基于近紅外光譜透射技術(shù)的食用油氧化快速鑒別方法

基于近紅外光譜透射技術(shù)的食用油氧化快速鑒別方法

在加工和儲(chǔ)存過(guò)程中，食用油會(huì)產(chǎn)生一些氧化反應(yīng)，產(chǎn)生二氧化二氮、酮、酸和其他物質(zhì)。這些物質(zhì)進(jìn)入人體，危害健康。滴定法是食用油氧化指標(biāo)檢測(cè)的傳統(tǒng)方法,操作過(guò)程繁瑣、費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且需使用大量的有機(jī)溶劑,因此,建立快速、準(zhǔn)確、綠色的食用油氧化鑒別方法有十分重要意義。近紅外光譜(near-infraredspectroscopy,NIRS)分析技術(shù)在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣,是一種快速無(wú)損綠色分析檢測(cè)技術(shù)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用近紅外光譜技術(shù)在食用油品質(zhì)分析方面進(jìn)行較為深入的研究。Gulgun等以過(guò)氧化值、共軛二烯值等為指標(biāo),建立菜籽油近紅外氧化定量模型,過(guò)氧化值和共軛二烯值的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.99和0.95;朱秀超等用間隔偏最小二乘回歸(intervalpartialleastsquares,iPLS)對(duì)近紅外光譜進(jìn)行波段優(yōu)化后,使用偏最小二乘法(partialleastsquares,PLS)法建立了酸價(jià)定量模型,預(yù)測(cè)殘差平方和(PRESS)為1.7836。王立琦等、鮑丹青等和畢艷蘭等分別建立大豆油、花生油、葵花籽油過(guò)氧化值定量模型,相關(guān)系數(shù)均在0.90以上;Armenta等用聚類分析識(shí)別橄欖油并建立酸價(jià)和過(guò)氧化值的PLS定量模型,預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差(RMSEP)分別為0.034和1.87;Rao等建立了花生油酸價(jià)和過(guò)氧化值的近紅外定量模型,并以酸價(jià)大于3mgKOH/g為不合格油,用判別式部分最小二乘法(discriminantPLS,DPLS)建立了合格油和不合格油的近紅外定性模型,準(zhǔn)確率達(dá)96.5%。利用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行食用油酸價(jià)和過(guò)氧化值定量檢測(cè)方面雖然取得了一定進(jìn)展,但選用食用油的種類較為單一,模型通用性較差,在食用油氧化定性分析方面研究報(bào)道較少。本研究以常見(jiàn)食用油為材料,以國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù),采用傅里葉近外光譜技術(shù)法建立食用油氧化的定性判別模型,以期為快捷、準(zhǔn)確地鑒定食用油氧化提供參考。1材料和方法1.1測(cè)定油樣的方法大豆油(一級(jí),金龍魚(yú))、菜籽油(三級(jí),金龍魚(yú))、玉米油(金龍魚(yú))、食用調(diào)和油(金龍魚(yú))西安嘉里油脂工業(yè)有限公司;菜籽油(一級(jí),福臨門)中糧東海糧油工業(yè)(張家港)有限公司;菜籽油(四級(jí),代家)、菜籽油(四級(jí),鳳友)市售;花生油(一級(jí),魯花(5S壓榨))、堅(jiān)果調(diào)和油(魯花)、橄欖油(特級(jí)初榨,魯花)萊陽(yáng)魯花濃香花生油有限公司;葵花仁油(魯花)內(nèi)蒙古魯花葵花仁油有限公司;蘇籽油甘肅潤(rùn)玉食品有限公司;芝麻油(秦風(fēng)漢味)陜西三原世紀(jì)濃香調(diào)味有限公司;苦杏仁油實(shí)驗(yàn)室自制。將上述14個(gè)油樣按質(zhì)量比1:1(兩種油)和1:1:1(3種油)進(jìn)行隨機(jī)調(diào)配36個(gè)油樣,一共50個(gè)分析油樣。將50個(gè)油樣置于105℃烘箱中進(jìn)行加速氧化,隔一段時(shí)間后取出,取原油、氧化程度較輕和已氧化3個(gè)階段的油樣,共得到150個(gè)不同氧化程度的樣品,隨機(jī)分成兩類,105個(gè)為校正集樣品,45個(gè)為驗(yàn)證集樣品。