王瑩，董文江，付紅巖，初眾，胡榮鎖，宗迎

（1.黑龍江東方學院食品與環(huán)境工程學部，黑龍江哈爾濱 150086）（2.中國熱帶農業(yè)科學院香料飲料研究所，海南萬寧 571533）（3.海南省熱帶香料飲料作物工程技術研究中心，海南萬寧 571533）（4.國家重要熱帶作物工程技術研究中心，海南萬寧 571533）

咖啡（coffea.spp.）是茜草科（Rubiaceae）、咖啡屬（coffea）常綠灌木或小喬木[1]，和茶、可可并稱為世界三大飲料?？Х戎饕譃榘⒗瓤ê土_布斯塔兩大品系，原產于非洲埃塞俄比亞[2]，我國主要分布在海南和云南地區(qū)[3]，海南興隆地區(qū)主要生產羅布斯塔咖啡豆，興隆咖啡是海南省最受歡迎的品牌，這里的咖啡濃而不苦，香而不烈，并且?guī)в泄阄禰4]。生咖啡豆本沒有香氣，與烘焙豆相比缺少顏色和風味特性[5]，而其化學組分由于烘焙發(fā)生一系列反應，如美拉德和焦糖化反應等[6]才能形成咖啡特有的風味。咖啡的烘焙過程大致可分為三個階段：（1）吸熱干燥階段；（2）真正的烘焙階段；（3）快速冷卻階段[7]。

近年來，國內外對于咖啡香氣物質已有大量報道，董文江等[8]采用紫外可見光譜指紋圖譜結合多元數(shù)據(jù)分析建立一種可快速鑒別不同焙炒度咖啡的方法，識別率和預報率均為 100%；Luca等[9]通過高效液相色譜-二極管陣列檢測器、近紅外光譜法（NIRS）和化學計量學表征不同烘焙條件對不同地理起源咖啡的影響，證明了種類和烘焙時間對指紋具有顯著影響，并且僅在NIRS光譜下，它們的相互作用也是顯著的；Kucˇera等[10]通過超高效液相色譜/串聯(lián)質譜法分析（淺、中、中深和深度）不同烘焙度的濃縮咖啡，使用多元統(tǒng)計分析獲得的原始數(shù)據(jù)，評估每個烘焙度之間的差異，四個烘焙度都在適當?shù)姆e分圖中；于淼等[11]利用 HS-SPME/GC-MS結合電子鼻對不同烘焙度（淺、中、深度）下的咖啡揮發(fā)性化合物進行檢測，隨著烘焙程度加深，咖啡中吡咯類、吡啶類、含硫化合物等揮發(fā)性化合物種類和相對含量逐漸增加，吡嗪類和酸類逐漸減少，呋喃類和酮類先增加后減少，進而改變咖啡的特征性香氣；上述研究僅對三種烘焙度咖啡豆樣品中香氣物質進行研究，對于咖啡豆烘焙過程中香氣物質的動態(tài)變化規(guī)律未見報道，烘焙過程中水分含量和溫度的動態(tài)變化規(guī)律也未見報道；此外，興隆咖啡為國家地理標志保護產品，受外界氣候和地理環(huán)境的影響較大，特定產區(qū)咖啡豆的香氣物質組成方式不同，系統(tǒng)揭示烘焙過程中香氣物質的變化規(guī)律及不同烘焙度樣品間香氣的差異，這些都是本研究需要解決的問題。

本文通過研究不同烘焙度（極淺、淺、淺中、中、中深、深、極深和法式重度）對咖啡豆烘焙過程中溫度、水分、失重以及揮發(fā)性物質的影響，利用電子鼻技術結合PCA區(qū)分不同烘焙度樣品，明晰興隆地區(qū)咖啡豆烘焙過程中香氣物質的動態(tài)變化規(guī)律，繪制切實可行的動態(tài)烘焙曲線，為興隆咖啡的烘焙工藝改進及產品風味品質提升提供理論支撐。

1 材料和方法

1.1 實驗材料和儀器

1.1.1 實驗材料

咖啡鮮果采摘于中國熱帶農業(yè)科學院香料飲料研究所咖啡試驗基地，選擇采摘新鮮，紅色，無病蟲害的咖啡鮮果，采用熱風恒溫干燥（t=40 ℃）至水分含量為10%左右，機械脫殼得到生咖啡豆，貯存于通風、干燥、避光的環(huán)境中保存用于下一步分析。實驗用水全部為超純水。

