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          近紅外光譜技術(shù)在食品分析中的應(yīng)用

          作者: 時(shí)間:2013-04-11 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          近紅外光是一種介于可見(jiàn)光(VIS)和中紅外光(IR)之間的,美國(guó)材料檢測(cè)協(xié)會(huì)(ASTM),將其定義為波長(zhǎng)78O~2526nm的光譜區(qū)。(Near infrared spectroscopy,NIR)在2O世紀(jì)5O年代中后期首先被應(yīng)用于農(nóng)副產(chǎn)品的分析中,但由于技術(shù)上的困難,發(fā)展遲緩。直到上世紀(jì)8O年代中期隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和化學(xué)計(jì)量學(xué)研究的深入,加上近紅外光譜儀器制造技術(shù)的日益完善,才使近紅外光譜分析測(cè)量信號(hào)達(dá)到數(shù)字化等又促進(jìn)其發(fā)展。另外由于近紅外光譜吸收弱,可對(duì)樣品進(jìn)行簡(jiǎn)單的預(yù)處理后直接進(jìn)行漫反射分析,避免了預(yù)處理時(shí)損傷樣品,實(shí)現(xiàn)無(wú)損檢測(cè);同時(shí)因不需要化學(xué)試劑使分析操作達(dá)到綠色化,從而成為9O年代最引人注目的光譜分析技術(shù)。由于近紅外光譜在光纖中良好的傳輸性,近年來(lái)也被許多發(fā)達(dá)國(guó)家廣泛應(yīng)用在工業(yè)在線分析中。近紅外定量分析因其快速、準(zhǔn)確已被列人世界谷物化學(xué)科技標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)和美國(guó)谷物化學(xué)協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn),成為世界標(biāo)準(zhǔn)的檢測(cè)方法之一。

          1 在食品工業(yè)中的應(yīng)用

          目前NIR已廣泛應(yīng)用于下列一些領(lǐng)域中:

          1.1 糧食和飼料

          農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),是我們的衣食之源、生存之本。而利用NIR技術(shù)對(duì)農(nóng)副產(chǎn)品的營(yíng)養(yǎng)成分和質(zhì)量的檢測(cè),是尋找合理的植物培育和動(dòng)物飼養(yǎng)方法不可缺少的工作,其對(duì)于引導(dǎo)農(nóng)民調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),發(fā)展農(nóng)、林、牧、漁業(yè),發(fā)展糧食和其它農(nóng)產(chǎn)品的深加工,都有著非常重要的意義。

          目前利用NIR結(jié)合漫反射技術(shù)可快速、準(zhǔn)確測(cè)定小麥、大麥等農(nóng)產(chǎn)品的含水率、蛋白質(zhì)等重要的指標(biāo)及面粉中含水率、蛋白質(zhì)、灰分、顆粒度,從而在生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)控,也可利用近紅外線光譜在建立有一定的訓(xùn)練集基礎(chǔ)上,對(duì)大米進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)也已建立了部分農(nóng)產(chǎn)品(包括小麥和大麥、玉米、葛根,杜仲等)近紅外定量分析數(shù)學(xué)模型 ,并研制和開(kāi)發(fā)出近紅外玉米品質(zhì)分析儀,用于分析樣品中的水分、蛋白質(zhì)和淀粉的化學(xué)值 。

          目前在油脂行業(yè)也廣泛來(lái)用NIR法測(cè)定大豆、油菜籽、葵花籽等餅粕中的蛋白質(zhì)、脂肪(殘油)、水分、灰分等指標(biāo)。NIR也可作為一種非破壞性方法用來(lái)測(cè)定花生中的油含量,能獲得與索氏提取法相近的結(jié)果。我國(guó)山東的香馳糧油公司首次研究用NIR檢測(cè)豆粕中的殘留物尿素酶獲得了成功,比其它方法快速簡(jiǎn)便。。。

          1.2 肉類(lèi)和奶制品

          國(guó)外已有人成功利用近紅外光纖探針實(shí)現(xiàn)了在加熱過(guò)程中檢測(cè)豬肉的水分變化,為肉類(lèi)工業(yè)有效合理控制加工過(guò)程提供了一條有效的新途徑。NIR在液體牛奶質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用研究崛起于80年代,后逐漸發(fā)展成熟,國(guó)外已有許多的相關(guān)研究報(bào)道 ,國(guó)內(nèi)人員研究利用該技術(shù)進(jìn)行快速測(cè)定牛奶中的脂肪、蛋白質(zhì)、乳糖等多種主要成分,也已取得了滿意的結(jié)果。

