草鱼冷藏过程

欧洲委员会建议修订法例，于2015年前禁止在家用冷藏箱及冷冻箱使用氢氟碳化物(HFCs)，2020年前禁止在商用冷藏箱及冷冻箱使用该等气体。 　　氢氟碳化物是很普遍的含氟温室气体类别，一般应用于冷藏、空气调节及热泵设备等。自从《蒙特利尔议定书》于1987年起取缔耗蚀臭氧层的氯氟碳化合物(CFCs)，氢氟碳化物便被用作替代品。 　　另外两类含氟温室气体是应用于电子业的全氟碳化物(PFCs)，以及主要用作绝缘气体的六氟化硫(SF6)。 　　含氟温室气体没有耗蚀臭氧的特性，却可能导致全球暖化。目前这类气体在全球全年温室气体排放量约占1%至2%，但是美国国家科学院表示，如不采取行动，到2050年这个比率可能攀升至9%至19%。 　　欧盟以两套法例管制含氟温室气体的排放，分别是针对若干类含氟温室气体的第842/2006号规例(《含氟温室气体规例》)，以及针对车辆空调系统排放物的第2006/40/EC号指令(《车辆空调设备指令》)。 　　规例草案拟修订《含氟温室气体规例》，目的是减少含氟温室气体排放，协助欧盟达到气候目标，例如在2050年前减少温室气体排放80%至95%。 　　现行《含氟温室气体规例》双管齐下，第一，禁止使用已有具成本效益及环保替代方案的含氟温室气体 第二，加强防范载有含氟温室气体的设备泄漏气体。 　　《含氟温室气体规例》检讨工作于2011年展开，以了解规例的实施情况和成效。公众谘询已于2011年12月完成。 　　根据检讨结果，欧委会建议修订现行《含氟温室气体规例》，包括逐步取缔氢氟碳化物、禁止在若干类产品使用氢氟碳化物、停用全球暖化潜能值高的氢氟碳化物，以及停售已预先注入该等气体的空调及冷藏设备。 　　草案建议提供培训及认证，鼓励业界使用「天然」冷藏剂，并扩大监管范畴，涵盖冷藏货车及拖车。 　　更重要的一点是，草案建议逐步收紧输入欧洲市场的散装氢氟碳化物上限，2015年冻结输入量，2016年首次削减，2030年前下降至2008至2011年销售量的21%。 　　此外，草案主张禁止销售或进口已于外地预先注入氢氟碳化物的冷藏、空调及热泵设备。 　　根据修例草案，产品若含有已有天然气体(例如阿摩尼亚、碳氢化合物及二氧化碳)可以替代的氢氟碳化物，不得在市场发售。草案又建议禁售三氟甲烷，现时这类气体主要在车辆空调系统中使用，其全球暖化潜能值比二氧化碳高出14,800倍。 　　2018年起，全球暖化潜能值比二氧化碳大2,150倍的含氟温室气体，将不能在维修冷藏设备时使用。此外，全球暖化潜能值是二氧化碳22,800倍的六氟化硫，将不能在镁合金压铸及车胎充气等工序中使用。 　　预期欧洲委员会将于年底公布最终规例草案。353名业界代表已于布鲁塞尔表明立场，促请欧委会制订对业界有利的含氟温室气体法例。 　　欧洲委员会公布法案后，涉及欧盟理事会和欧洲议会的立法程序将会展开。鉴于建议规例将影响全球工业，预料欧盟需要颇长时间方能议订及通过《含氟温室气体规例》修订版。

