基于低場核磁共振（LF-NMR）弛豫特性的油脂品質檢測研究

趙婷婷，王 欣，盧海燕，劉寶林（上海理工大學食品質量與安全研究所，上海200093）

基于低場核磁共振（LF-NMR）弛豫特性的油脂品質檢測研究

趙婷婷，王 欣*，盧海燕，劉寶林
（上海理工大學食品質量與安全研究所，上海200093）

研究了低場核磁共振（LF-NMR）檢測過程中的儀器參數、檢測溫度及體積等對大豆油、棕櫚油和豬油弛豫特性檢測結果的影響，并給出了適用于含固態脂類油脂樣品的LF-NMR檢測條件，即：TR＝2000ms，τ＝250μs，EchoCount＝6000個，檢測體積2.5mL，檢測溫度50℃。并應用建立的方法對多種地溝油樣品進行了檢測。結果表明，基于油樣的LFNMR弛豫特性，可有效區分8種固態油樣和10種液態地溝油，檢測正確識別率可達75%和100%，有效避免了假陽性，且S21峰比例面積可有效反映樣品的摻雜梯度變化，說明了該方法對固態和液態地溝油也具有較好的識別能力，在后期油脂品質檢測應用中具有較好的可行性。

低場核磁共振（LF-NMR），弛豫特性，參數優化，油脂

低場核磁共振技術（Low-field nuclear magnetic resonance，LF-NMR）是基于原子核磁性的一種波譜技術。1H LF-NMR的基本原理是原子核在磁場中受到磁化，自旋角動量發生進動，當外加能量（射頻場）與原子核振動頻率相同時，原子核吸收能量發生能級躍遷，產生共振吸收信號[1-2]。近年來，LF-NMR技術以其快速、無損、樣品需要量少等特點，在食品科學領域得到了一定應用，如水分狀態、蛋白質結構、玻璃態轉變、碳水化合物等多方面的研究中[3-4]，在油脂分析中，特別是檢測油料種子的含油量、固體脂肪含量測定等已經形成國際標準[5-6]，目前在油脂品質檢測中已經開始嶄露頭角，被認為是一種非常有潛力的油脂快速檢測新技術。

Martna H等[7]發現煎炸油脂的LF-NMR弛豫時間會隨其所含的極性化合物含量的增加而縮短，利用這一數學關系可以監測食用油在高溫煎炸中的品質變化。王永巍[8]、史然等[9]的研究亦表明油脂煎炸過程中隨油脂理化特性的變化，其T2多組分弛豫特性也出現顯著變化，并認為可建立理化指標與LF-NMR弛豫特性的相關性模型，從而應用LF-NMR技術進行食用油煎炸過程的品質監測。另一方面，研究者應用LF-NMR技術對“地溝油”及新鮮食用油中摻加價格低廉的毛油、煎炸油等進行了檢測。如王樂等[10]發現可以利用LF-NMR檢測樣品的固體脂肪含量對食用油摻偽餐飲業廢油脂進行檢測。周凝[11]、王永巍等[8]發現，米糠毛油、煎炸老油等餐飲廢油的T2多組分弛豫圖譜明顯區別于新鮮植物油。Lucas等[12]的研究也表明由于植物油與乳脂的甘油三酯組成不同，也會導致弛豫特性上的差異。

前期在對油脂的LF-NMR弛豫特性的研究中，多以常用食用油，如大豆油為對象進行研究，如史然等[13]對油脂LF-NMR檢測方法的優化研究。實際上，呈固態的植物油如棕櫚油，或動物脂肪如豬油，在食品的煎炸烹飪過程中使用頻率也很高，因此，其LFNMR弛豫特性的研究對于其品質的快速檢測及監控具有重要意義。因此，本文擬就低場核磁共振（LFNMR）檢測過程中的儀器參數、樣品參數等對大豆油、棕櫚油和豬油弛豫特性檢測結果的影響進行研究，進而選擇適用的LF-NMR檢測條件，并應用建立的方法對不同形態的地溝油樣品的LF-NMR弛豫特性進行研究。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

