电子鼻在乳品工业中的应用_刘志东

电子鼻在乳品工业中的应用＊

刘志东1,郭本恒2,王荫愉2,吴正钧2,赵　建3

1(上海水产大学食品学院,上海,200090)2(光明乳业技术中心,上海,200072)

3(江南大学,江苏无锡,214036)

摘　要　介绍了电子鼻的工作原理,基本组成和发展历程。综述了电子鼻在乳品工业中的应用进展,特别是在乳制品成熟时间和货架期的预测、挥发性物质的分析、微生物的分类,干酪种类的分类和乳制品产地的区分等方面。展望了电子鼻在乳品工业中的应用前景。关键词　电子鼻,乳品工业,应用,进展

第一作者:博士研究生。

　＊国家“十五”科技攻关重大专项资助(No .2002BA518A -08)

收稿日期:2006-10-30,改回日期:2007-01-08

长期以来,鼻子一直是评价气味的主要手段。但这种方法一方面主观性强、重复性差;另一方面,鼻子

对气味具有适应性,容易出现疲劳而影响评判结果[1]

。随着仪器科学的发展,气相色谱法(GC ),气相色谱-质谱联用技术(GC -M S )和高效液相色谱(H PLC )等也应用于风味物质的检测。但这些检测方法对于风味物质检测所需费用昂贵,检测周期长,还需要有熟练的人员操作[2]。随着人类对生物嗅觉过程了解的加深以及计算机科学、材料科学和仿生学等学科的发展,使得研制出一种能够较客观测定和判别气味及其他挥发性物质的仪器成为可能。电子鼻正是在这一背景下出现的。它是通过传感器阵列与气体物质分子反应后,经过一系列物理、化学变化产生电信号,电信号经电子线路放大并转换成数字信号输入计算机中,进而进行数据处理和模式识别判断,它所获得的是样品中挥发性组分的整体信息(“指纹”数据),再将这些信息与经建立的数据库中的信息加以比较和判断,因而它也具有类似“鼻子”的功能[1,3]。

电子鼻技术在食品工业中主要用于质量控制、过程监测、新鲜度和成熟时间检验,致病微生物的检测等方面。但由于乳制品基质的复杂性,电子鼻技术在乳品工业中的应用还较少,主要是不同类型的电子鼻在乳制品的风味区分、质量评价等方面的应用[4～6]。本文综述了近年来电子鼻技术在乳品工业中的研究进展,并展望了电子鼻在该领域的应用前景。

1　电子鼻的定义,基本组成和发展历程

1.1　电子鼻的定义和基本组成

电子鼻是一种由一定选择性的电化学传感器阵列和适当的模式识别系统组成,能够识别简单和复杂气味的仪器。电子鼻是仿照生物的嗅觉系统设计出来的,因此它的工作原理和生物的嗅觉系统十分相似[1,3,7]。电子鼻技术具有检测速度快、操作简单、灵敏度高、重现性好等优点,也可以用于危险环境的气体如毒气或一些刺激性气体等的检测[1,8]。

电子鼻主要包括传感器阵列,信号处理系统和模式识别系统3个部分

[9～11]

。

1.2　电子鼻技术的发展过程

1964年,Wilkens 和H atm an 利用气味在电极上的氧化-还原反应原理研制出了第一个“电子鼻”。1965年,Buck 等人利用气味调制电导原理与Dra -vieks 等人利用气味调节接触电位原理进行了“电子鼻”的研究

[4]

。1982年,英国Warwick 大学的Per -

saud 和Do dd 教授模仿哺乳动物嗅觉系统的结构和机理,并对几种有机挥发性气体进行类别分析时提出来了“人工鼻”的概念[5]。1990年举行了第一届国际电子鼻会议[8]。1994年,Gardner 和Bartlett 提出了电子鼻的定义[7]。

2　电子鼻技术在乳品工业中的应用

随着电子鼻技术的迅猛发展,电子鼻在乳品工业中应用的深度和广度不断扩大,主要体现在以下几方面:乳制品成熟期和货架期的预测、乳中挥发性物质的分析、乳中微生物的分类、干酪种类的分类和乳制品产地的区分等方面[6]。2.1　乳制品成熟期的预测

