运用傅里叶变换红外光谱鉴别茅台酒

基于红外光谱技术的3种不同处理手段运用于茅台酒的真伪鉴别,实验中真伪茅台酒在一维红外谱图上首先体现出了明显的差异,特别是在1 200 cm~(-1)~1 800 cm~(-1)波段,真伪茅台酒在1 730 cm~(-1)的酯类特征吸收峰以及1 592 cm~(-1)处的羧酸特征吸收峰有明显的不同;在二阶导数谱图上,真伪茅台酒的酯类和酸类物质的红外吸收峰的峰位和峰强明显不同,这也符合一维谱图的分析结果;另外,二维相关红外光谱是通过对样品施加热扰动来对茅台酒的真伪进行鉴别,在印证了一维谱图、二阶导数谱图的鉴别结果的基础上,更加体现出了操作简便、谱图清晰与可视性强等特点。     

傅里叶变换红外光谱-加热顶空法鉴别地沟油

利用傅里叶变换红外光谱仪,采用加热顶空法鉴别地沟油。实验结果表明,地沟油在波数2 880、2 940、2 966 cm-1处有区别于食用植物油的特征吸收峰。对于掺有地沟油的调和油,该方法可以检测到体积分数为5%的样品。由图谱检索与GC-MS分析,地沟油加热顶空条件下所测特征峰,是由饱和烷烃等物质产生的。该方法可用于地沟油的定性检测。     

傅里叶变换红外光谱和紫外光谱数据融合对牛肝菌种类的鉴别

采集5?种共272?份牛肝菌样品的傅里叶变换红外光谱和紫外光谱,结合多光谱信息融合策略,建立牛肝菌种类快速鉴别的方法。多元散射校正（multiplicative signal correction,MSC）及二阶导数（second derivative,2D）等预处理方法对原始光谱进行优化,比较优化处理对区分不同种类牛肝菌影响;利用优化处理后的光谱数据及融合数据建立偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）模型和支持向量机（support vector machine,SVM）判别模型。结果显示：1）经过2D和MSC预处理后,不同种类牛肝菌的PLS-DA鉴别效果优于未优化模型,表明2D＋MSC预处理优化了光谱信息并提高了分类准确度;2）基于傅里叶变换红外光谱、紫外光谱、低级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型,预测正确率为86.87%、66.67%、78.89%和95.56%;建立SVM判别模型,预测正确率分别为88.89%、74.44%、91.11%和100.00%,表明中级融合技术对不同种类牛肝菌鉴别效果显著,优于其他技术;3）中级融合技术在PLS-DA模型和SVM判别模型中对样品的预测正确率分别为95.56%和100.00%,表明SVM判别模型对牛肝菌种类区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型,快速鉴别牛肝菌种类,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供可靠、稳定的方法。     

食源性致病菌傅里叶变换红外光谱快速鉴别方法

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析食源性致病菌脂多糖粗提物,建立一种微生物快速筛选、鉴别的方法.分析5种(8株)典型革兰氏阴性食源性致病菌脂多糖的红外光谱特征区段的差异,采用分级聚类分析方法对结果进行比较,并用菌株16srDNA的亲缘性分析进行比对验证.结果表明,革兰氏阴性食源性致病菌脂多糖的光谱特征区间分别为1750～1500 cm-1、1500～1360 cm-1、1160～920 cm-1和890～750 cm-1.聚类结果显示,基于脂多糖的红外光谱分析方法,不仅可以区分不同种属的微生物、致病与非致病性食源性致病菌,而且还能将同种不同分离株的食源性致病菌归类聚合.FTIR结合多元分析方法可用于食源性致病菌的快速筛选研究.     

基于傅里叶变换红外光谱的不同茶山古树普洱茶鉴别研究

基于混合物红外光谱原理及方法，对不同产地普洱茶组成差异进行整体分析与评价，探讨普洱茶“一山一味”说法的科学性。方法 选取易武、景迈等云南12座茶山古树晒青茶, 对其超微茶粉、水提取物及提取残渣进行透射法傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy, FT-IR)测试, 并标准化处理为FT-IR或二阶导数红外光谱(Second derivative infrared spectroscopy, SD-IR), 进一步通过相似度评价、光谱差异分析及特征峰强度比较对不同茶样的物质组成差异进行识别与评价。结果 12种茶叶FT-IR谱间相关系数(R)高于0.98, 均具有3354、2925、1649、1517、1451、1239、1147、1039、764、611 cm-1等共有峰, 但SD-IR谱的1649、1577、1568、1540、1532、1147、486 cm-1等峰具有不同的强度或形状。景谷、易武、贺开茶粉486 cm-1处峰强度相对较低, 其中景谷的最低, 约为攸乐茶的75%。结论 12种茶叶的化学组成整体相似度很高, 景谷、易武、贺开茶样相对独特，但与其他茶样的光谱差异亦不到2%。据SD-IR谱486 cm-1处峰强度可快速比较不同茶样中咖啡因相对含量, 不同茶山茶样间可利用SD-IR谱差异进行鉴别。总之, 不同茶山茶叶间或多或少的组成差异均可在红外光谱上体现, 红外光谱法适用于普洱茶组成差异整体识别与评价, 普洱茶“一山一味”说法具有一定的科学性。     

