基于色敏傳感器—可見/近紅外光譜技術的小麥霉變檢測研究
發(fā)布時間:2021-10-13 05:33
在小麥的儲藏、運輸和加工過程中,受到水分、溫度和微生物等外界環(huán)境因素的影響,小麥容易產(chǎn)生發(fā)芽和霉變等現(xiàn)象。在霉變的過程中,由于微生物的生長代謝作用會將有機質分解產(chǎn)生大量的揮發(fā)性物質。本研究分別采集與不同霉變程度小麥揮發(fā)性氣體反應后的色敏傳感器圖像和可見/近紅外光譜信息,并結合多變量分析方法進行數(shù)據(jù)分析,實現(xiàn)對霉變小麥揮發(fā)性氣體的定性與定量分析。論文的主要研究內(nèi)容如下:(1)小麥霉變過程中揮發(fā)性氣體成分變化的研究。利用GC-MS測定不同霉變程度小麥(新鮮小麥、儲藏3d、7d、11d的霉變小麥)的揮發(fā)性氣體成分,共檢出53種氣體成分,通過對這53種氣體成分進行主成分分析后,從前三個主成分的載荷因子中可以發(fā)現(xiàn)1-辛烯-3-醇的貢獻度最高,而且1-辛烯-3-醇的含量隨著小麥霉變程度的加劇顯著升高。研究結果表明,1-辛烯-3-醇可作為鑒別小麥霉變程度的特征揮發(fā)性氣體。(2)小麥自然霉變的色敏傳感器檢測研究。實驗利用可視化系統(tǒng)從30種色敏材料中篩選出對小麥霉變特征揮發(fā)性氣體1-辛烯-3-醇敏感以及對不同霉變程度小麥揮發(fā)性氣體交互敏感的色敏材料,并將其制備成色敏傳感器實現(xiàn)對霉變小麥的判別。實驗結果表...
【文章來源】:江蘇大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:82 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
霉變小麥示意圖
圖 3.1 嗅覺可視化裝置圖Fig. 3.1 Diagram of olfaction visualization system3 色敏材料的篩選色敏材料的篩選是制作色敏傳感器的關鍵步驟。在本研究中,色敏材料的主要是通過以下兩個方面來完成:(1)對霉變小麥特征揮發(fā)性氣體敏感的材料篩選。根據(jù)第二章的研究結果表明 1-辛烯-3-醇在小麥霉變過程中相對含量變化顯著,可用作小麥霉變的特征揮發(fā)性氣體,故分別利用配置成不同的 1-辛烯-3-醇溶液對色敏材料進行篩選,以期找出對 1-辛烯-3-醇特異性強敏材料;(2)對不同霉變程度小麥揮發(fā)性氣體成分敏感的色敏材料的篩選霉變小麥的揮發(fā)性氣體中含有多種不同的化學組分,鑒于由色敏材料制備成1. 反應室(放置可視化陣列傳感器);2. 漫反射 LED 積分球光源; 3. 3CCD 相機;4. 計算機
江蘇大學碩士學位論文193.3.2 實驗方法3.3.2.1 交互敏感傳感器的制作實驗將 30 種色敏材料分別制備成 3 行 3 列或 2 行 3 列的傳感器陣列。如圖3.2 所示,其中(a)、(b)陣列選用的是氟硼吡咯類化合物;(c)、(d)陣列選用的是卟啉材料。在(a)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為 pCarBDP、NO2BrBDP、NO2BDP;第二行的三個傳感器分別為 BrBDP、NO2Br2BDP、HBDP;第三行的三個傳感器分別為 CH3OBDP、NaiOCH3BDP、(pCarBDP)2Ni(II)。在(b)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為(NO2BDP)2Ni(II)、(HBDP)2Ni(II)、(CH3BDP)2Ni(II) ; 第 二 行 的 三 個 傳 感 器 分 別 為 (C2H4O2BDP)2Ni(II) 、(pCarBDP)2Cu(II)、(pCarBDP)2Zn(II)。在(c)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為 CH3OTPPFeCl、TPPFeCl、TPPCu;第二行的三個傳感器分別為FTPPFeCl、TPPCo、TPPZn;第三行的三個傳感器分別為 OEPMnCl、TPPMn、TPPNi;在(d)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為 TPPPd、OEP、CH3OTPP;第二行的三個傳感器分別為 CH3-Trip、CH3OTPPFe、TPPMnF。傳感器的制作過程如下:分別稱取相應的氟硼吡咯化合物和卟啉材料 10mg并溶于二氯甲烷中,用 5mL 容量瓶定容后,超聲處理 10min 以促進溶解
