芝麻油掺菜籽油鉴别方法的研究

以5种不同芥酸含量的菜籽油与4种芝麻油所配制的120个掺伪油样为原料,分别采用全样脂肪酸组成分析法、Sn-2位脂肪酸组成分析法和甘三酯组成分析法对芝麻油中掺菜籽油的鉴别方法进行了研究.结果表明:在全样脂肪酸和Sn-2位脂肪酸组成分析法中,当分别以花生一烯酸和亚麻酸含量为标准判断检出限时,检出限最低,分别为5％和4％;甘三酯组成分析法中,以β-LOL和β-PLL含量之和为判断标准检出限为21％.综合这3种方法认为:全样脂肪酸组成分析法是芝麻油掺菜籽油的最好鉴别方法,其余2种方法只是对上述方法的一种验证与补充,一般不优先采用.     

芝麻油脂肪酸的组成及其掺伪检测的研究

本文分析了我国不同产地,不同皮色27个芝麻样品的脂肪酸,结果为C_(14∶0)0.013％±0.003％,C_(16∶0)8.77％±0.44％,C_(16∶1)0.15％±0.02％,C_(18∶0)5.30％±0.29％,C_(18∶1)39.70％±1.1％,C_(18∶2)44.69％±1.2％,C_(18∶3)0.96％±0.05％,C_(20∶1)0.19％±0.04％,C_(22∶0)0.10％±0.04％。经数理分析产地与皮色不同的芝麻,主要脂肪酸(>1％)的含量无显著性差异。根据这一结果,对掺混菜籽油等六种植物油的芝麻油的掺伪油种与掺伪数量的鉴定技术进行研究,所建立的工作曲线法与计算法均能定量的回答掺伪的问题。     

大豆油中掺伪棕榈油的检测方法研究

采用气相色谱法对72份纯品大豆油和70份棕榈油的脂肪酸组成进行测定,并进行了组分间的相关性分析.结果表明,大豆油和棕榈油中亚油酸(C18:2)平均值分别为55.6%和10.7%;不饱和脂肪酸(C18:1+C18:2+C18:3)含量最稳定,平均值分别为86.0%和52.0%;C18:1+C18:2值较稳定,平均值分别为77.7%和51.7%.对10份掺伪模拟样品进行了测定,其定量分析结果的相对标准偏差(RSD)均小于5%,利用这3项指标可对大豆油中掺伪棕榈油的含量进行多元定量计算.     

芝麻油掺伪鉴别技术研究进展

芝麻油具有独特的香味以及丰富的营养价值和市场价值,因此掺伪现象非常严重。本文根据芝麻油中的特征成分性质、油脂中甘三酯及脂肪酸性质的差异,就目前芝麻油掺假检测技术研究进展进行综述,分析了这些检测方法的优缺点和影响因素,并对芝麻油掺伪检测技术的发展方向进行了展望。     

采用气相色谱法判定芝麻油掺伪

采用气相色谱法测定芝麻油中掺入其他植物油后其脂肪酸组成发生变化的特点,从而找出变化的特征指标作为掺伪定性的依据。如芝麻油中掺入大豆油超过10%,特征指标亚麻酸C18∶3就会有明显升高。     

关于鉴别芝麻油掺伪检验方法的研究

本文先根据不同油脂的某些物理特性,用感观检验方法大概确定出是纯芝麻油,还是掺入哪种油,再进行定量分析,最后用《GB5539——85》国家标准方法确定掺入何种油。该方法能快速准确检验出芝麻油的掺伪含量和品种。     

芝麻油中掺加大豆油鉴别方法的研究

利用气相色谱法分析和确定香油中脂肪酸组成的分布特征,以此建立一种快速鉴别香油是否掺加大豆油的分析方法。研究结果表明,测量假芝麻油样品中C18∶1n9c和C18∶3n3两种特征脂肪酸含量,使用二元一次方程可以计算假芝麻油中大豆油的含量,芝麻油约为90%时,最大计算误差为8.16%,其结果为(实测值±7.36) g/100 g;芝麻油约为70%时,最大计算误差为15.55%,其结果为(实测值±10.84) g/100 g;芝麻油约为50%时,最大计算误差为30.35%,其结果为(实测值±15.00) g/100 g。这个计算方法是可行的,可以用来鉴别芝麻油中是否掺加大豆油,并计算出掺假芝麻油中大豆油的含量。     