1.1.2 實驗儀器

Agilent 7890A-5975C氣質聯(lián)用儀，美國安捷倫科技公司；AL204電子分析天平，梅特勒-托利多儀器有限公司；MB45快速水分測定儀，瑞士奧豪斯儀器公司；Alpha M.O.S電子鼻分析系統(tǒng)，法國Alpha M.O.S公司；PRE 1 Z型咖啡豆烘焙機，德國Probat儀器公司；VTA-6S3型咖啡豆研磨機，德國 MAHLKONIG儀器公司；Xrite-SP62型色差分析儀，美國Xrite測色公司；Master-s-plus UVF型全自動超純水系統(tǒng)，上海和泰儀器有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 烘焙樣品的制備

使用Probat烘焙機制備樣品，準確稱量100.00 g生咖啡豆倒入烘焙機中，初入溫度：200 ℃，保持恒定火力：6.5，樣品分為由淺至深8個不同的烘焙度：極淺度烘焙時間為7.5 min、淺度烘焙時間為8 min、淺中度的烘焙時間是8.5 min、中度的烘焙時間為9.5 min、中深度烘焙時間為 10.5 min、深度烘焙時間為11.5 min、極深度烘焙時間為12.5 min、法式重度烘焙時間是13.5 min，每個烘焙度平行制備3個樣品，密閉在陰涼通風處保存，將烘焙好的咖啡豆粉碎，粉碎過40目篩，盛放于咖啡包裝袋中，封口備用。

1.2.2 理化指標檢測

豆溫：觀察Probat烘焙機上的顯示溫度。

失重：分別測定100.00 g生咖啡豆在烘焙前和烘焙后的重量，計算其差值，即為咖啡焙炒的失重。平行測定3次，取平均值±標準偏差。

水分含量（%）：準確稱量咖啡2.00 g粉末樣品放置于水分快速測定儀中測定，讀數(shù)，平行測定3次，計算其平均值±標準偏差即為水分含量的百分比。

1.2.3 HS-SPME/GC-MS分析

參照張豐等[12]的方法并略有改動，采用 75 μm CAR/PDMS萃取頭，將萃取頭于270 ℃的溫度下，老化60 min，然后稱取1.0 g咖啡粉末樣品于15 mL采樣瓶中，加蓋密封，置60 ℃集成式水浴恒溫磁力攪拌器中，平衡時間為20 min，將已活化好的SPME萃取頭插入樣品瓶，推下纖維頭，頂空吸附30 min后，插入氣相色譜進樣口解吸5 min。

GC-MS：DB-WAX色譜柱（30 m×0.25 mm×0.25 μm）：程序升溫條件：起始溫度為35 ℃，保持10 min，以5 ℃/min升至172 ℃，之后以15 ℃/min升至200 ℃，保持5 min；載氣為氦氣，流速為1.0 mL/min，不分流進樣，時間為3 min。檢測器溫度（EI）230 ℃，進樣口溫度250 ℃。

質譜條件：接口溫度為 250 ℃，離子源溫度為230 ℃，四級桿溫度：150 ℃，電子能量為70 eV，掃描范圍m/z為30～350。

1.2.4 電子鼻分析

電子鼻技術是分析和識別復雜揮發(fā)性物質的一項新型仿生檢測技術，它克服了傳統(tǒng)色譜指紋分析方法的局限性，對于獲取樣品的氣味信息敏感，揮發(fā)性化合物的輕微變化可能導致傳感器響應的差異。因此，許多應用已經開發(fā)用于廣泛的分析領域，如食品，飲料，化妝品，醫(yī)藥和農業(yè)[13]。電子鼻也可以用來區(qū)分產品的地理來源或品種，具有良好的記錄，如咖啡、茶、葡萄酒、魚肉和肉類[14]。參照Dong et al[15]的方法并略有改動。準確0.5 g咖啡粉于10 mL頂空小瓶中，樣品于60 ℃下以300 r/min攪拌20 min，將頂部空間氣體以150 mL/min的恒定速率泵入傳感器室中，并且將進樣器溫度保持在70 ℃以確保氣體完全解吸。進樣體積為300 μL。

1.3 數(shù)據(jù)分析

所有程序均在Matlab R2010a平臺上運行，電子感官數(shù)據(jù)通過Alpha M.O.S軟件導出至txt格式文件，再輸入至Matlab R2010a軟件。

