CN105424640A - 一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法，包括：(1)以不同美术绿含量的茶叶作为测试样本，获取各个测试样本在设定波数范围内的红外吸收光谱；(2)根据测试样本的红外吸收光谱，提取美术绿的特征吸收峰的透射率，获得各个特征吸收峰的吸光度；(3)建立美术绿含量与各个吸光度之间的线性回归模型；(4)获取待测样本在美术绿的特征吸收峰处的吸光度，根据所述的线性回归模型，计算得到待测样品中美术绿的含量。该方法具有简单、快速、准确性高的优点。

Description

一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法

技术领域

本发明涉及美术绿含量检测技术领域，尤其涉及一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法。

背景技术

茶叶的色泽对其品质评定而言，起着举足轻重的作用，该指标不仅是茶叶分类的重要依据还是辨别茶叶优劣的重要因素。而近年来不法商贩为了谋取利益，在茶叶中非法添加美术绿，以达到改善茶叶卖相的目的。

美术绿是一种重金属类混合染料，也称“铅铬绿”、“翠铬绿”或“油漆绿”，外观色泽鲜艳，主要用于生产油漆、涂料、油墨及塑料等工业产品，它是一种工业颜料。其主要化学成分为铬酸铅，铬酸铅对人体的危害是巨大的，可引起贫血、肾损害、铅中毒、皮炎、湿疹、铬鼻病和皮肤溃疡等，国际癌症研究中心(IARC)已将“铬和某些铬化合物”列入对人类致癌的化学物质。一种添加了工业色素“铅铬绿”的假碧螺春，其重金属铅含量超标60倍(国标规定每公斤茶叶里面铅的含量不能超过2毫克)。如果用10克这样的茶叶泡茶水，人体通过茶水就可以摄入150微克的铅，而根据2000年做的中国总膳食研究，正常情况下，每个成年男子一天摄入铅的水平应该小于82.5微克，可见这种毒茶叶危害严重。

目前对茶叶中美术绿的检测主要是通过测定其中铅、铬等重金属来评定的，主要的检测方法主要有：原子吸收光谱法、电感耦合等离子体法、原子荧光光谱法和溶出伏安法等。

原子吸收光谱法是基于蒸气相中被测元素的基态原子对其原子共振辐射的吸收强度来测定试样中被测元素含量的一种方法。该法的优点是选择性强、灵敏度高、分析范围广，但是在多元素检测时不能同时分析，难熔元素的检测灵敏度差，对于基体复杂的样品分析，尚存某些干扰问题需要解决。

电感耦合等离子体法主要包括电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法和电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法。ICP-AES是高频感应电流产生的高温将反应气加热、电离，利用元素发出的特征谱线进行测定，它的灵敏度高，干扰小，线性宽，可同时或顺序测定多种金属元素；电感藕合等离子体质谱(ICP-MS)分析技术是将电感藕合等离子体与质谱联用，利用电感藕合等离子体使样品汽化，将待测金属分离出来，从而进人质谱进行测定，通过离子荷质比进行无机元素的定性分析、半定量分析、定量分析，同时进行多种元素及同位素的测定，具有比原子吸收法更低的检测限，是痕量元素分析领域中最先进的方法，但价格昂贵，易受污染。

原子荧光光谱法(AFS)的原理是原子蒸气吸收一定波长的光辐射而被激发，受激原子随后通过激发过程发射出一定波长的光辐射，在一定的实验条件下，其辐射强度与原子含量成正比。原子荧光光谱法具有灵敏度高，选择性强，试样量少和方法简单等特点；但其不足之处是应用范围还不够广泛。

溶出伏安法又称反向溶出极谱法，这种方法是使被测的物质，在待测离子极谱分析产生极限电流的电位下电解一定的时间，然后改变电极的电位，使富集在该电极上的物质重新溶出，根据溶出过程中所得到的伏安曲线来进行定量分析。该方法的灵敏度很高，故在超纯物质分析中具有实用价值，但是影响溶出电流的因素有很多，如富集时间、搅拌速度和电位扫描速率等。

以上方法都是通过鉴定重金属铅和铬的存在，进而推断出美术绿的含量，但是在处理过程中，无法排除铅、铬的其他来源。所以，单靠重金属铅和铬的检测无法确定铅、铬一定来源于美术绿。并且用以上方法检测时需要用到大量的试剂进行前处理，过程繁琐，无法做到快速检测。

