CN104914068B - 一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，采用THz光谱结合BP神经网络对反式脂肪酸快速检测的技术。包括如下步骤：一、收集具有代表性的食用油脂样品作为训练集；二、测定所述训练集样品的THz光谱；三、测定所述训练集样品的反式脂肪酸含量的化学值；四、所述训练集样品的THz波段光学特性的分析，建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型；五、模型的验证；六、待测样品的分析。该方法可通过THz光谱鱼BP神经网络结合，快速测定食用油脂中反式脂肪酸的含量。分析速度快，操作简便，大大提高食用油脂监控能力。
Description
技术领域
本发明涉及一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，具体涉及一种THz光谱结合BP神经网络的反式脂肪酸快速检测技术。
背景技术：
反式脂肪酸(Trans fatty acid，TFA)是最少含有一个非共轭反式双键的不饱和脂肪酸，普遍存在于反雏动物乳制品、油脂及油脂食品中。多年以来有关反式脂肪酸潜在危害的研究表明，增加反式脂肪酸的摄入量，不仅对人体有害的低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)浓度上升，也会降低血清中对人体有益的高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)的浓度，使致动脉硬化的α-脂蛋白浓度升高，明显增加了患心血管疾病危险性。2003年7月，美国FDA公布，自2006年1月1日起，食品营养标签中必须标注产品中反式脂肪酸的含量；2005年12月，加拿大开始强制实施食品营养标签的标示，要求在营养标签中单独一行标示反式脂肪酸含量。因此，探索反式脂肪酸的检测技术成为了食用油脂产业中的一个热门。目前最常用的检测反式脂肪酸的技术为气相色谱法，但其分析方法复杂，耗用时间较长，故寻找快速、无损检测反式脂肪酸含量的方法尤为重要。
太赫兹(Terahertz，即THz)波是一个处于微波与红外光之间的特定波段的电磁辐射，频率在0.1～10THz(1THz＝1012Hz，波长为3mm～30μm)，具有相当宽范围的电磁辐射区域。同时，样本得到的时域信号通过傅立叶变换即可得到频域信号，通过对频域信号进行分析和处理即可获得被测样品的吸收系数、消光系数、折射率等相关参数。利用太赫兹光谱分析技术快速准确测量食用油脂中反式脂肪酸的含量，可以克服传统方法中的诸多弊端，易于实现油脂加工过程中的动态监控，也可以进一步提高油脂企业优化各项工艺指标的技术水平，进一步提升我国油脂加工企业的国际市场竞争力。
发明内容
本发明是针对实际生产中，传统的气相色谱法(GC)检测油脂过程复杂，耗时长，定性定量分析所需的标准品数量多且价格昂贵等问题，而提出的一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，通过以下步骤实现：一、收集具有代表性的食用油脂样品作为训练集；二、测定所述训练集样品的THz光谱；三、测定所述训练集样品的反式脂肪酸含量的化学值；四、所述训练集样品的THz波段光学特性的分析，建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型；五、模型的验证；六、待测样品的分析。
一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，THz频段与分子整体和分子间振动模式对应，这些振动模式对外界环境更为敏感；测量的准确性和效率高；稳定性好；所需的能量更低，实用性更强，基于以上特性建立的BP神经网络模型，不仅能够对复杂的非线性系统进行处理，也能够对不含明确的数学表达式的体系进行处理，模型的准确度好，抗干扰能力强。
具体实施方式
具体实施方式一：一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法通过以下步骤实现：
一、收集具有代表性的食用油脂样品作为训练集：首先要针对不同品质、不同生产工艺、有代表性的食用油脂产品进行收集，作为训练集；然后利用THz光谱仪扫描得到样本集标准光谱；
二、测定所述训练集样品的THz光谱：将训练集样品分别放入1mm和5mm的比色皿中，测定所需的光谱，并收集所需的光谱数据；
三、测定所述训练集样品的反式脂肪酸含量的化学值：采用气相色谱法对训练集样品的反式脂肪酸含量进行测定；
四、所述训练集样品的THz波段光学特性的分析，建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型：
(1)将优选出来的训练集样品的光谱数据进行收集，将THz波透过介质后得到参考及样品的THz脉冲时域电场波形Er(ω)和Es(ω)，进行傅里叶变换，从而得到各自的频域谱Er(ε)和Es(ε)，THz电场的透射系数T(ω)＝Es(ω)/Er(ω)，复折射率N(ω)＝n(ω)+jk(ω)，他们存在如下函数关系：
