水果蔬菜

究，结果表明果实的香气成分按照贮藏时间得到了很好地区分，反应了采后果实质量的变化过程，准确地预测了苹果的货架期。

但目前有关电子鼻技术在银杏果采后贮藏中的应用未见报道。本实验利用电子鼻技术比较研究不同包装材料和不同保鲜试剂处理并

贮藏后的银杏果所产生挥发性气体成分的差异，为银杏果贮藏方式及贮藏条件的选择提供理论依据，为电子鼻在果蔬贮藏中的应用提供参考。
后贮藏中的应用未见报道。本实验利用电子鼻技术比较研究不同包装材料和不同保鲜试剂处理并贮藏后的银杏

进行测定。不同保鲜材料包装处理：银杏果分别采用厚度为0.01mm 聚乙烯(polyethylene，PE)塑料袋、0.03mm

聚乙烯塑料袋、0.01mm 聚氯乙烯(polyvinyl chloride，PVC)塑料袋、0.03mm 聚氯乙烯塑料袋包装。保鲜袋由国家

农产品保鲜工程中心提供。不同保鲜剂贮前处理：银杏果在贮藏前分别用二氯异氰尿酸钠熏蒸处理、G 型二氧化氯片处理、

葡萄保鲜片(缓释SO2)处理、噻苯咪唑悬浮剂浸泡处理，并以0.03mm 聚乙烯塑料袋进行包装，置于4℃条件下进行贮藏，

以不作处理为对照。保鲜剂由山东营养源食品科技有限公司提供。

1.2 仪器与设备

本实验基于法国Alpha MOS 公司生产的Alpha MOSFOX 4000 电子鼻(含有18 个金属氧化物传感器组成的阵
列，如图1 所示)。进样采用HS100 自动进样器，数据收集后，使用SOFT V12.3 软件进行分析。
1.3 方法
样品制备：取8 颗银杏果[质量为(20.5 ± 0.5g)]于150mL 烧杯中，用保鲜膜将杯口盖紧，在室温下平衡
1 h ，积累一定的挥发性物质，然后采用自动进样方式顶空采样20mL 进行分析。不同处理的样品分别进行5 次
重复测定。
分析条件：合成干燥空气为载气，流速150mL/min，注射体积20mL，数据获取时间120s，延滞时间180s。
2 结果与分析
2.1 样品传感器信号分析

图2例举了0.01mm和0.03mm的PVC和PE包装银杏果的电子鼻原始数据。图中每一个传感器记录其每一秒
的变化数据，每条曲线代表一个传感器在120s 内的响应值变化，共有18 条曲线，代表18 个传感器的原始数据，
响应强度的高低反映了传感器对所测气体成分的灵敏度。过低的响应表明传感器对样品的敏感度不足，无
法检测，过高的响应表明传感器对样品的响应很强，易导致传感器的疲劳和损坏。从图2 可以看出，电子鼻的
18 个传感器对不同包装材料处理银杏果的响应程度有很大的区别。传感器对0.01mm PVC 包装和0.03mm PE 包
装的银杏果挥发性气体成分比较敏感，响应强度值较大，其峰值分别为0.25～0.9、0.2～0.8；而对0.03mm
的PVC 包装和0.01mm 的PE 包装的银杏果挥发性气体成分响应强度值较小。根据每根传感器的最大响应强度
值，可以进行相关的数据理分析处[ 1 3 ]。2.2 样品传感器信号的雷达图和柱状图分析
为了能更好的分析不同包装材料贮藏的银杏果气味的区别，进行了样品的雷达图和柱状图分析。雷达图，
又叫指纹图，它是把18 个传感器按照间隔20°均匀排列在圆周上，将每个传感器的最大响应值取出并标识[14]；
柱状图，又叫直方图，即把每个传感器的最大响应值以柱状图的形式表现出来，柱状直方图可直观的显示不
同传感器对于气味的响应情况[15]。

如图3A 所示，不同传感器的反应信号强度有很大区别，显示出银杏果分析样品在气味上有明显的不同，
使用不同包装材料进行贮藏的银杏果可被有效区分。由图3B 可知，不同传感器对于不同处理的银杏果，响应
存在明显差异，说明采用不同的保鲜剂处理后贮藏的银杏果，其气味存在较大差异，可以通过电子鼻技术进
行检测。为了更直观地区别不同处理的银杏果，采用统计方法进行数据分析。
2.3 样品信号统计学分析
主成分分析(principle component analysis，PCA)是一种多元统计方法，PCA 分析在对样品特性一无所知的
前提下，将传感器所提取的多指标信息进行数据转换和降维，用较少的主成分来代替原来的多维向量，从一
定视角来寻找样品间的差异的一种算法，最后在PCA 分析的散点图上显示主要的两维散点图[16]。在PCA 转换
中，通过线性组合得到的新的综合指标，这些新的指标被称为主成分。主成分中方差贡献了最大的视为第1
主成分，贡献率次之视为第2 主成分。贡献率越大，说明主要成分可以较好地反映原来多指标的信息，当方
差贡献率累积达到85% 以上就认为所选的几个主成分能够反映原来指标的信息。PCA 分析已经成为多数传感型
电子鼻常用的化学计量学数据处理方法[17]。

