基于随机森林算法的烟草提取物类别识别模型研究

采用气相色谱-四极杆飞行时间质谱(GC-QTOF MS)获取20种烟草提取物的色谱数据,对其进行各成分分析,构建二进制向量数据集。通过随机森林模型,优化了实验条件,对烟草提取物中提取物、油类物质和浸膏物质3类物质,以及A、B、C、D、E和F 6个地域产地烟草提取物进行了识别,所建模型可以100%识别烟草提取物类型和地域。

ODP-GC-MS在香精香料分析及辨香、仿香中的应用

建立了烟用香原料(精油/净油、浸膏/提取物、酊剂)的ODP-GC-MS(嗅觉检测-气质联用)检测方法,并以压榨圆柚油为例进行辨香、仿香研究。结果表明:压榨圆柚油主要香气成分为α-蒎烯、壬醛(青香)、苧烯、柠檬醛、圆柚酮(果香)、芳樟醇、松油醇(甜香花香)、香芹酮(药香),利用该结果仿制压榨圆柚油。经香味轮廓分析显示:仿压榨圆柚油与原样总体香韵基本一致,能较好的体现圆柚油特征香,具有一定的仿真度,说明建立的烟用香精ODP-GC-MS检测方法结合合适的样品前处理方法所获得的GC-MS图谱和嗅闻结果能够较为准确地分析烟用香精香韵对应的物质组成。

云烟精油陶瓷膜分离组分的关键香气成分与感官属性的相关性分析

利用GC-MS技术分析云烟精油陶瓷膜分离组分中的香气成分,计算相对气味活度值(ROAV)确定其关键香气成分,并进行感官分析,用偏最小二乘回归法(PLSR)建立云烟精油陶瓷膜分离组分的关键香味成分与感官指标的PLSR模型,以探究关键香味成分与感官属性的相关性.结果表明:在50 nm云烟精油陶瓷膜截留液中,有31种不同的挥发性香味物质,其中3-羟基-β-大马酮、壬醛为关键香气成分,清甜香与3-羟基-β-大马酮的相关性较强,花香与壬醛的相关性较强;在50 nm云烟精油陶瓷膜透过液中,有23种不同的挥发性物质,其中3-羟基-β-大马酮、巨豆三烯酮为关键香气成分,辛香与巨豆三烯酮的相关性较强,清甜香与3-羟基-β-大马酮的相关性较强.

云烟净油有机膜分离成分中关键香气成分与感官属性的关联系分析

【目的】研究云烟净油成分与卷烟感官指标的关联性。【方法】采用GC-MS分析云烟净油有机膜分离组分中的香气成分组成,计算ROAV值确定关键香气成分,用偏最小二乘回归分析法(PLSR)建立云烟净油有机膜分离组分的关键香味成分与感官指标的PLS模型。【结果】(1)在100 kDa有机膜截留液中,有25种不同的挥发性香味物质,油酸乙酯,癸醛,壬醛,肉豆蔻醛,3,5-二叔丁基-4-羟基苄醇,苯并噻唑为该组分中的关键香气成分,干草香与云烟净油100 kDa有机膜截留液中的油酸乙酯相关性较强;(2)在100 kDa有机膜透过液中,有30种不同的挥发性香味物质,硬脂酸乙酯,癸醛,甲酸辛酯,正辛醛,壬醛,巨豆三烯酮为该组的关键香气成分,清甜香与云烟净油100 kDa有机膜透留液中的壬醛相关性较强。