基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校...     

基于三维荧光光谱的花生油掺伪快速检测研究

建立一种基于三维荧光光谱的花生油掺伪检测方法。以纯花生油和掺伪4种常见植物油的花生油为研究对象,将三维荧光光谱图处理转化为灰度图,利用Zernike图像矩直接提取三维荧光光谱灰度图的特征信息,得到的特征信息数据通过Xgboost算法和广义回归神经网络（GRNN）算法分别建立定性和定量掺伪判别模型并对其进行验证。结果表明：Xgboost算法可以有效地对掺伪的花生油进行鉴别,并准确解析其掺伪具体成分;GRNN算法可定量预测花生油掺伪含量,各检出限分别为掺伪大豆油0.2%、掺伪菜籽油1.5%、掺伪玉米油1.0%、掺伪葵花籽油0.5%。因此,该方法可对花生油掺伪进行定性和定量分析,具有快速、简便、灵敏度高等优点。     

基于可见—近红外光谱的花生油二元掺伪体系鉴别研究

为了建立一种简便有效的花生油掺伪的定性和定量鉴别方法,采集花生油中分别掺伪0~90%大豆油、棕榈油和棉籽油样品的可见—近红外光谱图,结合主成分分析、判别分析、改进偏最小二乘法,建立花生油掺伪的定性鉴别和定量预测模型。结果表明,在定性鉴别中,对花生油中分别掺入大豆油、棕榈油和棉籽油的整体正确判别率分别达到了100%、96.1%和85.3%。在定量分析中,对MPLS法建立的花生油二元掺伪定标模型进行验证,结果表明,掺入大豆油、棉籽油和棕榈油的预测相关系数R_p~2分别为0.998、0.997和0.995,相对标准差RSD分别为2.33%、3.04%和3.83%,相对分析误差RPD分别为3.542、2.642和2.581,说明这三种掺假花生油所建立的最优定标模型的预测精度高,其中花生油中掺入大豆油的预测精度最高,检测花生油中掺入棉籽油与棕榈油的最低掺假量为3%。为花生油二元掺伪模式提供了一种简便、快速、有效的分析方法。     

玉米油掺假快速检测方法的研究

正本文运用拉曼光谱对含棕榈油的玉米油进行定量分析。通过对拉曼光谱图进行分析,选定1655cm~(-1)波数运用最小二乘法,建立峰强度与棕榈油质量分数的线性关系。可以对玉米油掺棕榈油的快速定量检测。玉米油是从玉米胚芽中制取的油脂。玉米     

拉曼光谱-聚类分析法快速鉴别掺伪花生油

目的建立快速鉴别掺伪花生油的拉曼光谱.聚类分析方法。方法以不同产地、不同品牌的多批次花生油、大豆油、玉米油、菜籽油、葵花籽油、精炼棕榈油、精炼棉籽油及精炼地沟油为样品,在780 nm和532 nm激光光源下,扫描和比较其普通、扩展及导数拉曼光谱的形态。结果在532 nm激光光源的扩展光谱及一阶导数光谱中,花生油与低价植物油及精炼地沟油光谱的信息量最大,样品间光谱形态的差异显著,谱峰得到有效分离。基于此全波段光谱信息和形态建立的多步聚类分析模型及鉴别程序对36份不同花生油、105份不同低价植物油、30份仿冒花生油和38份不同精炼地沟油的判别正确率均为100%,对180份5%及以上的掺假花生油的判别正确率达86%以上,对75份5%及以上的掺杂花生油的判别正确率为92%,对72份5%及以上的掺杂植物油的判别正确率达92%以上。样品测量时无需制备样品及消耗化学试剂,测量和分析一份样品仅耗时5 min左右。结论所建立的拉曼光谱.聚类分析模型既可准确鉴定花生油,还可准确鉴定各种类型的掺伪花生油,可实现对掺伪花生油的快速、无损和准确鉴别。     

几种典型食用油脂拉曼光谱分析研究

该文主要采用拉曼光谱技术对大豆油、花生油、棕榈油和猪油的拉曼光谱进行分析。分析结果表明,几种食用油脂的拉曼光谱强度的相对比值A3009/A2850,A3009/A1437,A1654/A2850和A1654/A1437可以大致表征油脂中的C=C双键的含量。进一步分析表明,相对强度A3009/A1437与油脂的碘值线性关系最好。因此可利用油脂拉曼光谱的相对强度A3009/A1437对油脂进行质量分析和掺假鉴别。     

精炼棕榈油的荧光激发光谱测定及掺棕榈油的花生油的鉴别

精炼棕榈油的荧光激发光谱测定及掺棕榈油的花生油的鉴别焦红广州卫生检疫局食检处（５１０４００）棕榈油目前已成为世界最重要的食用油脂之一。近年来，从广州口岸进口的马来西亚棕榈精油（Ｐａｌｍｏｌｅｉｎ）、棕榈油（Ｐａｌｍｏｉｌ）、棕榈硬脂（Ｐａｌｍｓｔｅａ...     

