摘要：為區分不同品牌啤酒并分析樣品間揮發性風味物質種類及含量的差異,采用PEN3電子鼻和氣相色譜-質譜聯用（GC-MS）技術從宏觀和微觀上對5種品牌啤酒的揮發性成分進行檢測。利用主成分分析（PCA）、Fisher判別分析（FDA）對電子鼻響應值進行數據處理并建立分類判別模型,并與GC-MS數據進行了相關性分析。結果表明,電子鼻PCA分析與FDA分析都能對樣品進行區分,R6和R9傳感器起主要區分作用。GC-MS共鑒定出24種酯類、16種醇類、13種酸類、10種醛類、12種烷類、7種酮類以及13種芳香族化合物等揮發性物質。5種啤酒的主要揮發性成分的種類大體相同,但是各組分含量有所區別。根據偏最小二乘回歸模型,電子鼻與揮發性風味物質表現出良好的相關性。這兩種方法在分類識別啤酒方面有很好的應用前景。 

關鍵詞：啤酒;電子鼻;GC-MS;分類;