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于電子鼻技術的糙米黃曲霉毒素污染快速檢測方法研究[J]. 沈飛,吳啟芳,姜大峰,魏穎琪,唐培安,劉兵,宋偉. 中國糧油學報. 2017(06)
[2]基于嗅覺可視化技術的工夫紅茶發(fā)酵程度判定方法[J]. 陳琳,葉陽,董春旺,何華鋒. 茶葉科學. 2017(03)
[3]超高壓處理對鱸魚揮發(fā)性成分的影響[J]. 徐永霞,趙佳美,劉瀅,張朝敏,朱丹實,鐘克利,勵建榮. 中國食品學報. 2016(08)
[4]同位素內(nèi)標-超高效液相色譜串聯(lián)質譜法檢測麥芽中11種真菌毒素[J]. 王莎,孔維軍,楊美華. 藥學學報. 2016(01)
[5]基于嗅覺可視化技術的醋酸發(fā)酵過程中酒精度的檢測[J]. 管彬彬,趙杰文,金鴻娟,張丁瑋,林顥. 食品與發(fā)酵工業(yè). 2015(12)
[6]小麥產(chǎn)量及品質形成的環(huán)境效應與養(yǎng)分高效利用研究[J]. 劉杰. 農(nóng)業(yè)與技術. 2015(04)
[7]氣體分析法監(jiān)測糧食儲藏安全性的研究與應用進展[J]. 張燕燕,蔡靜平,蔣澎,黃淑霞. 中國糧油學報. 2014(10)
[8]電子鼻測定榴蓮果肉臭味氣體的模型建立及應用[J]. 馬勇,劉水琳,湯軼偉,勵建榮. 食品工業(yè)科技. 2015(07)
[9]用超高效液相色譜串聯(lián)質譜法同時測定谷物中12種真菌毒素[J]. 孫娟,李為喜,張妍,孫麗娟,董曉麗,胡學旭,王步軍. 作物學報. 2014(04)
[10]儀器法與菌落計數(shù)法檢測儲糧微生物敏感性的比較[J]. 景曉敏. 中國現(xiàn)代藥物應用. 2013(18)
博士論文
[1]化學計量學用于食品中有機農(nóng)藥殘留量分析的研究[D]. 邱萍.南昌大學 2006
碩士論文
[1]不同硬度小麥抗霉特性及抗真菌蛋白差異研究[D]. 李云霄.河南工業(yè)大學 2016
[2]赤霉病感染小麥品質特性的研究[D]. 趙亞娟.河南工業(yè)大學 2013
[3]不同品種小麥儲藏過程中霉菌活動特性研究[D]. 魏鑫.河南工業(yè)大學 2012
本文編號:3434048
【文章來源】:江蘇大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:82 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
霉變小麥示意圖
圖 3.1 嗅覺可視化裝置圖Fig. 3.1 Diagram of olfaction visualization system3 色敏材料的篩選色敏材料的篩選是制作色敏傳感器的關鍵步驟。在本研究中,色敏材料的主要是通過以下兩個方面來完成:(1)對霉變小麥特征揮發(fā)性氣體敏感的材料篩選。根據(jù)第二章的研究結果表明 1-辛烯-3-醇在小麥霉變過程中相對含量變化顯著,可用作小麥霉變的特征揮發(fā)性氣體,故分別利用配置成不同的 1-辛烯-3-醇溶液對色敏材料進行篩選,以期找出對 1-辛烯-3-醇特異性強敏材料;(2)對不同霉變程度小麥揮發(fā)性氣體成分敏感的色敏材料的篩選霉變小麥的揮發(fā)性氣體中含有多種不同的化學組分,鑒于由色敏材料制備成1. 反應室(放置可視化陣列傳感器);2. 漫反射 LED 積分球光源; 3. 3CCD 相機;4. 計算機
