采用紅外光譜分析技術快速鑒別原料乳摻假

陳巧燕

（深圳市晨光乳業有限公司，廣東深圳518107）

采用紅外光譜分析技術快速鑒別原料乳摻假

陳巧燕

（深圳市晨光乳業有限公司，廣東深圳518107）

針對目前市場上出現的原料乳中摻假的現狀，建立了紅外光譜技術快速鑒別摻假原料乳的分析方法。收集正常原料乳和摻假乳樣品，利用紅外光譜技術結合主成分分析方法建立定標識別模型，并通過不同攙假乳的紅外光譜檢測進行模型驗證。結果表明，紅外光譜分析技術可以實現原料乳中是否摻假的快速鑒別。

紅外光譜；主成分分析；定標；攙假乳

Abstract:According to the situation that raw milk was adulterated in current market,this paper developed an analysis method based on infrared spectroscopy (IRS)technique combined with principal component analysis(PCA)approach to distinguish the adulterated raw milk.This method was verified using different adulterated milk samples.The results suggested that IRS has a good potential to detect the adulteration of raw milk.

Key words：IRS;PCA;spectral calibration;adulterated raw milk

自從食品工業開始產業化后，由于利益的驅使，摻假現象便應運而生，原料奶的摻假問題也不例外[1]。按照有關規定，生鮮乳是指從正常飼養的、無傳染病和乳房炎的健康母牛乳房內擠出的常乳，禁止摻水、摻雜、摻入有毒有害物質及其他物質[2-3]。部分奶農為了增加收入，通過添加水解蛋白、乳清粉、葡萄糖和尿素等物質來提高原料乳指標或達到穩定性狀的目的[4-8]。若將這種摻假原料乳生產的產品投放到市場，將給消費者和企業造成無可挽回的損失。目前，原料乳的摻假日趨專業化，嚴格按照正常原料乳中各成分組成比例添加相應物質，導致采用傳統的化學分析法測定，結果都顯示正常。常規原料乳摻假的化學檢驗方法只是針對某一種物質的摻假，在原料奶驗收時，不太可能針對多種物質的摻假進行檢驗，所以化學分析方法很難及時發現摻假乳。采用新的分析技術及時準確地對原料乳進行摻假鑒別顯得至關重要。

紅外光譜技術利用紅外吸收的光譜信息，采用化學計量學方法分析處理實驗數據，從而對樣品進行定性和/或定量分析測定，是一種快速、無損的新型檢測技術，目前廣泛應用于原料及中間體中多組分成分的檢測，功能性因子定量分析研究等方面。紅外光譜分析技術可以對乳制品中主要成分及含量進行快速測定，但用于摻假乳快速鑒別的報道并不多。紅外光譜技術基于不同物質在其紅外掃描光譜上的差異，結合化學計量學方法建立定標模型來定性分析各個指標[9-13]，通過比較摻假乳和正常乳之間的掃描光譜差異，然后運用定標模型來區分摻假原料乳在理論上是可行的。

本研究采用紅外光譜分析技術，對正常原料乳和摻假原料乳的光譜差異特性建立主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）定標摻假識別模型，找出正常乳和摻假乳在光譜上的差異，結合定標模型來辨別一個未知樣品是否摻假，以驗證紅外光譜技術在原料乳摻假分析中的應用效果。

1 材料與方法

1.1 材料

正常原料乳樣品共計101份，其中80份用于建立PCA定標，另外31份用于定標的驗證，攙假原料乳31份，同樣用于定標的驗證工作。

1.2 儀器

MilkoScan FT 120多功能乳品分析儀：丹麥FOSS公司，配備質量保證模塊（QA模塊）。

1.3 方法

1.3.1 樣品準備

正常樣品80份，依次編號為1、2…80。同時準備31份正常樣品（樣品依次編號1至31）和31份不同摻假原料乳樣品（樣品依次編號為C1至C31），用于定標的驗證工作。不同攙假乳樣品所摻物質類型見表1。

表1 不同摻假原料乳配方Table 1 The formulas of different adulteration in raw milk

1.3.2 樣品掃描和定標樣品集的建立

對MilkoScan FT 120多功能乳品分析儀進行標準化，充分清洗并完成調零操作，使儀器狀態達到最佳，然后對80份用于定標和62份用于驗證的原料乳樣品分別收集光譜信息，每個樣品均掃描3遍，取平均值。

