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    常見光譜技術(shù)在植物油品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

    2019-12-05 05:43:06許林楠鄧曉軍
    分析測試學(xué)報 2019年11期
    關(guān)鍵詞:曼光譜橄欖油植物油

    許林楠,林 泓,鈕 冰,鄧曉軍*

    (1.上海大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院,上海 200444;2.上海海關(guān) 動植物與食品檢驗檢疫技術(shù)中心,上海 200135)

    近年來,中國食用油市場不斷擴(kuò)大,作為中國居民生活必需品之一的植物油占比也隨之上升,食用油的品質(zhì)問題受到了社會的廣泛關(guān)注。常用的植物油品質(zhì)檢測方法有高效液相色譜法(HPLC)、液相色譜-質(zhì)譜法(LC-MS)、氣相色譜-質(zhì)譜法(GC-MS)等,然而這些方法不僅前處理復(fù)雜,檢測耗時,而且對儀器要求高,檢測成本高,應(yīng)用場合多限于實驗室內(nèi)部,不能滿足食用油品質(zhì)快速檢測的需求。近紅外光譜、拉曼光譜等光譜技術(shù)根據(jù)物質(zhì)的光譜特性來鑒別物質(zhì)及確定其化學(xué)組成和相對含量,具有無損檢測、檢測速度快、操作方便等優(yōu)點,且各種手持式光譜設(shè)備適用于現(xiàn)場實時檢測,降低了儀器、人力成本。

    1 植物油品質(zhì)概述

    1.1 植物油的主要組成成分

    食用油作為人民群眾生活必需品,包括植物油和動物油脂兩類,隨著人們生活水平的提高,植物油已逐漸取代動物油脂[1]成為人們主要選擇購買的食用油。植物油的主要成分為直鏈高級脂肪酸和甘油生成的酯、脂肪酸、礦物質(zhì)等,含有植物甾醇、維生素E、多酚、角鯊烯和類胡蘿卜素等多種營養(yǎng)功能成分[2]。對植物油品質(zhì)的評價包括兩個方面:一方面是植物油質(zhì)量安全的評價,其評價指標(biāo)為質(zhì)量指標(biāo),如酸價是游離脂肪酸含量的標(biāo)志,過氧化值反映脂肪酸等被氧化的程度,極性組分可判斷植物油煎炸過程中油品質(zhì)量,碘值表征不飽和程度,反式脂肪酸可監(jiān)測加工過程;另一方面,各種植物油的特征組分可作為判別是否摻假的特征指標(biāo),如根據(jù)不同植物油中脂肪酸的比例特征或者某種特異性組分,可以對市場上的摻假植物油進(jìn)行初步鑒定[3]。

    1.2 植物油的摻假現(xiàn)狀

    受經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使,一些不良商家將價廉植物油摻雜到某種高價植物油產(chǎn)品中,或是采用假的食用植物調(diào)和油配方,使植物油實際品質(zhì)與標(biāo)簽描述品質(zhì)不符。針對此現(xiàn)象,2018年12月21日開始執(zhí)行的GB 2716-2018 《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)植物油》要求單一品種食用植物油不應(yīng)摻有其他油脂、食用植物調(diào)和油標(biāo)簽標(biāo)識應(yīng)注明各種食用植物油的比例。因此,為了保證植物油市場的穩(wěn)定并維護(hù)消費者權(quán)益,對植物油進(jìn)行摻假判別和多項品質(zhì)指標(biāo)的檢測具有重要意義。

    2 常見光譜技術(shù)在植物油品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

    在植物油品質(zhì)檢測過程中,經(jīng)光譜測定初步得到的譜圖往往包含了大量信息,需要經(jīng)過降噪、特征峰提取、模型建立等一系列數(shù)據(jù)處理過程,才能建立穩(wěn)定、可靠的光譜鑒定方法[4]。隨著計算機技術(shù)水平的提高,光譜技術(shù)得到了迅速的發(fā)展,光譜儀器的自動化程度和各類光譜數(shù)據(jù)分析軟件的智能化程度不斷升級,顯著提高了光譜檢測的速度和精確度。而化學(xué)計量學(xué)在光譜分析中的應(yīng)用,使分析結(jié)果產(chǎn)生了質(zhì)的飛躍[5],例如基于多尺度小波變換的化學(xué)計量學(xué)方法,可對光譜重疊峰進(jìn)行有效分離;基于主成分分析(PCA)、偏最小二乘判別(PLS-DA)等化學(xué)計量學(xué)方法,可對真?zhèn)紊唐愤M(jìn)行正確識別[6]。目前,光譜技術(shù)與化學(xué)計量學(xué)結(jié)合的研究方法已經(jīng)在植物油品質(zhì)檢測方面得到廣泛應(yīng)用[7]。

