喬明武,高向陽,2,高遒竹,王長青,宮安晶,4
(1.河南農(nóng)業(yè)大學食品科學技術(shù)學院,河南鄭州450002;2.鄭州科技學院食品科學與工程學院,河南鄭州450064;3.江南大學食品學院,江蘇無錫214122;4.吉林省長春皓月清真肉業(yè)股份有限公司,吉林長春130000)
小麥子粒中的粗灰分簡稱灰分,是評價面粉等級的重要指標。目前,測定糧食等食品中灰分的國標法要經(jīng)過碳化、灰化、反復灼燒、恒重稱量等步驟,需消耗大量電能,操作繁瑣費時,分析速度緩慢、工作效率低下,無法進行大批量樣品的快速測定,不能及時評價面粉等級和指導生產(chǎn)[1]。近紅外線光譜分析法[2-3]需要貴重的儀器和培訓專門技術(shù)人員,成本較高,不利于普及推廣。電導率測定法具有儀器便攜、操作簡單、成本低廉、現(xiàn)場在線快速檢測、利于普及推廣等顯著優(yōu)點,已在土壤、食品、油脂鑒別等領(lǐng)域廣泛應用[4-12]。本研究以70種河南產(chǎn)地小麥為樣本,用電導率法和國標法對照測定,研究小麥粉超聲浸提液電導率測定值與小麥粉灰分間的內(nèi)在規(guī)律,建立了相應的快速測定方程。只要將測得的電導率值代入方程即可快速求得小麥粉灰分的含量,無需進行繁雜操作,省時省力。該法所用儀器有自動校正功能,價格低廉、簡便快速,與國標法[1]對照測定沒有顯著性差異。用于強筋、中筋和弱筋等各類小麥品種,結(jié)果令人滿意,為小麥粉灰分的現(xiàn)場測定提供了一種準確、價廉、快速、方便、實用的分析技術(shù),有一定的推廣應用價值。
河南產(chǎn)地小麥共70個品種,由河南農(nóng)業(yè)大學毛莊試驗田、河南省農(nóng)科院及鄭州市種子市場提供,小麥品種及筋型如表1。
DDSJ-308A電導率儀,上海精密科學儀器有限公司;PXSJ-216離子分析儀,上海精密科學儀器有限公司;KQ-250E超聲波清洗器,昆山市超聲儀器有限公司;WL-100粉碎機,瑞安市威力制藥機械廠;TDL-5-A低速臺式離心機,上海安亭科學儀器廠。
表1 小麥樣品Table 1 The samples of wheat
續(xù)表1Continuing table
1.2.1 水分、灰分的測定 小麥灰分含量測定按國家標準《食品中灰分的測定(GB5009.4—2010)》[1]進行,小麥水分含量測定按《食品中水分的測定(GB5009.3—2010)》[13]進行,每種方法、每個品種各進行5次平行測定,結(jié)果取干基平均值。
1.2.2 電導率測定 精確稱取 80目全麥粉0.758 0 g精確至0.000 2 g)于50 mL比色管中,沿壁小心加入30 mL去離子水,置于(49±1)℃超聲波清洗器中浸提2.5 h后,轉(zhuǎn)入離心管以300 0 r·min-1離心15 min,用校準好的配備有溫度傳感器的電導率儀直接測定上清液電導率,穩(wěn)定2 min讀數(shù),并扣除空白值。每個樣品進行5次平行測定,檢驗無可疑值后取平均值并換算為干基樣品25℃時的電導率值。
1.2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 將各測定干基樣品換算所得的電導率值與文獻[1]測定的灰分含量相對應,數(shù)據(jù)處理采用Microsoft Excel分析軟件,建立各類型小麥灰分含量測定擬合線性方程和相關(guān)系數(shù)r;統(tǒng)計分析采用 SPSS 9.0[14]分析軟件。
溫度對電導率的測定有顯著影響,試驗所用電導率儀均裝配有溫度傳感器,可自動將不同溫度待測溶液的測定值校正為25℃時的電導率值,并從儀器上直接讀出。
試驗表明:小麥粉的去離子水超聲波浸提液為pH緩沖溶液,pH值始終維持在6.400±0.001。
