CN106018451A - 一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法 - Google Patents

一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法 Download PDF

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李艳茹
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Abstract

本发明一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法，具体步骤如下：测定样品含油量，测定样品含水量；采用低场核磁共振技术CPMG序列测定大豆样品，采用一维反拉普拉斯算法进行处理，获得各大豆样品的弛豫谱数据；将各大豆样品的实际含油含水量与弛豫谱数据相对应；利用化学计量学方法进行拟合，得到大豆含油含水量的预测模型；采用相同的方法对待测大豆进行检测及数据处理，获得待测大豆样品的弛豫谱数据；调用建立的大豆含油含水量的预测模型，获得待测大豆的含油含水量的测定。本发明的方法不需要复杂的前处理，不破坏样品，符合绿色化学的发展方向；可在几分钟内实现大豆含油含水量的同时快速检测和分析，更快捷、更高效。

Description

一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法
技术领域
本发明涉及大豆含油含水量检测领域，特别涉及一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法。
背景技术
大豆又名黄豆，是中国重要的经济作物之一，它的营养价值很高，被称为“豆中之王”、“田中之肉”、“绿色的牛乳”等，在数百种天然食物中最受营养学家推崇。此外，大豆还是我国最常用的油料作物，大豆经压榨、浸出等方法可制得大豆油，因此，大豆的含油量常常作为种子优选的重要标准之一。同时，大豆的含水量在大豆贮藏方面有严格要求。综上，大豆含油含水量是大豆品种优选的重要标准。
近几年，核磁共振作为一种重要的现代分析手段已广泛应用于多个领域。根据核磁共振原理，采用特定的脉冲序列对样品中具有固定磁矩的原子核进行激发，产生弛豫信号，该弛豫信号强度与被测样品中所含核自旋数目成正比，信号衰减过程与被测物质的成分结构密切相关。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术存在繁琐的前处理步骤、损伤样品等不足，提供一种快速无损的可同时测定大豆含油含水量的方法。
为达到上述发明目的，本发明提供了一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法，具体步骤如下：
S1、取若干与大豆颗粒作为样品；
S2、测定样品含油量：提取步骤S1选取的所述大豆样品的油脂，得到各大豆样品的实际含油量；
S3、测定样品含水量：105℃烘至恒重，获得步骤S1选取的所述大豆样品的实际含水量；
S4、采用低场核磁共振技术CPMG序列测定步骤S1得到的大豆样品，获到衰减曲线，采用一维反拉普拉斯算法进行处理，获得各大豆样品的弛豫谱数据；
所述测定大豆样品的CPMG谱图参数为：90度脉宽P1：4μs；180度脉宽P2：8μs；重复采样等待时间Tw：2500ms；模拟增益RG1：[-3.0到40，均为整数]；数字增益DRG1：[0到7，均为整数]；前置放大增益PRG：[0到3]；重复采样次数NS：16；回波个数NECH：3000；接收机带宽SW：100，200，300KHz；开始采样时间的控制参数RFD：0.002～0.05ms；时延DL1：0.1～0.5ms进行核磁共振信号采集；
S5、将步骤S2、步骤S3获得的各大豆样品的实际含油含水量与步骤S4获得的各大豆样品的弛豫谱数据相对应；利用偏最小二乘回归方法进行拟合，得到大豆样品含油含水量的回归方程，建立大豆含油含水量测试的数据库；
S6、采用与步骤S4相同的方法对待测大豆进行检测及数据处理，获得待测大豆样品的弛豫谱数据；调用步骤S5建立的大豆含油含水量的预测模型，获得待测大豆的含油含水量的测定。
优选方式下，步骤S2所述含油量的测定方法为索氏提取法，具体操作为：
将所述大豆样品恒温干燥3小时后，称取约15克，倒入研钵中碾碎至油状物浸出，全部装入滤纸筒中，称重；加入石油醚，料液比为1g:10ml；转移至索氏提取器中，置于90℃恒温水浴箱中提取8h，回收提取液；抽提完毕将滤纸筒自然晾晒24小时后，105℃烘干4小时，取出冷却至室温；将所述提取液经旋转蒸发至无溶液蒸出后，称剩余油脂质量，计算出大豆样品的含油率。
