CN112881338A - 花生油折光指数的数学模型和高油酸花生的检测方法及鉴定仪 - Google Patents

Abstract

本发明基于花生油折光指数与温度和油酸含量显著负相关的原理，建立了一种花生油酸含量与折光指数的数学模型，提供了一种高油酸花生鉴定的检测方法，并开发了一款便携式高油酸花生鉴定仪。检测方法具有高准确率,准确率可达100％，仪器的研制填补了低价、便携式高油酸花生检测仪的市场空白，实现了花生样品的随到随测，为促进高油酸花生产业发展提供了技术保障。

Description

花生油折光指数的数学模型和高油酸花生的检测方法及鉴 定仪

技术领域

本发明属于花生品质速测技术领域，具体涉及一种花生油酸含量与折光指数的数学模型、高油酸花生的检测方法以及便携式高油酸花生鉴定仪。

背景技术

花生是世界范围内主要的油料与经济作物之一。高油酸花生是指油酸含量超过75％的花生，与普通花生相比，其油酸含量从35％-65％提高到了75％-82％，而亚油酸含量从25％-40％降低至5％以下，同时棕榈酸从12％-14％下降至5％-7％，其脂肪酸配比更有利于人体健康。而且高油酸花生抗氧化能力强，延长了产品的货架寿命，受到了广大消费者和加工企业的喜爱。然而高油酸花生与普通花生并不能用肉眼区分，必须借助于仪器检测花生的油酸含量，为高油酸花生的鉴定带来了困难。

目前，高油酸花生的鉴定方法主要有气相色谱法和近红外光谱法，这两种方法分别需使用气相色谱仪和近红外光谱仪来完成。这两台仪器价格均在20万元以上，属于高精密仪器，需固定场所安放、使用，检测成本高。而随着高油酸花生的大面积推广应用，高油酸花生的检测不再仅仅局限于科研单位和大型企业，许多中小型花生种子生产企业及收购企业也需要对其高油酸花生的纯度进行鉴定，但是上述两种仪器价格昂贵，难以满足中小型花生生产、加工企业的需求。

高油酸花生的检测一般是通过研究花生油的折光指数与油酸含量的关系来达到目的。但值得注意的是，温度也会对花生油的折光指数造成影响，从而影响花生油酸含量的检测。虽然前人的研究也引入了温度这一变量，但是都是记录的环境温度，并不是油样的温度，而且同一时间段内环境温度变化不会很大，适用性不够广。此外，花生样品的多样性以及数量也会影响检测结果。如果只采用单一或少数品种的花生或只用有限数量的花生样品进行研究，得出来的研究结果就不具有广泛的适用性以及高度的准确性。而且前人仅分析了花生油折光指数与油酸含量的关系，并没有建立数学模型。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺陷，本发明基于折光指数与油酸含量负相关的原理，系统分析了花生油折光指数与温度和其油酸含量的关系，建立了依据折光指数鉴定高油酸花生的数学模型，利用该模型提出了一种快速鉴定高油酸花生的检测方法并将该模型植入数字显示折光仪中开发出了一种便携式高油酸花生鉴定仪。

具体通过以下技术方案实现：

一种花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，包括如下步骤：

S1:取花生油样品，在不同温度下，测定花生油样品的折光指数，建立温度与花生油折光指数的标准曲线方程；

S2:取多种花生油样品，建立标准温度下花生油的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程；

S3:整合步骤S1中所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程与步骤S2中所述标准温度下花生油的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，获得花生油酸含量与折光指数的数学模型。

进一步地，步骤S2中所述花生油样品包含普通油酸花生油样品及高油酸花生油样品。选用的花生油样品来自不同种质的花生，遗传背景各异，能够具有广泛的代表性。

进一步地，步骤S1中所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程的建立过程为：选取花生油样品中的普通油酸花生油样品和高油酸花生油样品，测量不同温度下的花生油折光指数，拟合出温度与花生油折光指数的标准曲线方程。

