三级大豆油酸价的近红外光谱检测

为改进现有的油脂检测方法,以三级大豆油脂酸价检测为研究对象,利用近红外透射光谱技术,结合化学计量学方法,选择4500～6000cm-1为特征波段建立油脂酸价校正模型,首先研究基于小波变换的光谱预处理方法,通过详细比较不同小波分解层数对建模的影响。结果确定db4小波的四层分解去噪效果最佳。结合滤波后重构的光谱信号建立油脂酸价BP神经网络校正模型,利用预测集样本对模型进行验证,决定系数R2和预测均方根误差分别为0.9743和0.1036。证明利用近红外光谱分析技术快速检测油脂酸价是完全可行的。     

基于近红外光谱技术的食用油酸值和过氧化值定量分析研究

目的 建立基于傅里叶近红外光谱技术的定量分析模型, 实现快速测定食用油中酸值和过氧化值含量, 保证食用油的品质安全以及跟踪食用油储藏期间的品质变化。方法 首先采用傅里叶近红外光谱仪采集食用油样品漫反射光谱, 接着采用归一化(Normalize)和标准正态变换(standard normal variate, SNV)对光谱数据进行预处理, 降低原始光谱中噪声的影响; 其次通过随机森林(random forest, RF)和引导软收缩(bootstrapping soft shrinkage, BOSS)算法提取特征波长; 最后结合径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络和极限学习机(extreme learning machine, ELM)建立食用油酸值和过氧化值的预测模型, 并与全波段的模型进行对比分析。结果 经过BOSS算法所提取的特征波段建立的模型预测效果优于RF算法以及全波段模型, 酸值模型的决定系数(determination coefficient, R2)达到0.98, 均方根误差(root mean square error, RMSE)达到0.08; 过氧化值模型的R2达到0.96, RMSE达到0.63。结论 BOSS算法有效的提取了食用油酸值和过氧化值的特征波段, BOSS-RBF模型能够适用于食用油中酸值和过氧化值含量的快速、无损检测。利用近红外光谱技术对食用油酸值和过氧化值进行定量分析是可行的, 可通过该方法实现对食用油品质的分析研究。     

食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选

以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,iPLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100 个,并在4 000～12 000 cm－1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用iPLS法从原始光谱中初步筛选出4 540～5 346 cm－1和6 807～7 004 cm－1组合特征波段,R2和预测均方根误差（rootmean square error of prediction,RMSEP）分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2 种选择结果中各选取前6 个波长点,以12 个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用iPLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。     

近红外光谱无损检测在食用油脂分析中的应用研究进展

近红外光谱技术作为一种具有样品前处理简便、快速高效、可以实现多组分同时分析等优点的新型无损分析技术,在食用油脂分析领域扮演着重要角色。对近10年来近红外光谱技术在食用油脂无损检测中的应用进行了总结,概述了近红外光谱技术的分析类型,在食用油脂和食用油脂原料分析方面的应用。通过结合化学计量学方法,近红外光谱技术可以实现不同种类食用油脂的快速鉴别分析,食用油脂的各项理化指标(如游离脂肪酸的含量、碘值、酸值、过氧化值、皂化值等)的快速检测,食用油脂无损掺假检测,食用油脂原料(如玉米、棉籽、油菜籽等)含油量的无损分析。此外,针对当前食用成品油快速无损分析过程中的难题对未来该领域的研究方向进行了展望,以期近红外光谱技术在食用油脂无损分析领域得到更广泛的应用。     

