基于电子鼻技术鉴别陇南初榨橄榄油

郭永跃 马君义 吕孝飞 闫辉强 郭俊炜 邓 煜

(西北师范大学生命科学学院1，兰州 730070)(陇南市经济林研究院油橄榄研究所2，武都 746000)

油橄榄(OleaeuropaeaL.)是世界著名的四大木本油料植物之一，原产于西班牙、希腊等地中海沿岸国家。1964年我国开始引种油橄榄，主要种植在白龙江低山河谷区、长江三峡低山河谷区、金沙江干热河谷区等区域[1]。陇南武都属于油橄榄最佳适生区，是我国四大油橄榄种植和加工基地之一[2]，年产鲜果3.8万t，年产初榨橄榄油5 700 t。

物理压榨提取的初榨橄榄油能够有效保留鲜果中特有的风味物质和营养成分[3]。初榨橄榄油富含多酚及不饱和脂肪酸等成分，具有调节胆固醇、抗氧化、抗癌、美容等作用[4,5]。目前，国内外关于橄榄油的研究主要集中在功能特性、品质分析、掺假判别和产地溯源等方面[6]。电子鼻技术操作简单、检测速度快，在茶叶[7]、蜂蜜[8]、挥发油[9]与食用油[10]等品质分析、风味评价、真伪鉴别与质量控制等方面应用广泛。市售初榨橄榄油多为混合品种和混合果实成熟度的初榨橄榄油，田维芬等[11，12]综合运用电子鼻技术和GC-MS分析鉴别了橄榄油挥发性风味物质，Melucci等[13]采用闪蒸气相色谱、电子鼻和化学计量学方法进行了特级初榨橄榄油的地理溯源判别研究，既快速又直接。但单品种初榨橄榄油在品质和价格方面更具竞争优势，国产的单果系列特级初榨橄榄油‘Picholine’、‘Picual’、‘Hojiblanca’在纽约、洛杉矶等国际特级初榨橄榄油大赛中屡获大奖。油橄榄品种、果实成熟度或成熟度指数、采收时间等是影响橄榄油品质的重要参数，本实验以陇南10个品种油橄榄果实为研究对象，采用物理压榨法提取橄榄油，通过电子鼻技术分析同一品种不同果实成熟度和不同品种同一果实成熟度的初榨橄榄油顶空气体的信号响应值，对响应值进行Loadings负荷加载分析评判10个传感器对初榨橄榄油挥发性风味物质的识别能力，进行线性判别分析(LDA)解析结果图谱并构建数据模型以鉴别区分区分被试样品，并通过欧氏距离分析(EDA)、相关性分析(CA)、马氏距离分析(MDA)和判别函数分析(DFA)验证模型的准确性，为橄榄果的采收，橄榄油的快速有效鉴别、品质评价、产地溯源和质量控制提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料来源

10个品种不同成熟度的‘豆果’(S1)、‘阿尔伯萨拉’(S2)、‘科拉蒂’(S3)、‘恩帕特雷’(S4)、‘鄂植8号’(S5)、‘贺吉’(S6)、‘柯尼卡’(S7)、‘小苹果’(S8)、‘皮瓜尔’(S9)、‘奇迹’(S10)油橄榄鲜果各2.5 kg于2018年9月至12月采自陇南市经济林研究院大堡油橄榄品种示范园(海拔1 036～1 048 m；平均气温15.3 ℃，最高气温38 ℃、最低气温-7 ℃；相对湿度56.6%，年降水量468 mm，日照时数1 871 h；沙壤土质pH 7.9)。根据油橄榄果实成熟时果皮和果肉的颜色变化，将油橄榄果实的成熟度划分为8个等级(M1：果皮呈深绿色；M2：果皮呈黄绿色；M3：<1/2的果皮转为红色；M4：>1/2的果皮转为红色；M5：果皮转为黑色，但果肉为白色；M6：<1/2的果肉转为红色；M7：>1/2的果肉转为红色；M8：果肉全部转为红色)[14]。产自甘肃陇南果实成熟度指数分别为1.43、3.11、4.09的‘鄂植8号’初榨橄榄油，分别标注为N1、N2、N3；产自意大利托斯卡纳、西班牙安达卢西亚、云南丽江、四川凉山、甘肃陇南的市售混合品种与混合果实成熟度的特级初榨橄榄油，分别标注为B1、B2、B3、B4、B5。