江蘇大學碩士學位論文193.3.2 實驗方法3.3.2.1 交互敏感傳感器的制作實驗將 30 種色敏材料分別制備成 3 行 3 列或 2 行 3 列的傳感器陣列。如圖3.2 所示,其中(a)、(b)陣列選用的是氟硼吡咯類化合物;(c)、(d)陣列選用的是卟啉材料。在(a)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為 pCarBDP、NO2BrBDP、NO2BDP;第二行的三個傳感器分別為 BrBDP、NO2Br2BDP、HBDP;第三行的三個傳感器分別為 CH3OBDP、NaiOCH3BDP、(pCarBDP)2Ni(II)。在(b)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為(NO2BDP)2Ni(II)、(HBDP)2Ni(II)、(CH3BDP)2Ni(II) ; 第 二 行 的 三 個 傳 感 器 分 別 為 (C2H4O2BDP)2Ni(II) 、(pCarBDP)2Cu(II)、(pCarBDP)2Zn(II)。在(c)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為 CH3OTPPFeCl、TPPFeCl、TPPCu;第二行的三個傳感器分別為FTPPFeCl、TPPCo、TPPZn;第三行的三個傳感器分別為 OEPMnCl、TPPMn、TPPNi;在(d)傳感器陣列中,第一行的三個傳感器分別為 TPPPd、OEP、CH3OTPP;第二行的三個傳感器分別為 CH3-Trip、CH3OTPPFe、TPPMnF。傳感器的制作過程如下:分別稱取相應的氟硼吡咯化合物和卟啉材料 10mg并溶于二氯甲烷中,用 5mL 容量瓶定容后,超聲處理 10min 以促進溶解
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于電子鼻技術的糙米黃曲霉毒素污染快速檢測方法研究[J]. 沈飛,吳啟芳,姜大峰,魏穎琪,唐培安,劉兵,宋偉. 中國糧油學報. 2017(06)
[2]基于嗅覺可視化技術的工夫紅茶發(fā)酵程度判定方法[J]. 陳琳,葉陽,董春旺,何華鋒. 茶葉科學. 2017(03)
[3]超高壓處理對鱸魚揮發(fā)性成分的影響[J]. 徐永霞,趙佳美,劉瀅,張朝敏,朱丹實,鐘克利,勵建榮. 中國食品學報. 2016(08)
[4]同位素內(nèi)標-超高效液相色譜串聯(lián)質譜法檢測麥芽中11種真菌毒素[J]. 王莎,孔維軍,楊美華. 藥學學報. 2016(01)
[5]基于嗅覺可視化技術的醋酸發(fā)酵過程中酒精度的檢測[J]. 管彬彬,趙杰文,金鴻娟,張丁瑋,林顥. 食品與發(fā)酵工業(yè). 2015(12)
[6]小麥產(chǎn)量及品質形成的環(huán)境效應與養(yǎng)分高效利用研究[J]. 劉杰. 農(nóng)業(yè)與技術. 2015(04)
[7]氣體分析法監(jiān)測糧食儲藏安全性的研究與應用進展[J]. 張燕燕,蔡靜平,蔣澎,黃淑霞. 中國糧油學報. 2014(10)
[8]電子鼻測定榴蓮果肉臭味氣體的模型建立及應用[J]. 馬勇,劉水琳,湯軼偉,勵建榮. 食品工業(yè)科技. 2015(07)
[9]用超高效液相色譜串聯(lián)質譜法同時測定谷物中12種真菌毒素[J]. 孫娟,李為喜,張妍,孫麗娟,董曉麗,胡學旭,王步軍. 作物學報. 2014(04)
[10]儀器法與菌落計數(shù)法檢測儲糧微生物敏感性的比較[J]. 景曉敏. 中國現(xiàn)代藥物應用. 2013(18)
博士論文
[1]化學計量學用于食品中有機農(nóng)藥殘留量分析的研究[D]. 邱萍.南昌大學 2006
碩士論文
[1]不同硬度小麥抗霉特性及抗真菌蛋白差異研究[D]. 李云霄.河南工業(yè)大學 2016
[2]赤霉病感染小麥品質特性的研究[D]. 趙亞娟.河南工業(yè)大學 2013
[3]不同品種小麥儲藏過程中霉菌活動特性研究[D]. 魏鑫.河南工業(yè)大學 2012
本文編號:3434048
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