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紅外光譜在食品檢測(cè)中的應(yīng)用分析

2021-12-20 06:35:49李明言
食品界 2021年12期
關(guān)鍵詞:分析檢測(cè)方法

李明言

為了實(shí)現(xiàn)食品生產(chǎn)和質(zhì)量的安全性檢測(cè),主要對(duì)食品中的蛋白質(zhì)、糖類、脂肪等微量元素實(shí)現(xiàn)定量分析,提出基于紅外光譜的食品微量元素檢測(cè)方法。采用分析化學(xué)及儀器分析的方法,構(gòu)建食品的營養(yǎng)成分分析表,通過紅外光譜的波長分布,在波長范圍內(nèi)進(jìn)行食品的分子結(jié)構(gòu)、組成信息以及微量化學(xué)元素特征檢測(cè),通過對(duì)食品成分定量、定性分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)食品的安全性監(jiān)管和營養(yǎng)成分分析。測(cè)試表明,采用該方法進(jìn)行食品檢測(cè)的準(zhǔn)確性較高、應(yīng)用范圍廣、操作簡單。

引言

在食品安全和食品營養(yǎng)學(xué)分析中,需要采用化學(xué)儀器分析的方法,進(jìn)行食品組分檢測(cè),結(jié)合食品的品質(zhì)結(jié)構(gòu)特征分析,采用儀器和化學(xué)特征分析的方法,進(jìn)行食品安全性檢測(cè)。通過分析食品的組分結(jié)構(gòu)特點(diǎn),在提高食品安全生產(chǎn)水平的同時(shí),還可以提高食品的營養(yǎng)價(jià)值。采用紅外光譜技術(shù)和近紅外光譜技術(shù),構(gòu)建食品安全性檢測(cè)模型,結(jié)合對(duì)紅外光的波長分布狀況,實(shí)現(xiàn)對(duì)食品的組分結(jié)構(gòu)劃分。本文指出基于紅外光譜的食品微量元素檢測(cè)方法。采用分析化學(xué)及儀器分析的方法,構(gòu)建食品的營養(yǎng)成分分析表,實(shí)現(xiàn)紅外光譜在食品檢測(cè)中的應(yīng)用。

1. 食品的化學(xué)組分特征分析

為了實(shí)現(xiàn)紅外光譜在食品檢測(cè)中的應(yīng)用分析,采用分析化學(xué)及儀器分析的方法,構(gòu)建食品的營養(yǎng)成分分析表。采用紅外光譜特征分析的方法,結(jié)合食品的光譜特征分析特性,從紅外光譜曲線中提取實(shí)用信息,通過食品的組分特征,采用波譜分析方法,結(jié)合氣相色譜法、氣相-質(zhì)譜聯(lián)用方法,構(gòu)建不同光譜波段下的食品成分分析模型,得到氣相色譜(900W)、氣相-質(zhì)譜(700W)、紅外光譜技術(shù)(500W)下的食品化學(xué)組分檢測(cè)的濃度分布見表1。

根據(jù)表1的濃度分布檢測(cè)值,利用線性判別分析方法,結(jié)合綜合評(píng)判模型,對(duì)食品中的蛋白質(zhì)、糖類、脂等微量元素實(shí)現(xiàn)定量分析。

2. 紅外光譜在食品檢測(cè)中的優(yōu)化

在上述構(gòu)建了食品的化學(xué)組分特征分析模型的基礎(chǔ)上,采用紅外光譜技術(shù)與主成分分析(principal component analysis, PCA)基礎(chǔ),以蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物等作為微量元素,進(jìn)行相關(guān)特征峰檢測(cè),得到蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物的組分分布見表2。

分析表2得知,采用本文方法進(jìn)行食品中的蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物等微量元素檢測(cè)的準(zhǔn)確性較高。在此基礎(chǔ)上,采用通過主成分回歸分析和多元回歸分析方法,在外光譜特征區(qū)進(jìn)行主要脂質(zhì)組分測(cè)定。

分析結(jié)果得知,在不同強(qiáng)度的紅外光譜下,食品組分特征差異性較大,對(duì)食物中復(fù)雜成分的定量分析,對(duì)食品檢測(cè)的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相關(guān)性高。

結(jié)論

結(jié)合對(duì)紅外光的波長分布狀況,實(shí)現(xiàn)對(duì)食品的組分結(jié)構(gòu)劃分,本文對(duì)食品中的蛋白質(zhì)、糖類、脂等微量元素實(shí)現(xiàn)定量分析,提出基于紅外光譜的食品微量元素檢測(cè)方法。研究得知,在不同強(qiáng)度的紅外光譜作用下,食品檢測(cè)組分的相關(guān)性較好,檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)滿足食物中復(fù)雜成分的定量分析要求。

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