純香豬油、棕櫚油、大豆油、金鸝非氧化起酥油、金鸝高級黃油、金味液態酥油 均購自益海嘉里食品工業有限公司；薯條 上海長生食品廠；地溝油樣品（共18個） 國家食品安全風險評估中心提供；煎炸油 自制（取4.0kg純香豬油加熱至（180±2）℃并保持30min后，煎炸過程中物料比（0.036kg薯條/kg油）恒定，每批薯條煎炸3min，每小時煎炸4批，每天煎炸8h，共持續5d。實驗過程中無油料添加，取煎炸20、30、40h的煎炸油樣品，濾去沉淀后冷卻至室溫，-20℃存放備用）。

PQ001型LF-NMR核磁共振分析儀 上海紐邁電子科技有限公司；HH.S21型恒溫水浴鍋 上海博訊實業有限公司；XW-80A型微型旋渦混合儀 上海滬西分析儀器廠有限公司；09款流線型5.5L電炸爐 廣州匯利有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 方法的適用性研究 用史然等建立的方法[13]分別對2種大豆油、1種固態棕櫚油、3種固態地溝油、1種液態酥油和3種食用固態油脂（豬油、起酥油和黃油）進行LF-NMR檢測，分析其T2多組分弛豫圖譜特征。

1.2.2 檢測參數對油脂弛豫特性檢測結果的影響

LF-NMR檢測參數主要包括儀器系統參數、采集參數及樣品參數等。一般而言，系統參數由儀器特性、相應脈沖順序及儀器環境決定，由儀器自動調整。采集參數實驗過程中，量取2.5mL的油樣于核磁試管中，50℃水浴30min保證樣品完全融化后立即置于核磁探頭中，在設定的的檢測參數條件下采集樣品的LFNMR信號，分析不同參數對油樣T2多組分弛豫圖譜、單組份弛豫時間T2W、S21峰面積比例等信號穩定性及可靠性的影響。

1.2.2.1 采集參數 采集參數由儀器特性及研究目的決定，主要包括：重復采樣等待時間（TR）、重復掃描次數（NS）、采樣頻率（SW）、半回波時間（τ）、回波個數（EchoCount）和采樣點數（TD）。需要在硬脈沖自由感應衰減（Free Induction Decay，FID）序列中設置TR、NS及SW，本文中，由于油脂的信號強度相對較強，重復掃描次數（NS，次）一般可設定為4次即可。采樣頻率（SW，kHz）設置為250kHz時可完整獲取油脂中的有效信號。保存后進入硬脈沖（Carr-Purcell-Meiboom-Gil，CPMG）序列對τ及EchoCount進行設置。采樣點數（TD，個）是儀器采集信號時所需要的采樣點個數，它的大小是由樣品信號衰減的快慢決定的。當TR、τ、EchoCount三者確定后，此值可自動確定。

a.重復采樣等待時間（TR，ms）：指前一次采樣結束至后一次采樣開始的這段時間。在參數設置界面，通過分別設置TR值為500、1000、1500、2000、2500ms，單擊開始采樣并記錄信號的模最大值變化情況。

b.半回波時間（τ，μs）：指90°脈沖與相鄰180°脈沖之間的時間間隔，將τ分別設置為80、100、150、200、250、300μs，累加采集信號，導出不同τ值下所得CPMG回波數據串，從中獲得相應的信號衰減幅值并進行分析。

c.回波個數（EchoCount，個）：是指信號采樣得到的回波數量，也是施加180°脈沖的個數。將EchoCount分別設置為1000、2000、3000、4000、5000、6000、7000個，累加采集信號，導出不同EchoCount值下所得CPMG回波數據串，從中獲得相應的信號衰減幅值并進行分析。

1.2.2.2 樣品參數 在確定適宜的LF-NMR儀器參數后，通過以下實驗確定檢測的適宜樣品參數。

a.檢測溫度：分別取2.5mL油樣在27、32、37、42、46、50℃水浴30min后，立即置于核磁探頭中采集信號。分析各溫度下所得LF-NMR檢測T2多組分弛豫圖譜，研究溫度對樣品T22峰起始時間、單組分弛豫時間T2w的穩定性及可靠性的影響。

b.檢測體積：使檢測體積分別為2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5、5.0mL，于50℃水浴30min保證樣品完全融化后，立即置于核磁探頭中采集信號。分析檢測體積對T2多組分弛豫圖譜、信號總量（總的峰面積S2）及S21峰比例等信號穩定性及可靠性的影響。