乳中还含有不同含量的脂类、蛋白质和糖类

[6]

。

不同浓度的乳顶空后会成为各种有机挥发性物质的混合物(如:丙酮、2-丁酮、甲苯、柠檬油精、苯乙烯、

氯仿)并且有较高的相对湿度。

2005年,Trihaasa等人[12]将4个不同批次(96个)的丹麦蓝干酪(以干物质计,45%的脂肪含量),在10℃条件下贮存4周后,在4℃条件下继续贮存8周,最后贮存在-18℃条件下。实验采用FOX3000 (12个Alpha M.O.S.,法国)电子鼻进行干酪的顶空气体分析。样品在4℃条件下解冻,每种样品20g 在20m L NaC l(50mg/m L)溶液中均质,取5mL的匀浆液进行分析。干空气(最大湿度为0.5%)将样品携带通过传感器2min并记录数据。结果表明,电子鼻输出的信号能够监测干酪成熟过程中主要特征的变化,并且这种变化与采用其他化学分析方法所描述的成熟过程的变化有许多相似之处。此外,还发现不同批次的干酪在某些成熟阶段具有相似的风味物质。

2.2　乳制品货架期的预测

食品货架期的预测,也是电子鼻的一个重要应用方面。

2000年,M arsili[13,14]采用自组装的SPM E-M S-MVA体系(固相微萃取-质谱-多维分析)预测了含2 %脂肪的巴式灭菌乳和全脂巧克力乳。实验方法:3 mL的样品和5μL的内标(10μg/m L氯苯)加入6 mL的试管中。使用75μm的Carbox en/PDMS S PM E纤维处理样品,50℃保温20min。进样器的温度设定在275℃,温度变换的过程在150～80℃。样品中挥发性物质的测量时间不超过7min。采用84个普通乳样品和73个巧克力乳样品(时间超过7个月),其中每组的20个样品用于模型校正。质量密度通过氯苯的密度(m/z112)来校正。根据感官评定的结果采用偏方差模型预测样品的货架期,对于巴式灭菌乳制品和巧克力乳制品而言,精确度分别为±0.62和±0.88天,相关系数分别为0.9801和0.9832。GC-MS检测的结果也表明某些挥发性物质的浓度随着成熟时间的延长有显著的增加,如二甲基硫化物、2-庚酮、乙酸乙酯、戊醛、吡硌烷、己酸、2-甲基正丁醛,糠醛等。

2001年,Capone等人[15,16]研究了电子鼻对不同成熟时间的超高温处理乳和巴氏灭菌乳的分类。将采集到的成熟时间为1～8d的超高温处理乳,成熟时间为1～3d的巴氏灭菌乳的数据分别采用PCA 进行分类。实验使用一个自制的MOS传感器(由5个SnO2薄膜传感器组成,其中4个传感器还含有镍,锇,铂和钯成分)。10mL的样品加入20m L的试管中,每个样品做4～5个平行。分析过程中样品在30℃时保温15min,顶空的气体由N2流带入进样器。传感器温度为250℃,传感器的响应和恢复时间为2～3min。

2004年,法国Labreche等人[17]用电子鼻确定乳制品的货架期,结果表明,电子鼻测定的结果不仅可以用于确定乳制品的货架期还可以用来控制乳制品的新鲜度。实验采用带有3个MOS(18个传感器)的Fox4000(Alpha M O S,法国)电子鼻进行。样品分别在室温和5℃条件下贮存52d后用于分析。载气为TOC级合成空气(P=34464Pa)。样品采用H S100(Alpha M O S,法国)自动进样器注入Fo x 系统。收集时间和随后的分析时间分别为2min和20min,流速为150m L/min。与仪器分析同时,采用3M Petrifilm对样品中的总菌数记数。将微生物数量的变化与电子鼻的测定结果进行比较,结果表明,微生物数量的变化与指纹传感测量结果之间存在相关关系。这也说明乳的货架期与微生物数量之间存在相关关系。因此,电子鼻可以用于检测乳中的微生物数量和预测产品的货架期。