优选方式下，步骤S3所述含水量的测定方法为利用电热鼓风干燥箱，105℃烘至恒重，测定水分损失量即为所述大豆样品的实际含水量。
步骤S6在测定待测大豆时，利用上述建立的大豆含油含水量测试数据库，通过测定其CMPG数据，代入回归曲线方程，即可实现未知待测大豆样品含油含水量的快速测定。
本发明的优越性在于：
1、传统化学法测定大豆含油含水量需要烘干、有机溶剂萃取蒸馏等处理，本发明的方法可以直接检测大豆本身，不需要复杂的样品前处理过程，且不破坏样品，符合绿色化学的发展方向、清洁环保。
2、本发明可在几分钟内实现大豆含油含水量的同时快速检测和分析，从而对大豆的品种快速的优选；不同于现有技术的单一检测方式，更快捷、更高效；降低了人工操作成本和能源消耗，而且不消耗化学有机试剂。
3、与近红外方法相比，本发明方法具有模型简单、数据重复性好等优点，测量结果准确，可同时实现含油含水量的快速测定。
4、本发明方法通过数学方法对弛豫信号进行反演分析，可获得其他手段难以得到的有些成分的微观结构信息，利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量，从而达到检测目的。
附图说明
图1是大豆的CPMG衰减曲线谱图，1～5为5个代表性大豆样品；
图2是检测大豆的T2数据谱图，1～5为5个代表性大豆样品；
图3是校准集大豆含水量实际测定值与预测值的回归谱图；
图4是验证集大豆含水量实际测定值与预测值的回归谱图；
图5是校准集大豆含油量实际测定值与预测值的回归谱图；
图6是验证集大豆含油量实际测定值与预测值的回归谱图；
图7是校准集大豆样品水分含量的标准残余偏差；
图8是校准集大豆样品油含量的标准残余偏差；
图9是偏最小二乘模型预测未知大豆样品含油的结果；
图10是偏最小二乘模型预测未知大豆样品含水的结果。
具体实施方式
下面结合附图，用本发明的实施例来进一步说明本发明的实质，但不是对本发明的限制。
本发明方法的具体操作方法如下：
S1、选取样品并称重计为W1；
S2、测定样品CPMG信号：采用低场核磁共振技术CPMG序列测定样品得到衰减曲线，然后采用一维反拉普拉斯算法进行反演，获得各样品的弛豫谱数据；
S3、测定样品含水量：利用电热鼓风干燥箱测定干燥后样品重量W2，通过公式(W1-W2)/W1*100％计算出样品含水量；
S4、提取样品的油脂：利用索氏提取法提取样品的油脂，并进行称重W3，通过公式W3/W1*100％计算含油量；
S5、分析和处理数据：利用化学计量学方法中的偏最小二乘回归方法，建立基于S2中样品弛豫谱数据，结合实测的大豆含油含水量，得到大豆含油含水量的回归方程，建立含油含水量测试数据库，得到大豆含油含水量的预测模型。
S6、利用建立的数据库，通过对未知样品测定其CMPG序列获得横向弛豫谱数据代入回归曲线方程，实现未知大豆样品含油含水量的快速测定。
实施例
1、大豆样品的核磁共振弛豫谱分析
市场购买产地为吉林通化的大豆，随机分成十组。采用NMI20NMR核磁共振分析仪，利用多脉冲自旋回波序列(Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列)，测量大豆样品横向弛豫时间T2，参数设置为：90度脉宽P1:4μs，180度脉宽P2:8μs，重复采样等待时间Tw:2500ms，模拟增益RG1:8数字增益DRG1:3，前置放大增益PRG:1，NS:16，NECH:3000，接收机带宽SW：200KHz，开始采样时间的控制参数RFD:0.002ms，时延DL1：0.1ms进行核磁共振信号采集，得出各样品的CPMG衰减图谱(图1)。由图1可见5个代表性大豆样品衰减曲线。然后采用一维反拉普拉斯算法作为横向弛豫时间T2反演算法(迭代次数：1000000)，得出各样品的横向弛豫特性图谱(图2)。由图2可知T21是大豆内的油脂峰，T22为结合水，T23为不易流动水，T24为自由水。
表1实际大豆样品的含油含水量
将上述大豆样品放入电热鼓风干燥箱内，105℃烘至恒重，误差≤±5mg，结果记录在表1中，烘干前后的重量差可以计算出水分含量。
利用索氏提取器提取样品的油脂，用研钵将大豆研磨成粉，用滤纸包好，利用索氏提取器在90℃的石油醚中回流8h，提取大豆油脂，计算大豆含油量，结果在记录表1中。
3、大豆样品的含水量和含油量预测模型
为了进一步获得含油含水量的预测模型，将上述大豆样品的核磁共振横向弛豫数据和实际测定的含油含水量值，结合偏最小二乘回归分析法进行分析，选取4个主成分因子数，残余偏差值最小。图3是校准集大豆含水量实际测定值与预测值的回归谱图，图4是验证集大豆含水量实际测定值与预测值的回归谱图，其对应的回归方程分别是y＝0.9911x+0.0047及y＝0.9898x+0.0056，R2>0.9；图5是校准集大豆含油量实际测定值与预测值的回归谱图，图6是验证集大豆含油量实际测定值与预测值的回归谱图，其对应的回归方程分别是y＝0.9261x+0.0543，y＝0.9261x+0.0549，R2>0.9。利用获得大豆含油含水率的回归方程(图3～6)，实现大豆含油含水量的快速预测。