2 結果與討論

2.1 烘焙過程中咖啡豆溫度分析

每次烘焙實驗的溫度均被記錄，如圖1所示為咖啡豆烘焙過程中溫度變化曲線。在入鍋溫度為200 ℃、火力為6.5、風門為2、不同烘焙時間的條件下，將生咖啡豆倒入滾筒式烘焙機，8種不同烘焙度咖啡豆開始時溫度迅速下降，這是由于蒸發(fā)水份并引起化學反應（吸熱階段），這一階段大概持續(xù)2 min，最低溫度降至165 ℃，此時下降平均速率為17.5 ℃/min；干燥階段結束后，風味和顏色開始逐漸變化，溫度快速回升，而此刻的升溫平均速率約為 3.8 ℃/min，咖啡豆的顏色由綠變黃，青草味消失，咖啡豆發(fā)生美拉德反應和Strecker降解反應，這些反應使咖啡豆的顏色發(fā)生了顯著的變化，最后階段，化學反應的能量平衡變?yōu)樽詣哟呋ǚ艧幔?，豆子最終開始釋放熱量，升溫緩慢，平均速率為2.1 ℃/min。

圖1 烘焙過程中咖啡豆溫度變化曲線圖Fig.1 Temperature changes of coffee beans during roasting process

2.2 烘焙過程中咖啡豆失重、水分分析

圖2 不同烘焙度咖啡豆的水分和失重變化圖Fig.2 Changes of water content and weight loss of coffee beans with different roasting degrees

如圖 2a所示為咖啡豆烘焙過程中水分含量變化圖，在烘焙階段，生咖啡豆的含水量在烘焙過程中從8～12%降低到 1～3%[16]。由于 8種烘焙度咖啡樣品的烘焙時間不同，隨著時間的不斷延長，水分含量逐漸減小，起始是由于水分的蒸發(fā)，后期則發(fā)生一系列化學反應，如美拉德反應和焦糖化反應，范圍為：1.11±0.03%～2.14±0.08%。

如圖2b所示，隨著烘焙度的不斷增加，咖啡豆的質量逐漸減少，失重范圍為10.8±0.95%～17.9±0.46%，這種烘焙損失包括水蒸發(fā)，有機物質轉化為氣體和揮發(fā)物，物理損失，咖啡豆烘焙初始階段失重是由于脫水，后期則是碳水化合物的熱降解反應所造成的[17]。烘焙過程可分為干燥，風味和顏色發(fā)展以及冷卻三個階段。

2.3 烘焙過程中咖啡豆揮發(fā)性成分分析

固相微萃取與質譜聯(lián)用可用作食品中進行鑒別[18,19]，通過HS-SPME/GC-MS對8種不同烘焙度咖啡揮發(fā)性物質進行鑒別分析，與NIST14標準譜庫對照，結合相關文獻報道，共檢測出91種揮發(fā)性物質，不同烘焙度咖啡豆的 GC-MS總離子流色譜圖見圖 3a-h,分別為極淺度、淺度、淺中度、中度、中深度、深度、極深度和法式重度烘焙豆樣品，峰強度上的差異性較大。

咖啡豆中揮發(fā)性化合物定性及定量分析如表1所示，共檢測出91種揮發(fā)性物質，其中極淺度61種、淺度68種、淺中度72種、中度72種、中深度72種、深度68種、極深度70種、法式重度70種，主要為酸類、呋喃類、吡嗪類和吡啶類等幾類化合物，呋喃和吡嗪類含量相對較高。

圖3 不同烘焙度咖啡豆的GC-MS總離子流色譜圖Fig.3 GC-MS total ion chromatograms of coffee beans with different roasting degrees

吡嗪通常具有堅果、泥土、烘烤和綠色香氣，吡啶具有魚腥味，主要來自美拉德氨基酸和糖的反應，在烘焙過程中，碳水化合物的反應，脂質的熱氧化，形成了焦糖味和甜味的呋喃[20]，主要為糠醇，8種不同烘焙度的含量排序為：JS＞S＞ZS＞FZ＞Z＞QZ＞Q＞JQ，說明這兩類是對咖啡香氣貢獻較大的揮發(fā)性化合物，吡嗪類物質含量僅次于呋喃類，其中對咖啡香氣貢獻較大的是2,5-二甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、2-乙基-5-

