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为了对市售方便面调料的滋味品质进行评价，从市场上购买３个不同品牌的３种口味的方便面样品，采用电子舌技术和多元统计方法相结合的手段对方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的滋味品质进行了评价分析。
材料与方法
材料

３个品牌（品牌Ａ，品牌Ｂ，品牌Ｃ）的香菇炖鸡味、番茄牛腩味和红烧牛肉味方便面：市售。
仪器

电子舌法国ＡｌｐｈａＭＯＳ公司；电子天平南京汤姆斯衡器有限公司；ＴＤ５Ｗ－ＷＳ台式离心机上海卢湘仪离心机仪器有限公司；ＳＢＨ－Ⅲ循环水式多用真空泵郑州长城科工贸有限公司；玻璃砂芯过滤装置广州市晟科贸易有限公司。
方法

样品准备

准确称量6g粉包、8g酱包、6g粉包和8g酱包样品, 分别溶解于400 mL热水中,4000r/min离心20min, 冷却至室温, 先用纱布过滤, 再用普通滤纸抽滤,最后用0.45μm滤膜砂芯抽滤, 取滤液备用。
电子舌分析

本试验采用法国α-ASTREE电子舌系统, 配有ZZ, JE, BB, CA, GA, HA, JB共7个传感器, 它们对样品的鲜、咸、酸、甜和苦味敏感。电子舌使用前对传感器进行活化、校准和诊断, 然后取80mL方便面调料滤液按顺序放入125mL电子舌烧杯中。电子舌参数:采样时间120s, 清洗时间10s, 采集周期1s, 搅拌速率3r/s, 平行检测3次。

数据处理

测试数据用电子舌自带软件进行处理。采用ＰＣＡ法对样品进行辨识分类，采用ＤＦＡ对模型进行验证分析。ＰＣＡ可以将传感器采集的信息进行数据转换及降维，并对降维后的特征向量进行线性分类，得到一组新的数轴来捕捉整个数据集间的最大差异。ＤＦＡ是一种通过重新组合传感器数据进而优化区分性的分类技术，它可以使组间距离最大的同时保证组内差异最小，能够用于样品的定性判别分析。

结果与讨论

电子舌对方便面调味粉包的响应信号曲线
品牌Ｃ香菇炖鸡味方便面调味粉包的响应信号曲线见图１

图１电子舌传感器对方便面调味粉包的响应信号曲线

由图１可知，每根传感器对同一方便面调味粉包的响应强度。传感器ＨＡ的响应信号值最大，传感器ＧＡ的响应信号值最小，各个传感器的响应强度顺序为ＨＡ＞ＺＺ＞ＣＡ＞ＢＢ＞ＪＥ＞ＪＢ＞ＧＡ。在０～２０ｓ内，传感器响应强度发生显著变化，２０～３０ｓ内传感器响应强度上升缓慢，３０ｓ后传感器响应强度趋于平衡，说明电子舌在分析方便面调料样品时具有较好的稳定性，选取每个传感器的１２０ｓ数值进行分析。

电子舌对方便面调味粉包的雷达指纹图谱
３种不同品牌（品牌Ａ、品牌Ｂ、品牌Ｃ）香菇炖鸡味方便面调味粉包的雷达指纹图谱见图２。

图２电子舌传感器对方便面调味粉包的雷达指纹图谱

由图２可知，方便面调味粉包在ＺＺ，ＣＡ，ＨＡ，ＪＢ传感器上的响应强度存在显著差异，在ＪＥ，ＢＢ，ＧＡ传感器上的响应强度无显著差异，说明所测定的香菇炖鸡味方便面调味粉包在５种味觉属性（鲜味、咸味、酸味、甜味、苦味）上均具有差异，其中鲜味和酸味上差异显著，在咸味、甜味和苦味上差异不显著。由以上分析可知，雷达指纹图谱可以辨别不同品牌方便面调料，电子舌是辨别不同品牌方便面调料的有效工具。

