Analysis of Aroma for Beverage Quality Control Using Smart Aroma Database™ and the Headspace Method

Význam tématu

Analýza aroma je klíčová pro hodnocení kvality potravin a nápojů. V pivovarnictví se charakter aroma zásadně liší podle typu sladu a fermentačních postupů. Spolehlivá identifikace a kvantifikace aromatických sloučenin umožňuje udržet konzistentní kvalitu výrobků a rychle odhalit odchylky.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem popsané aplikace bylo demonstrovat využití GC-MS systému doplněného o databázi Smart Aroma Database™ a headspace metodu HS-20 NX pro rutinní kontrolu aroma v různých typech piva. Autoři představují postup automatizované tvorby metod, simultánní skenování a SIM analýzu (FASST) a následné porovnání sedmi klíčových aromatických látek v sedmi vzorcích piva.

Použitá metodika a instrumentace

Pro sběr a koncentrování těkavých složek byla použita headspace jednotka HS-20 NX s trappem Naplex TA. GC-MS analýzu prováděl přístroj GCMS-QP2020 NX v režimu FASST (simultánní sken/SIM). Databáze Smart Aroma Database™ obsahuje informace o retenčních indexech, m/z a senzorických vlastnostech více než 500 aroma sloučenin, což umožňuje automatizovanou kalibraci a tvorbu analytických metod.

Hlavní výsledky a diskuse

Analýzou sedmi klíčových sloučenin (ethyl acetát, isobutanol, isoamyl acetát, isoamyl alkohol, ethyl hexanoát, ethyl oktanoát a 2-fenylethanol) v sedmi typech piva bylo zjištěno:

• Bílé ale vykazovalo nejvyšší relativní množství sledovaných markerů.
• SIM měření umožnila citlivou kvantifikaci předem definovaných sloučenin a sken režim detekoval až 141 dalších aroma komponent.
• Principal component analysis (PCA) na datech ze sken režimu jasně odlišila jednotlivé typy piva.

Přínosy a praktické využití metody

Metoda nabízí vysokou výtěžnost a reprodukovatelnost díky headspace trappu, zkrácení času na přípravu vzorku a plnou automatizaci. Kombinace SIM a sken režimu šetří čas a zdroje i při množství analýz vyžadovaných pro kontrolu kvality ve výrobním provozu.

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekávají se následující směry rozvoje:

• Rozšíření databáze Smart Aroma o další potravinářské a nápojové matice.
• Integrace umělé inteligence pro prediktivní modelování senzorických profilů.
• Implementace online monitoringu v reálném čase pro linky výroby nápojů.
• Miniaturizace headspace trappů pro bodové kontroly kvality.

Závěr

Popisovaná aplikace ukazuje, jak lze díky Smart Aroma Database™, headspace metodě a FASST režimu v GC-MS systému efektivně monitorovat klíčové aroma markery pro rutinní kontrolu kvality piva. Metoda spojuje citlivou kvantifikaci a rozsáhlou kvalifikaci složek při minimální pracovní náročnosti.

Reference

Y. Higashi, E. Shimbo, Y. Takemori, K. Kawamura. Analysis of Aroma for Beverage Quality Control Using Smart Aroma Database™ and the Headspace Method. Shimadzu Application News 01-00317-EN, Feb. 2022.