甲基吡嗪、2-乙基-6-甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪，含量排序為：JQ＞Q＞QZ＞Z＞ZS＞S＞JS＞FZ。

吡啶類和吡咯類物質主要表現(xiàn)為煙熏味和燒焦味，但是由于這些化合物閾值較高，因而其對咖啡的香氣貢獻較小[21]；極淺度、淺度和淺中度烘焙酸味較重，主要貢獻的揮發(fā)性化合物為酸類，而在中度烘焙時不再產生；酚類物質作為咖啡中一類揮發(fā)性物質，其中4-乙基-2-甲氧基酚和4-乙烯基-2-甲氧基苯酚對香氣貢獻較大，主要表現(xiàn)為愉悅的丁香風味[22]，其含量的大小順序為：FZ＞JS＞S＞ZS＞Z＞QZ＞Q＞JQ。

利用峰面積歸一化法進行相對定量分析，結果顯示8種不同烘焙度咖啡豆中相對含量較高的揮發(fā)性化合物分別是吡啶、2-甲基吡嗪、2,5-二甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、2-乙基吡嗪、2-乙基-5-甲基吡嗪、2-乙基-6-甲基吡嗪、三甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、糠醛、5-甲基呋喃醛，但是隨著烘焙度的增加，吡啶的相對含量逐漸增加，甲基吡嗪、2,5-二甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、2-乙基吡嗪、2-乙基-5-甲基吡嗪、2-乙基-6-甲基吡嗪、三甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、糠醛、5-甲基呋喃醛的相對含量逐漸減少；如3-戊烯-2-酮等，在極淺度、淺度、淺中度烘焙時并未檢出，而在中度時產生，這也許是咖啡的特征香氣成分；如3-甲基-2-環(huán)戊烯-1-酮、2-甲基呋喃等化合物在深度烘焙時才產生，這些可能是咖啡在較高溫烘焙下產生的特征香氣成分。不同的烘焙度咖啡豆含有自身的揮發(fā)性物質，這導致不同的烘焙度有不同的特征香氣。在極淺、淺度和淺中度烘焙時，吡嗪類和酸類為主要的揮發(fā)性物質，在中度及中深度烘焙時，呋喃類、吡咯類、酮類等起主要作用，而在深度、極深度和法式重度烘焙時，主要是酚類和吡啶類等起作用。

表1 不同烘焙度咖啡豆中揮發(fā)性成分定性分析表Table 1 Qualitative analysis of volatile compounds of coffee beans with different roasting degrees