基于近红外光谱的大鲵肉粉掺伪鉴别及纯度检测

利用近红外光谱技术进行大鲵肉粉的掺伪鉴别及纯度检测。分别采集大鲵纯肉粉、掺入江团鱼肉粉、草鱼肉粉和土豆淀粉的掺伪大鲵肉粉（各40 个样本,4 类共160 个样本）的近红外光谱图。原始光谱经光谱预处理后,利用偏最小二乘-判别分析（partial least square-discriminant analysis,PLS-DA）法分别建立2分类（纯样和掺伪样）和4分类（纯样、掺江团鱼样、掺草鱼样和掺淀粉样）的定性判别模型,利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）分析法分别建立3 类掺伪大鲵肉粉的纯度定量校正模型。结果表明,PLS-DA定性模型中,经一阶导数＋多元散射校正光谱预处理后,所建2分类和4分类模型性能均为最佳,校正集和预测集的预测准确率均为100%;PLSR定量模型中,大鲵肉粉掺江团鱼肉粉、大鲵肉粉掺草鱼肉粉和大鲵肉粉掺土豆淀粉模型的校正集相关系数（Rc2）分别为0.990 6、0.986 4和0.993 3,校正集的均方根误差分别为1.14%、1.39%和0.88%;测试集的相关系数（Rp2）分别为0.994 4、0.992 4和0.990 8,测试集的均方根误差分别为0.83%、0.89%和1.22%。运用近红外光谱技术结合化学计量学方法能够对大鲵肉粉进行掺伪鉴别及纯度检测。     

近红外光谱法快速鉴别花生油真伪及掺伪成分

为实现对掺伪花生油的快速鉴别, 本文对花生油样品的原始光谱先后经过小波变换、特征谱区的选择、一阶导数加上矢量归一化预处理、剔除异常样品等方法处理后, 采用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析.结果表明, 该方法对花生油的真伪鉴别准确率达到了100%, 而且能对伪品花生油掺伪量及掺伪量大于20%时使用的掺伪植物油种类做出鉴别.说明利用近红外光谱技术结合小波变换和模式识别技术可快速、准确地鉴别花生油的真伪及掺伪成分.     

基于多源光谱特征融合技术的花生油掺伪检测

以拉曼、近红外2种光谱特征融合结合化学计量学方法对花生油掺伪进行了定量分析。分别用激光拉曼、激光近红外光谱仪采集134个掺伪油样本的光谱数据,采用SPXY算法对样本集进行划分。拉曼光谱(Ram)和近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)数据进行预处理后,采用后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和联合间隔偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,Si PLS)分别提取2种光谱的特征波长;将提取的特征波长融合,结合支持向量机回归(SVR)建立数学模型,采用网格搜索算法(CV)对SVR模型的参数组合(C,g)值寻优,建立最优参数模型。研究表明:建立的Ram-NIR-SVR模型能够实现花生油中掺杂油脂含量的快速准确预测,预测集和校正集的相关系数R分别达到0.98和0.99,均方根误差(MSE)低于2.38E-3;对比不同特征波长提取方法,并与单光谱分析技术比较,可以看出,数据融合技术能够增强模型预测能力,减小模型参数,有利于模型的实际应用,体现了2种光谱很好的互补性。表明光谱分析结合数据融合技术对食用油真实性综合鉴别具有重要意义。     

GC和LF-NMR结合化学计量学方法检测掺假油茶籽油

为了对油茶籽油品质控制及评价提供支撑,以纯油茶籽油和掺假油茶籽油(分别掺入菜籽油、花生油、棕榈油和高油酸花生油)为试验材料,采用气相色谱法(GC)分析其脂肪酸组成,采用低场核磁共振技术(LF-NMR)测定其横向弛豫特性数据,结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和偏最小二乘分析(PLS)等化学计量学方法建立油茶籽油掺假的定性和定量分析模型。结果表明：5种植物油的脂肪酸组成和LF-NMR横向弛豫特性数据存在显著区别;油茶籽油和其他4种植物油在PCA得分图上可清晰区分;PLS-DA模型可有效区分油茶籽油和掺假油茶籽油,判别正确率均可达100%;建立的油茶籽油中掺入菜籽油、花生油、棕榈油、高油酸花生油的PLS定量预测模型,真实值与预测值的相关系数(R²)分别为0.994 1、0.998 6、0.997 6、0.978 1。综上,GC和LF-NMR结合PCA、PLS-DA以及PLS等化学计量学方法可用于油茶籽油掺假类别判定及掺假量分析。     

