CN110715985B - 气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法 - Google Patents

气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110715985B
CN110715985B CN201910810129.1A CN201910810129A CN110715985B CN 110715985 B CN110715985 B CN 110715985B CN 201910810129 A CN201910810129 A CN 201910810129A CN 110715985 B CN110715985 B CN 110715985B
Authority
CN
China
Prior art keywords
methyl ester
acid methyl
frying oil
methyl
cis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910810129.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110715985A (zh
Inventor
杨雪莲
曹雁平
王成涛
解久莹
袁娅楠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Technology and Business University
Original Assignee
Beijing Technology and Business University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Technology and Business University filed Critical Beijing Technology and Business University
Priority to CN201910810129.1A priority Critical patent/CN110715985B/zh
Publication of CN110715985A publication Critical patent/CN110715985A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110715985B publication Critical patent/CN110715985B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/86Signal analysis
    • G01N30/8624Detection of slopes or peaks; baseline correction
    • G01N30/8631Peaks
    • G01N30/8637Peak shape
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/86Signal analysis
    • G01N30/8675Evaluation, i.e. decoding of the signal into analytical information
    • G01N30/8679Target compound analysis, i.e. whereby a limited number of peaks is analysed
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/86Signal analysis
    • G01N30/8675Evaluation, i.e. decoding of the signal into analytical information
    • G01N30/8686Fingerprinting, e.g. without prior knowledge of the sample components
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02Column chromatography
    • G01N30/04Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N2030/042Standards
    • G01N2030/047Standards external

Abstract

本发明属于油脂鉴别技术领域,公开了一种气相指纹图谱结合偏最小二乘回归(PLSR)方法判别煎炸油质量的方法,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法利用气相色谱仪作为分析工具,获得煎炸油标准样品的气相色谱脂肪酸甲酯指纹图谱,筛选、定性共有峰;利用PLSR分析共有峰与煎炸油理化指标的关系,建立回归方程;对煎炸油不同煎炸程度下的食用油的质量有效判别和区分;建立煎炸油标准样品指纹图谱数据库,用于未知煎炸油样品的有效鉴别。本发明得出的PLSR分析方法与国标方法判别出的不同煎炸深度下的食用油质量情况一致;是一种有效且可靠性高的鉴别煎炸油质量评价方法。

Description

气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法
技术领域
本发明属于油脂鉴别技术领域,尤其涉及一种气相指纹图谱结合偏最小二乘回归方法判别炸油质量的方法。
背景技术
目前,业内常用的现有技术是这样的:
煎炸食品是人们经常食用,深受大众喜爱的食品。煎炸过程中,伴随着水分蒸发,油脂被吸附进入食品内部,能够产生良好的风味和质感。然而,在煎炸食品的过程中由于煎炸时间过长、油温控制不当,会造成食用油品质下降,产生有害物质。某些不法商家,为了延长煎炸油使用时间,通过加入新油或者絮凝剂等化学试剂来稀释危害物,过滤残渣,意图掩盖废油的风味,逃避监管。这些做法严重危害人体的健康,成为食品安全的隐患。为了保证广大消费者食用油的使用安全,现阶段急需一种快速鉴别煎炸油品质的方法。
