采用紅外光譜分析技術(shù)快速鑒別原料乳摻假

陳巧燕

（深圳市晨光乳業(yè)有限公司，廣東深圳518107）

采用紅外光譜分析技術(shù)快速鑒別原料乳摻假

陳巧燕

（深圳市晨光乳業(yè)有限公司，廣東深圳518107）

針對(duì)目前市場(chǎng)上出現(xiàn)的原料乳中摻假的現(xiàn)狀，建立了紅外光譜技術(shù)快速鑒別摻假原料乳的分析方法。收集正常原料乳和摻假乳樣品，利用紅外光譜技術(shù)結(jié)合主成分分析方法建立定標(biāo)識(shí)別模型，并通過(guò)不同攙假乳的紅外光譜檢測(cè)進(jìn)行模型驗(yàn)證。結(jié)果表明，紅外光譜分析技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)原料乳中是否摻假的快速鑒別。

紅外光譜；主成分分析；定標(biāo)；攙假乳

Abstract:According to the situation that raw milk was adulterated in current market,this paper developed an analysis method based on infrared spectroscopy (IRS)technique combined with principal component analysis(PCA)approach to distinguish the adulterated raw milk.This method was verified using different adulterated milk samples.The results suggested that IRS has a good potential to detect the adulteration of raw milk.

Key words：IRS;PCA;spectral calibration;adulterated raw milk

自從食品工業(yè)開(kāi)始產(chǎn)業(yè)化后，由于利益的驅(qū)使，摻假現(xiàn)象便應(yīng)運(yùn)而生，原料奶的摻假問(wèn)題也不例外[1]。按照有關(guān)規(guī)定，生鮮乳是指從正常飼養(yǎng)的、無(wú)傳染病和乳房炎的健康母牛乳房?jī)?nèi)擠出的常乳，禁止摻水、摻雜、摻入有毒有害物質(zhì)及其他物質(zhì)[2-3]。部分奶農(nóng)為了增加收入，通過(guò)添加水解蛋白、乳清粉、葡萄糖和尿素等物質(zhì)來(lái)提高原料乳指標(biāo)或達(dá)到穩(wěn)定性狀的目的[4-8]。若將這種摻假原料乳生產(chǎn)的產(chǎn)品投放到市場(chǎng)，將給消費(fèi)者和企業(yè)造成無(wú)可挽回的損失。目前，原料乳的摻假日趨專業(yè)化，嚴(yán)格按照正常原料乳中各成分組成比例添加相應(yīng)物質(zhì)，導(dǎo)致采用傳統(tǒng)的化學(xué)分析法測(cè)定，結(jié)果都顯示正常。常規(guī)原料乳摻假的化學(xué)檢驗(yàn)方法只是針對(duì)某一種物質(zhì)的摻假，在原料奶驗(yàn)收時(shí)，不太可能針對(duì)多種物質(zhì)的摻假進(jìn)行檢驗(yàn)，所以化學(xué)分析方法很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)摻假乳。采用新的分析技術(shù)及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)原料乳進(jìn)行摻假鑒別顯得至關(guān)重要。

紅外光譜技術(shù)利用紅外吸收的光譜信息，采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法分析處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從而對(duì)樣品進(jìn)行定性和/或定量分析測(cè)定，是一種快速、無(wú)損的新型檢測(cè)技術(shù)，目前廣泛應(yīng)用于原料及中間體中多組分成分的檢測(cè)，功能性因子定量分析研究等方面。紅外光譜分析技術(shù)可以對(duì)乳制品中主要成分及含量進(jìn)行快速測(cè)定，但用于摻假乳快速鑒別的報(bào)道并不多。紅外光譜技術(shù)基于不同物質(zhì)在其紅外掃描光譜上的差異，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立定標(biāo)模型來(lái)定性分析各個(gè)指標(biāo)[9-13]，通過(guò)比較摻假乳和正常乳之間的掃描光譜差異，然后運(yùn)用定標(biāo)模型來(lái)區(qū)分摻假原料乳在理論上是可行的。

