猪饲料中气味检测方案(感官智能分析)

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Science and Practice·科技与实践2012年第48卷 第10期 科技与实践·Science and Practice2012年第48卷 第10期 基于电子鼻系统的猪饲料风味分析 王腾浩1.2，陈丹妮1，惠国华 (1.浙江工商大学食品与生物工程学院，浙江杭州 310035；2.重庆民泰香料化工有限责任公司，重庆 400063) 摘 要：本试验采用自主开发的智能电子鼻系统，对同一饲料厂的8种猪饲料样品进行分味检测并分析。结果表明，饲料种类不同，其风味挥发物质也不尽相同，风味挥发物检测信息经随机共振处理后以信信比谱的形式表达，从而实现对饲料风味的智能分析。企业可根据饲料风味分析结果，结合猪对饲料风味的喜好情况，改良饲料产品。此系统还可以增加饲料的可溯性并保护饲料企业品牌。 关键词：猪饲料；风味；电子鼻系统；谱分析 中图分类号：TP212.6 文献标识码：A 动物利用嗅觉、味觉来识别食物的性质、调节食欲、控制摄食量。猪的嗅觉、味觉非常敏感，在认定某种风味的饲料后，通常不易换料。在配合饲料中，大宗原料、饲料添加剂、药物添加剂等均会导致辛辣味或苦味等不愉悦味道的产生，而饲料企业为了掩盖饲料异味、不影响饲料采食量，向饲料中添加香味剂、甜味剂等调味剂来改善其口感，其结果会导致不同饲料产品的风味挥发物相异，适口性不同，从而导致采食量不同。随着饲料行业市场竞争的日渐激烈，饲料配方师需要综合分析市场产品情况、原料来源及价格、生产成本、利润率等因素，最终设计出受市场欢迎的差异化饲料产品，而饲料产品风味控制 ( 基金项目：国家农业科技成果转化资金项目(2011GB2F100003)； 浙江省科技计划项目(2011C21051)；国家自然科学基金项目(81000645)；浙江工商大学大学生创新项目(2010R408015，11- 143，11-145) ) ( 作者简介：王腾浩(1985一)，男，硕士，主要从事新型饲料添加剂的研究和开发工作 ) ( *通讯作者 ) 是一个不可忽视的环节。 由于畜禽的嗅觉研究是个复杂的过程，研究人员难以直接获取动物的嗅觉表达信息。20世纪80年代，Persand首先提出半导体气体传感器阵列模拟哺乳动物嗅觉系统中的多个嗅觉感受器细胞对若干挥发性有机气体进行区分识别叫，此后国内外许多课题组使用电子鼻技术在粮食霉变检测领域进行了细致的研究工作12-41。目前电子鼻在食品、饲料霉变中的应用已有近30年的历史。 传统电子鼻技术信号特征提取方法包括主成分分析法(PCA)、主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)、偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)等13-5)。本文的研究工作是基于自主研发电子鼻系统检测8种猪饲料样本的风味挥发物，以随机共振信噪比谱处理检测数据并提取每种饲料样本的风味特征信息，最后以主成分分析方法予以区分，结果表明该系统可以有效地实现猪饲料的风味区分，为饲料风味剂的使用和饲料的风味控制提供了决策依据。 材料与方法 1.1 电子鼻系统 图1是本试验所用电子鼻系统的结构示意图，主要包括数据采集、调理与传输单元，传感器阵列和气室，以及供气动力装置3大部分。该气敏传感器阵列由8种半导体气体传感器所所成(传感器1：TGS-825，硫化物；传感器2：TGS-821：氢气；传感器3：TGS-826：氨气；传感器4：TGS-822：甲苯、酒精等；传感器5：TGS-842：碳氢组分；传感器6：TGS-813：甲烷、丁烷等；传感器 7：TGS-2610：丙烷、丁烷；传感器8：TGS-2201：氮氧化物)。每个气室独立并采用耐高温材料制成，气体均匀泵人每个传感器的气室。 图1 电子鼻系统结构示意图 1.2 饲料风味检测试验 本研究选择的8种饲料样品(表1)均由国内某知名饲料集团杭州饲料厂提供，每种饲料取3个平行样本，使用电子鼻系统检测8种饲料的24个样品。每个样品重复检测3次，结果取平均值后输入随机共振模型进行处理。 表1 被测饲料样本 样品号 品名 饲喂阶段 蛋白含量/% 猪场专用1#乳猪料 7日龄至15kg体重 20.0 2 2#仔猪料 16~30 kg 体重 17.5 3 331/乳猪宝乳猪料 7日龄~15kg体重 20.0 4 551/乳猪宝乳猪料 7日龄~15kg体重 20.0 5 3#中猪料 31~60kg体重 15.0 6 4#/554育肥猪料 61 kg体重以上 14.0 7 981仔猪料 16~30 kg体重 17.5 8 751熟化乳猪料 7日龄~15kg体重 19.0 1.3 数据处理与分析 随机共振(SR)是指在一定的非线性条件下，由弱周期信号和噪声(随机干扰)合作而导致的系统强周期输出的现象，最初是由 Benzi 等人提出，目前已在微弱特征信号检测中得到广泛应用I7-11，通常以输出信号的信噪比表征。