基于气味分析系统的不同产地秦艽的区分及相关性研究

目的:基于电子鼻PEN3系统结合多元统计分析对不同产地秦艽进行鉴别。方法:先通过电子鼻系统动态采集秦艽芳香成分并得到响应值,通过单因素试验确定最佳试验条件,再应用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及负荷加载分析法(Loadings)对结果进行分析。结果:秦艽电子鼻最佳试验条件为样品称样量3.0 g、进气量250 mL·min^(-1)、样品室温放置时间15 min、颗粒度60目。PCA和LDA均对不同产地的秦艽有一定的区分能力,并且LDA优于PCA。结论:电子鼻对秦艽的种类和产地鉴别准确性好且简便可行,能更准确、客观地对不同种、不同产地、不同栽培方式的秦艽进行鉴别。

再生聚碳酸酯塑料气味分析的研究

按照GB/T 40006.1—2021的要求对试样进行前处理后用电子鼻技术进行气味测定,通过仪器自带的数据处理软件对传感器响应信号进行主成分分析(PCA)处理,将复杂的数据转化为直观的PCA图,建立适用于再生聚碳酸酯(PC)塑料气味分析模型,利用红外光谱分析、热重分析和静态顶空-气相色谱-质谱分析对形成这些气味的原因进行了剖析,进一步验证电子鼻技术的分析结果。结果表明,电子鼻数据采集时间120 s,可获得各个传感器对再生PC塑料气味响应的最高值。将每种样品的每个传感器的响应最高值取出绘制成气味指纹图,可直观地看到W1S(对甲基类灵敏)、W1W(对硫化物灵敏)、W2S(对醇类、醛酮类灵敏)三个传感器对再生PC塑料气味的响应值是三级>二级>一级,其他传感器的最大响应值基本重合。PCA模型可很好的区分不同再生PC塑料试样的气味响应值之间的差异,还可以用于辨别气味大小。结合红外光谱分析、热重分析和静态顶空-气相色谱-质谱分析,再生PC塑料主气味要由添加剂降解,PC中异亚丙基链断裂、碳酸酯键水解/醇解及重排交联反应等产物带来。

固相微萃取气-质联用技术在饮用水气味分析中的应用

采用顶空 固相微萃取 气相色谱 质谱 (HS SPME GC/MS)法分析饮用水中的发霉气味 .探讨 1 0 0um聚二甲基硅氧烷 (PDMS)纤维的采样条件和气 质联用仪的分析条件 .结果表明 :样品浓度、吸附和脱附时间、搅拌和加盐等因素均会影响分析结果 .利用上述条件进行分析 ,得到较满意的分析结果 .

顶空分析法用于天然香料油气味分析

用顶空气相色谱质谱肤用分析法（ＨＳ／ＧＣ／ＭＳ／ＤＳ）测定天然香料油气味的组成，具有很好的分离、鉴定效果。ＨＳ／ＧＳ／ＭＳ／ＤＳ法适合于对天然产物，特别是珍贵天然产物样品的气味分析，具有良好的应用前景。

应用于火灾探测的气味分析技术及其算法

提出了一种新的应用于火灾探测的算法,通过与BP神经网络算法的分析比较,认为RBF神经网络算法比BP神经网络算法在数据处理方面更加迅速和准确,因此RBF神经网络算法在火灾的实时探测方面具有更好的发展潜力,而基于RBF神经网络的气味分析技术在火灾探测方面表现出广阔的应用前景.

桉树蜜和荔枝蜜的气味分析

本文用循环气提－树脂吸附法捕集桉树蜜和荔枝蜜的头香，用ＧＣ／ＭＳ／ＤＳ从按树蜜头香中分离并初步鉴定了２４种化合物，占蜂蜜天然头香的７６．４３％，用保留指数和标样确证了其中２０种化合物，占峰面积的７２．４６％，含量较高的组分是甲氧基乙醛（１９．５１％）和苯甲醛（１９．４９％）。从荔枝蜜中分离并初步鉴定了１７种化合物，占蜂蜜天然头香的峰面积的９５．７６％。在荔枝蜜头香中用保留指数和标样确证其中１４种化合物，占峰面积的９５．２９％，含量较高的组分是芳樟醇氧化物（５３．７８％，２５．３４％）。

电子鼻技术在高分子材料气味分析中的应用

一、前言高分子材料在人们的日常生活中已随处可见,在诸如包装、建筑、运输、电子和医学用品等方面都有着非常广泛的应用。随着人们生活水平的提高和环保意识的增强,消费者除了关注产品的性能和外观外,对高分子材料散发气味等安全问题也越来越重视。高分子材料气味的主要来源是生产聚合时的残留物、加工过程的添加助剂以及老化降解产物等^（[1,2]）,这些小分子物质在使用期间会逐渐释放出来,产生不适的气味.