进一步地，步骤S2中所述花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程的建立过程为：取多种花生油样品，在标准温度下，测定所述花生油样品的折光指数，拟合出花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程。

进一步地，所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程为y＝k₁x+b₁，其中y为样品的折光指数，x为样品的温度(℃)，斜率为k₁,截距为b₁。

进一步地，步骤S4中所述标准温度下花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程为y＝k₂x+b₂，其中，y为样品的折光指数，x为样品的油酸含量(％)，斜率为k₂，截距为b₂。

一种高油酸花生的检测方法和鉴定数学模型，包括测定待测样品的花生油折光指数以及结合数学模型进行高油酸花生鉴定，具体操作步骤如下：

S01：获取待测花生样品的花生油，测定该待测花生样品花生油的花生油折光指数RI；

S02：获取步骤S01中所述花生油折光指数RI和所述花生油酸含量与折光指数的数学模型，鉴定待测花生样品是高油酸花生或普通油酸花生。

进一步地，所述步骤S02具体为：

将步骤S02中所述待测花生样品的花生油折光指数RI进行校正，校正得到标准温度下的折光指数RI_st；

根据所述标准温度下花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，确定出高油酸花生所对应的折光指数区间；

判断RI_st是否位于高油酸花生所对应的折光指数区间，若是，则判定所述待测花生样品为高油酸花生。

进一步地，所述“将步骤S02中所述待测花生样品的花生油折光指数RI进行校正”具体为：将RI代入校正方程，校正换算得到标准温度下的折光指数RI_st；其中校正方程为RI_st＝RI+k₁×(T-T_S)，RI_st为待测样品在标准温度下的花生油折光指数，RI为待测花生样品的花生油折光指数，T为测定时待测花生样品的温度,T_S为标准温度。所述RI_st＝RI+k₁×(T-T_S)的作用是对折光指数进行校正，能够将不同温度下油样的折光指数换算成其在标准温度下所对应的折光指数，就可以直接使用标准温度下获得的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程来判断当前样品是否为高油酸花生。

一种高油酸花生鉴定仪，包括温度测定模块、折光指数测定模块、数据存储模块、折光指数信息处理模块、判断模块，其中，

温度测定模块用于测定花生油的温度；折光指数测定模块用于测定花生油的折光指数；数据存储模块用于存储检测时花生油的温度数据以及折光指数；折光指数信息处理模块包括可读存储介质，其上存储有所述数学模型；判断模块将测定的花生油的折光指数与高油酸花生所对应的折光指数区间进行对比，判断测定的花生油是否来自高油酸花生。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

1.研究了油样温度对折光指数的影响，明确了温度与花生油的折光指数的关系，即二者呈显著负相关，为建立能够适用于各种油样温度的校正方程提供了基础，使得到的校正方程具有更广的适用性；

2.不仅分析了花生油折光指数与油酸含量的关系，还建立了折光指数的校正方程；

3.所建立的检测方法具有高准确率，准确率可达100％；

4.使用了多种不同遗传背景的花生样品，材料的遗传背景各异，具有广泛的代表性；

5.本发明提供的便携式高油酸花生鉴定仪，能够快速、准确地鉴定花生样品是否为高油酸花生，且该仪器价格低廉、操作简单、准确性高，大幅降低了高油酸花生鉴定成本，并且实现了花生样品的现场测量，适合花生原料收购、食品加工和榨油企业、育种单位使用，特别适用于室外现场收购。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为建立花生油酸含量与折光指数数学模型的流程图；

图2为温度与普通油酸和高油酸花生油折光指数的相关性；

图3为花生油折光指数与其油酸含量的相关性；

图4为高油酸花生鉴定仪的组成模块；

图5为检验使用的花生品系的便携式高油酸花生鉴定仪读取的折光指数与油酸含量的化学值相关性。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种花生油酸含量与折光指数的数学模型、高油酸花生的检测方法以及便携式高油酸花生鉴定仪。系统分析了花生折光指数与温度、油酸含量的相关性，分别得到花生折光指数与温度、标准温度下花生折光指数与油酸含量的标准曲线方程。

