基于TGS传感器的白酒品质识别：原料决定分类效果

本文档标题为《基于气体传感器阵列的白酒特征分析》(2010年)，发表于《传感技术学报》第23卷第12期。研究聚焦于电子鼻在食品质量控制中的应用，特别是利用气体传感器阵列对白酒这一特定领域进行特征分析。文章的核心内容是通过实验方法，使用包含7个TGS气体传感器的阵列对市面上的8种白酒进行了动态测量，并运用主元分析(PCA)方法来解析传感器响应与白酒品牌、香型、原料、产地以及酒精度等关键属性之间的关系。 TGS传感器作为阵列的关键组成部分，能够捕捉到白酒挥发性成分的独特信号，这些成分可能包括醇类、酯类和醛类等，这些都是白酒风味的重要贡献者。通过PCA，作者能够有效地降维并提取出传感器数据的主要特征，这有助于减少数据复杂性，提高数据分析的效率和准确性。 实验结果显示，传感器信号在识别白酒的不同特征上表现出了显著的聚类特性。其中，根据原料对白酒进行分类，得到了最优的分类效果。这说明不同的酿酒原料会显著影响白酒的香气和风味，因此，传感器阵列能够作为一种有效的工具，帮助区分不同来源或酿造工艺的白酒。 这项研究不仅展示了气体传感器阵列在白酒品质检测中的实用价值，还提供了一种通过主元分析方法挖掘和理解白酒复杂特征的新途径。这对于食品质量控制、白酒生产企业的质量监控以及消费者对产品差异化选择具有实际意义，也为气体传感器阵列技术在其他食品领域如葡萄酒、啤酒等的应用提供了参考。