大數(shù)據(jù)分析在食品安全檢測中的應用

作者簡介：劉磊（1983—），男，甘肅涇川人，碩士，講師。研究方向：計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方面的研究和推廣。

通信作者：賈喜平（1983—），男，甘肅華亭人，本科，副教授。研究方向：醫(yī)學統(tǒng)計、預防醫(yī)學的研究和推廣。E-mail： yuelaiyuehao365@sina.com。

摘 要：隨著食品安全問題日益突出，傳統(tǒng)檢測方法難以滿足日益嚴苛的要求。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，為食品安全檢測帶來新的契機。本文分析了當前食品安全檢測存在的問題，提出了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在食品安全檢測中的應用策略，以期為完善我國食品安全檢測體系提供參考。

關(guān)鍵詞：食品安全；檢測技術(shù)；大數(shù)據(jù)分析

The Application of Big Data Analysis in Food Safety Testing

LIU Lei， JIA Xiping*

（Gansu Medical College， Pingliang 744000， China）

Abstract： With the increasing prominence of food safety issues， traditional testing methods are unable to meet the increasingly stringent requirements. Big data analysis technology， with its powerful data processing and analysis capabilities， brings new opportunities for food safety testing. This article analyzes the current problems in food safety testing and proposes application strategies of big data analysis technology in food safety testing， in order to provide reference for improving China’s food safety testing system.

Keywords： food safety; detection technology; big data analysis

隨著經(jīng)濟全球化的不斷深入和食品產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，食品安全問題日益受到社會各界的廣泛關(guān)注。食品安全事關(guān)人們的身體健康和生命安全，是重大的民生問題[1]。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，為食品安全檢測領(lǐng)域帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。本文將圍繞大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在食品安全檢測中的應用展開研究，以期為我國食品安全檢測體系的完善提供有益參考。

1 食品安全檢測的主要范疇

食品安全檢測涵蓋了從農(nóng)田到餐桌的食品全鏈條過程，涉及食品原料、食品添加劑、食品加工過程、儲運條件以及最終產(chǎn)品等各個環(huán)節(jié)的安全檢測[2]。其中，農(nóng)藥殘留檢測主要關(guān)注農(nóng)產(chǎn)品中有機磷、擬除蟲菊酯等農(nóng)藥殘留量是否超標；獸藥殘留檢測則聚焦于畜禽產(chǎn)品中抗生素、激素等獸藥殘留問題；重金屬污染檢測旨在控制食品原料和成品中鉛、汞、鎘等有毒重金屬元素的含量；微生物污染檢測的目標是防控大腸桿菌、沙門氏菌等致病微生物引起的食品安全風險；非法添加物檢測重點監(jiān)管蘇丹紅、三聚氰胺等非食用物質(zhì)的違規(guī)添加行為；而食品摻假檢測則致力于打擊以次充好、以假亂真的各類食品欺詐行為。此外，針對轉(zhuǎn)基因食品、輻照食品、納米食品等新興食品安全問題，也需要建立相應的檢測體系和技術(shù)標準。隨著食品安全檢測范圍的不斷擴大，人們對檢測技術(shù)的精準度、靈敏度和高通量等提出了更高的要求。

2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)涉及數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和可視化等多個環(huán)節(jié)，需要綜合運用多種信息技術(shù)手段。①物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感等技術(shù)被廣泛應用于食品安全數(shù)據(jù)的采集，如射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）電子標簽可實時記錄食品冷鏈物流信息；近紅外光譜儀可快速無損地檢測食品成分及污染物；云計算、分布式存儲等技術(shù)則為海量食品安全數(shù)據(jù)提供了可靠的存儲和管理方案；Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架能夠?qū)崿F(xiàn)PB級數(shù)據(jù)的高效處理和計算[3]。②在數(shù)據(jù)分析方面，機器學習算法，如支持矢量機（Support Vector Machine，SVM）、隨機森林等被用于構(gòu)建食品安全預測模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory，LSTM）等深度學習算法在食品圖像識別、食品溯源等領(lǐng)域展現(xiàn)了強大優(yōu)勢。③自然語言處理技術(shù)，如主題模型LDA可挖掘食品安全輿情話題，圖計算算法如PageRank能夠刻畫食品供應鏈的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡，符號推理、本體建模等知識工程技術(shù)助力構(gòu)建食品安全知識圖譜。④可視分析技術(shù)，如多維數(shù)據(jù)可視化、地理信息可視化等能讓食品安全問題更加直觀易懂，為監(jiān)管決策提供有力支撐。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的迭代創(chuàng)新，不斷為食品安全領(lǐng)域注入新活力。

