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      紅外光譜技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用

      2016-03-27 21:34:22李華平淮安市食品藥品檢驗所
      食品安全導(dǎo)刊 2016年27期
      關(guān)鍵詞:混合物紅外光譜

      □ 李華平 淮安市食品藥品檢驗所

      紅外光譜技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用

      □ 李華平 淮安市食品藥品檢驗所

      紅外光譜技術(shù)在全球食品工業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛,且已呈現(xiàn)快速增長趨勢?;瘜W(xué)計量法在提取光譜信息和排除背景干擾方面取得良好效果后,紅外光譜技術(shù)在食品檢測中的價值得到研究者的肯定,使紅外光譜技術(shù)在食品檢測中得到更好地發(fā)展。

      食品的主要成分除低濃度的一些成分外,還有水、碳水化合物、脂肪和蛋白質(zhì)等。在紅外線區(qū)域范圍中這些成分具有吸收光譜的特征,如果這些成分出現(xiàn)在含水量極高(即含量低于0.1g/100g)的樣品中,紅外光譜技術(shù)的使用就比較困難。由此可知,食品中主要成分是水、碳水化合物、蛋白質(zhì)、脂肪等,且達到檢測的條件的才能通過紅外光譜技術(shù)進行食品檢測。紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢在于能對復(fù)雜的混合物進行有效準(zhǔn)確地區(qū)分,其實用性已大大超越其他食品檢測技術(shù)。因此,為能準(zhǔn)確區(qū)分混合物與純化合物紅外光譜的性質(zhì)差異,將混合物紅外光譜特征稱為“紅外光譜宏觀指紋特征”。

      紅外光譜解析的方法

      紅外光譜具有很強的指紋特征,任何物質(zhì)在含量或結(jié)構(gòu)上一旦出現(xiàn)變化,通過紅外光譜技術(shù)可充分檢測出來?;旌衔锼某煞峙c紅外光譜有著十分緊密的關(guān)系,混合物的結(jié)構(gòu)一旦產(chǎn)生變化,紅外光譜也會發(fā)生相應(yīng)的改變。因此,紅外光譜技術(shù)在食品檢測中主要根據(jù)紅外光譜上的差異對不同的混合物樣本進行檢測與鑒別。純化合物的不同紅外光譜差異性較明顯,通常直接觀察即可將其分辨出來,而混合物所含成分比較復(fù)雜,紅外光譜差異性顯示就比較弱,此時可借助其他分辨較強的技術(shù)同時進行鑒別。

      不同分子中同一種官能團的紅外吸峰位具有一定的差異性,但這種差異性通常情況會在特定區(qū)域內(nèi)出現(xiàn),即混合物紅外光譜的重疊峰。將官能團當(dāng)作一個整體,結(jié)構(gòu)解析的主要依據(jù)是重疊峰,對混合物中物質(zhì)群組的相關(guān)信息進行分析。紅外光譜技術(shù)對復(fù)雜的混合物進行檢測時,吸收峰會將其中含有某些相似官能團的分子表現(xiàn)出來;而純化合物在紅外光譜技術(shù)檢測時,則表現(xiàn)的吸收峰能將官能團相關(guān)信息直接體現(xiàn)出來。某種成分在混合物中所在的比例越大,其特征峰在混合物紅外光譜上的表現(xiàn)強度便會越大,數(shù)量也會逐漸增多?;旌现心承┏煞趾窟^高,混合物的紅外光譜就會與較高成分的紅外光譜接近。譜峰重疊不夠顯著的區(qū)域,特定成分的含量很低時,可在混合物光譜上對特征峰進行縫隙,比較顯著的區(qū)域,特點成分含量比較正常也會出現(xiàn)無明顯特征的情況,可與光譜分辨增強的檢測方法結(jié)合使用。

      紅外光譜技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用

      近紅外光譜技術(shù)

