O 王會 白靜(河南應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學院 河南 450000)
傅立葉變換中紅外光譜在食品快速分析與檢測中的應(yīng)用
O 王會 白靜
(河南應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學院 河南 450000)
近年來,隨著人們生活水平的提高與科學技術(shù)的發(fā)展,人們對食品的要求也越來越高,食品安全與質(zhì)量成為人們重點關(guān)注的問題,不僅影響人類健康也在一定程度上影響社會發(fā)展。傅立葉變換中的紅外光譜因其屬于無損且快速檢測技術(shù)而得到廣泛應(yīng)用,在食品工業(yè)中紅外光譜的應(yīng)用范圍與頻率越來越大。因此,本文主要闡述了傅立葉變換中的紅外光譜原理、數(shù)據(jù)處理方法以及實際應(yīng)用,并對傅立葉變換中的紅外光譜在實際應(yīng)用中的不足與缺陷進行分析。
食品快速分析與檢測;傅立葉變換中紅外光譜;紅外光譜
在食品中其主要的成分包括碳水化合物、水、脂肪以及蛋白質(zhì)等,在紅外線區(qū)域范圍內(nèi)這些成分均有吸收光譜,但由于在高含水量的樣品中難以檢測出低于0.1g/100g的成分,因而檢測出的均為主要成分。食品中所具有的不均勻特性在一定程度上影響了傳統(tǒng)光譜的使用范圍,而紅外光譜在實際應(yīng)用的過程中能夠反映出樣品的結(jié)構(gòu)與組成部分。若為相同樣品則在檢測的過程中具有相同光譜,若樣品存在差異,則紅外光譜也不同。因此,在食品檢測中采用紅外光譜分析技術(shù)能夠確保食品質(zhì)量的一致性,從而更好地確保食品在生產(chǎn)過程中的質(zhì)量與安全。
紅外光譜主要包括近紅外、中紅外與遠紅外三個區(qū)域,其中近紅外區(qū)域范圍在4000-14000cm-1之間,中紅外區(qū)域范圍在4000-14000cm-1之間,遠紅外區(qū)域范圍在4000-14000cm-1之間。在食品檢測的過程中,大部分有機化合物基團振動頻率處于中紅外區(qū)域范圍內(nèi),比如酯中單鍵區(qū)域范圍在700-1500cm-1之間,雙鍵區(qū)域范圍在1500-1800cm-1之間,淀粉O–H伸縮振動吸收帶的區(qū)域范圍在3200-3600cm-1之間。所以在臨床上紅外光譜對于物質(zhì)的研究最為廣泛,積累了許多的研究資料。
根據(jù)傅立葉變換基本原理而形成的傅立葉變換中紅外光譜技術(shù),主要是利用邁克遜干涉儀按照一定速度變化復色紅外光將兩束光程差進行相互干涉,從而形成干涉光,再與食品樣品形成作用。干涉信號被檢測器收集到后送入計算機進行傅立葉變換,然后將干涉圖還原成光譜圖。此種紅外光譜技術(shù)在應(yīng)用的過程中具有以下5個特點:(1)具有高的信噪比。FTMIR在實際檢測的過程中具有多路傳輸與高光通量的特點,但由于在檢測中缺乏棱鏡或者光柵等分光器,因而會在一定程度上降低光損耗,并且通過干涉來對光信號進行增強,從而能夠增強到達檢測器的輻射強度。(2)具有高的分辨率。全光譜分辨率可以達到0.1cm–1,甚至能夠達到0.001cm–1。(3)掃描速度快。在食品檢測中對數(shù)據(jù)進行多次采集進行的平均處理后得到的光譜,并且采集一次數(shù)據(jù)速度快,僅需要數(shù)秒。(4)具有好的重現(xiàn)性。He–Ne激光器監(jiān)控干涉儀的穩(wěn)定度與運動速度,具有較好的重現(xiàn)性,重復性可達0.001cm–1。(5)能夠擴展更多附件。
(1)油脂類檢測
相關(guān)研究資料表明,對膳食補充劑中的大豆油與卵磷脂含量采用傅立葉中紅外光譜結(jié)合最小偏二乘法進行檢測,可以得出卵磷脂與大豆油相關(guān)系數(shù)波段分別在932.1-1251.8cm–1之間、911.5-1245.0cm–1與1.700.1-1773.8cm–1之間,在加樣回收率驗證過程中,卵磷脂與大豆油相對偏差在0.08-0.8%之間。有相關(guān)學者對10種不同的油脂采用傅立葉中紅外光譜并集合化學計量法進行鑒別的過程中,結(jié)果發(fā)現(xiàn)具有較為明顯的油脂光譜吸收特征,并且在中紅外光譜中的鑒別基礎(chǔ)為不飽和雙鍵。對分析與處理光譜選用典型變量分析與線性鑒別方法,表明此種鑒別方法的準確度較高,準確度在98%左右。