3 當前食品安全檢測存在的問題

3.1 檢測標準不統(tǒng)一

食品安全檢測涉及諸多環(huán)節(jié)，從農(nóng)田到餐桌的每個階段都需嚴格把控。然而，由于缺乏系統(tǒng)性的頂層設計，不同環(huán)節(jié)、不同地區(qū)的食品安全檢測標準尚未實現(xiàn)有效統(tǒng)一，導致檢測結(jié)果可比性較差。以農(nóng)藥殘留速測儀為例，市面上不同品牌、不同型號的快速測檢測儀針對同一農(nóng)藥的檢測靈敏度和響應時間的差異明顯，有的儀器能夠檢出0.01 mg·kg-1的百菌清殘留，有的儀器無法檢出，這使得不同機構(gòu)的檢測報告缺乏可比性。在獸藥殘留檢測中，酶聯(lián)免疫法、液相色譜法等不同方法對同一樣品的檢測結(jié)果也可能大相徑庭，特別是當目標物濃度接近檢出限時，假陽性、假陰性的風險更高[4]。此外，食品中多種污染物的殘留限量標準與國家標準、行業(yè)標準不完全一致的現(xiàn)象也較為常見，經(jīng)常出現(xiàn)同一批次產(chǎn)品部分指標超標而部分指標達標的矛盾結(jié)果[2]。檢測標準不統(tǒng)一帶來的系列問題，不僅加重了食品企業(yè)的負擔，也給消費者選擇帶來困惑，急需將標準化工作提上日程。

3.2 檢測設備和技術(shù)的局限性

當前食品安全檢測中普遍采用的檢測設備和技術(shù)仍存在一定的局限性，難以完全滿足日益嚴苛的食品安全要求。例如，在農(nóng)藥殘留檢測中廣泛使用的氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀，雖然靈敏度高、選擇性強，但樣品前處理步驟煩瑣，且無法有效檢測熱不穩(wěn)定或揮發(fā)性差的農(nóng)藥成分。液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀的檢測對象雖然范圍更廣，但基質(zhì)效應明顯，容易產(chǎn)生假陽性或假陰性結(jié)果。酶聯(lián)免疫法操作簡便、成本低廉，但特異性和重現(xiàn)性較差，容易受到其他物質(zhì)的干擾。在重金屬檢測領(lǐng)域，原子吸收光譜法和電感耦合等離子體質(zhì)譜法是兩大主流技術(shù)手段。但前者難以同時測定多種元素，后者雖然能夠?qū)崿F(xiàn)多元素的同時檢測，但儀器價格昂貴，且對實驗室環(huán)境和操作人員的要求很高。此外，現(xiàn)有檢測技術(shù)大多針對單一或少數(shù)幾種特定污染物，難以全面揭示食品安全風險因子。

3.3 檢測流程中的數(shù)據(jù)準確性問題

食品安全檢測流程中的數(shù)據(jù)準確性問題不容忽視。從樣品采集、制備到檢測分析，每個環(huán)節(jié)都可能引入誤差，影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。樣品采集是第一道關(guān)口，采樣方案的科學性和代表性將直接決定檢測數(shù)據(jù)的準確性。以農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測為例，若樣品采自農(nóng)田的邊緣區(qū)域，而非隨機選取，則檢測結(jié)果可能偏低，無法準確評估農(nóng)藥殘留超標問題。樣品在運輸、保存過程中，如果溫度、濕度等條件控制不當，也可能導致待測物質(zhì)發(fā)生降解或轉(zhuǎn)化，使檢測數(shù)據(jù)失真。樣品制備環(huán)節(jié)，基質(zhì)干擾是影響數(shù)據(jù)準確性的重要因素[5]。食品基質(zhì)成分復雜，若提取、凈化不徹底，雜質(zhì)將干擾目標物的檢測。以蔬菜中有機磷農(nóng)藥的提取為例，如果提取溶劑極性不合適，農(nóng)藥回收率可能不足50%，嚴重低估殘留量[3]。即便樣品送檢環(huán)節(jié)未出現(xiàn)任何差錯，檢測過程中的操作不當也可能導致測定結(jié)果不夠準確。