压榨及浸出工艺对大豆油稳定性影响及IPLS-SPA特征波段选择方法应用

为明确大豆油不同生产工艺对其稳定性的影响,对压榨及浸出2种工艺生产的大豆油进行煎炸加热处理,根据酸值和羰基价的变化,探讨煎炸时间及煎炸温度对2种工艺生产的大豆油品质的影响。结果表明:随煎炸时间的延长,浸出大豆油酸值变化程度相对较小;在220℃及240℃煎炸温度下,压榨大豆油的羰基价均高于浸出大豆油,而且在240℃时,压榨和浸出大豆油酸值及羰基价差异显著(P0.05),因此,在高温煎炸时压榨及浸出2种大豆油相比较,浸出油具有较好的稳定性。同时结合近红外光谱分析技术,利用间隔偏最小二乘(interval partial least squares,IPLS)-连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行特征波段选择,建立一个适于检测油脂中酸值和羰基价变化,且精确度较高的模型。酸值在1 150～1 315 nm和1 579～2 444 nm的组合波段具有最佳建模效果,验证相关系数为0.955,预测均方根误差为0.049;羰基价在1 236～2 093 nm和2 187～2 594 nm的组合波段具有最佳建模效果,验证相关系数为0.946,预测均方根误差为3.134,采用IPLS-SPA进行特征波段选择可有效提高模型精确度。     

基于欧式距离法或因子化法的近红外光谱技术对牛肉掺假鉴定的研究

利用近红外光谱技术结合欧氏距离法或因子化法建立牛肉中掺入猪肉和鸡肉的快速、准确的技术方法,从而为保证牛肉制品品质和安全提供强有力的检测手段;以牛肉和掺假肉(掺入猪肉和鸡肉)按照相同程度进行均匀搅碎,按照掺假肉10%为梯度增量进行制备掺假肉,共分为10类样本(10%至100%),采用单通道,光谱范围为12000cm^-1~4000cm^-1,扫描次数为64次,特征波段为7351.92cm^-1~6824.83cm^-1、5578.24cm^-1~5075.21cm^-1,预处理方式为一阶导数或二阶导数+矢量归一化+9点平滑,结果表明:猪肉和鸡肉掺假因子化法的判别率分别为94%和96.67%;因子化法可以试现对牛肉掺假进行定性分析鉴定。     

应用近红外光谱技术对植物油酸值预测的研究

利用近红外光谱技术结合支持向量机对植物油脂酸值含量进行回归预测。收集大豆油、花生油等油样共37份,应用激光近红外光谱仪对油样进行光谱采集,采用标准正态变量变化、多元散射校正和正交信号校正3种不同方法进行预处理。运用网格搜索法进行参数寻优,寻找最佳参数组合(C,g),建立支持向量机回归模型进行定量预测。研究表明,经过SNV、MSC和OSC预处理数据建立的模型的惩罚因子C均只有1,大大降低了模型出现过拟合现象的概率,提高了模型的泛化能力、稳健性和预测能力;预处理方法MSC和SNV建立的SVR模型校正集相关系数R较高,均达到99%;OSC建立的SVR模型具有最佳的预测性能,预测相关系数R达到93%以上;采用激光近红外光谱技术预测植物油脂酸值含量的方法是可靠的,为实现植物油脂酸值的快速检测提供了重要的依据。     

基于iPLS的油脂过氧化值近红外光谱特征波段选择

在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法(interval partial least square,iPLS)实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建模,用预测残差平方和(predicted residual sum of squares,PRESS)对模型进行评价。结果表明：经过特征波段选择后,50个波长点模型的决定系数、预测误差均方根、相对误差均值分别为0.9791、0.0513和2.12%,有效地减少建模的变量数,预测精度得到提高。     

