發(fā)布時間：2020-04-11 05:38

【摘要】：酥油是藏區(qū)特有的乳制品,也是生活在高海拔地區(qū)居民攝取能量的重要物質(zhì)來源。酥油的主要成分是脂肪和蛋白質(zhì),脂肪含量占80%以上且功能性脂肪酸含量比其他乳制品多具較高的食用價值和藥用價值。隨著人們對酥油的需求量大幅增加,市面上酥油摻假,以次充好等情況屢現(xiàn)不鮮,而且酥油常常因儲存不當而滋生大量有害微生物,高溫水分的環(huán)境還能引起其氧化酸敗產(chǎn)生對人體健康不利的物質(zhì)。酥油品質(zhì)傳統(tǒng)檢測方法過程繁瑣、耗時長、需要大量有機試劑且結(jié)果受到主觀影響。因此建立一套快速、準確的酥油品質(zhì)檢測分析方法具有十分重要的意義。傅里葉變換近紅外(FTNIR)光譜具有快速、便捷、零污染、重現(xiàn)性好等優(yōu)點。本文采集西藏不同地區(qū)具有代表性的酥油樣品54個,利用FTNIR光譜技術(shù)建立酥油脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量以及過氧化值測定方法,利用國標方法對所建立方法進行驗證分析。主要研究結(jié)果如下:(1)對54份酥油樣品,分別按照國標法測定其脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量、脂肪酸組成及其含量、酥油過氧化值并對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。結(jié)果表明,酥油中脂肪是其主要組成成分,脂肪含量均高于80 g/100g,蛋白質(zhì)的含量范圍為0.89~1.07 g/100g,水分含量范圍為14.8~20.08 g/100g。酥油主要的脂肪酸為油酸、棕櫚油酸、硬脂酸和二十四單烯酸,此4種脂肪酸含量占總脂肪酸的60%以上,其中棕櫚油酸含量最多其平均含量約為25.98 g/100g。54個酥油過氧化值最低為0.07 mmol/kg,最高為2.95 mmol/kg。(2)基于FTNIR光譜建立藏區(qū)酥油中脂肪和蛋白質(zhì)的定量分析模型。結(jié)果表明:在組分的特征波段(脂肪9500~9000 cm~(-1)、7500~7000 cm~(-1)、5000~4500cm~(-1),蛋白質(zhì)10800~10400 cm~(-1)、7200~6800 cm~(-1)、6000~5600 cm~(-1)、4400~4000 cm~(-1))內(nèi)采用標準正態(tài)變量變換(SNV)+二階導(dǎo)數(shù)+Savitazky-Golay濾波法(S-G濾波法)對原始光譜進行預(yù)處理后結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立酥油脂肪和蛋白質(zhì)定量分析模型,模型的相關(guān)系數(shù)(r)分別為0.994和0.997,交叉驗證均方差(RMSECV)分別為4.09%和0.286%,主成份個數(shù)分別為6和7,此模型擬合良好,校正集樣品的實測值與預(yù)測值相關(guān)度最高。用配對t檢驗方法對模型驗證結(jié)果進行評價,結(jié)果表明,驗證集樣本的預(yù)測值和實測值之間沒有顯著性差異(p0.05),基于FTNIR光譜的酥油脂肪和蛋白質(zhì)定量模型具有良好的預(yù)測能力。(3)基于FTNIR光譜建立水分定量模型的最佳參數(shù):特征波段為6665~7198 cm~(-1)和5066-5599 cm~(-1),最佳預(yù)處理為SNV+一階導(dǎo)數(shù)+S-G濾波法。在此條件下建立的模型的r值最高(0.917),RMSECV最低(2.21%),建模效果最好。篩選特征波段使模型的光譜變量從全波段縮小到兩個小波段,結(jié)合優(yōu)選出的光譜預(yù)處理方法,建模效果得到明顯提高。配對t檢驗表明,FTNIR光譜預(yù)測值與實測值之間無顯著性差異,說明此模型運用于定量測定藏區(qū)酥油中水分含量是可行的。(4)基于FTNIR光譜建立藏區(qū)酥油過氧化值定量模型。采用SNV結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)和S-G濾波法對原始光譜進行預(yù)處理,通過組合區(qū)間偏最小二乘法(Si PLS)篩選出12000~11467 cm~(-1)、10933~10400 cm~(-1)、7200~6666 cm~(-1)、6133~5600 cm~(-1)四個高相關(guān)光譜波段,在此條件下建立酥油過氧化值PLS定量分析模型。優(yōu)化后的模型的r值為0.957,RMSECV為0.834%。通過配對t檢驗考察其預(yù)測能力,結(jié)果顯示p=0.3240.05,說明模型預(yù)測值與傳統(tǒng)方法實測值之間存在良好的線性關(guān)系,FTNIR光譜技術(shù)定量分析藏區(qū)酥油過氧化值是可行的。
【圖文】：