1.2.3 地溝油樣品的LF-NMR弛豫特性 在優化后的參數條件下，對衛生部提供的部分真實樣品的進行LF-NMR檢測，并與文獻[13]方法的檢測結果進行比較。

1.3 數據處理

利用T-invfit軟件對LF-NMR弛豫檢測得到的自由誘導指數衰減曲線進行反演擬合，可得到油樣的多組分弛豫時間（T2）數據圖譜。當將樣品看作一個整體組分分析時，可反演得到樣品的單組分弛豫時間（T2w，單位：ms）。

應用Origin8.0軟件對數據進行擬合。實驗中均設三次平行，應用SPSS軟件對獲得的數據進行統計分析。

2 結果與討論

2.1 方法的適用性研究

[13]僅以大豆油為研究對象，對油脂的LF-NMR檢測方法進行優化研究。該檢測方法是否適用于含有固態油脂的樣品以及地溝油的檢測，仍有待于研究。因此，為了探索文獻[13]方法的適用性，應用文獻[13]的LF-NMR檢測方法獲得的不同油樣的T2多組分弛豫圖譜，結果如圖1所示。

圖1 不同油樣的T2多組分弛豫圖譜Fig.1 Multi-component relaxation map of different sample

如圖1A所示，與正常大豆油的T2多組分弛豫圖譜典型的雙峰（T22、T23）特征相比，劣質大豆油的T2多組分弛豫圖譜還出現了T21特征峰，這與文獻[13]的結果相符。值得注意的是，呈固態的正常KFC純棕櫚油的T2多組分弛豫圖譜也出現了T21特征峰，但其余三個地溝油油樣卻均未檢出T21特征峰。另外，四種正常固態油樣的T2多組分弛豫圖譜中均出現了一定比例的T21特征峰（圖1B）。因此，若依據文獻[13]的方法，根據樣品的T2多組分弛豫圖譜中是否出現T21特征峰評判樣品的品質，則含有固態油脂的樣品有可能出現假陽/陰性的誤判。同時，在檢測中也發現，文獻給出的32℃水浴10min的條件難以使含有固態油脂的樣品完全融化，這有可能造成樣品均一度較低，亦可能造成一定的誤差。因此，有必要對不同油脂，尤其是呈固態的不同油脂樣品的LF-NMR弛豫特性進行研究，以選擇合適的檢測條件從而保證檢測結果的有效性和可比性。

2.2 采集參數對油脂弛豫特性檢測結果的影響

2.2.1 重復采樣等待時間（TR，ms） 選擇合適的重復采樣等待時間（TR）有利于核磁信號采集過程中樣品系統恢復平衡狀態，減小采集信號的誤差，改善檢測結果的穩定性。不同TR值對正常大豆油、豬油和棕櫚油LF-NMR信號模最大值的影響如圖2所示。

圖2 重復采樣等待時間（TR）對不同油樣LF-NMR信號模值的影響Fig.2 Effect of TR on the LF-NMR signal stability of different sample