2.3　乳制品中挥发性物质的分析

乳制品中的风味物质是影响其品质的重要因素,由于母畜的种类、饲料、产地、气候和加工条件的不同等原因而使乳制品产生不同的风味物质。因此,乳制品中的风味物质已经成为获得乳制品信息和鉴别不同乳制品的有力工具。由于乳制品成分的复杂性,造成了乳中风味物质分析的困难。已经有一些分析方法用于研究乳制品的风味:如电子鼻,GC-MS和GC-O等就是较为常用的方法,电子鼻技术由于其特有的优势而成为乳制品中风味物质分析的有力工具。

2002年,Collier等人[18]用电子鼻区分4种鲜乳制品,4种酸乳样品,4种发酵和未发酵的乳制品,结果表明“单电极”检测能够区分这些产品。如果更加严格的控制检测器的制作条件或程序,则检测结果更具有可重复性,并能够基于先前存储的数据进行样品的分类。

2003年,Patrick等人[19]采用配备8个M OS气态传感器的电子鼻(eNose5000,m arconi applied technologies,Ireland)进行契达干酪的风味分析。主要分析了与契达干酪有关的组分,顶空风味组分和特征风味物质。考虑到电子鼻MOS气态传感器与氧化还原过程的相互关系,认为电子鼻气态传感器反应模式与契达干酪顶空风味物质氧化之间存在着潜在的相关性。

2003年,Ma rilleya等人[20]采用Smart电子鼻(自动取样器C TC分析AG(C TC combi pal w ith the cycle co mpo ser softw are),配以高灵敏度的具有离子质量检测的四极质量分光光度计(infico n AG),用户界面友好的多维分析软件(SMar t nose1.51))进行数据的分析。实验方法:样品保存在4℃。进样前,样品在60℃条件下以500r/min搅拌5min。内置的针式动态萃取(INDEx)的预浓缩进样器在200℃条件下用干躁的N2(20m L/min)吹5次。样品吸附后,进样器用干燥的N2吹1min以除去多余的水。70μL的气体被收集。解吸附按以下步骤进行:进样针在200℃时插入进样器,收集的气体以3 mL/s的速度注入,针留在进样器内2min。以每次针插入和离开时设置为参数质谱数据采集的起点和终点,记录3张谱图。样品的离子化在55eV电压, 10～140amu质量范围内以0.5s/am u扫描速度进行。样品被随机放在自动取样器的托盘上以避免外来因素的干扰,所有的样品均分析2次,采用PCA方法进行分析。

结果表明,实验所用电子鼻测定的每一个样品的质谱包括其所含的全部气相物质。GC/MS结果也证实,电子鼻的测量结果与风味物质质谱的描述相关。

此外,乳中风味物质的分析已经成为区分不同热处理方式(超高温处理,巴式灭菌等)乳的有力工具。2003年,Brudzew ski等人[21]将7个费加罗工程公司生产的锡-氧化基的气态传感器(改进的TGS815, TGS821,TGS822,TGS825,TGS824,TGS842, TGS822)组成的电子鼻,装在一个优化的检测室内进行乳制品的分类实验。实验方法:载体流速0.2L/ min,样品的温度35℃,样品的体积100mL,样品室的体积200m L。实验采用反式取样速率:30次/ min。结果表明,电子鼻可以用于不同热处理方式(超高温处理,巴式灭菌)和不同脂肪含量的相关样品的检测。

2005年,高大启等人[22]采用改进的电子鼻(由检测盒,温度调节杯和个人计算机组成)进行实验。传感器检测仪由16个TGS组成(即TGS800、812、813、816、821、822、823、824、825、826、830、831、832、842、880、883T,全部由日本费加罗工程公司提供)。检测仪带有一个200m L的循环室,平均直径140mm,16位高精度数据嵌入PC主板扩展槽的采集卡。对4种不同挥发性物质(21个浓度系列)检测的结果表明,电子鼻能较好地实现不同风味和浓度乳制品的同步检测。

2.4　乳中微生物的分类

原料乳和乳制品是病原微生物和腐败菌生长的良好基质。乳制品的微生物败坏不仅能引起臭味,甚至还能产生毒素。已经证明一些细菌能产生某些风味物质,如3-甲基丁醇、丁酸乙酯、乙基-3-甲基丁醇、乙基乙烷、乙炔、乙酸、乙醇和其他醇类等。因此,乳品工业需要一种简单快速,灵敏可靠和经济的仪器来检测原料乳和乳制品中的微生物以监测乳品质量。

