用Arcoptix傅里葉紅外光譜儀檢測和分析菜籽油摻雜
作為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(yè)至關重要,。在某些地區(qū)，菜籽油由于其價格高,、營養(yǎng)價值全，往往成為被摻假的對象,。盡管傳統(tǒng)的相色譜（GC）和高效液相色譜（HPLC）法可靠性高,，但成本高并且檢測時間長。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傅里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傅里葉紅外光譜儀由于尺寸小,、光譜分辨率高的優(yōu)點，使其可以被方便地帶到現(xiàn)場進行快速準確的檢測。
實驗室內(nèi),，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(shù)據(jù)。使用開源R軟件對光譜數(shù)據(jù)進行多元分析以進行分類,。20℃室溫下將菜籽油內(nèi)摻雜入不同比例的棕櫚油并進行標記,，棕櫚油濃度范圍為 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,，通過透射技術在 900 nm-2500 nm 范圍內(nèi)對所有樣品進行NIR 測量,。 Arcoptix FT-NIR光譜儀光譜分辨率為1.76 nm，每次測量都給出了 900 nm ∼2500 nm 之間 909 個波長的強度,。20℃室溫下將空氣和比色皿光譜的背景光譜作為基準光譜,。 每次掃描樣品都需要校準，所有光譜都記錄為相對于每個數(shù)據(jù)點的背景光譜的吸光度值,。 每個光譜通過平均 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鐘，以確保均勻性,。多變量分析工具R 軟件,，對于分類，已使用線性判別分析 (LDA),。 LDA 由 R 包中的 Ida 函數(shù)提供,，稱為“MASS”庫，它是基本 R 發(fā)行版的一部分,。 所得線性判別模型的預測能力進一步用于預測預測樣本,。
圖 1: 所有樣品在 900 nm ～ 2500 nm 區(qū)域的近紅外光譜
為了方便觀察光譜，對光譜進行選擇,。 如圖1示,，獲得的光譜在 1666 nm ~ 1818 nm 區(qū)域之間顯示出高峰值。 所有油類的整個光譜范圍用肉眼看起來非常相似,。 這是由于就脂肪酸組成而言,，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,。光譜的最高峰位表示C-H 鍵的拉伸導致的吸收峰,。 在 NIR 區(qū)域觀察到的大多數(shù)吸收帶是由于涉及 C-H、O-H,、N-H 以及可能的 S-H 和 C=O 鍵的振動,。 我們選擇使用整個光譜進行多變量分析,，而不是使用特定區(qū)域或部分光譜，因為這可以通過適當?shù)臄?shù)據(jù)處理產(chǎn)生更好的結果,。
對于吸收光譜數(shù)據(jù),，利用R軟件中“MASS”包中的“Ida”函數(shù)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,。 具有第一和第二判別函數(shù)的函數(shù)如圖2所示。由圖2 ,，我們可以看到菜籽油 (C),、棕櫚油 (P) 和摻假樣品 (A) 明顯分離。對于第一和第二判別函數(shù),，記錄的跡線比例分別為 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(shù)值的堆疊直方圖用于顯示 LDA 的結果。 R 軟件中的函數(shù)“ldahist()”用于制作第一個判別函數(shù)值的堆疊直方圖,。通過使用“ldahist()”函數(shù),，堆疊直方圖如圖 4 所示。我們可以從直方圖中看出,，組 A,、C 和 P 分離良好，因為 A 的值介于 -5 和 1 之間,，而 C 和 P 的值分別介于 -2 和 -5 以及 8 和 12 之間沒有重疊,。因此，我們可以看到,，這兩個判別函數(shù)已經(jīng)成功地將這三個組分開了,。通過顯示混淆表方便查看分類結果。通過將訓練數(shù)據(jù)幀與來自校準模型的預測數(shù)據(jù)進行比較,，告訴 R 顯示混淆表：-
我們可以看到所有樣本都被正確分類到他們的組中,。 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 1.0 或 100%。
一旦獲得了分類模型,，就可以預測未知對象與已定義類之一的成員資格,。 測試樣品由 19 個純棕櫚油 (P)、19 個純菜籽油 (C) 和 19 個摻假樣品組成,，濃度范圍為 3.23∼38.78 % (v/v)。 由于包括摻假率低至 3.23% 的樣品在內(nèi)的正確分類率為*,，因此可以說所獲得的校準模型可用于對低摻假率低至 3.23% 的菜籽油樣品進行安全分類,。
如前所述,，隨著近紅外光譜儀越來越便攜，使用多變量分析能使數(shù)據(jù)處理更為簡單高效,。 近紅外光譜與基于 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(xiàn)成的線性判別分析包可用于對摻假低至 3.23% 的棕櫚油的菜籽油進行分類。
ARCoptix公司的傅里葉紅外光譜儀非常緊湊,，集成度非常高,。具有體積小、性能強,、可方便整合進各類分析設備中的優(yōu)勢,。大小可以參考下圖:
FT-IR Rocket傅里葉紅外光譜儀具有高靈敏度、高分辨率,?？蛇x光譜范圍有2-6µm，1.5-8.5µm,，2-12µm,。
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