评价模型分别为Z＝0.782Z1＋0.126Z2（籼米）和Z＝0.838Z1＋0.159Z2（粳米）；且用此模型对米饭气味进行预测，其结果与感官评定结果基本一致。表明通过电子鼻测定米饭气味信息，利用主成分分析的方法评定米饭气味品质是可行的，从而建立了一种基于电子鼻技术的米饭气味评价方法。

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Odor Evaluation of Rice Eating Quality Based on Electronic Nose

Zhang Yurong Xing Xiaoli He Yaqiang Zhou Xianqing

（Henan University of Technology college food science and technology，Collaborative Innovation Center of Henan Grain Crops，Henan Collaborative Innovation Center of Grain Storage and Security，Zhengzhou，450001，China）

The odor properties of cooked rice of 15 kinds of indica rice and 15 kinds of japonica rice had been measured and analyzed by Electronic Nose to objectively assess the odor quality of cooked rice；the forecast evaluation model was established based on principal component analysis method；the method of odor evaluation was established based on Electronic Nose.The results showed that the eigenvalues of the first two main ingredients of indica and Japonica were greater than 1；the contribution rates of two main components were 94.09%and 96.41%respectively，which could represent the vast majority of odor information of rice samples；the odor evaluation models of cooked rice were as follows：Z＝0．782Z1＋0．126Z2（indica）；Z＝0．838Z1＋0．159Z2（japonica）.After the composite scores of all varieties were obtained，the results were proved to be consistent with those from sensory evaluation at the rate upper of 80%，which indicated that the two methods both had good consistency；the method shall be acceptable and available for assessment of the odor quality of eating quality of cooked rice application of electronic nose.

electronic nose，cooked rice，eating quality，odor evaluation

TQ432.2

A

1003－0174（2015）09－0127－06

2014－03－25

张玉荣，女，1967年出生，教授，粮食储藏技术与品质控制

周显青，男，1964年出生，教授，谷物科学及产后加工与利用