二阶导数傅里叶变换红外光谱鉴别植物油和地沟油

利用傅里叶变换红外光谱法测定了食用植物油、地沟油和模拟的复热油的光谱并进行二阶导数处理分析。结果表明:地沟油和模拟的复热油的饱和脂肪酸、反式脂肪酸的含量均明显高于正常食用油的;二阶导数光谱中3 009、1 737、966、723 cm~(-1)4处特征吸收峰的变化可作为判定是否为地沟油的参考。用此方法鉴别油品用量少且无需样品预处理,分析速度快,可为地沟油检测方法的建立提供依据。     

衰减全反射傅里叶红外光谱在纤维鉴别中的应用

比较了纤维素纤维的衰减全反射红外光谱法(ATR)和溴化钾压片法测试的红外光谱图,两种制样方法得到的红外光谱图特征峰位置一致,特征谱带明显.用ATR测试了不同种类的纺织纤维的红外光谱,得到了常见纤维的衰减全反射红外光谱图,为单一纤维的定性鉴别奠定了基础.探讨了差谱分析技术在二组分混纺织物定性分析上的应用,分析了两种未知成分样品的衰减全反射红外光谱,在有效确定某一组分为参比光谱的基础上,利用差谱分析技术,能快速、有效地进行二组分混纺织物的定性分析.     

织物傅里叶变换衰减全反射红外光谱库的建立及应用

针对常规方法鉴别纯纺织物及预测混纺织物组分含量工序多、耗时长且污染环境的问题,采用傅里叶变换红外光谱仪,结合衰减全反射(ATR)附件测试各纯纺及二组分混纺织物的傅里叶变换衰减全反射红外光谱(ATR-IR)图,并从已测的753个样品中筛选出正反经纬组分一致的纯纺及混纺织物样品205个,建立了涤纶/棉、涤纶/羊毛、涤纶/锦纶、蚕丝/棉和涤纶/粘胶等纯纺及混纺织物的ATR-IR谱库。并利用自建谱库的检索功能,对20个未知纤维织物样品进行快速无损鉴别及含量预测。研究表明:对于纯纺织物,识别准确率为100%;对于混纺织物,当误差≤3% 时,通过T检验,其定量预测结果与国标法测定值无显著差异,方便了样品的快速检验与含量预测。     

红宝石傅里叶红外光谱研究

天然红宝石的红外光谱通常有硬水铝石的２１１０ｃｍ＾－１１９８０ｃｍ＾－１特征吸收双峰,或其它内含物的吸收峰;经１１００℃热处理焰熔法合成红宝石的红外光谱均有３１８４,３２３２和３３１０ｃｍ＾－１３个固有的特征吸收峰,这是笔者近两年来通过大量样品的红外光谱测度所得出的一般规律。     

基于傅里叶变换红外光谱的大豆原油掺伪定量 分析模型研究

目的应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合最小偏二乘法(PLS)建立大豆原油-棕榈油二元掺伪体系的定量分析模型。方法以42个大豆原油、21个精炼油、88个掺伪油的FIIR谱图为模型样本,预处理方法选用标准正态变量(SNV),在此基础上应用主成分分析(PCA)提取特征变量,随机选取60个掺伪油样组成校正集,28个掺伪油样组成验证集,以PLS方法建立大豆原油的掺伪定量模型。结果 PCA可将大豆原油及精炼油分成独立的2类。经PCA分析,大豆原油中掺入棕榈油的掺伪检测限为5%。PLS校正模型的判定系数R2为0.9926,校正误差均方根RMSEC为1.8121。预测模型的R2为0.9823,交叉验证误差均方根RMSECV为2.8189。同时得到的预测结果的偏差在1.3909%~3.1019%之间,差异不显著,说明此模型可行。结论 FTIR-PLS模型能够实现大豆原油的掺伪定量分析,分析速度快,能够满足大豆原油入库要求,是一种可行的大豆原油掺伪分析方法。     