1.2試劑和機(jī)器三氯甲烷、冰乙酸、乙醚、95%乙醇、碘化鉀、氫氧化鉀、硫代硫酸鈉等,均為分析純。MPA型傅里葉變換近紅外光譜儀德國(guó)布魯克公司。1.3數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計(jì)分析將樣品裝于直徑為5mm玻璃管置于樣品腔中,樣品透射腔溫度設(shè)為40℃,分辨率為4cm-1,光譜范圍為12000~4000cm-1,掃描次數(shù)為32次,作兩次平行實(shí)驗(yàn),將采集的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入OMNIC7.3和TQAnalyst7.2軟件(美國(guó)尼高力公司)中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。1.4判別歸類方法根據(jù)GB2716—2005《食用植物油衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》的規(guī)定,將酸價(jià)小于等于3mgKOH/g且過(guò)氧化值小于等于0.25g/100g的油定義為未氧化油,即合格油,酸價(jià)大于3mgKOH/g或過(guò)氧化值大于0.25g/100g的油定義為氧化油,即不合格油。根據(jù)馬氏距離分類,用識(shí)別率作為模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),建立校正集,最后采用驗(yàn)證集樣本進(jìn)行驗(yàn)證,得到驗(yàn)證集樣品的識(shí)別率。判別分析基本思想是用已知類別的樣品作為校正集,在一定波長(zhǎng)范圍內(nèi)根據(jù)偏差建立每一類的數(shù)學(xué)模型,分別將未知樣本與各類樣本數(shù)學(xué)模型進(jìn)行擬合,計(jì)算未知樣品與校正集之間的馬氏距離(mahalanobisdistance,MD),進(jìn)行判別歸類。馬氏距離的具體計(jì)算公式如下:設(shè)有n個(gè)樣品,每個(gè)樣品有p個(gè)指標(biāo),其數(shù)據(jù)矩陣為X,元素xij表示第i個(gè)樣品的第j個(gè)指標(biāo),設(shè)S表示指標(biāo)的協(xié)方差矩陣,第i個(gè)樣品到某一類別的平均光譜馬氏距離(MDi)是:MDi表示i個(gè)樣本到平均光譜(樣本重心)的距離(標(biāo)量);xi是第i個(gè)樣本的行向量;xavg是平均光譜行向量;S-1是協(xié)方差矩陣的逆矩陣;(xi-xavg)T是(xi-xavg)的轉(zhuǎn)置矩陣。na=1na=1n1n11.5化學(xué)指標(biāo)的測(cè)定酸價(jià)和過(guò)氧化值測(cè)定參照GB/T5009.37—2003《食用植物油衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)的分析方法》。2結(jié)果與分析2.1其它氧化特性分析波數(shù)范圍在溫度40℃、分辨率4cm-1、掃描次數(shù)32次條件下采集油樣光譜,其光譜見(jiàn)圖1。由圖1a可以看出,氧化與未氧化的食用油光譜比較接近,都在8265、7074、5795~5801、5678、4663cm-1處有明顯的吸收變化。這是由于—OH和C=O在5290cm-1伸縮振動(dòng)合頻吸收;在4695cm-1附近的吸收峰為C=O伸縮振動(dòng)合頻吸收。油脂氧化產(chǎn)生的氫過(guò)氧化物和小分子醛、酮、酸等化合物與C=O和—OH等官能團(tuán)有密切關(guān)系,因此,5678~4663cm-1波段范圍可作為食用油氧化分析波數(shù)范圍。圖1b波數(shù)為5678~4663cm-1油樣光譜,在5439~5169cm-1范圍內(nèi)未氧化油和氧化油光譜有著較明顯差異,可進(jìn)一步為選擇校正集建模的波長(zhǎng)范圍提供依據(jù)。2.2光譜特征性質(zhì)為探索不同食用油氧化光譜間的差異,原始光譜經(jīng)多元散射校正(multiplicativescattercorrection,MSC)、一階導(dǎo)數(shù)和Norris(21,20)導(dǎo)數(shù)平滑處理后對(duì)其進(jìn)行主成分分析,校正模型的主成分分值(cumulativevariance)及光譜見(jiàn)圖2。