红外光谱法又称“红外分光光度分析法”，是分子吸收光谱的一种。红外光谱法实质上是一种根据分子内部原子间的相对振动和分子转动等信息来确定物质分子结构和鉴别化合物的分析方法。组成分子的各种基团都有自己特定的红外特征吸收峰，可以据此实现分子中某些化学键和官能团的“指纹鉴别”。红外光谱作为分子水平的测试手段，易于实现复杂混合物体系的成分鉴定分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法，该方法具有简单、快速、准确性高的优点。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法，包括：

(1)以不同美术绿含量的茶叶作为测试样本，获取各个测试样本在设定波数范围内的红外吸收光谱；

(2)根据测试样本的红外吸收光谱，提取美术绿的特征吸收峰的透射率，获得各个特征吸收峰的吸光度；

(3)建立美术绿含量与各个吸光度之间的线性回归模型；

(4)获取待测样本在美术绿的特征吸收峰处的吸光度，根据所述的线性回归模型，计算得到待测样品中美术绿的含量。

红外光谱法实质上是一种根据分子内部原子间的相对振动和分子转动等信息来确定物质分子结构和鉴别化合物的分析方法。组成分子的各种基团都有自己特定的红外特征吸收峰，可以据此实现分子中某些化学键和官能团的“指纹鉴别”。红外光谱作为分子水平的测试手段，易于实现复杂混合物体系的成分鉴定分析。

多元线性回归分析是用来研究一个因变量与一组自变量之间的依存关系的，通过提取美术绿的红外特征吸收峰处的吸光度，建立美术绿含量与各个吸光度之间的线性回归模型，再将待测样品的各个相应的吸光度带入线性回归模型便可得出待测样本中的美术绿的含量。

与其他依靠检测铅和铬元素的方法比较，利用红外光谱法能够保证测试的铅和铬元素来源于美术绿，进而保证了测试的美术绿的准确性，避免了其他来源的干扰。

步骤(1)中，将茶叶碾碎，作为检测对象，将各个检测对象和美术绿按照一定配比混合均匀，配制一组美术绿含量呈梯度分布的测试样本。

单独通过某一测试样本的红外光谱很难准确的确定美术绿的特征吸收峰，本发明中通过对大样本进行统计学分析，能够准确的找出美术绿的特征吸收峰。通常样本数量越多，特征吸收峰判定越准确，但是这样会导致计算量大，效率低。因此测试样本的数量需要根据实际情况考虑，不可太高，也不能太低。另外，为便于实现所有测试样本可分为若干组(通常为5～7组)，每一组的美术绿含量相同，不同组之间的美术绿含量进行梯度设置。

作为优选，测试样本的数量为60～120；进一步优选为120。

获取各个测试样本在设定波数范围内的红外吸收光谱，作为优选，设定波数范围为400～4000cm^-1，茶叶中美术绿的红外特征吸收峰分布在该波数范围内。

根据所有测试样本的红外吸收光谱，提取美术绿的特征吸收峰，作为优选，提取的美术绿的特征吸收峰的个数为19。

作为优选，提取的美术绿的特征吸收峰分别在1185cm^-1、1197cm^-1、1206cm^-1、1238cm^-1、1271cm^-1、1291cm^-1、1337cm^-1、1384cm^-1、1419cm^-1、1438cm^-1、1456cm^-1、1489cm^-1、1506cm^-1、1509cm^-1、1525cm^-1、1531cm^-1、1538cm^-1、1556cm^-1、1559cm^-1处。