如圖2所示，隨著TR的增大，多次采樣過程中各油樣的LF-NMR信號模值均逐漸趨于穩定。具體而言，當TR值為500～1000ms時，與首次采集的信號模值相比，第2～6次的信號模值顯著減小（p＜0.05），這是由于TR設置過短，樣品系統難以及時恢復其初始狀態，使實驗結果的穩定性降低。大豆油在TR為1500ms，豬油和棕櫚油在TR為2000ms時，信號模最大值的相對偏差均小于1%（p＞0.05），信號模最大值變化趨于平緩，說明此重復采樣等待時間（TR）足以使樣品系統恢復平衡狀態，使其弛豫過程相對完整，檢測結果的相對誤差減小。這可能是由于重復采樣時間與樣品本身的分子大小有關，由于棕櫚油和豬油主要由棕櫚酸C16∶1和油酸C18∶1組成（占脂肪酸總量的70%～80%），而大豆油則主要由油酸C18∶1和亞油酸C18∶2組成（占脂肪酸總量的80%左右），脂肪酸的碳鏈長度越長，系統恢復平衡狀態所需的弛豫時間越短[14]，故適宜大豆油檢測的TR值比棕櫚油和豬油偏小。為了統一設定不同油脂的TR值，需要滿足分子運動性最慢的油脂都能夠完全弛豫。若繼續增大TR值至2500ms時，會導致采樣時間的延長，降低檢測效率。因此，可將TR設置為2000ms，以同時滿足大豆油、豬油和棕櫚油在LF-NMR檢測中弛豫過程的完整性。

2.2.2 半回波時間（τ） 在采集LF-NMR信號的過程中，τ值會影響CPMG回波曲線T2分布區間及信號衰減情況，因此選擇合適的τ值對于實驗結果的有效性有重要意義。圖3為豬油T2多組分弛豫圖譜隨半回波時間τ的變化情況。

圖3 豬油T2多組分弛豫圖譜隨半回波時間τ的變化Fig.3 Effect of τ value on the multi-component relaxation map of lard

與圖1B不同的是，在完全融化條件下，圖3中豬油的T2多組分弛豫圖譜基本由兩個主峰形成。隨著τ值的增加，T2多組分弛豫圖譜發生顯著變化，主要表現為T22峰面積的逐漸增加，T23峰面積的逐漸減小，進一步提取圖譜信息獲得τ值對豬油CPMG回波衰減曲線的影響（表1）。表1表明：不同τ值對豬油CPMG回波衰減程度有顯著影響，隨著τ值的增大，T2弛豫分布區間也逐漸增大，信號幅值逐漸衰減完全。當τ值為80μs時，所得CPMG曲線的橫軸T2值分布范圍僅為0～ 800ms，信號幅值最終僅衰減至66.81a.u.，說明信號衰減不完全，這會導致采集的弛豫圖譜信息缺失。當τ值增加至250μs時，T2值分布范圍可達0～2500ms，信號幅值衰減至2.69a.u.，說明此時信號衰減完全，弛豫圖譜信息全面。若繼續增大τ值，信號幅值無顯著減小（p＞0.05），樣品弛豫圖譜也無顯著變化，但檢測效率會有所降低。因此，有必要選擇合適的τ值，以確保實驗結果的有效性。

表1 τ值對豬油CPMG回波衰減曲線的影響Table 1 Effect of τ value on the CPMG echo decay curve of lard

進一步研究大豆油、豬油和棕櫚油在不同τ值下所得CPMG回波數據串信號衰減幅值情況，如表2所示。

τ值影響CPMG回波曲線是否衰減完整。由表2可知，隨著τ值的增大，各樣品檢測得到的信號幅值均逐漸衰減完全。和豬油與棕櫚油相比，大豆油衰減稍慢，當τ值由80μs增大至200μs時，大豆油信號幅值由119.71a.u.衰減至10.70a.u.，而豬油信號幅值由66.81a.u.衰減至3.35a.u.，棕櫚油信號幅值由59.64a.u.衰減至3.11a.u.。當τ值增大至250μs時，若繼續增大τ值，信號幅值無顯著減小（p＞0.05），說明將τ設置為250μs可保證大豆油、棕櫚油和豬油的CPMG回波曲線衰減完整，從而使本實驗所檢測的3類樣品的LFNMR信息相對完整。

2.2.3 回波個數（EchoCount） 在采集LF-NMR信號的過程中，回波個數亦會影響CPMG回波曲線信號衰減情況，設置合適的回波個數有利于保證信號幅度衰減完全，獲得完整的CPMG回波衰減曲線。不同EchoCount值對CPMG回波數據串信號衰減幅的影響如圖4所示。

圖4 EchoCount（回波個數）對不同油脂回波衰減曲線的影響Fig.4 Effect of EchoCount on the CPMG echo decay curve of different oil samples