其中，n(ω)为样品的实折射率，k(ω)为样品的消光系数，为样品和参考信号的振幅模的比值，A(ω)为样品和参考信号的相位差，ω为频率；
(2)由于k(ω)＜＜n(ω)，可得出样品的吸收系数：
其中，c为真空中光速，d为样品的厚度。通过吸收系数的不同可对样品进行识别；
(3)将所收集的52个训练集样本中的10个作为验证集，剩下的42个作为预测集，进行非线性建模，并将预测集用于建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型；
五、模型的验证：取已知TFA含量的油脂作为验证集，在相同条件下用光谱仪扫描得到光谱，根据已建立的模型计算TFA含量，经验证每个验证集样本误差均小于10％后，可确定该已建立的模型适用；若某些验证样本误差大于10％，则对校正参数重新进行回归运算，如此反复，直至得到满意的定量模型；
六、待测样品的分析：用光谱仪扫描得到待分析油脂的光谱，进行预处理后将光谱数据输入模型即可测定出油脂中反式脂肪酸含量(待测样品的扫描过程和预处理条件应同校正样本集保持一致，以消除误差)。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一的不同点在于步骤二中将训练集样品放入1mm比色皿中，测定并收集光谱数据。其它步骤与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一的不同点在于步骤四中将所收集的训练集数据根据化学值进行排序后进行分集处理，并且，保证化学值的最大值和最小值作为预测集，并将建立的BP神经网络模型的动量因子，学习率，学习次数进行训练。其它步骤与具体实施方式一相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一的不同点在于步骤五中验证集决定系数R2达到0.9793、验证集均方根误差RMSEP为0.3686、相对标准偏差达到4.507％。其它步骤与具体实施方式一相同。
Claims (4)
1.一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，其特征在于用THz光谱结合BP神经网络的反式脂肪酸快速检测方法通过以下步骤实现：
一、收集具有代表性的食用油脂样品作为训练集：首先要针对不同品质、不同生产工艺、有代表性的食用油脂产品进行收集，作为训练集；然后利用THz光谱仪扫描得到样本集标准光谱；
二、测定所述训练集样品的THz光谱：将训练集样品分别放入1mm和5mm的比色皿中，测定所需的光谱，并收集所需的光谱数据；
三、测定所述训练集样品的反式脂肪酸含量的化学值：采用气相色谱法对训练集样品的反式脂肪酸含量进行测定；
四、所述训练集样品的THz波段光学特性的分析，建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型：
(1)将优选出来的训练集样品的光谱数据进行收集，将THz波透过介质后得到参考及样品的THz脉冲时域电场波形Er(ω)和Es(ω)，进行傅里叶变换，从而得到各自的频域谱Er(ε)和Es(ε)，THz电场的透射系数T(ω)＝Es(ω)/Er(ω)，复折射率N(ω)＝n(ω)+jk(ω)，他们存在如下函数关系：
其中，n(ω)为样品的实折射率，k(ω)为样品的消光系数，为样品和参考信号的振幅模的比值，A(ω)为样品和参考信号的相位差，ω为频率；
(2)由于k(ω)＜＜n(ω)，可得出样品的吸收系数：
其中，c为真空中光速，d为样品的厚度；通过吸收系数的不同可对样品进行识别；
(3)将所收集的52个训练集样本中的10个作为验证集，剩下的42个作为预测集，进行非线性建模，并将预测集用于建立吸收系数与反式脂肪酸含量化学值的BP神经网络模型；
五、模型的验证：取已知TFA含量的油脂作为验证集，在相同条件下用光谱仪扫描得到光谱，根据已建立的模型计算TFA含量，经验证每个验证集样本误差均小于10％后，可确定该已建立的模型适用；若某些验证样本误差大于10％，则对校正参数重新进行回归运算，如此反复，直至得到满意的定量模型；
六、待测样品的分析：用光谱仪扫描得到待分析油脂的光谱，进行预处理后将光谱数据输入模型即可测定出油脂中反式脂肪酸含量；待测样品的扫描过程和预处理条件同校正样本集保持一致，以消除误差。
2.根据权利要求1所述的一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，其特征在于步骤二将训练集样品放入1mm比色皿中，测定并收集光谱数据。
3.根据权利要求1所述的一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，其特征在于步骤四中将所收集的训练集数据根据化学值进行排序后进行分集处理，并且，保证化学值的最大值和最小值作为预测集，并将建立的BP神经网络模型的动量因子，学习率，学习次数进行训练。
4.根据权利要求1所述的一种油脂中反式脂肪酸含量的光谱快速检测方法，其特征在于步骤五中验证集决定系数R2达到0.9793、验证集均方根误差RMSEP为0.3686、相对标准偏差达到4.507％。
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