基于近紅外光譜技術(shù)的花生酸敗特性檢測研究

王 晶 陳 紅 萬 鵬

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，武漢 430070）

花生具有很高的營養(yǎng)價值，內(nèi)含豐富的脂肪、蛋白質(zhì)、鈣、磷、鐵等天然營養(yǎng)物質(zhì)，素有“植物肉”之稱［1］。貯藏過程中，由于花生含油量高，在日光、氧氣、高溫、高濕等綜合作用下，容易發(fā)生氧化酸敗。酸價、過氧化值是衡量花生貯藏品質(zhì)的重要指標(biāo)，通過測定花生中酸價、過氧化值的變化，可以反映花生貯藏品質(zhì)的變化［2］。目前傳統(tǒng)的化學(xué)測量方法不但破壞花生籽粒，費時，費力，耗費大量化學(xué)試劑，并且產(chǎn)生有害氣體，因此迫切需要一種快速、簡便、無損耗的方法［3］。

近紅外光譜分析技術(shù)是在20世紀(jì)80年代后期迅速發(fā)展起來一項綜合光譜學(xué)、化學(xué)計量學(xué)等多學(xué)科知識的現(xiàn)代分析技術(shù)［4］，利用物質(zhì)中O—H、C—H、C—O和N—H等基團(tuán)在近紅外區(qū)（780～2 500 nm）的倍頻和合頻吸收，建立吸收光譜與物質(zhì)含量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，檢測物質(zhì)中一種或幾種化學(xué)成分的含量［5］。與傳統(tǒng)分析方法相比，具有測試速度快、無損、低成本、多組分同時測量、環(huán)保、操作簡便等特點。陳才華等［6］采用近紅外光譜法對二組分調(diào)和食用油中不同成分的含量進(jìn)行了準(zhǔn)確檢測；鮑丹青等［7］成功利用近紅外光譜技術(shù)快速測定了大豆油的過氧化值；Barry L等［8］利用近紅外光譜法對花生油酸、亞油酸進(jìn)行了快速、準(zhǔn)確的預(yù)測。目前已經(jīng)成功建立了用于小麥粉［9］、棉籽［10］、板栗［11］等農(nóng)產(chǎn)品的含水率檢測，并建立有大豆粗蛋白［12］、魚粉氨基酸［13］、臍橙 VC［14］等產(chǎn)品的 NIRS定量分析模型。然而以花生為原材料的酸價、過氧化值含量的近紅外分析模型鮮見報道。

本試驗從2012年1月到2012年7月，歷時6個月，以常溫貯藏下的花生籽粒為研究對象，測定其酸價、過氧化值，采用積分球漫反射方式進(jìn)行光譜掃描，消除花生籽粒大小的不均勻性，以偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型并進(jìn)行驗證，探討了近紅外光譜法快速測定花生酸價、過氧化值的可行性，并比較不同預(yù)處理方式對建模效果的影響，以期為及時檢測花生貯藏品質(zhì)尋求依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

花生樣品為華中地區(qū)普遍種植的白沙6號，挑選出籽仁飽滿、均勻、無發(fā)芽、無破損、無病斑的完整花生籽仁，試驗前將花生樣品進(jìn)行常溫貯藏。貯藏過程中溫度為11.3～29.6℃，相對濕度為47%～67%。

1.2 主要儀器與設(shè)備

FW80型高速萬能試樣粉碎機：河北省黃驊市齊家務(wù)科學(xué)儀器廠；Avataris－360N型傅里葉變換近紅外反射光譜儀美國Thermo Nicolet公司。光源為鎢鹵燈，檢測器為銦鎵砷（InGaAs），漫反射積分球附件，旋轉(zhuǎn)式石英樣品池（內(nèi)徑5 cm）［11］。光譜的采集和儲存均由儀器附帶的TQAnalyst操作軟件來實現(xiàn)。光譜儀參數(shù)設(shè)置為：光譜掃描范圍4 000～10 000cm－1，掃描次數(shù)32次，分辨率8 cm－1。光譜數(shù)據(jù)分析通過OPUS（德國，Bruker）操作軟件來實現(xiàn)。

1.3 方法

1.3.1 樣品的制備

將花生樣品分成114份，分批次對花生樣品進(jìn)行取樣，不經(jīng)前處理進(jìn)行近紅外光譜的掃描，并粉碎樣品進(jìn)行酸價、過氧化值的測定。

1.3.2 油樣的提取

將花生仁粉碎，分裝入250 mL錐形瓶中，加入100 mL石油醚，震搖1 min，置于暗處靜置8 h以上，過濾，濾液經(jīng)旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)除去石油醚。

1.3.3 酸價的測定

樣品光譜采集后，依據(jù) GB／T 5009.037—2003法測定花生樣品的酸價，每個樣品重復(fù)測定2次，以2次的平均值作為該樣品酸價的標(biāo)準(zhǔn)值。

1.3.4 過氧化值的測定

樣品光譜采集后，依據(jù) GB／T 5009.037—2003法測定花生樣品的過氧化值，每個樣品重復(fù)測定2次，以2次的平均值作為該樣品過氧化值的標(biāo)準(zhǔn)值。1.3.5 樣品光譜的采集和數(shù)據(jù)分析

儀器預(yù)熱30 min后，隨機抽取花生樣品，在不進(jìn)行前處理的情況下，將樣品按照要求裝滿樣品杯，每個樣品重復(fù)裝樣掃描3次，取平均光譜作為每個樣品的分析光譜，以克服樣品的不均勻性，并收集盡可能多的樣品信息。

