基于电子鼻技术的湄潭春茶产地溯源研究_黄汇惠.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月传 感 技 术 学 报 .项目来源:中央高校基本科研业务费专项资金项目(,);甘肃省科技计划资助项目();科技部援助项目()收稿日期:修改日期:,(,;,;,;,;,):,()(),(,),()(,),:;:;:基于电子鼻技术的湄潭春茶产地溯源研究黄汇惠,闫莎莎,靳冬武,田晓静,韦燕芳,章 叶,陈家婷,曹 竑,张福梅,宋 礼,罗 丽(西北民族大学生命科学与工程学院,甘肃 兰州;西北民族大学生物医学研究中心,中国马来西亚国家联合实验室,甘肃 兰州;塔里木大学食品科学与工程学院,新疆 阿拉尔;兰州民海生物工程有限公司,甘肃 兰州;甘南牦牛乳研究院,甘肃 甘南)摘 要:为实现不
2、同产地湄潭春茶的快速、客观判别,基于电子鼻与多元统计分析定性判别不同产地湄潭春茶间的差异,并定量预测其产地。对电子鼻信号进行分析,发现其响应信号在传感器、和 的强度均较明显;方差分析发现湄潭春茶产地对传感器响应影响均显著;基于第 数据进行主成分分析()和典则判别分析(),发现其基本能区分不同产地的湄潭春茶,且数据点的分布均与各产地地理位置分布呈现一定特征规律性,但区分效果不够理想。为进一步提高对不同乡传 感 技 术 学 报第 卷镇茶叶的区分效果,利用不同特征值(平均值、曲线面积、最大值、斜率、主成分分析优选参数、优选参数)进行判别分析,其中平均值、曲线面积、最大值判别结果优于 时的判别结果;斜
3、率、主成分分析优选参数、判别结果比 时的判别结果差;以响应曲线的平均值进行判别时,可达到 正确识别。多层神经网络分析()作为效果最佳、决定系数最高(,)的茶叶产地预测模型,可以实现对不同产地湄潭春茶的有效预测。因此,以特征值中平均值数据作为输入,采用电子鼻结合多元统计与神经网络分析,可以实现对春茶产地的判别,以期为湄潭春茶开发利用、产地追溯、真伪鉴定提供科学依据。关键词:电子鼻;产地溯源;茶叶中图分类号:;文献标识码:文章编号:()茶叶,多以山茶科()山茶属()灌木或小乔木叶子干燥加工而成。茶叶以其独有的保健功效深受世人喜爱,也是中华民族的举国之饮、世界三大饮品之首。西南地区是我国茶叶原产地的
4、中心地带,而贵州省以其独有的自然资源、气候资源和地理资源成为我国第二大茶叶优势产区,其中湄潭县又被认定为中国特色农产品优势区,中国国家地理标志产品湄潭翠芽已成为当地的支柱产业之一。影响茶叶品质的因素主要有气候条件和地理位置等环境因素以及其感官、安全等内部因素,致使不同产地湄潭春茶品质亦有细微差异。在茶叶产地的研究中,基于茶叶中化学成分组成、微量元素组成、同位素分析均可实现对产地的判别。此外,基于茶叶感官性状及内部品质等进行近红外光谱及 射线荧光检测的快速检测方法也在茶叶质量追溯体系建设中发挥重要作用。但这些技术需要复杂的预处理过程,存在检测速度慢,成本较高等问题,而电子鼻技术作为利用气敏传感器
5、阵列对挥发性气味物质的响应,使气味成为量化指标的新技术手段,以其检测时间短、样品预处理简单、检测结果可靠等优点,可以高效、快速、无损检测各种不同种类的食品,该技术可应用于茶叶贮藏时间、加工方式、品质和等级等检测。而茶叶中芳香物质会具有地域性差异的特点,目前现有的相关研究中仅梁珣在茶叶产地识别中采用地理标志保护区内的武夷山岩茶进行溯源,相关研究较少。本研究基于电子鼻气敏传感器采集湄潭县不同乡镇春茶的气味信息,研究不同乡镇茶叶气味信息的差异,并结合模式识别方法,判别湄潭春茶的产地,进行溯源研究,为茶叶产地追溯、识别提供参考。材料与方法 材料于 年 月 日,分别在贵州省湄潭县高台镇()、兴隆镇()、
6、湄江镇()、洗马乡()、马山镇()、西河镇()个乡镇采集湄潭翠芽(),经杀青、揉捏、干燥,以密封袋密封,每个乡镇的样品均有 ,置于 冰柜冷藏待用。试验前将茶叶样品取出恢复至室温后,进行电子鼻检测。样品产地的具体位置详见图,表。图 茶叶样品产地的分布图表 不同产地春茶样品信息表编号茶叶产地简称经纬度高台镇,兴隆镇,湄江镇,洗马镇,马山镇,西河乡,仪器电子鼻系统主要由传感器阵列、信号处理模块以及模式识别系统等功能模块构成。本试验采用德国 公司的 型便携式电子鼻进行检测,其传感器阵列由 个金属氧化物气敏传感器组成,各个传感器的性能特点如表 所示。第 期黄汇惠,闫莎莎等:基于电子鼻技术的湄潭春茶产地溯
