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                基于巨哥科Ψ 技SG1700光谱仪的调和食用油成Ψ分定量分析

                2021/11/26

                一、目的

                       在日常生活中我们经常会接触到不同种类↙的食用油,比如大豆油、玉米油、橄榄油等等。食用油的主要成分是脂肪酸「,而脂肪酸又分为饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸、多不饱和脂肪酸三种▆。不同种类的食用油,最大的区别◆在于各脂肪酸含量的不同。在日常饮食中,为了身体∞健康,往往需要均衡摄入ω 三种脂肪酸。各大食用油厂家也都推出了不同比例的◆调和油,以满足人们的需求。

                 

                       在这种情况下,如何确定︾调和油中各种食用油的比例是否与宣传相符成为了一个新的问题。例如,是否存在使用低价大豆油来代替高价橄榄油或芝麻油的行为?传统的化学计量∑ 学方法费时费力,不能达到快速检测的要求。通过光谱信息判断调和油中▓各种油品的比例能大△大缩短检测时间,简化操作流程。

                SG1700微型光谱仪                               调和油光》谱

                二、方法

                通过巨哥科技生产的SG1700微型光谱仪,对大豆油、玉米油、花生油、葵花籽油、芝麻油等五种常见植物↓油进行900~1700nm光谱采集和建模,具体步骤√为:

                1.使用市场上常见品牌的五种食用油,按不同比例混合,采集光谱数据300多个,从中选取100个数据进行建模,其他用于模型验证。

                2.对光谱进行平滑、归一化等预处理①。

                3.使ㄨ用后向偏最小二乘法(biPLS)、连续∑投影法(SPA)等方法,选取合「适特征波段,排除噪声。

                4.分别使用偏最小二乘法(PLS)和支持向量◎机回归㊣ (SVR)两种方法进行回归。

                特征波段选取

                三、结果

                 

                      分别使用PLS和SVR两种方法对五种油♂进行建模,均取得了较好的预测结果。下图中各散点为五种食用油成分的模型预测值,离实际值(直线)的距离为误差,对于花生油和芝麻油的成分预测误差在±0.05以内。

                 五种油SVR模型预〇测结果                  五种油PlS模型预测结果

                                                                                            花生油模型预测结果准确度高                   大豆油模型预测结果 

                                                                        受成分相近的玉米油和葵花油干扰

                 

                       由于大豆『油、玉米油、葵花籽油三种油的成分相近,都属ζ 于高亚油酸油,单独区分相对困难,因此误差略大。将这○三种油的浓度合并视为一种油后进行建模,也达到±0.05以内的准确度。

                          

                花生油、芝麻油、“合并”油SVR模型预测       花生油、芝麻油、“合并”油PLS模型预测

                 

                四、结论

                 

                       巨哥科技SG1700微型光谱仪具有优异的¤稳定性和一致性,灵敏度高,扫描速度快,可用于快速▆实时的定量成分分析。在本实验中,使用巨哥科技的SG1700微型光谱仪可快速获得调和食用油的光谱信息,模型准确性高,用于确定调和食用油各成分的精度好于5%。

                 


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