◎ 趙益臻
(杭州娃哈哈集團(tuán)公司,浙江 杭州 310018)
近紅外光譜介于可見光和中紅外光譜之間,大多數(shù)化學(xué)樣品在近紅外光譜區(qū)域具有相應(yīng)的吸收帶。利用這些吸收信息,可以精確地定量分析樣品的化學(xué)含量和物理參數(shù)。因此,近紅外光譜技術(shù)是一種比傳統(tǒng)方法更簡單、更快速、更快速的新型綠色分析技術(shù)。
然而,近紅外光譜也有缺點,其分析必須依賴模型,所以這種技術(shù)不適用于檢測頻繁變化的色散樣品。而且,近紅外光譜技術(shù)在初期投入很大,耗費更多的人力、物力和時間。近紅外光譜受外界環(huán)境因素的干擾過大,非常容易使光譜的信息發(fā)生改變,因此在使用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行檢測時,必須嚴(yán)格控制外界環(huán)境的變化。
食用色素:包括檸檬酸、日落黃、檸檬黃、胭脂紅和莧菜紅標(biāo)準(zhǔn)品;飲料:橙味飲料(美年達(dá))、葡萄味飲料(芬達(dá));白砂糖;超純水。
近紅外光譜儀(配備有Mosic和WinISIII軟件)、十分之一的電子天平梅特勒-托利多儀器、PTD-20-3超純水制備儀、PB-10型 pH計,試管、燒杯、量杯、樣品杯和金箔杯等。
用白砂糖、超純水、檸檬酸配制的糖質(zhì)量分?jǐn)?shù)為10%、pH 3.60左右的母液(5份);用母液稀釋日落黃、檸檬黃、胭脂紅和莧菜等5種標(biāo)準(zhǔn)合成色素溶液,用于近紅外光譜掃描;根據(jù)食品添加劑使用標(biāo)準(zhǔn)中的規(guī)定,制備75份不同質(zhì)量濃度的食用合成色素標(biāo)準(zhǔn)溶液用于近紅外光譜掃描。將上述實驗所需樣品溶液配制好后,放置到干燥陰涼的地方,避免陽光直射,并在使用新樣品時,防止樣品產(chǎn)生雜質(zhì)影響實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性[1]。
將一定量的不同質(zhì)量濃度的飲料溶液倒入樣品杯中,用近紅外分析儀收集光譜數(shù)據(jù)。并將環(huán)境溫度保持在25 ℃,將儀器光譜掃描范圍和分辨率調(diào)至標(biāo)準(zhǔn)范圍進(jìn)行光譜采集。重復(fù)對不同質(zhì)量濃度的日落黃、檸檬黃、胭脂紅和莧菜紅色素溶液采集近紅外光譜3次后,取其平均光度光譜值為實驗參照數(shù)據(jù)。
飲料樣品通過在水浴中加熱脫氣并在5min后取出。將該結(jié)果與《食品中合成著色劑的測定》進(jìn)行比較。通過一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)和近紅外光譜獲得的近紅外光譜比較了標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量交換和多重散射校正等幾種光譜預(yù)處理方法的效果。并建立數(shù)學(xué)模型來檢驗?zāi)P偷臏?zhǔn)確性。若準(zhǔn)確度不高,及時進(jìn)行錯誤排析,回顧前面的實驗過程,并重新構(gòu)建準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型[2]。
建立校準(zhǔn)集和驗證集樣本,并將校準(zhǔn)集與驗證集合比率之間的關(guān)系用2∶1表示不同質(zhì)量濃度的混合標(biāo)準(zhǔn)溶液。隨機(jī)選取50個樣本作為校準(zhǔn)樣本,其余25個樣本構(gòu)成獨立驗證集合;同時,對實驗獲得的近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理,以防止實驗過程中的光散射和隨機(jī)噪聲信息干擾樣品中的光譜信息和有效成分。建立預(yù)測模型,通過實驗找出去最優(yōu)模型處理方法,使模型的相關(guān)系數(shù)最高接近于1,并且該模型更適合于樣本的預(yù)測,以滿足快速檢測的實際需要。使用通過驗證獲得的最優(yōu)模型進(jìn)行兩種脫水飲料樣品的近紅外光譜分析。
葡萄味飲料(芬達(dá))的主要著色劑是胭脂紅、檸檬黃和日落黃,橙味飲料(美年達(dá))的主要著色劑是檸檬黃和莧菜紅。使用建立的模型確定脫氣的兩種飲料,并將測量的數(shù)據(jù)與食品中合成著色劑的測定進(jìn)行比較。在建立光譜圖時,由于受到儀器及其他噪聲的一定影響,因此需要對光譜進(jìn)行一定的預(yù)處理,將會降低測得結(jié)果的失誤率。將不同模型進(jìn)行一定評估后,選出最優(yōu)模型,根據(jù)結(jié)果分析,近紅外光譜法比國標(biāo)法測得的結(jié)果數(shù)值略高,但在誤差范圍內(nèi),所檢測樣品食用色素添加量均符合國家標(biāo)準(zhǔn),可以放心食用。
