劉建學(xué) 劉珊珊,2
(河南科技大學(xué)食品與生物工程學(xué)院1,洛陽 471003)
(河南省開封市通許縣質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督檢驗測試中心2,開封 475400)
芝麻油又稱香油,是一種營養(yǎng)價值很高的天然植物油,具有濃烈的誘人食欲的特種香味。芝麻油的主要成分是油酸、亞油酸、軟脂酸、硬脂酸等脂肪酸甘油酯,同時由于含有多種天然抗氧化劑(如VE、芝麻酚等)而可長期保存。它是人們非常喜愛的調(diào)味品和烹調(diào)佐食佳品。由于芝麻油的市場售價遠高于大豆油、菜籽油和棉籽油等常見大宗油脂品種,部分生產(chǎn)者便在芝麻油中添加其他價廉的植物油冒充芝麻油出售,用以賺取更高的利潤[1]。
目前,對芝麻油摻偽的檢測主要從兩方面著手:一是檢測芝麻油的純度,二是直接檢測摻偽油[2]。采用較多的是威勒邁志法、波多因法[3-4]、硫酸顯色法[5]、色譜法[6]、色譜與質(zhì)譜聯(lián)用[7]等。威勒邁志法、波多因法和硫酸顯色法這3種方法主要通過目測法對比顏色來判定是否含有芝麻油,不夠精確,且波多因法還有顯色時間長,樣品不穩(wěn)定的弊端,所以對于芝麻油的摻假檢測意義不是很大[8]。色譜法及氣質(zhì)聯(lián)用前處理復(fù)雜,對人員要求高,分析速度較慢,不能滿足快速檢測的需要。除此之外還有核磁共振技術(shù)方面的研究,也無需進行化學(xué)處理,但因其設(shè)備價格昂貴,且需較高的專業(yè)技能,在推廣普及上有一定的困難,多限于研究工作[9]。
光譜分析法已經(jīng)在食品(藥品)摻假檢測的研究領(lǐng)域發(fā)揮了非常重要的作用。其中近紅外光譜(NIR)分析技術(shù)以其速度快、不破壞樣品,操作簡單、穩(wěn)定性好、效率高等特點,已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于食品工業(yè)、石油化工、制藥工業(yè)等領(lǐng)域,包括油品摻假檢測的研究等。翁欣欣等[10]采用近紅外光譜法結(jié)合改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以很好定性鑒別橄欖油中摻雜芝麻油、大豆油和葵花籽油。莊小麗等[11]基于橄欖油的近紅外光譜數(shù)據(jù),采用判別分析法把20個橄欖油樣品成功地分為特級初榨橄欖油和普通橄欖油兩類,正確率為100%。Nicoletta Sinelli等[12]采用相似分析法(SIMCA)和線性判別分析(LDA)2種方法對近紅外光譜數(shù)據(jù)進行了分析,先將橄欖油分為有缺陷和無缺陷2種,又進一步對無缺陷的橄欖油進行了分級分類,結(jié)果表明,采用SIMCA和LDA這2種建立的模型對預(yù)測集樣品的判別準(zhǔn)確率在71.6%到100%之間。Hong Yang等[13]對花生油、大豆油、紅花油、豬油、玉米油、橄欖油、黃油和魚肝油8種食用油脂進行了分類鑒別研究,采用多種建模方法對數(shù)據(jù)進行分析,結(jié)果表明,近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘.正典變量分析法(PLS.CVA)建立的模型對預(yù)測集的判別準(zhǔn)確率可達到93.3%。
本研究通過建立純芝麻油的近紅外光譜為參考光譜,來進行對芝麻油摻入了花生油、豆油、棉籽油和菜籽油進行鑒別,旨在為芝麻油的真?zhèn)舞b別和質(zhì)量控制提供初步理論依據(jù)及技術(shù)支持。
芝麻油、菜籽油分別由河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院、國家糧食局科學(xué)研究院提供。豆油、花生油、棉籽油等均為品牌純油。