本研究采用紅外光譜分析技術(shù)，對(duì)正常原料乳和摻假原料乳的光譜差異特性建立主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）定標(biāo)摻假識(shí)別模型，找出正常乳和摻假乳在光譜上的差異，結(jié)合定標(biāo)模型來(lái)辨別一個(gè)未知樣品是否摻假，以驗(yàn)證紅外光譜技術(shù)在原料乳摻假分析中的應(yīng)用效果。

1 材料與方法

1.1 材料

正常原料乳樣品共計(jì)101份，其中80份用于建立PCA定標(biāo)，另外31份用于定標(biāo)的驗(yàn)證，攙假原料乳31份，同樣用于定標(biāo)的驗(yàn)證工作。

1.2 儀器

MilkoScan FT 120多功能乳品分析儀：丹麥FOSS公司，配備質(zhì)量保證模塊（QA模塊）。

1.3 方法

1.3.1 樣品準(zhǔn)備

正常樣品80份，依次編號(hào)為1、2…80。同時(shí)準(zhǔn)備31份正常樣品（樣品依次編號(hào)1至31）和31份不同摻假原料乳樣品（樣品依次編號(hào)為C1至C31），用于定標(biāo)的驗(yàn)證工作。不同攙假乳樣品所摻物質(zhì)類型見(jiàn)表1。

表1 不同摻假原料乳配方Table 1 The formulas of different adulteration in raw milk

1.3.2 樣品掃描和定標(biāo)樣品集的建立

對(duì)MilkoScan FT 120多功能乳品分析儀進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，充分清洗并完成調(diào)零操作，使儀器狀態(tài)達(dá)到最佳，然后對(duì)80份用于定標(biāo)和62份用于驗(yàn)證的原料乳樣品分別收集光譜信息，每個(gè)樣品均掃描3遍，取平均值。

利用MilkoScan FT 120軟件建立定標(biāo)樣品集，其中定標(biāo)樣品集1包含正常樣品1到80，定標(biāo)樣品集中設(shè)置一個(gè)指標(biāo)為“樣品狀態(tài)”，對(duì)于每個(gè)定標(biāo)樣品1到80在“樣品狀態(tài)”指標(biāo)數(shù)據(jù)欄均輸入數(shù)據(jù)0，表示為正常樣品集，用于PCA中主成分的提取及定標(biāo)模型的建立。另一個(gè)定標(biāo)樣品集2包括31份正常樣品和31份摻假樣品，在此定標(biāo)樣品集中也設(shè)置一個(gè)指標(biāo)為“樣品狀態(tài)”，對(duì)于正常樣品輸入數(shù)據(jù)0，而非正常樣品集（摻假樣品）的輸入數(shù)據(jù)1，用于定標(biāo)模型的驗(yàn)證。

1.3.3 定標(biāo)模型的建立和驗(yàn)證

采用主成分分析（PCA）回歸方法，以建立好的定標(biāo)樣品集1為基礎(chǔ)，利用MilkoScan FT 120軟件建立PCA定標(biāo)[14]，同時(shí)采用預(yù)測(cè)集樣品2，對(duì)所建的定標(biāo)模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

2 結(jié)果與討論

2.1 定標(biāo)的建立

在PCA定標(biāo)模型的建立過(guò)程中，必須綜合考慮所選主成分?jǐn)?shù)和其對(duì)應(yīng)的可解釋的變異因素的程度的關(guān)系?？山忉尩淖儺愐蛩氐某潭瓤梢岳斫鉃橐院蠖?biāo)對(duì)于外來(lái)樣品光譜差異的識(shí)別程度，從理論上講，可解釋的變異因素達(dá)到100%時(shí)是最理想的狀態(tài)，但此時(shí)建立定標(biāo)模型的性能不一定好，因?yàn)檫x擇過(guò)多的主因子數(shù)目會(huì)給定標(biāo)帶來(lái)更大的噪音，從而影響定標(biāo)對(duì)于后續(xù)樣品的預(yù)測(cè)性能。

本實(shí)驗(yàn)比較了選擇不同的主成分?jǐn)?shù)目時(shí)，所建立的定標(biāo)對(duì)光譜變異的識(shí)別程度，如圖1所示。

