一、材料与试剂
材料
小茴香 、肉桂 、八角 、花椒 、草果 、豆蔻 、砂仁 、甘草、香叶、丁香 、白芷 、山奈 ，市售
样品的制备
12种香辛料骤制作卤汤，基础配方见表1。然后固定11种香辛料配方，通过改变某种香辛料的比例来制备样品，各香辛料浓度设5个水平 (表2)，样品总量为60个 。
二、电子鼻检测条件
样品气体流量 1L／min，检测时间180s，等待进样时间108s，清洗时间120s，一般清洗2～3次每个样品平行测定4次。
三、结果与分析
电子鼻数据主要采用的分析方法有主成分分析 (princi—palcomponentsanalysis，简称PCA)法 、线性判别分析 (lineardiscriminantanalysis，简LDA)法。
不同香辛料的PCA分析结果
由图1可知，小茴香第1主成分贡献率达92.6％ ，第1主成分 、第2主成分的总贡献率均达到 99.4％ ，小茴香样品之间的差别主要是由第1主成分决定的 ，第1主成分主要为芳香族化合物类 ，这与事实也相符 ；此外，从香叶 、草果 、八角 、花椒等材料中也可得出类似的结论；而对肉桂进行分析得出，其第1主成分 、第2主成分均对 肉桂的风味有一定的影响，这说明芳香族化合物类、氮氧化合物、低分子胺类对其风味有一定影响，这是肉桂不同于其他11种香辛料风味特征的主要原因 。
不同香辛料的LDA分析结果
由图2可知，除了肉桂2比较接近外，其他组分均分布较远，呈现无规律的变化情况；同时发现，香辛料D，均高于80％，说明LDA对各香辛料的区分辨别效果非常明显 。所有香辛料均不随添加量呈现比例等值的变化，这可能有3个原因：(1)每种香辛料的风味均有多种物质组成；(2)不同风味物质浓度不呈现比例累积的趋势，可能会有相乘作用、加强作用，甚至还会有相杀作用；(3)可能与本研究为不同香辛料组的混合卤汤这个检测对象有关。
香辛料特征值比较
通过对不同香辛料综合分析，为了更好地比较各种香辛料对汤料的影响，将其换算成风味特征值。由表3可知，山柰对风味的影响最大 ，小茴香、丁香、甘草、肉桂、草果次之，其他的影响较小。总体比较，所测 12种香辛料做成的汤料对整体风味特征值的排序为山柰 >小茴香 >丁香 >草果 >甘草 >肉桂 >花椒 、白芷 >豆蔻 >砂仁 >八角 >香叶。从显著性差异比较来看，单种香辛料特征值都很明显 ，结合图1、图2，可以通过主成分1、2来进行成功预测，卤汤中某种香辛料的增加或者减少，对卤汤风味的影响可以通过电子鼻来成功地判断是哪种香辛料成分。
由图4可知，豆蔻3样品的图形位于最外圈，总体特征值明显大于其余4种样品，表明电子鼻对豆蔻3样品风味更敏感，同时说明该样品中豆蔻的添加量对整体气味、风味影响最明显，高于或低于此添加量，对于产品的气味影响都较小。
雷达图分析
在雷达图分析过程中，发现12种香辛料的变化趋势基本一致，以小茴香 、豆蔻为例进行解释 ，详见图3、图4。由图3可知，5种不同小茴香浓度样品的电子鼻传感器响应值的大致轮廓相似 ，说明5种样品的整体风味相似，符合试验设计要求；但仍有一些差别，主要表现在雷达图中的2、5、11、12、13的传感器信号差别，这是由于小茴香含量不同造成的，表明传感器能够识别小茴香的风味物质。由图3还可见，小茴香3的图形位于最外圈，总体特征值最大，表明感应器对样品3的小茴香成分敏感度大于其他4个样品中小茴香成分添加量，间接表明人类对香辛料整体风味的感受与香辛料含量并不呈正相关，并非香辛料添加量越多，人体嗅觉感受越明显。
结论
12种食用香辛料对整体风味影响因素排序为山柰 >小茴香 >丁香 >草果 >甘 草 >肉桂 >花椒 、白芷 >豆蔻 >砂仁 >八角 >香 叶，主成分分析 (PCA)完全可以识别12食用香辛料中任意1种香辛料添加量的变化，线性判别分析 (LDA)使样品类内距离变小、类间距离变大，使模式在空间中有最佳的分离性。根据对雷达图分析表明，人体对于香辛料整体风味的感觉与香辛料含量并不呈正相关，并非香辛料添加量越多，人体嗅觉感受越明显。
参考文献：王储炎,熊国远,贾敬敏,袁士光,方义均.利用电子鼻检测不同香辛料熬制的卤汤[J].江苏农业科学,2017,45(10):136-140.DOI:10.15889/j.issn.1002-1302.2017.10.039.