表2 半回波時間（τ）對不同油樣LF-NMR檢測信號幅值衰減的影響Table 2 Effect of τ value on the LF-NMR signal decay of different sample

由圖4可知，隨著EchoCount值的增大，各樣品的信號幅值逐漸衰減完全。當回波個數為1000時，大豆油、棕櫚油和豬油的信號幅值分別衰減至345.90、231.51、243.58a.u.，說明EchoCount取值過小，信號采集不完全，樣品中的部分信息缺失。相比于豬油和棕櫚油，大豆油衰減稍慢，但隨EchoCount逐漸增大，3類油脂的信號衰減幅值逐漸趨于零，當EchoCount增大至6000后，三類樣品的信號幅值變化無顯著差異（p＞0.05），信號基本完全衰減。當然，過大的EchoCount亦會降低實驗效率。因此將回波個數設置為6000個已經基本可保證本實驗所檢測的3類樣品的LF-NMR弛豫完全。

2.3 樣品檢測參數對油脂弛豫特性檢測結果的影響

2.3.1 檢測溫度 檢測溫度對大豆油、棕櫚油和豬油T2多組分弛豫圖譜的影響如圖5和圖6所示。

圖5 大豆油、棕櫚油和豬油T2多組分弛豫圖譜隨樣品溫度的變化Fig.5 Multi-component relaxation map of soybean oil（A），palm oil（B）and lard（C）at different temperature

圖6 50℃時大豆油、棕櫚油和豬油的T2多組分弛豫圖譜Fig.6 Multi-component relaxation map of soybean oil，palm oil and lard at 50℃

如圖5A所示，隨溫度升高，三種油樣的T2多組分弛豫圖譜整體均呈右移趨勢，這是由于，T2（自旋-自旋弛豫時間）是表征磁化強度的橫向分量恢復過程的時間常數，可以反映樣品組成結構的特征，與樣品內部氫質子所受的束縛力及其自由度有關[14-15]。隨溫度升高，分子自由度增加，氫質子所受束縛力減小，T2弛豫時間相對延長，表現為T2多組分弛豫圖譜整體右移。此外，在磁場環境中，固態、液態的質子衰減速率不同，在溫度升高過程中，呈固態的棕櫚油和豬油樣品逐漸融化，當檢測溫度低于50℃時，樣品呈液晶態，既有固脂晶體，又有液態成分，表現為T2多組分弛豫圖譜中存在3個特征峰（圖5B、圖5C）。當溫度升至50℃時，樣品完全融化，其T21特征峰則消失，說明此峰可能表征了樣品中的某種脂肪晶體成分[16]，此時，這兩種油樣的圖譜與大豆油圖譜結構相似，由兩個特征峰構成。但由于脂肪酸組成的差異，使得不同種類油脂的T2多組分弛豫圖譜特征仍可明顯區別（圖6）。

進一步研究T2弛豫圖譜中T22峰起始時間和單組份弛豫時間T2W隨檢測溫度的變化，結果如圖7所示。

圖7 大豆油、棕櫚油、豬油的單組份弛豫時間T22峰起始時間（A）和T2W（B）隨樣品溫度的變化情況Fig.7 Start time of T22peak（A）and single-component relaxation time（B）of soybean oil，palm oil and lard at different temperature

如圖7A所示，三種油樣的T22峰起始時間均隨溫度的升高而增大，T22峰起始時間和溫度間呈良好線性關系（R2分別為0.974、0.956和0.962），且與大豆油相比，呈固態的棕櫚油與豬油的T22峰起始時間相對較小。圖7B表明，隨著檢測溫度的升高，油樣的單組份弛豫時間T2W也隨之增加，并呈良好線性關系（R2分別為0.994、0.980和0.946），其中，棕櫚油和豬油的T2W大小相近，較大豆油的T2W明顯偏小。這是由于固態樣品中氫質子受束縛相對較大，自由度較小，表現為T2多組分弛豫圖譜上起峰時間較短；反之，液態大豆油中的氫質子受束縛相對較小，自由度較大，表現為T2多組分弛豫圖譜上起峰時間較長。

