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食用香精香料的现状及发展趋势


[  生意社    更新时间:2009/1/17  ]    ★★★

  3香精香料的分析方法进展

    3.1天然香料的提取方法

    从芳香植物中提取天然香料的方法可分为4大类:水蒸汽蒸馏法、浸提法、榨磨法、吸附法。水扩散蒸汽蒸馏是新近才发展起来的一种新颖的蒸馏技术。它的优点是:蒸汽是呈渗透形式往下进行渗透和穿质,料层不会打洞和短路,蒸馏较均一,完全;避免了精油因受高温时间长而造成破坏性分解、水解、聚合反应,所得精油质量好、收率高、能耗低,且蒸馏时间短,设备简单。

    超临界萃取是20世纪80年代以来出现的一种新的分离技术,目前国内外常采用CO2作为超临界流体的提取剂。CO2萃取的香料特征是成品无残留溶剂,无异味,保持头香原貌,有更多尾香成分,香料的收率更高,用超临界CO2萃取的产品因未受热和溶剂残留的影响,香气往往特别新鲜、浓郁,具有天然逼真的特征香,其有效成分和收率也大大高于常规蒸馏法、萃取法、压榨法。全世界有42家超临界萃取工厂,超临界萃取是一个极有发展潜力的新工艺。吸附法是利用只吸附香气成分的吸附剂提取低沸点的香气成分,其最大特点是能富集、提取沸点较低的香气成分且不会破坏香气的组分和性质,但高沸点的组分较少,因此精油的收率一般都很低。

    3.2香精香料的分离方法

    香精香料的组分可以按照其沸点的高低大致分为挥发性组分和非挥发性组分两类。对于香精香料中的挥发性组分,气相色谱(GC)仍然是目前最常用的分离手段。气相色谱中最先是用填充柱色谱来分离香气成分,但填充柱的柱效不高,难以满足分析复杂香精样品的要求,现在柱效更高的玻璃毛细柱管柱及石英毛细管柱已经成为香精成分分析的主流柱型。另外,随着毛细管柱外涂层技术的进步,出现了使用高温达440℃温度的毛细管柱,使可分离对象的沸程得到了大幅度的扩展。另外,全二维气相色谱(GC×GC)以其分辨率高、峰容量大(是两根色谱柱各自峰容量的乘积)、灵敏度高(比通常的一维色谱高20~50倍)、分析时间短、定性可靠性强等特点,使得该技术在复杂体系样品如香气、精油等的分离分析中占有越来越重要的地位。对于香精香料中的非挥发性成分,其主要的分析方法是薄层色谱法(TLC)和高效液相色谱法(HPLC),但由于分离速度慢等缺点,目前一般采用超临界流体色谱(SFC)来分析难挥发、易热解的香精成分。

    3.3香精香料的检测方法

    每种检测器只对某类物质特别敏感,响应值高,而对另一类物质却不敏感,响应值很低,一般来说,很难利用单一的检测器对未知物进行定性。Parliament等采用玻璃内衬的不锈钢流路分离器,同时用FID/FPD/NPD测定香料和香味领域中很重要的一些含氮和含硫化合物,这些化合物对许多食品的香味起很大作用。如咖啡中的糠基硫醇等微量组分,用常规方法很难分离测定,但用多维检测系统则能很好的得以解决。质谱检测器(MS)与色谱联用技术的应用使香精香料成分研究的效率得到了大幅度的提高。通过GC预分离,MS进行检测分析,通过谱库检索就能给出化合物的可能的结构信息,一个复杂的混合物在较短时间内就可以分析完毕。所以GC/MC是目前香精香料分析中应用最多的一种手段。由于香精组成十分复杂,MS/MS的应用为复杂样品的定性、定量分析提供了新的途经。MS/M可以将色谱柱上不能分开的共流物利用时间编程和多通道检测将其完全分开。以飞行时间(TOF)作为质量分析器的MS检测器采用了延迟引出技术和离子反射技术,高速扫描(≥100次/s),分辨率达到20000以上(FWHM),TOF-MS与GC×GC联用对全二维色谱的定性分析很有帮助。

    3.4其它分析方法

    对GC或LC与傅立叶变换红外光谱(FTIR)以及二维核磁共振联用,也是当今香精成分分析中的常用方法,对香精等复杂混合物的分析鉴定更有价值。同位素质谱(IRMS)则是近两年才被用作在线分析检测的,GC-IRMX联用不仅可用于分析复杂混合物的组分,而且可以推断组分来源。

    1958年,Chien建立起一种以计算机技术为基础的模式识别法,使精油的分析效率得到了大幅度的提高,该方法的核心是一种对比法,即用K氏最临近归类法比较待测与已知样品的成分,若误差在规定范围内,即可判定两者的成分相似或相同。对于香精香料这类可能含有数百种成分的混合物,传统的识别鉴定方法费时费力,而计算机模式识别方法则可对照GC对不同样品的描述图谱快速识别混合物中的成分,也可将一组作为一个整体识别出来。其最突出的特点是预测力强、快速准确、操作方便。1993年,Stampanon报道了一种不借助任何仪器的定量香味剖析(QFP)技术。这种技术着眼于嗅觉、味觉等对香味、香气感受的模仿,通过训练个体识别来量化其对某种产品的感觉,不仅比其他所有一切分析方法都直观,而且能对现有仪器无法作出响应的特定气味作出反应。

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