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爆珠胶囊的添加元素分析

时间:2021-09-01 09:38来源:未知 作者:admin 点击:
       爆珠胶囊的添加元素分析。
       爆珠胶囊通过分析对比共鉴定出10种化合物:醇类1种,酮类4种,酯类2种,酚类1种,醛类2种。其中,特征香味成分有乙基麦芽酚、香兰素和乙基香兰素。添加乙基麦芽酚不仅可提升香味,还起到增甜作用;香兰素俗称香草醛,具有强烈又独特的香荚兰豆香气,且香气稳定;乙基香兰素具有类似香荚兰豆香气,其香气是香兰素的3~4倍,且留香持久。
       在蜜甜型烟用爆珠内含物中共鉴定出17种化学成分:醇类2种,酮类1种,酯类7种,烯烃类5种,醛类1种,其它类1种。特征香味成分有己酸乙酯、2,6-二甲基-5-庚烯醛与L-薄荷醇,都可起到增香作用。薄荷型烟用爆珠内含物共鉴定出26种化学成分:醇类4种,酮类5种,酯类9种,烯烃类有7种,其它类有1种。在这些化学成分中,以L-薄荷醇的含量最高,是薄荷型爆珠主要的特征香味成分。
       相对其余光谱预处理,MSC、SNV的模型分类效果显著提高,识别率均超过90%,3种类型烟用爆珠可被有效分开,同时SIMCA所建立的模型不存在误判现象;相对MSC与SNV而言,原始光谱直接建模,其分类器性能差,清甜型、蜜甜型识别率均较低,并存在误判的现象,与光谱经过MSC与SNV处理所建的分类器有明显差距;归一化、均值中心化、标准化处理后的模型效果未得到明显改善,说明这3种预处理方法并不适用于本研究体系。事实上,MSC与SNV的目的基本相同,主要是为了消除固体颗粒分布不均匀及颗粒大小产生的散射影响。二者分类器潜力基本相近,很有可能消除了散射光对光谱数据的影响。
       分别采用NIRS技术和GC-MS法分析3种类型烟用爆珠。GC-MS方法对3种类型烟用爆珠内含物挥发性及半挥发性成分进行定性分析,NIRS法结合SIMCA模式识别算法对3种烟用爆珠样品建立了分类模型,LDA算法对同一类型不同批次的烟用爆珠进行质量一致性评价。结果表明,3种烟用爆珠香型不同,其内含物挥发性及半挥发性成分差别较大;采用NIRS技术可以有效判别不同颜色壁材的爆珠,建立的SIMCA模型可将3种类型烟用爆珠有效分开;蜜甜型、清甜型和薄荷型烟用爆珠不同批次样品的准确度分别为97.67%、100%和100%,所建立的LDA模型对3种类型烟用爆珠的不同批次均能很好地分开;光谱预处理方法显著影响所建立SIMCA模型的性能。NIRS技术操作简单,为烟用爆珠不同类型分类、质量一致性评价提供了一种新颖、快速、无损、识别准确度高的分析方法。
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(责任编辑:admin)
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