1.2 仪器与设备

Abencor油橄榄分析系统(包括锤磨机、热搅拌机及离心机等)；PEN 3.5电子鼻气体指纹分析仪(配有10个金属氧化物传感器，其中：W1C传感器对芳香类与苯类化合物敏感，W5S传感器对氮氧化合物敏感，W3C传感器对氨类与芳香类化合物敏感，W6S传感器对含氢化合物敏感，W5C传感器对短链烷烃芳香类化合物敏感，W1S传感器对烷烃类化合物敏感，W1W传感器对硫化物敏感，W2S传感器对醇类与醛酮类化合物敏感，W2W传感器对含硫与含氯化合物敏感，W3S传感器对脂肪酸族烷烃类化合物敏感)。

1.3 实验方法

1.3.1 橄榄油的提取

准确称取10个品种8个成熟度的油橄榄果实各800 g，在锤磨机中粉碎完成后将果肉混合均匀，称取700 g混合物于融合罐中并放入融合搅拌器。在30 ℃和50 r/min的融合条件下融合60 min，之后加入30 mL 30 ℃水继续融合30 min。将融合后的混合物置于5 000 r/min的离心机离心60 s，移取分离的油相和水相于250 mL的量筒中，再加入30 ℃的水50 mL，重复上述步骤两次，收集离心后的油相和水相于同一量筒中，用30 ℃的水定容至刻度。静置30 min，读取油相的体积，记录数据并移取油相于收集瓶中，密封并低温保存。平行操作3组。计算出油率(w)：

1.3.2 电子鼻风味识别与区分

样品气体采集方法：分别量取10个品种8个果实成熟度的初榨橄榄油各15 mL于顶空进样瓶中，盖上瓶盖，30 ℃下保温30 min，取瓶内顶空气体进行电子鼻检测，每个样品重复采集3次。

电子鼻测定条件：样品采集时间为100 s，传感器清洗时间120 s，调零时间5 s，进样准备时间5 s，进样流量300 mL/min。

1.3.3 数据处理与统计分析

采用电子鼻配套的WinMuster软件对样品数据进行线性判别式分析、欧氏距离分析、相关性分析、马氏距离分析以及判别函数分析，并应用Origin 9.0软件绘图。

2 结果与分析

2.1 同一品种不同果实成熟度的初榨橄榄油鉴别

2.1.1 不同果实成熟度‘豆果’初榨橄榄油传感器响应值分析

图1为电子鼻10个传感器对不同果实成熟度的‘豆果’初榨橄榄油响应值雷达图，图中不同形状和颜色代表不同果实成熟度的初榨橄榄油。由图1可知，4个传感器(W5S、W2W、W1W、W1S)响应值在不同果实成熟度的初榨橄榄油中差异较大，其余6个传感器(W1C、W3C、W6S、W5C、W2S、W3S)响应值差异较小，说明W5S、W2W、W1W、W1S传感器对不同果实成熟度的初榨橄榄油顶空气体的信号响应最敏感。

图1 不同果实成熟度‘豆果’的初榨橄榄油电子鼻响应值雷达图

进一步采用Loadings负荷加载分析评判10个传感器贡献率的大小(图2)，传感器的响应值正偏离或负偏离零越大，则该传感器对样品中挥发性成分的识别能力越强[15]。由图2可知，Loadings分析总贡献率为93.19%，大于70%，可以充分揭示样品信息[16]。传感器W5S、W2W、W1W、W1S在对主成分1和主成分2的识别上具有重要贡献，其余6个传感器对主成分1和主成分2的识别几乎没有贡献，这与图1所揭示的信息相呼应，表明W5S、W2W、W1W、W1S传感器是区分同一品种不同果实成熟度初榨橄榄油的主要传感器。

图2 不同果实成熟度‘豆果’的初榨橄榄油电子鼻响应值Loadings分析图

2.1.2 同一品种不同果实成熟度的初榨橄榄油LDA分析

LDA分析能够使不同类别之间的数据点距离变大，同一类别数据点更加紧凑，相比主成分分析(PCA)能够更好的区分样品[17]。如图3所示，通过WinMuster软件对同一品种不同果实成熟度的初榨橄榄油传感器响应值进行LDA分析，其总贡献率分别为：93.49%、94.77%、86.57%、96.36%、92.98%、84.61%、88.45%、85.80%、83.12%和90.64%，均大于80%。10个品种初榨橄榄油各自风味信号值随果实成熟度的增加不断变化，表现为数据点分布在不同聚集区域。除S8果实M4、M6、M7、M8成熟度的初榨橄榄油数据点有所重叠，风味较为相似外，其余9个品种果实各自不同成熟度的初榨橄榄油数据点能够显著区分，风味差异较大。研究表明，利用电子鼻技术可以鉴别区分同一品种不同果实成熟度的初榨橄榄油。

