目前，對于人造板材氣味的判定仍采用傳統的人工鼻嗅分級的方法，此方法存在主觀性強、判定失誤率高、識別結果爭議大等諸多缺陷。與此同時，人造板的氣味造成了消費者對于人造板材環保和健康的疑慮，普遍認為只要板材有味道就會對健康產生不良影響，甚至個別消費者認為這些味道的“罪魁禍首”就是甲醛。如何在不受感官人員身體狀況和個人經驗素質的影響下，有效而準確地識別人造板的氣味差異乃至區別具體的化學成分，同時，糾正社會上一些對人造板材氣味的誤解宣傳，成為了業內的一個難題。
隨著電子鼻技術的發展，利用電子鼻進行揮發性物質檢測更加可靠，電子鼻能夠給出揮發性成分的整體信息，也可以說是一種“指紋數據”模擬了人的嗅覺神經系統，將“聞得”的不同成分的不同信號與已經建立的數據庫中的信號進行對比，作出識別，因此具有類似人類鼻子的功能。本實驗采用Alpha MOS公司生產的Heracles II型快速氣相色譜電子鼻，通過對不同人造板材進行分析對比，考察該設備對人造板氣味成分的區分能力，進而嘗試對人造板氣味進行研究分析。
材料與方法
試驗材料
某人造板廠生產的共4種人造板材樣品，樣品切割成約1 cm3的小塊，具體信息見表l。
板材樣品Heracles 11分析結果
氣相色譜圖
氣相色譜電子鼻系統采用2根不同極性的色譜柱：MXT～5(弱極性)和MXT～1701(中等極性)。圖3 為4個板材樣品的氣相色譜圖，從圖中可以看出，4個樣品的峰在出峰時間和峰的面積上都存在差別，即4 種板材樣品在氣味的化學成分上可能存在較大區別。
可將氣相色譜信息處理成雷達圖的形式(圖4)，更為形象地展現樣品區別。出現較大的成分區別的原因：1)生產板材所使用的原料不同；2)板材生產過程中的工藝、施膠量、施膠種類、時間及是否貼面等的區別。這為分辨不同板材提供了有力的證明。
主成分分析圖(PCA)
主成分分析(PCA)， 又稱主分量分析，是把原來多個變量化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法，從數學角度來看，這是一種降維處理技術。它是一種掌握事物主要矛盾的統計分析方法，可以從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質，簡化復雜的問題。PCA作為一種線性特征提取技術，旨在利用數據降維的思想，即計算主成分而將高維數據投影到較低維的空間、把多指標轉化為少數幾個綜合指標，從而盡可能地展示原始數據中所包含的信息。PCA在電子鼻中用于客觀地分析樣品之間的差異。主成分分析原理：在力求數據信息丟失最少的原則下，對高維的變量空間降維，即研究指標體系的少數幾個線性組合，并且這幾個線性組合所構成的綜合指標將盡可能多地保留原來指標變異方面的信息。這些綜合指標就稱為主成分(Pc)。
為減少試驗過程中的誤差，選取試驗中的3組數據進行分析。根據試驗方法，選擇試驗結果中的全部色譜峰進行PCA分析，得到圖5。當區分指數(Discrimination index)>80時就可以認為二者區分度較好，且數值越接近100區分度越高。由圖5可知，主成分1(PC 1)即橫坐標對4種板材的區分度為62．493％，主成分2(PC 2)縱坐標的區分度為30．369％。電子鼻將所有的區別因素化繁為簡，綜合提取了兩種區分因素即PPC l和PC 2便可將4種板材樣品區別開來。4種板材的區分指數為97，這說明Heracles II能夠很好地區分不同的人造板材樣品。
通過4種樣品的相對位置大致了解樣品的區別，橫縱坐標的數值只是相對位置。在4種板材樣品中，刨花板與貼面刨花板距離較近且明顯遠離其他兩種樣品，說明刨花板與貼面刨花板之問樣品差異較小，氣味較為接近，即刨花板貼面與否與氣味差別的大小關系相對較低。而對于纖維板和貼面纖維板樣品來說，二者相對距離較遠，不僅在種類上明顯區別于刨花板和貼面刨花板，而且可以看出是否貼面對于纖維板板材成品氣味的影響較大。
