[发明专利]一种基于近红外透反射光谱技术的油脂定量分析方法

说明书

本发明公开了一种基于近红外透反射光谱技术的油脂定量分析方法，包括以下步骤：S1.收集若干种油脂样品，进行定标的湿化学检测；S2.制定油脂各指标的油脂脂肪酸参考标准；S3.同步对收集的油脂样品进行近红外光谱扫描；S4.通过定标软件OPUS8.1，根据S1中油脂样品定标的湿化学检测值和S3中近红外光谱，进行谱图预处理，根据光谱残差、马氏距离、组分密度值剔除异常光谱和湿化学值，应用偏最小二乘法建立油脂的定量模型；S5.对已建立的定量模型进行算法验证，确定最佳定量模型；S6.定量模型盲验证；S7.对待测油脂样品进行近红外光谱扫描，得到预测结果；S8.根据S2中制定的油脂脂肪酸参考标准，对定量模型所得的待测油脂样品脂肪酸结果进行分析，鉴别其掺假情况。

技术领域

本发明涉及油脂掺假鉴别相关技术领域，特别涉及一种基于近红外透反射光谱技术的油脂定量分析方法。

背景技术

油脂作为饲料企业不可或缺的高价值原料，饲料中油脂的添加，可以明显降低炎热环境下动物的热应激，同时提供亚油酸、亚麻酸、DHA、EPA等必需脂肪酸，提高动物生产水平；改善适口性，提高动物的采食量；改善饲料的加工性能、增加饲料的稳定性。因此在饲料工业中，常用到鱼油、猪油、大豆油、玉米油以及混合油等油脂。但是油脂的氧化酸败则会使饲料适口性降低、从而影响动物采食，甚至出现拒食、中毒或死亡、饲料营养价值降低；氧化酸败产生的胆固醇-2-环氧物、苯并芘有致突变作用；甚至影响肉及肉制品的质量。所以饲料企业对饲料用油脂的新鲜度控制显得非常重要，同时也要考虑到油脂的掺假情况。目前，评价油脂的氧化程度，一般通过酸价、过氧化值、丙二醛等指标来衡量，但整个实验过程用到的有机溶剂较多，操作步骤繁琐，耗时耗力，且受人为因素影响大，对人员安全及实验结果具有重大考验。同时油脂的掺假现象也是层出不穷，低价油脂掺到高价油脂中，谋取暴利的现状也是十分严峻的事实，因此有效的油脂掺假鉴别技术的应用显得十分必要。

现有技术不足之处：①目前实验室对油脂的氧化酸败检测，涉及检测项目多，实验耗时耗力，且使用大量有机试剂，长期从事相关检测工作，不利于人员的安全保障；②各指标的检测结果受人为因素影响大。不同人员的操作习惯及步骤差异，造成实验结果大的波动，影响油脂的接收速度和接收效率；③涉及到油脂的掺假，仅凭借感官指标来判定，已经无法有效快速鉴定，满足现场验货要求。

发明内容

为了克服现有的技术缺陷，本发明的目的在于提供一种基于近红外透反射光谱技术的油脂定量分析方法以解决上述技术问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

根据本发明的一个方面，设计出一种基于近红外透反射光谱技术的油脂定量分析方法，以下步骤：

S1.收集若干种油脂样品，对其进行定标的湿化学检测；

S2.根据纯油脂的湿化学值、油脂国标及油脂数据库范围制定油脂各指标的油脂脂肪酸参考标准；

S3.同步对收集的所有油脂样品进行近红外光谱扫描；

S4.通过定标软件OPUS8.1，根据S1中油脂样品定标的湿化学检测值和S3中近红外光谱，进行谱图预处理，根据光谱残差、马氏距离指数、组分值密度及组分值范围判定近红外光谱或湿化学值是否异常，若异常就直接剔除近红外光谱或湿化学值，正常则应用偏最小二乘法(PLS)建立油脂的定量模型；

S5.对已建立的定量模型进行算法验证，确定最佳定量模型；

S6.定量模型盲验证，取若干份与S1中油脂类型相同的油脂样品，按照步骤S1至S3操作，得到盲样油脂样品的预测结果，并与其湿化学检测值比对，若预测结果与其湿化学检值在误差范围内，则S4中的定量模型建立成功，若不符合，则重复步骤S1至S6操作，直至S4中的定量模型建立成功；

S7.对待测油脂样品进行近红外光谱扫描，得到预测结果；