图3 同一品种不同果实成熟度的初榨橄榄油LDA分析图

2.1.3 模型验证与成熟度鉴别

分别取果实成熟度为M3、M5、M7的‘鄂植8号’初榨橄榄油新样品，以及成熟度指数为N1、N2、N3的‘鄂植8号’初榨橄榄油进行电子鼻分析，验证模型的准确性，结果如表1所示。通过EDA、CA、MDA与DFA方法均能很好地鉴别‘鄂植8号’果实M3、M5、M7成熟度的初榨橄榄油，模型对新样品的识别确定性均大于96%，模型准确可靠[18]。同时，该模型无法鉴别出N1、N2、N3是‘鄂植8号’果实第几成熟度的初榨橄榄油，反向验证也表明该模型准确可靠。

表1 电子鼻对初榨橄榄油果实成熟度的判定结果

续表1

2.2 不同品种同一果实成熟度的初榨橄榄油鉴别

2.2.1 10个品种果实第6成熟度的初榨橄榄油传感器响应值分析

图4中不同形状代表不同品种的初榨橄榄油。由图4可知，4个传感器(W5S、W2W、W1W、W1S)响应值在不同品种同一果实成熟度的初榨橄榄油中差异较大，其余6个传感器响应值差异较小，说明W5S、W2W、W1W、W1S传感器对不同品种初榨橄榄油顶空气体的信号响应最敏感。

图4 10个品种果实M6成熟度的初榨橄榄油电子鼻响应值雷达图

Loadings负荷加载分析(图5)显示，总贡献率为95.08%，传感器W5S、W2W、W1W、W1S在对主成分1和主成分2的识别上具有重要贡献，是区分不同品种同一果实成熟度初榨橄榄油的主要传感器。

图5 10个品种果实M6成熟度的初榨橄榄油电子鼻响应值Loadings分析图

2.2.2 10个品种果实第6成熟度的初榨橄榄油LDA分析

图6为10个品种果实成熟度为M6的初榨橄榄油LDA分析图。LDA分析总贡献率为94.81%，且10个品种初榨橄榄油数据点分布在不同聚集区域，能够显著区分。其中，S10初榨橄榄油数据点距离其他品种最远，与其他品种风味差异最大，区分最显著。因此，电子鼻技术能够显著区分不同品种同一果实成熟度的初榨橄榄油，这与钟诚等[19]报道的利用电子鼻技术能够显著区分陇南6个品种果实同一成熟度的初榨橄榄油结果类似。但使用LDA法建立的模型鉴别未知品种同一果实成熟度的初榨橄榄油时还需运用新的样品进一步验证模型的准确性。

图6 10个品种果实M6成熟度的初榨橄榄油LDA分析图

2.2.3 模型验证与品种鉴别

分别取S1、S2、S3、S5、S7果实M6成熟度的初榨橄榄油新样品，以及B1、B2、B3、B4、B5初榨橄榄油进行电子鼻分析，验证模型的准确性，结果如表2所示。由表2可知，通过EDA、CA、MDA与DFA方法均能很好地鉴别S1、S2、S3、S5、S7果实M6成熟度的初榨橄榄油，模型对新样品的识别确定性大于96%，同时，模型对市售不同产地混合品种与混合果实成熟度的初榨橄榄油均无法鉴别，说明该模型准确可靠。

表2 电子鼻对初榨橄榄油果实品种的判定结果

3 结论

电子鼻技术操作简单，检测方便快捷，识别准确性高，运用电子鼻技术不仅可以对不同油脂的气味信息进行比对分析，而且可以通过挥发性风味物质信息建立雷达图和主成分分析模型与线性判别分析模型，直观观察不同油脂样品间的区别，是针对油脂中挥发性成分整体信息的综合评价。

本实验利用电子鼻技术对同一品种不同果实成熟度和不同品种同一果实成熟度的初榨橄榄油进行了鉴别研究。响应值雷达图与Loadings负荷加载分析表明，W5S、W2W、W1W、W1S等4个电子鼻传感器对被检样品有较好的信号响应，是区分初榨橄榄油的主要传感器。LDA模型能够有效区分鉴别被检样品，其识别确定性大于96%，所建模型准确可靠，可用于同一品种不同果实成熟度和不同品种同一果实成熟度初榨橄榄油的识别。

单果系列初榨橄榄油具有市场竞争优势，混合品种与混合果实成熟度的初榨橄榄油仍为市场销售主体，本模型对混合品种与混合果实成熟度的初榨橄榄油尚无法鉴别，后续将进一步增加样本量，优化模型构建，深化对LDA模型的可靠性和普适性研究，更好地服务橄榄果的采收，橄榄油的快速有效鉴别、品质评价、产地溯源和质量控制。