拉曼光谱在食用油鉴别及检测领域的最新研究进展

主要概述了拉曼光谱在食用油鉴别及检测领域中3个方面的研究。在技术方面,拉曼光谱改善了其他传统分析方法的耗时、预处理复杂和检测样品过程中易损坏的缺点;在仪器方面,拉曼光谱仪器主要向手持式、便携式拉曼仪的发展;在应用方面,拉曼光谱技术主要应用在大豆原油掺伪和地沟油鉴定方面。     

近红外光谱技术在食用油种类鉴别及定量分析中的应用

用近红外光谱技术与聚类分析方法相结合,建立了一种可用于鉴别食用油种类的快速鉴定模型。实验根据30个食用油的近红外光谱,建立了芝麻油-大豆油-花生油-玉米油定性识别的模型,模型的识别率和预测率可达到100%。根据40个芝麻油样品的近红外光谱建立芝麻油的酸价预测模型,且模型指标较好。可见近红外光谱技术在食用油快速检测方面有较好的应用前景。     

拉曼光谱结合偏最小二乘法对食用油品质快速检测研究

研究采集不同种类、不同氧化程度的84个食用油样本拉曼光谱图,建立关于其过氧化值的偏最小二乘定量检测模型,进行波长筛选,并用“一阶导数法+SNV”对光谱进行预处理,建模相关系数达到0.952 8,校正标准偏差为0.572 0;预测相关系数为0.921 9,相对预测均方差为0.698。结果表明,经光谱预处理和波长筛选优化后,模型准确性和稳健性可靠,误差相对较小,最终得出了合理的食用油过氧化值定量模型。由此可见,研究所建定量模型稳健性良好,利用拉曼光谱分析技术对油品过氧化值进行快速检测具有可行性,并且这种技术有望用于日常食用油品质的快速检测。     

利用拉曼光谱技术识别溴氰菊酯和 啶虫脒农药的研究

目的 初步建立溴氰菊酯农药和啶虫脒农药的拉曼光谱研究方法。方法 利用激光拉曼光谱技术, 将农药溶液装满铝盒, 采集农药溶液的拉曼光谱曲线, 运用自主编写的程序对光谱曲线进行预处理, 以去除光谱噪音并扣除荧光背景, 进而探讨溴氰菊酯农药和啶虫脒农药的快速无损检测方法。结果 溴氰菊酯农药和啶虫脒农药的拉曼特征频率较为丰富, 选取574 cm?1、736 cm?1处的拉曼信号可识别溴氰菊酯农药, 检测限为2500 mg/kg。选取752 cm?1、840 cm?1处的拉曼信号可识别啶虫脒农药, 当溶剂的丙酮-水比例为1:5时, 最适合作为检测溶剂配置啶虫脒农药溶液, 为下一步确定啶虫脒检测限奠定基础。结论 本研究对实现拉曼光谱技术检测果蔬表面溴氰菊酯农药和啶虫脒农药具有重要意义。     

多种光谱技术在食用油分析鉴别中的研究进展

随着快检技术的发展与普及,化学计量学分析工具与光谱技术相结合的策略逐步在食品的掺假鉴别和产地溯源等领域发挥独特的优势,成为品质鉴别及掺伪检测的重要发展方向,具有重要的研究意义和广阔的应用前景。该文综述红外光谱、拉曼光谱、核磁共振波谱、太赫兹时域等光谱技术的基本原理及其与化学计量学分析工具相结合在食用油脂品种鉴定、掺假分析、理化指标等方面的应用及研究进展,为食品快检技术研究提供参考和借鉴。     

简介拉曼光谱在纺织纤维定性中的应用

本文简单介绍了拉曼光谱的原理、拉曼光谱分析技术在纺织纤维定性方面的应用现状,结合目前纤维定性鉴别的方法,提出了将拉曼光谱用于纺织纤维定性的可行性,突破了现有检测方法存在的局限。     