1998年,Marsili[23]报告了内置式的电子鼻装置(S PM E-MS-MVA)可以用于乳中假单孢荧光菌,假单孢产金黄色菌素菌和假单孢腐败菌的区分。

1999年,M agan等人[24]采用具有14个CP的电子鼻进行风味物质的分析(BH-114型:Blo od hound Senso rs Ltd.,Leeds,UK)。实验方法:将经活性炭处理的空气以4mL/min的速度通过传感器的表面以产生传感器的基线。选择4个参数研究传感器的反应:吸附(阻力变化最大时的速率),解吸附(阻力变化最大时的幅速率),步长(最大步幅反应)和面积(在实际传感器曲线下的面积)。样品的谱图分别设定为吸附15s和解吸附22s。结果表明,电子鼻可以作为研究乳制品微生物败坏的早期检测和涉及种类的有用工具。

随后,M ag an等人又采用电子鼻对乳基培养物中败坏性细菌和酵母的早期检测进行了研究。实验方法:菌种以103～104cells/m L的接种量接种到10 %的脱脂乳中,每个样品做3个平行。样品在室温下保持30min。顶空气体由采用活性碳处理的空气以200mL/min的速度送入进样器。结果表明,DFA能准确区分未败坏组和对照组的样品(添加丁醇)以及不同浓度的金黄色葡萄球菌,乳酸克鲁维酵母和假单胞菌的样品。此外,DFA也能对单一菌种接种5h 后的培养物进行准确区分。

Haugen[25]使用由10个MOSEFT,5个MOS和1个基于红外的CO2传感器(no rdic sensor techno lo-gies,S)组成的NS T3220电子鼻来检测牛乳中3种不同的抗杀菌剂的细菌(假单胞菌、西地西菌、沙雷氏菌)。发现假单胞菌的培养物与另外两种菌的培养物明显不同。此外,该装置还能用于区分乳酸菌的生长阶段。

2002年,M arilley和Casey[20]采用Cyrano Sci-ences'Cy rano se320电子鼻(由32个单独带有石墨

组分的CP组成的便携式装置)进行实验。研究发现当传感器与风味物质接触时,传感器就会膨胀,改变碳路径的传导率,引起阻值的增加并被作为传感器信号被监测。因此,检测阻值的变化作为信号成为待检气味的特征。无论风味物质多么复杂,传感器对每一种风味物质都能产生清楚的反应信号。在特定条件下,全面的反应对特殊的样品产生了“风味指纹”。研究结果表明,采用ANN和Cy rano se320的电子鼻能够提高进行细菌分类的能力。

2.5　干酪种类的分类

干酪是主要的乳制品品种之一,由于生产工艺、产地等因素的不同而分为很多种。国外对电子鼻在干酪中的应用研究较多,多用于不同干酪品种的区分。

H arper[26～29]用由6个MOS构成的Fox2000 (法国A lpha M OS)研究了4种不同的瑞士干酪产品(脱脂、33%脂肪、全脂、标准)和Jarlsburg干酪。实验方法:取5g研碎的干酪,放到试剂瓶中,每个样品做4个平行。在40℃环境下保温30min。载气(压缩气体)以250mL/min的速度流入。记录数据的时间是1min,传感器的恢复时间是7m in。该仪器分析的结果与SPM E-GC-FID分析的结果不同,后者主要是分析瑞士干酪中的主要挥发性物质:乙酸、丙酸、酪酸、异香兰、己酸的峰值。然而当用于分析的挥发性化合物的数目增加到30时,分类就会失败。

2001年,Patrick和Co no r[30]采用配备8个M OS 的气相传感器的电子鼻(eNose5000,Ma rconi Ap-plied Techno logies;JVA Analy tical Ltd.,Lo ng mile Business Centre,Long mile Road,Dublin,Ire-land)进行契达干酪样品的气相顶空分析。实验分别收集每个成熟阶段(1、3、6个月)的干酪样品并贮存在-20℃环境中。