电子舌对方便面调料的ＰＣＡ分析

电子舌对香菇炖鸡味方便面调料的ＰＣＡ分析对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行ＰＣＡ分析，其结果见图３～图５

图３电子舌对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调味粉包的ＰＣＡ分析图

图４电子舌对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调味酱包的ＰＣＡ分析图

图５电子舌对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调料混合后的ＰＣＡ分析图

由图３可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９８．５２５％和１．１３１％，累积贡献率达９９．６５６％，判别指数ＤＩ＝８４，区分度高。由图４可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９４．１４８％和４．４９５％，累积贡献率达９８．６４３％，判别指数ＤＩ＝８８，区分度比粉包高。由图５可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９４．４００％和４．９３５％，累积贡献率达９９．３３５％，判别指数ＤＩ＝９４，区分度比粉包和酱包高。上述图中每个多边形代表每种样品的整体特性，相互连接的６个记号点分别代表此样品的６个重复样品，每个多边形之间的距离代表每种品之间的整体差异性。上述数据表明ＰＣ１和ＰＣ２基本包含了原始数据的大多数信息，能够反映样品的整体信息。在ＰＣＡ分析图中，不同品牌的方便面调料明显分为３个区域，相互间互不干扰，表明电子舌对不同品牌香菇炖鸡味方便面调料具有良好的区分效果，为电子舌定性系统的建立提供了可能。

电子舌对番茄牛腩味方便面调料的ＰＣＡ分析

对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，采用ＰＣＡ法对采集到的数据进行分析，其结果见图６～图８。

图６电子舌对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调味粉包的ＰＣＡ分析图

图７电子舌对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调味酱包的ＰＣＡ分析图

图８电子舌对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调料混合后的ＰＣＡ分析图

由图６可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９０．４８６％和６．６３６％，累积贡献率达９７．１２２％，判别指数ＤＩ＝９４，区分度高。由图７可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９９．２１６％和０．５４７％，累积贡献率达９９．７６３％，判别指数ＤＩ＝８７，区分度比粉包低。由图８可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９５．９３３％和２．６８８％，累积贡献率达９８．６２１％，判别指数ＤＩ＝９３，区分度比酱包高。上述ＰＣ１和ＰＣ２的累计贡献率均大于８５％，这说明ＰＣ１和ＰＣ２已经包含了很大的信息量，能够反映样品的整体信息，３个品牌的方便面调料明显分为３个区域，相互间互不干扰，表明电子舌结合ＰＣＡ分析能够辨别不同品牌番茄牛腩味方便面调料。

电子舌对红烧牛肉味方便面调料的ＰＣＡ分析

对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行ＰＣＡ分析，其结果见图９～图１１。

图９电子舌对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调味粉包的ＰＣＡ分析图

图１０电子舌对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调味酱包的ＰＣＡ分析图

图１１电子舌对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调料混合后的ＰＣＡ分析图

由图９可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９４．６５５％和５．０３６％，累积贡献率达９９．６９１％，区别指数ＤＩ＝８９。由图１０可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９４．５４４％和４．７９２％，累积贡献率达９９．３３６％，区别指数ＤＩ＝８９，区分度高。由图１１可知，ＰＣ１和ＰＣ２的贡献率分别为９８．４７％和１．３８６％，累积贡献率达９９．８５６％，区别指数ＤＩ＝９７，区分度比粉包和酱包高。可以看出，不同品牌红烧牛肉味方便面调料的主成分得分值不仅有各自特定的分布区域，而且得分值的分布较为密集。ＰＣ１和ＰＣ２均保持了原始数据大于９９％的信息量，说明电子舌可实现对不同品牌红烧牛肉味方便面调料混合后的辨别。

