全 文 ：Science and Technology of Food Industry 分 析 检 测
2013年第22期
鸭梨、雪梨果醋香气成分的电子鼻分析
赵国群1，姚 瑶1，关军锋2，*
（1.河北科技大学生物科学与工程学院，河北石家庄 050018；
2.河北省农林科学院遗传生理研究所，河北石家庄 050051）
摘 要：利用PEN3电子鼻对雪梨醋和鸭梨醋的香气成分进行了分析。结果表明，二者的特征性香气成分类似，但雪梨
醋的芳香味比鸭梨醋略浓。确定了传感器W1W（硫化物）、W2W（有机芳香硫化物）、W5S（氮氧化合物）、W1S（甲烷
类）、W2S（醇类）、W1C（芳香成分苯类）和W3S（烷烃类芳香成分）在雪梨醋和鸭梨醋香气评价起主要作用。采用主成
分分析法及线性判别法对数据进行分析，发现这两种分析方法均能准确区分出雪梨醋和鸭梨醋。研究结果表明电子
鼻香气分析技术可用于梨醋酿造工艺的优化和风味品质监控。
关键词：电子鼻，梨，梨醋，香气，分析
Analysis of aroma components of Ya’ and
Xue’s pear vinegars using electronic nose
ZHAO Guo-qun1，YAO Yao1，GUAN Jun-feng2，*
（1.College of Bioscience and Bioengineering，Hebei university of Science and Technology，Shijiazhuang 050018，China；
2.Institute of Genetics and Physiology，Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Shijiazhuang 050051，China）
Abstract：Aroma components of Ya’ and Xue’s pear vinegars were analyzed using a PEN3 electronic nose in
this study. The results showed that the aroma components of both pear vinegars were similar，but aroma of
Xue’s pear vinegar was slightly stronger than that of Ya’s pear vinegar. It was identified that W1W，W2W，W5S，
W1S，W2S，W1C and W3S sensors played main roles in analyzing aroma difference of pear vinegars. The data
were analyzed by principal component analysis and linear discrimination analysis，and it was found that both
analysis methods could accurately differentiate aroma of Ya’ and Xue’s pear vinegar. The results in this study
showed that aroma analysis by electronic nose could be applied to optimize brewing technology of pear
vinegar and to monitor its flavour quality.
Key words：electronic nose；pear；pear vinegar；aroma；analysis
中图分类号：TS255.47 文献标识码：A 文 章 编 号：1002-0306（2013）22-0062-04
收稿日期：2013－04－24 * 通讯联系人
作者简介：赵国群（1963-），男，博士，教授，研究方向：食品生物技术。
基金项目：国家现代农业[梨]产业技术体系建设专项（cars-29）。
果醋是以水果为主要原料，经酒精发酵、醋酸发
酵酿制而成的营养丰富、风味优良的酸性饮料[1]。果
醋香气成分主要为芳香醇类、酯类、酚类等，其中仅
有少部分来源于果实本身，而大部分是在酒精发酵、
醋酸发酵过程中形成的[2]。国内外的一些学者采用采
用气相色谱法（GC）、色谱质谱联用技术（GC-MS）等
方法对草莓、柿、沙棘等果醋的香气成分进行了分析
研究[3-5]。但这些检测方法所得的香气图谱都是经样
