發(fā)布時間：2017-04-18 10:19

  本文關鍵詞：基于近紅外光譜技術的菜籽油品質快速評價方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：菜籽油是我國的重要食用油,其品質的快速檢測和科學評價是重要的研究內容。目前常用的菜籽油品質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,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,建立菜籽油關鍵指標的預測模型,以實現菜籽油品質的快速無損測定。主要研究結論如下: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近紅外分析儀最佳的菜籽油近紅外光譜掃描參數為:光程5mm、掃描次數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范圍內的近紅外指紋波長組合。3、構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~1250nm、1360nm~1460nm和1680nm~1790nm范圍;碘價集中在1660nm~1770nm范圍。4、構建了菜籽油物性指標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,采用旋轉數字粘度計檢測粘度指標后,并經近紅外光譜采集、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RMSEC為2.1058,紅值RMSEC為0.2335);黏度模型的Rc為0.8395,RMSEC為2.9731。確定了色澤的近紅外指紋波長組合集中在1000nm~1180nm、1350nm~1480nm和1640nm~1700nm范圍;黏度集中在1160nm~1300nm、和1600nm~1700nm范圍。
【關鍵詞】：近紅外光譜 菜籽油 品質分析 預測模型
【學位授予單位】：華中農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O657.33;TS225.14
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 縮略語表10-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 近紅外光譜分析技術12-17
• 1.2.1 近紅外光譜定量分析原理12-13
• 1.2.2 近紅外光譜檢測方式13
• 1.2.3 近紅外光譜分析中的化學計量學13-17
• 1.2.3.1 圖譜預處理方法14-15
• 1.2.3.2 圖譜壓縮及信息提取方法15
• 1.2.3.3 定量校正方法15-17
• 1.3 近紅外光譜分析技術在油脂定量分析中的應用17-20
• 1.3.1 測定油脂的物理化學指標17-19
• 1.3.2 油脂摻雜摻假19-20
• 1.3.3 油料的含油量20
• 1.4 研究目的及意義20-21
• 1.5 研究內容及技術路線21-23
• 1.5.1 課題研究內容21
• 1.5.2 研究技術路線21-23
• 第二章 菜籽油近紅外光譜的掃描參數的確定23-31
• 2.1 引言23
• 2.2 材料與方法23-25
• 2.2.1 試驗材料23-24
• 2.2.1.1 試驗原料23
• 2.2.1.2 試驗試劑23-24
• 2.2.1.3 試驗儀器24
• 2.2.2 試驗方法24-25
• 2.2.2.1 菜籽油酸價的測定24
• 2.2.2.2 菜籽油近紅外光譜的采集24
• 2.2.2.3 菜籽油近紅外光譜圖的處理24
• 2.2.2.4 菜籽油酸價近紅外光譜定量模型的構建24-25
• 2.3 結果與討論25-30
• 2.3.1 掃描參數對菜籽油近紅外光譜的穩(wěn)定性的影響25-28
• 2.3.1.1 光程對采集菜籽油近紅外光譜的穩(wěn)定性的影響25-26
• 2.3.1.2 掃描次數對采集菜籽油近紅外光譜的穩(wěn)定性的影響26-27
• 2.3.1.3 掃描溫度對采集菜籽油近紅外光譜的穩(wěn)定性的影響27-28
