云烟净油有机膜分离成分中关键香气成分与感官属性的关联系分析

许春平，曲利利，杜欢哲，杨华武*

1 郑州轻工业大学食品与生物工程学院，郑州高新技术产业开发区科学大道136号 450002；

2 湖南中烟工业有限责任公司技术中心，长沙市雨花区劳动中路386号 410007

近年来国内有一些学者采用相关性分析、聚类分析等对烟叶成分或烟气成分与感官指标之间的相关性进行了一些探索[1-2]。刘善名等[3]研究了晒红烟中致香物质含量与感官评吸质量的相关关系，研究结果表明β-大马酮、3-羟基-二氢大马酮等17种致香物质与感官评吸质量有正面效应，异佛尔酮、2-乙基吡啶等5种致香物质对感官评吸质量有负面效应。殷飞[4]采用PLSR等方法建立了清香型卷烟主流烟气化学成分与感官指标之间的相关性模型，结果表明清香与巨豆三烯酮呈显著正相关关系，酸香与油酸呈显著负相关关系，花香与丁烯酸呈显著正相关关系。采用膜分离加柱层析的方式对云烟净油进行处理，能有效降低了生产成本，缩短提取分离的时间，减少工艺过程中的能耗，且所得产品纯度较高、加工性能较稳定[5]。本研究拟通过GC-MS分析云烟净油有机膜分离组分的香气成分组成，计算ROAV值确定其关键香气成分，进行感官分析找出烟草关键香味成分与感官指标间的关系，为卷烟增香和制备特征烟用香料提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

YC7659云烟净油（上海祺源香精香料有限公司），无水乙醇（天津市富宇精细化工有限公司），石油醚（天津市津东天正精细化学试剂厂），乙酸乙酯（天津市津东天正精细化学试剂厂），硅胶粉，薄层层析柱用硅胶H60型。

有机膜分离实验机BONA-GM-22（博纳生物），陶瓷膜分离实验机BONA-GM-18（博纳生物），Agilent GC6890-MS5973N型气相色谱－质谱联用仪，（美国安捷伦科技有限公司），EYELAN-2100全自动旋转蒸发仪（上海爱朗仪器有限公司），硅胶薄层层析柱H60型（河南省予华仪器有限公司）玻璃柱：直径5 cm，长度60 cm，SHZ-D（Ⅲ）循环水式多用真空泵（河南省予华仪器有限公司），DLSB-5/10低温冷却循环泵（郑州凯鹏实验仪器有限公司）。

1.2 试验方法

1.2.1 膜分离

将乙醇稀释后的云烟净油过50 nm陶瓷膜去除固形颗粒杂质，然后将50 nm陶瓷膜透过液过100 kDa有机膜，100 kDa有机膜截留液组分记为M1；100 kDa有机膜透过液组分记为M2，50 nm陶瓷膜透过液记为W。对截留液M1、透过液M2两组分进行柱层析分离。

1.2.2 柱层析分离

（1）样品预处理。将100 kDa截留液M1、100 kDa透过液M2旋蒸浓缩，称取5 g的M1和M2的浓缩物，分别加入1.5倍的硅胶粉，混匀，60℃水浴5小时烘干[6-8]。

（2）装柱。采用硅胶粉干装法，制备长度45 cm，直径5 cm的硅胶柱，将上述烘干后的样品覆盖于硅胶上部，再将少许的硅胶覆盖于样品之上，最后以棉花覆盖。

（3）洗脱。分段收集洗脱剂及其配比见表1，洗脱液的流速10 mL/min，按表1的比例依次进行洗脱，每组组分均取得4个柱体积，以便收集各段不同组分的样品，将硅胶柱层析洗脱分离后得到的产物进行旋蒸浓缩。

表1 过柱层析流程表Tab. 1 Flow chart of column chromatography

1.2.3 GC-MS分析

表2 GC-MS分析条件表Tab. 2 GC-MS analysis conditions

1.2.4 关键香气成分的确定

刘登勇等[9]定义的一种通过阈值确定香味贡献程度的新指标——相对气味活度值（ROAV），来确定样品中的挥发性成分对整体风味的贡献程度。计算公式如下：

ROAVi≈（Ci/ Cmax×Tmax/ Ti）*100

式中，ROAVi为物质i的相对香气活性值；Ci为香气成分的相对百分含量；Ti为香气成分的香气阈值；Cmax与Tmax为对样品总体风味贡献最大的组分的相对百分含量和气味阈值；ROAV≥1的香味物质被确定为关键香气成分；0.1≤ROAV≤1的香味物质被认为对总体风味有贡献的香气成分[10-11]。

1.2.5 主成分分析

采用主成分分析法在保留大部分原始信息的基础上，对变量进行降维，筛选出不同组分云烟精油的关键香气物质[12]。

1.2.6 感官分析

将不同洗脱液比例下的流分45℃真空浓缩得到馏分浓缩物（1000 mL浓缩为5 mL左右），将馏分浓缩物按照0.2%的比例用香精注射机添加10 μL到未加香未加料的空白卷烟（湖南中烟提供）中，在温度（22±2）℃、相对湿度（60±5）%的恒温恒湿箱中平衡24 h后进行感官评吸，取仅加等量乙醇的空白烟作对照。感官分析小组从清甜香、木香、花香、干草香、辛香5个香韵来定义样品的感官属性，感官特征的强度使用0～9的等级进行评分，其中0 =无或不可察觉的强度，9=极高的强度。

1.2.7 数据处理

利用多元偏最小二乘法比较关键香气成分与感官指标的关系，建立云烟净油关键香气成分与感官属性的PLS模型。

2 结果与分析

2.1 云烟净油有机膜分离组分的主成分分析

对截留液和透过液组分的挥发性成分进行主成分分析，得到两组组分的累计贡献率分别为100%和87.839%，根据累计方差贡献率高于85%的原则，提取截留液和透过液组分中前4个主成分作为数据分析的有效成分。