總體而言，當檢測溫度為50℃時，一方面可以消除由于固態樣品存在脂肪晶體產生的與劣質油品相似的T21特征峰，同時，不同種類油脂的T2多組分弛豫圖譜特征有顯著區別，油樣T2W相對偏差亦相對較小（＜1%），整體檢測的穩定性較高。

2.3.2 檢測體積 檢測體積對T2多組分弛豫圖譜、信號總量（總的峰面積S2）的影響如圖8和圖9所示。

圖8表明，三種油樣的T2多組分弛豫圖譜均由兩個主峰構成，隨著樣品體積的增加，各峰的信號幅值均逐漸增大，總峰面積亦逐漸增大，且油脂種類不同，其T22與T23峰面積比例有明顯差異。分別對各樣品信號總量（y）與樣品體積（x，mL）進行數據擬合發現（圖9），二者之間呈良好線性關系（R2分別為0.988、0.992和0.989），這是由于，隨著樣品體積的增加，氫質子總量增加，反映為信號幅值的整體增加，但T2多組分弛豫圖譜特征不變，對檢測結果的真偽基本沒有影響。

圖8 大豆油、棕櫚油和豬油T2多組分弛豫圖譜隨檢測體積的變化Fig.8 Multi-component relaxation map of soybean oil（A），palm oil（B）and lard（C）at different volume

圖9 大豆油、棕櫚油和豬油信號總量隨檢測體積的變化Fig.9 The total signal of soybean oil、palm oil and lard at different volume

進一步研究不同檢測體積條件下，合格豬油及不同煎炸程度豬油的S21峰面積比例的出現情況，如表3所示。

由表3可以看出，總體而言，合格豬油均未出現T21特征峰，而不同煎炸程度的豬油樣品則均出現了T21特征峰，且煎炸時間越長，其對應的S21比例越大。當檢測體積由2.0mL增加至2.5mL時，檢測得到的煎炸油樣品的S21峰面積比例均呈增加趨勢，而當檢測體積繼續增加時，S21峰面積比例的檢測結果又呈逐漸降低趨勢。經方差分析，在檢測體積為2.0～3.5mL時，檢測體積對S21峰面積比例有顯著影響（p＜0.05），且當檢測體積為2.5mL時，煎炸油S21峰面積比例間的相對差異較大，有利于油脂品質的正確判斷。

以上研究表明，采集參數對油脂弛豫特性檢測結果的有重要影響，在以下實驗條件下，即：TR＝2000ms，τ＝250μs，EchoCount＝6000個，檢測體積2.5mL，檢測溫度50℃時，有利于檢測獲得食用油脂真實可靠的LF-NMR弛豫特性。

2.4 地溝油樣品的LF-NMR弛豫特性

進一步應用以上采集參數對呈固態或液態的地溝油樣品的LF-NMR弛豫特性進行了研究，并參考文獻[13]，以特征性T21峰為劣質油品判斷標準，結果如表4和表5所示。

由表4可知，當以T21峰為判斷標準時，文獻[13]的方法僅可正確識別出8種固態油樣中的3種，正確率僅為37.5%，在將正常油樣（2號油樣：KFC純棕櫚油）誤判為陽性的同時，又將4種地溝油誤判為正常油樣，假陰性率高達57%，這容易在實際執法應用中造成冤假案例。而應用本研究中的采集參數條件則可正確識別出6種，正確率顯著提高至75%，且未將正常油樣誤判為陽性，避免了假陽性的問題。這可能是由于，在文獻方法的基礎上，本研究中將影響樣品CPMG回波曲線T2分布區間及信號衰減情況的兩個采集參數，半回波時間（τ）和回波個數（EchoCount）分別由原定的200μs和5000個增加至250μs和6000個，這可使樣品的信號幅值衰減更加完全，LF-NMR弛豫信息更加完整可靠，而檢測溫度由32℃升至50℃則有效消除了固態樣品中脂肪晶體可能產生的T21特征峰，減小了誤判的幾率，因此，檢測效率較高。當然，由于6、8號油樣檢測得到的S21峰比例面積較小，分別僅為0.02%、0.04%，因此在判斷過程中引起了漏檢，仍存在一定的假陰性問題。