現(xiàn)在市場上售賣許多有色飲料,受到廣大群眾的歡迎。飲料具有眾多受大眾喜愛的特點,如較好的味道等,故深受廣大消費者的喜愛,因此具有廣闊的消費市場。糖含量、酸度和可溶性固形物是飲料質(zhì)量測試的主要指標(biāo)。飲料中食用合成色素的過度添加不僅會制約飲料行業(yè)健康發(fā)展,更威脅著大眾的健康安全。因此,實現(xiàn)快速無損檢測已成為飲料行業(yè)的熱門話題,對飲料行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。目前,近紅外光譜技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于茶飲料、果汁飲料和乳制品中食用合成色素和其他添加劑的檢測,并取得了不錯的成效[3]。
通過使用近紅外光譜技術(shù),可以通過隨機(jī)選擇的茶飲料樣品建立茶飲料成分的快速定量分析和校正模型,而不需要任何化學(xué)物質(zhì)。它可以在短時間內(nèi)測量茶飲料的可溶性固形物,包括茶多酚、總氨基酸、茶紅素、咖啡因和茶黃素等的含量。且實驗值與預(yù)測值相比并無顯著差異,從而完成對茶飲料的質(zhì)量檢測,保證消費者的健康及商家的合法利益。
近紅外光譜技術(shù)還可以快速檢測果汁飲料是否摻假。建立摻有蔗糖溶液和玉米糖漿的蘋果汁近紅外光譜模型,鑒別出的蘋果汁的準(zhǔn)確率在90%以上,接近100%;SIMCA方法用于建立定性模型來檢測與蘋果汁混合的草莓汁和覆盆子汁。其中,覆盆子果汁多達(dá)100多個分子,用最小二乘法建立定量模型。
近紅外光譜還可以快速檢測和分析液態(tài)奶中的營養(yǎng)物質(zhì)。當(dāng)近紅外光照射到液態(tài)奶樣品中時,它含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì),如蛋白質(zhì)、脂肪、乳糖、維生素和與近紅外光子相互作用的礦物質(zhì)。通過相應(yīng)的吸收帶,在近紅外光譜中產(chǎn)生吸收,并且分析吸收信息以檢測液態(tài)奶中的營養(yǎng)物質(zhì)。同時,還可以通過近紅外光譜檢測乳制品的摻假。
飲料包裝主要有塑料瓶、玻璃瓶、易拉罐,其中塑料瓶因其造價低,在飲料產(chǎn)品的包裝中最為常見。但在塑料包裝中,如果在飲料產(chǎn)品的包裝中使用不合格塑料,或者在塑料產(chǎn)品的生產(chǎn)和加工中使用超過標(biāo)準(zhǔn)的有害成分的塑料材料,會造成嚴(yán)重的安全事故,嚴(yán)重危害人體健康。近紅外光譜技術(shù)可以有效檢測飲料包裝中的有害物質(zhì)是否超標(biāo)。能高效檢測出塑料阻燃劑及塑料涂層出現(xiàn)的問題,避免不法商家使用成本低的不合格塑料制品。
近年來,近紅外光譜技術(shù)在飲料檢測方面取得了顯著進(jìn)展,但其大部分研究仍在實驗室范圍內(nèi)。只有極少數(shù)進(jìn)行了商業(yè)化的生產(chǎn)。同時,近紅外光譜技術(shù)雖然較其他的檢測方法已經(jīng)具有了不少的優(yōu)勢,但其本身其實也存在這一些弱點。飲料樣品屬于液體,液體中的水分掩蓋了其他成分在近紅外光譜中吸收的信號。如何在減少檢測誤差的同時獲得具有較強(qiáng)待測組分的近紅外信號是飲料中近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用中需要解決的問題之一。同時,近紅外光譜測試的靈敏度相對較低。對于那些含量及其微小的物質(zhì)不能進(jìn)行有效的檢驗。另外,近紅外光譜的使用必須依賴于模型,并且由于可以選擇少量的數(shù)據(jù),對于在測量項目中頻繁變化的分散樣本,它不符合建立模型的統(tǒng)計基礎(chǔ),因此建立的模型不具有代表性。
隨著經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展,近紅外光譜技術(shù)不斷發(fā)展,其缺點也逐漸減少。簡化,便利和綠色的趨勢正在增加,食用合成色素的檢測也更加準(zhǔn)確。近紅外光譜技術(shù)不僅可以分析與含氫基團(tuán)的有機(jī)物質(zhì),而且在無機(jī)物質(zhì)的檢測方面也有進(jìn)一步的發(fā)展。其作用機(jī)理有待進(jìn)一步研究[4]。
使用近紅外光譜法檢測飲料中的合成色素不需要溶解、稀釋或使用特殊化學(xué)試劑來溶解測試樣品。因此,在檢測過程中不會產(chǎn)生有害物質(zhì),也不會對周圍環(huán)境造成污染。隨著近紅外光譜應(yīng)用的不斷深入,現(xiàn)在可以集中精力開發(fā)一種可適應(yīng)工廠生產(chǎn)的在線近紅外光譜設(shè)備。這種簡單、方便、快速、綠色和無污染的檢測技術(shù)適用于實際生產(chǎn),實現(xiàn)技術(shù)商業(yè)化。近紅外光譜學(xué)的廣泛推廣對禁止一些不法商人起到了積極作用。