在對菜籽油中的磷脂進行檢測的過程中,采用中紅外光譜結(jié)合PLS回歸分析定量的方法,中紅外光譜波段在862-1759cm-1之間,加樣回收率在96.2-101.8%之間,標準誤差在0.24-0.72%之間。在橄欖油中加入葵花籽油、菜籽油以及棉籽油進行鑒別中,采用傅立葉中紅外光譜結(jié)合化學計量法,建立模型中兩個波段分別為2521-3619cm-1與676-1874.8cm-1。實驗結(jié)果表明,對于橄欖油中的摻假檢測限可以達到5%左右。其中葵花籽油摻假檢測標準誤差為1.5%、菜籽油摻假檢測標準誤差為1.03%以及棉籽油摻假檢測標準誤差為1.33%。在橄欖油中加入榛子油、芥菜籽油以及葵花籽油進行鑒別中,采用傅立葉中紅外光譜結(jié)合化學計量法,建立模型中兩個波段分別為3806.4-2839.8cm-1與1877.2-1104.8cm-1。實驗結(jié)果表明,檢測方法LOD和LOQ分別0.001-0.015和0.004-0.047之間。
(2)肉蛋奶類檢測
相關(guān)研究人員對瑞士Gruyere PDO與L'Etivaz PDO奶酪采用傅立葉變換中紅外光譜進行鑒別,中紅外光譜波段處于2801-2998cm-1與901-1498cm-1之間,Gruyere PDO奶酪誤判率為9.5%,Gruyere PDO奶酪的誤判率為9.1%。從春季、夏季與冬季分別采收奶油提取黃油,采用傅立葉變換中紅外光譜結(jié)合主成分分析及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢測與分析,能夠成功地判別出,準確率百分之百。從豬或者牛(明膠溯源)采用傅立葉變換紅外光譜進行研究,數(shù)據(jù)源波段為3282-3289cm-1與1202-1598cm-1。研究結(jié)果表明此種方法能夠快速且準確地鑒別出不同來源的明膠。在不同溫度并且有氧儲蓄的條件下,肉的生化指標變化與紅外光譜之間的關(guān)聯(lián)性建立一個PLS模型,主要目的在于評定肉的新鮮度,鑒別的準確率在86.9-90.0%之間。同時,在對豬肉采用微生物檢測中,建立模型的波段為1802-900cm-1之間,檢測結(jié)果表明,矯正誤差為0.596-0.841之間,預(yù)測誤差為0.675-0.803之間。
(3)飲料及酒類檢測
對釀造的三種葡萄采用傅立葉變換中紅外光譜進行鑒別的過程中,對酒中的酚類物質(zhì)進行提取采用C18小柱,并且指紋分析區(qū)處于1800-1900cm-1紅外光譜,檢測結(jié)果表明此種方法的鑒別正確率在80%以上。對茶葉中的茶多酚含量進行測定的過程中,采用傅立葉變換中紅外光譜結(jié)合多元統(tǒng)計分析。采集光譜的波段處于1802-1298cm-1之間,參照對象選取液相色譜測定結(jié)果,兩種方法的檢測結(jié)果平均值差為0.08%,變異系數(shù)差為0.04%。采用漫反射對咖啡豆品質(zhì)進行檢測的過程中,利用傅立葉變換中紅外光譜結(jié)合全衰減光反射鑒定過程中。分析結(jié)果表明,在中紅外光譜上,未成熟、有酸味以及發(fā)黑的咖啡豆與品質(zhì)優(yōu)良的咖啡豆均存在一定的差異,此種檢測方法能夠?qū)⑵溥M行區(qū)分,具有較高的準確率,準確率在94%以上。
隨著人們生活水平的提高,人們對食品的要求也越來越高,食品安全與質(zhì)量成為人們重點關(guān)注的問題,不僅影響人類健康也在一定程度上影響社會發(fā)展。傅立葉變換中紅外光譜在食品快速分析與檢測中屬于一種無損且快速的技術(shù),能夠很好地應(yīng)用于食品質(zhì)量控制中。食品屬于一個復雜的體系,在食品檢測的過程中飽含許多干擾因素,其中傅立葉變換中的紅外光譜因其屬于無損且快速檢測技術(shù)而得到廣泛應(yīng)用,在食品工業(yè)中紅外光譜的應(yīng)用范圍與頻率越來越大。紅外光譜在實際應(yīng)用的過程中能夠揭示出分子化學鍵的信息,因而能夠適于大量復雜分子體系的分析中。除此之外,中紅外光譜結(jié)合化學計量學,能夠分析物質(zhì)定性與定量。目前,傅立葉變換中紅外光譜在食品研究中的應(yīng)用范圍還需要進一步拓寬,比如可以建立對食品貨架期的預(yù)測。根據(jù)相關(guān)的臨床研究資料表明,傅立葉變換中紅外光譜在實際應(yīng)用中存在的缺陷和不足包括:①在建立檢測模型的過程中缺乏一個完善的評價標準;②采用此種方式進行檢測的過程中對環(huán)境濕度的要求較為嚴格,并且食品樣品以及溴化鉀等在檢測的過程中需要將水分去除。因而使得此種方法在室外以及在線測定均存在一定阻礙與限制。
