基于电子鼻及GC-MS技术的啤酒识别研究

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为区分不同品牌啤酒并分析样品间挥发性风味物质种类及含量的差异,采用PEN3电子鼻和气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术从宏观和微观上对5种品牌啤酒的挥发性成分进行检测。利用主成分分析(PCA)、Fisher判别分析(FDA)对电子鼻响应值进行数据处理并建立分类判别模型,并与GC-MS数据进行了相关性分析。结果表明,电子鼻PCA分析与FDA分析都能对样品进行区分,R6和R9传感器起主要区分作用。GC-MS共鉴定出24种酯类、16种醇类、13种酸类、10种醛类、12种烷类、7种酮类以及13种芳香族化合物等挥发
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