如图4 所示，不同包装材料贮藏的银杏果分别聚集在PCA 图的不同的区域，而相同包装材料贮藏的各个样
品点较为集中的聚集在一处。主成分1(PC1)的累积贡献率达到了98.26%，主成分2(PC2)的累积贡献率达到了
1.18%，传感器主成分1(PC1)和主成分2(PC2)的累积方差贡献率为99.44%，大于85%，说明此PCA 图能很好地
反映样品的实际变化情况。鉴别指数(d is cr imina t ionindex，DI)代表不同包装材料的银杏果间的区别能力，
DI 最大值为100，DI 在80～100 之间就表明区分有效，其值越大，区分越好。图中DI 值为9 4 ，表明4 种包
装材料处理的银杏果经过一段时间贮藏后，其气味有较大的区别，利用电子鼻技术可以对其进行有效检测。

如图5 所示，传感器主成分1(PC1)反映了原始变量98.90%的信息，主成分2(PC2)反映了原始变量0.57%的
信息，两主成分的累积方差贡献率为99.48%，大于85%，说明采用PCA 分析能很好地反映样品的实际情况。鉴
别指数为86，在80～100 范围内，表明运用电子鼻技术可将不同保鲜剂处理并贮藏一段时间的银杏果进行有
效区分。
3 结 论
本实验利用电子鼻技术，对不同包装材料以及不同保鲜剂处理并贮藏的银杏果样品的挥发性组分进行检
测，对所得数据进行PCA 分析。结果表明，不同材料包装的银杏果经过140d 的贮藏后，电子鼻可以对其进行
有效区分，表明不同方式处理后的银杏果气味存在明显差异，不同包装材料对银杏果的采后贮藏品质有较大影
响；而贮前采用不同保鲜剂处理的银杏果经过一段时间贮藏后，其气味也存在一定差异，说明电子鼻可以快
速、方便地预测出不同保鲜剂处理对采后银杏果使用效果间的差异。采用包装材料或保鲜剂对银杏果进行处
理，均可在一定程度上延长银杏果保藏期，延缓其品质劣变，并对挥发性气体成分产生影响，通过电子鼻
技术可以对其气味进行检测、分析。电子鼻技术作为一种无损检测的新技术，如在实际应用中将其与感官评
定及其他生理生化指标的测定相结合，将能为银杏果采后贮藏方式的选择及质量评价提供一种快速便捷的新方
法，为果蔬保鲜条件的检测提供新途径。
参考文献：
[1] 陈晓明, 李景明, 李艳霞, 等. 电子鼻在食品工业中的应用研究进展
[J]. 传感器与微系统, 2006, 25(4): 8-11.
[2] 杜锋, 雷鸣. 电子鼻及其在食品工业中的应用[J]. 食品科学, 2003,
24(5): 161-163.
[3] 邹小波, 赵杰文. 电子鼻在饮料识别中的应用研究[J]. 农业工程学
报, 2002, 18(3): 146-149.
[4] 刘志东, 郭本恒, 王荫愉, 等. 电子鼻在乳品工业中的应用[J]. 食品
与发酵工业, 2007, 33(2): 102-107.
[5] 殷勇, 于慧春. 无封装条件下牛奶存放质量电子鼻分析[J]. 农业机
械学报, 2010, 41(3): 149-152.
[6] 朱丽敏, 倪元颖, VENZAL S, 等. 气味指纹分析技术在食品质控和
风味研究的应用[J]. 农产品加工: 学刊, 2005, 45(10): 72-76.
[7] 许亚丹, 王俊, 赵国军, 等. 检测掺假牛奶的电子鼻传感器阵列的优
化[J]. 传感技术学报, 2006, 19(4): 957-962.
[8] 者为, 王明锋, 朱保昆, 等. 电子鼻在烟用香精香料检测中的应用[J].
食品工业, 2010(1): 93-95.
[9] 韩邦兴, 陈乃富, 周晓坤, 等. 基于电子鼻技术分析开花对前胡气味
的影响[J]. 食品科学, 2010, 31(4): 132-134.
[10] 佟懿, 谢晶, 肖红, 等. 基于电子鼻的带鱼货架期预测模型[J]. 农业
工程学报, 2010, 26(2): 356-360.
[11] 张晓华, 常伟, 李景明, 等. 电子鼻技术对苹果贮藏期的研究[J]. 现
代科学仪器, 2007, 17(6): 120-123.
[12] 张晓华, 张东星, 刘远方, 等. 电子鼻对苹果货架期质量的评价[J].
食品与发酵工业, 2007, 33(6): 20-23.
[13] VESTERGAARD J S, MARTENS M, TURKKI P. Application of an
electronic nose systemfor prediction of sensory quality changes of ameat
product (pizza topping) during storage[J]. Food Science and Technology,
2007, 40(6): 1095-1101.
[14] PERISM, ESCUDER-GILABERT L. A 21st century technique for food
control: electronic noses[J]. Analytica Chimica Acta, 2009, 638(1): 1-15.
[15] YU Huichun,WANG Jun. Discrimination of Longjing green-tea grade
by electronic nose[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2007, 122(1):
134-140.
[16] RAJAMA ..
KI T, ALAKOMI H L, RITVANEN T, et al. Application of
an electronic nose for quality assessment ofmodified atmosphere packaged
poultry meat[J]. Food Control, 2006, 17(1): 5-13.
[17] AMPUERO S, BOSSET J O. The electronic nose applied to dairy
products: a review[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2003, 94(1):
1-12.