简介拉曼光谱在纺织纤维定性中的应用

本文简单介绍了拉曼光谱的原理、拉曼光谱分析技术在纺织纤维定性方面的应用现状,结合目前纤维定性鉴别的方法,提出了将拉曼光谱用于纺织纤维定性的可行性,突破了现有检测方法存在的局限。     

基于电导率的食用油氧化判别分析

为了构建快速判定食用油氧化程度方法,以菜籽油、大豆油、花生油、棉籽油、亚麻籽油、葵花籽油和玉米油为研究对象,以去离子水提取油脂中的可电离物质,利用电导率仪测定水相电导率(EC)值,并对检测条件进行探讨。以过氧化值和酸价作为食用油氧化程度的评价指标,建立食用油氧化程度与其EC值的关系模型,并对模型进行验证分析。结果表明:在检测条件为室温、振荡时间80 s、水油体积比值5时,所建立模型EC值小于6. 9μS/cm的油样为未氧化油,EC值在6. 9～8. 9μS/cm范围内的油样为疑似氧化油,需要做进一步分析,EC值超过8. 9μS/cm的油样为氧化油。油样验证的总判别率可达91. 2%。研究表明EC法可应用于食用油氧化的快速判别分析。     

拉曼光谱结合模式识别方法鉴别大米种类

为实现大米种类准确、快速的鉴别,选购72份大米样品,粉碎,采集粒度为100-140目米粉的拉曼光谱,对谱图数据进行去噪、归一化和特征提取后,综合运用主成分分析（PCA）、层次聚类分析（HCA）和支持向量机（SVM）三种方法对粳米、籼米和糯米进行聚类与模式识别研究。三种大米经PCA分析可直观地归为三簇,籼米和糯米可被区分开,但粳米与糯米、粳米与籼米不能区分。HCA结果表明粳米与籼米较难区分,糯米与其它两种米有较大差异,三种大米经HCA聚类分析准确率为81.94%。而采用SVM判别方法经10次运行后的平均识别率达98.86%。实验证明：拉曼光谱法结合支持向量机用于大米种类的分类与识别简单快速,在分析数据相对复杂的情况下,可快速建立分类模型并实现大米种类间的鉴定与识别。     

拉曼光谱技术在食品分析中的应用

近年来拉曼光谱技术作为无损快速检测技术在食品行业中得到广泛应用。本文介绍拉曼光谱的原理及其优缺点,同时列举几种拉曼光谱分析技术,重点综述其在食品主要成分——蛋白质、脂类、碳水化合物、水和微量成分等分析中的应用研究进展,并根据拉曼技术目前发展情况展望其应用前景。     

基于电子鼻的食用油氧化判别分析

为实现食用油氧化快速判别分析,以市场上常见的食用油为原料,对其进行氧化处理,根据国标中过氧化值和酸值划分为氧化油与未氧化油并作为模型样品和验证样品,采用电子鼻技术测定食用油气味,同时结合聚类分析（cluster analysis,CA）、主成分分析（principal component analysis,PCA）和线性判别分析（linear discriminantanalysis,LDA）方法对不同氧化程度的食用油进行判别,并建立油脂氧化的快速判别模型。同时将检测判别结果与国标规定进行比较分析,结果表明：3 种方法建立模型判别正确率均为100%,CA、PCA和LDA模型验证的判别正确率分别为95.8%、98.9%和100%,说明基于电子鼻技术的食用油氧化判别检测是可行的。     

拉曼光谱在宝石学中的应用

１９２８年，ＳｉｒＣ．ＶＲａｍａｎ注意到光无弹性散射现象。当单色光束照射到分子时，分子产生散射辐射，辐射中大量的是与入射光辐射相同频率的光子，但也有少量频率变化的光子，这一效应非常弱，只有约０．０００１％的光子会与原始光波长不同，这过程后来根据Ｒａｍ...     