为了计算的方便，将各个特征吸收峰的透射率转换为吸光度，按照公式将透射率转换为吸光度，所述公式为：

$A=log\frac{1}{T}$

其中，A为吸光度，T为透射率。

将测试样本中美术绿含量与各个特征吸收峰处的吸光度之间线性回归模型，作为优选，采用多元线性回归分析法拟合建立线性回归模型。

所述的线性回归模型为：

Y＝-0.376469+5.481λ₁-4.898λ₂-2.494λ₃-6.932λ₄+6.650λ₅

+8.490λ₆-3.953λ₇+3.603λ₈-8.341λ₉-3.2369λ₁₀+2.321λ₁₁

-5.424λ₁₂-1.589λ₁₃+2.142λ₁₄+3.871λ₁₅+4.219λ₁₆+1.924λ₁₇

-3.553λ₁₈+1.842λ₁₉

其中，Y为茶叶中美术绿含量，单位为mg/g；λ₁、λ₂、λ₃、λ₄、λ₅、λ₆、λ₇、λ₈、λ₉、λ₁₀、λ₁₁、λ₁₂、λ₁₃、λ₁₄、λ₁₅、λ₁₆、λ₁₇、λ₁₈和λ₁₉分别为1185cm^-1、1197cm^-1、1206cm^-1、1238cm^-1、1271cm^-1、1291cm^-1、1337cm^-1、1384cm^-1、1419cm^-1、1438cm^-1、1456cm^-1、1489cm^-1、1506cm^-1、1509cm^-1、1525cm^-1、1531cm^-1、1538cm^-1、1556cm^-1和1559cm^-1处的吸光度。

将待测样品的各个相应的吸光度带入线性回归模型便可得出待测样本中的美术绿的含量。

利用本发明的线性回归模型对若干样本的美术绿含量进行预测，对各个样本的预测值与实际值进行一元一次线性拟合，该拟合曲线的相关系数(R²)达到了0.947，均方根误差(RMSE)达到了0.065，说明本发明的线性回归模型能够实现茶叶中美术绿含量的有效检测。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

(1)利用红外光谱法进行分析，能够保证测试的铅和铬元素来源于美术绿，进而保证了测试的美术绿的准确性，避免了其他来源的干扰；

(2)操作简单，避免了传统美术绿含量测量的提取、消解等繁琐、耗时的样品制备过程，为快速有效地实时监测茶叶中美术绿的含量提供有效手段，具有良好的应用前景；

(3)系统结构简单，易于操作，且系统维护成本低廉，基本实现自动化检测。

附图说明

图1为通过本发明的线性回归模型对样本中美术绿含量的预测值与其真实值之间的散点分布图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

1、线性回归模型的建立：

(1)将茶叶碾碎成粉末，与美术绿按照一定配比混合均匀，配制成美术绿含量呈梯度分布的测试样本。

分别称取0mg、1.5mg、2mg、1.5mg、2mg、2.5mg美术绿，再分别对应加入1g、3g、2g、1g、1g、1g茶叶粉末，研磨混合均匀，得到0mg/g(美术绿质量/茶叶质量)、0.5mg/g、1mg/g、1.5mg/g、2mg/g、2.5mg/g比例的混合粉末，配制成6个美术绿含量呈梯度分布的检测对象。每个含量水平取20个样本，6个检测对象合计得到120个测试样本。

将各个测试样本与溴化钾晶体(KBr)按照1∶49的质量比混合，充分研磨，压片。

(2)对各个测试样本的压片在400～4000cm^-1波数范围内进行红外扫描，得到透射率，并按照公式将透射率(T)转换为吸光度值(A)，公式为：

$A=log\frac{1}{T}$

根据所有测试样本的吸光度值，提取美术绿的19个特征吸收峰处的波数，分别为1185cm^-1、1197cm^-1、1206cm^-1、1238cm^-1、1271cm^-1、1291cm^-1、1337cm^-1、1384cm^-1、1419cm^-1、1438cm^-1、1456cm^-1、1489cm^-1、1506cm^-1、1509cm^-1、1525cm^-1、1531cm^-1、1538cm^-1、1556cm^-1和1559cm^-1。

(3)采用多元一次线性回归分析对茶叶中美术绿含量与各个特征吸收峰的吸光度值之间建立线性回归模型，该线性回归模型为：

Y＝-0.376469+5.481λ₁-4.898λ₂-2.494λ₃-6.932λ₄+6.650λ₅

+8.490λ₆-3.953λ₇+3.603λ₈-8.341λ₉-3.2369λ₁₀+2.321λ₁₁

-5.424λ₁₂-1.589λ₁₃+2.142λ₁₄+3.871λ₁₅+4.219λ₁₆+1.924λ₁₇

-3.553λ₁₈+1.842λ₁₉

其中，Y为茶叶中美术绿含量，单位为mg/g；λ₁、λ₂、λ₃、λ₄、λ₅、λ₆、λ₇、λ₈、λ₉、λ₁₀、λ₁₁、λ₁₂、λ₁₃、λ₁₄、λ₁₅、λ₁₆、λ₁₇、λ₁₈和λ₁₉分别为1185cm^-1、1197cm^-1、1206cm^-1、1238cm^-1、1271cm^-1、1291cm^-1、1337cm^-1、1384cm^-1、1419cm^-1、1438cm^-1、1456cm^-1、1489cm^-1、1506cm^-1、1509cm^-1、1525cm^-1、1531cm^-1、1538cm^-1、1556cm^-1和1559cm^-1处的吸光度。