花生油香精掺伪鉴别技术的研究

通过分析花生油和花生油香精的挥发性成分,鉴别出花生油和香精的特征成分,为花生油掺伪鉴别技术提供依据。运用静态顶空-气相色谱-飞行时间质谱联用技术,采集花生油和花生油香精的挥发性成分,由未知物分析软件对未知化合物进行解卷积处理,检索谱库,对化合物主要类别和含量进行了比较分析。花生油共鉴定出54种挥发性成分,种类较多,主要包括吡嗪类(35.37%),烃类、醇类、苯酚类、酯类和酮类含量均在5%~10%之间。花生油香精共鉴定出32种挥发性成分,吡嗪类占大多数(65.45%),其次是醛类(13.65%),吡啶占(6.87%),其他类别含量均少于5%,种类较少。通过分析得到花生油的特征化合物有丙基环丙烷、2-乙基-5-甲基吡嗪、吡咯-2-甲醛和2,3-二氢苯并呋喃,香精的特征化合物有2-乙酰基吡啶、乙酰吡嗪和2-苯氧基乙醇。通过上述特征化合物,可以有效的将花生油和香精区分,为鉴别花生油掺伪提供了可靠依据。     

实时荧光PCR定性定量检测混合食用油脂中的花生油成分

为鉴别鉴定花生油在食用油脂中的存在与否及其含量,研究了定性定量检测花生特异性基因片段的分子生物学检测方法。结果表明,生花生需加热处理后再提取DNA才能作为PCR扩增的模板,食用油脂中可提取出用于定性定量PCR的DNA,花生的Arah1基因是具有花生种属特异性的基因,采用实时荧光PCR方法检测Arah1基因片段可定性定量检测混合食用油脂中的花生油成分。     

GC-MS在花生油中掺伪花生油香精的鉴别应用研究

采用气相色谱-质谱联用技术对花生油及花生油香精中挥发性成分进行分析,剔除共有成分后,对所获得数据采用SPSS统计软件进行分析,将花生油香精中69个特征挥发性成分分为两类。通过对掺伪不同比例花生油香精的花生油样品分析,归为第一类的14种特征物质能很好地区分掺伪花生油香精,其检出限低至0.01%(占花生油体积分数),可为鉴别花生油掺伪花生油香精和评价花生油的品质提供技术参考。     

TaqMan探针荧光定量PCR检测花生油中掺入棕榈油的研究

根据棕榈内源基因MT3 -B设计引物和TaqMan探针,采用基因重组技术构建用于检测棕榈基因MT3 -B的重组质粒作为绝对定量标准品,建立标准曲线,对花生油中掺入棕榈油1% ～40%梯度混合油品提取DNA进行棕榈成分定量检测.结果表明,重组质粒标准品荧光定量标准曲线对数线性回归分析相关系数(R2)为0.996;花生油中掺入棕榈油达到5%时,可检出每亳升混合油品中棕榈MT3 -B基因17.431 copies,检测的重复性和特异性好.     

混合油脂肪酸组成数学方程式在食用油模拟掺混检测中的验证

各种纯食用植物油都有其特定的脂肪酸组成,掺混后混合油与纯油的脂肪酸组成存在配比加和关系。对市场上常见的食用植物油花生油、大豆油、玉米油和油茶籽油中脂肪酸组成进行文献查询和统计分析,统计均值与食用植物油国标数据比较显示统计均值有很好的适用性,使用统计均值建立脂肪酸组成的数学方程式,通过模拟二元混合油和三元混合油体系进行验证,显示均有良好的相关性。该法可定量计算花生油、油茶籽油等混合其他低价食用植物油的添加比例,可作为一种判断掺伪油的定性和定量检测方法。     

超临界CO2萃取花生油工艺研究

研究了低温下花生油的超临界萃取技术,采用单因素实验研究萃取压力、萃取温度、花生粉碎粒度、CO2气体流量等因素对花生油萃取率的影响,采用均匀实验方法确立花生油超临界萃取的最佳工艺条件.结果表明,萃取的最佳工艺条件为:萃取压力39 MPa,萃取温度59℃,物料粉碎度20目,气体流量30 kg/h,萃取时间为2 h.在此条件下,花生油萃取率可达95%以上,花生油品质较好,清香味纯正,花生粕的蛋白活性保持率可达93%以上.     

茶油掺伪的数学回归模型研究

以纯茶油中掺伪不同比例大豆油、花生油和菜籽油中任意两种植物油脂来建立茶油掺伪模型,通过气质联用技术测得各样品脂肪酸的含量,并通过相关性、显著性分析来筛选出合适的标志性脂肪酸建立茶油掺伪的多元回归方程模型。结果表明:某些脂肪酸含量在茶油掺伪模型中变化显著,且与茶油掺伪模型间具有高的相关性,选取该部分脂肪酸建立的相应回归模型方程的相关系数(R~2值)均较高,说明本实验获得的回归方程模型真实、可靠。研究结果可以为茶油的产品质量监控和掺假检测提供借鉴。