16 23.33 3-乙基吡啶 0.15 0.15 0.15 0.24 0.27 0.31 0.36 0.39 17 23.933 2-乙基-6-甲基吡嗪 4.07 3.69 2.43 1.86 1.53 1.41 1.27 1.14 18 24.323 2-乙基-5-甲基吡嗪 2.94 2.70 1.97 1.49 1.23 1.12 0.99 0.87 19 25.334 三甲基吡嗪 4.55 4.06 2.55 2.02 1.69 1.51 1.35 1.2 20 26.160 2-(正丙基)-吡嗪 0.22 0.22 0.2 0.22 0.19 0.20 0.2 0.19 21 26.631 十四烷 - 0.06 0.10 0.16 0.22 0.19 0.19 0.21 22 27.295 乙烯吡嗪 0.36 0.35 0.38 0.44 0.41 0.39 0.34 0.31 23 27.603 2,6-二乙基吡嗪 0.56 0.45 0.32 0.27 0.22 0.20 0.2 0.19 24 28.596 3-乙基-2,5-二甲基吡嗪 4.24 4.19 3.61 2.61 2.27 2.10 2.09 1.79 25 29.29 糠醛 6.38 7.52 4.18 4.81 3.93 3.29 2.69 2.29 26 29.701 2-乙基-3,5-二甲基吡嗪 1.04 4.24 0.97 0.64 0.58 0.52 0.5 -27 30.686 2-甲基-6-丙基吡嗪 - - - 0.16 0.14 0.14 0.13 0.13 28 30.690 2-甲基-5-丙基吡嗪 - - - 0.16 0.15 0.14 0.13 0.13 29 30.814 四甲基吡嗪 0.21 0.18 0.21 - - - - -30 31.037 糠基甲基硫醚 0.06 0.06 0.08 0.17 0.19 0.24 0.28 0.29 31 31.307 2-乙烯基-6-甲基吡嗪 0.45 0.43 0.74 0.55 0.50 0.44 0.37 0.31 32 31.761 2-乙烯基-5-甲基吡嗪 0.39 0.37 0.87 0.63 0.63 0.59 0.54 0.5 33 32.223 1-(2-呋喃基)-乙酮 1.96 1.89 1.58 1.80 1.68 1.69 1.58 1.47 34 32.480 3-甲基-2-環(huán)戊烯-1-酮 - - - - - - - 0.15 35 33.238 吡咯 - - 0.07 0.16 0.15 0.16 0.18 0.19 36 33.889 2,3,5-三甲基-6-乙基吡嗪 0.28 - 0.24 0.23 0.20 0.22 0.2 0.18 37 34.433 2,3-二甲基-2-環(huán)戊烯酮 0.08 0.07 1.75 - - 0.13 0.14 0.17 38 35.486 2-呋喃基甲醇乙酸酯 1.59 1.75 1.56 1.87 1.81 1.93 1.96 1.81 39 37.340 5-甲基-2-糠醛 6.75 7.52 9.00 6.11 4.68 3.38 2.31 1.67 40 38.967 1-甲基乙烯基吡嗪 - - 1.18 1.15 1.28 1.28 1.24 1.19 41 39.134 1-(2-吡啶基)-乙酮 0.74 0.33 0.4 - - - - -42 40.243 1-甲基-2-甲醛-1H-吡咯 1.52 1.63 1.67 1.84 1.83 0.12 0.11 0.1 43 40.65 5-甲基-6,7-二氫環(huán)戊二烯并吡 0.27 0.27 0.34 - - - - -44 40.929 乙?；拎?0.96 0.95 1.03 0.95 0.87 0.76 0.65 0.57 45 41.263 2-乙酰-4-甲基吡啶 - 0.08 0.11 0.12 0.12 0.12 0.11 0.12 46 43.112 1-(1H-吡咯-2-基)-乙酮 0.25 0.21 0.24 0.33 0.33 0.32 0.29 0.28 47 43.382 2-甲基-6-(1-丙烯基)吡嗪 - 0.08 0.13 0.2 0.25 0.26 0.23 0.22 48 43.583 2-甲基-5-(1-丙烯基)吡嗪 - 0.08 0.11 0.2 0.23 0.23 0.27 0.29 49 44.744 糠醇 1.5 5.15 5.54 5.91 6.35 6.48 6.59 6.02 50 45.767 2-乙酰基-3-甲基吡嗪 1.1 1.03 1.69 1.96 2.08 1.94 1.82 1.68 51 46.641 5-甲基-2-噻吩甲醛 0.11 0.11 0.19 - - - - -52 50.811 3-乙?；绶?- 0.14 0.11 0.48 0.51 0.50 0.13 0.17 53 51.505 煙酸甲酯 - 0.13 0.20 0.39 0.45 0.52 0.49 0.65 54 52.331 異巴豆酸 0.32 0.28 0.22 - - - - -55 52.631 1-(4-吡啶基)-乙酮 - 0.13 - 0.4 - - - 0.52 56 53.723 水楊酸乙酯 - - - - - - 0.49 0.45 57 53.839 3,3-二甲基丙烯酸 1.21 0.91 0.67 0.54 0.54 0.48 - -58 55.110 大馬酮 0.11 0.09 0.19 - - - - -

注：“-”表示低于檢測限。

2.4 電子鼻分析

電子鼻作為一種電子感官分析方法，它可以獲得與樣品中揮發(fā)性化合物相關的所有信息，而不是檢測到的樣品中一種或幾種化合物的定性和定量結果[23]。Severini等[24]采用電子鼻系統(tǒng)研究研磨等級和提取時間對意式咖啡香氣物質的影響，表明研磨等級可顯著影響意式咖啡的質量，可能是由于透過濾杯時顆粒大小分布和水分滲透路徑不同所引起。

圖4為電子鼻六個傳感器對不同烘焙度咖啡的特征響應值對比圖，從圖中可以看出，8個烘焙度傳感器響應值對比圖，從圖中可以看出，8個不同烘焙度的咖啡樣品的傳感器 PA/2響應值最大，傳感器LY2/gCT響應值最小，其他傳感器響應值依次：T70/2、T30/1、P30/2、LY2/AA，但是LY2/AA的響應值也較小，除LY2/gCT和LY2/AA外，其他4個傳感器對8種不同烘焙度咖啡樣品的響應值均有明顯差異性，即在 8種不同烘焙度時響應值有明顯變化。所以LY2/gCT和LY2/AA對區(qū)分不同烘焙度咖啡的香氣變化影響較小。