將試驗樣品按照2∶1的比例分為校正集和驗證集，分別用于模型建立和驗證。利用Bruker公司的OPUS 5.5軟件的 Quant 2方法，以偏最小二乘法（PLS）作為建立數(shù)學(xué)模型的化學(xué)計量學(xué)方法，使用內(nèi)部交叉驗證法對模型進(jìn)行驗證，即每次交叉剔除1個樣品，對樣本光譜分別進(jìn)行平滑、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、多元散射校正、歸一化處理和消除常數(shù)偏移量等處理，通過比較樣品預(yù)測值和化學(xué)值的決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSECV）來衡量定標(biāo)模型質(zhì)量的優(yōu)劣［16－17］。一般情況下，決定系數(shù)越高，均方根誤差越小，模型的精度越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 花生樣品的近紅外光譜圖

圖1所示為4 000～10 000 cm－1（厘米波數(shù)）譜區(qū)內(nèi)的花生樣品近紅外漫反射光譜圖。橫坐標(biāo)為光譜波數(shù)，縱坐標(biāo)為吸光度。光譜在5 100～5 200 cm－1和6 800～7 000 cm－1波段有明顯的吸收峰，在8 000～1 000 cm－1波段吸收相對較弱，鮮明的漫反射光譜吸收特征為花生酸價、過氧化值的定量分析提供了豐富的信息基礎(chǔ)。

圖1 花生樣品近紅外漫反射光譜圖

根據(jù)物理化學(xué)方法測得花生樣品的酸價范圍為0.71～2.24 mg／g，總體平均值為 1.13 mg／g，標(biāo)準(zhǔn)差為0.338；花生樣品的過氧化值范圍為7.54～15.50 mmol／kg，總體平均值為 11.20 mmol／kg，標(biāo)準(zhǔn)差為0.927 6。利用OPUS 5.5定量分析軟件，采用留一交叉驗證方式剔除異常值。將花生樣品分為校正集與驗證集，結(jié)果如表1～表3。

表1 花生樣品酸價、過氧化值統(tǒng)計結(jié)果

表2 花生樣品酸價建模參數(shù)

表3 花生樣品過氧化值建模參數(shù)

2.2 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理和模型的建立

在近紅外光譜分析中，為了消除樣本的不均勻性、高頻隨機噪聲、基線漂移、雜散光等影響帶來的誤差，在建立模型時通常采用不同的光譜預(yù)處理方法對原始光譜進(jìn)行處理后建立模型，可以提高模型的可靠性。此研究中用到的光譜處理方式氛圍光譜預(yù)處理和數(shù)學(xué)預(yù)處理兩類方法。光譜預(yù)處理包括多元散射校正、歸一化處理等，數(shù)學(xué)處理主要有一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)和平滑處理等。

導(dǎo)數(shù)處理可以有效消除由背景引起的干擾和基線漂移，但同時會造成噪聲放大，必須同時加以平滑處理，減小噪聲；多元散射校正（MSC）可以減少樣品顆粒的不均勻性造成的表面散射特性和光程變化對光譜產(chǎn)生的影響。

采用偏最小二乘法對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理并建模，以決定系數(shù)R2和均方根誤差RMSECV作為衡量模型質(zhì)量優(yōu)劣的指標(biāo)，經(jīng)對比確定最優(yōu)光譜預(yù)處理方法，并進(jìn)行交叉驗證，結(jié)果見表4。

根據(jù)決定系數(shù)（R2）最大，均方根誤差（RMSECV）最小為最優(yōu)模型的特點，由表4的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，酸價和過氧化值的PLS模型，均是一階導(dǎo)數(shù)的預(yù)處理情況下，模型性能最好，酸價最優(yōu)模型的決定系數(shù)為0.955，均方根誤差為0.080，如圖2；過氧化值最優(yōu)模型的決定系數(shù)為0.940，均方根誤差為0.459，如圖3。

圖2 花生酸價校正集相關(guān)圖

圖3 花生過氧化值校正集相關(guān)圖

其中，由于華中地區(qū)春夏之際氣候變化顯著，六七月份溫、濕度極速上升，酸價、過氧化值隨之變化。與過氧化值相比，酸價受氣候的影響更為嚴(yán)重，如圖2所示，導(dǎo)致建模圖中出現(xiàn)數(shù)值“斷層”現(xiàn)象。

從圖4、圖5可以看出，酸價、過氧化值模型驗證樣品的預(yù)測值與化學(xué)值的相關(guān)性均較高，說明近紅外光譜技術(shù)可以作為一種快速檢測方法代替花生酸價、過氧化值的常規(guī)化學(xué)檢測。

圖4 花生酸價檢驗集檢驗相關(guān)圖

表4 花生酸價、過氧化值檢測PLS建模結(jié)果

圖5 花生過氧化值檢驗集檢驗相關(guān)圖

3 結(jié)論

影響近紅外光譜分析準(zhǔn)確性的因素有很多，如樣品的粒度、環(huán)境溫度、濕度以及裝樣時的松緊度。研究運用多種光譜預(yù)處理方法處理花生的光譜，利用偏最小二乘法建立花生的酸價、過氧化值預(yù)測模型，并比較了多種光譜預(yù)處理方法對模型性能的影響。結(jié)論如下：在全波譜范圍內(nèi)用經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)、適當(dāng)平滑預(yù)處理的花生光譜所建立的模型性能最好，酸價模型的決定系數(shù)為0.955，均方根誤差為0.080；過氧化值模型的決定系數(shù)為0.940，均方根誤差為0.459。

結(jié)果表明，利用近紅外光譜技術(shù)對貯藏花生酸價的定標(biāo)效果良好，對過氧化值的快速無損檢測具有可行性。

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