一种花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，包括如下步骤：

S1:取花生油样品，在不同温度下，测定花生油样品的折光指数，建立温度与花生油折光指数的标准曲线方程；

S2:取多种花生油样品，建立标准温度下花生油的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程；

S3:整合步骤S1中所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程与步骤S2中所述标准温度下花生油的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，获得花生油酸含量与折光指数的数学模型。

进一步地，步骤S2中所述花生油样品包含普通油酸花生油样品及高油酸花生油样品。选用的花生油样品来自不同种质的花生，遗传背景各异，能够具有广泛的代表性。

进一步地，步骤S1中所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程的建立过程为：选取花生油样品中的普通油酸花生油样品和高油酸花生油样品，测量不同温度下的花生油折光指数，拟合出温度与花生油折光指数的标准曲线方程。

进一步地，步骤S2中所述花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程的建立过程为：取多种花生油样品，在标准温度下，测定所述花生油样品的折光指数，拟合出花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程。

进一步地，所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程为y＝k₁x+b₁，其中y为样品的折光指数，x为样品的温度(℃)，斜率为k₁,截距为b₁。

进一步地，步骤S4中所述标准温度下花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程为y＝k₂x+b₂，其中，y为样品的折光指数，x为样品的油酸含量(％)，斜率为k₂，截距为b₂。

一种高油酸花生的检测方法和鉴定数学模型，包括测定待测样品的花生油折光指数以及结合数学模型进行高油酸花生鉴定，具体操作步骤如下：

S01：获取待测花生样品的花生油，测定该待测花生样品花生油的花生油折光指数RI；

S02：获取步骤S01中所述花生油折光指数RI和所述花生油酸含量与折光指数的数学模型，鉴定待测花生样品是高油酸花生或普通油酸花生。

进一步地，所述步骤S02具体为：

将步骤S02中所述待测花生样品的花生油折光指数RI进行校正，校正得到标准温度下的折光指数RI_st；

根据所述标准温度下花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，确定出高油酸花生所对应的折光指数区间；

判断RI_st是否位于高油酸花生所对应的折光指数区间，若是，则判定所述待测花生样品为高油酸花生。

进一步地，所述“将步骤S02中所述待测花生样品的花生油折光指数RI进行校正”具体为：将RI代入校正方程，校正换算得到标准温度下的折光指数RI_st；其中校正方程为RI_st＝RI+k₁×(T-T_S)，RI_st为待测样品在标准温度下的花生油折光指数，RI为待测花生样品的花生油折光指数，T为测定时待测花生样品的温度,T_S为标准温度。所述RI_st＝RI+k₁×(T-T_S)的作用是对折光指数进行校正，能够将不同温度下油样的折光指数换算成其在标准温度下所对应的折光指数，就可以直接使用标准温度下获得的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程来判断当前样品是否为高油酸花生。

实施例1：花生油酸含量与折光指数数学模型的建立

参见图1，图1为建立花生油酸含量与折光指数的数学模型的流程图，详细的步骤如下：

(1)花生油样品的制备

建立花生油折光指数与温度和油酸含量标准曲线方程的花生油样品集来源于50份花生种质材料。每份花生材料取2-3粒种子，利用液压钳将其中的油脂压榨出来，使用0.8μm的滤膜过滤花生油，将过滤后的油样装入2mL离心管中，备用。

(2)花生样品油酸含量的测定

称取约10mg花生油样品，加入1.5mL 2.5％硫酸-甲醇溶液，再加入0.35mL甲苯，90℃孵育40min，进行甲酯化反应；再加入1mL正己烷和1mL ddH2O，振荡混匀；在4000r/min的条件下离心10min，取上层有机溶剂装入进样瓶，进行气相色谱(gas chromatograph，GC)分析。