7、源研究 表 电子鼻传感器阵列及其性能特点阵列序号传感器名称性能描述参考物质及检测限芳香成分 甲苯()对氮氧化合物很敏感()对芳香成分敏感 苯()对氢气有选择性()对烷烃芳香成分敏感 丙烷()对甲烷敏感()对硫化物敏感 ()对乙醇敏感 ()对芳香成分、有机硫化物敏感 ()对烷烃敏感()试验方法参考潘玉成等与肖宏采样的条件,称取 茶叶样品,置于 烧杯中,以双层保鲜膜密封后室温条件下静置 以使得顶空气体达到平衡。在载气流速为 、进样时间为 、清洗时间为 的条件下采集湄潭 个区域春茶气味信息。每类样品进行 个重复,将每个乡镇前 个茶叶样品的电子鼻响应信号去除后进行分析。数据分析方法采用方差分析(,)研
8、究湄潭春茶产地对电子鼻传感器信息的影响规律。为实现基于电子鼻气味信息区分不同乡镇湄潭春茶差异,对比了主成分分析(,)和典则判别综合分析(,)的判别效果。为进一步提高区分效果,研究不同特征值(平均值、曲线面积、斜率、最大值、主成分提取优选参数、负载分析法()的判别效果。为定量预测茶叶的产地,采用多元线性回归分析(,)、偏 最 小 二 乘 回 归 分 析(,)和多层感知器(,)神经网络建立传感器响应与茶叶产地之间的关联关系。采用 语言编译的程序提取由采集数据软件生成数据的响应稳态值、平均值、曲线面积、最大斜率、最大值,方差分析、和 分析均由 完成,、分析均由()完成,分析由 软件完成,结果图由 软
9、件完成绘制。结果与分析 传感器特征响应曲线图 给出了电子鼻传感器对湄潭春茶()的特征响应曲线。如图 所示,横坐标为检测时间,纵坐标为传感器响应信号值。在检测的过程中,传感器对样品中的挥发性气味物质做出迅速响应,之后逐渐趋于平衡,在第 时基本达到平衡,提取各茶叶样品传感器第 响应稳态值进行后续分析。图 湄潭春茶()的电子鼻特征响应信号对传感器信号强度,不同区域春茶的响应信号略有差异,产的茶叶响应信号在传感器、和 的强度均较明显,其余的传感器信号起伏较不明显。不同区域湄潭春茶特征响应信号的差异为进一步判别茶叶产区奠定基础。产地对电子鼻传感器信息的影响采用方差分析研究湄潭茶叶产地对电子鼻传感器信息的
10、影响规律,其结果以均值与标准偏差的离散程度来表征,结果见表。由表 可知,产地对电子鼻 个传感器响应的影响均显著(),为区分不同产地茶叶奠定了基础。各产地茶叶的信号也有所不同,对于传感器,与 响应信号显著高于其他地区,与、与 的响应信号之间差异不显著;对于传感器,响应信号显著高于其他地区,与、与 之间差异不显著;对于传感器,响应信号显著高于其他地区,与、的响应信号之间差异均不显著;传感器 的信号差异相对较小,对于传感器,与、,与、的信号之间差异不显著,其余各地区茶叶信传 感 技 术 学 报第 卷号差异显著;对于传感器,的响应信号与其他地区信号的差异显著,与,与、的响应信号之间差异均不显著;对于传
11、感器,响应信号显著高于其他地区,与、与 均差异不显著;对于传感器,响应信号显著高于其他地区,与、的响应信号之间差异均不显著;对于传感器,响应信号显著高于其他地区,除了 与 差异不显著外,其余各地区茶叶信号差异显著;对于传感器,响应信号显著高于其他地区,与、与 的响应信号之间差异不显著;对于传感器,信号差异相对较小,的响应信号与其他产地信号的差异显著,与、,与 之间差异不显著。不同产地湄潭春茶间响应信号的差异为其产地追溯提供基础。表 茶叶产地对传感器响应信号的规律茶叶产地电子鼻传感器响应()注:同列数据不同字母表示不同产地间的差异显著。图 基于气味信息的湄潭春茶产地判别结果 建立湄潭春茶产地模型
12、的定性判别结果为判别不同区域湄潭春茶的差异,以各茶叶样品第 响应数据为输入,采用 和 对数据进行降维,使结果可视化。结果见图。由图()可知,第一主成分为,第二主成分为,第三主成分为,共解释了原始变量 的信息。不同产地茶叶数据点的分布与其地理分布规律一致(图),分别为、,其中 和 茶叶样品的数据点彼此能区分,且与其他 个产地的样品数据点有效区分;其余 个产地茶叶数据点之间彼此重叠,难以区分。对电子鼻传感响应信号进行分析的结果见图(),其中第一成分为,第二成分为共解释了原始变量 的信息。结果中,个产地茶叶样品数据点的聚集性和类间距均较 好,除 和 茶叶数据点有部分重叠外,基本可将 个产地茶叶样品区
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