菜籽油有著其豐(feng) 富的營養(yang) 價(jia) 值，但由於(yu) 相對高的價(jia) 格使之成為(wei) 摻假的目標。無論是出於(yu) 經濟原因還是食品安全範疇，需要相關(guan) 實驗室和食品工廠能快速準確地判斷食用油中是否摻雜入棕櫚油。鑒於(yu) 傳(chuan) 統的傳(chuan) 統的相色譜（GC）和高效液相色譜（HPLC）法成本高並且檢測時間長，近紅外光譜＋多元分析法就成為(wei) 油品鑒定的不錯選擇。同時由於(yu) ARCoptix傅裏葉紅外光譜儀(yi) 體(ti) 積小、重量輕、可定製化的優(you) 點，可以被方便地帶到現場或者實驗室進行快速準確的檢測和鑒定。R軟件的搭載同樣使得數據分析更加準確、簡單、高效。
用Arcoptix傅裏葉紅外光譜儀(yi) 檢測和分析菜籽油摻雜
作為(wei) 許多食品中的主要成分，食用油摻假的檢測對消費者、食品加工商和食品行業(ye) 至關(guan) 重要。在某些地區，菜籽油由於(yu) 其價(jia) 格高、營養(yang) 價(jia) 值全，往往成為(wei) 被摻假的對象。盡管傳(chuan) 統的相色譜（GC）和高效液相色譜（HPLC）法可靠性高，但成本高並且檢測時間長。因此，有必要找到一種快速有效的方法來檢測此類摻假。利用ARCoptix傅裏葉紅外光譜和多元分析可快速判斷出菜籽油中是否摻有棕櫚油。
近紅外光譜+多元分析法有著快速準確的特點。ARCoptix傅裏葉紅外光譜儀(yi) 由於(yu) 尺寸小、光譜分辨率高的優(you) 點，使其可以被方便地帶到現場進行快速準確的檢測。
實驗室內(nei) ，首先獲取純棕櫚油、純芥花籽油和摻有棕櫚油的芥花油的近紅外光譜數據。使用開源R軟件對光譜數據進行多元分析以進行分類。20℃室溫下將菜籽油內(nei) 摻雜入不同比例的棕櫚油並進行標記，棕櫚油濃度範圍為(wei) 3.23 ∼38.78 % (v/v)。
使用配備有 InGaAs 光電二極管檢測器的 Arcoptix FT-NIR 光譜儀(yi) ，通過透射技術在 900 nm-2500 nm 範圍內(nei) 對所有樣品進行NIR 測量。 Arcoptix FT-NIR光譜儀(yi) 光譜分辨率為(wei) 1.76 nm，每次測量都給出了 900 nm ∼2500 nm 之間 909 個(ge) 波長的強度。20℃室溫下將空氣和比色皿光譜的背景光譜作為(wei) 基準光譜。 每次掃描樣品都需要校準，所有光譜都記錄為(wei) 相對於(yu) 每個(ge) 數據點的背景光譜的吸光度值。 每個(ge) 光譜通過平均 10 次掃描獲得。 每次測量前使用磁力攪拌器攪拌混合樣品約一分鍾，以確保均勻性。多變量分析工具R 軟件，對於(yu) 分類，已使用線性判別分析 (LDA)。 LDA 由 R 包中的 Ida 函數提供，稱為(wei) “MASS”庫，它是基本 R 發行版的一部分。 所得線性判別模型的預測能力進一步用於(yu) 預測預測樣本。
圖 1: 所有樣品在 900 nm ～ 2500 nm 區域的近紅外光譜
為(wei) 了方便觀察光譜，對光譜進行選擇。 如圖1示，獲得的光譜在 1666 nm ~ 1818 nm 區域之間顯示出高峰值。 所有油類的整個(ge) 光譜範圍用肉眼看起來非常相似。 這是由於(yu) 就脂肪酸組成而言，油的化學組成相似。 油的成分主要是三羥基醇的甘油酯，即甘油。甘油三酯是油中的主要成分，它主導著油的光譜。光譜的Z高峰位表示C-H 鍵的拉伸導致的吸收峰。 在 NIR 區域觀察到的大多數吸收帶是由於(yu) 涉及 C-H、O-H、N-H 以及可能的 S-H 和 C=O 鍵的振動。 我們(men) 選擇使用整個(ge) 光譜進行多變量分析，而不是使用特定區域或部分光譜，因為(wei) 這可以通過適當的數據處理產(chan) 生更好的結果。