傅里叶变换红外光谱分析6种不同陈化时间六堡茶

对不同陈化时间六堡茶茶叶粉末和提取物进行傅里叶红外光谱分析,考察陈化时间与红外光谱特征关系。结果表明:六堡茶陈化时间不同,其红外光谱不同;茶叶粉末与提取物的红外光谱差异较大;除了共同红外光谱特征,还具有因陈化时间变化引起成分差异的特征红外光谱;同一厂家不同陈化时间的六堡茶样品根据红外光谱的峰数、波数、峰形、相对强度及二阶导数谱的差异考察存在差异。利用傅里叶红外光谱法分析六堡茶,该方法快速、简便、直观,茶叶无需特殊处理,对同一厂家不同陈化时间六堡茶的分析鉴别有一定作用。     

傅里叶变换近红外光谱技术测定绿茶全氮量

建立准确性高、稳定性好的绿茶全氮量的偏最小二乘定量分析模型。在4 691～3 959、5 126～4 848 cm－1 波段区间内,光谱经过一阶导数与平滑处理后,模型的预测性能最好,外部验证集样品的预测值与实测值的预测均 方差（RMSEP）为0.092 5%,相关系数为0.993 9。根据嫩度等级,建立了绿茶全氮量子模型,提高了模型的预测 性能。嫩度为3 级的子模型预测结果最好,验证集样品的全氮量的预测值与实测值的RMSEP值最小,为0.037 9%, 相关系数为0.996 1。绿茶全氮量近红外光谱检测技术是一种绿色、快速、高效的新型分析技术,能够实现快速测定 绿茶全氮量,评价绿茶品质。     

5种黑茶香气成分的比较分析

本研究采用感官审评法和顶空固相微萃取法,结合气相色谱-质谱仪联用技术,对5种黑茶样品挥发性成分进行了分析鉴定。结果表明,5种黑茶共检出83种香气化合物,共有成分30种,主要包括醇类、醛类、酮类、芳香烃类、烯类和酯类等;不同产区黑茶香气特征及组成存在明显差异:青砖茶陈香纯正,以醛类和酮类化合物为主,包括(E,E)-2,4-庚二烯醛、β-紫罗酮、己醛;茯砖茶\     

三种黑茶的香气分析

茯砖茶、青砖茶、黑砖茶是黑茶中的重要类别,利用蒸馏萃取提取茶叶香气物质,用气相色谱-质谱测定 三者的香气成分,并分析3 种黑茶的香气成分以及感官差异性。结果表明：茯砖茶菌花香明显,检测出的（E,E）- 2,4-己二烯醛等烯醛类物质对其有积极作用;青砖茶有浓郁樟木香,与柏木脑（14.82%）有直接关联;而黑砖茶香 气平和,检测出的少量香气成分（49.81%）,与审评结果一致。     

基于近中红外光谱分析的大黄鱼产地区分技术

为实现4种产地来源的大黄鱼(福建养殖大黄鱼、温州养殖大黄鱼、舟山养殖大黄鱼和舟山野生大黄鱼)的准确快速区分,本研究应用傅里叶变换红外光谱仪对4种大黄鱼样本在4000～650 cm-1^的红外吸收指纹图谱进行测定,基于特征波段下的光谱吸收差异并结合PCA、CA和LDA、SVM模型对大黄鱼样品进行产地区分。结果如下：采用测定波段4000～650 cm-1^的全光谱采集信息经过SG预处理后建立的SVM模型效果最优,对4种大黄鱼样本的测试集准确率为83.3%。进一步对福建养殖大黄鱼和野生大黄鱼的产地区分方法优化后,选取特征波段3690～2800 cm-1⁺¹⁸⁰⁰～650 cm-1^{的光谱信息}经过1st ^Der、2nd ^Der和SNV 3种方式预处理后建立LDA判别模型,光谱训练集与预测集的准确率均达到100%;3690～2800 cm-1⁺¹⁸⁰⁰～650 cm-1^{的光谱信息}经SNV、MSC预处理后的PCA效果最佳,2种大黄鱼样本间彼此间距远、无重叠,且前两个主成分累计贡献率均在90%以上;经SNV预处理后的CA分析中除21号野生大黄鱼被误聚到福建养殖大黄鱼类中,其余2种产地大黄鱼样本各自聚为一类。研究表明基于近中红外光谱测定并结合化学计量学处理的方法能够对大黄鱼产地进行较准确地快速区分,从而为大黄鱼溯源鉴别、维护消费者权益和保护区域大黄鱼产业等方面提供技术支撑。     

保鲜膜的傅立叶红外光谱鉴别法

对于常用的两种保鲜膜:PE保鲜膜、PVC保鲜膜,从外观上很难鉴别,试验利用傅立叶红外光谱(ATR)法对保鲜膜样品进行鉴别。结果表明,傅立叶红外光谱(ATR)法对于分析保鲜膜样品,分析速度快、样品需求量少,而且属于无损检测且不消耗检材,试验结果充分可靠。     