4 大數(shù)據(jù)分析在食品安全檢測中的應用策略

4.1 建立統(tǒng)一的食品安全檢測數(shù)據(jù)標準

食品安全檢測標準的統(tǒng)一是大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮效用的前提，當前食品安全檢測標準不統(tǒng)一，導致檢測結(jié)果可比性差，這是大數(shù)據(jù)分析面臨的主要困境。為實現(xiàn)食品安全檢測數(shù)據(jù)的規(guī)范化和標準化，可從以下幾方面著手。①構(gòu)建統(tǒng)一的食品安全檢測指標體系，明確各類食品中關(guān)鍵危害因子的限量標準，如重金屬、農(nóng)獸藥殘留、非法添加物等。在此基礎(chǔ)上，進一步細化不同危害因子的檢測方法和判定規(guī)則。例如，在農(nóng)藥殘留檢測中，可規(guī)定氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法作為首選檢測方法，統(tǒng)一凈化柱類型、進樣量、檢測器類型等參數(shù)，并明確定性定量和確證的質(zhì)譜條件判據(jù)，以提高不同實驗室檢測結(jié)果的一致性。②建立食品安全檢測全過程的質(zhì)量控制規(guī)范，包括抽樣方案、樣品運輸儲存、檢測操作規(guī)程以及數(shù)據(jù)審核等各環(huán)節(jié)的標準化流程?？山梃b《檢測和校準實驗室能力的通用要求》（ISO/IEC 17025： 2017）實驗室管理體系，建立從樣品采集到報告出具的信息化管理平臺，實現(xiàn)檢測過程關(guān)鍵節(jié)點的數(shù)據(jù)自動采集、存儲、分析和預警，減少人為誤差。③加強食品安全檢測標準物質(zhì)的供給，為檢測方法驗證、實驗室比對和能力驗證提供客觀評價尺度。利用現(xiàn)代分析技術(shù)和計算機輔助合成技術(shù)，研制結(jié)構(gòu)新穎、類型多樣的標準物質(zhì)，逐步實現(xiàn)從單一組分到多組分、從小分子到大分子的拓展，滿足食品基質(zhì)日益復雜、污染物不斷涌現(xiàn)的檢測需求。④積極參與國際食品法典委員會等標準制定組織，借鑒國際先進經(jīng)驗，完善我國食品安全標準體系。通過多邊合作，力爭將我國優(yōu)勢食品領(lǐng)域的檢測方法納入國際標準。

4.2 利用先進檢測設備和技術(shù)提升檢測精度

先進檢測設備和技術(shù)的應用是提升食品安全檢測精度的重要途徑，也是發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢的必要條件。針對當前檢測設備和技術(shù)的局限性，可從多角度尋求突破。例如，在農(nóng)藥殘留檢測領(lǐng)域，將氣相色譜與液相色譜技術(shù)進行聯(lián)用，實現(xiàn)對熱不穩(wěn)定農(nóng)藥和極性農(nóng)藥的同時檢測。通過優(yōu)化色譜柱類型、梯度洗脫條件等參數(shù)，最大限度地提高靈敏度和選擇性。與此同時，引入基于高分辨質(zhì)譜的非目標篩查技術(shù)，實現(xiàn)對未知農(nóng)藥的鑒定，為新型污染物的監(jiān)管提供支撐。獸藥殘留檢測方面，可發(fā)展基于免疫親和柱的樣品凈化技術(shù)，利用抗體與待測物高特異性結(jié)合的原理，去除基質(zhì)干擾，從而提高檢測精度。與此同時，采用同位素稀釋-液質(zhì)聯(lián)用法，通過同位素內(nèi)標校正，可有效補償基質(zhì)效應和離子化效率差異，確保定量結(jié)果準確可靠。重金屬檢測領(lǐng)域則可借助激光熔樣-電感耦合等離子體質(zhì)譜技術(shù)，實現(xiàn)固體樣品的直接分析，免去煩瑣的消解和萃取步驟，降低污染風險。利用多接收器系統(tǒng)，可同時獲取多種同位素信息，為元素形態(tài)分析和示蹤溯源提供更豐富的線索。此外，生物傳感技術(shù)有望成為食品安全檢測的“新星”。通過精準設計核酸適配體，可實現(xiàn)對霉菌毒素、微生物毒力因子等生物危害因子的快速、靈敏檢測。基于微流控芯片的集成化生物傳感系統(tǒng)，可將樣品制備、分離、檢測等環(huán)節(jié)集于一體，實現(xiàn)快速、便攜的現(xiàn)場檢測，為食品安全的實時監(jiān)控提供有力工具。

