SPME／GCMS法結合電子鼻技術測定茶葉中的香氣成分

      氣味在茶葉品質鑒定中占有重要地位。對于茶葉品質的評價， 感官評價法由于受品茶師的個人經驗及身體、情緒等多方面因素的影響，存在一定的局限性。于是， 電子鼻作為一種模仿生物嗅覺的電子系統應運而生， 它主要利用氣體傳感器陣列的響應信號來識別氣味， 從而可以快速獲得被測樣品的整體特征信息。

      本文采用SPME/GCMS 結合電子鼻技術，對5種不同種類的茶葉進行香氣成分分析， 利用氣質聯用儀檢測出的揮發性風味物質與電子鼻所測得的整體指紋信息作為茶葉品質評定提的論依據。

實驗材料：雨花茶（南京天觀茶葉有限公司）；鐵觀音（福建安溪天月盛世茶廠）；碧螺春（南京天綠工貿有限公司）；龍井茶（杭州西湖名茶有限公司）；金寨翠綠（南京天綠工貿有限公司）；水（蒸餾水）。

部分儀器：本研究使用的德國Airsense 公司便攜式電子鼻PEN3 包含10 個金屬傳感器陣列。

檢測指標：茶葉香氣

實驗結果：茶葉的主成分分析見圖2，2 個主成分的總貢獻率高達97.99%，所提取的信息能有效反映原始數據的絕大部分信息。一般情況下， 總貢獻率只要達到70%~85%，該方法就可以使用。5 個品種的茶葉存在一定的差異，其中，雨花茶與其他4 種茶葉相距較遠，區分明顯。線性判別分析結果見圖3，其總貢獻率達97.69%，只有碧螺春與金寨翠綠有小部分重疊，說明運用LDA 方法能很好地對5 種茶葉進行區分。利用Loading 分析法可以確定當前模式下傳感器的相對重要性。如果某一傳感器橫、縱坐標的對應值接近0，則該傳感器的識別作用可以忽略，若單個傳感器的響應值越偏離于0， 則說明該傳感器的識別作用就越大。負荷加載分析的總貢獻率為97.99%，其中，1 號、3 號和6 號傳感器對茶葉香氣的響應明顯，對區分貢獻率大