食品中添加劑殘留的快速檢測方法研究

Researchon RapidDetectionMethodsofAdditive Residuesin Food

XIAO Xueqin1，DONG Xue2， GE Yiling'， LIU Xiangdi' （1.Qingdao Chengyu Food Testing Co.，Ltd.， Qingdao ， China; 2.Ingeer Testingamp; Certification（Shandong） Co.，Ltd.，Weifang261ooo， Chin

Abstract： With the rapid development of the food industry，the problem of additive residues has become an important factorthreatening food safetyand it is of great practicalsignificance todevelopeficient and accuraterapid detection technology. Inthis paper，the main rapid detection methods for food additive residues are reviewed，and the quality control strategies in the detection process are discused. By optimizing technology selection，strengthening instrumentmanagement，improving thecomprehensive literacyof personnel，and introducingdigital and intellgent methods， it can provide theoretical support for the standardization and efciencyof food additive residue detection and help improve the food safety supervision system.

Keywords： food safety; food additive residues; rapid detection; qualitycontrol; digital inteligence technology

食品添加劑在改善食品色澤、風味及保質期等方面發揮著重要作用，但其超量或非法使用導致的殘留問題日益引發公眾擔憂。傳統檢測方法存在耗時長、成本高、設備依賴性強等局限性，難以滿足現代食品供應鏈的快速篩查需求。在此背景下，快速檢測技術因其高效、靈敏且易推廣的特性，逐漸成為保障食品安全的重要技術。本文聚焦主流快速檢測方法的技術特征與應用場景，提出科學的質量控制路徑，以期為相關領域提供參考。

1食品添加劑殘留的主要快速檢測方法

1.1原子吸收光譜法

原子吸收光譜法通過測定特定元素的基態原子對特征波長光的吸收程度，實現對食品添加劑中金屬元素的定量檢測。該方法在分析含金屬元素的食品添加劑殘留時具有顯著優勢，如用于檢測膨松劑中的鋁殘留或某些防腐劑中的鈣、鈉等金屬成分[1]。其高靈敏度與選擇性使其能夠有效區分目標金屬元素與其他共存物質，尤其在檢測痕量金屬添加劑時表現突出。然而，該方法對樣品前處理要求極為嚴格，需通過酸消解、灰化等步驟將金屬元素轉化為可檢測的游離態，操作過程煩瑣且可能引入污染風險[2]。此外，儀器設備體積龐大且維護成本較高，難以適應現場快速檢測需求。

1.2 高效液相色譜法

高效液相色譜法以高壓輸送流動相實現目標物在色譜柱中的高效分離，結合紫外、熒光或二極管陣列檢測器完成定性定量分析。該方法在檢測苯甲酸、山梨酸等有機酸類防腐劑，以及胭脂紅、檸檬黃等合成色素時具有優勢，其高分辨率可有效區分結構相近的化合物，如同時分析飲料中的多種甜味劑[3]。相較于氣相色譜法，高效液相色譜法無須氣化樣品，適用于熱不穩定或高沸點添加劑的檢測，在乳制品、調味品等復雜基質中的適用性更強[4]。但該技術對儀器性能依賴程度高，色譜柱的穩定性、流動相比例及流速的微小波動均可能影響分離效果。此外，梯度洗脫程序雖可提升分離效率，但會延長單次檢測時間，難以滿足大批量樣本的快速篩查需求。

1.3 酶聯免疫吸附法

酶聯免疫吸附法的技術核心在于抗原-抗體的特異性識別與酶標記信號的放大作用，常用于乳制品中抗生素殘留或肉類中瘦肉精的快速篩查[5]。該方法通過包被抗體捕獲目標物，再借助酶標二抗催化顯色底物產生可檢測信號，其檢測過程通常可在數10min 內完成，且無須復雜儀器支持，特別適合基層檢測機構或現場初篩。然而，抗體的制備質量直接影響檢測性能，若抗體親和力不足或存在交叉反應，則可能導致假陽性或假陰性結果。此外，顯色反應受環境溫度、孵育時間等條件嚴格限制，試劑盒的保存穩定性亦影響檢測重現性。

1.4電化學傳感器方法

電化學傳感器通過測量目標物在電極界面的氧化還原反應引起的電流、電位或阻抗變化實現檢測，在亞硝酸鹽、糖精鈉等添加劑的快速分析中展現出獨特價值。該技術的突出優勢在于響應迅速、設備小型化與低成本，如便攜式電化學檢測儀可現場完成腌制食品中亞硝酸鹽含量的即時測定[。通過修飾電極表面，如負載納米金顆粒或分子印跡聚合物，可提升傳感器的選擇性與靈敏度，甚至實現復雜基質中目標物的直接檢測[。但電極表面的污染與鈍化問題始終制約其長期穩定性，多次使用后可能出現信號衰減或基線漂移，需頻繁清潔或更換電極。此外，食品中普遍存在的電活性物質如抗壞血酸、多酚類化合物會干擾檢測信號，盡管可通過選擇性膜或差分脈沖伏安法等手段抑制干擾，但仍需結合離心、過濾等預處理步驟，削弱了其快速檢測的核心優勢。

1.5 其余聯用方法

聯用技術通過整合色譜分離與光譜、質譜等檢測手段的優勢，有效提升檢測精度與覆蓋范圍。其中，氣相色譜-質譜聯用技術可同時實現添加劑的分離與結構鑒定，在香精香料中禁用增香劑的篩查中具有不可替代性[8；超高效液相色譜－串聯質譜技術則能檢測肉制品中克倫特羅等 β- 激動劑殘留，檢測限可達皮克級別[。此類方法通過多維數據互補，有效克服單一技術選擇性不足或靈敏度有限的缺陷，尤其適用于復雜食品基質中多組分添加劑的同步分析。然而，聯用系統的高度集成性導致設備購置與運維成本激增，且需配備專業技術人員進行方法開發與數據處理。

2食品添加劑殘留快速檢測質量控制方法

2.1加強檢測儀器設備維護校準與更替管理

檢測儀器設備的精準性與穩定性是保障食品添加劑殘留快速檢測結果可靠性的核心要素。 ① 建立覆蓋全生命周期的儀器管理機制，針對原子吸收光譜儀、高效液相色譜儀等關鍵設備制訂周期性校準計劃，依據國家標準或行業規范定期進行性能驗證，確保儀器靈敏度、重復性與線性范圍符合檢測要求[10]。 ② 采用第三方計量認證機構開展校準服務，重點核查基線噪聲、檢出限及定量限等關鍵參數，校準記錄需完整存檔并實現動態追蹤。 ③ 針對高頻使用設備實施預防性維護策略，如色譜柱的再生清洗、電極表面的去污處理及光學系統的防潮保護，最大限度地降低突發性故障對檢測流程的干擾。 ④ 完善儀器更替決策體系，結合檢測技術迭代趨勢與設備性能衰減曲線，建立基于故障率、維修成本及檢測效率的綜合評估模型，優先淘汰技術落后或維修經濟性差的設備，逐步引入自動化程度高、抗干擾能力強的智能化檢測平臺。

2.2強化檢測人員專業知識和實踐操作水平

檢測人員的專業素養直接影響添加劑殘留快速檢測數據的準確性與可重復性。 ① 需構建分層次、多維度的培訓體系，針對新人職人員開展基礎理論培訓，培訓內容涵蓋添加劑分類、檢測原理及標準方法解讀；對在崗人員實施進階技能強化，重點培養復雜基質干擾消除、異常數據診斷及快速檢測技術優化能力。 ② 建立標準化操作視頻庫與虛擬仿真平臺，通過可視化手段規范樣品前處理、儀器操作及結果判定流程，減少人為操作偏差。 ③ 推行“理論考核 + 實操評估”的雙重認證機制，定期組織盲樣測試與能力驗證，重點關注檢測人員對國標方法變更、新型添加劑識別及交叉污染防控的掌握程度。 ④ 鼓勵技術人員參與行業技術論壇與跨機構協作項目，通過案例研討與經驗共享提升對新型非法添加物篩查的前瞻性研判能力。

2.3針對添加劑殘留場景科學選擇檢測技術

檢測技術的合理選擇是提升食品添加劑殘留快速檢測效能的前提。 ① 需建立場景化檢測需求評估模型，依據添加劑種類、基質復雜性、檢測時效性及成本約束條件，明確技術選型優先級。針對液態樣品中水溶性添加劑的篩查，可優選電化學傳感器實現現場即時檢測[11]；對于固態食品中多組分添加劑的同步分析，則需采用高效液相色譜－質譜聯用技術提升特異性[12]。 ② 構建技術適應性評價體系，從檢出限、抗干擾能力、通量成本等維度對候選技術進行量化評分，尤其需評估基質效應可能引發的假陽性或假陰性風險。 ③ 針對區域性特色食品或新型復配添加劑，開展預實驗驗證與技術參數優化，通過調整提取溶劑比例或優化衍生化反應條件，提升特定場景下的檢測靈敏度。

2.4引入數智技術輔助分析檢測添加劑殘留

數智技術的深度融合為添加劑殘留檢測質量控制提供了創新路徑。 ① 開發檢測數據智能管理平臺，集成光譜數據庫、色譜峰自動識別算法及異常值預警模塊，實現檢測結果的實時質控與趨勢分析。例如，通過機器學習模型比對歷史檢測數據，自動識別儀器漂移或操作失誤導致的系統性偏差。 ② 構建基于物聯網的檢測設備狀態監控網絡，利用傳感器實時采集儀器溫濕度、電壓穩定性等運行參數，通過邊緣計算技術預測潛在故障并觸發維護工單。 ③ 探索人工智能在譜圖解析中的應用，訓練深度學習模型對重疊色譜峰或微弱光譜信號進行智能解卷積，顯著提升復雜基質中痕量添加劑的定性準確率[13]。 ④ 推廣自動化前處理設備與微流控芯片技術，通過標準化機械操作替代人工干預，降低樣本污染風險并提高檢測一致性[14]。

3結語

綜上所述，原子吸收光譜法、高效液相色譜法、酶聯免疫吸附法、電化學傳感器方法及各類聯用技術在食品添加劑殘留快速檢測中各有優勢與局限性。在檢測質量控制方面，儀器設備的維護校準、人員專業能力的提升、檢測技術的科學選型，以及數智技術的引入，共同保障檢測結果的準確性與可靠性。隨著食品安全要求的不斷提高，未來食品添加劑殘留快速檢測技術將朝著更高靈敏度、更智能化、更便捷化的方向發展，不同檢測技術的融合與創新也將為食品安全監管提供更有力的技術支撐。

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