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玉米油掺假快速检测方法的研究

2017-05-22 15:47:09来源:金博宝188官网注册 导刊

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  本文运用拉曼光谱对含棕榈油的玉米油进行定量分析。通过对拉曼光谱图进行分析,选定1655cm-1波数运用最小二乘法,建立峰强度与棕榈油质量分数的线性关系。可以对玉米油掺棕榈油的快速定量检测。玉米油是从玉米胚芽中制取的油脂。玉米油主要由油酸、亚油酸、亚麻酸和部分饱和脂肪酸组成,富含不饱和脂肪酸,含量达85%以上,主要为亚油酸和油酸,其中亚油酸占55%,油酸占30%。

  据测定,在玉米油的脂肪段组成中,不饱和脂肪段的含量高达90%,几乎全是油酸和亚油酸,油酸的含量高达50%,油酸是一种安全脂肪酸,是人体必需但又是自身不能合成的脂肪酸,能够防止血管粥样硬化症,对预防高血压、心脏病、脂肪肝和肥胖症也有益处。一些不法商家为追求利润,用廉价的植物油与正常油品掺杂,以次充好,以假乱真,从中牟取暴利。因此,为保护合法生产经营者和消费者的利益,对食用植物油品种进行准确快速鉴别是非常必要的。目前,对于食用油掺伪的鉴别技术主要集中在色谱、质谱、波谱等仪器分析手段分析食用油中的脂肪酸含量,根据特征脂肪酸的含量不同来鉴别食用油是否掺伪,然而这些分析手段存在着所需样品量较大,分析时间长,对样品分析均为破坏性分析等问题。拉曼光谱(Raman)是近年蓬勃发展起来的一种极具前景的快速检测手段,具有无污染、无需前处理、无接触、样品量少等优点,在食品、石油化工、珠宝考古等领域得到初步的应用和探索。食用油的拉曼光谱信息非常丰富,油脂结构中的“C=C”对拉曼光谱中的分子振动有较大的贡献,不同种类植物油中的脂肪酸主要差异表现为其数量变化。国内食用油鉴别研究多侧重于采用主成分分析法定性分析,并未建立拉曼光谱数据与掺假量之间的数学关系,本文利用激光拉曼光谱快速、无损、现场检测的特点,采用最小二乘法建立了玉米油掺棕榈油的定性和定量分析方法,并建立相应的数学关系,为玉米油的掺伪鉴别提供一定的依据。

  材料与方法

  实验样品 不同产地、不同品牌、不同批次的玉米油30份、棕榈油20份,分别从宁波市各大超市购买。在10份玉米油中分别掺入棕榈油,配成含棕榈油10%、20%、30%、40%、50%的掺假玉米油各60份。

  仪器与参数 显微拉曼光谱仪 DXR Raman Microscope,美国Thermo Fisher Scientific公司。

  (光谱仪参数如下:780nm激光光源;奥林巴斯BX51研究级显微镜,10×目镜聚焦;拉曼位移范围50~3400cm-1)。

  拉曼光谱采集 采用DXR激光显微拉曼光谱仪采集食用油的拉曼光谱。由于待测对象是液体样品,因此采用金属制容器装样,以避免干扰待测对象的拉曼信号。全部样品未经任何化学处理,采用移液枪逐一装样扫描样品。每次测量前均用石油醚清洗金属质容器,避免样品间交叉污染。

  数据处理及模型评价 应用TQ Analyst分析软件进行拉曼光谱预处理及定量模型的建立。

  结果与分析

  谱图分析 纯玉米油、纯棕榈油和掺入棕榈油的玉米油的拉曼光谱谱图调整基线后,以1439 cm-1的峰值作为标准做归一化处理(图1)。

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  图1 掺不同质量分数棕榈油的玉米油的拉曼光谱图

  纯玉米油的拉曼光谱谱图共显示6个拉曼峰,分别为1079 cm-1,1263 cm-1,1301 cm-1,1439 cm-1,1655 cm-1,

  1746 cm-1。6个拉曼峰所代表的官能团特征列于表1中。

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  玉米油中掺入棕榈油的定量分析 经过分析对比谱图,在波数为1263cm-1,1655cm-1,处的拉曼光谱峰的相对峰强度偏差变化大,能够代表性的体现样品的差异性,依据此可对棕榈油含量进行定量分析。现对1655cm-1处拉曼光谱相对峰强度与棕榈油的质量分数进行研究,分析两者之间的数学关系。

  对一组掺不同浓度棕榈油的玉米油的1655cm-1拉曼峰放大后得到图2。经过分析,1655cm-1拉曼峰的相对峰强度与掺入棕榈油的质量分数呈线性相关。采用最小二乘法得到方程Y=-15.16X+3835.4。式中:Y为拉曼光谱的相对峰强度,X为掺入棕榈油的质量百分数,决定系数R2=0.9982。

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  图2 1655 cm-1放大图

  由方程计算得到的掺入棕榈油的质量分数与实际掺入棕榈油的质量分数的相对误差见表2。可见该方程能很好地表示玉米油中掺入的棕榈油质量分数,说明采用最小二乘法分析1655cm-1拉曼峰的相对峰强度能定量分析花生油中掺入的棕榈油。

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  本文通过分析纯玉米油、掺棕榈油的玉米油和纯棕榈油的拉曼光谱谱图,经过最小二乘法,定量分析了掺入不同质量分数的棕榈油的玉米油。结果表明拉曼光谱的峰强度与掺入棕榈油的质量分数呈一定的线性关系,因此本文为玉米油的掺假检测提供了数学依据。

  徐晓阳 黄玲 吴市学 盛琼 马艳 王晓杭 贾振民

  浙江正明检测有限公司

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