国内外对油脂使用程度的评价以总极性组分、酸值、羰基价值监控为主,涵盖其他油脂酸败指标。但目前通用的酸值测定方法并不能有效反映油脂的实际劣变水平。英国、日本、德国、美国等发达国家研究机构对煎炸油中极性化合物类有害物质进行检测分析,通常采用柱层析、波谱分析等检测技术。
我国的国标中以酸价、羰基价、总极性组分评价煎炸油质量的安全性,但测定上述指标均需要消耗大量化学试剂、操作费时费力,人为因素影响大,而且对环境和人体均造成较大污染。国内对于极性组分其研究主要集中在定量检测和定性分析两个方面:定量检测煎炸油中极性物质含量的方法主要有常规的柱层析法,较为方便的红外光谱、核磁共振、介电常数等方法;对于煎炸油中极性物质的定性分析常用凝胶排阻色谱法等。
综上所述,现有技术存在的问题是:
(1)现有技术均有耗时长、成本高、重复性差、耗材量大等缺点。
(2)柱层析法世界公认的检测煎炸油中极性化合物的方法,但是常规层析检测方法无法全面的反映油脂的整体化学特征和油脂组成的结构特征,对煎炸油的实际劣变水平的评价和判断具有一定的局限性。
解决上述技术问题的难度和意义:
气相色谱法作为一种能够同时定性定量的分析手段,具有快速,准确等优点,现阶段广泛用于各检测机构,普及度较高。利用气相色谱分析方法可以快速、准确地获得煎炸油各脂肪酸组成的差异及变化,是鉴别煎炸油质量便捷手段。因此,构建煎炸油气相色谱指纹图谱并辅以PLSR可以有效反映不同煎炸油质量的差异,对实现全面、量化、准确的鉴定煎炸油劣变程度和制定煎炸油判废依据有重要意义,依据国际粮油质量监测标准的发展形势看,未来的新的标准中,气相指纹图谱检测指标应成为可靠和必须的检测项目。研究气相指纹图谱检测方法,将为新的国家粮油新标准建设增添光彩,而且可以为食品安全提供系列保证。
发明内容
为了克服现有技术中存在的缺陷,本发明目的在于提供一种气相色谱指纹图谱和PLSR的煎炸油鉴别方法,本发明注重于通过筛选共有峰建立气相色谱指纹图谱的方法来提高煎炸油质量的鉴别能力,无需消耗大量化学试剂,从而实现煎炸油质量快速、高效、准确地鉴别。
为达到以上目的,本发明采用如下技术方案:一种气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法利用气相色谱仪作为分析工具,获得煎炸油标准样品的气相色谱脂肪酸甲酯指纹图谱,筛选、定性共有峰;利用PLSR分析共有峰与煎炸油理化指标的关系,建立回归方程;对煎炸油不同煎炸程度下的食用油的质量有效判别和区分;建立煎炸油标准样品指纹图谱数据库,用于未知煎炸油样品的有效鉴别。
进一步,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法具体包括以下步骤:
步骤一,煎炸油标准样品气相指纹图谱数据库的建立:
(1)对煎炸油标准样品进行平行3~5次气相色谱分析,获得保留时间在10~60min之间的各种脂肪酸甲酯的出峰的保留时间以及相应的峰面积;
(2)利用中药色谱指纹图谱相似度软件依据各样品的色谱峰保留时间以及峰形,筛选样品的共有峰;
(3)将共有峰结果与37种脂肪酸甲酯样品气相分析结果对比,依据保留时间,对共有峰进行定性;
步骤二,煎炸油脂的品质指标综合评价鉴别:
(1)测定所有煎炸油样品的品质指标,包括酸价、羰基价、极性组分含量;
(2)采用PLSR分析共有峰的相对峰面积与理化指标的关系,建立回归方程。
进一步,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法160℃、175℃、190℃、205℃、220℃条件下具体偏最小二乘回归方程如下:
1)160℃:以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12分别是葵酸甲酯(C10:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、油酸甲酯(C18:1n9c)、亚油酸甲酯(C18:2n6c)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n6)、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n3)、木蜡酸甲酯(C24:0)、神经酸甲酯(C24:1)、顺-4-7-10-13-16-19-二十二碳六烯酸甲酯(C22:6ns)
酸价:
y=-0.0131X1+0.0007X2-0.0017X3-0.0040X4+0.0006X5-0.0043X6-0.0077X7+0.0011X8-0.0015X9-0.0078X10+0.0017X11+0.0115X12+1.0144
羰基价:
y=-0.0840X1-0.0140X2+0.1990X3-0.1141X4-0.0258X5-0.1366X6-0.2079X7+0.0311X8-0.0395X9-0.2971X10+0.0486X11+0.4712X12+32.6741
极性组分:
y=-0.0002X1-0.0001X2+0.0001X3-0.004X4-0.0001X5-0.0003X6-0.0007X7+0.0001X8-0.0001X9-0.0004X10+0.0001X11+0.0014X12+0.1757
2)175℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分别是肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、顺-10-十七碳烯酸甲酯(C17:1)、硬脂酸甲酯(C18:0)、油酸甲酯(C18:1n9c)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、顺-4-7-10-13-16-19-二十二碳六烯酸甲酯(C22:6ns);
酸价:
y=0.0063X1+0.0000X2-0.0127X3+0.0670X4+0.0377X5+0.0012X6-0.0810X7+4.8745
羰基价:
y=0.0571X1+0.0003X2-0.1348X3+0.8195X4+0.3752X5+0.0139X6-0.8407X7+63.5847
极性组分:
y=0.0002X1+0.0000X2-0.0004X3+0.0024X4+0.0011X5+0.0000X6-0.0025X7+0.2663
3)190℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12分别是肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、油酸甲酯(C18:1n9c)、花生酸甲酯(C20:0)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-11,14-二十碳二烯酸甲酯(C20:2)、榆树酸甲酯(C22:0)、芥酸甲酯(C22:1)、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n6)、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n3)、顺-5-8-11-14-17-二十碳五烯酸甲酯(C20:5)、神经酸甲酯(C24:1);
酸价:
y=-0.0200X1-0.0147X2-0.0020X3+0.0127X4+0.0150X5+0.0029X6-0.0009X7+0.0438X8+0.0004X9-0.0023X10+0.0014X11+0.0374X12+2.7982
羰基价:
y=-0.1880X1-0.1477X2-0.0162X3+0.0962X4+0.1195X5+0.1018X6-0.0073X7+0.3432X8+0.0028X9-0.0215X10+0.0094X11+0.3970X12+43.5366
极性组分:
y=-0.0010X1-0.0008X2-0.0001X3+0.0006X4+0.0007X5+0.0002X6+0.0000X7+0.0020X8+0.0000X9-0.0001X10+0.0001X11+0.0019X12+0.2779
4)205℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11分别是葵酸甲酯(C10:0)、肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、顺-10-十七碳烯酸甲酯(C17:1)、硬脂酸甲酯(C18:0)、油酸甲酯(C18:1)、亚油酸甲酯(C18:2)、花生酸甲酯(C20:0)、榆树酸甲酯(C22:0)、神经酸甲酯(C24:1);
酸价:
y=-0.0453X1-0.0049X2-0.0010X3-0.0000X4-0.0013X5-0.3586X6-0.0721X7-0.0215X8-0.0006X9+0.1269X10+0.3998X11+5.0864
羰基价:
y=-0.2586X1-0.0318X2-0.0062X3+0.0001X4-0.0079X5-2.2950X6-0.4557X7-0.1287X8-0.0036X9+0.18393X10+2.5778X11+46.0855
极性组分:
y=-0.0020X1-0.0002X2+0.0000X3+0.0000X4-0.0001X5-0.0159X6-0.0032X7-0.0010X8+0.0000X9+0.0056X10+0.0177X11++0.3529
5)220℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13分别是葵酸甲酯(C10:0)、肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、顺-10-十七碳烯酸甲酯(C17:1)、油酸甲酯(C18:1n9c)、花生酸甲酯(C20:0)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-11,14-二十碳二烯酸甲酯(C20:2)、榆树酸甲酯(C22:0)、木蜡酸甲酯(C24:0)、神经酸甲酯(C24:1);
酸价:
y=-0.0626X1+0.0484X2+0.0193X3-0.0006X4+0.0170X5-0.1917X6-0.0087X7-0.0015X8-0.0069X9-0.0011X10-0.0002X11+0.1199X12+0.1355X13+3.0103
羰基价:
y=-0.1557X1+0.1318X2+0.0515X3-0.0015X4+0.0465X5-0.4823X6-0.0214X7-0.0034X8-0.0035X9+0.0008X10-0.0002X11+0.3214X12+0.3461X13+33.9427
极性组分:
y=-0.0019X1+0.0015X2+0.0006X3+0.0000X4+0.0005X5-0.0059X6-0.0003X7+0.0000X8-0.0002X9+0.0000X10+0.0000X11+0.0037X12+0.0042X13+0.2257。
进一步,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法还包括未知样品的鉴别:相同条件下,筛选未知样品的共有峰,根据所建立的数学模型鉴别煎炸油质量。
进一步,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法还包括验证试验:用标准误差对比结果,评判气相色谱结合PLSR方法的可靠性。
综上所述,本发明的优点及积极效果为:本发明通过筛选共有峰的方法来提高煎炸油质量的鉴别能力,无需消耗大量的化学试剂,节约了大量的人力、物力及时间成本。采用气相色谱分析方法测定样品,测定速度快,操作简单,结果准确,可以满足未知样品快速检测的要求。此优点可从以下表格中三个理化指标实验值与理论值的标准误差(RMSE值)反应出来,从表中可以看出RMSE值较小,即误差在可接受范围内,该法判定煎炸油质量结果可靠。
表1本发明与传统方法对比
Figure GDA0002307119260000061
表2 160℃10个未知样品理化指标值的理论值与实验值的对比
Figure GDA0002307119260000071
附图说明
图1是本发明实施例提供的气相色谱指纹图谱和PLSR的煎炸油鉴别方法流程图。