气相色谱分析条件：色谱柱为DB-23毛细管柱(30m×0.25mm×0.25μm，美国Agilent公司)，载气为氮气(N2)，检测器为氢离子火焰化检测器(FID)，进样口温度为280℃，进样口压力为1.7×10⁵Pa，进样量为1.0μL，分流比为1:40。升温程序：起始温度为180℃，保持1min；以10℃/min升温至220℃，保持9min。以保留时间来定性脂肪酸，采用峰面积归一化法计算各种脂肪酸的相对含量。

共检测了来自50份花生种质材料的花生油样品的油酸含量(表1)，其中34份为普通油酸花生材料，其油酸含量变异范围为39.49％-62.72％，油酸含量在45％以下的材料共9份，45％-50％的材料共8份，50％-55％的材料共4份，55％-60％的材料共8份，60％-65％的材料共5份。高油酸花生材料共有16份，其油酸含量变异范围为78.92％-81.65％。选取的花生材料油酸含量变异范围广且分布均匀，具有代表性，满足建立折光指数模型的要求。

表1建立数学模型使用的花生种子的油酸含量

(3)花生油样品折光指数的测定

取0.4mL花生油样品滴入温控折光仪的滴液槽，盖上遮光盖，设定检测温度，并在温度达到设定温度后，读取折光指数，每个样品重复3次。

(4)花生油折光指数与温度模型的建立

分别选去普通油酸和高油酸花生油样品各3份，利用温控折光仪分别测定其在10℃、15℃、20℃、25℃、30℃、35℃以及40℃下的折光指数，每个样品测3次重复，取平均值。利用Excel 2016软件对每个花生油样品的折光指数和温度分别建立线性方程。

温度是影响花生油折光指数的重要因素之一，因此，本实施例系统分析了温度对普通油酸花生油和高油酸花生油折光指数的影响。分别检测了普通油酸花生油RI-20、RI-19和RI-34(油酸含量分别为40.70％、49.21％和60.07％)和高油酸花生油RI-38、RI-37和RI-45(油酸含量分别为78.92％、79.38％和81.65％)在10℃、15℃、20℃、25℃、30℃、35℃以及40℃下的折光指数。参见图2，图2中A、B、C分别表示普通油酸花生油RI-20、RI-19和RI-34，D、E、F分别表示高油酸花生油RI-38、RI-37和RI-45。研究结果表明，无论普通油酸花生油还是高油酸花生油，其折光指数均与温度显著负相关(R²＝0.999)。当温度为10℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.47155-1.47499，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46918-1.47062；当温度为15℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.47019-1.47332，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46797-1.46918；当温度为20℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.46871-1.47162，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46661-1.46772；当温度为25℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.46735-1.46985，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46542-1.46617；当温度为30℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.46593-1.46818，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46408-1.46466；当温度为35℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.46445-1.46653，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46265-1.46314；当温度为40℃时，普通油酸花生的折光指数变异范围为1.46301-1.46494，而高油酸花生的折光指数变异范围为1.46111-1.46164。随着温度的升高，普通油酸花生油和高油酸花生油的折光指数都逐渐降低；在相同温度下，高油酸花生油折光指数的变异范围均低于普通油酸花生油折光指数的变异范围。

分别以每个花生油样品的折光指数和温度建立标准曲线方程，发现无论普通油酸花生油还是高油酸花生油，每个线性方程的斜率均为-0.0003，即当温度每升高1℃，折光指数下降0.0003，而且温度对花生油折光指数的影响与其油酸含量无关。

(5)花生油折光指数与油酸含量模型的建立

以20℃为标准温度，在20℃下分别收集50份花生油样品的折光指数，每个样品测3次重复，取平均值。利用Excel 2016软件对花生油样品的折光指数和其油酸含量建立线性方程。