[1]肖飛燕,袁慧君,傅紅等.傅立葉變換紅外光譜法分析市售食品中反式脂肪酸[J].福建分析測試,2013,(6):1-5.
[2]余麗娟,鄭建明,姚維武等.傅立葉變換紅外光譜法測定食品中反式脂肪酸[J].山東化工,2011,40(3):72-74.
[3]陳翔,陳奇洲,王永泰等.PVC敏感膜離子識別作用的傅立葉變換——衰減全反射紅外光譜研究[J].光散射學報,2010,22(1):49-55.
[4]錢貴明,劉嘉,張引等.傅立葉變換中紅外光譜在食品快速分析與檢測中應(yīng)用[J].糧食與油脂,2013,(6):29-33.
[5]許洪勇,成蓮,王東峰等.傅立葉變換紅外光譜法鑒別地溝油的研究[J].現(xiàn)代食品科技,2012,28(6):707-708,719.
[6]倪昕路,韓麗,王傳現(xiàn)等.傅立葉變換紅外光譜法分析食品及油脂中反式脂肪酸[J].中國衛(wèi)生檢驗雜志,2008,18(2):248-249,279.
[7]張建新,李慧.傅立葉變換近紅外光譜法測定豆腐干中總酸、蛋白質(zhì)和水分含量[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2008,34(1):124-128.
[8]趙麗麗,王顏萍,吳嚴巍等.布魯克公司傅立葉變換型近紅外光譜儀及其應(yīng)用簡介[J].現(xiàn)代儀器,2011,(5):24-26,33.
[9]楊麗君,李兆杰,王靜等.傅立葉變換紅外光譜技術(shù)對3種李斯特氏菌的快速分類鑒定[J].食品與生物技術(shù)學報,2013,32(2):169-173.
[10]郝輝,陳芝飛,宋金勇等.微紫青霉(Penicillium janthinellum sw 09)發(fā)酵產(chǎn)果膠酶降解煙梗果膠的條件優(yōu)化及產(chǎn)物分析[J].西南農(nóng)業(yè)學報,2015,28(6):2756-2762.
[11]李慧,張建新.傅立葉變換近紅外光譜法測定腐乳中總酸、蛋白質(zhì)和水分[J].分析試驗室,2008,27(4):95-99.
Application of Mid-infrared Spectrum in Food Rapid Analysis and Detection
Wang Hui, Bai Jing
(He’nan College of Applied Technology, Henan, 450000)
In recent years , with the improvement of people's living standard and the science and technology development, people has a more higher requirement for food, and food safety and quality has become the problem that we focus on, it not only affect human health in a certain exten t, also affect social development.The mid-infrared spectrum is widely used because it belongs to the nondestructive and rapid detection technology, besides, it has a wide application range and frequency in food industry. Therefore, this article mainly expounds the principle, data processing method and practical application of mid-infrared spectrum, furthermore, it takes analysis of the defi ciencies and defects of mid-infrared spectrum in the practical application.
food rapid analysis and detection;mid-infrared spectrum;infrared spectroscopy
T
A
王會(1970~),女,河南應(yīng)用技術(shù)職業(yè)學院,研究方向:糧油食品分析檢驗技術(shù)。