汽车使用中出现的六种气味分析及解决办法

浓重的焦煳咪在行车过程中闻到非金属材料烧煳的特殊气味。一般是汽车的离合器摩擦片有烧损、过薄或过热的现象了。这种煳味中一般还会夹杂着焦臭味儿，因为离合片的材质是由橡胶和石棉等多种材料复合而成。如果离合器使用起来很正常，也没有明显的难挂挡或起步困难的情况，并且下车闻到的气味并不来自车身前部而是车的后部，就要检查后制动系统有无过热现象了。有些粗心的车主在拉着手制动的情况下还强行行车，这会让后制动片抱死，从而发出焦煳的气味。驾驶室内有塑料的烧焦味如果是车内传来了阵阵的塑料制品煳味儿，大多是电器的线路过热所致。需要注意的是，电线的外包皮一般较薄，所以即使线路已经发生过热现象，气味也不会像离合器片烧损时那样大。

固相微萃取处理人体气味的分析条件优化与选择研究

固相微萃取（Solid Phase Microextraction，SPME）是目前应用于气味分析以及与气味有关联的血液、尿液中的主要方法，并都显示了较好的分析结果。SPME技术自出现以来，就以其快捷、灵敏的优点在气味以及与人体气味有着某种关联的血液、尿液的分析中得到了广泛的应用。固相微萃取技术从小分子量的乙醛、甲硫醚、丙酮、1，3-戊二烯等到大分子量的香兰素、内酯和十二醛等。特别对C4到Cl4的游离脂肪酸，能较好地作出定量分析。笔者在本实验中探讨了固相微萃取处理人体气味的分析条件，并对其进行了优化与选择。现报告如下：

香水气味的离子迁移谱分析方法

目的:为了研究针对气味进行现场即时检测分析的操作方法。方法:应用离子迁移谱仪,采用辉光放电离子源,不需要经过捕集、富集等过程,对可嗅到的香水气味直接进样分析。结果:在对不同厂家生产的不同种类的香水气味分析中,根据各自的迁移谱特征即漂移时间和离子碎片峰的特征,确定了由香水气味进行香水种属的鉴别方法。结论:以辉光放电为离子源的离子迁移谱方法可以根据挥发的香水气味,对其香水的种属进行鉴定。同时,这种方法还是一种针对气态物质进行分析的好方法。

国内某车型座椅面套气味化学物质GC-MS分析与改善研究

文章选取国内某车型汽车座椅面套为研究对象,针对该车型座椅面套的主要气味化学物质进行GC-MS分析与研究。其目的主要有:一方面,寻找出影响该车型座椅气味的主要化学物质和含量分布情况;另一方面,通过引入天然草本类烤胶进行皮并最终达到改善座椅面套气味的效果。

电子鼻分析镇江香醋发酵和陈酿阶段的气味变化

利用PEN3电子鼻对镇江香醋发酵和陈酿过程中挥发性风味进行分析。结果表明,电子鼻能准确稳定地识别醋醅和陈酿醋气味图谱的变化并对不同发酵时间的醋醅和陈酿醋中的败坏醋进行区分;醋醅和食醋的挥发物组成类似,主要是氮氧化合物类、甲烷类、硫化物类、醇类、有机硫化物类;线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)都能区分各个样品,但PCA对醋醅的区分优于LDA,载荷分析结果表明,醋醅中甲烷类和氮氧化合物类分别对第一、二主成分方差贡献率最大,醋液中甲烷类和硫化物类分别对第一、二主成分贡献率最大。LDA对败坏醋的区分优于PCA。

基于生姜炮制品研究和GC-MS验证的气味分析仪应用性探讨

HeraclesⅡ快速电子气味分析仪因其可以将样品中的挥发性物质与“气味”建立联系,逐渐被应用于中药“气味”研究中,但其适用度并不十分明朗。该文基于生姜3种炮制品干姜、炮姜、姜炭的挥发性化学成分研究,用气相-质谱联用技术验证HeraclesⅡ快速电子气味分析仪定性准确性及其适用范围。采用气相-质谱联用技术和HeraclesⅡ快速电子气味分析仪对不同产地的10批生姜各炮制品中的成分进行检测,运用主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA),考察产地及炮制程度对干姜、炮姜、姜炭的影响。实验结果显示,炮制程度对各炮制品有较大影响,产地因素对炮制品影响较小。同时,HeraclesⅡ快速电子气味分析仪和气质联用分别检测到42、45种化合物,其中共有化合物29种,重合度64.4%,表明快速电子气味分析仪相较于气质联用在定性方面有一定的可参考性。结合此气味分析仪方便快捷、处理数据准确高效的特点,在以挥发性物质进行整体评价为目的的“气味”研究中有一定的优势,并在中药及其炮制品的质量控制方面有着良好的应用前景。