對於(yu) 吸收光譜數據，利用R軟件中“MASS”包中的“Ida”函數建立了對菜籽油、棕櫚油和摻假油光譜進行分類的線性判別校準模型。 散點圖是一種可視化分類結果的有用方法。 具有第①和第②判別函數的函數如圖2所示。由圖2 ，我們(men) 可以看到菜籽油 (C)、棕櫚油 (P) 和摻假樣品 (A) 明顯分離。對於(yu) 第①和第②判別函數，記錄的跡線比例分別為(wei) 0.8304 和 0.1696。
圖 2: 散點圖
“p”代表“棕櫚”樣本，“c”代表“油菜”樣本，而“a”代表“摻有油菜的棕櫚”樣本。
純樣品和摻假樣品的判別函數值的堆疊直方圖用於(yu) 顯示 LDA 的結果。 R 軟件中的函數“ldahist()”用於(yu) 製作第①個(ge) 判別函數值的堆疊直方圖。通過使用“ldahist()”函數，堆疊直方圖如圖 4 所示。我們(men) 可以從(cong) 直方圖中看出，組 A、C 和 P 分離良好，因為(wei) A 的值介於(yu) -5 和 1 之間，而 C 和 P 的值分別介於(yu) -2 和 -5 以及 8 和 12 之間沒有重疊。因此，我們(men) 可以看到，這兩(liang) 個(ge) 判別函數已經成功地將這三個(ge) 組分開了。通過顯示混淆表方便查看分類結果。通過將訓練數據幀與(yu) 來自校準模型的預測數據進行比較，告訴 R 顯示混淆表：-
我們(men) 可以看到所有樣本都被正確分類到他們(men) 的組中。 顯示正確分類的概率給出：-
正確分類摻假樣本的概率明顯為(wei) 1.0 或 100%。
一旦獲得了分類模型，就可以預測未知對象與(yu) 已定義(yi) 類之一的成員資格。 測試樣品由 19 個(ge) 純棕櫚油 (P)、19 個(ge) 純菜籽油 (C) 和 19 個(ge) 摻假樣品組成，濃度範圍為(wei) 3.23∼38.78 % (v/v)。 由於(yu) 包括摻假率低至 3.23% 的樣品在內(nei) 的正確分類率為(wei) 100%，因此可以說所獲得的校準模型可用於(yu) 對Z低摻假率低至 3.23% 的菜籽油樣品進行安全分類。
如前所述，隨著近紅外光譜儀(yi) 越來越便攜，使用多變量分析能使數據處理更為(wei) 簡單高效。 近紅外光譜與(yu) 基於(yu) R 開源的多變量分析軟件相結合是檢測菜籽油中棕櫚油摻假的有用工具。 R 軟件中現成的線性判別分析包可用於(yu) 對摻假低至 3.23% 的棕櫚油的菜籽油進行完美分類。
ARCoptix国产黄色在线观看的傅裏葉紅外光譜儀(yi) 非常緊湊，集成度非常高。具有體(ti) 積小、性能強、可方便整合進各類分析設備中的獨特優(you) 勢。大小可以參考下圖:
FT-IR Rocket傅裏葉紅外光譜儀(yi) 具有高靈敏度、高分辨率。可選光譜範圍有2-6µm，1.5-8.5µm，2-12µm。更多詳細信息可詢：https://www.weilancj.com/details-979.html
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