炒青绿茶不同栗香特征评价及共性关键成分形成途径探索

The chest-nut aroma is one of the high-grade green tea flavor characteristics, according to the type, intensity and so on characterization of differences, which can be divided into tender chestnut aroma, chestnut, cooked chestnut aroma characteristics. In the traditional research, the chest-nut aroma is classified as a class, and restricted the truthfulness and accuracy of research in the chestnut flavor quality characteristics evaluation and identification of key components. This project takes chestnut tea as the raw material, with the use of "sensory quantitative analysis method" quantitative analysis of different chestnut flavor of tea, detection and analysis with technical means of electronic nose, optimization of HSSE-GC-MS, OAV and ACI, and then by means of mathematical statistics, the evaluation system of different chestnut flavor characteristics of different intensity is constructed, and chestnut flavor characteristic aroma component regression model is established, determining the key common aroma components, finally from the drying process, analysis of quantitative trajectory of key common aroma components and explore the ways of forming using subtractive-increase technology combined with the classical theory. The research results can not only enrich the basic research of tea fragrance material qualitative and quantitative, improve aroma constituents and flavor, but also helps to guide the production practice, provide technical support for the accurate control of product quality and flavoring, perfumery technology.

栗香是高档绿茶所拥有的典型香型之一，根据类型、强度等外在表征差异，可细分为嫩栗香、板栗香、熟栗香等不同特征，传统研究将其归为一类进行分析，制约了栗香品质特征评价、关键成分鉴定等的真实、精确。本项目以栗香茶为试验原料，首先运用"感官量化分析法"对不同栗香特征进行量化研究，开展电子鼻、优化HSSE-GC-MS、OAV和ACI等检测分析，随后借助数理统计手段，构建不同栗香特征强度评价系统和不同栗香特征香气组分回归模型，确定其关键共性香气组分，最后从干燥工序入手，分析关键共性成分量化轨迹，采用消增技术结合经典理论探索其形成途径。研究结果不仅可以充实茶叶赋香物定性及量化基础研究，完善香气组分与香型理论，而且有助于指导生产实践，为茶叶产品优质香型的精准调控和增香、调香技术的提升提供技术支撑。

项目重点开展了炒青绿茶不同栗香特征评价及共性关键成分形成途径探索的研究，建立了不同栗香特征评价的数学模型，明确了不同栗香特征的共性关键组分，初步探讨了其形成途径。研究结果不仅可以充实绿茶赋香物定性及量化理论研究，而且能为绿茶优质香型的精准化调控提供技术支撑。项目主要在以下三个方面取得进展：（1）优选了HS-SPME技术提取栗香绿茶的条件：即采用DVB/CAR/PDMS萃取头，在50 ℃下吸附50 min，电解质浓度为1~3 mg•mL-1时，能达到最佳的吸附效果；筛选出30个峰为栗香绿茶的共有特征峰，通过相似度分析证实栗香特征峰具有较好的解释能力。（2）构建了基于HS-SPME/气相色谱质谱技术结合多元统计分析的三种不同栗香特征绿茶的有效判别模型。PLS-DA中，18个栗香茶样基于其香气特征实现良好分离，其R2Y=0.843、Q2=0.694，说明该模型对三种不同栗香特征绿茶具有良好的稳定性和较好的预测能力；HCA中，三类栗香绿茶在聚类距离12处被清晰地分成三类，其中板栗香型和嫩栗香型距离更接近，聚类效果和感官辨识基本一致。此外，还构建了基于微池热萃取和热脱附-气相色谱质谱技术以及离子迁移谱技术的栗香茶快速表征和判别方法。（3）明确了不同栗香特征绿茶的共性关键组分，主要包括1-辛烯-3-醇、1-辛烯-3-酮、异丁醛、正己醛、庚醛、壬醛、癸醛、苯乙醛、芳樟醇、β-紫罗兰酮、对伞花烃、己酸乙酯12种化合物，在模拟体系中添加相同浓度和比例的关键香气组分进行香气重组，三类典型栗香重构样与标准对照样的相似度均在0.97以上，进一步地证实了这12种关键香气组分对栗香绿茶特征香气的贡献作用。(4) 通过消增模拟技术研究了不同栗香特征关键成分的消长变化，初步探讨了美拉德反应Amadori重排和Strecker 降解是其生成的主要途径。在本项目的资助下，共发表科技论文10篇，其中SCI/EI论文5篇，中文核心期刊论文5篇，申请发明专利3项，培养硕士研究生3名。现已完成了计划研究内容，实现了预期目标。