油脂酸价检测系统中自动滴定的实现

针对基于图像处理技术的油脂酸价自动检测系统中自动滴液部分的实现,提出了基于单片机和步进电机技术的解决方案.其中包含了串口通信技术和单片机对步进电机的控制技术,最终实现由软件控制的自动滴液过程.     

胆碱测定电极的胆碱氧化酶固定化研究

为了得到快速、便捷、准确的食品中胆碱含量的检测方法,该文探究用于测定胆碱含量的光敏电极上胆碱氧化酶(choline oxidase, ChOx)固定化方法,采用壳聚糖包埋和戊二醛交联相结合固定化ChOx,通过单因素试验和响应面分析研究壳聚糖浓度、戊二醛浓度以及固定时间对ChOx活力的影响,优化出最佳的ChOx固定化条件,研究结果表明,在壳聚糖质量分数1%、戊二醛质量分数0.55%、固定时间1 h时,固定化ChOx的酶活力最高,可达17.2 U。扫描电镜表明光敏电极表面成功固定ChOx,此外固定于光敏电极的ChOx重复利用10次后酶活力保持在83%,贮存20 d后酶活力保持在86%,具有良好的重复利用性和贮存稳定性。该方法初步探究了测定食品中胆碱的光敏电极研制过程,为食品中胆碱的快速检测奠定一定的理论基础。     

氢化大豆油中反式脂肪酸的太赫兹光谱分析

利用太赫兹(THz)光谱技术对氢化大豆油中反式脂肪酸(TFAs)进行分析。通过傅里叶变换将氢化大豆油的THz时域谱变换为频域谱,利用光学参数计算出折射率谱和吸收谱。为了研究氢化大豆油中TFAs在太赫兹波段的吸收特性,选择密度泛函理论(DFT)中的RB3LYP和6-311G (d, p)基组对氢化大豆油中的几种主要的反式油酸和反式亚油酸进行几何构型优化及振动频率计算,为氢化大豆油中TFAs的组成和定性分析提供理论依据。利用LS-SVR建立氢化大豆油中TFAs含量的预测模型,并与PLS和SVR模型比较,结果表明LS-SVR效果最佳, RMSEP为0.3246, R2为0.9792,RSD为3.81%,能够满足实际检测需求。采用PSO算法对LS-SVR模型参数进行优化,并与GS和GA优化方法比较,选择出最佳参数组合。优化后的LS-SVR模型的RMSEP为0.0763,R2为0.9989,RSD为0.90%,显著提高了预测精度。本研究为利用太赫兹光谱技术实现氢化大豆油中TFAs的快速检测奠定基础。     

油脂酸价近红外光谱检测PLS建模方法研究

将目前广泛流行的近红外光谱分析技术应用于食用油脂酸价的检测。由于近红外光谱分析是一种间接检测方法,需要先利用校正集样本建立统计模型,然后再利用模型来预测未知样品性质,因此建立准确可靠的模型是近红外光谱分析的关键。详细介绍了偏最小二乘（PLS）回归的基本思想和建模方法。为使建立的校正模型更稳健,还研究了光谱波段选择。通过间隔偏最小二乘回归波段选择法进行特征波段提取,对提取的特征波段和全谱分别进行偏最小二乘回归建模,对比分析以说明波段选择的必要性。     

超临界CO_2氢化大豆油工艺优化及动力学分析

以自制Ni-Ag/SBA-15为催化剂,在超临界CO_2条件下对氢化大豆油的工艺进行研究,其最佳工艺条件为CO_2压力8.0 MPa、氢气分压3.40 MPa、氢化温度100℃、催化剂用量0.20%、搅拌速率300 r/min、氢化时间90 min,产品碘值为86.0 g I_2/100 g,反式脂肪酸(trans fatty acids,TFAs)含量为11.7%;利用氢化动力学方程,运用MATLAB软件编辑运算程序,研究超临界CO_2氢化大豆油的反应速率与选择性,与常规状态下氢化进行比较,发现超临界CO_2状态氢化反应速率较快,且对亚麻酸及亚油酸有更好的氢化选择性。同时,在超临界CO_2条件下进行氢化,氢化大豆油产品中的TFAs和硬脂酸含量更低,分别为11.7%和9.4%。     

纳米镍的制备及氢化大豆油的分析

以液相还原法制备纳米镍催化剂,并通过X-射线衍射、扫描电子显微镜、粒径分析及N2吸附脱附等手段对催化剂进行表征。结果表明：纳米镍催化剂比表面积为42.35?m2/g,平均粒径为30.0?nm,孔容为0.029?cm3/g,表面附着表面活性剂使其成球性和分散性较好,有利于催化剂活性的提高。纳米镍氢化一级大豆油的活性是雷尼镍的2.01?倍,当氢化油脂碘值约为90?g?I/100?g时,纳米镍催化剂的亚油酸选择性为0.51,反式脂肪酸异构化的选择性为0.35,氢化油脂的反式脂肪酸相对含量较雷尼镍的低10.79%。     

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。     

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。     

油脂酸值自动检测技术在100t/d大豆油脂精炼生产线的应用

本文综合实验室研究结果,从产业化现状及解决存在的问题出发,在100t/d大豆油脂(三级油)精炼生产线上将单片机控制技术、数字图像处理技术与以PLC为控制器结合变频器的流量调节系统相结合,将计算机、滴定仪、照相机和变频器进行系统集成,通过计算机实时采集分析运算参数,控制定量泵按照计算机反馈的流量运行,试验结果误差最大≤2%,进一步实现了油脂酸值自动检测方法产业化的自动化操控。     

负载型催化剂的制备及其在电化学异构化玉米油中的应用

首先制备Na-ZSM-5载体,再将金属Ru通过浸渍法负载于载体上,获得负载型金属催化剂。然后用电化学催化法对催化剂活化,将活化后的催化剂应用于玉米油异构化反应中,研究反应条件对玉米油异构化的效果,结果发现催化剂添加量5%、异构化时间3 h、搅拌速率600 r/min、异构化温度160 ℃为最佳反应条件,并且负载型Ru/Na-ZSM-5催化剂经反复使用5 次后,催化剂相对活性依然保持在75.2%。最后对反应后玉米油的主要成分与理化特性进行研究,发现得到的富含共轭亚油酸（conjugated linoleic acid,CLA）的玉米油中c9,t11-CLA相对含量为12.32%,t10,c12-CLA相对含量为8.45%,而反式油酸相对含量仅为1.63%。在理化特性方面,其酸值为1.17 mg/g,碘值为103.08 g/100 g,过氧化值为4.31 mmol/kg,皂化值为201.56 mg/g,不皂化物含量为16.53 g/kg,具有较好的品质。