参见图3，图3中椭圆形框中的点表示普通花生油样品，三角形框中的点表示高油酸花生油样品，当折光指数为1.4680时可以将椭圆形框中的点和三角形框中的点分别归入普通花生油和高油酸花生油两组。结果表明，花生油的折光指数与其油酸含量显著负相关(R²＝0.802)。普通油酸花生油(34份)的油酸含量变异范围为39.49％-62.72％，其折光指数的变异范围为1.46984-1.47169；高油酸花生油(16份)的油酸含量变异范围为78.92％-81.65％，其折光指数的变异范围为1.46766-1.46942。高油酸花生油的折光指数显著低于普通油酸花生油的折光指数(P＝1.65E-20)，且高油酸花生油的折光指数变异范围和普通油酸花生油的折光指数变异范围不存在交集。

利用每个花生油样品的折光指数与油酸含量建立标准曲线方程：y＝-7E-0.5x+1.4732，其中y为样品的折光指数，x为样品的油酸含量(％)(图3)。本实施例中依据的指标为：花生油酸含量在75％以上的花生才称为高油酸花生(王传堂等，2017；王积军等，2019)。故利用上述方程计算，当x≥75时，y≤1.4680，即当检测样品的折光指数小于1.4680时，该样品为高油酸花生油。而且如图3所示，当折光指数值为1.4680时可以将花生油样品按其油酸含量分为普通油酸花生油(样品所代表的点落在椭圆形范围内)和高油酸花生油(样品所代表的点落在三角形范围内)两组。

本发明还提供了一种高油酸花生鉴定仪，包括温度测定模块、折光指数测定模块、数据存储模块、折光指数信息处理模块、判断模块，其中，

温度测定模块用于测定花生油的温度；折光指数测定模块用于测定花生油的折光指数；数据存储模块用于存储检测时花生油的温度数据以及折光指数；折光指数信息处理模块包括可读存储介质，其上存储有所述数学模型；判断模块将测定的花生油的折光指数与高油酸花生所对应的折光指数区间进行对比，判断测定的花生油是否来自高油酸花生。

实施例2：便携式高油酸花生鉴定仪的开发

整合温度和油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，建立利用折光指数的校正方程。取20℃为标准温度，当得到待测花生油样品的折光指数RI以及检测时的温度T，首先将实际测得样品的折光指数RI折算为标准温度20℃下的折光指数RI₂₀，即RI₂₀＝RI+0.0003×(T-20)，其中RI₂₀为校正到20℃后的折光指数，RI为当前温度下的折光指数，T为当前温度；然后依据RI₂₀判断当前样品是否为高油酸花生油：当1.4670≤RI₂₀<1.4680，表示该样品为高油酸花生油；当1.4680≤RI₂₀<1.4720，表示该样品为普通油酸花生油。

参见图4，图4为高油酸花生鉴定仪的组成模块。将图4所示的组成模块植入到小型数字显示折光仪中，并定义显示界面。由温度测定模块可以获得检测时花生油样品的温度T，由折光指数测定模块可以获得待测花生油样品的折光指数RI，数据存储模块的功能是存储检测时的温度数据以及待测花生油样品的折光指数。折光指数信息处理模块能够将在检测温度下的折光指数换算成标准温度20℃下的折光指数RI₂₀，然后判断模块对折光指数RI₂₀进行判断，当1.4670≤RI₂₀<1.4680，表示该样品为高油酸花生油；当1.4680≤RI₂₀<1.4720，表示该样品为普通油酸花生油。当仪器判断当前样品为高油酸花生油时，仪器的显示界面会显示“HO”；当仪器判断当前样品为普通油酸花生油时，仪器的显示界面会显示“nO”。使用者通过读取仪器显示屏的信息，直接获得鉴定结果。