由表5可知，對實驗中所用的10種液態地溝油樣而言，應用本研究中的采集參數條件可顯著檢測到特征性的T21峰，10種液態地溝油的正確識別率為100%，而文獻[13]的方法僅可正確識別出10種液態地溝油樣中的2種，正確率僅為20%，而其余8種地溝油由于未出現T21峰或T21峰過小，造成了檢測結果的誤判或漏檢；此外，表5中1～8號樣品均為一定摻雜程度的地溝油樣品，其檢測得到的S21峰比例面積也可以反映樣品的摻雜梯度變化，說明了該方法在后期應用中具有一定的可行性。

表3 檢測體積對不同油樣的S21峰面積比例的影響Table 3 The area ratio of T21peak（S21）of different sample at different volume

表4 固態地溝油樣的T21峰對應峰面積（S21）檢測結果Table 4 Peak area ratio（S21）of solid oil samples

表5 液態地溝油樣的T21峰對應峰面積（S21）檢測結果Table 5 Peak area ratio（S21）of liquid oil samples

3 結論

低場核磁共振（LF-NMR）的多個采集參數，如重復采樣等待時間（TR）、半回波時間（τ）、回波個數（EchoCount）、檢測溫度及體積等，對樣品的LF-NMR弛豫特性檢測結果的真實性及穩定性有重要影響。論文首先以三種典型的食用油脂（大豆油、棕櫚油、豬油）為研究對象，系統研究了（LF-NMR）檢測過程中的儀器參數、樣品參數等對其弛豫特性檢測結果的影響，發現在TR＝2000ms，τ＝250μs，EchoCount＝6000個，檢測體積2.5mL，檢測溫度50℃時，有利于檢測獲得食用油脂真實可靠的LF-NMR弛豫特性。進而應用以上采集參數對呈固態或液態的地溝油樣品的LF-NMR弛豫特性進行了研究，發現基于油樣的LF-NMR弛豫特性，可有效區分8種固態油樣和10種液態地溝油，且S21峰比例面積可有效反映樣品的摻雜梯度變化，說明了該方法在后期油脂品質檢測應用中具有較好的可行性。當然，研究中也發現，由于地溝油來源復雜，組分及精煉程度差異較大，單純應用特征性的T21峰是否出現判斷油樣品質仍有一定風險，后期仍需深入分析油脂LF-NMR檢測信息，構建多指標體系，以進一步有效提高檢測效率。

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Quality assessment of oils and fats based on the LF-NMR relaxometry characteristics

ZHAO Ting-ting，WANG Xin*，LU Hai-yan，LIU Bao-lin
（Institute of Food Safety and Quality，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

The effects of the LF-NMR instrument parameters，detection temperature and volume on the stability and reproducibility of oils’relaxometry characteristics results had been investigated with the taken soybean oil，palm oil and lard as the samples.The results indicated that good stability and reproducibility could be guaranteed if choosing the following parameters，such as TR=2000ms，τ=250μs，EchoCount=6000，and before the measurement，a sample of 2.5mL should be stabilized at 50℃.Then the method was employed to discriminate 8 solid oil samples，10 liquid hogwash oil samples.The result indicated that the proposed methodology was a useful tool to authenticate the hogwash oils，and the correct recognition rate was 75%and 100%，respectively，and the false positive rate had been effectively avoided.Meanwhile，the difference of S21peak area could reflect the adulterated ratio，which means that.The developed method had a good possibility to be used to assess the oil quality in the future.

LF-NMR；relaxation characteristics；optimal parameters；oil

TS201.1

A

1002-0306（2014）12-0058-08

10.13386/j.issn1002-0306.2014.12.003

2013－11－07 *通訊聯系人

趙婷婷（1988-），女，在讀碩士研究生，研究方向：食品安全控制與檢測。

國家自然科學基金（NSFC31201365）；上海市科委重點攻關項目（11142200403）；上海市教委科研創新項目（11YZ109）。