    近年來,光譜技術(shù)在植物油品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用,除了傳統(tǒng)的一維光譜技術(shù),也有大量使用二維相關(guān)光譜技術(shù)的報道[8]。二維光譜是光譜分析領(lǐng)域的最新進(jìn)展之一,廣義二維相關(guān)光譜包括二維相關(guān)近紅外光譜、二維相關(guān)拉曼光譜、二維相關(guān)熒光光譜等。相較于傳統(tǒng)一維光譜,二維光譜引入了溫度等根據(jù)實驗?zāi)繕?biāo)添加的外擾因素,能夠根據(jù)施加外擾因素后研究體系的變化情況及其相關(guān)性,顯示一維光譜中重疊和被掩蓋的小峰,解釋不同譜峰的相互關(guān)系,從而獲得更多光譜信息[9],具有更高的分辨率,適用于復(fù)雜基質(zhì)干擾、譜峰化學(xué)意義闡釋等一維光譜難以實現(xiàn)的應(yīng)用。

    2.1 紅外光譜技術(shù)

    在植物油品質(zhì)優(yōu)劣程度的檢測中,常通過理化指標(biāo)或者成分測定反映植物油的品質(zhì)情況,已有紅外光譜技術(shù)在植物油酸價(AV)、過氧化值(PV)、碘值(IV)、反式脂肪酸(TFA)等檢測中的應(yīng)用報道。2016年,Jiang等[10]將植物油樣品溶于CCl4后置于紅外石英比色皿(IQC)中,通過傅立葉變換紅外光譜(FTIR),選擇3 535、3 508、3 340~3 390 cm-1的光譜數(shù)據(jù)用于AV確定,結(jié)果發(fā)現(xiàn)紅外光譜測量的AV與使用滴定法測量的AV之間具有良好線性關(guān)系,表明該法可以作為確定植物油AV經(jīng)典方法的替代方法。在此基礎(chǔ)上,2018年Shang等[11]同樣利用IQC對植物油PV進(jìn)行了紅外光譜測定,不僅精確得到不依賴于油類型的PV值,并且可以有效替代美國石油化學(xué)家協(xié)會(AOCS)方案,將FTIR光譜的應(yīng)用擴(kuò)展到了定量分析。張欣[12]、莫欣欣[13]、朱雨田等[14]也通過選取合適的特征光譜波段,成功構(gòu)建了植物油PV、AV、TFA和IV的近紅外定量分析模型,證明了近紅外光譜技術(shù)在植物油這4個參數(shù)定量測定方面的可行性。

    紅外光譜技術(shù)也可用于植物油摻假檢測,紅外光譜結(jié)合模式判別模型能夠成功實現(xiàn)對橄欖油等植物油的摻假識別。Pan等[15]利用便攜式FTIR光譜儀和化學(xué)計量學(xué)工具對摻入其他植物油的特級初榨橄欖油進(jìn)行篩選鑒別,選擇800~1 500 cm-1的光譜數(shù)據(jù),經(jīng)矢量歸一化(SNV)處理后建立簇類獨立軟模式識別(SIMCA)模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)SIMCA模型可識別含有不少于10%摻假油的橄欖油,建立的PLS模型則可以估計摻假含量在5%至45%范圍內(nèi)的摻假油,誤差在3%以內(nèi)。類似的研究中,Basri等[16]利用近紅外光譜技術(shù)對摻假棕櫚油進(jìn)行了鑒別;Kou等[17]通過FTIR光譜法對摻有煎炸油(UFO)的植物油進(jìn)行鑒定。然而,當(dāng)摻假油與主油的紅外光譜信息相似,特別是摻假油占比遠(yuǎn)大于主油時,一維紅外光譜可能無法對摻假油進(jìn)行定性鑒別。例如芝麻油和摻假芝麻油的化學(xué)結(jié)構(gòu)相似,難以通過一維紅外光譜鑒別摻有玉米油的芝麻油。Yang等[18]通過對6 000~4 540 cm-1、1 800~650 cm-1處的有效紅外光譜波段進(jìn)行同步和異步二維光譜計算,發(fā)現(xiàn)相對于同步和異步二維紅外相關(guān)光譜,使用同步-異步二維紅外光譜結(jié)合多維偏最小二乘判別法(NPLS-DA)分析光譜數(shù)據(jù),可在剔除冗余光譜信息的同時,更全面地展現(xiàn)待測物質(zhì)的特征光譜信息,并最終通過最小二乘支持向量機(LS-SVM)預(yù)測模型實現(xiàn)了純芝麻油和摻假芝麻油的分類。