有机与非有机大豆的营养成分分析及近红外鉴别

目的 分析有机与非有机大豆的营养成分差异, 建立有机与非有机大豆的快速鉴别方法。方法 测定40份有机与非有机大豆的蛋白质、脂肪、水分、大豆苷和染料木苷含量并进行差异性分析; 采集大豆的近红外光谱, 基于主要营养成分以及近红外光谱结合不同预处理采用偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)建立有机与非有机大豆的快速鉴别模型; 通过PLS-DA模型筛选对于区分有机与非有机大豆有重要贡献的近红外光谱特征波段以建立最佳的快速鉴别模型。结果 有机与非有机大豆在蛋白质、水分和染料木苷含量上不存在显著性差异, 但有机大豆的脂肪和大豆苷含量显著高于非有机大豆。仅基于主要营养成分建立的鉴别模型显示出较低的模型参数和预测正确率, 而基于近红外光谱及其与主要营养成分结合建立的模型具有较高的模型参数和预测正确率。对于区分有机与非有机大豆有重要贡献的近红外光谱特征波段是5974~5372 cm?1以及5064~4000 cm?1, 这两个特征波段的近红外光谱吸收峰与脂肪、黄酮类物质以及蛋白质官能团的振动有关。基于近红外光谱特征波长结合Smoothing-SG预处理的模型显示出最优的模型参数(R2X为0.996, R2Y为0.735, Q2为0.677), 能够有效鉴别有机与非有机大豆。结论 由于种植模式不同, 有机与非有机大豆的营养成分存在差异, 有机大豆的营养价值高于非有机大豆。脂肪和大豆苷含量可以作为区分有机与非有机大豆的重要质量指标。近红外光谱技术在鉴别有机与非有机大豆上具有可行性, 为大豆的质量控制提供了技术基础。     

UV-365光对不同瓶装大豆油酸价和过氧化值的影响

将紫外吸收剂UV-326引入PET容器中来减慢油脂氧化,以大豆油的酸值和过氧化值为指标,研究分析了一级大豆油分装在不同瓶体中其过氧化值、酸价随光照温度、光照时间、电流强度变化的基本规律,并对添加0.4%吸收剂UV-326的PET食用油瓶作油脂迁移实验。结果表明:紫外吸收剂UV-326在迁移达到平衡时的迁移量为14.85mg/kg,PET中紫外吸收剂对包装油脂食品风险很小,添加0.4%吸收剂UV-326的PET食用油瓶对紫外光有屏蔽作用,可降低大豆油脂的氧化程度。     

近红外光谱法快速分析马铃薯煎炸油的品质

为快速监测马铃薯煎炸油的品质,选择棕榈油、菜籽油和大豆油为研究对象,运用近红外光谱分析方法分别建立了3种煎炸油的定性判别模型,以及酸价、过氧化值与极性组分3个关键质量控制指标的定量模型。基于马氏距离法的定性模型对检测集进行判别,结果表明根据距离阈值判断的正确率达到100%。基于偏最小二乘法建立的定量模型对样品进行预测,结果显示理化指标定量模型基本符合实际应用要求。棕榈油、菜籽油、大豆油煎炸油品质定量模型验证集的结果验证了定量模型的可靠性。研究表明利用近红外光谱法能够实现对马铃薯煎炸油品质的快速鉴定。     

电位滴定法测定坚果食品中的酸价和过氧化值

目的建立坚果食品中酸价和过氧化值的电位滴定检测方法。方法本试验采用石油醚对坚果食品试样进行浸提,过滤后用旋转蒸发仪对试剂回收利用,并将浸提出的油脂用电位滴定法测定酸价和过氧化值,计算出坚果食品中酸价和过氧化值结果。结果选择瓜子、花生、杏仁、核桃4类坚果,不同实验室重复测定16次,酸价的电位滴定结果 :0.29~4.09 mg/g,相对标准偏差:0.64%~3.63%;过氧化值的电位滴定结果 :0.011~0.071 g/100 g,相对标准偏差:1.28%~8.77%。电位滴定结果与手动滴定结果相比较,无显著性差异(P0.05)。结论坚果食品中酸价和过氧化值的电位滴定检测方法操作简单,结果准确度能满足国标要求,且灵敏度高,精密度好。     

