NIR光谱法快速测定烟草中的草酸、苹果酸和柠檬酸

为了快速分析烟草中草酸、苹果酸、柠檬酸的含量,采用近红外(NIR)漫反射光谱仪对113个烤烟烟叶样品进行了扫描,GC法测定了其草酸、苹果酸、柠檬酸含量,再采用消除常数法、最大最小归一化法和一阶导数 多元散射校正(MSC)法分别对4246.7～7502.1 cm-1谱区范围内的光谱进行预处理和偏最小二乘法数据拟合,建立了烟草中草酸、苹果酸、柠檬酸的NIR预测模型,并对这些模型进行了外部验证.结果表明,草酸、苹果酸、柠檬酸的预测值与GC测定值的平均相对偏差均在5%以内,RSD均<4%.这些模型可用于批量烟草样品中这3种酸的快速测定.     

利用近红外光谱和偏最小二乘回归法预测脂肪酸组成

采集了30种植物油样品在10000~55 00 cm-1范围内的近红外透射光谱,将所有样品作为校正集,随机抽取10种样品作为预测集,以气相色谱方法测得植物油中主要成分油酸、亚油酸、棕榈酸、硬脂酸的含量为参考值,应用偏最小二乘回归法建立了基于近红外光谱的测定植物油主要成分含量的校正模型。四种成分校正模型的交叉验证误差均方根为0.281 1%~1.496 4%,预测误差均方根为1.080 8%~18.063 0%,校正集的预测值与实测值的相关系数均大于0.99,预测集中除了棕榈酸的预测值与实测值的相关系数为0.817 9,其余均大于0.9。     

云南紫仁核桃脂肪酸含量及营养评价

以云南泡核桃作对照,测定分析了28份云南紫仁核桃样品的脂肪酸组成成分,其脂肪酸组成及含量为棕榈酸3.70%~7.68%、棕榈油酸0.02%~0.48%、硬脂酸0~2.80%、油酸15.80%~43.16%、亚油酸44.67%~67.80%、亚麻酸4.10%~10.40%、花生酸0~0.29%、花生油酸0~0.22%。各脂肪酸含量的变异分析、相关性分析和主成分分析结果表明,花生酸变异最大,棕榈酸和亚油酸变异较小;脂肪酸各组成成分中油酸与亚油酸、亚麻酸有较大的负相关;前3个主成分累计贡献率达到75.028%,基本概况了全部8个脂肪酸组成成分的主要信息;对各紫仁核桃脂肪酸含量及营养特性进行了模糊综合评判,其中27份紫仁核桃的脂肪酸相对含量及营养价值均大于对照泡核桃。     

烟叶结构和油分的近红外光谱预测

采用外观质量评价法给250个烟叶样品的叶片结构和油分赋值,而后用近红外(NIR)光谱仪在3500~12000cm-1波长范围对这些烟叶样品进行扫描,并采用偏最小二乘法建立了叶片结构和油分的NIR预测模型。结果表明:①矢量归一法和乘法散射校正法分别适合建立烟叶叶片结构模型和油分预测模型;②在4246~4601cm-1和6098~9222cm-1、4246~5450cm-1和6098~7502cm-1波长范围内扫描建立的叶片结构模型和油分模型的预测效果较好;③烟叶结构模型和油分模型的阶数分别为13和16时,预测的准确性较高;④通过调整模型参数可以提高模型的预测准确性;⑤烟叶结构模型和油分模型的预测准确性分别为90%和77%左右。结构模型可用于烟叶结构的预测,油分模型有待于进一步改进。     

中国大豆脂肪酸组成状况的研究

本文报导了1983—1985年3年间从中国19个省(区)收集的348份中国大豆样品的脂肪酸组成的测定结果。此结果表明,大豆中脂肪酸含量在1%以上的脂肪酸为棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸和亚麻酸;3年测定出的饱和脂肪酸总量分别为14.9%、14.7%和14.5%,不 饱和脂肪酸总量分别为85.0%、85.1%和85.4%。饱和脂肪酸如棕榈酸和硬脂酸含量较为稳定,而不饱和脂肪酸中的油酸、亚油酸及亚麻酸含量变化幅度较大,且存在明显的相关关系,其相关系数 r 分别为;油酸与亚油酸-0.93—-0.96;油酸与亚麻酸-0.72—-0.79;亚油酸与亚麻酸0.47—0.62,显著性水平均为0.01。同时、分析结果还表明,上述三种脂肪酸的含量明显受气温的影响,油酸与大豆开花鼓荚期平均气温间的相关系数为0.34-0.40;亚油酸为-0.23—-0.30;亚麻酸为-0.56—-0.61,显著性水平<0.05。此外,本文根据中国大豆脂肪酸状况对大豆脂肪的利用进行了讨论。     

