基于近红外光谱技术的菜籽油品质快速评价方法的研究

发布时间：2017-04-18 10:19

  本文关键词：基于近红外光谱技术的菜籽油品质快速评价方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：菜籽油是我国的重要食用油,其品质的快速检测和科学评价是重要的研究内容。目前常用的菜籽油品质检测方法大多存在实验复杂、耗时长、劳动强度大等问题。本文采用近红外光谱分析技术,研究菜籽油脂肪酸组成、物理、化学各指标的近红外光谱特征和快速评价方法,建立菜籽油关键指标的预测模型,以实现菜籽油品质的快速无损测定。主要研究结论如下:1、确定了采集菜籽油近红外透射光谱的最佳扫谱条件。以菜籽油为原料,确定聚光科技NIR-2600近红外分析仪最佳的菜籽油近红外光谱扫描参数为:光程5mm、扫描次数10次、扫描温度40℃。在上述条件下所采集的菜籽油近红外光谱稳定性好,模型拟合精度高。2、构建了菜籽油脂肪酸组成的多元线性回归预测模型。搜集145个菜籽油样品,采用气相色谱法检测其油酸、亚麻酸、棕榈酸、硬脂酸、花生一烯酸和芥酸7种脂肪酸组成,并经近红外光谱采集、异常样本剔除、预处理方案优化、特征波长筛选等步骤后,建立了基于近红外光谱特征波长的菜籽油7种脂肪酸的多元线性预测模型,7个模型均具有较高的拟合精度(模型Rc均大于0.9943,RMSEC均小于0.2631),同时确定了菜籽油七种脂肪酸在1000nm~1250nm、1350nm~1408nm和1660nm~1818nm范围内的近红外指纹波长组合。3、构建了菜籽油化学指标的多元线性回归预测模型。搜集126个菜籽油样品,采用国标方法检测其酸价、过氧化值、碘价3个化学指标,并经近红外光谱采集、异常样本剔除、预处理方案优化、特征波长筛选等步骤后,建立了基于近红外光谱特征波长的菜籽油3种化学指标的多元线性预测模型,3个模型均具有较高的拟合精度(模型Rc均大于0.9684,RMSEC均小于0.5154)。确定了酸价的近红外指纹波长组合集中在1000nm~1200nm范围;过氧化值集中在1000nm~1250nm、1360nm~1460nm和1680nm~1790nm范围;碘价集中在1660nm~1770nm范围。4、构建了菜籽油物性指标的多元线性回归预测模型。搜集126个菜籽油样品,采用罗维朋比色计检测色泽黄值、红值,采用旋转数字粘度计检测粘度指标后,并经近红外光谱采集、异常样本剔除、预处理方案优化、特征波长筛选等步骤后,建立了基于近红外光谱特征波长的2种物性指标的多元线性预测模型,其中色泽2个模型均具有较高的拟合精度(模型Rc均大于0.9838,黄值RMSEC为2.1058,红值RMSEC为0.2335);黏度模型的Rc为0.8395,RMSEC为2.9731。确定了色泽的近红外指纹波长组合集中在1000nm~1180nm、1350nm~1480nm和1640nm~1700nm范围;黏度集中在1160nm~1300nm、和1600nm~1700nm范围。
【关键词】：近红外光谱 菜籽油 品质分析 预测模型
【学位授予单位】：华中农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O657.33;TS225.14
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 缩略语表10-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 课题研究背景11-12
• 1.2 近红外光谱分析技术12-17
• 1.2.1 近红外光谱定量分析原理12-13
• 1.2.2 近红外光谱检测方式13
• 1.2.3 近红外光谱分析中的化学计量学13-17
• 1.2.3.1 图谱预处理方法14-15
• 1.2.3.2 图谱压缩及信息提取方法15
• 1.2.3.3 定量校正方法15-17
• 1.3 近红外光谱分析技术在油脂定量分析中的应用17-20
• 1.3.1 测定油脂的物理化学指标17-19
• 1.3.2 油脂掺杂掺假19-20
• 1.3.3 油料的含油量20
• 1.4 研究目的及意义20-21
• 1.5 研究内容及技术路线21-23
• 1.5.1 课题研究内容21
• 1.5.2 研究技术路线21-23
• 第二章 菜籽油近红外光谱的扫描参数的确定23-31
• 2.1 引言23
• 2.2 材料与方法23-25
• 2.2.1 试验材料23-24
• 2.2.1.1 试验原料23
• 2.2.1.2 试验试剂23-24
• 2.2.1.3 试验仪器24
• 2.2.2 试验方法24-25
• 2.2.2.1 菜籽油酸价的测定24
• 2.2.2.2 菜籽油近红外光谱的采集24
• 2.2.2.3 菜籽油近红外光谱图的处理24
• 2.2.2.4 菜籽油酸价近红外光谱定量模型的构建24-25
