鰱魚新鮮度的可視化嗅覺(jué)檢測(cè)技術(shù)及檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)研究.pdf

1、淡水魚營(yíng)養(yǎng)豐富，深受消費(fèi)者喜愛(ài)，是我國(guó)重要的水產(chǎn)資源。目前，由于受保鮮和加工技術(shù)的制約，淡水魚以活銷或鮮銷為主。為促進(jìn)我國(guó)淡水魚產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，必須對(duì)淡水魚品質(zhì)分級(jí)進(jìn)行深入研究。魚新鮮度的檢測(cè)是控制魚及其產(chǎn)品質(zhì)量與安全的重要環(huán)節(jié)。隨著社會(huì)生產(chǎn)和消費(fèi)需求的不斷提高，急需魚類新鮮度快速無(wú)損檢測(cè)方法，并加快其標(biāo)準(zhǔn)化的腳步。本課題對(duì)可視化嗅覺(jué)技術(shù)結(jié)合模式識(shí)別方法快速無(wú)損檢測(cè)鰱魚新鮮度的方法進(jìn)行了研究，并擬定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:

2、　　1.4℃條件下不同冷藏天數(shù)鰱魚化學(xué)指標(biāo)的測(cè)定及相關(guān)關(guān)系分析。分別采用半微量定氮法及高效液相色譜法測(cè)定了4℃條件下不同冷藏天數(shù)鰱魚樣品的揮發(fā)性鹽基氮含量(TVBN)和K值，并分析了TVBN含量和K值的相關(guān)性。結(jié)果顯示，隨著貯藏時(shí)間的延長(zhǎng)，鰱魚TVBN含量和K值都呈逐漸上升的趨勢(shì)，表明魚肉新鮮度不斷降低。對(duì)于樣品TVBN含量，前5天增加緩慢，第6天增加速度變快，當(dāng)冷藏到第8天時(shí)平均值大于20 mg/100mg，樣品腐敗。對(duì)于樣品K值，第

3、1天，鰱魚新鮮度接近即殺魚;第2天，大部分鰱魚仍為生鮮品;第3～7天，樣本K值在20％～40％范圍內(nèi)，鰱魚為二級(jí)鮮度產(chǎn)品;第8天開(kāi)始，鰱魚出現(xiàn)腐敗;第12天，鰱魚明顯腐敗。針對(duì)模型研究使用的樣品，TVBN含量與K值在0.01水平上顯著相關(guān)，Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.824。K值可反映冷藏初期由自身酶作用引起的新鮮度變化，TVBN含量可表征由微生物作用引起的新鮮度的降低。由此可知，將TVBN含量和K值同時(shí)作為評(píng)定指標(biāo)將使得鰱魚新鮮度的

4、評(píng)判結(jié)果更為可靠。
　　2.4℃冷藏期間鰱魚揮發(fā)性特征氣體的確定及可視化氣敏材料的篩選。采用氣質(zhì)聯(lián)用法檢測(cè)4℃冷藏期間鰱魚的揮發(fā)性氣體，分析并確定鰱魚的揮發(fā)性特征氣體，據(jù)此篩選出選擇性強(qiáng)、靈敏度高的可視化傳感器氣敏材料。結(jié)果顯示，鰱魚魚肉中共有48種揮發(fā)性氣味物質(zhì)被檢測(cè)出，包括烴類（烷烴、烯烴和芳香烴）、醇類（包括苯酚）、醛類、酮類、酸類、酯類、醚類、含氮類化合物以及其他氣體。對(duì)樣品揮發(fā)性氣體組分進(jìn)行聚類分析和主成分分析發(fā)現(xiàn)，鰱魚

5、的揮發(fā)性氣體種類和濃度的變化可表征其新鮮度。優(yōu)選出的鰱魚揮發(fā)性特征氣體結(jié)合金屬卟啉與氣體分子反應(yīng)的理論研究結(jié)果及課題組前期的試驗(yàn)結(jié)論，篩選出了10種卟啉類化合物和6種pH指示劑作為特征反應(yīng)氣敏材料。
　　3.建立可視化嗅覺(jué)技術(shù)檢測(cè)鰱魚新鮮度化學(xué)指標(biāo)TVBN含量及K值的定量預(yù)測(cè)模型，并驗(yàn)證和評(píng)價(jià)模型的性能。試驗(yàn)參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)陣列芯片采用密閉保存、檢測(cè)過(guò)程中采用自由擴(kuò)散的氣體采樣方式時(shí)效果更優(yōu);針對(duì)TVBN含量的測(cè)定，最優(yōu)反

6、應(yīng)時(shí)間為4min;針對(duì)K值的測(cè)定，最優(yōu)反應(yīng)時(shí)間為2min。建立TVBN含量的偏最小二乘回歸(PLSR)模型，校正相關(guān)系數(shù)(Rtr)達(dá)到0.910，均方根誤差(RMSEC)為3.314。對(duì)定量模型的驗(yàn)證，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(Rte)為0.857，預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)為3.808。經(jīng)遺傳算法(GA)篩選出與TVBN含量變化相關(guān)性較高的18個(gè)變量后，PLSR模型的Rtr為0.890，RMSEC為3.659。對(duì)GA-PLSR定量模型的驗(yàn)證，R

7、te為0.871，RMSEP為3.868。建立基于可視化嗅覺(jué)技術(shù)的K值PLSR模型，Rtr達(dá)到0.946，RMSEC為0.037。預(yù)測(cè)集Rte為0.927，RMSEP為0.044。經(jīng)GA篩選出與K值變化相關(guān)性較高的18個(gè)變量后，PLSR模型的Rtr為0.932，RMSEC為0.042。Rte為0.930，RMSEP為0.041。K值定量模型的精度要比TVBN含量模型的精度高。可視化嗅覺(jué)技術(shù)對(duì)未知樣品進(jìn)行重復(fù)檢測(cè)，重復(fù)性較好，測(cè)得的TVB