純正芝麻油樣品共24個,選取其中一種芝麻油樣品,摻入不同體積的豆油、花生油、棉籽油和菜籽油配制成不同體積分?jǐn)?shù)的樣品。樣品中豆油、花生油、棉籽油的含量范圍為0.5%~100%;其中含量范圍在0.5%~4.0% 時,含量范圍為 0.5%、1.0%、2.0%、3.0%、4.0%;含量范圍在 5%~100% 時,復(fù)配間隔為5.0%,每一種摻假調(diào)和油25個,4種油共有100個樣品。每個樣品油為5 mL,置于玻璃瓶中混和均勻待用。另隨機配制5個樣品,經(jīng)體積計算分別為8.5%、17.0%、23.2%、56.7%、78%,作為模型驗證性檢驗待用。
Vector33型傅里葉變換近紅外光譜儀、透射樣品腔附件、2 mm石英比色皿、opus6.5光譜采集及分析軟件:德國BRUKER公司。
1.3.1 光譜采集
儀器預(yù)熱40 min穩(wěn)定后,將24種純芝麻油樣品以及配制的食用調(diào)和油樣品取至2 mm石英比色皿中,加樣時避免產(chǎn)生氣泡,以空氣為參比進行近紅外透射光譜采集,在室溫下測定。掃描范圍32 000~10 000 cm-1,分辨率4 cm-1,每個樣品掃描32 次,取平均值,分別得到原始的近紅外光譜圖1。
圖1 芝麻油樣品的原始近紅外光譜譜圖
由圖1可見,純芝麻油樣品以及摻假芝麻油樣品的近紅外光譜非常相似,差別很小,利用肉眼很難對其種類進行區(qū)別,因此必須采用化學(xué)計量學(xué)方法進行分析。
1.3.2 試驗方法
將24種純正芝麻油樣品的近紅外光譜作為參考光譜,將4種摻假調(diào)和油各25個樣品的近紅外光譜作為測試光譜,分別利用聚類分析和主成分投影判別分析方法進行定性判別數(shù)據(jù)處理。
1.3.2.1 摻假芝麻油的聚類鑒別分析
模式識別法是近紅外定性分析的一種主要方法,利用該法分析時只需知道樣品的類別或質(zhì)量等級,而不需要確定樣品中含有的組分?jǐn)?shù)及其含量等問題[14]。近紅外光譜分析技術(shù)是依據(jù)同類樣品在不同波長下具有相同的吸收光譜,借助模糊的數(shù)學(xué)光譜匹配方法進行定性分析,從而使不同的樣品得到聚類識別。
聚類分析是典型的無監(jiān)督模式識別方法,利用同類樣本彼此相似,即“物以類聚”,相似的樣本在多維空間中彼此的距離應(yīng)小些,而不相似的樣本在多維空間中彼此的距離應(yīng)大些。聚類分析就是使相似的樣本“聚”在一起,從而達到分類的目的。本試驗以純芝麻油以及摻假體積分?jǐn)?shù)0.5%~100%的花生油、豆油、棉籽油、菜籽油分別為研究對象,采用歐式距離法進行聚類分析。
1.3.2.2 摻假芝麻油的主成分分析
主成分分析是將原變量進行變換,用數(shù)目較少的新變量代替原變量,且新變量能最大限度地表征原變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征,同時去除無用信息。本試驗采用基于主成分分析的投影判別分析方法。即采用主成分分析法,將光譜數(shù)據(jù)矩陣通過非線性迭代偏最小二乘法或奇異值分解法進行分解,所得的主成分軸是該數(shù)據(jù)矩陣的最大方差方向,且這些主成分軸相互正交,從而保證從高維向低維空間投影時盡量多地保留有效信息。而后只取其中的主成分(得分向量)投影進行判別分析[15]。
如果波長范圍取得過寬,可能會引入不必要的變量,干擾所建立的模型,影響模型的預(yù)測能力;而波長范圍過窄,可能會人為丟失重要變量,造成預(yù)測偏差增大。因此波長范圍選取要適當(dāng),才能得到較好的預(yù)測結(jié)果。
采集的光譜樣本受到高頻隨機噪聲、基線漂移、樣本不均勻、光散射等影響,需要進行光譜預(yù)處理來消除噪聲。經(jīng)光譜經(jīng)一階導(dǎo)數(shù),矢量歸一化,一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化,二階導(dǎo)數(shù),二階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化等方法進行預(yù)處理后,通過比較不同波段和預(yù)處理方法對純芝麻油和摻假芝麻油模式識別效果,最終選出最優(yōu)波段和最佳預(yù)處理方法,見表1。
