基于近紅外光譜技術(shù)的菜籽油品質(zhì)快速評價方法的研究.pdf

1、菜籽油是我國的重要食用油，其品質(zhì)的快速檢測和科學評價是重要的研究內(nèi)容。目前常用的菜籽油品質(zhì)檢測方法大多存在實驗復雜、耗時長、勞動強度大等問題。本文采用近紅外光譜分析技術(shù)，研究菜籽油脂肪酸組成、物理、化學各指標的近紅外光譜特征和快速評價方法，建立菜籽油關(guān)鍵指標的預測模型，以實現(xiàn)菜籽油品質(zhì)的快速無損測定。主要研究結(jié)論如下:
　　1、確定了采集菜籽油近紅外透射光譜的最佳掃譜條件。
　　以菜籽油為原料，確定聚光科技NIR-2600近

2、紅外分析儀最佳的菜籽油近紅外光譜掃描參數(shù)為:光程5mm、掃描次數(shù)10次、掃描溫度40℃。在上述條件下所采集的菜籽油近紅外光譜穩(wěn)定性好，模型擬合精度高。
　　2、構(gòu)建了菜籽油脂肪酸組成的多元線性回歸預測模型。
　　搜集145個菜籽油樣品，采用氣相色譜法檢測其油酸、亞麻酸、棕櫚酸、硬脂酸、花生一烯酸和芥酸7種脂肪酸組成，并經(jīng)近紅外光譜采集、異常樣本剔除、預處理方案優(yōu)化、特征波長篩選等步驟后，建立了基于近紅外光譜特征波長的菜籽油7

3、種脂肪酸的多元線性預測模型，7個模型均具有較高的擬合精度（模型Rc均大于0.9943，RMSEC均小于0.2631），同時確定了菜籽油七種脂肪酸在1000nm～1250nm、1350nm～1408nm和1660nm～1818nm范圍內(nèi)的近紅外指紋波長組合。
　　3、構(gòu)建了菜籽油化學指標的多元線性回歸預測模型。
　　搜集126個菜籽油樣品，采用國標方法檢測其酸價、過氧化值、碘價3個化學指標，并經(jīng)近紅外光譜采集、異常樣本剔除、預

4、處理方案優(yōu)化、特征波長篩選等步驟后，建立了基于近紅外光譜特征波長的菜籽油3種化學指標的多元線性預測模型，3個模型均具有較高的擬合精度（模型Rc均大于0.9684，RMSEC均小于0.5154）。確定了酸價的近紅外指紋波長組合集中在1000nm～1200nm范圍;過氧化值集中在1000nm～1250nm1360nm～1460nm和1680nm～1790nm范圍;碘價集中在1660nm～1770nm范圍。
　　4、構(gòu)建了菜籽油物性指標

5、的多元線性回歸預測模型。
　　搜集126個菜籽油樣品，采用羅維朋比色計檢測色澤黃值、紅值，采用旋轉(zhuǎn)數(shù)字粘度計檢測粘度指標后，并經(jīng)近紅外光譜采集、異常樣本剔除、預處理方案優(yōu)化、特征波長篩選等步驟后，建立了基于近紅外光譜特征波長的2種物性指標的多元線性預測模型，其中色澤2個模型均具有較高的擬合精度（模型Rc均大于0.9838，黃值砌MSEC為2.1058，紅值RMSEC為0.2335）;黏度模型的Rc為0.8395,RMSEC為2.9