利用FTIR/ATR快速測(cè)定大豆油的過氧化值

楊本志 潘秋月 潘丹杰 孟祥河

(浙江工業(yè)大學(xué)生物與環(huán)境工程學(xué)院1，杭州 310018)

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)與營養(yǎng)工程學(xué)院2，北京 100000)

(杭州市糧油中心檢驗(yàn)監(jiān)測(cè)站3，杭州 310014)

食用油是日常生活中不可或缺的必需品，同時(shí)也是現(xiàn)代食品加工業(yè)重要的原料。食用油中富含人體必須的維生素，脂肪酸，礦物質(zhì)以及微量元素等，對(duì)人體的健康起著重要的調(diào)節(jié)作用，然而油脂氧化所產(chǎn)生的產(chǎn)物會(huì)對(duì)食用油的風(fēng)味、色澤以及組織都會(huì)產(chǎn)生不良的影響，不僅降低食用油的商品價(jià)值和營養(yǎng)價(jià)值，而且氧化產(chǎn)物還會(huì)對(duì)膜、酶、蛋白質(zhì)造成破壞，甚至可以導(dǎo)致老年化的很多疾病還可以致癌，嚴(yán)重危害人體健康。因此過氧化值是影響食用油質(zhì)量的一個(gè)重要理化指標(biāo)，如何對(duì)其進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的測(cè)定，對(duì)油脂抗氧化以及提高產(chǎn)品質(zhì)量都具有重要的意義。

目前，測(cè)定植物油過氧化值的方法主要有化學(xué)法、物理法、色譜法、光譜法、電化學(xué)法等［1］。這些方法不但非常耗時(shí)，并且須消耗大量有機(jī)溶劑，難以實(shí)現(xiàn)大批量快速定量檢測(cè)。Gülgün Yildiz等［2］比較分析了化學(xué)法，比色法以及紅外法，通過分析后發(fā)現(xiàn)紅外法具有快速、無毒、準(zhǔn)確性高等優(yōu)點(diǎn)，可以替代傳統(tǒng)的化學(xué)法。近年來，F(xiàn)TIR/ATR作為紅外光譜法的重要試驗(yàn)方法之一，克服了傳統(tǒng)透射法測(cè)試的不足，簡化了樣品的制作和處理過程，極大地?cái)U(kuò)展了紅外光譜的應(yīng)用范圍［3］。Kangming Ma 等［4］將 TPP 與過氧化物反應(yīng)生成TPPO，利用FTIR/ATR檢測(cè)TPPO在1 118 cm－1的特殊吸收峰，利用峰高與過氧化值之間的關(guān)系，可以快速檢測(cè)油樣的過氧化值，但試驗(yàn)過程比較繁瑣，使用化學(xué)試劑較多，試驗(yàn)時(shí)間較長，不能滿足快速檢測(cè)的需要。鑒于此，本試驗(yàn)利用傅里葉變換衰減全反射紅外光譜法(FTIR/ATR)采集樣品光譜，然后利用偏最小二乘法(PLS)建立過氧化值的快速預(yù)測(cè)模型［5］，優(yōu)化比較不同光譜預(yù)處理方法對(duì)建模效果的影響，期望為糧油加工業(yè)過氧化值精度測(cè)定提供一套高效、準(zhǔn)確、快速的分析方法。

1 材料與方法

1.1 試劑與儀器

碘化鉀:分析純，天津市羅密歐化學(xué)試劑有限公司;硫代硫酸鈉:分析純，杭州化學(xué)試劑有限公司;三氯甲烷:分析純，杭州化學(xué)試劑有限公司;冰醋酸:分析純，天津市德恩化學(xué)試劑有限公司;淀粉指示劑(取可溶性淀粉配成10 g/L溶液):分析純，無錫市晶科化工有限公司。