GC×GC-MS结合化学计量学 | 测定草鱼不同部位挥发性化合物Doi: 10.1016/j.fbio.2023.103403研究背景淡水鱼的香气是富含多种挥发性分子的混合物，具有令人不悦的泥土气味。这些挥发性分子来源于各种生化反应。因此，人们对鱼的气味研究越来越感兴趣。目前，用于阐明非靶向香气特征的常用分析技术是GC-MS。然而，由于生物样品的复杂性，可能含有成百上千种挥发性成分。传统的一维GC-MS由于其分离能力不足，可能会出现共洗脱等问题。为了识别重叠峰，引入了全二维气相色谱质谱（GC×GC-MS）联用技术。GC×GC-MS由于具有优越的分离能力和更高的峰容量，能够生成大量的数据，这对处理和分析气相色谱数据提出了巨大的挑战。对于有针对的靶向研究，质谱解卷积工具足以使研究人员从所需化合物中有效地提取信息。相比之下，在无针对的非靶向研究中，研究者缺乏关于样品成分和相关化合物的先觉知识。因此，先进的数据处理工具对于处理GC×GC-MS数据是非常重要的。本研究改进并建立了一种检测草鱼挥发性化合物的新方法。采用具有高分辨率的GC×GC-MS完全分离挥发性化合物，使用基于Matlab编写的脚本、PCA、OPLS-DA等化学计量学方法对挥发性成分进行大规模、非靶向的研究，鉴定出了用于区分草鱼不同部位的51种关键挥发性候选物。方法和结论采用GCMS-TQ8050全二维气相色谱质谱系统，配备AOC-5000注射器、双级环型单调制器：DB-5MS色谱柱1（30 m × 0.25 mm × 0.25 μm）和BPX-1色谱柱2 (2.5 m × 0.1 mm × 0.1 μm)，系统由Cycle Composer软件控制。配备65 μm PDMS/DVB（poly-dimethylsiloxane-divinylbenzene）萃取头的AOC-5000注射器自动执行HS-SPME过程。将色谱图数据文件加载到GC image软件中进行处理，生成省略S/N值小于100的blob表，该表包含如化合物ID、化合物名称、两根色谱柱的保留时间和RI、峰面积、blob体积等信息。由于不同样品的相同化合物在blob表中的ID是不同的，因此编写了基于Matlab的脚本来自动比较不同样品的相同物质。一个化合物种类最多的blob表被用作模板，其他blob表与其比较，以生成包含不同样品的相同化合物的矩阵。该矩阵被提交给Malab和SIMCA分别进行PCA和OPLS-DA分析，利用VIP值找出区分草鱼不同部位的关键挥发性成分（图1）。图1. 技术路线图2比较了来自相同样品的两个色谱图，其是使用相同仪器获得的。图2a显示了GC×GC曲线，图2b是1D GC（冷喷涂装置关闭，其他条件相同）。图2a的相应强度是图2b的3倍以上，这意味着GC×GC-MS比常规GC-MS更灵敏。图2. 相同样品的GC×GC (a)和1D GC (b)的 TIC色谱图图3展示了某一草鱼样品的GC×GC-MS指纹图谱（a: 1D-GC, b: GC×GC, c: 3D-GC）。可以看出，色谱柱1出现了峰重叠等现象，许多blob均在色谱柱2上分离。此外，在GC箱温度程序中，加热速度非常慢（2 ℃/min），这意味着这些重叠峰很难通过优化色谱柱来分离。由此得出结论，相对于传统一维GC-MS，岛津的GC×GC-MS（GCMS-TP8050）能够检测出更多的挥发性化合物。以图2b为例，共检测出8749个blob，当S/N50时有3042个blob，当S/N100时有1469个blob。显然，一维GC是不能分离这么多峰的。图3. 某一背肉样品的1D-GC (a), GC×GC (b), 3D-GC (c) 指纹图谱表1展示了体积最大的前100种挥发性化合物，包括8种醇、7种醛、3种酮、33种烷烃、7种烯烃、21种酯、2种吡啶、1种酸、1种酚和17种其他化合物。其中，63种首次在草鱼中发现，44种首次在鱼和相关鱼制品中鉴定。表1. 体积最大的前100种挥发性化合物（部分）表2展示了51种关键挥发性候选物，这些化合物被认为是区分草鱼不同部位的最有影响的变量。热图（图4）表明大多数化合物浓度较低，这表明化合物浓度越高，不代表其区分草鱼各部分的能力就越强。文献调研表明，51种关键挥发性候选物除了可能来自于鱼或鱼产品，也可能来自于植物、杀虫剂、环境污染物等。表2. 51种关键挥发性候选物（部分）图4. 51种挥发性候选物的热图文献题目《Determination of volatile compounds in different parts of grass carp using GC✕ GC-MS combined with chemometrics》使用仪器岛津GCMS-TQ8050全二维气相色谱质谱联用仪（GC×GC-MS）岛津AOC系列多功能自动进样器作者赵国强, … , 江勇*等 江西科技师范大学Guoqiang Zhao, Ya Yuan, Hong Zhou, Li Zhao, Yong Jiang*

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