2.3.1 強筋小麥模型方程的建立 將按1.2.2測定的強筋小麥粉浸提液的電導率值和用國標法測定的實際灰分值對應,按1.2.3方法進行統(tǒng)計分析、比較相關(guān)系數(shù)r,最終得出強筋小麥灰分x與電導率κ的指數(shù)方程為 κ=10-4×1600x+592.19(r=0.990 0),以灰分的變換值A(chǔ)=1 600x為橫坐標,以電導率κ為縱坐標作圖,見圖1。將小麥粉的電導率值帶入強筋小麥方程得出灰分含量,并與國標法測出的小麥灰分含量相比較,由表2可知,預測指數(shù)方程相對誤差為-4.9% ~5.3%。
圖1 強筋小麥灰分的變換值(A)和電導率數(shù)學模型圖Fig.1 The equation with transformed value of ash and conductivity about strong gluten wheat
表2 強筋小麥模型各樣品預測誤差結(jié)果Table 2 The results of relative error with various strong gluten wheat samples
續(xù)表2Continuing table
2.3.2 中筋小麥模型方程的建立 將按1.2.2測定的中筋小麥粉浸提液的電導率值和用國標法測定的實際灰分值對應,按1.2.3方法進行統(tǒng)計分析,通過比較相關(guān)系數(shù)r,最終得出灰分含量x與電導率 κ的擬合方程為 κ=-1 411.5×0.18x+700.02(r=0.877 6),以灰分的變換值 A=0.18x為橫坐標,以電導率κ為縱坐標作圖,如圖2?;曳值念A測相對誤差如表3所示。
圖2 中筋小麥灰分變換值(A)與電導率數(shù)學方程圖Fig.2 The equation with transformed value of ash and conductivity about medium-gluten wheat
表3 中筋小麥樣品的相對誤差Table 3 The relative error of medium-gluten wheat samples
由表3知,將小麥粉的電導率值帶入中筋小麥方程得出灰分含量,并與國標法測出的小麥結(jié)果相比較,預測方程的相對誤差為-3.2% ~2.3%。
2.3.3 弱筋小麥模型方程的建立 試驗表明,對弱筋小麥品種,雙對數(shù)方程相關(guān)系數(shù)最好,模型為lglgκ=alglgx+b(其中a、b為常數(shù)項),分別對灰分x和電導率κ求兩次對數(shù),作圖如圖3。灰分含量和電導率的曲線擬合方程為:lglgκ=0.089 lglgx+0.505 3,r為0.969 1。轉(zhuǎn)換后,弱筋小麥灰分含量的預測方程為:
式中:κ為小麥粉的電導率,μs·cm-1·g-1;x為小麥粉的灰分含量,%。預測的相對誤差由表4可知為 -1.5% ~2.8%。
圖3 弱筋小麥灰分和電導率雙對數(shù)的數(shù)學方程圖Fig.3 The equation with ash and conductivity of weak gluten wheat that was taken twice logarithm
2.3.4 河南產(chǎn)地70種品種小麥數(shù)學方程的建立
將70種河南產(chǎn)地小麥測試的全部測定結(jié)果歸納在一起考慮,按上述方法建立模型方程。最終得出
表4 弱筋小麥樣品的相對誤差Table 4 The relative error of weak gluten wheat samples
擬合方程為 κ =502.920 463x0.400236(r=0.875 2)。因此,全部小麥品種灰分x的預測方程為:
式中:κ為小麥粉的電導率,μs·cm-1·g-1;x為小麥粉的灰分含量,%。
以中筋麥豫農(nóng)9676為樣品,進行5次平行測定,根據(jù)2.3.4建立的模型方程,得出電導率值對應的灰分值,與國標法實際測定的灰分值對照,結(jié)果見表5。經(jīng)格魯布斯法檢驗均無可疑值。通過F檢驗和t檢驗[15]表明:電導率法和國標法之間既不存在顯著的偶然誤差,也不存在顯著的系統(tǒng)誤差,結(jié)論的置信度為95%。