芝麻油中掺棉籽油的分光光度法研究

研究了用分光光度法测定麻油的掺假情况，该方法具有操作简单，准确度高等特点，可以定量测定芝麻油的纯度。并对4种掺假芝麻油样品进行了检验验证，其变异系数均小于5％。     

散装芝麻油品质检测及掺伪分析

以20种市售散装芝麻油(抽样于郑州各大菜市场)为原料,进行了气味、滋味、透明度、酸值、过氧化值、茴香胺值和全氧化值的测定以衡量它们的质量现状。结果表明,20种芝麻油的酸值和过氧化值均符合国家卫生指标要求,40%的芝麻油气味不符合国家标准,25%的芝麻油透明度不符合国家标准;采用气相色谱分析了它们的脂肪酸组成,结果发现:70%的散装芝麻油脂肪酸组成不在国家标准范围内,可以定性为掺假。所掺油主要是豆油,且掺入量大约为20%～80%。     

电子鼻在芝麻油掺芝麻油香精识别中的应用

采用电子鼻对芝麻油中掺入芝麻油香精进行识别.通过对所获得的数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、判别因子分析(Discriminant Factor Analysis,DFA)、偏最小二乘回归分析(Partial Least-squares Analysis,PLS)和统计质量控制分析(Statistical Quality Control,SQC).结果表明:不同样品在电子鼻传感器上有不同的特征性响应图谱,电子鼻能够有效识别不同掺入比例的芝麻油样品;DFA方法的区分效果比PCA方法更好;SQC模型对于掺入芝麻油香精超过50％的芝麻油能明显区分;采用PLS对数据进行处理,电子鼻响应信号和芝麻油香精掺入比例之间有很好的相关性(相关系数为0.992 1),PLS方法能有效识别掺入比例为0％～ 100％的试验样品.试验证明电子鼻可用于芝麻油掺假的识别.     

稳定同位素质谱法鉴别芝麻油中掺杂大豆油、玉米油的研究

利用稳定同位素质谱法进行芝麻油掺杂鉴别的研究。选定C3植物油大豆油、C4植物油玉米油作为掺杂油,测定了芝麻油掺入质量分数分别为5%、10%、15%、20%、30%、50%、80%掺杂油的δ¹³C、δ²H、δ¹⁸O值。结果表明:用δ¹³C、δ²H二维稳定同位素比值对大豆油掺杂油样品进行判别,比仅依靠单一δ¹³C值或δ²H值进行判别的灵敏度有所提升,同时发现δ¹⁸O值与掺杂油的比例没有明显的线性关系。二元回归模型可以对芝麻油中掺杂10%大豆油或5%玉米油定量判别。     

芝麻品种和制油工艺对芝麻油品质的影响

对以黑、白芝麻为原料,采用水代法、螺旋压榨法、液压压榨法工艺所得芝麻油的理化指标、脂肪酸组成、芝麻油中VE、芝麻素、芝麻酚含量和氧化稳定性进行了测定。结果显示:水代法所得芝麻油的酸值(KOH)和磷脂含量最低,而水分及挥发物含量最高;所有芝麻油样品均含有丰富的抗氧化成分芝麻素、芝麻酚和VE;所有芝麻油样品的脂肪酸组成接近,其中油酸和亚油酸含量高达83.4%;白芝麻油氧化稳定性明显优于黑芝麻油,水代法所得芝麻油氧化稳定性最好,液压压榨芝麻油次之,螺旋压榨芝麻油最差。     

压榨芝麻油和精炼芝麻油的氧化甘油三酯聚合物含量差异研究

现有的传统技术一般难以区分压榨芝麻油和精炼芝麻油。本研究以氧化甘油三酯聚合物为内源性指标依据,通过对多个不同品牌的正常压榨芝麻油和多个不同来源的精炼芝麻油进行比较研究,发现正常的压榨芝麻油和精炼芝麻油在氧化甘油三酯聚合物的含量上有极显著性差异(ρ<0.01),压榨芝麻油中氧化甘油三酯聚合物的含量一般均小于0.5%,其中氧化甘油三酯寡聚物均小于或等于0.1%,而精炼芝麻油中的氧化甘油三酯聚合物的含量均大于0.8%,其中氧化甘油三酯寡聚物均大于0.1%。用氧化甘油三酯聚合物的含量来鉴别压榨芝麻油和精炼芝麻油具有可行性。     