圖4 不同烘焙度咖啡電子鼻傳感器特征響應值對比圖Fig.4 Comparison of characteristic response values of coffee samples with different roasting degrees by electronic nose sensor

圖5 不同烘焙度咖啡豆電子鼻數(shù)據(jù)的PCA二維得分投影圖（a）和載荷圖（b）Fig.5 PCA two-dimensional score projection diagram (a) and load graph (b) for electronic nose data of coffee samples with different roasting degrees

PCA是一種無監(jiān)督模式識別方法，通過原始變量的線性組合減小變量的維數(shù)，通常由前幾個主成分即可代表原始變量的大部分信息，并通過突出樣本集群之間的相似性和差異性，有助于顯示不同類型的味道和氣味[25]。對8種烘焙度咖啡樣品香氣信息的電子鼻主成分分析如圖5所示，每類樣品可按各自特性聚為一類，表明樣品重現(xiàn)性較好。由圖5a可知，第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）累計方差貢獻率為

91.1%，大于85%[26]，其中PC1為81.8%，PC2為9.3%，表明前兩個主成分包含了烘焙咖啡豆揮發(fā)性成分的大部分信息量，能夠反映烘焙咖啡豆氣味的整體信息。8種烘焙度咖啡樣品幾乎沒有重疊，說明不同烘焙度咖啡樣品區(qū)分度較高。在PC1方向上，中度、深度、極深度和法式重度烘焙咖啡得分為正，極淺度、淺度、淺中度烘焙咖啡得分為負，中深度在原點附近，中度、深度、極深度、法式重度與極淺度、淺度、淺中度、中深度區(qū)分明顯，極深度與法式重度有部分重疊。在PC2方向上，極淺度和中度烘焙咖啡得分為正，中深度得分為負，而淺度、淺度、深度、極深度和法式重度則在原點附近，中度和深度有少部分重疊，而與極淺度則區(qū)分明顯。由圖5b可知，傳感器T30/1和P30/2位于第一象限，即樣品的空間分布在第一主成分正方向與T30/1和P30/2相關，負方向上與T70/2、PA/2、LY2/AA和LY2/gCT相關，樣品的空間分布在PC2方向上和PC1一致。載荷T30/1和P30/2與中度烘焙相關性較大，載荷T70/2、LY2/AA和LY2/gCT與深度、極深度和法式重度相關性較大，載荷PA/2與極淺度相關性較大。結合圖4和圖5分析，8種不同烘焙度咖啡的揮發(fā)性物質有較大差異，在電子鼻傳感器中，中度烘焙咖啡的響應強度最大，可能是由于中度烘焙時產生特殊香氣導致。

3 結論

本文研究了海南興隆地區(qū)8種不同烘焙度咖啡豆的風味特性，通過檢測其理化指標和揮發(fā)性成分并結合電子鼻技術區(qū)分不同烘焙度的咖啡豆。

3.1 隨著烘焙度的增加，咖啡豆的水分和失重逐漸降低，烘焙損失包括水蒸發(fā)，有機物質轉化為氣體和揮發(fā)物，物理損失，咖啡豆烘焙初始階段失重是由于脫水，后期則是碳水化合物的熱降解反應所造成的。

3.2 HS-SPME/GC-MS的分析表明：共檢測出91種揮發(fā)性物質，其中極淺度62種、淺度68種、淺中度

72種、中度72種、中深度72種、深度68種、極深度70種和法式重度70種，主要為酸類、呋喃類、吡嗪類、吡啶類等幾類化合物，前人研究結果發(fā)現(xiàn)愈創(chuàng)木酚具有煙熏味，吡啶具有焦糊味，吡咯呈堅果香味和烘烤味，呋喃類物質可產生令人愉快的焦香味[27]，酚類物質作主要表現(xiàn)為愉悅的丁香風味。在極淺、淺度和淺中度烘焙時，吡嗪類和酸類為主要的揮發(fā)性物質，主要為堅果味和酸味；在中度及中深度烘焙時，呋喃類、吡咯類和酮類等起主要作用，主要呈現(xiàn)焦香味和烘烤味；而在深度、極深度和法式重度烘焙時，主要是酚類、吡啶類等起作用，大多表現(xiàn)為焦糊味。