实施例3：高油酸花生鉴定模型的外部验证

选取15份花生种质材料的饱满种子，用液压钳榨取其花生油为待测样品，并分别使用2台本发明开发的仪器鉴定其是否为高油酸花生，记录仪器的鉴定结果；再利用气相色谱法分析每份待测油样的油酸含量，比较每个样品的仪器鉴定结果与GC化学值的相关性和准确性。

检测结果显示，共有8份花生材料被鉴定为普通油酸花生，通过气相色谱分析，其油酸含量均在75％以下；共有7份花生材料被鉴定为高油酸花生，且其油酸含量的化学值也均在75％以上(表2)。上述结果表明本仪器的鉴定结果与其GC化学值鉴定结果完全一致，准确率达到100％，而且本仪器所测得的折光指数与其油酸化学值的相关性也达到了0.9135(图5)。

表2便携式高油酸花生鉴定仪分析结果与其油酸含量化学值

表2中RI表示折光指数；Y，表示“是”；N，表示“否”；NO，表示普通油酸花生；HO，表示高油酸花生。

对比例

本对比例用本发明的方案和专利CN101876636B建立的方案同时分析了10份高油酸花生样品，将本发明的鉴定结果与专利CN101876636B的鉴定结果进行对比，得出表3所示的对比结果。

在本发明的技术方案中，取20℃为标准温度，并利用公式RI₂₀＝RI+0.0003×(T-20)校正折光指数，其中RI₂₀为校正到20℃后的折光指数，RI为当前温度下的折光指数，T为当前温度；CN101876636B以25℃为标准温度，并利用公式nD25＝nDx+0.00038×(X-25)校正折光指数，其中nD25为校正到25℃后的折光指数，nDx为当前温度下的折光指数，X为当前温度。

本发明利用公式y＝-7E-0.5x+1.4732预测油酸含量，其中x为样品的油酸含量(％)，y为样品的折光指数；CN101876636B利用公式Y₁＝-9104.6×X₁+13424预测油酸含量，其中Y₁为样品的油酸含量(％)，X₁为样品的折光指数。

由表3可以看出，对于样品编号为B08和B09的检测结果，用CN101876636B中的方案检测出来的结果与本发明出现不同，本发明的检测结果符合样品的实际情况。本方案的准确率为100％，而CN101876636B的模型准确率仅为80％，可见本发明的检测结果的准确率比CN101876636B高。

本发明与CN101876636B的技术方案相比，具有如下的区别：

(1)虽然CN101876636B也研究了温度这一变量，但都是记录的环境温度，并不是油样的温度，而且同一时间段内环境温度变化不会很大，适用性不够广。本发明分别研究了普通油酸花生油和高油酸花生油的折光指数与油样温度的关系，也明确了温度对花生油折光指数的影响不随其油酸含量的不同而变化。

(2)CN101876636B中使用的样品数量仅为24，是本案使用材料的一半，材料的遗传背景不如本案丰富，导致其所得出的数学模型及检测方法的准确率不如本发明的准确率高。

(3)CN101876636B中使用的数字折光仪(PAL-BX/RI，日本ATAGO公司)和手持式折光仪(Master-RI，日本ATAGO公司)精度为0.0001，而本发明中使用的温控全自动折光仪(A670，济南海能仪器股份有限公司)精度达到了0.00001，读取的数据更准确。

正是以上区别，使得本发明的技术方案与CN101876636B相比，具有更高的准确率。

表3对比本发明与专利CN101876636B的鉴定结果

综上所述，本发明系统分析了花生油折光指数与温度和油酸含量的相关性，从而建立了一种花生油酸含量与折光指数的数学模型，提出了高油酸花生的检测方法，并开发了一款便携式高油酸花生鉴定仪。所述检测方法的准确度高。所述便携式高油酸花生鉴定仪能够快速、准确地鉴定花生样品是否为高油酸花生，且该仪器价格低廉、操作简单、准确性高，大幅降低了高油酸花生鉴定成本，并且实现了花生样品的现场测量，适合花生原料收购、食品加工和榨油企业、育种单位使用，特别适用于室外现场收购。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1:取花生油样品，在不同温度下，测定花生油样品的折光指数，建立温度与花生油折光指数的标准曲线方程；