    2.2 拉曼光譜技術(shù)

    拉曼光譜作為一種散射光譜,與分子極化率的變化有關(guān),可以提供相關(guān)官能團(tuán)信息,因此拉曼光譜技術(shù)可以對物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和成分進(jìn)行定性和定量分析[19]。該技術(shù)具有不需進(jìn)行前處理、不破壞樣品、分析速度快等特點[20],為植物油的檢測和分析帶來了很大的便利,并得到了廣泛應(yīng)用[21-26]。常見的拉曼光譜技術(shù)包括常規(guī)拉曼光譜、表面增強拉曼光譜(SERS)、共振拉曼光譜(RRS)、傅立葉變換拉曼光譜(FT-Raman)等。

    植物油中的不飽和脂肪酸對人體健康大有益處,但不飽和鍵容易氧化生成過氧化物,加速油脂腐敗過程,因此有必要對油脂氧化程度進(jìn)行測定。林新月等[27]采用普通拉曼光譜對亞麻籽油、魚油和山茶油的氧化過程進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)974 cm-1處特征峰的相對強度I974/I1442逐漸增加;1 265 cm-1處峰的相對強度I1265/I1442逐漸降低。周秀軍[28]利用拉曼光譜技術(shù)實現(xiàn)了食用植物油品質(zhì)的快速定量分析,發(fā)現(xiàn)油脂皂化值在拉曼位移1 104~1 133 cm-1和1 718~1 772 cm-1,油脂碘值在拉曼位移1 609~1 689 cm-1與拉曼光譜矩陣有較好的線性關(guān)系。Silvia等[29]通過油樣的拉曼光譜圖,對不同品種橄欖油中的類胡蘿卜素、脂肪酸組分進(jìn)行了表征。

    在目前的植物油市場,除了單一品種的食用植物油產(chǎn)品,食用植物調(diào)和油也是我國小包裝食用植物油中的主要產(chǎn)品。市場上的食用植物調(diào)和油產(chǎn)品眾多,且存在宣傳配方比例與實際品質(zhì)不符的問題,針對此現(xiàn)象,靳曇曇[30]基于拉曼光譜對含有菜籽油、花生油和芝麻油的3組分食用調(diào)和油進(jìn)行快速定量檢測,選取特征峰集中的600~3 000 cm-1波段建立基于非線性支持向量機(SVM)和PLS回歸算法的定量分析模型,結(jié)果表明拉曼光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法可快速定量檢測上述3組分的含量,但由于該實驗中采用的調(diào)和油樣品由現(xiàn)壓榨純油調(diào)制而成,并且樣品數(shù)量較少,所以結(jié)果可能會影響模型的適用性。針對這一缺點,董晶晶等[31]直接從市場上購買食用調(diào)和油產(chǎn)品,利用激光共聚焦顯微拉曼結(jié)合PLS測定了食用調(diào)和油中飽和脂肪酸(SFA)、單不飽和脂肪酸(MUFA)、多不飽和脂肪酸(PUFA)的含量和比例。

