在储存过程中检测杂的花心子内部质量,使用电子鼻子与化学分析分析相结合

科学领域:

• 食品科学 食品科学 食品科学
• 分析化学 分析化学
• 感官科学 感官科学

背景情况:

• 子中的内部是一种公共卫生问题,难以以视觉检测.
• 目前的检测方法 (宏观,色谱) 是主观的,耗时的,或需要溶剂.
• 需要一种快速的,非破坏性的方法来评估子的质量和预测菌.

研究的目的:

• 开发一种快速可行的方法来评估果仁质量和预测内部菌.
• 通过使用电子鼻子和化学分析,分析不同程度的菌的子的质量和气味特征.
• 为了将电子鼻子反应与化学成分和储存时间相关联.

主要方法:

• 使用电子鼻子 (E-nose) 结合头部气色谱-质谱 (HS-GC-MS) 进行化学分析.
• 确定了关键的物理化学指标,包括α-pinene,β-pinene,elemicin和dehydro-di-isoeugenol.
• 应用机器学习算法 (BPNN,SVM,RF) 用于分类和定量预测模型.

主要成果:

• 随着储存时间的延长,观察到α-pinene,β-pinene和elemicin水平的显著变化.
• 挥发性有机化合物 (VOC),如氨,乙醇和硫化,以及改变的和,被确定为气味指标.
• 定性分类模型达到>90%的准确性;定量模型在预测化学成分方面表现良好 (除了脱二素外).
• 根据E鼻数据 (R2 > 0.99),BPNN模型准确预测了子的储存时间.

结论:

• 电子鼻子反应与子果的内部质量和菌程度有很强的相关性.
• 开发的E-nose方法提供了一种快速,非破坏性和准确的方法,用于评估子果质量和早期检测菌.
• 这项技术支持公共卫生,通过及时识别成的子.