技術(shù)路線

圖 3-1 不同預(yù)處理的光譜圖a.原始光譜；b.一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理；c.二階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理；d.二階導(dǎo)數(shù)+S-G 平預(yù)處理Fig.3-1 Spectra with different preprocessingw spectra of ghee; b. Spectra with 1Der; c. Spectra with 2Der; d. 2Der spectra with S-G smoothing由圖 3-1a 可以看出，不同地區(qū)酥油的近紅外光譜波形相似但吸收強度有所不同，樣品之間重現(xiàn)性較好，，且存在一定的差異。其中樣品在 9000~8000 cm-1、7500~62、6000~4000 cm-1等區(qū)間內(nèi)有較強的光譜吸收。4660 cm-1、4560 cm-1、7690~7143 cm
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TS225.62;O657.33

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 馬雁軍;李雪瑩;馬莉;杜國榮;丁睿;黃越;王允白;張義志;周駿;李軍會;;用近紅外光譜和特征指標判別國產(chǎn)白肋煙產(chǎn)地及部位間相似性[J];中國煙草學報;2017年03期

2 田華;侯志杰;陳報陽;李方慧;趙東黎;;近紅外光譜在魚類及魚制品定性定量分析中的應(yīng)用[J];食品與發(fā)酵工業(yè);2017年06期

3 張恩陽;夏維高;閆曉劍;;近紅外光譜的原理及應(yīng)用[J];信息記錄材料;2017年06期

4 徐萬幫;周穎儀;李華;;近紅外光譜一致性檢驗?zāi)Ｐ涂焖勹b別沉香化氣丸[J];中國中醫(yī)藥現(xiàn)代遠程教育;2017年15期

5 劉軍;吳夢婷;譚正林;李威;;近紅外光譜無損檢測技術(shù)中數(shù)據(jù)的分析方法概述[J];武漢工程大學學報;2017年05期

6 王世芳;宋海燕;張志勇;韓小平;;基于近紅外光譜的常溫貯藏期番茄果肉硬度動力學模型[J];食品與發(fā)酵工業(yè);2017年09期

7 葛翠年;許燦;張慶雨;;近紅外光譜在羥值測定中的應(yīng)用研究[J];石化技術(shù);2017年10期

8 李仲;劉明地;吉守祥;;基于紅外光譜和隨機森林的枸杞產(chǎn)地鑒別[J];計算機與應(yīng)用化學;2016年07期

9 張赫名;;紅外光譜在中藥檢驗中的應(yīng)用研究[J];健康之路;2017年05期

10 熊英;;近紅外光譜的原理及應(yīng)用[J];中山大學研究生學刊(自然科學.醫(yī)學版);2013年02期

相關(guān)會議論文 前10條

1 邵學廣;蔡文生;崔曉宇;劉秀瑋;;溫控近紅外光譜與化學計量學方法研究[A];中國化學會第30屆學術(shù)年會摘要集-第二十五分會：化學信息學與化學計量學[C];2016年

2 周艷梅;郝亞潔;劉曉龍;段曉穎;;近紅外光譜在線檢測技術(shù)在藥物制備中的應(yīng)用研究[A];2013第六次臨床中藥學學術(shù)年會暨臨床中藥學學科建設(shè)經(jīng)驗交流會論文集[C];2013年

3 李敬巖;褚小立;田松柏;;紅外光譜方法在原油及油品分析中的應(yīng)用[A];科學儀器服務(wù)民生學術(shù)大會論文集[C];2011年

4 李祥輝;林振宇;林燕琴;林藝冰;楊方;王丹紅;陳國南;;傅里葉近紅外光譜結(jié)合化學計量學快速檢測食品中的塑化劑[A];中國化學會第28屆學術(shù)年會第14分會場摘要集[C];2012年

5 武中臣;徐曉軒;楊仁杰;俞鋼;張存洲;;互相關(guān)分析在近紅外光譜模型傳遞中的應(yīng)用[A];全國第13屆分子光譜學術(shù)報告會論文集[C];2004年