隨著主成分?jǐn)?shù)目的增加，定標(biāo)對(duì)于光譜變異識(shí)別程度越高。根據(jù)MilkoScan FT 120操作軟件的提示，我們選擇可解釋的變異程度大于90%時(shí)的主成分?jǐn)?shù)目，由圖1可知，此時(shí)的主成分?jǐn)?shù)目為4，即說(shuō)明這4個(gè)主成分是判別原料乳是否摻假的最主要因素，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，結(jié)果可信。

2.2 定標(biāo)的驗(yàn)證

選擇不同的摻假乳和正常乳的樣品對(duì)所建的PCA判別模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證時(shí)，對(duì)每個(gè)驗(yàn)證樣品分析3次取其平均值，驗(yàn)證結(jié)果如圖2所示。圖2中的橫坐標(biāo)“1”至“31”表示31份正常樣品，在PCA定標(biāo)驗(yàn)證時(shí)給出的結(jié)果均為正常樣品，其馬氏距離值均小于3；圖中橫坐標(biāo)的“C1”至“C31”表示的為31份按照表1配制的攙假乳樣品，在PCA定標(biāo)驗(yàn)證時(shí)給出的結(jié)果均為非正常樣品，即摻假樣品，其馬氏距離值均明顯大于3。

由圖2可知，本實(shí)驗(yàn)所建的PCA定標(biāo)對(duì)于外部樣品的預(yù)測(cè)結(jié)果比較好。結(jié)合目前摻假的實(shí)際情況，此定標(biāo)模型完全能夠用于此類摻假乳的檢測(cè)工作。另一方面，由于建立定標(biāo)模型是一個(gè)非常煩瑣的過(guò)程，需要不斷地添加樣品集來(lái)擴(kuò)充定標(biāo)模型的基礎(chǔ)信息，使得定標(biāo)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和重現(xiàn)性越來(lái)越好。本次實(shí)驗(yàn)建立的定標(biāo)模型的樣品數(shù)可能還不夠，但隨著以后樣品集的逐漸擴(kuò)充，定標(biāo)會(huì)日趨穩(wěn)定，預(yù)測(cè)結(jié)果也會(huì)更加準(zhǔn)確、有效。

3 結(jié)論

本文采用紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合主成分分析模式識(shí)別技術(shù)對(duì)正常原料乳建立了定標(biāo)模型，通過(guò)已知摻假原料乳和非摻假原料乳樣品的檢測(cè)完成了模型的驗(yàn)證，說(shuō)明該技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)原料乳是否摻假的快速鑒別。相比較常規(guī)化學(xué)檢測(cè)技術(shù)相對(duì)煩瑣、費(fèi)時(shí)、污染環(huán)境的缺點(diǎn)，紅外光譜的方法不會(huì)破壞樣品，不會(huì)造成環(huán)境污染，對(duì)測(cè)試人員無(wú)專業(yè)化要求，便于在線監(jiān)測(cè)、大大提高測(cè)試效率，極大地適應(yīng)了現(xiàn)代乳業(yè)生產(chǎn)需求的形勢(shì)，正逐漸受到越來(lái)越多的研究者和生產(chǎn)者的關(guān)注。雖然紅外光譜技術(shù)在我國(guó)乳品業(yè)的研究起步較晚，但作為一種新型快速、環(huán)保的分析技術(shù)，對(duì)于促進(jìn)乳及乳制品生產(chǎn)品質(zhì)檢測(cè)和質(zhì)量控制，從而提高乳制品的品質(zhì)和質(zhì)量，提高企業(yè)市場(chǎng)占有率和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有著極為現(xiàn)實(shí)而深遠(yuǎn)的意義。

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Rapid Identification of Adulterated Raw Milk by Infrared Spectroscopy

CHEN Qiao-Yan
（Shenzhen Chenguang Dairy Co.,Ltd.,Shenzhen 518107,Guangdong,China）

2011-11-06

陳巧燕（1974—），女（漢），工程師，本科，研究方向：食品質(zhì)量管理。