表5 中筋模型電導率法和國標法對照測定結(jié)果Table 5 The result comparison of medium-gluten wheat and regression model on conductivity method and national standard method
采用超聲波浸提與電導率分析技術(shù)聯(lián)用,研究了河南產(chǎn)地的70種小麥品種,建立了快速測定小麥中灰分的數(shù)學模型和新型分析方法。其中強筋小麥灰分含量的預測方程為k=10-4×1 600x+592.19(r=0.990 0),灰分預測的相對誤差為-4.9%~5.3%。中筋小麥的灰分預測方程為k=-1 411.5 ×0.18x+700.02(r=0.877 6),灰分預測的相對誤差為-3.2% ~2.3%。弱筋小麥灰分含量的預測方程為 lglg κ=0.089lglgx+0.505 3(r=0.969 1),灰分預測的相對誤差為-1.5% ~2.8%。河南產(chǎn)地70種小麥品種灰分的預測總方程為 k=502.920 463x0.400236(r=0.875 2)。
電導率法和國標法對照測定中筋小麥樣品中的灰分,相對誤差為0.18%,經(jīng)F檢驗和t檢驗表明,2種分析方法的測定結(jié)果之間沒有顯著性差異,結(jié)論的置信度為95%。
[1] 中華人民共和國衛(wèi)生部.GB/T 5009.4—2010食品中灰分的測定[S].北京:中國標準出版社,2010.
[2] 張曉萍,孔美玲,王 森.DA7200近紅外分析儀在面粉檢驗中的應用[J].糧食加工,2013,38(5):19-22,25.
[3] 劉翠玲,吳勝男,孫曉榮,等.基于紅外光譜的面粉灰分含量快速檢測方法[J].農(nóng)機化研究,2013,35(4):144-147.
[4] 林義成,丁能飛,傅慶林,等.土壤溶液電導率的測定及其相關(guān)因素的分析[J].浙江農(nóng)業(yè)學報,2005,17(2):83-86.
[5] 姚永志,左錦靜.電導率測定內(nèi)酯豆腐變質(zhì)程度的研究[J].食品研究與開發(fā),2013,34(17):105-107.
[6] NARPINDER S,HARDEEP S,KULWINDER K,et al.Relationship between the degree of milling,ash distribution pattern and conductivity in brown rice[J].Food Chemistry,2000,69(2):147-151.
[7] 付連雙,王曉楠,李卓夫,等.土壤水分對冬小麥越冬期間植株電導率的影響[J].作物雜志,2011(3):38-41.
[8] HARDEEP S G,NARPINDER S.Relationship between debranning,ash distribution pattern,and conductivity in maize[J].International Journal of Food Properties,2001,4(2):261-269.
[9] 李建林,卞 科,李豫洲.影響電導法測定面粉中灰分的因素分析[J].中國糧油學報,2004,19(1):67-69.
[10] 嚴贊開.利用電導率測定咖啡因含量的方法[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學,2007(2):195-196.
[11] 黃 芳,段海寶,張 鳳,等.電導率法快速鑒別地溝油的方法研究[J].糧油食品科技,2013,21(1):43-45.
[12] 顧堯臣.面粉灰分的爭議和一些可選擇方法的進展[J].糧食與飼料工業(yè),2002(10):4-7.
[13] 中華人民共和國衛(wèi)生部.GB 5009.3—2010食品中水分的測定[S].北京:中國標準出版社,2010.
[14] 洪 楠.SPSS for Windows統(tǒng)計分析教程[M].北京:電子工業(yè)出版社,2000:117-215.
[15] 高向陽.現(xiàn)代食品分析[M].北京:科學出版社,2012.