品分离后的某种成分图谱，需把分离后的分析结果
再重组才可作对比，测定结果很难代表食品的整体
气味，也很难与人的嗅觉作科学的、系统的对比[6]。随
着电子鼻检测技术的发展，用电子鼻来分析食品的
香气更为合理和可靠。电子鼻所检测的不是食品香
气各种成分的定性和定量结果，而是给予其挥发成
分的整体信息，也就是一种“指纹数据”[7-9]，它模拟了
人及动物的嗅觉神经系统，“闻到”食品的总体气味，
各种不同的气味成分测得不同的信号，再将这些信
号与经学习建立的数据库中的信号加以比较，做出
识别判断，因而具有类似鼻子的功能[10]。近年来，电
子鼻分析技术在葡萄酒 [11]、米醋 [12]、水果货架期预
测[13-14]、果实分级[15]等方面的应用研究较多，但采用
电子鼻对果醋香气成分进行分析的研究却极少报
道。本实验首先以河北特产鸭梨、雪梨为原料酿制成
鸭梨醋和雪梨醋，然后采用电子鼻对其进行了分析
研究，以期为鸭梨、雪梨果醋的酿造工艺改进和品质
监控提供理论参考。
1 材料与方法
1.1 材料与仪器
鸭梨、雪梨 河北省赵县产。
PEN3型便携式电子鼻 德国Airsense公司。该
电子鼻的传感器阵列由10个不同的金属氧化物传感
器组成，其敏感性和选择性达106~109级。传感器对某
一大类芳香物质响应显著，具体见表1。根据气味标
识并利用化学计量统计学软件对不同气味进行快速
鉴别，对每一样品进行数据计算和识别，可得到样品
的气味指纹图和气味标记。
62
分 析 检 测
2013年第22期
Vol . 34 , No . 22 , 2013
图1 雪梨汁传感器响应图
Fig.1 Graphs of response of 10 sensors to aroma of
Xue’s pear juice
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0 10 20 30 40 50
G/
G 0
时间（s）
9号传感器
2号传感器
7号传感器
图2 雪梨醋传感器响应图
Fig.2 Graphs of response of 10 sensors to aroma of
Xue’s pear vinegar
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0 10 20 30 40 50
G/
G 0
时间（s）
9号传感器
2号传感器
7号传感器
6号传感器
8号传感器
1号传感器
10号传感器
1.2 实验方法
1.2.1 梨醋的酿制 选择新鲜无病的成熟梨果，清
水洗净、去核后，用螺杆式榨汁机榨汁。将150mL梨
汁加入250mL的三角瓶中，并按10%接种量接入安琪
酿酒酵母种子液，用8层干净的纱布封口，在30℃的
生化培养箱静置发酵，并采用阿贝折光仪监测发酵
液糖度。当糖度不再明显降低，终止酒精发酵。酒精
发酵结束后，5000r/min离心10min除去酵母菌体和果
肉残渣。按10%接种量接入沪酿1.01醋酸菌种子液，
32℃静置发酵，并采用酸碱滴定法监测发酵液的酸
度。当酸度不再明显升高，终止醋酸发酵。雪梨醋总
酸度为3.05g/100mL，鸭梨醋总酸度为4.2g/100mL。
1.2.2 电子鼻检测 准确量取鲜榨梨汁或梨醋20mL，
注入到150mL的三角瓶中，并用保鲜膜密封30min后，
在室温（20℃）条件下，采用顶空抽样的方法用电子
鼻检测。电子鼻测定条件：进样流量为300mL/min，采
样时间为1s/组，检测时间为50s，传感器自清洗时间
为200s。每个样品做三个平行。
1.2.3 数据分析方法 本实验采用主成分分析法
（PCA），线性判别法（LDA）和传感器区别贡献率分析
法（Loadings）作为主要区别分析方法。
在用PCA进行分析时，可以查看在每个香气主
成分下样品区分的状况，并可以分析样品之间主要
是由哪一类组分起主要区分作用；LDA是DFA（识别
因子法）的第一步，LDA分析注重类别的分类以及各
种组之间的距离分析；Loadings分析法与PCA是相关
的，它们都基于同一种算法，但不同的是，本实验中
Loadings算法主要是对传感器进行研究，利用该方法
可以确认梨醋样品下各传感器对样品区分的贡献率
大小，从而可以考察在这个样品区分过程中哪一类
香气成分起了主要区分作用。
2 结果与分析
2.1 电子鼻对雪梨汁、雪梨醋和鸭梨醋香气成分的
特征响应
图1为电子鼻检测雪梨汁时10个传感器电导率
比值随时间变化的响应曲线图。图中每一条曲线代
表一个传感器，曲线代表雪梨汁中芳香成分通过传
感器通道时，其相对电阻率（G/G0）随时间的变化情
况。传感器信号强度可以反映出雪梨汁中各种芳香
