随着电子鼻技术的发展，利用电子鼻进行挥发性物质检测更加可靠，电子鼻能够给出挥发性成分的整体信息，也可以说是一种“指纹数据”模拟了人的嗅觉神经系统，将“闻得”的不同成分的不同信号与已经建立的数据库中的信号进行对比，作出识别，因此具有类似人类鼻子的功能。本实验采用Alpha MOS公司生产的Heracles II型快速气相色谱电子鼻，通过对不同人造板材进行分析对比，考察该设备对人造板气味成分的区分能力，进而尝试对人造板气味进行研究分析。

        某人造板厂生产的共4种人造板材样品，样品切割成约1 cm³的小块，具体信息见表l。

        气相色谱电子鼻系统采用2根不同极性的色谱柱：MXT～5(弱极性)和MXT～1701(中等极性)。图3 为4个板材样品的气相色谱图，从图中可以看出，4个样品的峰在出峰时间和峰的面积上都存在差别，即4 种板材样品在气味的化学成分上可能存在较大区别。

        可将气相色谱信息处理成雷达图的形式(图4)，更为形象地展现样品区别。出现较大的成分区别的原因：1)生产板材所使用的原料不同；2)板材生产过程中的工艺、施胶量、施胶种类、时间及是否贴面等的区别。这为分辨不同板材提供了有力的证明。

        主成分分析(PCA)， 又称主分量分析，是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。它是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。PCA作为一种线性特征提取技术，旨在利用数据降维的思想，即计算主成分而将高维数据投影到较低维的空间、把多指标转化为少数几个综合指标，从而尽可能地展示原始数据中所包含的信息。PCA在电子鼻中用于客观地分析样品之间的差异。主成分分析原理：在力求数据信息丢失最少的原则下，对高维的变量空间降维，即研究指标体系的少数几个线性组合，并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息。这些综合指标就称为主成分(Pc)。

        为减少试验过程中的误差，选取试验中的3组数据进行分析。根据试验方法，选择试验结果中的全部色谱峰进行PCA分析，得到图5。当区分指数(Discrimination index)>80时就可以认为二者区分度较好，且数值越接近100区分度越高。由图5可知，主成分1(PC 1)即横坐标对4种板材的区分度为62．493％，主成分2(PC 2)纵坐标的区分度为30．369％。电子鼻将所有的区别因素化繁为简，综合提取了两种区分因素即PPC l和PC 2便可将4种板材样品区别开来。4种板材的区分指数为97，这说明Heracles II能够很好地区分不同的人造板材样品。

         通过4种样品的相对位置大致了解样品的区别，横纵坐标的数值只是相对位置。在4种板材样品中，刨花板与贴面刨花板距离较近且明显远离其他两种样品，说明刨花板与贴面刨花板之问样品差异较小，气味较为接近，即刨花板贴面与否与气味差别的大小关系相对较低。而对于纤维板和贴面纤维板样品来说，二者相对距离较远，不仅在种类上明显区别于刨花板和贴面刨花板，而且可以看出是否贴面对于纤维板板材成品气味的影响较大。

        出现上述试验结果的主要原因有以下两点，首先，试验样品所用的贴面为_三聚氰胺浸渍胶膜纸饰面人造板，带有不同颜色或纹理的纸在三聚氰胺树脂胶黏剂中浸泡后，待胶黏剂固化到一定强度后，将其铺装在刨花板、中密度纤维板表面，经热压而成。所以贴面丁艺后，其他气味源会对原有板材气味造成影响，这就是同种板材贴面前与贴面后气味差异的原因。其次，刨花板在生产中原料比纤维板更复杂，用胶量更大，所以气味更大。刨花板贴面后对于原有气味的波动影响相对于纤维板影响较小，因此，贴面对于实验中选用的贴面纤维板样品在气味上的影响较贴面刨花板样品大。各样品问相对距离具体见表3。

        通过筛选峰面积较大(峰面积>l ooo)及样品分较为明显(区别能力>0．9)色谱峰优化试验结果见图6，且标注出贡献区分的主要色谱峰。图5与图6无明显差异，4种样品分布趋势相同，刨花板与贴面刨花板距离较为接近，纤维板与贴面纤维板的距离较远。

        SIMCA方法是基于类模型基础上的有监督的模式识别方法，该方法基于这样的假设：同一样本具有相似的特征，在一定的特征空间内，属于同一类的样品就会聚集在某一特定的空问区域，而对不同的样本，则分布在不同的区域。通过因子分析法分别针对训练集中的每类样品建立类模型。类模型建好后，对试验集中的样本，计算其到各类模型的SIMCA距离，根据SIMCA距离判别样品属于某一已知类或归于新类。

        图7为4种板材样品的SIMCA分析结果，试验以纤维板为参考样，其他样品为未知样，图中灰色部分代表可接受区域。由图7可知，除纤维板以外其他3种板材样品均落在灰色区域外，即不被灰色区域接受，说明这3种板材样品都不属于纤维板的范围或者是说不符合预先设定的合格范嗣。这可为板材产品的质检品控和板材种类辨别分析提供参考及帮助。

        统计质量控制分析图是判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种有效方法。

        图8为以纤维板F为控制样，建立板材样品的SQC 分析图。由图中可知，纤维板F分布在控制区域内，其他3种板材样品则分布在控制区域外。与SIMCA分析的效果一样，都可以对产品质检品控和板材种类辨别分析提供参考和帮助。

         采用AroChembase数据库对板材样品中的挥发性化合物进行定性，可能含有的化合物见表4。

        Heracle气相色谱电子鼻是电子鼻及超快速气相色谱二合一的仪器。超快速气相色谱实现了快速的样品分析，对比样品之间的差异，并通过AroChembase数据库得到样品中可能存在的化合物，同时给出相关化合物的感官信息。

       试验结果表明，Hemclel’j’u够根据样品在气味上的差异对人造板样品进行区分，不同样品在PCA图上的分布呈现一定的规律性。这验证了笔者的初步设想，同时为今后关于人造板气味的研究提供了新的解决途径。

        而对于产品开发，可以通过比较新开发产品与目标产品在气味间的差异，以指导产品的开发以及对于现有生产线的品控与鉴定。并且可为板材产品质检品控和板材种类辨别分析提供参考及帮助。

但是人造板的生产地域、原材料(如木材，秸秆)种类、生产工艺以及库存都千差万别，甚至板内各种物质间协同和抑制作用也各不相同，因此人造板气味的差异也不可以偏概全，这也给今后的研究带来了挑战。

        来源：感官科学与评定   转载请注明来源。

        参考文献：耿奥博,王毓彤,黄河浪,崔举庆,徐旭东,梅长彤.基于快速气相电子鼻对人造板气味的分析[J].林产工业,2018,45(06):26-31.转载请注明来源。

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