表2给出了基于原始和拟合数据分析的偏最小二乘回归的校准集均方根误差(RMSEC)、预测集均方根误差(RMSEP)和相关因子数(R2)，作为评价模型的准确性和精确度的指标。可以看出，水和油含量的模型都有低的RMSEC值，分别是0.0161和0.0893，以及低的RMSEP值，分别是0.0161和0.0924，并且也有高的相关系数(R2>0.9169)。
表2基于原始和拟合数据分析的偏最小二乘回归的数据
图7是校准集大豆样品水分含量的标准残余偏差，图8是校准集大豆样品油含量的标准残余偏差；从散点的紧密程度来说，点之间越紧密，预测模型预测越准确。
4、采用上述方法进行大豆含油含水量快速检测的具体试验例：
一、试验目的：
1.检测大豆的核磁共振弛豫信号；
2.将核磁共振弛豫信号输入大豆含水量和含油量的模型。
3.测定大豆含水量和含油量。
二、试验材料
大豆
三、试验仪器
NMI20NMR核磁共振分析仪(上海纽迈电子科技)
四、试验过程
采用NMI20NMR核磁共振分析仪对样品进行测试分析，先采用CPMG序列测量大豆的横向弛豫时间后，再采用一维反拉普拉斯算法作为横向弛豫时间反演算法，得出各样品的横向弛豫时间图谱，再对样品进行含水量和含油量测定。通过偏最小二乘回归分析进行弛豫时间、含水量和含油量数据处理，进而建立回归分析曲线，从而建立含油含水量测试数据库。最后利用建立的数据库对未知的大豆样品进行品种优选。
图9是偏最小二乘模型预测未知大豆样品含油的结果，图10是偏最小二乘模型预测未知大豆样品含水的结果。
具体的含油及含水预测值与实际测量值的比较结果列于表3中，实际值与预测值的相对误差均小于8，说明基于低场核磁技术的偏最小二乘模型有潜力用于大豆含油含水量的快速测定。
表3利用偏最小二乘数据库测定未知大豆样品的含油及含水情况
从测试数据和测试结果来看(表3)，实际值与预测值的相对误差均在10％以内，说明低场核磁共振检测含油含水量可为大豆品种优选提供一种快速无损的检测方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1、取若干与大豆颗粒作为样品；
S2、测定样品含油量：提取步骤S1选取的所述大豆样品的油脂，得到各大豆样品的实际含油量；
S3、测定样品含水量：105℃烘至恒重，获得步骤S1选取的所述大豆样品的实际含水量；
S4、采用低场核磁共振技术CPMG序列测定步骤S1得到的大豆样品，获到衰减曲线，采用一维反拉普拉斯算法进行处理，获得各大豆样品的弛豫谱数据；
所述测定大豆样品的CPMG谱图参数为：90度脉宽P1：4μs；180度脉宽P2：8μs；重复采样等待时间Tw：2500ms；模拟增益RG1：[-3.0到40，均为整数]；数字增益DRG1：[0到7，均为整数]；前置放大增益PRG：[0到3]；重复采样次数NS：16；回波个数NECH：3000；接收机带宽SW：100，200，300KHz；开始采样时间的控制参数RFD：0.002～0.05ms；时延DL1：0.1～0.5ms进行核磁共振信号采集；
S5、将步骤S2、步骤S3获得的各大豆样品的实际含油含水量与步骤S4获得的各大豆样品的弛豫谱数据相对应；利用偏最小二乘回归方法进行拟合，得到大豆样品含油含水量的回归方程，建立大豆含油含水量测试的数据库；
S6、采用与步骤S4相同的方法对待测大豆进行检测及数据处理，获得待测大豆样品的弛豫谱数据；调用步骤S5建立的大豆含油含水量的预测模型，获得待测大豆的含油含水量的测定。
2.根据权利要求1所述利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法，其特征在于，步骤S2所述含油量的测定方法为索氏提取法，具体操作为：
将所述大豆样品恒温干燥3小时后，称取约15克，倒入研钵中碾碎至油状物浸出，全部装入滤纸筒中，称重；加入石油醚，料液比为1g:10ml；转移至索氏提取器中，置于90℃恒温水浴箱中提取8h，回收提取液；抽提完毕将滤纸筒自然晾晒24小时后，105℃烘干4小时，取出冷却至室温；将所述提取液经旋转蒸发至无溶液蒸出后，称剩余油脂质量，计算出大豆样品的含油率。
3.根据权利要求1所述利用低场核磁共振技术测定大豆含油含水量的方法，其特征在于，步骤S3所述含水量的测定方法为利用电热鼓风干燥箱，105℃烘至恒重，测定水分损失量即为所述大豆样品的实际含水量。
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