成分浓度的差异。由图1可见，电子鼻的2、7、9号传感
器响应值较大，其响应曲线首先急剧升高，而后又迅
速下降并最终趋于平稳。响应曲线在50s之后较为平
稳，因此实验取50s。
从图1中可以看出，雪梨汁中香气成分较明显
的，依次为硫化物（传感器7号）、氮氧化合物（传感器
2号）、有机芳香硫化物（传感器9号）。在图2中可以发
现，雪梨醋中香气成分较明显的，依次为硫化物（传
感器7号）、有机芳香硫化物（传感器9号）、氮氧化合
物（传感器2号）、甲烷类（传感器6号）、醇类（传感器8
号）、芳香成分苯类（传感器1号）和烷烃类芳香成分
（传感器10号）。
通过图1与图2的比较，可以发现雪梨醋和雪梨
汁的传感器响应图存在明显的差异，图中所示的芳
香物质的种类雪梨醋要明显多于雪梨汁。造成这种
的原因可能有二种：一是雪梨汁中其他香气成分因
信号太弱而无法显示；二是梨汁转化为梨醋的酿造
过程，其实质是酵母菌和醋酸菌的微生物代谢过程。
这一方面会造成梨果主要的香气成分大量损失 [16]；
而另一方面酵母菌和醋酸菌在生长的同时，将梨汁
中含氮化合物和硫化物转化成许多风味与香气物
质，这些香气物质构成了果醋特有的香气[17-18]。此外，
还可以发现经过酒精发酵和醋酸发酵，也使得雪梨
醋中硫化物、有机芳香硫化物和氮氧化合物的浓度
明显大于雪梨汁。在本实验中用电子鼻检测了鸭梨
汁与鸭梨醋的香气，也发现鸭梨醋中芳香物质的种
类要明显多于鸭梨汁（数据未显示）。
阵列序号 传感器名称 性能描述
1 W1C 芳香成分苯类
2 W5S 灵敏度大，对氮氧化合物很灵敏
3 W3C 氨类，对芳香成分灵敏
4 W6S 主要对氢气有选择性
5 W5C 烷烃类芳香成分
6 W1S 对甲烷灵敏
7 W1W 对硫化物灵敏
8 W2S 对醇类灵敏
9 W2W 芳香成分，对有机硫化物灵敏
10 W3S 对烷烃灵敏
表1 电子鼻传感器所对应的香气类型
Table 1 Aroma types corresponding to sensors of E-nose
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Science and Technology of Food Industry 分 析 检 测
2013年第22期
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0 10 20 30 40 50
G/
G 0
时间（s）
9号传感器
2号传感器
7号传感器
6号传感器
8号传感器
1号传感器
10号传感器
图3 鸭梨醋传感器响应谱图
Fig.3 Graphs of response of 10 sensors to aroma of
Ya’s pear vinegar
图4 雪梨醋和鸭梨醋香气的PCA主成分分析图
Fig.4 PCA analysis for aroma of Ya’and Xue’s pear vinegars
166
164
162
160
158
156
154
152
150
8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34
PC
2-
25
.1
1%
PC1-70.95%
对比图2与图3可以看出，雪梨醋和鸭梨醋的传
感器响应谱图曲线形态分布很接近，说明它们是属
于同一类的样品。对二者香气成分较敏感的传感器
均依次为7、9、2、6、8、1、10号，但从信号强度看，雪梨
醋要比鸭梨醋的芳香味略浓郁一些。
2.2 雪梨醋和鸭梨醋的PCA主成分分析
在对电子鼻所取得的数据进行分析时，主成分
分析（principle component analysis，简称PCA）是一种
多元统计方法。PCA分析是对所测定的多指标的信
息进行数据的转换和降维，并对降维后的特征向量
进行线性分类，最后在PCA分析的散点图上显示主
要的两维散点图[19]。横（PC1）、纵（PC2）坐标分别表示
在PCA转换中所得到的第一主成分和第二主成分的
贡献率。贡献率越大，说明其主要成分可以较好地反
映样品多指标的信息。
图4是雪梨醋和鸭梨醋香气的PCA主成分分析
图。图中每个椭圆代表雪梨醋和鸭梨醋的数据采集
点。在Correlation-M相关性矩阵模式下，通过PCA分
析得出，第一主成分区分贡献率为70.95%，第二主成
分区分贡献率为25.11%，两个主成分贡献率的和为
96.06%，大于90%，所以这两个主成分已经基本代表
了样品的主要信息特征。第三、四主成分在区分中不
起作用，甚至有可能起到抵消的作用，因此不予考
虑。从图4主成分PC1和PC2两个主轴上看，雪梨醋和