出現上述試驗結果的主要原因有以下兩點，首先，試驗樣品所用的貼面為_三聚氰胺浸漬膠膜紙飾面人造板，帶有不同顏色或紋理的紙在三聚氰胺樹脂膠黏劑中浸泡后，待膠黏劑固化到一定強度后，將其鋪裝在刨花板、中密度纖維板表面，經熱壓而成。所以貼面丁藝后，其他氣味源會對原有板材氣味造成影響，這就是同種板材貼面前與貼面后氣味差異的原因。其次，刨花板在生產中原料比纖維板更復雜，用膠量更大，所以氣味更大。刨花板貼面后對于原有氣味的波動影響相對于纖維板影響較小，因此，貼面對于實驗中選用的貼面纖維板樣品在氣味上的影響較貼面刨花板樣品大。各樣品問相對距離具體見表3。
通過篩選峰面積較大(峰面積>l ooo)及樣品分較為明顯(區別能力>0．9)色譜峰優化試驗結果見圖6，且標注出貢獻區分的主要色譜峰。圖5與圖6無明顯差異，4種樣品分布趨勢相同，刨花板與貼面刨花板距離較為接近，纖維板與貼面纖維板的距離較遠。
SIMCA分析
SIMCA方法是基于類模型基礎上的有監督的模式識別方法，該方法基于這樣的假設：同一樣本具有相似的特征，在一定的特征空間內，屬于同一類的樣品就會聚集在某一特定的空問區域，而對不同的樣本，則分布在不同的區域。通過因子分析法分別針對訓練集中的每類樣品建立類模型。類模型建好后，對試驗集中的樣本，計算其到各類模型的SIMCA距離，根據SIMCA距離判別樣品屬于某一已知類或歸于新類。
圖7為4種板材樣品的SIMCA分析結果，試驗以纖維板為參考樣，其他樣品為未知樣，圖中灰色部分代表可接受區域。由圖7可知，除纖維板以外其他3種板材樣品均落在灰色區域外，即不被灰色區域接受，說明這3種板材樣品都不屬于纖維板的范圍或者是說不符合預先設定的合格范嗣。這可為板材產品的質檢品控和板材種類辨別分析提供參考及幫助。
SQC分析
統計質量控制分析圖是判斷和預報生產過程中質量狀況是否發生波動的一種有效方法。
圖8為以纖維板F為控制樣，建立板材樣品的SQC 分析圖。由圖中可知，纖維板F分布在控制區域內，其他3種板材樣品則分布在控制區域外。與SIMCA分析的效果一樣，都可以對產品質檢品控和板材種類辨別分析提供參考和幫助。
化合物定性分析
采用AroChembase數據庫對板材樣品中的揮發性化合物進行定性，可能含有的化合物見表4。
結論及展望
Heracle氣相色譜電子鼻是電子鼻及超快速氣相色譜二合一的儀器。超快速氣相色譜實現了快速的樣品分析，對比樣品之間的差異，并通過AroChembase數據庫得到樣品中可能存在的化合物，同時給出相關化合物的感官信息。
試驗結果表明，Hemclel’j’u夠根據樣品在氣味上的差異對人造板樣品進行區分，不同樣品在PCA圖上的分布呈現一定的規律性。這驗證了筆者的初步設想，同時為今后關于人造板氣味的研究提供了新的解決途徑。
而對于產品開發，可以通過比較新開發產品與目標產品在氣味間的差異，以指導產品的開發以及對于現有生產線的品控與鑒定。并且可為板材產品質檢品控和板材種類辨別分析提供參考及幫助。
但是人造板的生產地域、原材料(如木材，秸稈)種類、生產工藝以及庫存都千差萬別，甚至板內各種物質間協同和抑制作用也各不相同，因此人造板氣味的差異也不可以偏概全，這也給今后的研究帶來了挑戰。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。
參考文獻：耿奧博,王毓彤,黃河浪,崔舉慶,徐旭東,梅長彤.基于快速氣相電子鼻對人造板氣味的分析[J].林產工業,2018,45(06):26-31.轉載請注明來源。
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