图2是本发明实施例提供的煎炸油标准样品气相指纹图谱数据库的建立流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法包括以下步骤:
S101:利用气相色谱仪作为分析工具,获得煎炸油标准样品的气相色谱脂肪酸甲酯指纹图谱,筛选、定性共有峰;
S102:利用PLSR分析共有峰与煎炸油理化指标的关系,建立回归方程;对煎炸油不同煎炸程度下的食用油的质量有效判别和区分;
S103:建立煎炸油标准样品指纹图谱数据库,用于未知煎炸油样品的有效鉴别。
本发明实施例提供的气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法具体包括以下步骤:
步骤一,煎炸油标准样品气相指纹图谱数据库的建立:
(1)对煎炸油标准样品进行平行3~5次气相色谱分析,获得保留时间在10~60min之间的各种脂肪酸甲酯的出峰的保留时间以及相应的峰面积;
(2)利用中药色谱指纹图谱相似度软件(该软件能够依照各个样品峰的峰形和保留时间,自动匹配、筛选出样品中的共有峰)依据各样品的色谱峰保留时间以及峰形,筛选样品的共有峰;
(3)将共有峰结果与37种脂肪酸甲酯样品气相分析结果对比,依据保留时间,对共有峰进行定性;
步骤二,煎炸油脂的品质指标综合评价鉴别:
(a)测定所有煎炸油样品的品质指标,包括酸价、羰基价、极性组分含量;
(b)采用PLSR分析共有峰的相对峰面积与理化指标的关系,建立回归方程;
步骤三,未知样品的鉴别:
相同条件下,采用步骤一和步骤二中的方法筛选未知样品的共有峰,根据所建立的数学模型鉴别煎炸油质量;
步骤四,验证试验:
用标准误差对比步骤二(a)中与步骤三中的结果,评判气相色谱结合PLSR方法的可靠性。
本发明实施例提供的气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法160℃、175℃、190℃、205℃、220℃条件下具体偏最小二乘回归方程如下:
1)160℃:(以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12分别是葵酸甲酯(C10:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、油酸甲酯(C18:1n9c)、亚油酸甲酯(C18:2n6c)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n6)、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n3)、木蜡酸甲酯(C24:0)、神经酸甲酯(C24:1)、顺-4-7-10-13-16-19-二十二碳六烯酸甲酯(C22:6ns))
酸价:
y=-0.0131X1+0.0007X2-0.0017X3-0.0040X4+0.0006X5-0.0043X6-0.0077X7+0.0011X8-0.0015X9-0.0078X10+0.0017X11+0.0115X12+1.0144
羰基价:
y=-0.0840X1-0.0140X2+0.1990X3-0.1141X4-0.0258X5-0.1366X6-0.2079X7+0.0311X8-0.0395X9-0.2971X10+0.0486X11+0.4712X12+32.6741
极性组分:
y=-0.0002X1-0.0001X2+0.0001X3-0.004X4-0.0001X5-0.0003X6-0.0007X7+0.0001X8-0.0001X9-0.0004X10+0.0001X11+0.0014X12+0.1757
2)175℃:(以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分别是肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、顺-10-十七碳烯酸甲酯(C17:1)、硬脂酸甲酯(C18:0)、油酸甲酯(C18:1n9c)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、顺-4-7-10-13-16-19-二十二碳六烯酸甲酯(C22:6ns))
酸价:
y=0.0063X1+0.0000X2-0.0127X3+0.0670X4+0.0377X5+0.0012X6-0.0810X7+4.8745
羰基价:
y=0.0571X1+0.0003X2-0.1348X3+0.8195X4+0.3752X5+0.0139X6-0.8407X7+63.5847
极性组分:
y=0.0002X1+0.0000X2-0.0004X3+0.0024X4+0.0011X5+0.0000X6-0.0025X7+0.2663
3)190℃:(以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12分别是肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、油酸甲酯(C18:1n9c)、花生酸甲酯(C20:0)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-11,14-二十碳二烯酸甲酯(C20:2)、榆树酸甲酯(C22:0)、芥酸甲酯(C22:1)、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n6)、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n3)、顺-5-8-11-14-17-二十碳五烯酸甲酯(C20:5)、神经酸甲酯(C24:1))
酸价:
y=-0.0200X1-0.0147X2-0.0020X3+0.0127X4+0.0150X5+0.0029X6-0.0009X7+0.0438X8+0.0004X9-0.0023X10+0.0014X11+0.0374X12+2.7982
羰基价:
y=-0.1880X1-0.1477X2-0.0162X3+0.0962X4+0.1195X5+0.1018X6-0.0073X7+0.3432X8+0.0028X9-0.0215X10+0.0094X11+0.3970X12+43.5366
极性组分:
y=-0.0010X1-0.0008X2-0.0001X3+0.0006X4+0.0007X5+0.0002X6+0.0000X7+0.0020X8+0.0000X9-0.0001X10+0.0001X11+0.0019X12+0.2779
4)205℃:(以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11分别是葵酸甲酯(C10:0)、肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、顺-10-十七碳烯酸甲酯(C17:1)、硬脂酸甲酯(C18:0)、油酸甲酯(C18:1)、亚油酸甲酯(C18:2)、花生酸甲酯(C20:0)、榆树酸甲酯(C22:0)、神经酸甲酯(C24:1))
酸价:
y=-0.0453X1-0.0049X2-0.0010X3-0.0000X4-0.0013X5-0.3586X6-0.0721X7-0.0215X8-0.0006X9+0.1269X10+0.3998X11+5.0864
羰基价:
y=-0.2586X1-0.0318X2-0.0062X3+0.0001X4-0.0079X5-2.2950X6-0.4557X7-0.1287X8-0.0036X9+0.18393X10+2.5778X11+46.0855
极性组分:
y=-0.0020X1-0.0002X2+0.0000X3+0.0000X4-0.0001X5-0.0159X6-0.0032X7-0.0010X8+0.0000X9+0.0056X10+0.0177X11++0.3529
5)220℃:(以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13分别是葵酸甲酯(C10:0)、肉豆蔻酸甲酯(C14:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、顺-10-十七碳烯酸甲酯(C17:1)、油酸甲酯(C18:1n9c)、花生酸甲酯(C20:0)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-11,14-二十碳二烯酸甲酯(C20:2)、榆树酸甲酯(C22:0)、木蜡酸甲酯(C24:0)、神经酸甲酯(C24:1))
酸价:
y=-0.0626X1+0.0484X2+0.0193X3-0.0006X4+0.0170X5-0.1917X6-0.0087X7-0.0015X8-0.0069X9-0.0011X10-0.0002X11+0.1199X12+0.1355X13+3.0103
羰基价:
y=-0.1557X1+0.1318X2+0.0515X3-0.0015X4+0.0465X5-0.4823X6-0.0214X7-0.0034X8-0.0035X9+0.0008X10-0.0002X11+0.3214X12+0.3461X13+33.9427
极性组分:
y=-0.0019X1+0.0015X2+0.0006X3+0.0000X4+0.0005X5-0.0059X6-0.0003X7+0.0000X8-0.0002X9+0.0000X10+0.0000X11+0.0037X12+0.0042X13+0.2257。
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步的描述。
以下实施例中所采用材料和仪器均为市售;其中气相色谱仪采用安捷伦公司的7890B氢火焰离子化气相色谱仪。分析模型建立方法中31个煎炸油样本中,采自连续煎炸速冻薯条的大豆油样品,这样保证煎炸油质量呈现规律性变化。但本发明所建立的气相色谱指纹图谱分析模型并不仅仅限于对大豆油的检测,各种类型的油脂均可用于本发明的气相色谱指纹图谱分析模型。
本发明实施例提供的鉴别煎炸油质量的方法包括:
(一)煎炸油标准样品气相指纹图谱数据库的建立
(1)选取连续煎炸30h的大豆油样品,进行平行3~5次气相色谱分析,获得保留时间在10~60min之间的气相色谱数据,包括各气相色谱峰的保留时间以及相应的峰面积;
(2)依据各样品的色谱峰保留时间以及峰型,筛选样品的共有峰;
(二)煎炸油脂的品质指标综合评价鉴别
(1)测定所有煎炸油样品的品质指标,包括酸价、羰基价、极性组分含量;
(2)采用PLSR分析所有共有峰的相对峰面积数据与理化指标的关系,建立回归方程;
(三)未知样品的鉴别
相同条件下,采用(一)和(二)中的方法随机选取3个未知煎炸程度的大豆油样品,通过建立气相色谱指纹图谱后,根据所建立的数学评价模型鉴别煎炸油质量;
(四)验证实验:
利用标准误差对比较(三)中理论指标的理论值与(二)中理论指标的实验值,检验该法的可靠性。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
实施案例:
(一)煎炸油标准样品气相指纹图谱数据库的建立
(1)选取160℃下连续煎炸30个小时的大豆油样品,进行平行3~5次气相色谱分析,获得保留时间在10~60min之间的气相色谱数据,包括各气相色谱峰的保留时间以及相应的峰面积;
(2)依据各样品的色谱峰保留时间以及峰型,筛选样品的共有峰;
(3)依据保留时间与37种脂肪酸甲酯标准品气相分析结果进行对比,定性共有峰,定性结果如下;
葵酸甲酯(C10:0)、顺-10-十五碳烯酸甲酯(C15:1)、十七烷酸甲酯(C17:0)、油酸甲酯(C18:1n9c)、亚油酸甲酯(C18:2n6c)、γ-亚麻酸甲酯(C18:3n6)、二十一烷酸甲酯(C21:0)、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n6)、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯(C20:3n3)、木蜡酸甲酯(C24:0)、神经酸甲酯(C24:1)、顺-4-7-10-13-16--19二十二碳六烯酸甲酯(C22:6ns)
(二)煎炸油脂的品质指标综合评价鉴别
(1)测定所有煎炸油样品的品质指标,包括酸价、羰基价、极性组分含量;
(2)采用PLSR分析所有共有峰的相对峰面积数据与理化指标的关系,建立回归方程,具体回归方程如下:
酸价:
y=-0.0131X1+0.0007X2-0.0017X3-0.0040X4+0.0006X5-0.0043X6-0.0077X7+0.0011X8-0.0015X9-0.0078X10+0.0017X11+0.0115X12+1.0144
羰基价:
y=-0.0840X1-0.0140X2+0.1990X3-0.1141X4-0.0258X5-0.1366X6-0.2079X7+0.0311X8-0.0395X9-0.2971X10+0.0486X11+0.4712X12+32.6741
极性组分:
y=-0.0002X1-0.0001X2+0.0001X3-0.004X4-0.0001X5-0.0003X6-0.0007X7+0.0001X8-0.0001X9-0.0004X10+0.0001X11+0.0014X12+0.1757
(三)未知样品的鉴别
相同条件下,采用(一)和(二)中的方法随机选取10个未知煎炸程度的大豆油样品,通过建立气相色谱指纹图谱后,根据所建立的数学评价模型鉴别煎炸油质量;具体结果见表3。
(四)验证实验
利用标准误差对比较(三)中理论指标的理论值与(二)中理论指标的实验值,检验该法的可靠性。
表3 160℃10个未知样品理化指标值的理论值与实验值的对比
Figure GDA0002307119260000131
Figure GDA0002307119260000141
由以上结果看出,分析酸价RMSE可知,在取值范围(0.38~1.10)内,其仅为0.03,偏差极小,模型预测结果可靠。分析羰基价RMSE可知,在取值范围(17.5~36.6)内,其仅为0.63,偏差较小,模型预测结果可靠。分析极性组分RMSE可知,在取值范围(11.9~18.2)内,其仅为0.13,偏差极小,模型预测结果可靠。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法,其特征在于,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法利用气相色谱仪作为分析工具,获得煎炸油标准样品的气相色谱脂肪酸甲酯指纹图谱,筛选、定性共有峰;利用PLSR分析共有峰的相对峰面积与煎炸油理化指标的酸价、羰基价、极性组分的关系,建立回归方程;对煎炸油的质量进行有效判别和区分;
所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法使用的煎炸油的煎炸温度为160℃、175℃、190℃、205℃、220℃,具体偏最小二乘回归方程如下:
1)160℃:以下方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12分别是葵酸甲酯、顺-10-十五碳烯酸甲酯、十七烷酸甲酯、油酸甲酯、亚油酸甲酯、γ-亚麻酸甲酯、二十一烷酸甲酯、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯、木蜡酸甲酯、神经酸甲酯、顺-4-7-10-13-16-19-二十二碳六烯酸甲酯的相对峰面积;
酸价:
y=-0.0131X1+0.0007X2-0.0017X3-0.0040X4+0.0006X5-0.0043X6-0.0077X7+0.0011X8-0.0015X9-0.0078X10+0.0017X11+0.0115X12+1.0144
羰基价:
y=-0.0840X1-0.0140X2+0.1990X3-0.1141X4-0.0258X5-0.1366X6-0.2079X7+0.0311X8-0.0395X9-0.2971X10+0.0486X11+0.4712X12+32.6741
极性组分:
y=-0.0002X1-0.0001X2+0.0001X3-0.004X4-0.0001X5-0.0003X6-0.0007X7+0.0001X8-0.0001X9-0.0004X10+0.0001X11+0.0014X12+0.1757
2)175℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分别是肉豆蔻酸甲酯、顺-10-十五碳烯酸甲酯、顺-10-十七碳烯酸甲酯、硬脂酸甲酯、油酸甲酯、γ-亚麻酸甲酯、顺-4-7-10-13-16-19-二十二碳六烯酸甲酯的相对峰面积;
酸价:
y=0.0063X1+0.0000X2-0.0127X3+0.0670X4+0.0377X5+0.0012X6-0.0810X7+4.8745
羰基价:
y=0.0571X1+0.0003X2-0.1348X3+0.8195X4+0.3752X5+0.0139X6-0.8407X7+63.5847
极性组分:
y=0.0002X1+0.0000X2-0.0004X3+0.0024X4+0.0011X5+0.0000X6-0.0025X7+0.2663
3)190℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12分别是肉豆蔻酸甲酯、顺-10-十五碳烯酸甲酯、油酸甲酯、花生酸甲酯、二十一烷酸甲酯、顺-11,14-二十碳二烯酸甲酯、榆树酸甲酯、芥酸甲酯、顺-8-11-14-二十碳三烯酸甲酯、顺-11-14-17-二十碳三烯酸甲酯、顺-5-8-11-14-17-二十碳五烯酸甲酯、神经酸甲酯的相对峰面积;
酸价:
y=-0.0200X1-0.0147X2-0.0020X3+0.0127X4+0.0150X5+0.0029X6-0.0009X7+0.0438X8+0.0004X9-0.0023X10+0.0014X11+0.0374X12+2.7982
羰基价:
y=-0.1880X1-0.1477X2-0.0162X3+0.0962X4+0.1195X5+0.1018X6-0.0073X7+0.3432X8+0.0028X9-0.0215X10+0.0094X11+0.3970X12+43.5366
极性组分:
y=-0.0010X1-0.0008X2-0.0001X3+0.0006X4+0.0007X5+0.0002X6+0.0000X7+0.0020X8+0.0000X9-0.0001X10+0.0001X11+0.0019X12+0.2779