基于近红外光谱法的哈萨克斯坦亚麻籽油品质指标定量预测模型的建立

为了建立一种快速、准确、高效的针对哈萨克斯坦亚麻籽油酸价、过氧化值及脂肪酸成分的检测方法，用科学的手段表征其质量安全和品质特征，该研究在实验中选取代表性样品116份，分别利用碘量法、热乙醇法、气相色谱串联质谱仪对亚麻籽油样品中过氧化值、酸价、棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸含量予以检测，同时利用近红外成分分析仪建立其特征图谱，根据偏最小二乘法依次对经过不同预处理后的特征光谱加以拟合，经回归数据分析，形成亚麻籽油酸价、过氧化值、棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸的近红外定量预测模型。对模型进行验证和预测精度的评价后，确定：各指标相关系数（R）为0.960 1~0.985 7，绝对偏差为0.039 14~1.246 7，均方根误差（RMSEP）为0.059 21~1.430 2，表明模型具有良好的预测效果，可以有效预测哈萨克斯坦亚麻籽油的品质指标。该模型的建立为哈萨克斯坦亚麻籽油酸价、过氧化值及多种脂肪酸成分同时测定提供了快速检测途径，大大缩短了通关流程时限。     

木薯蚕蛹油中脂肪酸成分分析

采用气相色谱-质谱法(GC-MS)和气相色谱法(GC)分析木薯蚕蛹油中脂肪酸的组分及含量。通过GC-MS定性测定,木薯蚕蛹油中含有11种脂肪酸,通过面积归一法分析。各脂肪酸含量为α-亚麻酸43.41%,棕榈酸21.15%,油酸11.59%,亚油酸10.28%,硬脂酸8.08%,棕榈油酸1.88%,豆蔻酸0.93%,十五碳酸0.31%,反式6-油酸0.24%,月桂酸0.16%和9,10-甲基十九烷酸0.16%;通过GC定量测定,木薯蚕蛹油含α-亚麻酸57.63%,棕榈酸20.62%,油酸7.68%,亚油酸6.28%和硬脂酸3.38%。木薯蚕蛹中含有丰富的不饱和脂肪酸,特别是较多的α-亚麻酸。     

发育紫苏种子营养累积与脂肪酸组分变化

对6个不同品种紫苏种子发育过程中粗脂肪、蛋白质含量进行了测定,并通过气相色谱对2个品种的脂肪酸组分变化规律进行了检测分析。结果表明,蛋白质在结实后10~20 d内即可完成基本累积过程,而粗脂肪累积需要20~30 d才能完成。6个品种中含粗脂肪32.6%~44.4%,含蛋白质21.4%~24.9%,ZY-14和ZY-12粗脂肪和蛋白质含量均较高,是适合油用和饲料加工的优质品种。紫苏脂肪酸主要由棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸和α-亚麻酸5种成分组成,不饱和脂肪酸占总脂肪酸的91.6%~95.0%,其中α-亚麻酸占总不饱和脂肪酸的66.8%~73.3%。种子发育过程中,棕榈酸、硬脂酸和油酸含量相对稳定,亚油酸含量随种子发育逐渐降低,而α-亚麻酸含量不断增加直至成熟。     

菜籽油品质多样性与红外光谱特征的研究

为对菜籽油的品质监控和快速检测提供科学依据,测定49种菜籽油样品的质量指标和脂肪酸组成,分析其品质多样性,并考察其品质特征与傅里叶变换衰减全反射红外光谱的相关性。结果表明：49种菜籽油样品过氧化值和酸值的变异系数分别达63.20%和152.90%,所含主要脂肪酸中棕榈酸、油酸和亚油酸含量的变异系数均未超过21.38%,而花生一烯酸含量的变异系数高达127.09%;通过分类分析发现,油样的过氧化值、亚油酸含量和不饱和脂肪酸含量与其产地、加工工艺、品种、上架期和质量等级有关;采用化学计量学方法构建油样红外光谱的共有模式,以相关系数法分析各光谱的相似度介于0.68～0.98之间,并筛选出10个共有峰。以共有峰的峰高均值为自变量,构建脂肪酸(棕榈酸、油酸、亚油酸、花生一烯酸、不饱和脂肪酸和饱和脂肪酸)含量的多元线性回归模型均达显著水平(p＜0.05),但过氧化值和酸值的回归模型不显著(p＞0.05)。通过对30种热处理油样的验证实验发现,回归模型能准确预测其不饱和脂肪酸含量,预测值的相对误差介于-11.15%～10.95%之间。综上,红外光谱法可初步用于市售菜籽油的脂肪酸组成的快速分析。     