    二維拉曼光譜可以顯著提升表征譜峰的分辨率,對于一些因一維拉曼特征峰極其接近,無法準(zhǔn)確分類的食用油,可采用二維拉曼光譜進(jìn)行區(qū)分。如橄欖油、大豆油、葵花籽油的一維拉曼特征譜峰非常接近,當(dāng)在橄欖油中摻入大豆油或葵花籽油時,很難通過一維拉曼光譜進(jìn)行識別。陳達(dá)等[32]在溫度外擾因素下利用二維相關(guān)拉曼光譜提取信息,發(fā)現(xiàn)隨著橄欖油中其他油品摻雜濃度的增大,其光譜信息主要在1 263~1 656 cm-1波段內(nèi)發(fā)生變化,二維同步和二維異步相關(guān)拉曼光譜中1 441 cm-1和1 656 cm-1兩處的峰強也均和摻雜濃度相關(guān);同時,很多一維譜圖中的重疊峰變得更加清晰和容易分辨。最后結(jié)合NPLS-DA和多尺度建模思想建立模型,新模型不僅可準(zhǔn)確挖掘摻假橄欖油中的表征光譜信息,還避免了信息丟失和基線干擾。

    2.3 熒光光譜技術(shù)

    熒光光譜技術(shù)是近年發(fā)展起來的新型分析檢測技術(shù),通過熒光光譜圖中熒光能量和波長的關(guān)系鑒別熒光物質(zhì),常見的熒光光譜技術(shù)有常規(guī)熒光光譜技術(shù)、同步熒光光譜技術(shù)、三維熒光光譜技術(shù)等。由于植物油中含有的脂肪酸、生育酚、葉綠素等具有熒光效應(yīng),一些學(xué)者已經(jīng)應(yīng)用熒光光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)對植物油的品質(zhì)評價進(jìn)行了研究并取得了良好效果[33-35]。

    根據(jù)熒光光譜數(shù)據(jù)與橄欖油主要質(zhì)量參數(shù)(例如過氧化值、酸價等)之間的關(guān)系,可對橄欖油的質(zhì)量進(jìn)行評估。李雙芳等[36]發(fā)現(xiàn)烘箱氧化葵花籽油時,隨著天數(shù)增加,其三維熒光光譜發(fā)射波長范圍變寬,熒光強度增強,并利用平行因子法(PARAFAC)篩選得到特征波長差Δλ=50 nm,同時結(jié)合特征光譜數(shù)據(jù)和偏最小二乘法建立酸價模型,實現(xiàn)了葵花籽油品質(zhì)的快速辨別。類似的,Gu等[37]在得到花生油熒光光譜數(shù)據(jù)后,同樣利用PARAFAC算法得到花生油的特征波長差Δλ=120 nm,并根據(jù)測得的酸價、過氧化值結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)建立了同步熒光光譜回歸模型,實現(xiàn)了花生油品質(zhì)的快速檢測。Mishra等[38]將熒光光譜技術(shù)用于初榨橄欖油中葉綠素含量和氧化物含量的檢測;王揮等[34]采集350~400 nm的特征熒光光譜波段建立偏最小二乘判別法(PLS-DA)模型,成功進(jìn)行了初榨椰子油摻假檢測。然而,一維熒光光譜也有一定缺陷,例如某些食用油的熒光信息隱含在主峰中,掩蓋了部分關(guān)鍵信息,使譜圖難以解析,此時可使用二維熒光光譜進(jìn)行解決。于麗燕等[39]采用二維熒光光譜進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)當(dāng)芝麻油中菜籽油含量為3%時,交叉峰正負(fù)情況與純芝麻油峰相反,可在加熱時間外擾因素下快速鑒別摻入較低濃度(3%)菜籽油的芝麻油。

    2.4 紫外光譜技術(shù)

    紫外光譜根據(jù)分子在紫外光區(qū)的吸收光譜圖獲取物質(zhì)信息,目前已經(jīng)廣泛用于食用油、生化、藥物、環(huán)境等領(lǐng)域。例如由于脂肪酸在紫外區(qū)有特征吸收光譜,可根據(jù)植物油的紫外光譜研究其精煉程度,此外,紫外光譜也廣泛用于植物油的品質(zhì)指標(biāo)測定和摻假判別中[40-42]。