3.3 電子鼻分析表明：除LY2/gCT和LY2/AA外，其它4個傳感器對8種不同烘焙度咖啡樣品的響應值均有明顯差異性。因此，電子鼻可感知咖啡樣品因烘焙度不同而引起香氣的差異，并且每個傳感器均有良好的檢測重復性。而本文利用HS-SPME/GC-MS和電子鼻技術結合PCA可將極淺度、淺度、淺中度、中度、中深度、深度、極深度和法式重度烘焙咖啡豆在定性角度上進行良好的區(qū)分，尤其是中度與極淺度烘焙豆區(qū)分明顯。利用HS-SPME/GC-MS結合電子鼻技術對海南興隆地區(qū)不同烘焙度咖啡中揮發(fā)性成分進行分析，可以根據(jù)揮發(fā)性成分的不同區(qū)分海南興隆地區(qū)不同烘焙度咖啡，進一步明晰了海南興隆地區(qū)咖啡豆烘焙過程中香氣物質的變化規(guī)律，為興隆咖啡的烘焙工藝改進提升提供理論支撐。

[1]Akiyama M, Murakami K, Hirano Y, et al. Characterization of headspace aroma compounds of freshly brewed arabica coffees and studies on a characteristic aroma compound of Ethiopian coffee [J]. Journal of Food Science, 2008, 73(5):C335-C346

[2]楊靜園,董文江,陸敏泉,等.咖啡豆的熱風干燥特性及其干燥過程中風味成分變化規(guī)律研究[J].熱帶作物學報,2016,37(5):971-978 YANG Jing-yuan, DONG Wen-jiang, LU Min-quan, et al.Research on characteristics and volatiles changes during hot-air drying of green coffee beans [J]. Chinese Journal of Tropical Crops, 2016, 37(5): 971-978

[3]李法濤.試論海南島的立體農業(yè)-革熱帶農業(yè)種植制度的探討[J].農業(yè)現(xiàn)代化研究,1983,4(5):24-28 LI Fa-tao. Dimensional agriculture of Hainan Island-discussion on reforming tropical agriculture planting system [J]. Research on Agricultural Modernization, 1983,4(5): 24-28

[4]歐陽歡,王慶煌,龍宇宙,等.海南咖啡產業(yè)鏈延伸和拓展對策[J].農業(yè)現(xiàn)代化研究,2012,33(1):55-58 OUYANG Huan, WANG Qing-huang, LONG Yu-zhou, et al.Development strategy of Hainan coffee industry chain [J].Chinese Journal of Tropical Agriculture, 2012, 33(1): 55-58

[5]Flament I, Bessière-Thomas Y. Coffee flavor chemistry [J].Thomas, 2002

[6]Vignoli J A, Viegas M C, Bassoli D G, et al. Roasting process affects differently the bioactive compounds and the antioxidant activity of arabica and robusta coffees [J]. Food Research International, 2014, 61(7): 279-285

[7]Buffo R A, Cardelli-Freire C. Coffee flavour: An overview[J]. Flavour & Fragrance Journal, 2004, 19(19): 99-104

[8]董文江,王凱麗,谷風林,等.紫外可見光譜指紋圖譜結合化學計量學在鑒別咖啡不同焙炒度中的應用[J].熱帶作物學報,2015,36(2):404-410 DONG Wen-jiang, WANG Kai-li, GU Feng-lin, et al.Discrimination of coffee samples of different roasting degree by UV-Vis spectroscopic fingerprint with the aid of chemometrics [J]. Chinese Journal of Tropical Crops, 2015,36(2): 404-410

[9]Luca S D, Filippis M D, Bucci R, et al. Characterization of the effects of different roasting conditions on coffee samples of different geographical origins by HPLC-DAD, NIR and chemometrics [J]. Microchemical Journal, 2016, 129: 348-361

[10]Ku?era L, Papou?ek R, Kurka O, et al. Study of composition of espresso coffee prepared from various roast degrees ofCoffea arabicaL. coffee beans [J]. Food Chemistry, 2016,199: 727-735

