食用植物油中反式脂肪酸含量的激光拉曼光谱检测

论文摘要

油脂中的反式脂肪酸（TFA）有害人们的身体健康,有必要对其含量进行监测。共收集各类食用植物油样本79个,涉及9个品种和27个品牌,分配到校正集和预测集的样本数分别为53个和26个。采用QE65000拉曼光谱仪采集79个样本的拉曼光谱,利用自适应迭代惩罚最小二乘法去除样本拉曼光谱的荧光背景;在此基础上,采用多种归一化方法对样本拉曼光谱进行处理,并对拉曼光谱的建模波数范围进行初选;再利用竞争性自适应重加权采样（CARS）方法筛选与食用植物油TFA含量相关的光谱变量,并应用偏最小二乘（PLS）回归将食用植物油TFA的特征变量光谱强度与气相色谱测定的TFA真实含量进行关联,建立食用植物油中TFA含量的定量预测模型。研究结果表明,多种归一化方法中,有4种归一化方法均能提高PLS定量预测模型的性能,其中Area normalization方法的效果最优;经建模波数范围初选,波数范围由686～2 301 cm-1缩减为737～1 787 cm-1,确定较优的建模波数范围为737～1 787 cm-1;经CARS方法筛选,共有31个光谱变量被选择,其选择的光谱变量主要分布在1 265, 1 303, 1 442及1 658 cm-1拉曼振动峰附近,且974 cm-1拉曼振动峰两侧均有光谱变量被选择;此外, CARS方法的PLS建模结果优于常用的无信息变量消除及连续投影算法。由此可知,激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法检测食用植物油中的TFA含量是可行的。归一化方法、建模波数范围初选及竞争性自适应重加权采样（CARS）方法能有效提高TFA定量预测模型的预测精度和稳定性,优化后的TFA定量预测模型的校正集及预测集的相关系数和均方根误差分别为0.949, 0.953和0.188%, 0.191%。与未优化的预测模型相比,预测均方根误差由0.361%下降为0.191%,下降幅度为47.1%;建模所用的变量数由683个下降为31个,仅占原变量数的4.54%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蒋雪松,莫欣欣,孙通,胡栋

关键词: 拉曼光谱,反式脂肪酸,食用植物油,竞争性自适应重加权采样

来源: 光谱学与光谱分析 2019年12期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 物理学,化学,一般化学工业,轻工业手工业

单位: 南京林业大学机械电子工程学院,江西农业大学工学院,浙江农林大学工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(31401278),江西省自然科学基金项目(20181BAB204011),浙江农林大学科研发展基金项目(2019FR033)资助

分类号: O433;TS227;O657.37

页码: 3821-3825

总页数: 5

文件大小: 248K

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标签：拉曼光谱论文;  反式脂肪酸论文;  食用植物油论文;  竞争性自适应重加权采样论文;