白檀果实含油率及其油脂脂肪酸含量测定的近红外光谱模型构建

为快速、无损检测白檀果实的含油率及其油脂各脂肪酸含量,采用DA 7200型近红外分析仪采集115份白檀果实的光谱数据。采用标准正态变量转换法(SNV)、乘积分散校正法(MSC)、卷积平滑法(SG)、一阶导数(FDE)、二阶导数(SDE)以及多种方式相结合对原始光谱进行预处理,对比不同预处理方法的效果,选择最佳预处理方法,在此基础上,结合偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析(PCR)建立含油率及各脂肪酸含量的预测模型,比较不同模型的交互验证决定系数(RCV)和交互验证标准偏差(RMSECV),确定最佳模型,同时结合化学法的测定结果进行模型外部验证。结果表明：白檀果实含油率、棕榈酸含量、油酸含量的最佳建模方法为PLS与SG+FDE预处理,硬脂酸含量为PLS与SNV+SDE预处理,亚油酸含量为PLS与MSC+SDE预处理,亚麻酸含量为PLS与FDE预处理;模型校验结果表明,近红外光谱法可以用于白檀果实含油率和各脂肪酸含量的测定,其含油率和亚麻酸、亚油酸、硬脂酸、棕榈酸、油酸含量的定标外部验证系数分别为0.960 2、0.727 8、0.909 1、0.709 8、0.903 7和0.912...     

近红外光谱法快速测定烟草中的总挥发酸与总挥发碱

应用傅立叶变换近红外光谱法测定730个具有代表性的烟草近红外光谱数据,采用偏最小二乘回归建立了近红外光谱信息与其含量之间的定量校正模型,并对50个验证样品进行预测验证。总挥发碱和总挥发酸的预测标准差(RMSEP)分别为0.020和0.009,验证样品的相对标准偏差各为1.120%和0.919%。     

基于近红外光谱的烟叶SIMCA模式识别

研究了基于烟叶的近红外光谱数据通过软独立模式分类(SIMCA)识别不同烟叶的方法。首先对每种具有确定产地、等级、品种的目标烟叶进行多次分布式取样,扫描目标烟叶多个样品的近红外光谱;再对目标烟叶近红外光谱进行主成分分析(PCA)运算生成每种目标烟叶的数据模型;然后扫描未知烟叶的近红外光谱,用目标烟叶数据模型对未知烟叶近红外光谱进行主成分分解计算,计算未知烟叶与目标烟叶的距离,通过距离衡量未知烟叶与目标烟叶的相似程度。建立了包含115种不同产地、等级、品种的目标烟叶的数据模型,对115个外部检验样品进行了模式识别,正确识别率高于90%。结果表明该烟叶模式识别方法基础数据易得,同时考虑了烟叶的平均水平和分布水平,识别准确率高,具有良好的发展前景。      

高效液相色谱法测定烟草中的水杨酸

建立了用三氯乙酸溶液提取,三氯甲烷反萃取,甲醇和磷酸溶液为流动相,高效液相色谱法测定烟草中水杨酸含量的方法.结果表明,水杨酸的回收率为88％～90％,相对标准偏差为3.3％～5.4％.采用该方法检测了10个烤烟烟叶样品,水杨酸含量在1.43～6.22 μg/g之间.     

我国烤烟镁含量分布特点及与化学成分和有机酸的关系

为探究烤烟Mg含量与烟叶内在品质的关系,以2018年全国249个烟叶样品为研究对象,分析了烤烟Mg含量在不同产地和部位间的变异特点,以及与化学成分和有机酸含量的关系。结果表明,我国烟区烤烟Mg含量主要集中在0.16～0.84%范围内,均值为0.40%;烤烟Mg含量与钾含量和钾氯比呈极显著负相关,与氯含量和氮碱比呈显著正相关;难挥发性酸中乙二酸、丙二酸、乳酸、乙酰丙酸、苹果酸、柠檬酸含量和有机酸总量与Mg含量都有显著相关性。烤烟适宜的Mg含量有利于协调烟叶化学成分和烤烟有机酸含量,改善烟叶内在品质。     