利用MilkoScan FT 120軟件建立定標樣品集，其中定標樣品集1包含正常樣品1到80，定標樣品集中設置一個指標為“樣品狀態”，對于每個定標樣品1到80在“樣品狀態”指標數據欄均輸入數據0，表示為正常樣品集，用于PCA中主成分的提取及定標模型的建立。另一個定標樣品集2包括31份正常樣品和31份摻假樣品，在此定標樣品集中也設置一個指標為“樣品狀態”，對于正常樣品輸入數據0，而非正常樣品集（摻假樣品）的輸入數據1，用于定標模型的驗證。

1.3.3 定標模型的建立和驗證

采用主成分分析（PCA）回歸方法，以建立好的定標樣品集1為基礎，利用MilkoScan FT 120軟件建立PCA定標[14]，同時采用預測集樣品2，對所建的定標模型的有效性進行驗證。

2 結果與討論

2.1 定標的建立

在PCA定標模型的建立過程中，必須綜合考慮所選主成分數和其對應的可解釋的變異因素的程度的關系。可解釋的變異因素的程度可以理解為以后定標對于外來樣品光譜差異的識別程度，從理論上講，可解釋的變異因素達到100%時是最理想的狀態，但此時建立定標模型的性能不一定好，因為選擇過多的主因子數目會給定標帶來更大的噪音，從而影響定標對于后續樣品的預測性能。

本實驗比較了選擇不同的主成分數目時，所建立的定標對光譜變異的識別程度，如圖1所示。

隨著主成分數目的增加，定標對于光譜變異識別程度越高。根據MilkoScan FT 120操作軟件的提示，我們選擇可解釋的變異程度大于90%時的主成分數目，由圖1可知，此時的主成分數目為4，即說明這4個主成分是判別原料乳是否摻假的最主要因素，具有統計學意義，結果可信。

2.2 定標的驗證

選擇不同的摻假乳和正常乳的樣品對所建的PCA判別模型進行驗證，驗證時，對每個驗證樣品分析3次取其平均值，驗證結果如圖2所示。圖2中的橫坐標“1”至“31”表示31份正常樣品，在PCA定標驗證時給出的結果均為正常樣品，其馬氏距離值均小于3；圖中橫坐標的“C1”至“C31”表示的為31份按照表1配制的攙假乳樣品，在PCA定標驗證時給出的結果均為非正常樣品，即摻假樣品，其馬氏距離值均明顯大于3。

由圖2可知，本實驗所建的PCA定標對于外部樣品的預測結果比較好。結合目前摻假的實際情況，此定標模型完全能夠用于此類摻假乳的檢測工作。另一方面，由于建立定標模型是一個非常煩瑣的過程，需要不斷地添加樣品集來擴充定標模型的基礎信息，使得定標模型預測的準確度和重現性越來越好。本次實驗建立的定標模型的樣品數可能還不夠，但隨著以后樣品集的逐漸擴充，定標會日趨穩定，預測結果也會更加準確、有效。

3 結論

本文采用紅外光譜分析技術結合主成分分析模式識別技術對正常原料乳建立了定標模型，通過已知摻假原料乳和非摻假原料乳樣品的檢測完成了模型的驗證，說明該技術可以實現對原料乳是否摻假的快速鑒別。相比較常規化學檢測技術相對煩瑣、費時、污染環境的缺點，紅外光譜的方法不會破壞樣品，不會造成環境污染，對測試人員無專業化要求，便于在線監測、大大提高測試效率，極大地適應了現代乳業生產需求的形勢，正逐漸受到越來越多的研究者和生產者的關注。雖然紅外光譜技術在我國乳品業的研究起步較晚，但作為一種新型快速、環保的分析技術，對于促進乳及乳制品生產品質檢測和質量控制，從而提高乳制品的品質和質量，提高企業市場占有率和國際競爭力有著極為現實而深遠的意義。

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Rapid Identification of Adulterated Raw Milk by Infrared Spectroscopy

CHEN Qiao-Yan
（Shenzhen Chenguang Dairy Co.,Ltd.,Shenzhen 518107,Guangdong,China）

2011-11-06

陳巧燕（1974—），女（漢），工程師，本科，研究方向：食品質量管理。