鸭梨醋可以明显区分开来，这说明电子鼻可以非常
明显地区分这两种梨醋，同时，也表明电子鼻对梨醋
香气成分的差异是很敏感的。酿酒酵母和醋酸菌对
在果醋香气物质的形成中起着重要作用。优良的菌
种不仅要求得到较高的目标产物，同时还应能形成
必要的挥发性香气物质。发酵温度、接种量、通气等
发酵条件也会影响果醋香气物质的形成[20]。因此，电
子鼻的这一特性可应用于优良梨醋菌种的选育、酿
造工艺的优化及品质监控。
2.3 雪梨醋和鸭梨醋的Loading传感器贡献率分析
通过对电子鼻获取数据的Loadings分析，可以得
出电子鼻的10个传感器分别对样品的PCA主成分分
析的贡献率。若某个传感器在模式识别中负载参数
接近于0（横、纵坐标对应值接近于0），说明该传感器
在模式识别中发挥作用较小，可把该传感器忽略；若
某个传感器的响应值越偏离于零，说明该传感器在
识别中作用较大，可确认为识别传感器。
从图5中可以发现，7、8、4、10号传感器对第一主
成分贡献率都较大。7、6、2、9号传感器对第二主成分
贡献率较大。其中7号传感器对第一、二主成分的区
分贡献率均最大。7、8、4、10号主要影响第一主成分，
是第一主成分的特征信号，如果梨醋的第一主成分
值比较大，则7、8、4、10号传感器的响应值就比较大；
同样，7、6、2、9主要影响第二主成分，而对于第一主
成分是负影响，说明以上4个传感器是第二主成分的
特征信号，如果梨醋的第二主成分值比较大，则7、6、
2、9号传感器的响应值就比较大。这样，根据不同传
感器对不同香气成分的灵敏度，就可以确定哪些香
气成分对不同梨醋的差异有主要贡献。
2.4 雪梨醋和鸭梨醋的LDA线性判别分析
图5 Loading传感器贡献率
Fig.5 Loading analysis related to the first principal component
（PC1）and the second principal component（PC2）
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6
PC
2-
25
.1
1%
PC1-70.95%
1
2
4
6
8
9
10
7
图6 雪梨醋和鸭梨醋的LDA线性判别分析
Fig.6 LDA analysis for aroma components of Ya’and
Xue’s pear vinegars
-309.4120
-309.4125
-309.4130
-309.4135
-309.4140
-309.4145
-309.4150
-309.4155
-309.4160
-309.4165
-309.4170
-309.4175
-309.4180
-309.4185
-1.16110 -1.16106 -1.16102 -1.16098 -1.16094
PC
2-
0.
05
%
PC1-99.26%
鸭梨醋
雪梨醋
103
104
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2013年第22期
Vol . 34 , No . 22 , 2013
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线性判别法（linear discrimination analysis，简称
LDA）是研究样品所属类型的一种统计分析方法。
LDA分析利用了电子鼻所有传感器的信号以提高其
分类的准确性，更加注重采集的梨醋香气成分响应
值在空间的分布状态及彼此之间的距离分析。从图6
中可以发现，按照线性判别分析方法，第一主成分区
分贡献率为99.26%，第二主成分区分贡献率为0.05%。
第一、第二主成分总的区分贡献率达99.31%，因而雪
梨醋和鸭梨醋的区分是非常明显的。
3 结论
本实验采用电子鼻分析了雪梨醋和鸭梨醋香气
成分。结果表明，二者的特征性香气成分类似，但雪
梨醋要比鸭梨醋的芳香味略浓郁一些。确定了硫化
物、有机芳香硫化物、氮氧化合物、甲烷类、醇类、芳
香成分苯类和烷烃类传感器作为雪梨醋和鸭梨醋电
子鼻的传感器阵列，在雪梨醋和鸭梨醋香气评价起
主要作用。采用电子鼻系统中的主成分分析法以及
线性判别法对原始数据进行分析，发现这两种分析
方法均能准确区分出雪梨醋和鸭梨醋。Loadings分析
表明7号传感器对梨醋第一、二主成分的区分贡献率
均最大。在此基础上，可对不同酿酒酵母、醋酸菌及
发酵条件所生产的梨醋进行香气分析，以优化梨醋
酿造工艺和品质监控。
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