    王寧等[43]利用游離脂肪酸與鄰苯二甲酰亞胺鉀快速反應(yīng)生成鄰苯二甲酰亞胺,而鄰苯二甲酰亞胺在紫外光譜290 nm波長處有特征吸收峰的原理,采集240~340 nm處的特征紫外光譜數(shù)據(jù),建立了線性關(guān)系良好的食用植物油酸價檢測模型。鄭艷艷等[44]選擇200~360 nm處的特征紫外吸收光譜數(shù)據(jù),通過判別分析實現(xiàn)了摻偽植物油的100%鑒別。紫外光譜技術(shù)也可與其他檢測結(jié)合對植物油品質(zhì)進(jìn)行測定。例如Garrido-Delgado等[45]使用紫外離子遷移譜(UV-IMS)方法對初榨橄欖油及其與不同類型植物油的摻雜樣品進(jìn)行了判定。

    2.5 其他光譜技術(shù)

    光譜技術(shù)作為檢測技術(shù)的一大分支,在植物油品質(zhì)測定上占有較大優(yōu)勢。除了以上光譜技術(shù),還有其他多種光譜技術(shù)也在植物油品質(zhì)檢測方面[46-48]得到了應(yīng)用。例如低場核磁共振技術(shù)可通過測量橫向、縱向弛豫時間及其對應(yīng)的質(zhì)子密度對植物油體系進(jìn)行研究。原子分光光度法能分析多種元素,可通過測定目標(biāo)元素含量對植物油進(jìn)行品質(zhì)評定。表1為其他光譜技術(shù)在植物油品質(zhì)檢測上的具體運用。

    表1 其他光譜技術(shù)在植物油品質(zhì)檢測上的運用Table 1 Application of other spectral techniques in the detection of vegetable oil quality

    (續(xù)表1)

    Vegetable oilsSpectral techniquesApplication methodsResults or purposesReferences大豆油、玉米油、向日葵油、菜籽油火焰原子吸收光譜技術(shù)使用微乳液進(jìn)行樣品制備,通過電感耦合等離子體發(fā)射光譜法(ICP-OES)結(jié)果檢查準(zhǔn)確度可準(zhǔn)確測定植物原油和精制植物油中的Fe總量[55]豆油、菜籽油、茶籽油等55份植物油激光拉曼光譜融合激光近紅外光譜數(shù)據(jù)融合技術(shù)、支持向量回歸(SVR)快速檢測植物油不飽和脂肪酸(MUFA)和多不飽和脂肪酸(PUFA)含量,采用特征層融合方法建立的含量預(yù)測模型的綜合性能優(yōu)于基于單光譜數(shù)據(jù)建立的模型[56]

    3 結(jié) 語

    光譜技術(shù)在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用是當(dāng)前的研究熱點,其在植物油品質(zhì)檢測中的研究也越發(fā)廣泛和深入,目前已經(jīng)實現(xiàn)多種植物油摻偽的鑒定,并能夠同時檢測多項品質(zhì)相關(guān)理化指標(biāo),且檢測過程快速無損,是傳統(tǒng)檢測方法的有力補充和替代。隨著化學(xué)計量學(xué)的不斷發(fā)展,光譜技術(shù)能夠結(jié)合各種模式判別模型和定性定量模型,實現(xiàn)更深度的數(shù)據(jù)挖掘和更準(zhǔn)確的結(jié)果判定,在植物油檢測領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用空間。在國內(nèi),光譜技術(shù)在植物油品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用研究還有很多工作要做,因為目前的研究多限于實驗室內(nèi)部,研究中的樣本來源有限,且多以自行配制植物油進(jìn)行調(diào)和檢測[58-59],存在樣本代表性不足、適用范圍有限等問題,其適用性還未擴(kuò)展到海關(guān)口岸等領(lǐng)域以及植物油品質(zhì)的現(xiàn)場實時檢測環(huán)節(jié),缺乏市場適用性。因此,建立標(biāo)準(zhǔn)化方法、完善開發(fā)新的數(shù)據(jù)處理方法、共享模型庫、研制各種便攜式光譜采集儀器、建立數(shù)據(jù)處理云平臺等,使光譜技術(shù)用于在線檢測和過程分析過程,實時監(jiān)測并保證植物油產(chǎn)品品質(zhì),具有一定的現(xiàn)實意義。

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