基于近紅外光譜的食用植物油中腐霉利農(nóng)藥殘留檢測(cè)分析.pdf

1、隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥施加量不斷提高，與此同時(shí)農(nóng)藥中毒事件屢見(jiàn)不鮮。而食用植物油作為人類(lèi)生存的必需品，探索快速無(wú)損的方法檢測(cè)食用植物油中農(nóng)藥殘留狀況具有重要意義。本文采用近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，以農(nóng)藥腐霉利為研究對(duì)象，選擇金龍魚(yú)大豆油、道道全大豆油、五湖大豆油、福臨門(mén)大豆油、金龍魚(yú)花生油、金鼎花生油、福臨門(mén)花生油、魯花花生油、家旺好日子菜籽油、道道全菜籽油、金龍魚(yú)菜籽油、奧星菜籽油共12種食用植物油為食用植物

2、油代表，開(kāi)展了食用植物油中農(nóng)藥殘留量檢測(cè)方法的探索性研究。
　　本研究在定性判別時(shí)，考慮到《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)食品中農(nóng)藥最大殘留限量》規(guī)定食用植物油中腐霉利農(nóng)藥的最大殘留限量為0.5mg/kg，故將含腐霉利農(nóng)藥濃度在0-0.4mg/kg范圍內(nèi)的食用植物油樣本歸為分類(lèi)0，將含腐霉利農(nóng)藥濃度在1-1000mg/kg范圍內(nèi)的食用植物油樣本歸為分類(lèi)1。比較不同定性判別方法，不同檢測(cè)波段，不同預(yù)處理方法對(duì)各種食用植物油定性分析模型的影響，確定

3、線性判別分析LDA為食用植物油最佳定性判別方法，不需進(jìn)行預(yù)處理?；ㄉ蜆颖驹谧罴巡ǘ?50nm-1800nm內(nèi)獲得最優(yōu)定性判別模型，校正集準(zhǔn)確率100％，預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率94.74%；大豆油樣本在最佳波段500nm-1650nm內(nèi)獲得最優(yōu)定性判別模型，校正集準(zhǔn)確率100%，預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率100%；菜籽油樣本在最佳波段750nm-1150nm，1250nm-1350nm，150nm-1700nm內(nèi)獲得最優(yōu)定性判別模型，校正集準(zhǔn)確率100%，預(yù)測(cè)

4、集準(zhǔn)確率100%。在定量分析時(shí)，計(jì)算出各樣品中腐霉利農(nóng)藥濃度真實(shí)值，再比較不同定量校正方法，不同檢測(cè)波段，不同預(yù)處理方法對(duì)各種食用植物油定量分析模型的影響。確定偏最小二乘法PLS為食用植物油最佳定量校正方法，花生油樣本不經(jīng)預(yù)處理在最佳波段550nm-1650nm內(nèi)獲得最優(yōu)定量分析模型，內(nèi)部校正均方根RMSEC值96.654961，校正集決定系數(shù)R2值0.9116384，內(nèi)部預(yù)測(cè)均方根RMSEP值75.870956，預(yù)測(cè)集決定系數(shù)R2值0

5、.92421；大豆油樣本經(jīng)MA預(yù)處理后在最佳波段600nm-1600nm內(nèi)獲得最優(yōu)定量分析模型， RMSEC值85.50515，校正集 R2值0.9329157， RMSEP值57.115135，預(yù)測(cè)集 R2值0.9564602；菜籽油樣本不經(jīng)預(yù)處理在最佳波段800nm-1150nm，1500nm-1700nm內(nèi)獲得最優(yōu)定量校正模型，RMSEC值178.48836，校正集R2值0.7078086，RMSEP值113.42947，預(yù)測(cè)集R