本文關(guān)鍵詞：基于近紅外光譜技術(shù)的大米摻偽定量判別研究

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【摘要】：作為“五谷之首”的大米(也稱為稻米),其質(zhì)量和安全問(wèn)題一直備受關(guān)注。然而,近年來(lái)頻頻出現(xiàn)的大米摻偽現(xiàn)象,使得大米的質(zhì)量分析面臨前所未有的挑戰(zhàn),迫切需要開(kāi)發(fā)快速、可靠的檢測(cè)技術(shù)。近紅外光譜分析技術(shù)(NIRS)具有快速、無(wú)損、綠色、低成本的突出優(yōu)點(diǎn),已在各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)中被廣泛應(yīng)用。本研究針對(duì)現(xiàn)在市場(chǎng)上常見(jiàn)的兩種大米摻偽現(xiàn)象(高檔米中混入低檔米和使用礦物油拋光),以近紅外光譜技術(shù)為基礎(chǔ),同時(shí)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,分別建立了大米中摻入低檔米和摻入礦物油的定量分析模型。(1)近紅外光譜技術(shù)結(jié)合直鏈淀粉含量建立摻偽大米(摻入低檔米)的摻偽比例判別模型。按0%、5%、10%、15%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%和100%不同的摻偽比例制配了130個(gè)大米樣品(高檔A米中摻入低檔B米),采集這130個(gè)摻偽大米的近紅外光譜,對(duì)獲得的原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法、最大最小歸一化法、平滑法和一階導(dǎo)數(shù)法),分別結(jié)合偏最小二乘法建立4種PLS定量分析模型。通過(guò)對(duì)比建模結(jié)果得出最優(yōu)的預(yù)處理方法是最大最小歸一化法,建立的摻偽比例分析模型(摻入低檔米)的校正集和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)分別為0.9698(Rc)和0.9845(Rv),均方根誤差分別為8.66(RMSECV)和6.46(RMSEP)。(2)近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立摻偽大米(摻入礦物油)的摻偽比例判別模型。按0.0000%、0.0118%、0.0395%、0.1370%、0.1819%、0.6194%、0.8764%和1.3219%不同的摻偽比例制配了80個(gè)大米樣品(摻入礦物油),采集這80個(gè)摻礦物油大米的近紅外光譜,并結(jié)合偏最小二乘法建立摻偽比例的PLS定量分析模型。試驗(yàn)結(jié)果顯示,所建模型校正集的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.9739(Rc)和0.106(RMSECV),預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為0.9888(Rv)和0.0698(RMSEP)。兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性均很好,實(shí)現(xiàn)了對(duì)兩種摻偽大米快速、準(zhǔn)確的定量判別,為大米的品質(zhì)監(jiān)控提供了一種新的方法思路。
【關(guān)鍵詞】：近紅外光譜 化學(xué)計(jì)量學(xué) 大米摻偽 定量模型
【學(xué)位授予單位】：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O657.33;TS213.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 文獻(xiàn)綜述8-18
• 1.1 大米8-12
• 1.1.1 大米的種類8
• 1.1.2 大米的主要營(yíng)養(yǎng)成分8
• 1.1.3 大米的直鏈淀粉8-9
• 1.1.4 大米的摻偽現(xiàn)狀9-12
• 1.2 近紅外光譜技術(shù)12-13
• 1.2.1 近紅外光譜技術(shù)的原理12
• 1.2.2 近紅外光譜技術(shù)的特點(diǎn)12-13
• 1.2.3 近紅外光譜技術(shù)的分析步驟13
• 1.3 化學(xué)計(jì)量方法13-15
• 1.3.1 光譜預(yù)處理14-15
• 1.3.2 定量模型的建立15
• 1.4 近紅外光譜技術(shù)在大米領(lǐng)域的研究進(jìn)展15-18
• 1.4.1 近紅外光譜技術(shù)在大米營(yíng)養(yǎng)成分測(cè)定中的應(yīng)用15-16
• 1.4.2 近紅外光譜技術(shù)在大米等級(jí)、品種、產(chǎn)地判別中的應(yīng)用16-17
• 1.4.3 近紅外光譜技術(shù)在大米其他品質(zhì)中的應(yīng)用17-18
• 2 引言18-20
• 2.1 研究目的和意義18
• 2.2 研究?jī)?nèi)容18-19
• 2.3 技術(shù)路線19-20
• 3 材料與方法20-24
• 3.1 試驗(yàn)材料20
• 3.1.1 試驗(yàn)樣品20
• 3.1.2 試劑藥品20
• 3.1.3 儀器設(shè)備20
• 3.2 試驗(yàn)方法20-24
• 3.2.1 樣品制備20-21
• 3.2.2 化學(xué)值測(cè)定21-22
• 3.2.3 樣品的近紅外光譜采集22
• 3.2.4 光譜預(yù)處理22-23
• 3.2.5 NIRS預(yù)測(cè)模型的建立23-24
• 4 結(jié)果與分析24-29
• 4.1 摻低檔米部分24-27
• 4.1.1 化學(xué)值測(cè)定24
• 4.1.2 光譜特征曲線24
• 4.1.3 光譜預(yù)處理24-26
• 4.1.4 定量模型的建立26-27
• 4.2 摻礦物油部分27-29
• 4.2.1 光譜特征曲線27
• 4.2.2 定量模型的建立27-29
• 5 討論29-31
• 5.1 樣品的制備對(duì)定量模型結(jié)果的影響29
• 5.2 化學(xué)檢測(cè)對(duì)定量模型結(jié)果的影響29
• 5.3 定量模型的可行性和適用性29-30
• 5.4 近紅外光譜技術(shù)的問(wèn)題和展望30-31
• 6 結(jié)論31-32
• 6.1 近紅外光譜技術(shù)結(jié)合直鏈淀粉含量對(duì)大米摻偽比例（摻低檔米）的定量判別可行31
• 6.2 近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)大米摻偽比例（摻礦物油）的定量判別可行米的定量判別31-32
• 參考文獻(xiàn)32-37
• 致謝37-38
• 作者簡(jiǎn)介38
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文38

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