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《武汉轻工大学》 2016年
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近红外和拉曼光谱法测定食用油成分的研究

陈志  
【摘要】:近红外光谱技术因其高效、无损、成本低等优点成为现代检测领域中一种先进的检测手段,应用范围涉及生物制药、化工、食品安全等众多领域。饱和脂肪酸、酸值等反映食用油品质好坏的关键理化指标的定量分析一直都是食品安全检测领域研究的热点,常规检测法由于效率低、污染环境等不足,无法达到相关执法部门快速准确测定食用油品质的要求,因此提出近红外光谱技术这一检测手段来弥补常规法的不足。本文利用近红外光谱技术对食用油的品质成分进行定量分析,提出了食用油饱和脂肪酸、酸值测定的快速分析方法,同时探索了拉曼光谱法测定食用油饱和脂肪酸的可行性以及课题组油脂检测软件定量模块的替换,研究主要内容包括:(1)针对气相色谱法定量检测饱和脂肪酸检测时间长,样品预处理复杂,成本耗费高等不足,提出近红外光谱技术快速预测食用油饱和脂肪酸的这一方法。收集43个油样,采集油样近红外光谱数据;对数据使用三种不同方式的预处理;分别建立网格搜索-支持向量机回归(GS-SVR)和粒子群-支持向量机回归(PSO-SVR)回归模型,对比两个模型的预测结果,选择网格搜索法(GS)作为优化算法;再分析GS-SVR模型的三种不同预处理方法的预测数据,选择出标准正态变量变换和去趋势联用(SNV-DT)作为最优预处理方法。(2)针对目前油脂酸值检测耗时长,溶剂耗费多,操作步骤繁琐等不足,研究探索了一种应用近红外光谱技术快速预测食用油酸值的方法。收集37个油样,采集近红外光谱数据,选用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)和正交信号校正(OSC)三种不同预处理方法建立GS-SVR回归模型,在MATLAB中进行结果预测,比较三种模型的预测性能,选取OSC为最优的预处理方法。(3)沿着近红外光谱法预测饱和脂肪酸的技术路线,进一步探索拉曼光谱法定量预测饱和脂肪酸。研究结果显示,PSO-SVR回归模型的校正集和预测集的相关系数均偏低,模型无预测能力,因此,拉曼光谱法定量预测饱和脂肪酸的研究需从预处理方法上进行更深入的探索。(4)课题组前期所研发的激光近红外油脂检测软件,从大的功能上可分为定性检测和定量检测。在定性方面,软件已经比较成熟,但是在食用油营养成分的定量检测中,目前软件仅仅可以检测出油脂的低碳数脂肪酸含量。为了扩充油脂的其他营养成分的定量成分,在前期研发的软件基础上,不另外增加其他算法,尝试将低碳数脂肪酸的模型替换为饱和脂肪酸模型,达到软件定量模块的多功能化。
【学位授予单位】:武汉轻工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:O657.3;TS227

【参考文献】
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