表1 5種摻假植物油最優(yōu)波段及最佳預(yù)處理方法選擇
按試驗方法,以純芝麻油以及摻假體積分?jǐn)?shù)0.5%~100%的花生油、豆油、棉籽油、菜籽油為研究對象,采用歐式距離法進行聚類分析。因摻入不同植物油最優(yōu)波段和最佳預(yù)處理方法的選擇不同,按表1所選最優(yōu)波段及最佳預(yù)處理方法,在OPUS6.5軟件中進行聚類分析,結(jié)果如圖2~圖5所示。
圖5 純芝麻油和摻了菜籽油的芝麻油經(jīng)矢量歸一化處理的聚類分析結(jié)果
可以看出,圖2~圖5都有驚人相似的結(jié)果,芝麻油和摻假芝麻油(5%~100%)很明顯的分為兩類,不管是摻入花生油、豆油、棉籽油還是菜籽油都能明顯區(qū)分,而5%以下時該方法對其不能鑒別。由圖2可知,不同品牌的芝麻油有清楚的區(qū)分;芝麻油摻假花生油的體積分?jǐn)?shù),經(jīng)3級聚類后可以分為4段,即5%~25%、30%~50%、55%~75%、80%~100%,說明摻假積分?jǐn)?shù)的量分段相似,且與純芝麻油樣品有很好的區(qū)分;純芝麻油與摻假芝麻油有很好的區(qū)分。其他幾個試驗有相似的結(jié)果。最后用5個驗證性樣品檢驗,鑒別準(zhǔn)確度為100%。
按試驗方法和表1所選最優(yōu)波段及最佳預(yù)處理方法對摻假芝麻油樣品進行基于主成分分析的投影判別分析。以第一主成分PC1為X軸,第二主成分PC2為Y軸,作主成分得分圖,如圖6~圖9所示。
圖6 純芝麻油與摻花生油芝麻油樣品主成分分析判別圖
由圖6~圖9可以看出,雖然所選的純品芝麻油是不同品牌,但由于其所用原料和制作工藝的穩(wěn)定,其產(chǎn)品質(zhì)量也相對穩(wěn)定,反映到近紅外譜圖上,即其譜圖在經(jīng)過主成分變換后投影到PC1和PC2二維空間上的點(方框區(qū)域)為純品芝麻油樣品,可以很清楚的看出雖有分散但是與摻假的芝麻油5%~100%(橢圓區(qū)域)還有明顯的距離,表明其與真品質(zhì)量差異較明顯。此外,隨著摻假量的不同圖形呈現(xiàn)一定的規(guī)律性,圖6摻花生油的量由5%~100%,PC1越來越大,PC2越來越小,表現(xiàn)出斜下降的趨勢。圖8摻棉籽油的量由5%~100%,PC1變化不是很明顯,PC2越來越小,表現(xiàn)出下降的趨勢。圖9摻菜籽油的量由5%~100%,PC1越來越大而PC2變化不是很明顯,表現(xiàn)出橫向增長趨勢。摻假樣品體積分?jǐn)?shù)在5%以下時,與聚類分析相似,主成分投影判別分析方法也無法再識別。經(jīng)對5個驗證性樣品檢驗,鑒別準(zhǔn)確度為100%??梢?,該技術(shù)鑒別純品芝麻油和摻假芝麻油的方法在5%~100%的范圍內(nèi)可行。
通過近紅外光譜分析技術(shù)對芝麻油樣品的真?zhèn)芜M行快速鑒別的試驗研究,可以得到如下結(jié)論:
應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)可以判別不同品牌的芝麻油。
用該技術(shù)可以將純芝麻油與體積分?jǐn)?shù)從5%~100%的摻假芝麻油很明顯的鑒別開來。但對于小于5%的摻假芝麻油不能區(qū)分出來,說明近紅外光譜分析技術(shù)在檢測摻假芝麻油時的最低摻假下限為5%。
在最優(yōu)波段和最佳預(yù)處理方法選擇基礎(chǔ)上,運用聚類分析、主成分分析法建立了芝麻油真?zhèn)舞b別模型,對于純正芝麻油和摻假芝麻油(5%~100%)的鑒別率達到100%,并且運用主成分分析可以初步的判定摻假量由小到大也有一定的規(guī)律性。因此認(rèn)為利用近紅外光譜采用上述方法可作為芝麻油摻假識別的技術(shù)依據(jù),為芝麻油的真?zhèn)舞b別和質(zhì)量控制提供技術(shù)支持。
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