Abstract：This study optimized a milk tea formulated with large-leaf yellow tea (LYT) and tangerine peel and explored its flavor characteristics and potential flavor contributors. The optimal formulation (OPF) was obtained using a fuzzy mathematical response surface model. E-nose analysis showed that the OPF exhibited a well-balanced roasted, fruity, and milky aroma profile. Sensomics analysis identified six important volatiles (OAV > 1) that may be responsible for the dominant woody, fruity and roasted aromas. Ingredient contribution analysis indicated that LYT powder primarily provided roasted aroma, tangerine peel powder contributed fruity and woody aromas. E-tongue and computer vision analyses indicated that the OPF had a rich taste profile and balanced color characteristics. Moderate catechin retention reconciled functional properties with sensory palatability. Consumer validation verified high acceptance for the OPF. These findings link formulation parameters to perceptual and chemical drivers, supporting value-added utilization of LYT in beverages.

摘要：本研究对以大叶黄茶（LYT）和陈皮为原料复配制成的奶茶进行了配方优化，并探究了其风味特征及潜在风味贡献因子。通过模糊数学响应面模型获得了最优配方（OPF）。电子鼻分析结果表明，OPF 呈现出均衡的烘焙香、果香和奶香特征。感官组学分析鉴定出 6 种重要挥发性化合物（OAV > 1），这些化合物可能是主导木香、果香和烘焙香形成的关键物质。原料贡献分析表明，大叶黄茶粉主要提供烘焙香，陈皮粉则主要贡献果香和木香。电子舌和计算机视觉分析结果显示，OPF 具有丰富的滋味特征和协调的色泽表现。适度保留儿茶素可在功能特性与感官适口性之间实现平衡。消费者验证结果进一步证实了 OPF 具有较高的接受度。这些发现将配方参数与感官感知及化学驱动因子联系起来，为大叶黄茶在饮品中的高值化利用提供了支持。

研究方法：

配方优化

采用单因素试验确定大叶黄茶速溶粉（LYTIP）、陈皮速溶粉（TPIP）、奶粉（MP）和罗汉果零卡甜味剂（SGZCS）的添加范围。

构建模糊数学感官评价模型，设定权重（色泽0.15、香气0.15、滋味0.50、外观质地0.10、整体协调性0.10），计算综合感官得分。

基于单因素结果，使用Box-Behnken响应面设计（RSM），以模糊数学感官得分为响应变量，建立四因素三水平模型，获得最优配方（OPF），并验证模型预测与实际的一致性。

基本理化与卫生指标检测

测定pH、糖度（°Bx）、蛋白质、茶多酚、儿茶素、咖啡因、菌落总数及大肠菌群，确保符合国标要求。

香气分析

电子鼻（E-nose）：比较三种配方（PF1、PF2、OPF）及四种原料的香气指纹差异。

HS-SPME-GC-MS：鉴定并定量挥发性化合物，结合保留指数和质谱库。计算气味活度值（OAV），筛选OAV>1的关键香气贡献物。

使用PCA、HCA、PLS-DA等多元统计方法，以VIP>1和p<0.05筛选关键差异挥发物。

滋味与颜色分析

电子舌（E-tongue）：定量苦、涩、酸、鲜、甜等味觉强度。

高效液相色谱（HPLC）：测定儿茶素及咖啡因含量。

计算机视觉：采集图像，转换RGB至L、a、b、C、H°颜色参数，评估色泽品质。

消费者验证

通过在线问卷，采用五级李克特量表，收集150份有效反馈，评估消费者对香气、滋味、甜度、整体接受度等指标的态度。

统计分析

使用Design-Expert、SPSS、Origin、SIMCA-P等软件进行ANOVA、响应面分析、多元统计及可视化。

关键结论：

最优配方（OPF）确定

响应面模型预测感官得分84.92，实际验证得分为85.75，高度吻合。OPF为：LYTIP 0.70 g、TPIP 0.20 g、MP 6.30 g、SGZCS 3.30 g（每100 mL水）。该配方总糖含量低于5 g/100mL，属低糖饮品，各项卫生指标符合国标。

香气特征

电子鼻显示OPF在芳香类、含硫化合物及烷烃类传感器响应值适中，避免香气冲突，形成均衡协调的烘焙香、果香和奶香轮廓。

GC-MS共检出54种挥发物，OPF中酮类（2-庚酮、2-壬酮）赋予奶香果香，杂环化合物（吡嗪类）贡献烘焙香，醇类（芳樟醇、α-松油醇、龙脑）提供花果、木质和清凉感，醛类（苯甲醛、癸醛）提供坚果、柑橘和药草香。

关键差异挥发物（VIP>1, p<0.05）共10种，其中OAV>1的重要贡献物为：2-甲基丁醛（36.4）、芳樟醇（13.17）、癸醛（8.26）、异龙脑（8.08）、α-松油醇（7.14）、对伞花烃（3.37）。这些化合物共同构成OPF的木质、烘焙、果香和草本香气。

成分对香气的贡献

LYTIP主要贡献烘焙香，TPIP主要贡献果香和木质香，而奶粉和甜味剂贡献较弱。OPF的平衡配比避免了单一香气过强，品质最优。

滋味与儿茶素

电子舌显示OPF的甜度、鲜味和丰富度显著高于PF1和PF2，苦味和涩味适中，通过甜鲜味对苦涩的掩蔽效应，整体滋味更协调。

HPLC表明OPF中总儿茶素含量最高（尤其是非酯型儿茶素C和EC），可能与甜醇口感相关。同时，奶粉中的蛋白质与儿茶素形成复合物，降低游离儿茶素浓度，但可能提升其生物可利用性。

颜色品质

计算机视觉显示OPF亮度（L）最高，红度（a）和黄度（b*）介于PF1和PF2之间，整体色泽明亮、黄亮且均衡，视觉吸引力强。

消费者接受度

150份问卷中，90%为常饮奶茶者。OPF的茶香和陈皮香被多数消费者感知为重要贡献；78.66%认为甜度“微甜”或“适中”，68.67%认为“微甜”或“不甜”，符合低糖定位。总接受度达98.67%，表明该产品具有良好市场潜力。

来源：公众号-茶科研

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7fR8R-LV5jrAAPRq1nf0Tg