电子舌对方便面调味的ＤＦＡ分析

电子舌对香菇炖鸡味方便面调料的ＤＦＡ分析

对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行ＤＦＡ分析，其结果见图１２～图１４。

图１２电子舌对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调料粉包的ＤＦＡ分析图

图１３电子舌对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调料酱包的ＤＦＡ分析图

图１４电子舌对３种不同品牌香菇炖鸡味方便面调料混合后的ＤＦＡ分析图

图1２可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为９８．４２３％和１．５７７％，累积贡献率达１００％。由图１３可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为８６．０４８％和１３．９５２％，累积贡献率达１００％。由图１４可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为８３．８８３％和１６．１１７％，累积贡献率达１００％，前２个主成分包含了原始数据的全部信息。与ＰＣＡ分析图相比，ＤＦＡ分析图中样品分布更集中，离散度更小，样品间的区别更显著。ＰＣＡ分析、ＤＦＡ分析均能将样品显著地区分开，并且ＤＦＡ区分效果更好，表明电子舌有足够的灵敏度区分这些不同品牌香菇炖鸡味方便面调料。

电子舌对番茄牛腩味方便面调料的ＤＦＡ分析

对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行ＤＦＡ分析，其结果见图１５～图１７

图１５电子舌对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调料粉包的ＤＦＡ分析图

图１６电子舌对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调料酱包的ＤＦＡ分析图

图１７电子舌对３种不同品牌番茄牛腩味方便面调料混合后的ＤＦＡ分析图

由图１５可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为８６．５２５％和１３．４７５％，累积贡献率达１００％。由图１６可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为９９．７９％和０．２１％，累积贡献率达１００％。由图１７可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为９７．２８３％和２．７１７％，累积贡献率达１００％，前２个主成分包含了原始数据的全部信息。ＤＦＡ分析图中样品的主成分得分值均落在互不干扰的区域内，说明通过电子舌测定可实现不同品牌番茄牛腩味方便面调料的识别，而且电子舌数据采用ＤＦＡ分析比ＰＣＡ分析能更好区分不同品牌番茄牛腩味方便面调料。

电子舌对红烧牛肉味方便面调料的ＤＦＡ分析

对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行ＤＦＡ分析，其结果见图１８～图２０。

图１８电子舌对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调料粉包的ＤＦＡ分析图

图１９电子舌对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调料酱包的ＤＦＡ分析图

图２０电子舌对３种不同品牌红烧牛肉味方便面调料混合后的ＤＦＡ分析图

由图１８可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为96.98％和3.02％，累积贡献率达100％。由图19可知，DF和ＤＦ２的贡献率分别为８０．５３２％和１９．４６８％，累积贡献率达１００％。由图２０可知，ＤＦ１和ＤＦ２的贡献率分别为８９．１５２％和１０．８４８％，累积贡献率达１００％，前两个主成分已能很好地反映原来多指标的信息，说明ＤＦＡ法能够更好地区分３种红烧牛肉味方便面调料之间的差异，表明电子舌技术结合ＤＦＡ法可以准确地区分不同品牌的红烧牛肉味方便面调料。
结论

电子舌技术是一种新型味觉分析检测技术，它操作简便、检测时间短、速度快、重复性好。本文以３种不同品牌不同口味方便面调料为研究对象，应用电子舌技术对调料的味感特征进行分析，对所得数据进行ＰＣＡ分析和ＤＦＡ分析。结果表明：ＰＣＡ法和ＤＦＡ法都能将不同样品显著区分开，并且ＤＦＡ法区分效果好于ＰＣＡ法，说明电子舌结合多元统计分析方法具有辨别不同品牌方便面调料的能力，可用于不同品牌方便面调料的种类辨别和品质评价。

为了研究不同品牌不同口味的方便面调料之间的差异，可以使用气相色谱－质谱联用仪（ｇａｓｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ－ｍａｓｓｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ，ＧＣ－ＭＳ）检测样品中醇类、酸类、醛类、酮类、烯烃类等物质的含量，并与电子舌技术相结合分析样品之间的差异，为方便面调料种类的辨别提供方法和依据，为企业控制方便面调料的品质提供理论指导。

参考文献：申慧珊,张国权,夏天雨等.电子舌技术对市售不同品牌方便面调料的滋味识别[J].中国调味品,2018,43(09):134-139+159.
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