BRUKER TENSOR 27傅里葉紅外光譜儀(配有ATR采樣系統(tǒng)，OPUS操作軟件):德國布魯克公司。

1.2 樣品

精煉大豆油購自超市。將樣品進(jìn)行相應(yīng)處理后得到以下基礎(chǔ)樣品:A精煉大豆油;B用活化硅膠過濾;C加入5%水后放在空氣中自然氧化60 d;D加熱到150℃持續(xù)15 min，放置空氣中60 d。待分析樣品是基于這4種基礎(chǔ)樣品按一定比例配制獲得的，具體過氧化值等相關(guān)樣品信息見表1。

表1 樣品信息

1.3 測(cè)定方法

1.3.1 光譜采集和參數(shù)設(shè)定

取適量樣品均勻地滴在ATR附件的晶體材料(ZnSe)上，使其能完全覆蓋晶體材料，儀器的光譜采集范圍400～4 000 cm－1，光譜分辨率為2 cm－1，掃描次數(shù)為32次，測(cè)量環(huán)境的濕度需小于70%，溫度保持在25℃左右，然后操作OPUS軟件采集光譜。

1.3.2 化學(xué)法測(cè)定

通過碘量法(GB/T5 538—2 005)測(cè)定其過氧化值，每個(gè)樣品測(cè)定3次，取其平均值。

1.4 數(shù)據(jù)處理

利用TQ Analyst光譜分析軟件進(jìn)行定標(biāo)模型的建立，建立模型后需要驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，其中準(zhǔn)確性通過平均偏差和相對(duì)平均偏差進(jìn)行評(píng)價(jià)，而穩(wěn)定性需要標(biāo)準(zhǔn)以及變異系數(shù)來評(píng)價(jià)，相關(guān)指標(biāo)的計(jì)算公式如下:

式中:n為樣品測(cè)量次數(shù);xi為樣品測(cè)定值;珋x為n次測(cè)定結(jié)果的平均值

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于油樣的主要吸收峰集中1 000～3 100 cm－1范圍內(nèi)，故本試驗(yàn)將此范圍當(dāng)作全波段，利用TQ Analyst定標(biāo)軟件在全波段范圍內(nèi)對(duì)采集的光譜依次進(jìn)行SNV(標(biāo)準(zhǔn)歸一化法)，多點(diǎn)平滑，一階導(dǎo)數(shù)等處理，SNV是用于消除光程長短或樣品濃度等的變化對(duì)光譜響應(yīng)產(chǎn)生影響比較理想的方法［6］，采用偏最小二乘法(PLS)進(jìn)行定標(biāo)建模，平滑以及導(dǎo)數(shù)處理對(duì)R值，SEC和SEP的影響見表2，由表可以看出，在高氧化值組的預(yù)處理中，SNV、平滑和一階導(dǎo)數(shù)的組合預(yù)處理方法雖然R值稍低，但是SEC和SEP值比較接近，模型穩(wěn)定性較好，比較適合建模。在低氧化值組的預(yù)處理中，平滑和一階導(dǎo)數(shù)的組合預(yù)處理方法所建模型比較穩(wěn)定且準(zhǔn)確度較高，適合建模。

表2 預(yù)處理方法對(duì)高過氧化物值組及低過氧化物值組模型準(zhǔn)確性的影響

2.2 定量波段選擇

選擇合適的波段能使所建立的模型具有更好的預(yù)測(cè)性，能夠提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。M H MOH等［7］利用近紅外透射法檢測(cè)粗棕櫚油的過氧化值，比較了在3 710～3 210 cm－1范圍和在3 710 cm－1處所建立模型的優(yōu)劣性，此范圍主要包含了3 450 cm－1處—OH的伸縮振動(dòng)峰，3 600～3 310 cm－1的－OH吸收峰，但此范圍不能較全面地反映油脂的氧化過程。本文將光譜全波段平均分成7段，然后根據(jù)全波段，分波段以及分波段組合分別建立模型［8］，結(jié)果見表3，利用主因子數(shù)，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差均方值(PRESS)，交互驗(yàn)證系數(shù)(R)，以及預(yù)測(cè)方差(SEP)等指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性，由表可知，基于1 600～3 030 cm－1波段所建立的模型較好。

