茶叶，作为世界上消费量第二大饮料，因口感佳且富含酚类、咖啡碱、氨基酸类等功能成分广受消费者喜爱。在我国，红茶作为仅次于绿茶的第二大茶类，随着传统红茶的恢复和新兴红茶的迅速发展，红茶年产量不断增加，红茶产业快速发展。

        萎凋、揉捻（切）、发酵、干燥是红茶加工的基本工序，各道工序不同程度地影响和决定了红茶的最终品质。而萎凋是红茶加工的首道工序，受温度、时间、摊放厚度等因素的影响。

        本试验以山东茶鲜叶为原料，经萎凋（设置不同的萎凋时间梯度）、揉捻、发酵、提香制得红茶茶样，采用电子鼻技术对山东茶区不同萎凋技术对红茶风味的影响进行分析，为山东红茶的加工提供技术参考，对红茶加工萎凋工艺的准确控制有重要意义。

        红茶加工采用以下三种加工工艺（表 1）。

        电子鼻配制传感器对不同类型化合物响应如表 2。

        审评方法参照 GB/T 23776-2018，综合评分外形、汤色、香气、滋味和叶底相应的权数分别为25%、10%、25%、30% 和 10%。

       记录每个样品的不同传感器响应信号的变化曲线、每个时间点的信号值及星型雷达图或柱状指纹图。提取 10 个传感器的特征值，然后采用主成分分析法（PCA），线性判别法（LDA）和传感器区别贡献率分析法（Loadings）进行数据统计分析，分析不同感应器的响应及样品之间主要组分差异。

       由表 3 可知：三号茶样外形紧结显毫，汤色红较亮，滋味鲜浓，香气给人一种舒适的甜香，叶底红尚亮；一号茶样外形紧结黄褐欠匀整，汤色较暗，滋味苦中带酸，叶底黄红亮；二号茶样外形碎、黄褐，汤色较红亮，甜香中带有炒香，滋味较单薄，叶底黄红较亮。

        选取适度萎凋的响应曲线，即从图中可以看出初始阶段，R2、R7、R9 号传感器的响应值较高，其他的较为平缓，并且 R2、R7、R9 号响应值也随时间的延长，出现平缓的趋势。由电子鼻响应曲线图中可以看出在 T=118 s 开始各传感器响应曲线逐渐趋于平稳，因此选取 T=120 s 时的稳态响应值作为分析点建立雷达图，根据各传感器对不同类物质的敏感程度，其响应值越高表明该类物质浓度越高。由图 1 可知，在三种萎凋方式的红茶香气雷达响应图中，对红茶香气敏感的传感器有 R6、R9、R8、R7、R1和 R2，表明该三组红茶香气中烷类、醇类、芳香成分和有机硫化物、氨氧化合物含量较高。

        对不同萎凋程度的红茶进行 PCA 分析（图 2），得出第一主成分的贡献率 87.860%，第二主成分贡献率为 12.134%，总贡献率为99.994%。主成分分析（PCA）就是对多指标的高维数据进行降维，提取数据中反应最大的几个特征值对应的特征向量作为主成份，贡献率越大, 说明该主成分在数据信息中越重要，越能最大限度地反映样本最原始的信息。由图 2 可知，不同萎凋程度的红茶香气成分在类别和含量上有了较大的变化，其中重萎凋在第一、第二主成分上明显区别于轻萎凋和适度萎凋，表明重萎凋的工艺使红茶香气成分在类别和含量上发生了较为明显的变化；轻萎凋和适度萎凋在第一主成分上差异不明显。整体来说，萎凋程度不同，使红茶香气的成分表现出明显的差异。可知区分度值越趋近于 1，表明两种物质差异越明显。表4中区分值都在99%以上，表明 PCA 可以将不同萎凋程度的红茶区分开。

        Loadings 分析，反映的是不同传感器在红茶香气的区分中其贡献的大小，一般通过传感器在图中的位置来判断其贡献的大小。传感器与原点的距离越近，说明传感器对样品分析起到的作用越小，反之则表示作用越大。由图 3 可得第一主成分起主要作用，这和 PCA 分析所得结论相同，R7 和 R9 传感器对第一主成分贡献率最大，R2 次之；R6 传感器对第二主成分贡献率最大，R8 次之。R4、R5、R10 传感器负载较低，表明其对茶叶香气成分敏感度较低。Loadings 分析表明在不同萎凋程度的红茶区分中硫化物、芳香型化合物、氮氧化合物以及烷类、醇类化合物对区分贡献有主要作用。

       LDA 更侧重于同一类别的空间分布状态和距离的精度。LDA 分析是在 PCA 分析后对传感器响应红茶香气成分的优化，通过扩大差异更直观的表现不同提香工艺红茶香气之间的区别。图 4 中第一主成分贡献率为 85.67%，第二主成分贡献率为 12.85%，总贡献率为98.52%，能很好的反应红茶香气的信息。由图4 得知，重萎凋与其他两组距离较远，可以在线性判别分析完全区分开；而在第一主成分的贡献率中，轻萎凋和适度萎凋相差不大，这与 PCA 分析以及感官审评结果一致，表明这两种萎凋程度对茶叶香气的改变差异较小。整体结果对比 PCA 分析较为相似，说明电子鼻在区分不同萎凋程度的红茶香气中具有可行性。