PC1主成分分值為84.741%,即模型采用一個(gè)主成分代表未氧化油和已氧化油光譜84.741%的差異,PC1的最高特征向量在5900cm-1附近;PC2累計(jì)分值為91.392%,即模型采用兩個(gè)主成分代表兩類油91.393%的差異,PC2主成分特征向量出現(xiàn)在4350cm-1附近;PC3累計(jì)分值為93.227%,PC3最高特征向量出現(xiàn)在5311~5229、4425cm-1附近。其中5900cm-1波數(shù)附近通常認(rèn)為與亞甲基組合頻譜吸收和甲基三級(jí)倍頻吸收有關(guān),5311~5229cm-1波段是游離脂肪酸官能團(tuán)的特征吸收峰,即—OH伸縮振動(dòng)和C=O伸縮振動(dòng)的組合頻吸收譜帶;4425cm-1波數(shù)附近是醛類的特征吸收峰,即C=O的組合頻吸收譜帶。前3個(gè)主成分代表了光譜93.227%的差異,即3個(gè)主成分可代表光譜大部分信息,10個(gè)主成分代表了光譜98.5%的信息,由此,主成分?jǐn)?shù)為10可以滿足食用油氧化與未氧化的定性分析要求。2.3光譜預(yù)處理研究由于原始光譜數(shù)據(jù)含有來(lái)自高頻隨機(jī)噪音、樣本不均勻、基線漂移、光散射等不利因素的影響,需對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)油樣光譜進(jìn)行預(yù)處理方法選擇MSC、Norris平滑、Savitzky-Golay平滑、一階求導(dǎo)、二階求導(dǎo)等。光譜預(yù)處理結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可以看出,選擇不同的波長(zhǎng)范圍以及采取不同光譜預(yù)處理方法,對(duì)識(shí)別率均有較大影響。不同波段的模型識(shí)別率差別也較大。5678~4663cm-1和5450~4650cm-1波數(shù)范圍建模效果較好。Savitzky-Golay平滑對(duì)結(jié)果影響不大,MSC和Norris導(dǎo)數(shù)平滑在一定程度上提高了識(shí)別率。在波數(shù)為5450~4650cm-1,采用MSC、一階求導(dǎo)和Norris(21,20)導(dǎo)數(shù)平滑的光譜預(yù)處理方式,校正集識(shí)別率為99%,模型效果最好,說(shuō)明在波數(shù)范圍為5450~4650cm-1,采用多元散射校正(MSC)、一階求導(dǎo)和Norris(21,20)導(dǎo)數(shù)平滑適合于食用油氧化的定性分析。2.4未氧化油檢測(cè)結(jié)果分析對(duì)105個(gè)校正集樣品在5450~4650cm-1波段內(nèi)光譜采用MSC、一階求導(dǎo)和Norris(21,20)導(dǎo)數(shù)平滑光譜預(yù)處理方式,圖3為校正樣品集中未氧化油和已氧化油距離判別分析圖。由圖3可知,在未氧化油區(qū)域中,有1個(gè)樣品判別錯(cuò)誤(其過(guò)氧化值按國(guó)標(biāo)化學(xué)法測(cè)定的過(guò)氧化值為0.283g/100g),實(shí)際應(yīng)是已氧化(不合格)油樣,模型判斷其為未氧化油。其余樣品中氧化油與未氧油可以得到較好的區(qū)分,說(shuō)明采用MSC、一階求導(dǎo)和Norris(2120)導(dǎo)數(shù)平滑光譜處理結(jié)合判別分析法可以較好的實(shí)現(xiàn)氧化油和未氧化油的分類。2.5預(yù)測(cè)正確率驗(yàn)證采用判別分析法對(duì)預(yù)測(cè)集的45個(gè)樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,判別分析結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可以看出,45個(gè)預(yù)測(cè)樣品中有一個(gè)樣品沒(méi)有正確判別(其過(guò)氧化值為0.329g/100g),實(shí)際為已氧化(不合格)油,模型將其判別為未氧化(合格)油,預(yù)測(cè)正確率高達(dá)97.8%,表明在波數(shù)范圍為5450~4650cm-1,采用MSC、一階求導(dǎo)和Norris(21,20)導(dǎo)數(shù)平滑光譜處理結(jié)合判別分析法可以較好預(yù)測(cè)食用油的氧化。3