随机共振系统包含3个因素：输人信号、双稳态系统以及外加激励噪声源，常以一个在双稳态势阱中被周期力驱动的过阻尼布朗运动粒子来描述系统特性，如式(1)所示"。 其中x是布朗粒子的相对位置，t是运动时间，V(x)为非线性对称势函数，表征一个双稳态系统，可表示为：V(x)=0.25a-0.5bx²，(t)为高斯白噪声，其自相关函数为：E[(t)5(0)]=2 D8(t)，A是输入信号强度，f是调制信号频率，D是噪声强度，a、b、p均为实参数，表示相角。因此式(1)可以改写为： 目前最普遍的反应随机共振特性的是信噪比，这里我们将信噪比(SNR)定义为： 其中ω是信号频率，S(w)是信号频谱密度，Q是信号功率，S()是信号频率范围内的噪声强度。 2 结果与讨论 2.1 传感器阵列的响应信号 检测过程中，各传感器开始时输出电压较低，但随着饲料样品风味挥发性气体在其表面的富集，输出电压不断增大，达到极大值后开始缓慢下降。不同敏感类型的传感器响应不同，呈梯度分布，敏感度最大的是传感器4(酒精、甲苯、二甲苯传感器)，最小的是传感器2(氢气等传感器)，特异性气敏传感器阵列是电子鼻检测技术的重要基础。 8个不同的气敏传感器对8种样品响应程度有较大差异，响应较为明显的传感器有：传感感1(硫化物传感器)、传感器3(氨气传感器)、传感器4(酒精、甲苯、二甲苯传感器)、传感器5(碳氢组分传感 器)，表明几种饲料样本风味挥发物中，含有硫化物、氨气、酒精和碳氢组分气体较多，而氢气、烷烃、氮氧化物等成分较少。 2.2 测试样本的随机共振谱分析与 PCA 分析 随机共振理论是一种致力于检测微弱信号特征的非线性方法，此方法采用外加噪声调制目标信号产生共振效应，能量由外加噪声转移到微弱信号而使其更易于测量110-11)。当工作温度过高(高于400℃)时，半导体型气敏传感器检测时存在信号漂移的问题，成为电子鼻技术应用的难题之一[12)。一些电子鼻系统研究人员试图克服传感器高温检测时的信号漂移因素，但是效果并不明显。 本试验中，8种饲料样品的检测数据被输入随机共振谱分析系统进行分析，并通过施加不同的噪声强度激励的检测信号的共振信噪比谱图如图2所所。 图2 饲料样品的SR 输出信噪比分析结果图 信噪比谱分析技术的优势在于不但克服了传感器基线漂移，同时将二维信噪比曲线扩展到三维信噪比曲面后，取其谱对检测信号进行分析，更加直观和有效。从图2中可以清楚地看出不同饲料样品风味挥发物的情况。样品2和样品5风味接近被称为风味相似组①，样品4和样品6风味接近被称为风味相似组②，样品3更接近于样品相似组①，而样品1、样品7接近于样品相似组②。而样品8则距离两个风味组都较远。 为验证随机共振谱分析技术的可靠性，将检测 数据采用主成分分析验证。主成分分析方法通过对大量试验数据降维处理，找出样品间相关联的特征，总结出有关样品的特征信息，通过分析主成分分析值在空间的分布差异来比较不同样品。横、纵坐标分别表示各主成分的贡献率。贡献率越大，该主成分就可以较好的代表原先的多指标信息。各饲料样品的主成分分析结果如图3所示。其中，第一主成分和第二主成分总贡献率达到93%，表明使用这两个主成分分量可以有效的区分所有的饲料样品。样品2和样品5较为接近，也就是图2中的风味相似组①。样品4和样品6较为接近，也就是图2分析中的风味相似组②。样品3与风味相似组①接近，而样品1和样品7则与风味相似组②接近。样品8的风味距离其他样品则差异较大，距离较远。主成分分析结果验证了随机共振信噪比谱分析中的风味相似组①和风味相似组②的存在，并且其他几组饲料样品与2个风味相似组的距离也与图2得到的结果相一致。因此，基于随机共振谱分析法的智能电子鼻系统可以有效的实现不同猪饲料风味挥发物相似性分析。 图3 饲料样品风味挥发物主成分分析结果 小结 本试验采用以半导体气敏传感器阵列为敏感元件和随机共振模式识别方法为数据处理系统的电子鼻系统对8种猪饲料的风味挥发物质进行了检测，采用随机共振模式识别方法将传感器把饲料的检测信号差异转换为信噪比谱的差异，有效地实现了对饲 料样品风味挥发物的分类，主成分分析法处理结果验证了随机共振模式识别方法的有效性。饲料风味挥发物的区分可有效地协助饲料生产企业对饲料产品风味进行分析管理，指导饲料风味剂的配制，结合畜禽采食喜好对产品进行改进，提高企业的品牌竞争力。 常规饲料原料的日渐缺乏和饲料总量的持续增长，使食品安全和品质问题已经非常突出。随着国家在饲料立法和监管上的重视，饲料工业迫切需要快速无损智能检测技术以保证饲料安全和品质。电子鼻是一种新型的人工智能感觉系统，具有试样制备容易、实时、安全、快速等优点，在鱼粉的掺假检测、脂肪品质评估、原料及产品霉变评估等领域中具有很大的应用潜力。相信随着无损检测技术的进步，对饲料原料和饲料工业安全和品质进行实时监控已成为一种可能。A ( 参考文献 ) ( [1] Persand K，Dodd G H. 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