气味指纹分析技术在我国食品品质评价中的应用与研究

气味指纹分析技术作为一种嗅觉传感器技术,以其客观性、可靠性和重现性等优点在食品分析中得到广泛应用。本文对气味指纹分析技术的原理以及在我国食品品质评价中的应用研究进行综述,为加快国内气味指纹分析技术的发展提供一定的借鉴。

气味指纹分析技术在植物油识别中的应用

利用电子鼻对不同来源以及不同品牌的植物油进行检测,得到电子鼻传感器的响应信号,采用主成分分析法(PCA)和判别因子分析法(DFA)等多元统计方法进行数据分析。结果表明:不同来源(海藻油、亚麻籽油、玉米油、葵花籽油)的植物油在风味上有一定差别,而不同品牌的植物油(福临门葵花籽油和多力葵花籽油、纯度不同的海藻油)在风味上没有明显的差异;在模式识别分析中,主成分分析和判别因子分析对于不同来源的植物油均具有良好的区分效果,指纹图能更好地反映不同类型传感器对植物油中挥发性物质响应信号的强弱。

基于气味指纹分析的八角茴香与莽草鉴别研究

八角茴香与莽草同为木兰科植物的果实,其在性状上极其相似,难以区分。莽草具有一定的毒性,被掺到八角茴香中难以辨别。作为常用香料,八角茴香气味浓郁且独特,而莽草具有不同于八角茴香的特异芳香气。因此,气味鉴别是八角茴香与莽草区分的常用方法。研究以气味鉴别为切入点,采用气味指纹分析技术,对八角茴香与莽草的气味进行检测,依据获得的气味指纹信息,结合化学计量学方法对八角与莽草进行快速鉴别。结果表明:八角茴香与莽草在气味特征上存在明显差异,统计质量控制分析(SQC)与软独立建模分析(SIMCA)模型能够实现八角茴香与莽草的区分;主成分分析(PCA)可明显区分八角茴香与莽草;判别因子分析(DFA)模型累积方差总贡献率为100%,正确判别率不小于99%。本研究采用气味指纹分析技术可反映出八角茴香及莽草的气味特征差异,并与化学计量学方法相结合,实现了八角茴香与莽草的快速鉴别。

SPME-GC/MS/O法分析水性涂料的气味问题

建立了固相微萃取-气质嗅觉联用(SPME-GC/MS/O)测量法以检测分析水性涂料的气味来源,并通过对比添加实验进一步证实了上述联用方法的准确性。该方法还可以为涂料及其添加剂的VOC分析提供一种新思路。

食品接触材料中挥发性气味物质分析技术的研究进展

目前食品接触材料安全性日益受到关注。食品接触材料产生的挥发性物质,常常具有异常的气味,可能通过气相传质或直接接触迁移至食品中,不但会引发食品感官特性的变化,影响消费者的使用体验,削弱消费者购买欲望,过量摄入后还会危及人体健康。因此,准确识别和检测食品接触材料产生的异味物质,对确保食品接触材料的合规以及保护消费者健康安全显得尤为重要。本文对国内外关于挥发性物质气味评估和检测技术及其在食品接触材料领域的运用进行综述。重点介绍了顶空、顶空-固相微萃取、热脱附、电子鼻等气味分析技术,及其与气相色谱、气相色谱/质谱或气相色谱-嗅闻-质谱仪等结合的联用分析技术,并梳理和展望了食品接触材料中挥发性气味物质分析技术发展前景,为有效管控食品接触材料异味问题提供技术参考。

基于快速气相电子鼻对人造板气味的分析

通过应用法国Alpha M.O.S公司生产的快速气相电子鼻HeraclesⅡ对4种不同的人造板材进行主要成分分析(PCA),软独立模型分类法(SIMCA)及统计质量控制(SQC)等的分析。测试获得了较为理想的结果,快速气相电子鼻HeraclesⅡ对于人造板的气味成分具有明显的区分辨别能力,表明电子鼻技术可以应用在人造板材领域。同时,可为人造板材的产品开发,质量检测,产品品控与板材种类辨别分析等提供参考及帮助。