4)205℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11分别是葵酸甲酯、肉豆蔻酸甲酯、顺-10-十五碳烯酸甲酯、十七烷酸甲酯、顺-10-十七碳烯酸甲酯、硬脂酸甲酯、油酸甲酯、亚油酸甲酯、花生酸甲酯、榆树酸甲酯、神经酸甲酯的相对峰面积;
酸价:
y=-0.0453X1-0.0049X2-0.0010X3-0.0000X4-0.0013X5-0.3586X6-0.0721X7-0.0215X8-0.0006X9+0.1269X10+0.3998X11+5.0864
羰基价:
y=-0.2586X1-0.0318X2-0.0062X3+0.0001X4-0.0079X5-2.2950X6-0.4557X7-0.1287X8-0.0036X9+0.18393X10+2.5778X11+46.0855
极性组分:
y=-0.0020X1-0.0002X2+0.0000X3+0.0000X4-0.0001X5-0.0159X6-0.0032X7-0.0010X8+0.0000X9+0.0056X10+0.0177X11++0.3529
5)220℃:方程中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13分别是葵酸甲酯、肉豆蔻酸甲酯、顺-10-十五碳烯酸甲酯、十七烷酸甲酯、顺-10-十七碳烯酸甲酯、油酸甲酯、花生酸甲酯、γ-亚麻酸甲酯、二十一烷酸甲酯、顺-11,14-二十碳二烯酸甲酯、榆树酸甲酯、木蜡酸甲酯、神经酸甲酯的相对峰面积;
酸价:
y=-0.0626X1+0.0484X2+0.0193X3-0.0006X4+0.0170X5-0.1917X6-0.0087X7-0.0015X8-0.0069X9-0.0011X10-0.0002X11+0.1199X12+0.1355X13+3.0103
羰基价:
y=-0.1557X1+0.1318X2+0.0515X3-0.0015X4+0.0465X5-0.4823X6-0.0214X7-0.0034X8-0.0035X9+0.0008X10-0.0002X11+0.3214X12+0.3461X13+33.9427
极性组分:
y=-0.0019X1+0.0015X2+0.0006X3+0.0000X4+0.0005X5-0.0059X6-0.0003X7+0.0000X8-0.0002X9+0.0000X10+0.0000X11+0.0037X12+0.0042X13+0.2257。
2.如权利要求1所述的气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法,其特征在于,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法具体包括以下步骤:
步骤一,煎炸油标准样品气相指纹图谱数据库的建立:
(1)对煎炸油标准样品进行平行3~5次气相色谱分析,获得保留时间在10~60min之间的各种脂肪酸甲酯的出峰的保留时间以及相应的峰面积;
(2)利用中药色谱指纹图谱相似度软件依据各样品的色谱峰保留时间以及峰形,筛选样品的共有峰;
(3)将共有峰结果与37种脂肪酸甲酯样品气相分析结果对比,依据保留时间,对共有峰进行定性;
步骤二,煎炸油脂的品质指标综合评价鉴别:
(1)测定所有煎炸油样品的品质指标,包括酸价、羰基价、极性组分含量;
(2)采用PLSR分析共有峰的相对峰面积与理化指标的关系,建立回归方程。
3.如权利要求1所述的气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法,其特征在于,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法还包括未知样品的鉴别:相同条件下,筛选未知样品的共有峰,根据所建立的数学模型鉴别煎炸油质量。
4.如权利要求1所述的气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法,其特征在于,所述气相指纹图谱结合PLSR判别炸油质量的方法还包括验证试验:用标准误差对比结果,评判气相色谱结合PLSR方法的可靠性。
CN201910810129.1A 2019-08-29 2019-08-29 气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法 Active CN110715985B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910810129.1A CN110715985B (zh) 2019-08-29 2019-08-29 气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910810129.1A CN110715985B (zh) 2019-08-29 2019-08-29 气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110715985A CN110715985A (zh) 2020-01-21
CN110715985B true CN110715985B (zh) 2022-11-15

Family

ID=69209552

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910810129.1A Active CN110715985B (zh) 2019-08-29 2019-08-29 气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110715985B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113049761A (zh) * 2021-03-11 2021-06-29 华中农业大学 一种油炸南美白对虾过程中煎炸油品质变化的预测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103398970A (zh) * 2013-07-24 2013-11-20 骆驰 一种定性和定量分析食用油并进而检测地沟油的方法
CN103616449A (zh) * 2013-11-29 2014-03-05 广东省食品工业研究所 一种鉴别餐厨废油脂的方法