S2:取多种花生油样品，建立标准温度下花生油的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程；

S3:整合步骤S1中所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程与步骤S2中所述标准温度下花生油的油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，获得花生油酸含量与折光指数的数学模型。

2.根据权利要求1所述的花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，其特征在于，步骤S2中所述花生油样品包含普通油酸花生油样品及高油酸花生油样品。

3.根据权利要求2所述的花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，其特征在于，所述步骤S1中温度与花生油折光指数的标准曲线方程的建立过程为：选取花生油样品中的普通油酸花生油样品和高油酸花生油样品，测量不同温度下的花生油折光指数，拟合出温度与花生油折光指数的标准曲线方程。

4.根据权利要求2所述的花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，其特征在于，步骤S2中所述花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程的建立过程为：取多种花生油样品，在标准温度下，测定所述花生油样品的折光指数，拟合出花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程。

5.根据权利要求3所述的花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，其特征在于，所述温度与花生油折光指数的标准曲线方程为y＝k₁x+b₁，其中y为样品的折光指数，x为样品的温度(℃)，斜率为k₁,截距为b₁。

6.根据权利要求4所述的花生油酸含量与折光指数的数学模型的建立方法，其特征在于，所述步骤S4中标准温度下花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程为y＝k₂x+b₂，其中，y为样品的折光指数，x为样品的油酸含量(％)，斜率为k₂，截距为b₂。

7.一种高油酸花生的检测方法，基于权利要求1-6任一项所述的花生油酸含量与折光指数的数学模型，包括测定待测花生样品的花生油折光指数以及结合数学模型进行高油酸花生鉴定，其特征在于，具体操作步骤如下：

S01：获取待测花生样品的花生油，测定该待测花生样品花生油的花生油折光指数RI；

S02：结合步骤S01中所述花生油折光指数RI和所述花生油酸含量与折光指数的数学模型，鉴定待测花生样品是高油酸花生或普通油酸花生。

8.根据权利要求7所述的高油酸花生的检测方法，其特征在于，所述步骤S02具体为：

将步骤S02中所述待测花生样品的花生油折光指数RI进行校正，校正得到标准温度下的折光指数RI_st；

根据所述标准温度下花生油酸含量与花生油折光指数的标准曲线方程，确定出高油酸花生所对应的折光指数区间；

判断RI_st是否位于高油酸花生所对应的折光指数区间，若是，则判定所述待测花生样品为高油酸花生。

9.根据权利要求8所述的高油酸花生的检测方法，其特征在于，

所述“将步骤S02中所述待测花生样品的花生油折光指数RI进行校正”具体为：将RI代入校正方程，校正换算得到标准温度下的折光指数RI_st；其中校正方程为RI_st＝RI+k₁×(T-T_S)，RI_st为待测样品在标准温度下的花生油折光指数，RI为待测花生样品的花生油折光指数，T为测定时待测花生样品的温度,T_S为标准温度。

10.一种高油酸花生鉴定仪，基于权利要求7-9任一项所述的高油酸花生的检测方法，其特征在于，包括温度测定模块、折光指数测定模块、数据存储模块、折光指数信息处理模块、判断模块，其中，

温度测定模块用于测定花生油的温度；折光指数测定模块用于测定花生油的折光指数；数据存储模块用于存储检测时花生油的温度数据以及折光指数；折光指数信息处理模块包括可读存储介质，其上存储有所述数学模型；判断模块将测定的花生油的折光指数与高油酸花生所对应的折光指数区间进行对比，判断测定的花生油是否来自高油酸花生。

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