加热振荡提取-气相色谱-质谱法测定滤棒中两种特征香味成分的含量

建立了加热振荡提取-气相色谱-质谱法(GC-MS)测定滤棒中两种特征香味成分柠檬烯、薄荷醇含量的方法。将滤棒1.0~1.5g剪成5~10mm的样品小段,置于100mL锥形瓶中,加入20mL无水乙醇和0.1mL 50g·L^(-1)苯甲酸正丙酯(内标)溶液,于30℃加热振荡提取10min,提取液经0.45μm有机滤膜过滤。采用HP-Innowax毛细管色谱柱(30m×0.25mm,0.25μm)和选择离子监测(SIM)模式,通过GC-MS测定样品中柠檬烯、薄荷醇的含量,内标法定量。结果显示:柠檬烯、薄荷醇标准曲线的线性范围均为0.01~2.00g·L^(-1),检出限(3s)为0.12mg·L^(-1)和0.05mg·L^(-1);对同一滤棒样品连续测定5次,柠檬烯和薄荷醇测定值的相对标准偏差(RSD)为2.7%和1.2%;对实际样品进行低、中、高等3个浓度水平的加标回收试验,两种特征香味成分的回收率为91.2%~106%。以凝胶释香滤棒为研究对象,其生产过程中柠檬烯、薄荷醇测定值的批次内RSD(n=50)分别为4.0%~12%和1.4%~2.2%,批次间RSD(n=6)为11%和1.9%;对不同加香载体的滤棒进行研究,结果表明凝胶释香滤棒的持香能力更好。

基于人工神经网络的传感器分析技术于烟用成品料液的质量判别研究

本文通过电子鼻对烟用料液进行分析,应用(BP)人工神经网络对稀释掺杂烟用料液进行识别,结果表明,通过PCA-BP神经网络模型对成品料液能进行质量判别。