实验过程包括5个步骤:传感器的预平衡(5 min),注入传输延迟(10s),样品到传感器的传输(4 s),样品被传感器的接触捕获(2min),传感器的清洗与恢复(15min)。压缩空气经活性碳过滤后用做载气,流速为100mL/min,传感器测定样品的时间为2 min。结果表明电子鼻能够区分由同样的原料乳生产的不同贮存时间的契达干酪。

2.6　乳制品产地的区分

不同地区生产的乳制品由于原料、生产技术以及生产环境的不同,导致了产品中挥发性物质组分的不同。

A lpha M O S公司采用FOX4000(Alpha M OS)鉴别出3种不同来源的酪蛋白酸盐。实验方法:将0.2g样品放到10mL试剂瓶中,预热15m in (70℃),干燥空气做载气以150m L/min的速度注入2m L的顶部空间。获取数据时间为2min。采用PCA和DFA方法对样品进行分类分析,用未知样品进行验证。感官分析的结果也证明不同供应商的产品在质量上存在差别[31]。

不同产地的瑞士多孔干酪可使用基于M S的电子鼻SMA RT来区分[32]。实验分析了来自欧洲不同国家(奥地利、法国、芬兰、德国和瑞士)的20个样品(2.5～4个月)。实验方法:将4g研碎的样品放入10m L试剂瓶中,每个样品做3～5个平行。样品在90℃条件下保温30min。由于采用了自动进样和多管保温装置,只需3.5min就能得到分析结果。使用PCA和DFA分析方法对样品进行分类,分辨率达90%～100%。而感官评定小组则由于整体风味形成的时间太短而无法准确分类。

3　结　语

电子鼻技术作为一种新兴的技术,由于其独特的优势,可以作为常规仪器分析和感官评价方法的补充工具,并可在这2种分析评价方法之间的某些领域发挥重要作用,但电子鼻不会完全取代感官评价和仪器分析。尽管电子鼻技术仍处于不断发展中,大量的研究却已表明其在乳制品生产中的过程控制与监测,原材料、中间产品和最终产品的检验,新产品开发和单一风味物质的协同效果评估方面取得了令人满意的结果。

目前电子鼻的应用主要受到传感器灵敏度,模式识别技术等方面的限制。影响电子鼻灵敏度的因素主要有传感器的材料、传感器阵列的构造方法、温湿度的变化,信号飘移和流速等。采样方法可以通过影响挥发性物质或者与气味相关组分的浓度来干扰信噪比(S/N),进而影响检测的准确度和精确度。此外,标准校正技术的进步也能提高电子鼻的适用性。

随着材料科学、计算机科学、仿生学和生物学的发展,电子鼻将向着集成化、微型化和智能化的方向发展,进而实现特征风味物质的定性与定量检测,电子鼻的功能将会更加强大,应用前景将会更加广阔。

参考文献

1　聂雪梅,刘仲明,张水华,等.电子鼻及其在食品领域的应

用[J].传感器技术,2004,10:1～3

2　Emmanuelle Schaller,Jacques O.Bo sset and felix esche r.

“electro nic noses”and their applica tion to food[J].Leb-ensm-Wissu-T echno l,1998,31:305～316

3　邹小波,吴守一,方如明.电子鼻判别挥发性气体的实验研究[J].江苏理工大学学报,2001,3:1～4

4　高旭升,王　平.电子鼻信号处理方法的研究进展[J].

国外医学生物医学工程分册,2001,1:1～6

5　Pe rsaud K,Do dd G H.A naly sis of discrimina tion mecha-nism s in the mammalian o lfacto ry sy stem using a model nose[J].N ature,1982,299:352～355

6　Ampuero S,Bosset J O.T he electro nic nose a pplied to dairy produc ts:a review[J].Sens A ctuato rs B,2003,94: 1～12

7　Bar tlett P N,Blair N,G ardner J W.Elec tronic nose.

P rinciples,applica tions and outlo ok[C].ASIC,15e Collo-que,M o ntpellier,1993:478～486

8　史志存,李建平,崔大付,等.电子鼻在食品工业中的应用[J].食品科技,2000,3:15～17

9　高大启,杨根兴.电子鼻技术新进展及其应用前景[J].