6 甄夢章;;紅外光譜解析程序[A];全國第六屆分子振動光譜學術(shù)報告會文集[C];1990年

7 邱江;潘紅春;葉勤;張嗣良;;紅外光譜監(jiān)測糖化酶發(fā)酵過程[A];全國第10屆分子光譜學術(shù)報告會論文集[C];1998年

8 孫寧邦;;氣相色譜或放出氣體分析與付立葉變換紅外光譜聯(lián)用的模塊式接口[A];全國第五屆分子光譜學術(shù)報告會文集[C];1988年

9 鄭崇育;錢誠;王源;陳維明;嚴向紅;;紅外光譜信息處理系統(tǒng)[A];全國第五屆分子光譜學術(shù)報告會文集[C];1988年

10 崔繼承;趙振武;丁東;唐玉國;;納米自潔凈玻璃近紅外光譜特性分析[A];第三次全國會員代表大會暨學術(shù)會議論文集[C];2002年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 史春香 楊悅武 郭祝元;近紅外光譜用于中藥質(zhì)控前景廣闊[N];中國醫(yī)藥報;2006年

2 張東風 本報記者　　;紅外光譜能否成為中藥檢測標準[N];中國中醫(yī)藥報;2005年

3 陳銳 郭曉斌;紅外光譜快速準確診斷腫瘤[N];家庭醫(yī)生報;2004年

4 馬斌睿;紅外光譜用于中藥質(zhì)控大有可為[N];中國中醫(yī)藥報;2003年

5 陳銳 郭曉斌;只用3～5分鐘紅外光譜實現(xiàn)快速準確診斷腫瘤[N];醫(yī)藥經(jīng)濟報;2004年

6 陳銳;紅外光譜三分鐘診腫瘤[N];健康報;2004年

7 成都 史為 編;紅外光譜[N];電子報;2015年

8 陳銳;紅外光譜——診斷腫瘤又一利器[N];大眾衛(wèi)生報;2004年

9 記者 張東風;紅外光譜可用于中藥生產(chǎn)質(zhì)控[N];中國中醫(yī)藥報;2011年

10 馬斌睿;紅外光譜在中藥檢驗中的應(yīng)用[N];中國中醫(yī)藥報;2003年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 王洪亮;中波紅外光譜偏振成像技術(shù)及系統(tǒng)研究[D];中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所);2018年

2 周志有;原位快速時間分辨顯微FTIRS的建立及其對Pt微電極表面動態(tài)過程的研究[D];廈門大學;2004年

3 黃正國;基質(zhì)隔離—紅外光譜和量化計算研究金屬原子與甲醇及乙炔的反應(yīng)[D];復(fù)旦大學;2004年

4 武子玉;礦物近紅外光譜信息提取及應(yīng)用研究[D];吉林大學;2005年

5 劉雪松;中藥的近紅外光譜計算分析方法學研究[D];浙江大學;2005年

6 文志寧;信號處理方法在波譜分析及生物信息學中的應(yīng)用研究[D];四川大學;2006年

7 彭云;二維紅外相關(guān)光譜在聚合物體系中的應(yīng)用[D];復(fù)旦大學;2006年

8 霍勝娟;幣族及鐵族金屬表面增強紅外吸收基底的濕法構(gòu)造與應(yīng)用[D];復(fù)旦大學;2007年

9 嚴彥剛;表面增強紅外光譜在鉑族電極上的拓展及應(yīng)用[D];復(fù)旦大學;2007年

10 金向軍;幾種天然中藥材的光譜分析[D];吉林大學;2007年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 王月;基于紅外光譜與化學計量學對中藥的鑒定方法研究[D];北京中醫(yī)藥大學;2018年

2 余段輝;基于紅外光譜的氣體識別與濃度檢測算法研究[D];電子科技大學;2018年

3 洛曲;基于傅里葉變換近紅外光譜的西藏酥油品質(zhì)快速檢測分析[D];西北農(nóng)林科技大學;2018年

4 劉勝楠;一種新的高效液相色譜—紅外光譜聯(lián)用接口設(shè)計與應(yīng)用[D];河北師范大學;2018年

5 黃夢曦;近紅外光譜（NIRs）在測定森林土壤碳氮磷含量中的應(yīng)用研究[D];中南林業(yè)科技大學;2017年

6 陳h

本文編號：2623219