• 2.3 结果与讨论25-30
• 2.3.1 扫描参数对菜籽油近红外光谱的稳定性的影响25-28
• 2.3.1.1 光程对采集菜籽油近红外光谱的稳定性的影响25-26
• 2.3.1.2 扫描次数对采集菜籽油近红外光谱的稳定性的影响26-27
• 2.3.1.3 扫描温度对采集菜籽油近红外光谱的稳定性的影响27-28
• 2.3.2 扫描参数对菜籽油近红外定量模型建模效果的影响28-30
• 2.3.2.1 光程对菜籽油近红外定量模型建模效果的影响28-29
• 2.3.2.2 扫描次数对菜籽油近红外定量模型建模效果的影响29
• 2.3.2.3 扫描温度对菜籽油近红外定量模型建模效果的影响29-30
• 2.4 小结30-31
• 第三章 菜籽油脂肪酸组成近红外定量模型的研究31-55
• 3.1 引言31
• 3.2 实验材料与方法31-38
• 3.2.1 试验原料31
• 3.2.2 试验方法31-38
• 3.2.2.1 菜籽油脂肪酸组成的测定31-33
• 3.2.2.2 菜籽油近红外光谱的采集33
• 3.2.2.3 异常样品剔除的方法33
• 3.2.2.4 样品集划分33-34
• 3.2.2.5 光谱数据消噪34
• 3.2.2.6 光谱预处理方法优化34-36
• 3.2.2.7 特征波长的提取36
• 3.2.2.8 基于MLR法建立定量模型36
• 3.2.2.9 模型评价方法36-38
• 3.3 结果与讨论38-54
• 3.3.1 菜籽油的脂肪酸检测结果及菜籽油NIR光谱采集38-39
• 3.3.2 菜籽油各脂肪酸组成近红外定量模型的构建39-54
• 3.3.2.1 异常样本剔除39-41
• 3.3.2.2 样品集划分41-42
• 3.3.2.3 光谱预处理方法研究42-47
• 3.3.2.4 特征波长选取47-48
• 3.3.2.5 菜籽油各脂肪酸多元线性回归预测模型的构建48-52
• 3.3.2.7 模型验证52-54
• 3.4 小结54-55
• 第四章 菜籽油化学指标近红外定量模型的研究55-67
• 4.1 引言55
• 4.2 材料与方法55-57
• 4.2.1 试验材料55-56
• 4.2.1.1 试验原料55-56
• 4.2.1.2 试验试剂56
• 4.2.1.3 试验设备56
• 4.2.2 试验方法56-57
• 4.2.2.1 酸价、过氧化值、碘价的测定56
• 4.2.2.2 菜籽油近红外光谱的采集、处理、建模及模型评价56-57
• 4.3 结果与讨论57-65
• 4.3.1 菜籽油的化学指标检测结果及菜籽油NIRS采集57-58
• 4.3.2 菜籽油各化学指标近红外定量模型的构建58-65
• 4.3.2.1 异常样本剔除58-59
• 4.3.2.2 样品集划分59-60
• 4.3.2.3 光谱预处理方法研究60-62
• 4.3.2.4 特征波长选取62-63
• 4.3.2.5 菜籽油各化学指标多元线性回归预测模型的构建63-64
• 4.3.2.6 建模效果验证64-65
• 4.4 小结65-67
• 第五章 菜籽油物性指标近红外定量模型的研究67-77
• 5.1 引言67-68
• 5.2 材料与方法68-69
• 5.2.1 试验材料68
• 5.2.1.1 试验原料68
• 5.2.1.2 试验设备68
• 5.2.2 试验方法68-69
• 5.2.2.1 色度的测定68
• 5.2.2.2 黏度的测定68-69
• 5.2.2.3 菜籽油近红外光谱的采集、处理、建模及模型评价69
• 5.3 结果与讨论69-76
• 5.3.1 菜籽油的物性指标检测结果及菜籽油NIRS光谱采集69-70
• 5.3.2 菜籽油各物性指标近红外定量模型的构建70-76
• 5.3.2.1 异常样本剔除70-71
• 5.3.2.2 样品集划分71
• 5.3.2.3 光谱预处理方法研究71-73
• 5.3.2.4 特征波长选取73-74
• 5.3.2.5 菜籽油各物性指标多元线性回归预测模型的构建74-75
• 5.3.2.6 建模效果验证75-76
• 5.4 小结76-77
• 第六章 讨论与结论77-80
• 6.1 讨论77-78
• 6.1.1 菜籽油近红外光谱采集条件的研究77
• 6.1.2 菜籽油近红外定量模型的研究77
• 6.1.3 建模方法的探讨77-78
• 6.1.4 特征波长及其表征机理78
• 6.2 结论78-80
• 参考文献80-87
• 附录87-98
• 致谢98

【参考文献】

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  本文关键词：基于近红外光谱技术的菜籽油品质快速评价方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：314665