4.3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提高檢測數(shù)據(jù)的準確性

面對食品安全檢測全流程中潛在的誤差風險，可借助大數(shù)據(jù)技術(shù)從樣品采集、制備到檢測等各環(huán)節(jié)入手，實現(xiàn)精準化、智能化管控。在樣品采集環(huán)節(jié)，地理信息系統(tǒng)與全球定位系統(tǒng)技術(shù)的融合應用，為數(shù)據(jù)采集提供了精確的空間定位和高效的地理分析能力，可實現(xiàn)抽樣位點的精準定位和空間信息標注，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供豐富的屬性信息。利用遙感影像解譯技術(shù)，可從宏觀尺度掌握農(nóng)田種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)事操作模式等數(shù)據(jù)，進而優(yōu)化區(qū)域內(nèi)的抽樣方案設計。在樣品制備階段，機器學習算法可應用于提取條件的優(yōu)選和凈化效果的評估。例如，支持矢量機算法可通過建立農(nóng)藥理化性質(zhì)與最佳提取溶劑、pH值等參數(shù)間的關(guān)聯(lián)模型，預測最優(yōu)的樣品前處理方案。深度學習算法則可從海量色譜-質(zhì)譜圖譜中學習和判別雜質(zhì)峰型，為凈化條件優(yōu)化提供參考。在檢測數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，區(qū)塊鏈技術(shù)有望破解數(shù)據(jù)造假、信息孤島等難題。通過將檢測記錄上鏈，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全程溯源和防篡改，杜絕檢測報告弄虛作假的現(xiàn)象。借助智能合約，可對檢測過程的環(huán)境溫濕度、儀器運行狀態(tài)等信息進行自動審核，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況及時預警，確保檢測在受控條件下進行。此外，聯(lián)邦學習等隱私保護機器學習技術(shù)，可在不泄露各機構(gòu)原始數(shù)據(jù)的前提下，實現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)的加密共享和建模分析。結(jié)合數(shù)字孿生等新興技術(shù)，可構(gòu)建食品安全檢測全流程的數(shù)字孿生系統(tǒng)，通過傳感器實時采集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，并與虛擬模型進行實時交互仿真，及時發(fā)現(xiàn)和修正檢測過程中的偏差，不斷優(yōu)化和改進檢測流程，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

5 結(jié)語

大數(shù)據(jù)分析是破解食品安全檢測難題的“金鑰匙”。統(tǒng)一檢測標準是大數(shù)據(jù)分析的基石，先進檢測技術(shù)是大數(shù)據(jù)分析的工具，提高數(shù)據(jù)準確性是大數(shù)據(jù)分析的核心。隨著物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)的深度融合，食品安全檢測必將迎來全新的發(fā)展機遇。

參考文獻

[1]馮曉陽，馮曉明，楊迪.淺析大數(shù)據(jù)思維在食品安全標準制定中的應用[J].現(xiàn)代食品，2023，29（20）：82-84.

[2]惠琴.基于大數(shù)據(jù)分析的食品檢測專業(yè)人才需求調(diào)研[J].廣東教育（職教），2022（1）：65-67.

[3]艾亮東，艾滔.食品安全在線智能化檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究[J].中國食品，2022（5）：106-109.

[4]鄭海武，張美枝，雷蕾.大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全監(jiān)管中的應用[J].實驗室檢測，2023（3）：43-49.

[5]楊清茹.大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全監(jiān)管中的應用分析[J].中國食品工業(yè)，2023（12）：73-75.