获取待测样本在美术绿的特征吸收峰处的吸光度后，可根据所述的线性回归模型，计算得到待测样品中美术绿的含量。

2、线性回归模型的检验：

利用测试样本的配制方法，配制美术绿含量分别为0mg/g(美术绿质量/茶叶质量)、0.5mg/g、1mg/g、1.5mg/g、2mg/g、2.5mg/g的6组检验样本。

利用上述茶叶中美术绿含量的检测方法预测各个检验样本中美术绿的含量，并将各个检验样本中美术绿含量的预测值与其实际值之间进行一元一次线性拟合，拟合曲线的相关系数(R²)达到了0.947，均方根误差(RMSE)达到了0.065，说明本发明的线性回归模型能够实现茶叶中美术绿含量的有效检测。

检验样本中美术绿含量的预测值与其实际值之间的散点分布图如图1所示。

Claims (8)

1.一种茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，包括：

(1)以不同美术绿含量的茶叶作为测试样本，获取各个测试样本在设定波数范围内的红外吸收光谱；

(2)根据测试样本的红外吸收光谱，提取美术绿的特征吸收峰的透射率，获得各个特征吸收峰的吸光度；

(3)建立美术绿含量与各个吸光度之间的线性回归模型；

(4)获取待测样本在美术绿的特征吸收峰处的吸光度，根据所述的线性回归模型，计算得到待测样品中美术绿的含量。

2.根据权利要求1所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，设定波数范围为400～4000cm^-1。

3.根据权利要求1所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，提取的美术绿的特征吸收峰的个数为19。

4.根据权利要求3所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，提取的美术绿的特征吸收峰分别在1185cm^-1、1197cm^-1、1206cm^-1、1238cm^-1、1271cm^-1、1291cm^-1、1337cm^-1、1384cm^-1、1419cm^-1、1438cm^-1、1456cm^-1、1489cm^-1、1506cm^-1、1509cm^-1、1525cm^-1、1531cm^-1、1538cm^-1、1556cm^-1、1559cm^-1处。

5.根据权利要求1所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，采用多元线性回归分析法拟合建立线性回归模型。

6.根据权利要求5所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，所述的线性回归模型为：

Y＝-0.376469+5.481λ₁-4.898λ₂-2.494λ₃-6.932λ₄+6.650λ₅

+8.490λ₆-3.953λ₇+3.603λ₈-8.341λ₉-3.2369λ₁₀+2.321λ₁₁

-5.424λ₁₂-1.589λ₁₃+2.142λ₁₄+3.871λ₁₅+4.219λ₁₆+1.924λ₁₇

-3.553λ₁₈+1.842λ₁₉

其中，Y为茶叶中美术绿含量，单位为mg/g；λ₁、λ₂、λ₃、λ₄、λ₅、λ₆、λ₇、λ₈、λ₉、λ₁₀、λ₁₁、λ₁₂、λ₁₃、λ₁₄、λ₁₅、λ₁₆、λ₁₇、λ₁₈和λ₁₉分别为1185cm^-1、1197cm^-1、1206cm^-1、1238cm^-1、1271cm^-1、1291cm^-1、1337cm^-1、1384cm^-1、1419cm^-1、1438cm^-1、1456cm^-1、1489cm^-1、1506cm^-1、1509cm^-1、1525cm^-1、1531cm^-1、1538cm^-1、1556cm^-1和1559cm^-1处的吸光度。

7.根据权利要求1所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，获得吸光度的方法为：按照公式将透射率转换为吸光度，所述公式为：

$A=log\frac{1}{T}$

其中，A为吸光度，T为透射率。

8.根据权利要求1所述的茶叶中美术绿添加含量的检测方法，其特征在于，测试样本的数量为60～120。