化學計量學方法在食品分析中的運用分析

姚志 焉峰

摘要：化學計量學是一種新興學科，實現了數學、統計學、計算機科學等的融合，具有獨特魅力，能夠對傳統方法難以處理的復雜問題加以攻克，在食品分析領域具有良好的應用價值。本文就食品分析中常用的化學計量學方法進行闡述，進一步探究化學計量學方法在食品分析中的運用，旨在全面提升食品分析的精確度與效率。

關鍵詞：化學計量學方法;食品分析;運用

食品分析的核心在于，對食品特征信息進行分析，對數據性質加以量測，食品安全性與質量判別方面也具備了可靠依據。在食品分析方面運用化學計量學方法，能夠對信息進行深度挖掘和處理，在復雜體系中通過強大手段對隱含信息進行提取。基于此，可充分發揮化學計量學方法的應用價值，促進食品分析工作的高質量開展。

一、食品分析中常用的化學計量學方法

（一）多元校正方法

在化學計量學理論中，多元校正方法居于關鍵地位，是理論的核心，能夠以創新化方式構建理論基礎，促進定量分析的推進，是一種有針對性的校正方法，主要以差異化結構類型量測數據為對象，這就促進了多維校正模型的構建，能夠自差異化結構類型數據信息中有價值信息提取出來，定量表征后能夠就體系問題開展分析，促進問題的順利解決。多維校正方法基本原理及優缺點在化學計量學方法中的應用較為普遍，多維校正方法分析在食品分析中的運用也就具備了強有力的理論支持。以多元校正方法為支持開展食品分析，其中最小二乘法（PLS）、主成分回歸（PCR）和多元線性回歸（MLR）等方法的應用效果良好。

以最小二乘法（PLS）為例，其應用廣泛，是以PCR為基礎所實現和發展的，SVD是在量測矩陣與響應矩陣的基礎上同時實現的，能夠將非線性擾動因素排除后進行求解，這就保證了模型的精準度與可靠性。但就一階校正來看，矩陣分解階段矩陣雙線性分解旋轉具有特殊性和不確定性，這一情況的存在會對實際應用產生影響，在集樣品校正方面，以預測集樣品為對象，若面對其他干擾時并未采取校正建模方式，則會導致干擾程度存在差異，預測偏差也會有所不同。為保證一階校正解的可靠性，應當確保校正集樣品的完善化，將預測集樣品中相應組分與性質容納其中。

（二）多類聚類和判別分析方法

就主成分分析（PCA）來看，該技術在識別分析模式階段具有良好的應用價值，作為多元統計方式之一，可有效壓縮數據。濃縮階段對最優方案加以選擇，從測量矩陣出發，獲得相關信息，待維數降低后尋找新變量，數量為n個，其組成部分為原始變量線性。通過測量能夠顯現出數據內部特征，保證數據精簡化程度，據此開展簡便分析，判別分析結果的準確度更高，因而該技術能夠滿足譜帶重疊問題的解決需求。

就人工神經網絡（ANN）來看，其能夠對人腦結構進行模擬，獲得大腦生理研究成果，運用數理方法進行簡化抽象和模擬，因而人工神經網絡從性質上來看是一種智能仿生自適應運算模型，并且在信息處理方面發揮著系統化作用。在聚類分析運算階段，主要通過有無監督學習來劃分運算算法。所謂有監督學習，就是向網絡中輸入訓練樣本，對比網絡輸出與期望目標值，得出誤差值，通過自適應方式對權重值進行計算，保證網絡輸出值精度的合理性。所謂無監督學習，就是不將訓練樣本輸入網絡中，以已建立聚類為參照，自行組織并調整權重值，學習規律變化與連接權值保持一致，屬于一種獨特的演變方程。但實際上該算法的運用極易受制于過擬合與局部最優，實際使用范圍受限。

二、化學計量學方法在食品分析中的運用

（一）食品安全檢測

隨著社會經濟水平的顯著提升，公眾在食品安全方面的關注度也隨之提升，相關機構在食品安全檢測方面所投入力度也明顯加大。就食品安全快速分析儀的性質來看，其屬于手持式食品安全分析系統，其基礎在于拉曼光譜技術，通過創新化方式將高集成手持拉曼光譜儀和拉曼增強技術協調起來，能夠就食品中非法添加劑、農藥殘留及有害物等進行檢測，保證操作的高效化、便捷化與準確性。

（二）食品營養成分分析

就食品營養成分檢測來看，其主要是以食品為對象實施檢測，保證檢測的專業性，以數據結果為支持，對食品營養成分做出判斷，明確種類及成分等，把握其營養價值，為食品選購提供參考。食品營養成分檢測方面，以碳水化合物、蛋白質、脂肪、礦物質等為主要項目。通過光譜分析儀應用價值的發揮，能夠高效且精確的檢測食品營養成分，其原理在于，將近紅外線發散至物品材料，促進分子活躍度的提升，分子振動后可對其反射光纖進行分析，把握光學特征，進而精準識別，材料化學成分也得以確定。在食品營養成分檢測方面，通過光譜分析儀的應用，能夠對熱量、脂肪、蛋白質等營養成分加以確定。

（三）食品分類識別及摻偽分析

基于化學模式識別技術可識別食品分類并對其合格性做出判斷。化學測量階段可充分發揮計算機的應用價值，以數據為參考揭示內部規律，尋找性質相同的樣品并做出推測，對未知樣品模式進行判斷。比如以臺式核磁共振波譜儀為支持，能夠對榛果油中摻雜進行檢測，分析籽油中不飽和脂肪。以氫譜化學位移值、耦合情況、信號質子數為簡單結構樣品確定提供了支持，對比文獻值或圖譜能夠對樣品結構做出判斷，分析其是否存在雜質等。對比文獻值或圖譜時，應當分析差異化實驗條件的影響，比如溶劑種類、樣品濃度、測定溫度等。若樣品有著復雜或未知的結構，需要協調應用多種分析手段，以保證結構判斷的準確性。

三、結束語

食品分析中化學計量學方法得到廣泛應用，但食品有著復雜的成分和繁多的種類，為促進食品分析任務目標的實現，應當就化學計量學方法的運用開展深入研究。因此在食品分析中可運用化學計量學方法開展食品安全檢測、食品營養成分分析以及食品分類識別與摻偽分析，確保食品安全性得到顯著提升，公眾的身體健康也能夠得到保證。

參考文獻：

[1]王繼峰. 化學計量學方法在食品分析中的應用[J]. 現代食品，2020（21）：191-193+197.

[2]張忠和. 化學計量學方法在食品分析中的應用[J]. 中國化工貿易，2019，011（009）：149.

[3]陳峰，李鶴東，王亞棋，等. 化學計量學方法在食品分析中的應用[J]. 化工管理，2017，35（3）：1-15.