圖1 大豆油典型的的ATR光譜

表3 波段選擇結(jié)果

根據(jù)油脂氧化過程中發(fā)生的基團(tuán)變化，在這個(gè)波段內(nèi)主要包含了在1 650 cm－1附近的C=C伸縮振動(dòng)峰，在1 745 cm－1附近的C=O伸縮振動(dòng)峰，3 010 cm－1附近的C=C—H伸縮振動(dòng)峰等基團(tuán)吸收峰的變化，結(jié)果見圖1。

隨著樣品氧化過程的進(jìn)行，油樣中的羰基C = O基團(tuán)在逐漸的增加，這是由于食用油中的C = C逐漸被氧化而生成醛、酮、酸等物質(zhì)，從而使得C = O基團(tuán)的吸收強(qiáng)度增加。同時(shí)油脂發(fā)生過度的氧化和分解，雙鍵發(fā)生斷裂，使得1 650 cm－1處的C = C及3010 cm－1附近的C=C—H含量下降，吸收強(qiáng)度降低。

2.3 異常波譜剔除及主因子數(shù)確定

為保障參與建模的所有波譜的有效性以及代表性，在進(jìn)行建模前要將誤差較大的光譜進(jìn)行剔除，本試驗(yàn)利用杠桿值與殘差檢驗(yàn)工具對(duì)異常樣品進(jìn)行檢驗(yàn)［9］，但未發(fā)現(xiàn)需要剔除的光譜。采用PLS法建立定量校正模型時(shí)，為了充分利用光譜信號(hào)的有效信息，同時(shí)避免過度擬合現(xiàn)象，需對(duì)主因子的階數(shù)進(jìn)行合理選擇［10］。按交互檢驗(yàn)得到的主因子數(shù)與RMSECV(交互驗(yàn)證均方差)的關(guān)系進(jìn)行選擇［11］(見圖2)，從圖2中可以得出，當(dāng)高氧化值和低氧化值模型的主因子數(shù)分別在8和5以后RMSECV基本趨于平穩(wěn)，因此可以得到兩組模型的最佳主因子數(shù)分別為8和5。

圖2 主因子數(shù)與RMSECV的關(guān)系

2.4 模型的建立

利用FTIR/ATR采集光譜，綜合上述的優(yōu)化結(jié)果以偏最小二乘法建立定標(biāo)模型，首先在過氧化值0～90 mmol/kg范圍內(nèi)建立定標(biāo)模型，得到 R值為0.975 2，SEC 和 SEP 分別為 5.26 和 12.90，模型擬合較好但準(zhǔn)確度并不理想。試驗(yàn)嘗試將過氧化值分為高過氧化值(10～90 mmol/kg)和低過氧化值(0～10 mmol/kg)組分別建模(從兩組樣品中各選出30個(gè)樣品作為驗(yàn)證集，剩余樣品作為定標(biāo)集)，結(jié)果如圖3所示。其中高氧化值模型得到R值為0.999 9，SEC和SEP分別為0.27、0.58。低氧化值模型得到R值為0.996 0，SEC 和 SEP 分別為 0.21、0.26。實(shí)際應(yīng)用中，高氧化值模型適用于毛油以及高度氧化油的檢測(cè)，而低氧化值模型則可以用于精煉大豆油的分析。