传感器技术,2001,9:1～5

10　周　鸣.电子鼻技术的研究进展及其在农产品加工中的应用[J].浙江大学学报,2003,5:579～584

11　贾宗艳,任发政,郑丽敏.电子鼻技术及在乳制品中的应用研究进展[J].中国乳品工业,2006(34),4:35～38

12　T rihaas J,Vo gnsen L,Nielsen P L.Electro nic nose: New too l in mo deling the ripening of Danish blue cheese.

Inte rna tional D airy Jo urnal,2005,15:679～691

13　M a rsili R T,M ille r N.Fo od Flavour s and Chemistry: Advances o f the N ew M illennium[M].N ew Yo rk:Ple-num Pre ss,2001.118～129

14　M ar sili R T,Shelf-life predictio n of pro ce ssed milk by so lid-phase micro ex tractio n,mass spectro metry,and

multiv aria te analy sis[J].J Ag ric Foo d Chem,2000,48: 3470～3475

15　Capone S,Epifani M,Quara nta F,et al,M onito ring of rancidity o f milk by means of an electronic no se and a dy-namic P CA analy sis[M].Sens A ctuator s B,2001,78: 174～179

16　Capone S,Siciliano P,Q ua ranta F,e t al.Vasanelli,A-naly sis of vapours and foods by means of an e lectro nic no se based on a so l-ge l metal o xide senso rs a rray Sens [J].Actuato rs B,2000,69:230～235

17　Sa d L abreche,Sa ndrine Bazzo,Sonia Cade,et al.Shelf life determination by electr onic nose:applicatio n to milk.

Sens[J].A ctuato rs B,2005,106:199～206

18　Co llier W A,Baird D B,Par k-Ng,Z A.et al.Discrimi-natio n among milks and cultured dairy products using

scr een-printed electro chemical ar ray s and an e lectro nic

no se[J].Sens A ctuator s B,2003,92:232～239

19　P atrick J O,Rior dan,Conor M.Delahunty.Characteri-satio n o f co mmercial Cheddar cheese flav our.2:study of

Cheddar cheese discriminatio n by compositio n,vo la tile com pounds and descriptiv e flavo ur asse ssment[J].I nter-natio nal Dairy Journal,2003,13:371～389

20　M a rilley a L,Ampueroa S,Z esiger b T,et al.Screening o f aro ma-pr oducing lactic acid bacteria w ith an electronic no se[J].Internatio nal Dairy Journal,2004,14:849～

856

21　Brudzew ski K,O so wski S,M arkiew icz T.Classificatio n o f milk by means of an electronic nose and SV M neur al netw ork[J].Sens Actuato rs B,2004,98:291～298

22　Gao Daqi,Chen W ei.Simultaneous estimatio n of o do r classes and co ncentratio ns using an electro nic no se w ith

function appro ximatio n model ensembles[J].Sens A ctua-to rs B,2006,in press

23　M arsili R T,SPM E-M S-M V A as an electro nic nose fo r the study of off-f lavo rs in milk[J].J A g ric F ood Chem,

1999,47:648～654

24　M ag an N,Pav lou A,Chry santhakis I,M ilk-sense:

a v ola tile sensing system reco gnises spoilage bacteria and

y easts in milk[J].Sens A ctuator s B,2001,72:28～34 25　Haugen J E,Headspace A nalysis of Fo ods and F lavo urs: T heo ry and P ractice[M].N ew Yo rk:Plenum P ress,

2001

26　Har per W J,Headspace A naly sis of F oods and F lavo urs: T heo ry and P ractice[M].N ew Yor k:Plenum Pre ss,

2001

27　Jou K D,Har per W J,Patter n r eco gnition of Swiss cheese a roma compounds by SPM E/GC and a n electronic no se[J].M ilchwissenschaft,1998,53(5):259～263

28　M itro vics J,Ulmer H,W eimar U,et al.Electro nic N o-ses:S ta te-o f-the-A rt and Im plicatio ns for the Coffee In-dustries[C].ASIC,17Co lloque N air obi,1997