最小二乘支持向量回归与偏最小二乘回归建立烟草总糖NIR预测模型比较

采用最小二乘支持向量回归(LSSVR)法和偏最小二乘回归(PLSR)法及192个烟叶样品的近红外(NIR)光谱与总糖含量的测定数据,分别建立了烟叶总糖含量的NIR预测模型,并利用这两种模型对95个烟叶样品进行了预测。结果表明:LSSVR法模型的预测误差范围为-3.08%~3.71%,预测回收率范围为90.0%~112.2%。LSSVR法模型的预测准确度比PLSR法的高。     

烟叶多酚含量的品种间差异及其与感官质量的关系

为考察南平烟区翠碧一号、云烟87和K326三个品种间烟叶多酚含量的差异及其与感官质量的关系,采集了邵武、光泽、蒲城、建阳和武夷山等5个县（市、区）初烤C3F和B2F等级烟叶样品,测定了新绿原酸、4-O-咖啡奎尼酸、绿原酸、莨菪亭、芸香苷和山奈酚葡萄糖苷等6种物质含量,分析其在品种间的差异及对感官质量的影响。结果表明,绿原酸和芸香苷是烟叶中两种最主要的多酚化合物,莨菪亭含量最低。翠碧一号的新绿原酸、4-O-咖啡奎尼酸、绿原酸、山奈酚葡萄糖苷及多酚总量的含量高于K326和云烟87。C3F等级烟叶中新绿原酸、4-O-咖啡奎尼酸、绿原酸和多酚总量高于B2F。随着烟草中新绿原酸和绿原酸含量的增加,烟气的香气质、杂气、余味、回甜感等指标趋好。香气量和杂气是影响透发性的两个主要因素,且香气量居于主导地位。     

水分、温度和检测光程对在线近红外光谱法测定结果的影响

为提高在线近红外(NIR)光谱仪在制丝线测定烟丝样品常规化学成分的准确度,在实验室模拟在线采集了烟丝样品不同含水率和温度条件下的近红外吸收光谱图,以及不同检测光程下同一个烟丝样品的近红外吸收光谱图,用数学模型预测了烟丝样品不同含水率、温度及不同检测光程下烟丝样品的烟碱和总糖值,并将预测值和化学实测值进行了对比分析.结果表明:①在实验范围内,随着烟丝样品含水率、温度的升高及检测光程的减小,在线NIR测定结果的相对误差有增大的趋势;②在线NIR光谱仪检测烟丝样品的最佳条件:含水率为12％～13％,温度为25～30℃,检测光程为16～20 cm.     

基于HP-Elman-LSSVM模型的仓储烟草霉变预测

为提高仓储烟草的霉变预测精度,建立了HP-Elman-LSSVM模型来预测仓储烟草的霉变。模型选取仓储环境的温度、湿度和烟草的自身含水量3个影响仓储烟草霉变的主要因素作为模型输入的变量,以某烟草公司的实际生产数据为训练和验证样本,进行仓储烟草霉变率预测。实验结果表明,HP-Elman-LSSVM模型的预测精度明显高于单一模型;且多次不同训练样本的实验结果表明平均相对误差在5%~6.5%,能满足工程应用的需求。     

基于烟叶化学成分的烟叶间可替代性评价

研究了基于烟叶化学成分数据的烟叶间可替代性评价方法。首先对每类烟叶进行分布式取样;然后检测样品的总糖、总氮、总碱、氯、纤维素、淀粉、灰分、多酚、醚提取物总量和总挥发碱等10项主要化学成分含量,为每类烟叶构造化学成分数据集;接下来计算未知烟叶数据集中各样本与目标烟叶集的马氏距离,以平均距离的大小评价未知烟叶替代目标烟叶的可行性。用115类烟叶对方法进行了交叉检验:每类烟叶取一个样品构成检验集,计算检验集与去掉检验集样品的115类烟叶间的距离,结果检验集样品被判断为与其原来所属的类很相似的比率高于80%,表明评价方法具有较高的可靠性。      

基于近红外光谱的卷烟配方结构识别

采用近红外光谱仪分析烟末样品,并用偏最小二乘法分析近红外数据,研究了不同配方结构的烟丝与近红外光谱的关系,建立了4个不同配方的识别模型。结果表明:梗丝与叶丝配方模型具有较好的预测准确性,对不同批次的样品预测均方根误差小于0.9%,平均相对误差在7.6%以下;在4丝配方中,对梗丝、膨胀烟丝和再造烟丝的预测准确度较低,其平均相对误差在10%左右。