圖3 食用大豆油過氧化值測(cè)定值與模型預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖

Van de Voort等［12］以丁基過氧化物代替初級(jí)氧化產(chǎn)物作為標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)加入到植物油中，利用FTIR透射技術(shù)采集光譜，以偏最小二乘法建立定標(biāo)模型，得到SEC以及SEP分別為1.30和2.66，模型精確度不高，且操作過程較復(fù)雜。G Setiowaty等［13］用透射法采集棕櫚油的近紅外光譜后建立測(cè)定過氧化值的定標(biāo)模型，得到SEC以及SEP分別為0.15和0.17，精確度較高，但是樣品池清洗比較困難，容易導(dǎo)致樣品殘留，可能會(huì)影響到模型的準(zhǔn)確度。本文采用ATR技術(shù)，樣品無需任何處理，儀器清洗容易，同時(shí)分析不使用任何有機(jī)試劑，而且通過分組建模實(shí)現(xiàn)了油脂過氧化值的在線、快速、精確分析，具有一定的實(shí)用性。

2.5 準(zhǔn)確性試驗(yàn)

定標(biāo)模型建立后，隨機(jī)配制7個(gè)不同過氧化值的樣品驗(yàn)證分析模型的準(zhǔn)確性，并同碘量法測(cè)定值進(jìn)行比較［14］，得到高氧化值樣品組的平均相對(duì)偏差為1.57%，低氧化值樣品組的平均相對(duì)偏差為4.32%，兩組樣品的平均相對(duì)偏差均小于5%，模型的準(zhǔn)確度較高，結(jié)果見表4。同時(shí)將化學(xué)測(cè)定值與紅外預(yù)測(cè)值進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)，設(shè)定置信度為95%，兩組樣品的t值均小于理論t值，說明紅外預(yù)測(cè)值和化學(xué)測(cè)定值之間沒有顯著(P＞0.05)，即用FTIR/ATR法取代碘量法對(duì)大豆油進(jìn)行過氧化值的快速測(cè)定是可行的。

表4 準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.6 穩(wěn)定性試驗(yàn)

要建立一種穩(wěn)定的分析方法，除了要有較高的精確度以外，所建立的模型要具有一定的穩(wěn)定性［15］。利用本試驗(yàn)已建立的過氧化值定量分析模型對(duì)同一樣品進(jìn)行平行測(cè)定試驗(yàn)。以標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，以檢驗(yàn)FTIR/ATR定量分析方法測(cè)定油樣樣品的穩(wěn)定性。從驗(yàn)證集中隨機(jī)挑選大豆油樣品，分別采用化學(xué)法及FTIR法獨(dú)立測(cè)定5次，數(shù)據(jù)如表5所示。結(jié)果顯示，高過氧化值和低過氧化值兩組樣品紅外預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)均小于化學(xué)法的分析值，故兩組模型的穩(wěn)定性較好，能滿足快速檢測(cè)分析的需求。

表5 化學(xué)法與紅外法的統(tǒng)計(jì)比較

3 結(jié)論

以大豆油為對(duì)象，利用FTIR/ATR采集調(diào)和油的紅外光譜，采用TQAnalyst軟件對(duì)采集的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，比較了多種預(yù)處理方法對(duì)PLS法建立模型的準(zhǔn)確度的影響，并且對(duì)優(yōu)化的定量模型進(jìn)行了準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性驗(yàn)證，結(jié)果表明，高氧化值組依次經(jīng)過SNV、平滑以及一階導(dǎo)數(shù)處理后所得模型的交互驗(yàn)證系數(shù)為0.999 9，SEC 和 SEP 分別為0.27 和0.58，低氧化值依次采用平滑和一階導(dǎo)數(shù)處理后的交互驗(yàn)證系數(shù)為0.996 0，SEC 和 SEP 分別為0.21 和0.25，所建定量模型的穩(wěn)定性良好。t檢驗(yàn)表明紅外預(yù)測(cè)值和化學(xué)測(cè)定值之間的沒有明顯差異(P＞0.05)，因此研究開發(fā)的基于FTIR/ATR快速分析食用大豆油過氧化物值的模型是有效的，具有明顯的優(yōu)勢(shì)和實(shí)用性。

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