【摘要】：食用油是人們?nèi)粘ｏ嬍持斜夭豢缮俚氖澄?為人體提供了基本的營(yíng)養(yǎng)成分,包括維他命、必需脂肪酸以及微量元素等。一直以來(lái),食用油脂的質(zhì)量都是食品安全領(lǐng)域中最受關(guān)注的問(wèn)題之一。由于食用油是一種復(fù)雜的食品基質(zhì),很難用一種方法有效的檢測(cè)出所有不合格的產(chǎn)品。太赫茲(Terahertz,THz)光譜是一種介于紅外和微波波段的電磁波,由于該段電磁波包含了物質(zhì)的物理、化學(xué)和結(jié)構(gòu)信息,因此在物理化學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,作為一種新型的檢測(cè)技術(shù),在食用油檢測(cè)領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。化學(xué)計(jì)量學(xué)起源于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科,如今被廣泛應(yīng)用在化學(xué)分析、代謝組學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域,同時(shí),也是光譜學(xué)中重要的分析方法。本文將采用寬頻太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)食用油做定性鑒別和定量分析研究。本文主要的研究?jī)?nèi)容包括:1、闡述了有機(jī)晶體DSTMS(4-甲基吡啶2,4,6-三甲基苯磺酸鹽)作為太赫茲輻射源產(chǎn)生寬頻太赫茲光譜的特性以及Fabry-Perót振蕩效應(yīng)引起的回波現(xiàn)象。采用希爾伯特-黃變換(HHT)方法分析了氮?dú)猸h(huán)境下的空白THz信號(hào)的時(shí)頻特性,提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和軟閾值小波濾波(WT)相結(jié)合的自適應(yīng)濾波方法對(duì)原始THz信號(hào)進(jìn)行光譜重構(gòu),有效濾除了噪聲以及回波振蕩,分析了三種不同食用油THz信號(hào)的Hilbert譜和時(shí)頻特性,為物質(zhì)在太赫茲波段提供了新的時(shí)頻分析方法。2、利用太赫茲時(shí)域光譜系統(tǒng)測(cè)量了5種常用食用油,分析了油樣在1.2-6.6THz范圍內(nèi)的折射率和吸收光譜特性,提出了一種基于免疫遺傳算法(IGA)和偏最小二乘判別分析(PLS-DA)相結(jié)合的分類(lèi)識(shí)別算法,通過(guò)IGA方法提取太赫茲吸收光譜的優(yōu)選變量建立PLS-DA模型對(duì)5種食用油樣品做鑒別分析,另外對(duì)比了幾種傳統(tǒng)的基于PLS模型的變量選擇算法,包括常規(guī)區(qū)間偏最小二乘法(i PLS),向后區(qū)間偏最小二乘法(bi PLS)和移動(dòng)窗口偏最小二乘法(mw PLS)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章提出的基于免疫遺傳算法變量?jī)?yōu)選結(jié)合偏最小二乘判別分析算法對(duì)不同類(lèi)型的食用油做鑒別取得了最高的分類(lèi)準(zhǔn)確度。3、利用太赫茲時(shí)域光譜和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)橄欖油原產(chǎn)地做鑒別分析。選取了三種不同產(chǎn)地的具有原產(chǎn)地保護(hù)區(qū)標(biāo)識(shí)(PDO)的特級(jí)初榨橄欖油樣品作為研究對(duì)象,樣品分別來(lái)自西班牙Baena產(chǎn)區(qū),意大利Mazara產(chǎn)區(qū)和希臘Mylopotamos產(chǎn)區(qū),分別測(cè)量了油樣在太赫茲波段的時(shí)域信號(hào),并分析了油樣在1.4-5.0 THz頻段內(nèi)的折射率和吸收光譜特性,利用主成分分析(PCA)提取光譜特征變量作為支持向量機(jī)(SVM)模型的輸入變量,采用一種改進(jìn)的自適應(yīng)混沌粒子群優(yōu)化算法(ACPSO)對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),并采用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)作為對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章提出的PCA-ACPSO-SVM模型結(jié)合太赫茲吸收光譜為橄欖油原產(chǎn)地鑒別提供了新的分析方法并取得了較好的分類(lèi)結(jié)果,其中,校正集和預(yù)測(cè)集樣品的分類(lèi)精確度分別為96.91%和98.08%。4、利用太赫茲光譜和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)摻假橄欖油做定性鑒別和定量分析。實(shí)驗(yàn)在橄欖油中按不同濃度比例(10%、30%、50%、70%、90%)摻入葵花籽油,測(cè)量了油樣在太赫茲波段的時(shí)域光譜,得到油樣在1.5-4.9 THz頻段內(nèi)的折射率和吸收光譜,并分析了2.75 THz和4.45 THz處吸收光譜強(qiáng)度和摻假濃度之間的線性關(guān)系。實(shí)驗(yàn)采用SIMCA分類(lèi)方法定性鑒別有無(wú)摻假物,采用主成分回歸(PCR)、偏最小二乘回歸(PLSR)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)方法定量分析摻假物的濃度比例。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SIMCA分類(lèi)方法定性鑒別摻假物的分類(lèi)準(zhǔn)確度達(dá)到100%,RBFNN模型對(duì)摻假濃度的預(yù)測(cè)精度最高,其中,校正集相關(guān)系數(shù)(R_c~2)為0.9986,預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)(R_p~2)為0.9982,校正集均方根誤差(RMSEC)為1.2243,預(yù)測(cè)集均方根誤差(RMSEP)為1.3644。本文利用太赫茲光譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)研究了食用油的定性檢測(cè)和定量分析,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性,為食用油的種類(lèi)鑒別以及摻假檢測(cè)提供了一種新的光譜分析方法,作為一種快速、可靠、無(wú)損的檢測(cè)方法,可以推廣到相似的食品和農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中,為食品安全和質(zhì)量監(jiān)控領(lǐng)域提供了新的檢測(cè)方法以及重要的借鑒意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TS227

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本文編號(hào)：2460737