拉曼光谱结合距离匹配法快速鉴别掺伪食用油

以农贸市场购买的散装问题油为掺伪物,采用大豆油和玉米油为简单背景制备掺伪样本65份,采用4类食用调和油为复杂背景制备掺伪样本40份,收集市售合格食用植物油样本27份。按样本数3∶1划分建模集和校验集,采用拉曼光谱和距离匹配法分别建立简单背景和复杂背景的食用油掺伪快速定性识别模型:在简单背景掺伪下采用全谱建模预测可得真样本识别率为85.7%,伪样本识别率为94.1%,总识别率为91.7%;在复杂背景掺伪下经谱区挑选优化建模预测可得真样本识别率为87.5%,伪样本识别率为100%,总识别率为94.4%。试验结果表明拉曼光谱结合距离匹配法能简单、有效、快速地检测食用植物油是否掺伪。     

基于拉曼光谱的大米快速分类判别方法

以拉曼光谱技术为手段,结合化学计量学方法,对来自黑龙江、江苏、湖南3个产地共123份大米样品的光谱数据进行采集,并对得到的拉曼图谱进行主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLSDA),建立大米快速分类判别方法。应用主成分分析对不同种类、产地和品种的大米进行粗分类鉴别;选择不同种类、品种和产地的稻米样本建立相应的偏最小二乘判别分析模型,其中2/3的样本作为建模训练集,1/3的样本作为建模校正集,按照种类、产地、品种建立的模型其训练集样本正确判别率均为100%,校正集样本正确判别率分别为100%,100%,94.12%。因此,研究所建立的拉曼光谱技术结合化学计量学方法可以快速、有效地鉴别大米种类、品种及产地。     

拉曼光谱技术在肉品科学研究中的应用

拉曼光谱技术作为新颖的光谱检测技术在物质理化结构分析方面得到了广泛应用。该技术能实现对肉的快速、无损检测,是肉品成分分析的技术之一,并且其光谱对水等极性物质极其不敏感,因此在肉品研究中具有良好的应用前景。本文简述拉曼光谱技术的基本原理及分类,综述其在肉品成分分析和品质评定方面的应用,并对该技术在今后肉品科学研究中的应用进行展望。     

基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别

为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）,结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明：1）支持向量机（support vector machine,SVM）与随机森林（random forest,RF）分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱（original spectrum,OS）建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3）随机森林（RF）分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率（recognition accuracy,RA）及受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）均得到明显提升;4）特征提取中线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00%,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,...     

食用油储存期品质变化的太赫兹光谱无损识别

为研究食用油在储存期间的品质变化情况，利用太赫兹衰减全反射技术对不同氧化程度的食用油进行无损识别。首先探究储存条件对食用油品质的影响情况，进一步根据国家定义食用油品质的标准将样品分为新鲜油、可食用油和不宜食用油，采集各类油品的太赫兹时域光谱，经数据预处理后采用欧氏距离匹配法进行聚类分析，并采用线性判别分析法进行样本分类，其中欧氏距离匹配法识别食用油折射率谱，准确率为95.65%；线性判别分析法识别吸收系数谱数据，准确率为91.00%，经比较两模型识别准确率理想，分析效果良好。该研究首先得出储存条件对食用油品质的影响规律，以论证太赫兹衰减全反射技术在分析食用油储存期品质变化方面的可行性，实现了食用油品质的快速无损检测；也可为太赫兹光谱技术深入应用于食用油多种属性的研究提供一定参考依据。     

拉曼光谱技术在纺织领域的应用与进展

简述拉曼光谱的基本原理以及几种常用的拉曼光谱技术,介绍了目前拉曼光谱在纺织领域里可用于定性定量分析、结构和成分分析以及染料分析,最后对拉曼光谱在纺织行业的应用前景进行了展望。     

拉曼光谱技术在制浆造纸研究中的应用

拉曼光谱技术能够提供快速、简单、可重复、无损伤的定性、定量及结构分析,已经成为制浆造纸研究领域的重要分析手段之一。主要综述了拉曼光谱技术在制浆造纸特别是在木材及其化学组分、纤维细胞壁超微结构及区域化学、机械浆、化学浆研究中的应用。