甘三酯指纹图谱相似度在芝麻油掺混检测中的应用

探索了HPLC-ELSD测定油脂甘三酯的方法,并测定了纯芝麻油与不同掺入比例的大豆油-芝麻油,葵花籽油-芝麻油的甘三酯指纹图谱,建立了纯芝麻油的甘三酯指纹图谱数据库。通过计算掺混油脂和纯芝麻油数据库的指纹图谱相似度,对掺混油脂进行检验。当大豆、葵花籽油的掺入量达到3%时,即可做出是否为掺混油脂的准确判定。     

拉曼光谱-聚类分析快速鉴别掺伪芝麻油

目的建立快速鉴别掺伪芝麻油的拉曼光谱-聚类分析方法。方法以不同产地、不同品牌的多批次芝麻油、大豆油、玉米油、菜籽油、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,芝麻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。基于此全波段光谱信息和形态建立的多步聚类分析模型对芝麻油、低价植物油、仿冒芝麻油和精炼地沟油的判别正确率均为100%;对5%、10%、20%、30%和50%掺假芝麻油的判别正确率分别为72%、92%、100%、100%和100%;对5%、10%和20%掺杂芝麻油的判别正确率分别为97%、100%和100%;对5%、10%和20%掺杂植物油的判别正确率分别为94%、100%和100%。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芝麻油,还可准确鉴定各种类型的掺伪芝麻油,可实现对掺伪芝麻油的快速、无损和准确鉴别。     

棕榈仁油与五种油脂相容性的研究

利用等温相图,研究了棕榈仁油与5种常见人造奶油基料油———棕榈油、棕榈油硬脂、棕榈油软脂、氢化棕榈油和牛脂之间的二元相容性。结果表明,棕榈仁油与棕榈油系列油混合物在20~25℃内出现严重的共晶现象,与牛脂在10℃内出现偏晶现象,在20~25℃出现严重的共晶现象。     

电子鼻在芝麻油及芝麻油香精识别中的应用

采用电子鼻时芝麻油、芝麻油香精和其他油脂样品进行了分析.对所获得的数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、判别因子分析(Discriminant Factor Analysis,DFA)和统计质量控制分析(Statistical Quality Control,SQC),结果表明:电子鼻能够有效识别芝麻油、芝麻油香精和其他油脂,且电子鼻对芝麻油和其他油脂的识别比对芝麻油和芝麻油香精的识别效果更好;2号芝麻油香精和芝麻油样品的香气较为相似,其香气的模拟比较成功;电子鼻能够识别不同储存时间的芝麻油样品,随着储存时间的延长,样品在PCA图中呈现规律性的变化,这可能与芝麻油在储存过程中发生氧化有关.     

Comparative study of fatty acid composition,vitamin E and carotenoid contents of palm oils from four varieties of oil palm from Côte d'Ivoire

BACKGROUND: Fatty acid, tocopherol, tocotrienol and carotene contents were assessed in four oil palm species from the National Centre of Agronomical Research of Côte d'Ivoire, two of which were the basal Lamé (HP1) and Deli (HP2) collections and two of which resulted from crossings between HP1 and HP2 varieties of Eleais guineensis, HP3 and HP4 being identified as the first and second cycle selection, respectively. RESULTS: Palm oil species were characterized by the richness in polyunsaturated fatty acids composition (48–60%) compared to saturated fatty acids (40–52%), especially the first variety, which was from the base collection, and the two hybrids ensuing from crossing. Total carotene content of those varieties was higher and accounted for 832–3575 µg g^?1, and the β‐carotene level (580–2390 µg g^?1) was predominant. Total vitamin E content was 864–1124 µg g^?1, with a notable higher content of tocotrienols, especially γ‐and α‐tocotrienol, ranging from 400 to 515 µg g^?1 and from 238 to 350 µg g^?1, respectively. CONCLUSION: Crossing seemed to be useful in improving the performance and analytical characteristics of the base collection materials. Copyright © 2009 Society of Chemical Industry