29　K ohl D,F unctio n and applications of gas senso rs[J].J P hy s D:A ppl Phy s,2001,34:125～149

30　P atrick J.O'Rio rdan,Cono r M D.Cha racterisation of comme rcial Cheddar cheese flavo ur.1:traditional and e-lect ronic nose appro ach to quality assessment a nd market

classification[J].I nter na tional Dair y Jo urna l,2003,13: 355～370

31　A pplicatio n no te55,Dairy produc ts:co mpar aison of ca-seinate supplier s,http://ww w.alpha-mo s.co m.

32　Pillo nel L,Ampuero S,T abacchi R,et a l,A na ly tical methods for the determina tion of the geo g raphic o rig in of

Emmental cheese,vo latile com pounds by G C-M S-F ID and electro nic no se[J].Eur J Fo od Re s T echnol,2003,

216:179～183

The Development of the Applications of Electronic Nose in Dairy Industry

Liu Zhdong1,G uo Benheng2Wang Yiny u2,Wu Zhengjun2,Zhao Jian3 1(Co lleg e of F ood Science,Shanghai F isherie s Univ ersity,Shang hai200090,China)

2(T echnica l Cente r,Brig ht Dairy Co.L td,Shanghai200072,China)

3(Southern Ya ng tze Univ ersity,W uxi214036,China)

ABSTRAC T　The principle,constituents and histo ry of electro nic nose w ere introduced in this paper.The applicatio ns of electro nic nose in dairy industry w ere described,focus o n the maturity prediction and the shelf-life prediction of dairy pro ducts,such as the analysis of vo latiles in dairy products,the classificatio n o f micro org anism s,cheese and the geog raphical origin.The futures application of electro nic no se in dairy indus-try w ere prospected.

Key words　electronic nose,dairy industry,application,development

　行业动态　

甜高梁秸秆制乙醇技术取得重大突破

由清华大学、中国粮油集团公司、内蒙古巴彦淖尔市五原县政府共同完成的甜高粱秸秆生产乙醇中试项目喜获成

功。中试结果显示,发酵肘间为44h,比目前国内最快的工艺缩短了28h;精醇转化率达94.4%,比目标值高出44%;乙醇收率达理论值的87%以上,比目标值高出7%。该成果的取得,意味着我国以甜高粱秸秆生产乙醇的技术取得重大突破。

在试验期内,科研人员采用菌种(T SH-1)和转鼓式固态发酵装置实施了6次试验。这是我国采用固态发酵形式进行塘转醇的研究以来,首次成功实现乙醇收率超过预期指标。业内专家表示,该项目采用的发酵工艺与装备可行,为甜高粱秸秆制燃料乙醇进行工业化示范提供了科学的依据。

用边际性土地种植的农作物生产的乙醇汽油是一种新型清洁燃料,是国际能源替代战略和可再生能源发展方向。我国于2001年开始在河南、黑龙江、辽宁等9省试点推广乙醇汽油。2006年12月国家发改委明令禁止新上以粮食生产乙醇的项目,并限制原有的以粮食制乙醇企业的产能,鼓励发展甜高粱秆、甘蔗、木薯、榈油树、海藻等非粮、废弃植物生产乙醇汽油技术。因此,该技术的中试成功无疑给乙醇汽油产业发展提供了新的选择。

专家预测,未来3～5年,我国的东北、华北、西北和黄河流域部分地区共18个省市区的2678万hm2荒地和960万hm2盐碱地将成为甜高梁的生产基地,加上我国每年产生7亿多t的作物秸秆,这些地区将成为我国生物燃料乙醇工业丰富的原料基地。

中国葡萄酒酚类物质的研究通过鉴定

2007年2月3日,由中国农大葡萄酒科技发展中心和中粮集团华夏长城葡萄酒有限公司完成的“中国葡萄酒酚类物质的研究”项目通过了教育部组织的科技成果鉴定。

由中国酿酒工业协会、中国农业科学院、江南大学、山东农业大学、中国葡萄酒技术委员会、天津王朝葡萄酒有限公司、北京龙徽葡萄酒有限公司等国内葡萄酒行业的专家教授组织的鉴定委员会在听取课题组的汇报,审查相关技术资料的基础上,经过质询、讨论,通过了该成果鉴定,并给予了高度评价,认为该成果总体达到国际先进水平。

鉴定委员会建议,该研究尽快与政府相关部门和行业协会以及有关企业合作,加大检测数量和规模,与感官品评相结合,逐步建立中国葡萄酒等级、品种、年份和产区的多酚类物质“数据库”。