CN104807775A (zh) * 2015-01-29 2015-07-29 湖南省农产品加工研究所 一种用于鉴别煎炸油质量的nir光谱分析模型及方法
CN105758981A (zh) * 2014-12-19 2016-07-13 天津滨海无瑕农业生态设施有限公司 基于gc-ms技术结合pso-svm算法的植物油分类方法
CN108845045A (zh) * 2018-05-03 2018-11-20 北京工商大学 一种气相指纹图谱结合主成分分析方法判别炸油质量的方法
CN109557227A (zh) * 2018-12-04 2019-04-02 北京工商大学 一种基于多项式拟合结合理化指标预测煎炸油质量的方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10119905B2 (en) * 2016-04-18 2018-11-06 Nir Technologies Inc. Verification of olive oil composition

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103398970A (zh) * 2013-07-24 2013-11-20 骆驰 一种定性和定量分析食用油并进而检测地沟油的方法
CN103616449A (zh) * 2013-11-29 2014-03-05 广东省食品工业研究所 一种鉴别餐厨废油脂的方法
CN105758981A (zh) * 2014-12-19 2016-07-13 天津滨海无瑕农业生态设施有限公司 基于gc-ms技术结合pso-svm算法的植物油分类方法
CN104807775A (zh) * 2015-01-29 2015-07-29 湖南省农产品加工研究所 一种用于鉴别煎炸油质量的nir光谱分析模型及方法
CN108845045A (zh) * 2018-05-03 2018-11-20 北京工商大学 一种气相指纹图谱结合主成分分析方法判别炸油质量的方法
CN109557227A (zh) * 2018-12-04 2019-04-02 北京工商大学 一种基于多项式拟合结合理化指标预测煎炸油质量的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
地沟油模式识别技术的研究;骆姗等;《食品工业科技》;20131231(第16期);53-56 *
特征脂肪酸在鉴别地沟油中的应用;盛灵慧等;《中国油脂》;20131220(第12期);36-41 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110715985A (zh) 2020-01-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Mechanism, indexes, methods, challenges, and perspectives of edible oil oxidation analysis
CN101975788B (zh) 低场核磁共振鉴别食用油品质的方法
CN103398970B (zh) 一种定性和定量分析食用油并进而检测地沟油的方法
CN102706915B (zh) 一种地沟油的检测方法
TWI613445B (zh) 搭配質譜影像分析檢驗農藥殘留之方法及其系統
CN108845045A (zh) 一种气相指纹图谱结合主成分分析方法判别炸油质量的方法
Wu et al. Application of Fourier Transform Infrared (FT-IR) Spectroscopy combined with chemometrics for analysis of rapeseed oil adulterated with refining and purificating waste cooking oil
CN103543123A (zh) 一种掺假牛奶的红外光谱识别方法
CN102269720A (zh) 核磁共振结合模式识别方法鉴别食用油品质的方法
CN104807775A (zh) 一种用于鉴别煎炸油质量的nir光谱分析模型及方法
CN111189868B (zh) 一种应用低场核磁共振快速筛查食用油中掺假地沟油的方法
CN106932510A (zh) 一种植物油的分类方法
JP2011153966A (ja) 三次元クロマトグラム用データ処理方法及びデータ処理装置
CN110715985B (zh) 气相指纹图谱结合偏最小二乘方法判别煎炸油质量的方法
WO2019165734A1 (zh) 一种炸用油变质程度的快速联合检测装置及其检测方法
Chua et al. Tiered approach to long-term weathered lubricating oil analysis: GC/FID, GC/MS diagnostic ratios, and multivariate statistics
CN102636554B (zh) 地沟油的识别方法
CN104764837A (zh) 一种鉴别地沟油的方法
CN103592256A (zh) 基于傅里叶变换中红外光谱识别正常食用植物油和精炼潲水油的方法
CN105954228A (zh) 基于近红外光谱的油砂中金属钠含量的测量方法
CN109030410B (zh) 蜂王浆近红外定量校正模型的构建方法及蜂王浆的检测方法
JP2016095253A (ja) クロマトグラフ質量分析データ処理装置
CN111443173A (zh) 一种基于电子鼻法检测食用花生油中掺假地沟油的方法
Hussain et al. Feasibility study of detecting canola oil adulteration with palm oil using NIR spectroscopy and multivariate analysis
CN110632114A (zh) 一种基于nmr技术快速检测各类食用油分析指标的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant