CN103969214A - 利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，通过将待测粮食样品研磨后压片得到的待测粮食压片样品，直接采用太赫兹频段FTIR系统对其进行测试，得到太赫兹区域光谱作为样品光谱，在同样条件下采集真空状态的太赫兹区域光谱作为参考光谱，进而得到所述待测粮食压片样品的吸收系数谱，获得所述目标农药的特征波段，最后将所述待测粮食压片样品的吸收系数谱划分为校正集样本吸收光谱和验证集样本吸收光谱，用支持向量机回归法方法建立定量分析模型，获得各所述待测粮食样品的定量检测值，本发明所述方法能够真实、有效地实现对粮食中农药残留进行快速准确的定量检测，所述定量分析模型的预测相关系数（Rv）的平均值高达0.9796。

Description

利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法

技术领域

本发明涉及一种利用太赫兹频段傅里叶变换红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，属于农药检测技术领域。

背景技术

随着现代农业的快速发展，农业及农产品对农药的需求和依赖日益增长。加之一些从业人员缺乏农药知识，长期大量使用农药甚至滥用，使得农药对环境和人类健康造成了极大的影响和危害。对于农作物而言，农药施用到农作物之后，农作物内往往会有少量残留，长时间摄食残留农药会严重影响人体健康，亦会对身体和生态环境造成重大危害。特别是近年来，食物中农药残留超标而引起的致畸致残及中毒事件等也越来越受到关注，农药痕迹残留及其代谢物在土壤、水及农产品中均有发现。因而，在大力倡导科学使用农药的前提下，如何快速、准确的检测农药引起的食品、环境的污染等问题就显得极为重要和迫切。

世界各国对农产品及食品中农药最大残留量均有相应检测方法和标准，现有的农药检测方法主要有气相色谱法、高效液相色谱法、气相色谱与质谱联用技术、液相色谱与质谱联用技术、免疫法、生物传感器法等，但上述方法均存在着样品前处理复杂，检测时间长，检测成本高，对检测人员要求较高，无法在线检测等不足。

远红外光谱区是指波长在0.025-1mm，频率在0.3-12THz之间的电磁波。在红外区域中是开拓最晚的一个波段，长期以来农残的红外光谱检测主要采取近红外或中红外光谱仪。近年来，随着科学技术的发展，傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术已变为主流的红外光谱技术，分束器的使用已将光谱范围覆盖到远红外区域。该技术通过傅里叶去卷积处理将复杂的样品IR重叠谱峰有效分开，降低了峰宽，提高了分辨率；计算功能的显著增强减少了干扰以及杂质造成的信号漂移，从而提高了灵敏度、信噪比，扩大了波长范围，缩短扫描时间。太赫兹辐射（也称“THz辐射”）是指频率在0.1THz-10THz，波长在0.03-3mm之间的电磁波，其波段位于微波和红外线之间，是宏观电子学向微观光子学过渡的区域，在电磁波频谱中占有很特殊的位置。许多极性大分子在振动能级间的跃迁正好处于太赫兹频率范围，因此，生物分子的太赫兹光谱可以反映由分子内或分子间集体振动和晶格振动引起的低频振动膜的本征特性。太赫兹电磁波具有较低的光子能量，在进行样品检测时，不会产生有害的光致电离，是一种有效的无损探测方法。太赫兹光谱技术可作为近红外光谱技术的有益补充用于药品检测领域。

中国专利文献CN103472032A公开了一种利用太赫兹时域光谱技术检测盐酸四环素的方法，其包括如下步骤：（1）将盐酸四环素粉末与高密度聚乙烯粉末以不同比例混合研磨，用压片机一一压成圆盘形薄片，得到含有不同质量百分比的盐酸四环素压片；（2）在0.1-3.5THz频段范围内，用太赫兹时域光谱系统一一采集不同质量百分比的盐酸四环素压片的太赫兹时域光谱；（3）以氮气的时域波形作为参考信号，以盐酸四环素压片的时域波形作为样品信号，分别进行傅里叶变换，得到两种信号的频域分布，利用公式得到压片样本的吸收系数和折射率；（4）根据各个压片样本的质量百分比及其对应的吸收谱建立校正模型，进行校正模型的验证与评价。上述方法虽然能够实现对食品中抗生素盐酸四环素进行定性和定量检测，但是在样品制备过程中，是将待检测的抗生素盐酸四环素和高密度聚乙烯粉末混合压片样品，利用聚乙烯为“背景”检测抗生素的含量，因而该方法最终检测的是存在于聚乙烯中抗生素的含量的相对数值，这就导致与实际的检测样本相差甚远，影响了检测样本的真实性；此外，引入新的无关物质聚乙烯，不可避免将会对样本检测的准确度造成影响，同时还浪费了药品。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种利用太赫兹频段FTIR技术实现直接对粮食中农药残留进行定量检测的方法。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明提供一种利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）取待测粮食样品研磨后压片，即得待测粮食压片样品；

（2）利用太赫兹频段FTIR系统，采用透射测量模式采集其真空状态下的太赫兹区域光谱作为参考光谱，并在相同条件下采集所述待测粮食压片样品的太赫兹区域光谱作为样品光谱，按照如下公式计算得到所述样品的吸收系数谱，并选择所述吸收系数谱的重现性较好的波段区间作为所述目标农药的特征波段：

I=I₀e^-ad

式中，I为样品光谱的透射光强度，I₀为参考光谱的透射光强度，a代表样品的吸收系数，d代表样品的厚度；

（3）在选定的所述特征波段内，将所述待测粮食压片样品的吸收系数谱划分为校正集样本吸收光谱和验证集样本吸收光谱；

（4）利用支持向量机回归建立所述校正集样本吸收光谱和所述验证集样本吸收光谱的定量分析模型，获得各所述待测粮食样品的定量检测值。

所述的氨基甲酸酯类农药为西维因。

所述步骤（3）中，所述特征波段为2-6THz。

所述步骤（3）中，所述FTIR的测试条件是：温度为25℃，波数范围为0-680cm^-1，频率范围为0-20.4THz，分辨率为4cm^-1，扫描次数为200次。

所述步骤（3）中，所述校正集样本和所述验证集样本吸收光谱的划分采用自助拉丁配分法进行。

利用所述自助拉丁配分法进行划分时选择配分数为4，取其中3/4作为校正集样本，1/4作为验证集样本。

所述步骤（2）中，每个样品的样品光谱重复采集3次。

所述待测粮食压片样品为直径13mm、厚度约0.15mm的圆薄片。

所述步骤（4）中，所述支持向量机回归应用Epsilon-Support VectorRegression模式(或ε-不敏感损失函数)结合径向基核函数，并采用网格搜索法和留一法交叉验证确定惩罚函数c和核函数参数g两个主要参数。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

（1）本发明所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，通过将待测粮食样品研磨后压片得到的待测粮食压片样品，直接采用太赫兹频段FTIR系统在透射测量模式、真空条件下对其进行测试，得到太赫兹区域光谱作为样品光谱，在同样条件下采集真空状态的太赫兹区域光谱作为参考光谱，进而得到所述待测粮食压片样品的吸收系数谱，获得所述目标农药的特征波段，最后将所述待测粮食压片样品的吸收系数谱划分为校正集样本吸收光谱和验证集样本吸收光谱，用支持向量机回归法方法建立定量分析模型，获得各所述待测粮食样品的定量检测值，较之现有技术中已公开的利用太赫兹光谱检测农药残留的方式而言，本发明所述方法用于检测的样品中不需掺入其他任何物质，样品制备简单，不需进行任何预处理，能够真实、有效地实现对粮食中农药残留进行快速准确的定量检测，所述定量分析模型的预测相关系数（Rv）的平均值高达0.9796，所述方法的准确率高达98%。

（2）本发明所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，在所述步骤（3）中采用自助拉丁配分法对所述特征波段进行划分得到所述校正集样本和所述验证集样本吸收光谱，通过先将所有样本分成4个子集，每个子集包含不同浓度的样本，选用其中3个子集的样本作为校正集，另外子集作为测试集；然后依次选取其它3个子集作为校正集，余下的子集作为测试集，直至所有样本作为测试集样本1次，作为校正集样本3次，由此，采用所述自助拉丁配分法能够保证建模样本和测试的均匀选取与样本的代表性，进而保证模型交叉验证的可靠性。