主成分载荷矩阵分析得出截留液的第1主成分中油酸乙酯，癸醛主成分载荷值较大，分别达到0.913和0.903；第2主成分中的二氢猕猴桃内酯的载荷值较大，达到0.942；第3主成分中的4-叔丁基苯酚载荷值较大，达到0.909；总体上，第1、2、3主成分对香气物质的贡献较大，而第4主成分相对贡献较小。油酸乙酯、癸醛、二氢猕猴桃内酯的载荷值较高，推测这些物质为关键香气成分。

透过液的第1主成分中甲酸辛酯、正辛醛的主成分载荷值较大，分别达到0.944、0.954；第2主成分中壬醛的主成分载荷值最大；第3主成分中巨豆三烯酮的主成分载荷值最大，达到0.929；正辛醇、壬醛、巨豆三烯酮的载荷值较高，推测这些物质为关键香气成分。

2.2 有机膜分离组分的相对含量和ROAV值

GC-MS谱库检索采用NIST库对截留液和透过液组分进行检索，从检索结果中挑选正向、反向检索匹配度均大于99%的致香成分[13]。

截留液共检测出25种挥发性成分，主要包括酯类、酸类、醇类；相关研究在分析古井贡酒、梨酒、绿茶和鸡蛋干的关键香气组分中，由表3（a）可知，油酸乙酯、癸醛、壬醛、肉豆蔻醛、3,5-二叔丁基-4-羟基苄醇、苯并噻唑的ROAV大于1，确定这6种为关键香气成分。

透过液共检测出30种挥发性成分，主要包括酯类、酸类、醇类；ROAV用于评价挥发性物质对香气的贡献，由表3（b）可知，癸醛，甲酸辛酯，正辛醛，壬醛，酞酸二甲酯，巨豆三烯酮的ROAV大于1，这6种应为关键香气成分。

表3 100 kDa有机膜组分的相对含量以及ROAV值[14-17]Tab. 3 Relative content of 100 kDa organic membrane retentate and ROAV value

续表3

续表3

与截留液相比，透过液组分中的挥发性成分种类和含量都较高，部分香味成分仅存在于透过液组分中，截留液中没有检出。可能是截留液组分中这些香味成分与某些含量高的香味成分的保留时间相近，色谱峰被高含量香味成分的色谱峰所掩盖，导致截留液中未检测出这些物质[18]。

2.3 感官评价

由表4（a）、图1（a）可得，石油醚-乙酸乙酯配比为2-1的组分中，木香，花香较明显，在该组分中，3,5-二叔丁基-4-羟基苄醇的ROAV值大于1且相对含量较高是关键香气成分，该组分具有木香，花香；在石油醚-乙酸乙酯配比为10-1的组分中，清甜香较明显，花香，干草香稍有，苯并噻唑和壬醛的ROAV值均大于1且相对含量较高，该组分具有清甜香，花香，干草香；在石油醚-乙酸乙酯配比为20-1的组分中，清甜香，干草香，木香的香气较明显，花香和青香稍有，油酸乙酯，癸醛，壬醛，肉豆蔻醛的ROAV值均大于1，且含量较高，导致该组分具有清甜香，干草香，木香香气。

图1 100 kDa有机膜分离组分感官评析雷达图Fig.1 Radar chart of sensory evaluation of 100 kDa organic membrane separation components

由表4（b）、图1（b）可得，在石油醚-乙酸乙酯配比为10-1的组分中，青香，干草香稍有，癸醛和巨豆三烯酮的ROAV值均大于1且相对含量较高，为该组的关键香气成分，该组分具有青香，干草香；在石油醚-乙酸乙酯配比为20-1的组分中，清甜香，辛香，木香的香气较明显，花香稍有，癸醛、壬醛的ROAV值均大于1且相对含量较高为该组的关键香气成分，该组分具有清甜香，辛香，木香香气。

表4 100 kDa有机膜组分感官评价表Tab. 4 Sensory evaluation table of 100 kDa organic membrane retentate

2.4 感官评价关键香气成分与感官属性的PLS分析

以关键香气成分的ROAV值为X变量，以感官属性评分为Y变量进行相关性分析，建立PLS模型如图2所示。

图2（a）显示苯并噻唑，距清甜香，花香分布较远，不能作为特征香味物质，主要呈香成分油酸乙酯与干草香、癸醛与青香分布在较近的区域，说明它们之间相关性较强。且在本组中存在有二氢猕猴桃内酯，由于无法查询其具体的阈值，所以ROAV值为空白，但卢乐华[19]研究表明，二氢猕猴桃内酯也是烟叶香气的特征香气成分。

图2（b）显示主要呈香成分巨豆三烯酮与青香味、壬醛与清甜香、癸醛与辛香分布在较近的区域，说明它们之间相关性较强。

图2 云烟净油100 kDa有机膜分离组分的关键香气成分与感官属性的PLS相关性载荷图Fig.2 PLS correlation load diagram of key aroma components and sensory attributes of 100 kDa organic membrane separation components of Virginia tobacco absolute

3 结论

本研究采用GC-MS分析云烟净油有机膜分离组分中的香气成分组成，通过建立偏最小二乘回归分析模型反映出关键香气组分和香韵之间的关联性（如油酸乙酯和干草香相关性较强；壬醛和清甜香相关性较强），该结论与主成分中所筛查出的关键香气成分相互印证，所含香韵特征成分及分布与其感官评价结果吻合，为云烟净油关键香气成分的确定以及关键香气成分与感官指标的关系提供了相关科学依据。