羅淑年，王立琦，于殿宇，王 瑩，周 琪，于長華，劉天一*

（1 哈爾濱商業(yè)大學 哈爾濱150028 2 東北農業(yè)大學食品學院 哈爾濱 150030 3 九三食品有限公司 哈爾濱150010）

食用油脂是人們生活中不可缺少的能源物質[1]。如果食用油脂中存在磷脂，就會影響油脂的品質，如油脂的色澤和貨架期等[2]。脫膠是油脂精煉過程中的關鍵步驟，主要技術指標為大豆毛油中的磷脂含量[3]。實驗室中，檢測大豆油脂中磷脂類物質常采用的方法是薄層色譜法[4]（Thin-layer chromatography，TLC）和高效液相色譜法[5]（High performance liquid chromatography，HPLC），此兩種方法存在缺陷，如TLC 法定量時需采用薄層掃描儀計算分值，干擾因素多，試驗條件嚴苛，重復性較差[6]；HPLC 法的成本昂貴，同時需要復雜的前處理[7]。實際生產中，常采用280 ℃加熱試驗的方法檢測脫膠后大豆油中磷脂的含量，該方法僅通過觀察油脂顏色變化以及絮狀沉淀的產生來判定磷脂含量，其結果并不準確。

一般情況下，經水化脫膠后，能夠將油脂中的磷脂除去80%左右，剩余磷脂為非水化磷脂，是多種磷脂組分的混合物，主要成分是磷脂酸[8]。尋找一種快速、無損并且精度較高的檢測磷脂酸含量的方法顯得尤為重要。

太赫茲波（Terahertz，THz）是頻率在0.1～10 THz 之間的電磁波，具有透視性、安全性和指紋性等特性[9]。太赫茲時域光譜（Terahertz time domain spectroscopy，THz-TDS）技術是一種嶄新的光譜探測技術，該技術基于超短相干脈沖的產生與探測原理[10]，通過測量輻射脈沖的電場振幅，可在其覆蓋的頻率范圍內同時獲得太赫茲波的強度和相位信息，在材料的遠紅外物性研究中有重要的應用。由于脈沖具有低能性，不會使得生物分子產生光致電離，因此它是一種有效的無損檢測方法，非常適合于生物分子的研究[11-12]。太赫茲時域光譜分析作為一種檢測方法，獨特之處是具有較快的分析速度，對樣本內部和外表沒有任何損壞，能同時獲得樣本的相位和振幅信息，且能測量分子間弱相互作用以及晶體中晶格低頻振動等分子集體振動信息[13]。

THz-TDS 作為一項高新分析技術，近年來得到迅速發(fā)展。李利龍等[14]采用透射型THz-TDS 測量兩種調和油、7 種植物油的THz 吸收譜，得到它們的特征吸收參數，對它們的特征吸收峰進行分析和對比，最終得出結論，脂類有機大分子在THz波段存在差異性吸收。廉飛宇等[15]采用太赫茲時域光譜研究4 種食用油在0.2～1.6 THz 波段的延時特性和折射率特性，試驗表明，相對于色譜法和其它理化檢測方法，太赫茲時域光譜法具有非破壞性、簡單、安全可靠的特點。Liu 等[16]提出一種基于太赫茲光譜和化學計量工具的理化質量參數，用于轉基因棉籽油的非破壞性快速鑒別方法，應用偏最小二乘判別分析建立識別模型并對其進行預測，結果表明，太赫茲光譜可用作鑒定不同的轉基因棉籽油及非轉基因棉籽油。Liu 等[17]研究使用太赫茲光譜法快速測定大豆油中黃曲霉毒素B1（aflatoxin B1，AFB1）的可行性，將太赫茲吸收光譜與反向傳播神經網絡和t-SNE 預處理方法結合，獲得最佳模型，定量預測大豆油中AFB1濃度，并確定AFB1 的檢測限。目前已有對太赫茲光譜技術在油脂檢測方面的應用研究，而對磷脂酸的分析未見相關報道。

本試驗中首先將一級大豆油用硅膠處理，然后向大豆油中添加不同量的磷脂酸制得人工模擬毛油，在室溫下對樣品進行太赫茲光譜掃描，得到大豆油脂樣品的時域譜，通過傅里葉變換和計算得到樣品的頻域譜和吸收譜。將樣品的吸收譜作為輸入變量建立偏最小二乘（Partial least squares，PLS）模型，研究其與高效液相色譜法檢測的磷脂酸實際含量的偏差，以期實現快速、無損檢測大豆油中的磷脂含量，為脫膠過程中大豆毛油殘磷量的動態(tài)監(jiān)控分析奠定理論基礎。

1 方法

1.1 材料與試劑

一級大豆油，九三集團哈爾濱惠康食品有限公司；磷脂酸，河南明瑞食品添加劑有限公司；磷脂酸標準品，西格瑪化工公司；硅膠（200～300目），武漢市矽利康有機硅材料有限公司；正己烷（色譜純），天津順隆達科技公司；異丙醇（色譜純），天津市化學試劑三廠。以上試劑無特殊說明者均為分析純。

1.2 主要儀器、設備

Z-1 太赫茲系統(tǒng)，美國Zomega 公司；Waters1525 高效液相色譜儀，美國Waters 公司；AR2140 電子精密天平，梅特勒-托利多儀器有限公司；樣品池比色皿，江蘇晶科光學儀器設備制造廠；DF-101S 集熱式恒溫加熱磁力攪拌器，鞏義市英峪高科儀器廠；SZ-1 型快速混勻器，江蘇省金壇市金城國勝實驗儀器廠；101-3-S 型電熱鼓風干燥箱，上海躍進醫(yī)療器械廠；恒溫水浴振蕩器，金壇市順華儀器有限公司。

1.3 試驗方法

1.3.1 樣品油的制備 稱取200 g 硅膠（200～300目），放入托盤中，在105 ℃的烘箱中活化2 h。稱取50 mL 一級大豆油，加入到250 mL 錐形瓶中，再加入6 g 活化硅膠，在55 ℃，轉速85 r/min 的恒溫水浴振蕩器上振搖60 min，均勻吸附、離心后取上清液，添加一定量的磷脂酸，在40 ℃的磁力攪拌器上攪拌均勻，即可制備出大豆毛油樣品。重復以上操作，稱取不同量磷脂酸（精確到0.0001 g）溶解在經硅膠吸附后的大豆油中，制備出105 份模擬脫膠大豆毛油樣品，編成1～105 號，并通過高效液相色譜檢測制得的105 個樣品中磷脂酸含量，測得其含量分布在0.0541～2.3941 g/50 g，平均值為0.9963 g/50 g，樣品范圍較適中，且在各個范圍內的樣品分布個數比較均勻，保證了之后模型預測的準確性。

1.3.2 太赫茲光譜的采集 本研究利用首都師范大學“太赫茲波譜與成像重點實驗室”組建的太赫茲時域光譜系統(tǒng)對大豆油脂樣品進行光譜采集，THz-TDs 系統(tǒng)的主要組成部件是美國Coherent 公司的Vitesse-800-5 型鈦藍寶石飛秒激光器以及美國Zomega 公司的Z-1 太赫茲系統(tǒng)，以ZnTe 為探測晶體，以鈦藍寶石激光器作為激發(fā)光源；平均功率為960 mW，脈寬為100 fs，重復頻率在82 MHz，中心波長800 nm。THz 透射裝置如圖1所示：

圖1 THz 光譜系統(tǒng)透射模式光路原理圖Fig.1 Schematic diagram of the transmission mode optical path of the THz spectrum system

飛秒激光脈沖在透過分束棱鏡后被分為泵浦光（光路Ⅰ）和探測光（光路Ⅱ）兩束，泵浦光主要作用是激發(fā)太赫茲發(fā)射器產生太赫茲脈沖，探測光用于探測太赫茲脈沖和檢測太赫茲脈沖的場強[18]。泵浦光經斬波器調制后通過一系列變化產生THz 脈沖，THz 脈沖通過一系列離軸拋物面鏡最終被聚焦在被測樣品上，然后攜帶樣品一定信息量的太赫茲脈沖與探測光共線并經過ZnTe 晶體[19]。通過線性電光效應，THz 脈沖的電場對ZnTe的折射率橢球進行調制，改變探測脈沖的偏振態(tài)，通過檢測偏振，獲得正比于THz 電場的電信號。在延遲裝置的作用下，使探測光能夠探測太赫茲脈沖的電場強度，產生的光與探測光之間的光程差發(fā)生改變，從而獲得時域波形[20]。分別通過測量干燥氮氣和大豆油脂樣品得到參考信號和樣品信號，為減小光譜數據的測量誤差，以樣本3 次測量的平均值作為最終的光譜值。此外，由于水在太赫茲波段有強烈的吸收，為提高試驗精度，需要將水分對試驗的影響降到最低，所以檢測區(qū)域在充滿氮氣的有機玻璃罩中進行，試驗時溫度21 ℃，濕度小于4%。

1.4 數據處理

將時域信號進行快速傅里葉變換得到參考信號和大豆油脂樣品的頻域信號，采用Dorney 等[21]和Duvillaret 等[22]提出的公式計算吸收系數，得到樣品的吸收譜。

式中：ω——角頻率；d——樣本的厚度；c——太赫茲波在空氣中的傳播系數；所涉及的φ（ω）和ρ（ω）變量為樣本的頻域信號與參考頻域信號作比后的比值函數所得；φ（ω）——比值函數的相位；ρ（ω）——比值函數的幅值。

2 結果與討論

2.1 太赫茲光譜分析

2.1.1 時域譜分析 采用上述THz-TDS 裝置，測量了參考信號（僅充滿干燥氮氣的樣品池）和1～105 號大豆油脂樣品的太赫茲時域譜，為增加信噪比，每個樣本測量3 次，取其平均值作為測量結果，參考信號及105 個大豆油脂樣品的THz 時域譜波形如圖2所示，圖中黑線為參考信號的時域信號，其它彩色線條是大豆油脂樣品的時域信號。

由圖2 可知，試驗測量中整個測量時間窗口為9 ps，在主峰出現后，參考波形及樣品的時域信號波形沒有出現若干個副峰，說明試驗中測量容器的Fabry-Perot（FP）效應幾乎沒有，可知FP 效應對本次試驗的影響較小[23]。同時可以看出，THz波經過大豆油脂樣品時的波形基本一致，沒有發(fā)生明顯的變化。由于大豆油脂樣品的折射率大于氮氣在太赫茲波段的折射率，THz 波在透過大豆油脂樣品后相對于參考信號在時間上均產生了不同程度的延遲[24]。不同磷脂酸含量的大豆油脂樣品對THz 波的吸收不同，導致THz 波在大豆油脂樣品中的損耗不同，使得波譜的振幅有不同的衰減及展寬。

圖2 大豆油樣品及參考信號的THz 時域譜Fig.2 THz time-domain spectrum of soybean oil samples and reference signals

2.1.2 頻域譜分析 將得到的大豆油脂樣品的時域譜進行傅里葉變換得到其頻域譜，結果如圖3所示，圖中用不同顏色的曲線分別表示了參考信號及大豆油脂樣品的頻域譜。

由圖3 可知，參考信號頻域譜線比較平滑，說明FP 效應對試驗的影響較小，系統(tǒng)的運行環(huán)境較好[23]。太赫茲光能量值在0.1～2.6 THz 之間，參考信號和大豆油脂樣品的頻域譜波形基本相同，差別不大，太赫茲脈沖經過大豆油脂樣品后，在該THz 頻段，幅值均有不同程度的降低，參考信號的振幅最高[25]，大豆油脂樣品的磷脂酸含量越高，其頻域譜的幅值越小，對THz 波的吸收強度越大。

圖3 油脂樣本及參考的THz 頻域譜Fig.3 THz frequency domain spectrum of oil sample and reference

2.1.3 吸收譜分析 利用1.4 節(jié)中的公式進行計算，得到大豆油脂樣品的吸收譜，如圖4所示。在105 個大豆油脂樣品中隨機抽取3 個，進行THz吸收譜波形的比較，3 個樣品的THz 吸收譜如圖5a、5b所示，其中圖5b 為圖5a 的局部放大圖。

圖4 大豆油脂樣品的THz 吸收譜Fig.4 THz absorption spectrum of soybean oil samples

圖5 隨機抽取樣品的THz 吸收譜及放大圖Fig.5 THz absorption spectra of randomly selected samples and magnification

由圖4 可知，樣品間的THz 吸收譜信號既有相似性又存在差異。隨著頻率的增加，大豆油脂樣品的吸收系數逐漸增加，且磷脂酸的含量越高，吸收系數越大，說明磷脂酸的存在提高了大豆油脂樣品對THz 波的吸收程度，這與Hao 等[26]和Huang 等[27]的研究結果一致。圖5a 更加清晰地展現了大豆油脂樣品的吸收譜圖，在0.4～1.5 THz 大豆油脂樣品的吸收譜線幾乎平穩(wěn)，沒有明顯的吸收峰，而在1.5～2.6 THz 內出現了多個較顯著的吸收峰，且由圖5b 的局部放大圖可以看出，大豆油脂樣品在1.58 THz 處都出現了第1 個較為明顯的吸收峰，可作為其在太赫茲波段的指紋譜用于特征識別[28]。

2.2 數據處理及模型的建立

2.2.1 異常樣品的剔除 樣本制作及檢測過程中，由于儀器及人為誤差的影響，會使得樣本中存在一些異常樣品，在建模的過程中，會改變數據的整體分布，影響模型預測的準確性，為了提高模型的預測精度，首先將整體樣品中的異常樣品進行剔除[29]。本試驗采用PLS 對105 大豆油脂樣品建立PLS 數學模型，結果如圖6所示。

圖6 105 個樣本濃度殘差圖Fig.6 Residual plot of concentration for 105 samples

試驗利用逐一剔除法進行了異常樣品的剔除[30]。由圖6 可以看出，在105 個大豆油脂樣品的預測結果中，64 號樣品較其它樣品的殘差相對較大，屬于奇異點，該樣品的存在影響了模型的整體預測結果，因此首先將其作為異常樣品進行剔除。在剔除64 號異常樣品后，將剩余樣品進行重新建模，再比較在樣品整體分布中誤差較大的點，進而將該樣品作為奇異點進行剔除。以此類推，每剔除一個或幾個奇異點后，均重新進行建模，比較整體樣品中是否存在奇異點，直到最后一次建立的模型中，沒有誤差較大的樣品。最終確定了14 個奇異點，逐一剔除后，將剩余的91 個樣品進行模型的建立。

2.2.2 樣品分集 輸入吸光度的頻率范圍為0.4～2.6 THz，將91 個樣品分為兩組進行校正和預測，校正集樣品性質需能夠涵蓋未知樣品的化學性質，同時校正集樣品的濃度變化范圍需大于未知樣品的濃度變化范圍，且化學值分布均勻等條件，預測集用來評估校正集所建立模型的精度[31]。要構建一個可靠的模型，需要使用一半以上的樣品進行校正，因此，本試驗用73 個樣品作為校正集，18 個樣本作為預測集，具體的校正集和預測集樣品信息統(tǒng)計結果見表1。

表1 校正集和預測集樣本信息統(tǒng)計表Table 1 Statistics of sample information of correction set and prediction set

由表1 可知，校正集的73 個樣品，磷脂酸含量為0.1417～1.9752 g/50 g，平均值在1.0532 g/50 g，可知校正集樣品磷脂酸含量適中，且分布在各個范圍內的樣品個數比較均勻，保證了校正模型測量的精確度。預測集的18 個樣品，磷脂酸含量為0.2356～1.9501 g/50 g，平均值在1.0497 g/50 g，可知預測集樣品基本覆蓋了91 個大豆油脂樣品中較廣泛的磷脂酸的含量，可以使預測模型具有較好的準確性和適用性。

2.2.3 基于PLS 模型的建立及預測 剔除奇異點后，采用經典的PLS 法分別對未經處理的原始光譜以及經一階導數、二階導數處理后的譜圖建立磷脂酸含量的校正及預測模型[32]，結果見表2。

表2 校正模型和預測模型結果Table 2 Alibration model and prediction model results

由表2 可以看出，通過二階導數預處理后的預測集決定系數R2為0.9980，表明大豆油脂樣品中的磷脂酸含量與THz 吸收系數具有較高的相關性，預測集均方根誤差RMSEP 為0.0813，相對標準偏差RSD 為8.16%，模型相關系數較大，誤差在允許范圍內，所建模型穩(wěn)定性和準確性可靠[33]，經二階導數處理后的光譜預測模型如圖7所示。

由圖7 可以看出，樣品的數值點比較均勻地分布在直線的兩側，建模效果良好，二階導數去除了與波長相關的漂移，有效提高了模型的精度，表明經二階導數預處理后的太赫茲光譜建立的PLS模型適用于定量檢測模擬脫膠大豆毛油中磷脂酸含量。

圖7 二階導數光譜預測結果Fig.7 Prediction results of the second derivative spectrum

3 結論

本文制得不同磷脂酸含量的大豆油脂樣品，并精確測定了大豆油脂樣品中磷脂酸的含量。采集了樣品的太赫茲時域譜，利用傅里葉變換將太赫茲時域譜轉換為頻域譜，然后通過光學參數計算得出太赫茲吸收譜。THz 波產生了不同程度的延遲，樣品中磷脂酸的含量越高，頻域譜的幅值越低，吸收系數也越大，特征吸收峰明顯，可用于大豆油中磷脂酸的特征識別。

利用PLS 對剔除異常樣本后的91 個樣品建立了磷脂酸含量與樣品吸收譜之間的定量分析模型，其中原始光譜和經一階導數處理后的模型R2較小，RMSEP 和RSD 較大，而經二階導數預處理后光譜模型的R2較大，RMSEP 較小，RSD 低于10%，表明利用太赫茲光譜可以檢測大豆油中的磷脂酸含量，為太赫茲光譜快速分析檢測大豆毛油中的殘磷量提供理論依據。