（3）本发明所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，在所述步骤（4）中，对所述校正集样本吸收光谱和所述验证集样本吸收光谱采用支持向量机回归建立定量分析模型，并采用校正均方根误差（RMSEC）、预测均方根误差（RMSEV）、预测相关系数（R_v）作为模型性能评判的依据，RMSEC、RMSEV越小，R_v越大，模型越好。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中，

图1是本发明方法测定无农药大米和西维因-聚乙烯的太赫兹频段的吸收系数谱；

图2是本发明实施例1所述的部分待测粮食样品在2-6THz特征波段区间的吸收系数谱；

图3是本发明采用网格搜索法和留一法交叉验证确定惩罚函数c与核函数参数g的交叉验证MSE等高线图；

图4是本发明所述模型预测值与实验值之间的关系图。

具体实施方式

实施例

本实施例提供一种利用太赫兹频段FTIR技术定量检测大米样品中西维因含量，其中，所述待测“大米样品”采用本身不含有任何农药残留的大米（河北省张家口市检验检疫局提供）添加已知量西维因（北京北纳创联生物技术研究院提供）后制备得到，并将所述待测“大米样品”作为盲样采用本发明方法进行检测，具体步骤如下：：

（1）将所述大米放入粉碎机中粉碎，研磨后过筛（100目，粒径≤150μm），放入烘箱中烘干，得到大米粉末;将大米粉末与西维因粉末按照不同质量比例混合，转移至玛瑙研钵中进一步研磨得到所述待测“大米样品”细粉，其中，所述待测“大米样品”中西维因质量百分含量依次为0%,1.0%,1.5%,2.0%,2.5%,3.0%,3.5%,4.0%,4.5%,5.0%,5.5%,6.0%,6.5%,7.0%,7.5%,8.0%,8.5%,9.0%,9.5%,10.0%,11.0%,12.0%,13.0%,14.0%,16.0%,18.0%,20.0%;

称取上述每种所述“大米样品”细粉约24mg，置于Specac公司的模具中，用压片机在7t的压力下保持3-4min，从而将所述“大米样品”细粉压制成直径13mm、厚度约0.15mm的圆薄片,即得含有不同质量百分比西维因的待测粮食压片样品，所述待测粮食压片样品两表面平行、表面光滑且没有裂缝；

（2）利用BRUKER公司生产的VERTEX/80V红外光谱仪，以及配套的OPUS软件，在室温和真空的条件下，采用透射测量模式，采集所述待测粮食压片样品的太赫兹区域的光谱作为样品光谱，并在采集每个压片样品的太赫兹区域的光谱数据之前，先采集没有放置压片样品的真空状态下的太赫兹区域的光谱数据作为参考光谱；参考光谱和样品光谱由配套的OPUS软件经过傅立叶变换等处理，按照如下公式（1）、（2）计算所述样品的吸收系数谱，并选择所述吸收系数谱的重现性较好的波段区间2-6THz作为所述目标农药的特征波段；所述参考光谱和样品光谱之间的关系如下由公式（1）和（2）表示：

I=I₀e^-ad…………（1）

式中，I为样品光谱的透射光强度，I₀为参考光谱的透射光强度，a代表样品的吸收系数，d代表样品的厚度；

（1）式经过变换后得到：

ln(I₀/I)=ad…………（2）

在进行上述数据采集时，每个所述待测粮食压片样品的样品光谱在相同环境下重复采集3次，最后取3次的平均值作为后续处理所用的吸收系数谱数据，最终得到27组吸收系数谱数据，如图2所示为其中10个不同西维因质量百分含量的所述待测粮食样品在2-6THz特征波段区间的吸收系数谱，10个不同西维因质量百分含量分别为8.0%，9.0%，10.0%,11.0%,12.0%,13.0%,14.0%,16.0%,18.0%,20.0%;

其中，所述FTIR的测试条件是：温度为25℃，波数范围为0-680cm-1，分辨率为4cm-1，扫描次数为200次。

如图1所示为发明方法测定无农药大米和西维因-聚乙烯的太赫兹频段的吸收系数谱，可以看出，在2-6THz的特征波段频率范围内，3.38THz和5.20THz处存在西维因的两个特征吸收峰，且吸收强度随着质量分数的增加而逐渐增加，因此可以用于西维因的定量和定性分析；

（3）在选定的所述待测粮食压片样品的特征波段内，将所述待测粮食压片样品的吸收系数谱，上述27组吸收系数谱数据，采用自助拉丁配分法划分为校正集样本吸收光谱和测试集样本吸收光谱，选择配分数为4，取其中3/4作为校正集样本，1/4作为测试集样本，具体为：首先将待测样本分为4份，选择其中1份作为测试集样本，其余3份作为校正集样本，即其中7组吸收系数谱数据作为测试集，其余20组吸收系数谱数据作为校正集。

（4）在0-20%的西维因浓度范围内，采用支持向量机回归建立所述校正集样本吸收光谱和所述验证集样本吸收光谱的定量分析模型，将校正均方根误差（RMSEC）、预测均方根误差（RMSEV）、预测相关系数（Rv）作为模型性能评判的依据；

对所述校正集样本和所述验证集样本光谱采用支持向量机回归建立定量分析模型，其具体原理描述如下：

支持向量机回归是关于线性回归函数的拟合：

f(x)=w^T+b（w^T,x∈R^d,R^d是d维输入空间）…………（3）

式（3）中w和b是线性回归函数的斜率和截距。支持向量机的回归函数通过极小化函数式（4）计算：

$\frac{1}{2}{w}^{T}w+\frac{1}{n}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{n}c(f\left(x_i\right),y_i)\·\·\·\left(4\right)$

这里1/2w^Tw用于决定模型的复杂程度，c(f(x_i),y_i)称之为损失函数。支持向量机理论提出了多种损失函数，其中最为常见的是ε-不敏感损失函数。本发明中所述的支持向量机回归优选运用ε-不敏感损失函数模式,其定义式如下：

事实上，由上述定义式（5）的约束条件就在假设的回归函数周围产生了一个半宽度为ε的区域，或者说在误差函数中间有一个宽度为2ε的不敏感带，称之为ε管道或ε带。如果一个数据点位于这样的ε带，此时的损失函数为0。若数据点位于ε带之外，那么损失函数值的大小就和数据点与ε宽度之间的欧几里得距离成一定比例。在这么一个特殊情况下，极小化计算（4）式就相当于去解决约束优化问题：

$\frac{1}{2}{w}^{T}w+C{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n({\mathrm{\ξ}}_i+{\mathrm{\ξ}}_i^{*})\·\·\·\left(6\right)$

上述的函数式（6）服从于约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}{y}_i-w^T{x}_i-b\≤\mathrm{\ϵ}+{\mathrm{\ξ}}_i\\ w^T{x}_i+b-t_i\≤\mathrm{\ϵ}+{\mathrm{\ξ}}_i\\ \mathrm{\ϵ},{\mathrm{\ξ}}_i,{\mathrm{\ξ}}_i^{*}\≥0\end{array}\right.\·\·\·\left(7\right)$

（7）式中，引入松弛因子ξ_i和用于评估目标值的超出程度。常数C≥0可以控制对超出误差ε的样本进行惩罚程度。此时，位于ε带以外的点就是所谓的支持向量（SV）。

通过使用拉格朗日乘数，由（6）式和（7）式提出的约束优化问题就可以转化为对偶问题。即在约束条件：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(a_i-a_i^{*})=0\\ 0\≤a_i,a_i^{*}\≤C\end{array}\right.i=\mathrm{1,2}...n\·\·\·\left(8\right)$

下，对拉格朗日乘数a_i和最大化目标函数：

$\begin{array}{c}W(a,a^{*})=-\mathrm{\ϵ}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(a_i+a_i^{*})+{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{y}_i(a_i-a_i^{*})-\frac{1}{2}{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(a_i-a_i^{*})(a_j-\\ a_j^{*})(x_i*x_j)\end{array}\·\·\·\left(9\right)$

从而我们可以获得SVR模型函数式：

$f\left(x\right)=(w*x)+b={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(a_i+a_i^{*})(x_i*x)+b...\left(10\right)$

其中拉格朗日乘数a_i和不为0，且a_i≥0和如果用函数K（x_i,y_i）代替上述（9）式和（10）式的内积运算即可确定非线性拟合函数：

$f\left(x\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n(a_i+a_i^{*})K(x_i*x_j)+b...\left(11\right)$

（11）式中K（x_i,y_i）称为核函数。最后只需要知道其中一个数据点，就可以求解得（10）式和（11）式中的b。

支持向量机理论中，提出了几种非线性核函数，包括多项式Ploy核函数，径向基核函数（RBF），Sigmoid核函数等等。本发明专利中所述的支持向量回归建模，使用的是高斯径向基RBF核函数，其核函数形式为：

$K(x_i,x)=e^{-\frac{{\left|\right|x_i-x_j\left|\right|}^2}{2{\mathrm{\σ}}^2}}\·\·\·\left(12\right)$

（12）式中的σ为核宽度参数。

运用网格搜索和留一法交叉验证选择最优的惩罚函数c和核函数参数g，由图3可以看出，当c=2，g=0.165时，交叉验证的MSE=2.09E-4最小；在此参数条件下，可以得到预测均方误差RMSEV=4.7E-5，平方预测相关系数R²（也称为Rv）=0.9788，校正均方误差（RMSEC）=6.638E-5,校正的平方相关系数为R²=0.9796；由此，上述分析模型的RMSEC、RMSE V值比较小，R_v较大，从而说明本发明方法建立的模型可靠可行，可以用来对大米样品中西维因进行定量检测。

如图4所示为所述模型预测值与实验值之间的关系图，可以清楚看出所述模型预测值和实验值之间的相关性非常好。

采用上述描述的方法，不仅可以对大米中的西维因进行定量检测，也可以推广到其它种类的粮食样品和其它农药的检测。在其它种类粮食的样品的检测中，亦需将样品制备成粉末压片。所检测的农药应当在太赫兹频段内具有特征吸收。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）取待测粮食样品研磨后压片，即得待测粮食压片样品；

（2）利用太赫兹频段FTIR系统，采用透射测量模式采集其真空状态下的太赫兹区域光谱作为参考光谱，并在相同条件下采集所述待测粮食压片样品的太赫兹区域光谱作为样品光谱，按照如下公式计算得到所述样品的吸收系数谱，并选择所述吸收系数谱的重现性较好的波段区间作为所述目标农药的特征波段：

I=I₀e^-ad

式中，I为样品光谱的透射光强度，I₀为参考光谱的透射光强度，a代表样品的吸收系数，d代表样品的厚度；

（3）在选定的所述特征波段内，将所述待测粮食压片样品的吸收系数谱划分为校正集样本吸收光谱和验证集样本吸收光谱；

（4）利用支持向量机回归建立所述校正集样本吸收光谱和所述验证集样本吸收光谱的定量分析模型，获得各所述待测粮食样品的定量检测值。

2.根据权利要求1所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述农药为氨基甲酸酯类农药。

3.根据权利要求2所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述的氨基甲酸酯类农药为西维因。

4.根据权利要求3所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述步骤（3）中，所述特征波段为2-6THz。

5.根据权利要求1-4任一所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述步骤（3）中，所述FTIR的测试条件是：温度为25℃，波数范围为0-680cm^-1，频率范围为0-20.4THz，分辨率为4cm^-1，扫描次数为200次。

6.根据权利要求1-5任一所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述步骤（3）中，所述校正集样本和所述验证集样本吸收光谱的划分采用自助拉丁配分法进行。

7.根据权利要求1-6任一所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，利用所述自助拉丁配分法进行划分时选择配分数为4，取其中3/4作为校正集样本，1/4作为验证集样本。

8.根据权利要求1-7任一所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述步骤（2）中，每个样品的样品光谱重复采集3次。

9.根据权利要求1-8任一所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述待测粮食压片样品为直径13mm、厚度约0.15mm的圆薄片。

10.根据权利要求1-9任一所述的利用太赫兹频段红外光谱技术检测粮食中农药含量的方法，其特征在于，所述步骤（4）中，所述支持向量机回归应用Epsilon-Support Vector Regression模式结合径向基核函数，并采用网格搜索法和留一法交叉验证确定惩罚函数c和核函数参数g两个主要参数。