          1.3 酒精飲料

          利用NIR可快速測(cè)定酒精飲料(包括啤酒、果酒、黃酒)中乙醇的含量及水溶液中的乙醇、果糖和葡萄糖的含量,樣品不用進(jìn)行預(yù)處理,可獲得滿意結(jié)果,比傳統(tǒng)的比重法、重鉻酸鹽氧化法、分光光度法、氣相色譜法及國(guó)外學(xué)者提出的紫外檢測(cè)高效液相色譜法、酶法、核磁共振法、流動(dòng)注射分析法更快速、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)便、廉價(jià)。

          1.4 水果蔬菜

          利用NIR可非破壞性地測(cè)定完整蘋(píng)果中的總糖、蔗糖、葡萄糖和果糖以及果汁中的糖和酸的含量,成分分析效率較高”,為判斷蘋(píng)果的品質(zhì)提供了新方法。在蘋(píng)果汁、葡萄汁、梨汁等加工過(guò)程中,用NIR可連續(xù)測(cè)量可溶性固形物、總固形物和總水分的變化,進(jìn)而監(jiān)控加工產(chǎn)品的質(zhì)量。

          1.5 調(diào)味品

          由于食醋中含有酸、糖等成分,可用NIR法檢測(cè)食醋的主要成分,判斷其質(zhì)量,同時(shí)不同廠家的同種產(chǎn)品各種組分含量存在差異,NIR可檢測(cè)這種差別,判斷原料產(chǎn)地,防止侵權(quán)。Lizuka K通過(guò)測(cè)量醬油產(chǎn)品的近紅外光譜,并用LDA(Linear discriminates analysis)PLS(Partial least squares)對(duì)醬油進(jìn)行分析,區(qū)別醬油的產(chǎn)地,從而實(shí)現(xiàn)了醬油的辨別。

          1.6 VE的測(cè)定

          利用NIR可測(cè)定濃度在93%~97.4%的維生素E,達(dá)到了較好的效果,比傳統(tǒng)分光光度法、熒光光譜法、氣相色譜法和高效液相色譜法更省時(shí),成本大大降低。

          2 方法特點(diǎn)

          2.1 優(yōu)點(diǎn)

          2.1.1 簡(jiǎn)單方便有不同的測(cè)樣器件可直接測(cè)定液體、固體、半固體和膠狀體等樣品,檢測(cè)成本低。
          2.1.2 不損傷樣品可稱為無(wú)損檢測(cè)。
          2.1.3 分析速度快一般樣品可在lmin內(nèi)完成。
          2.1.4 分辨率高可同時(shí)對(duì)樣品多個(gè)組分進(jìn)行定性和定量分析。
          2.1.5 綠色分析技術(shù)從樣品預(yù)處理到分析測(cè)試等環(huán)節(jié)對(duì)環(huán)境無(wú)污染。
          2.1.6 適用于近紅外分析的光導(dǎo)纖維易得到,故易實(shí)現(xiàn)在線分析及監(jiān)測(cè),極適合于生產(chǎn)過(guò)程和惡劣環(huán)境下的樣品分析。
          2.1.7 對(duì)測(cè)試人員要求不高,易培訓(xùn)推廣。
          2.2 缺點(diǎn)
          2.2.1 不適合痕量分析(含量0.I%)及分散性樣品分析。
          2.2.2 由于測(cè)定的是倍頻和合頻吸收故靈敏度較低。
          2.2.3 是一種間接方法需建立相關(guān)的模型庫(kù)(訓(xùn)練集)。

          參考文獻(xiàn):
          [1]陸婉珍等.現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù).中國(guó)石化出版社,2000,
          [2]ICC No.159,ICC No.202
          [3]AACC No .39~00
          [4]周燕、黃傳旭等.用近紅外光譜儀器快速檢測(cè)小麥水分.現(xiàn)代科學(xué)儀器,2002,6:50-52
          [5]劉繼明.perton8600近紅外儀.在面粉廠的重要應(yīng)用.糧油食品科技.2000,5:28
          [6]Barton FE,wind ham WR,champagne ET,Lyon BG.Optimal geometries for the development of rice quality spectroscopic chemo metric models[j]Cereal chemistry,1998.75(3):315~319(end)


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