斜率截距校正算法在食用油酸值和过氧化值上的近红外光谱模型转移的研究

良好的食用油近红外光谱分析模型以及不同仪器间的模型共享,能够提高模型利用率,可以满足食用油行业的发展需要。针对食用油酸值和过氧化值两个指标的模型转移问题,主要采用斜率截距校正算法,结合主仪器上建立的偏最小二乘法校正模型,针对从仪器上的食用油酸值和过氧化值的近红外光谱模型,进行了模型转移研究。研究表明,斜率截距校正算法在同为光纤探头扫描的实验仪器VERTEX 70和AntarisⅡ(光纤探头部件)间有较好线性度与效果,其酸值和过氧化值的预测均方差从54.675 6和1 912.219 4,分别下降到了0.441 9和6.752。斜率截距校正算法在食用油酸值和过氧化值指标上对相同原理的仪器转移效果较好,并且食用油酸值的校正效果好于过氧化值校正效果。该研究结果对于食用油品质的快速分析模型的广泛应用具有重要意义。     

翡翠红外光谱特征的测量与分析

通过傅立叶红外光谱仪（Nicolet 550型）对天然翡翠及其优化处理品种进行测量,分析出翡翠的样品特征红外峰为1162cm^-1,1079cm^-1,950cm^-1,其中1050cm^-1的频带最强,且400cm^-1～600cm^-1之间有四个频带。而B货的红外鉴定最主要的吸收峰为2870cm^-1、2927cm^-1、2960cm^-1、3035cm^-1、3058cm^-1。此外,在2200cm^-1～2600cm^-1范围,还可见到不太明显的多个吸收峰。     

大豆种子萌发后油脂体乳液稳定性的研究

以大豆为原料,大豆种子经萌发处理后的油脂体乳液为研究对象,通过测量乳化稳定性、过氧化值、硫代巴比妥酸值（TBARS值）及酸价等指标,比较了大豆种子不同萌发时间油脂体乳液的稳定性,研究了不同处理条件（NaCl浓度、pH、贮藏温度）对大豆种子萌发后油脂体乳液稳定性的影响。实验结果表明,大豆种子萌发后油脂体提取率逐渐降低,20 h（12.36%±0.21%）至27 h（10.89%±0.28%）油脂体提取率呈逐渐下降趋势,且27 h后提取率下降显著（P<0.05）。室温下贮藏14 d样品出现不同程度的絮凝。不同萌发时间油脂体乳液稳定性也不同,27 h表面疏水性（99.78±0.88）最大,且乳化稳定性（23.49±0.39）最好。经不同NaCl浓度、pH、贮藏温度处理后,随NaCl浓度的增加,萌发后的大豆油脂体乳液乳化活性无显著变化（P>0.05）,乳化稳定性在NaCl浓度为0~150 mmol/L时呈下降趋势,大于150 mmol/L时无显著变化,150与200 mmol/L时分别为（4.75±0.12）和（4.74±0.14）min,但过氧化值在贮藏0~6 d时显著增加（P<0.05）;pH越高,萌发大豆油脂体乳液的ζ-电势及乳化活性越小,pH为4时乳化活性为（19.13±0.23）m2/g,过氧化值和TBARS值变化显著（P<0.05）;贮藏温度上升,萌发大豆油脂体乳液过氧化值升高,酸价无显著性变化（P>0.05）。不同萌发时间大豆种子油脂体乳液稳定性均存在差异,且萌发27 h后的大豆油脂体较其他萌发时间更稳定。NaCl浓度和pH都对萌发大豆油脂体乳液稳定性有较大影响,且贮藏温度对其影响相对较小。可为今后萌发大豆油脂体的应用提供理论基础。     

大豆油在储存过程中的变化

收集储备大豆原油在储存过程中酸值和过氧化值的数据,分析其在储存过程中的变化规律。结果表明:大豆原油的酸值和过氧化值变化规律相同,酸值随着储存时间的延长呈缓慢线性增长,年变化值在0.2～0.4 mg/g,过氧化值随着储存时间延长呈平稳慢慢上升趋势,其变化值受环境温度影响较大,在外部温度和氧气突然增加时过氧化值迅速上升,当达到一定值后分解下降。