      近紅外光譜技術(shù)可對不同食品進行檢測,如檢測純牛奶是否摻入還原奶,通過模型建立法建立還原奶的鑒別模型,還原奶摻入量分別是20%與50%,通過判別分析法對模型進行判別,正確率為90%與100%。同時對原料奶酸度和pH值構(gòu)建最小二乘法(PLS)的定量模型校正模型,兩類預(yù)測值的平均誤差小于0.5%。采用多元散射校正作為光譜數(shù)據(jù)的處理方法,結(jié)合偏最小二乘法建立牛奶中氯霉素殘留的定量分析校正模型,并通過縮減模型對預(yù)測樣品中的氯霉素含量進行預(yù)測,并取得良好效果。PLS能很好地分析近紅外漫反射光譜重疊非常嚴(yán)重的信息,能有效規(guī)避各種干擾因素。在以上實驗基礎(chǔ)上構(gòu)建在線近紅外光譜牛奶品質(zhì)檢測系統(tǒng)。這個系統(tǒng)在600~1 050 nm波長范圍當(dāng)中獲得非均脂牛奶的近紅外光譜,檢測了牛奶中乳糖、蛋白質(zhì)、脂肪等主要成分。

      定量檢測

      定量檢測主要用于油脂品質(zhì)類食品解析項目中,油脂脂肪酸的不飽和程度可利用碘值進行判斷,酸枝可對油脂的酸敗程度進行判斷,過氧化值可對氧化程度進行分析,不飽和脂肪酸與飽和脂肪酸的含量值可對食用油的品質(zhì)進行檢測,判定食用油優(yōu)劣。如果通過常規(guī)的試驗方法測定這些數(shù)值,不僅會使用大量的化學(xué)試劑,而且還會同時浪費很多的樣品,測定時間不確定,需要大量的人力與物力,采用紅外光譜技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)方法構(gòu)建校正模型,便能實現(xiàn)快速檢測酸枝、過氧化值、油脂脂肪酸和油脂碘值等參數(shù),進而實現(xiàn)對油脂品質(zhì)類的食物快捷有效的檢測與鑒別。

      定性鑒別

      利用FTIR食品檢測技術(shù)對黑木耳、黑牛肝菌和銀耳3種食用菌進行檢測,三種食用菌的光譜反應(yīng)效果具有一定的差異性。對紅外光譜技術(shù)分析出的主要譜峰數(shù)據(jù)進行分析,黑木耳與銀耳的主要譜峰最為接近,這兩種食用菌與黑牛肝菌相比具有一定的差異性。分析吸收強度數(shù)據(jù)便能將銀耳與黑木耳直接區(qū)分出來。紅外線指紋圖譜技術(shù)與主要成分分析法相互結(jié)合,對山藥進行檢測可區(qū)分出道地山藥與普通山藥,在聚類分析中,將主要分為作為二線線性投影圖,在鑒別上更加直觀,還能更好地區(qū)分聚類作用。通過FTIR方法對不同小麥品種的根部紅外光譜圖進行分析發(fā)現(xiàn)不同小麥品種紅外光譜圖有很大的差異性,這種方法現(xiàn)在廣泛用于小麥類食品檢測中。關(guān)于紹興與嘉善的中國米酒可采用近紅外光譜技術(shù)進行區(qū)分,用PCA和偏最小二乘相關(guān)分析(PLSR)建立判別模型,具有非常高的準(zhǔn)確率。

      結(jié)語

      紅外光譜技術(shù)結(jié)合了計算機技術(shù)、化學(xué)計量學(xué)技術(shù)、光譜測量技術(shù)以及基礎(chǔ)測試技術(shù),因此,紅外光譜技術(shù)在食品檢測中呈快速上升的趨勢,得到廣大研究者的青睞與重視。紅外光譜技術(shù)方便、快捷、無損,且無污染、十分環(huán)保。同時,食品檢測技術(shù)也存在一定的局限性,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,相信紅外光譜分析技術(shù)必然在食品檢測中具有更加廣闊的發(fā)展前景。

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