[11]于淼,董文江,胡榮鎖,等.海南興隆地區(qū)烘焙咖啡豆的揮發(fā)性成分研究[J].熱帶作物學報,2016,37(9):1826-1835 YU Miao, DONG Wen-jiang, HU Rong-suo, et al. Volatile components of roasted coffee beans based on HS-SPME/GC-MS and electronic nose in Xinglong region,Hainan province [J]. Chinese Journal of Tropical Crops, 2016,37(9): 1826-1835

[12]張豐,董文江,王凱麗,等.云南不同地區(qū)烘焙咖啡豆揮發(fā)性成分的HS-SPME/GC-MS分析[J].食品工業(yè)科技,2015,36(11):273-280 ZHANG Feng, DONG Wen-jiang, WANG Kai-li, et al.Comparative analysis of aromatic components of roasted coffee beans from different geographical origins in Yunnan province by HS-SPME/GC-MS [J]. Science and Technology of Food Industry, 2015, 36(11): 273-280

[13]Loutfi A, Coradeschi S, Mani G K, et al. Electronic noses for food quality: A review [J]. Journal of Food Engineering, 2015,144(144): 103-111

[14]Alireza S, Hassan Z, Abdolabbas J, et al. Early detection of contamination and defect in foodstuffs by electronic nose: A review [J]. Trends in Analytical Chemistry, 2017, 97: 257-271

[15]Dong W J, Zhao J P, Hu R S, et al. Differentiation of Chinese robusta coffees according to species, using a combined electronic nose and tongue, with the aid of chemometrics [J].Food Chemistry, 2017, 229: 743-751

[16]Cho A R, Park K W, Kim K M, et al. Influence of roasting conditions on the antioxidant characteristics of Colombian Coffee (Coffea arabicaL.) beans [J]. Journal of Food Biochemistry, 2013, 38(3): 271-280

[17]Gloess A N, Vietri A, Wieland F, et al. Evidence of different flavour formation dynamics by roasting coffee from different origins: On-line analysis with PTR-ToF-MS [J]. International Journal of Mass Spectrometry, 2014, 365-366(5): 324-337

[18]Stanimirova I, üstün, B, Cajka T, et al. Tracing the geographical origin of honeys based on volatile compounds profiles assessment using pattern recognition techniques [J].Food Chemistry, 2010, 118: 171-176

[19]Vallverdú-Queralt A, Bendini A, Tesini F, et al. Chemical and sensory analysis of commercial tomato juices present on the Italian and Spanish markets [J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2013, 61(5): 1044-1050

[20]Cuevas F J, Pereira-Caro G, Moreno-Rojas J M, et al.Assessment of premium organic orange juices authenticity using HPLC-HR-MS and HS-SPME-GC-MS combining data fusion and chemometrics [J]. Food Control, 2017, 82:203-211

[21]Rocha S, Maeztu L, Barros A, et al. Screening and distinction of coffee brews based on headspace solid phase microextraction/gas chromatography/principal component analysis [J]. Journal of the Science of Food and Agriculture,2003, 84: 43-51

[22]S?llner K, Schieberle P. Decoding the key aroma compounds of a Hungarian-type salami by molecular sensory science approaches [J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry,2009, 57(10): 4319-4327

[23]Zhu J C, Chen F, Wang L Y, et al. Evaluation of the synergism among volatile compounds in Oolong tea infusion by odour threshold with sensory analysis and E-nose [J].Food Chemistry, 2017, 221: 1484-1490

[24]Severini C, Ricci I, Marone M, et al. Changes in aromatic profile of espresso coffee as a function of grinding grade and extraction time: a study by electronic nose system [J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2015, 63(8): 2321-7

[25]Gutiérrez J M, Haddi Z, Amari A, et al. Hybrid electronic tongue based on multisensor data fusion for discrimination of beers [J]. Sensors amd Actuators B: Chemical, 2013, 177(1):989-996

[26]劉明,潘磊慶,屠康,等.電子鼻檢測雞蛋貨架期新鮮度變化[J].農業(yè)工程學報,2010,26(4):317-321 LIU Ming, PAN Lei-qing, TU Kang, et al. Determination of egg freshness during shelf life with electronic nose [J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2010, 26(4): 317-321

[27]呂文佳,劉云,楊剴舟,等.咖啡主要烘焙風味物質的形成及變化規(guī)律[J].食品工業(yè)科技,2015,36(3):394-400 LV Wen-jia, LIU Yun, YANG Kai-zhou, et al. Formation and characteristics of the main roasted coffee flavour compounds[J]. Science and Technology of Food Industry, 2015, 36(3):394-400