茶多酚与大豆分离蛋白的相互作用

利用荧光光谱、紫外-可见光谱和傅里叶变换红外光谱法,研究茶多酚与大豆分离蛋白之间的相互作用。结果表明：茶多酚对大豆分离蛋白有较强的荧光猝灭作用且为静态猝灭,其中,茶多酚与大豆分离蛋白在291、298、310 K时相互作用的表观结合常数分别为4.571×105、2.955×105、2.672×105 L/mol,对应的结合位点数分别为1.316、1.299、1.286。热力学数据分析结果表明：茶多酚与大豆分离蛋白反应的作用力主要是范德华力和氢键作用;同步荧光光谱和紫外-可见光谱表明茶多酚改变了芳香氨基酸残基在空间结构中所处的微环境,使大豆分离蛋白的分子构象发生改变,且同步荧光光谱显示茶多酚与大豆分离蛋白中色氨酸残基发生相互作用,使其周围的疏水作用减少。傅里叶变换红外光谱表明茶多酚引起大豆分离蛋白的二级结构发生改变。     

基于傅里叶变换红外光谱技术对木耳中镰刀菌的识别检测

该研究建立了一种基于傅里叶变换红外光谱的木耳中镰刀菌的定性定量检测方法：对经高压灭菌的木耳样品分别接种木耳中常见的五种镰刀菌（层出镰刀菌189975、串珠镰刀菌340687、尖孢镰刀菌120618、木贼镰刀菌124121、茄病镰刀菌121547）,并于28 ℃,相对湿度80%的条件下进行储存培养,同时采集不同储存阶段的木耳样品在1 800~900 cm-1的红外光谱信息。分别运用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）以及偏最小二乘回归分析（PLSR）建立木耳中镰刀菌的快速识别检测模型。结果表明：LDA模型对受不同镰刀菌侵染的木耳样品的平均判别正确率达到87.50%,对受单一镰刀菌侵染的木耳样品霉变状态的平均判别正确率达到82.50%;PLSR模型对木耳样品中菌落总数的预测实现了较好的定量结果（R2 p=0.842 8,RMSEP=0.292 log CFU/g,RPD=2.81）;通过实际样品验证分析表明傅里叶变换红外光谱方法可以实现木耳中镰刀菌的快速识别检测。     

青砖茶的香气成分分析

采用感官审评法和顶空固相微萃取法结合气相色谱-质谱联用技术,对16个典型青砖茶样品挥发性成分进行分析鉴定。结果表明,青砖茶的香气以陈香纯正为优,有菌香和木香,分析鉴定出72种香气成分,相对含量较高的成分有己醛、芳樟醇、壬醛和甲苯,醛类和酮类为主导香气化合物;相关性分析显示(E,E)-2,4-庚二烯醛、(Z)-氧化芳樟醇、樟脑、1-甲基萘和长叶环烯与香气品质得分的相关性达到极显著水平(P0.01),(E)-2-己烯醛、1-甲氧基-4-甲基苯、(E)-2-壬烯醛、2,2,6-三甲基环己烷酮及脂肪醛中的烯醛占醛类的比例与香气品质得分的相关性达到显著水平(P0.05);主成分分析显示前6个主成分方差累计贡献率达到82.250%,主要代表性成分为β-环柠檬醛、β-紫罗酮、β-二氢紫罗酮、己醛、(E)-2-戊烯醛、(E)-2-己烯醛、庚醛、壬醛、癸醛、萘、1-甲基萘、柠檬烯和6-甲基-5-庚烯-2-酮等,它们是影响青砖茶香气品质的关键香气成分,可基本反映青砖茶的香气特征。     

基于涂膜法FTIR的食用油羰基值快速检测

为了建立食用油羰基值快速检测方法,以菜籽油为实验材料,茴香醛为羰基标准物配制系列羰基值（0～60 mmol/kg）油样。用涂膜法采集油样光谱,建立羰基值与特征吸收峰1 703/1 570 cm－1处（1 703 cm－1处峰高两点基线均为1 570 cm－1,下同）吸光度的关系。然而,不同种类零羰基值的食用油在特征吸收峰1 703 cm－1处的吸收不相同而引起基底效应。因此,利用二维相关振动光谱技术寻找特征吸收峰的相关吸收峰,以校正食用油间的基底效应。结果表明：油样在1 703 cm－1处的吸光度与羰基值高度线性相关,利用相关吸收峰3 472 cm－1校正后的模型为y=0.005 4x＋0.090 9;相关系数（R）为0.991 9,标准偏差（s）为0.013 mmol/kg。模型预测值与国标法测定值高度线性相关,所得方程的斜率接近于1,R值均在0.99以上,两种方法测定结果十分接近。表明涂膜法傅里叶变换红外光谱检测食用油羰基值是可行的。