• 2.3.2 掃描參數對菜籽油近紅外定量模型建模效果的影響28-30
• 2.3.2.1 光程對菜籽油近紅外定量模型建模效果的影響28-29
• 2.3.2.2 掃描次數對菜籽油近紅外定量模型建模效果的影響29
• 2.3.2.3 掃描溫度對菜籽油近紅外定量模型建模效果的影響29-30
• 2.4 小結30-31
• 第三章 菜籽油脂肪酸組成近紅外定量模型的研究31-55
• 3.1 引言31
• 3.2 實驗材料與方法31-38
• 3.2.1 試驗原料31
• 3.2.2 試驗方法31-38
• 3.2.2.1 菜籽油脂肪酸組成的測定31-33
• 3.2.2.2 菜籽油近紅外光譜的采集33
• 3.2.2.3 異常樣品剔除的方法33
• 3.2.2.4 樣品集劃分33-34
• 3.2.2.5 光譜數據消噪34
• 3.2.2.6 光譜預處理方法優(yōu)化34-36
• 3.2.2.7 特征波長的提取36
• 3.2.2.8 基于MLR法建立定量模型36
• 3.2.2.9 模型評價方法36-38
• 3.3 結果與討論38-54
• 3.3.1 菜籽油的脂肪酸檢測結果及菜籽油NIR光譜采集38-39
• 3.3.2 菜籽油各脂肪酸組成近紅外定量模型的構建39-54
• 3.3.2.1 異常樣本剔除39-41
• 3.3.2.2 樣品集劃分41-42
• 3.3.2.3 光譜預處理方法研究42-47
• 3.3.2.4 特征波長選取47-48
• 3.3.2.5 菜籽油各脂肪酸多元線性回歸預測模型的構建48-52
• 3.3.2.7 模型驗證52-54
• 3.4 小結54-55
• 第四章 菜籽油化學指標近紅外定量模型的研究55-67
• 4.1 引言55
• 4.2 材料與方法55-57
• 4.2.1 試驗材料55-56
• 4.2.1.1 試驗原料55-56
• 4.2.1.2 試驗試劑56
• 4.2.1.3 試驗設備56
• 4.2.2 試驗方法56-57
• 4.2.2.1 酸價、過氧化值、碘價的測定56
• 4.2.2.2 菜籽油近紅外光譜的采集、處理、建模及模型評價56-57
• 4.3 結果與討論57-65
• 4.3.1 菜籽油的化學指標檢測結果及菜籽油NIRS采集57-58
• 4.3.2 菜籽油各化學指標近紅外定量模型的構建58-65
• 4.3.2.1 異常樣本剔除58-59
• 4.3.2.2 樣品集劃分59-60
• 4.3.2.3 光譜預處理方法研究60-62
• 4.3.2.4 特征波長選取62-63
• 4.3.2.5 菜籽油各化學指標多元線性回歸預測模型的構建63-64
• 4.3.2.6 建模效果驗證64-65
• 4.4 小結65-67
• 第五章 菜籽油物性指標近紅外定量模型的研究67-77
• 5.1 引言67-68
• 5.2 材料與方法68-69
• 5.2.1 試驗材料68
• 5.2.1.1 試驗原料68
• 5.2.1.2 試驗設備68
• 5.2.2 試驗方法68-69
• 5.2.2.1 色度的測定68
• 5.2.2.2 黏度的測定68-69
• 5.2.2.3 菜籽油近紅外光譜的采集、處理、建模及模型評價69
• 5.3 結果與討論69-76
• 5.3.1 菜籽油的物性指標檢測結果及菜籽油NIRS光譜采集69-70
• 5.3.2 菜籽油各物性指標近紅外定量模型的構建70-76
• 5.3.2.1 異常樣本剔除70-71
• 5.3.2.2 樣品集劃分71
• 5.3.2.3 光譜預處理方法研究71-73
• 5.3.2.4 特征波長選取73-74
• 5.3.2.5 菜籽油各物性指標多元線性回歸預測模型的構建74-75
• 5.3.2.6 建模效果驗證75-76
• 5.4 小結76-77
• 第六章 討論與結論77-80
• 6.1 討論77-78
• 6.1.1 菜籽油近紅外光譜采集條件的研究77
• 6.1.2 菜籽油近紅外定量模型的研究77
• 6.1.3 建模方法的探討77-78
• 6.1.4 特征波長及其表征機理78
• 6.2 結論78-80
• 參考文獻80-87
• 附錄87-98
• 致謝98

【參考文獻】

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本文編號：314665