拉曼和红外光谱评估坚果油脂氧化的研究
发布时间：2021-10-27 13:45
坚果是全球最受欢迎的高油脂含量休闲食品之一,其高不饱和脂肪酸的存在导致坚果易发生氧化变质。本文采用具有互补性的拉曼光谱和傅立叶变换红外光谱（FT-IR）分别监测跟踪8种坚果油脂的氧化过程,结合化学计量学方法,建立四种氧化指标定量预测模型,为实现坚果油脂的快速检测、品质评价以及氧化指标的预测提供一条简单有效、灵敏的方法途径。主要研究内容如下:采用拉曼光谱技术表征坚果油脂在加速储藏过程中的氧化变质。研究了氧化过程中代表顺式双键伸缩振动的拉曼特征峰1656 cm-1与内标峰相对强度比值I（1656）/I（1746）逐渐降低,代表反式双键弯曲振动的拉曼特征峰970 cm-1与内标峰相对强度比值I（970）/I（1438）逐渐增加,说明顺式双键在减少,并发生异构化重排生成反式双键。相对应地,4个氧化指标（过氧化值、茴香胺值、共轭二烯值和羰基价）呈现上升趋势。采用Pearson相关性分析表明,I（970）/I（1438）与氧化指标存在显著正相关性,相关系数R为0.7490～0.9900（p...
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
拉曼散斯托克斯散射h(v0-v1)
第三章坚果油脂氧化指标拉曼光谱定量预测模型的建立273.2.8实验数据处理利用TheUnscramblerX10.4和RamanAnalyzer软件对拉曼数据进行采集、预处理和建模分析，使用R语言进行随机森林算法，采用Origin8.5作图。3.3实验结果与分析3.3.1异常数据剔除由于仪器、样本差异和实验操作以及环境的变化导致异常数据的出现，其存在是影响建模效果的关键因素，因此在用拉曼光谱数据建立预测定量模型之前应予以剔除。为能够准确全面筛选出异常样品及提高模型的预测能力，本文采取杠杆值、光谱残差（X-残差）和浓度残差（Y-残差）三种方法相结合，更准确地剔除出异常的油脂样品。本文将100个样品全部作为校正值，分别建立过氧化值、茴香胺值、羰基价和共轭烯烃值四种PLSR校正模型，采用留一法进行交互验证，对所有校正样品进行预测，预测结果如图3-2、图3-3和图3-4所示。图3-2100个油脂样品预测结果分布图a-过氧化值；b-茴香胺值；c-羰基价；d-共轭二烯值Fig.3-2Distributionplotofpredictionresultsfor100oilsamplesa-PV;b-p-AV;c-COV;d-CDabcd
第四章基于傅立叶红外光谱监测油脂氧化过程及建模分析47高信噪比。本文采用SG平滑、导数（1stD和2ndD)、标准正态量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理方法。4.2.6特征波数范围的选择在建模过程中，光谱的波数范围范围选择非常关键，选择的范围过少，会遗漏一些重要的信息；选择的范围过多，会包含一些干扰信息，影响建模结果。因此选择合适的波数范围并能表征油脂结构信息对建模是十分重要的。4.2.7实验数据处理通过OMNIC软件进行光谱采集和处理，利用UnscramblerX分析软件进行模型的建立，根据建立的模型预测油脂氧化指标的浓度，采用Origin8.5作图。4.3实验结果与分析4.3.1基于红外光谱坚果油脂的表征400~4000cm-1光谱范围内8种坚果油脂红外光谱如图4-1所示，8种坚果油脂的FT-IR光谱图非常相似。从图中可以看出，油脂的红外光谱在3008、2924、2854、1747、1657、1464、1377、1238、1163、1099、966和723cm-1处有吸收峰，这些谱峰与坚果油脂化学结构中存在的官能团有关，揭示了组分特有的独特特征。图4-1八种坚果油脂完整傅立叶红外光谱图Fig.4-1FT-IRspectraof8typesofnutoils3008cm-1处为坚果油脂烯烃不饱和C原子上C-H伸缩振动，2924cm-1处为亚甲基（-CH2）不对称伸缩振动，2854cm-1处为甲基（-CH3）对称伸缩振动，1746cm-1处为甘油三酯羰基（-C=O）伸缩振动，1464cm-1处为亚甲基（-CH2）弯曲振动，1377cm-1处为甲基（-CH3）弯曲振动，1238cm-1、1163cm-1、1098cm-1处为酯基团（-C-O）伸缩振动，966cm-1可归因于反式双键（-C-H）的平面外变形振动，723cm-1处是顺式取50010001500200025003000350040000.1西瓜籽油夏威夷果油花生油杏仁油腰果油葵花籽油红松仁油榛子油7239661099
【参考文献】：
期刊论文
[1]拉曼光谱结合偏最小二乘法对食用油品质快速检测研究[J]. 杜馨,孙晓荣,刘翠玲,李敬琪,李睿雯. 中国酿造. 2019(12)
[2]基于拉曼光谱分析配送食物中的脂质氧化[J]. 张胜来. 现代食品科技. 2019(08)
[3]加速氧化过程中不同植物油的稳定性研究[J]. 黄雨洋,齐宝坤,赵城彬,李杨,张爽. 中国食品学报. 2019(01)
[4]拉曼光谱技术在毒品检测应用中的研究进展[J]. 赵璟悠,王勇,张冠男. 中国刑警学院学报. 2018(03)
[5]坚果类食品氧化及抗氧化研究进展[J]. 郜海燕,陈杭君,穆宏磊,房祥军,周拥军. 中国食品学报. 2017(11)
[6]光谱预处理方法综述[J]. 张津源,朱海涛. 西部皮革. 2017(16)
[7]5种不同植物油脂氧化程度与脂肪酸比例变化的相关性研究[J]. 丁俭,齐宝坤,王立敏,王中江,隋晓楠,李杨,江连洲,杨淇文. 中国粮油学报. 2017(08)
[8]拉曼光谱的研究进展[J]. 阿迪力·伊敏,艾尼瓦尔·吾术尔,沙依甫加马力·达吾来提. 西部皮革. 2017(12)
[9]拉曼光谱测定食品油脂的氧化[J]. 林新月,朱松,李玥. 食品与生物技术学报. 2017(06)
[10]基于近红外光谱技术的柑橘罐头品质测定方法的研究[J]. 曹江娜,张俊,陆胜民. 食品工业科技. 2016(04)
博士论文
[1]化学计量学方法在复杂体系谱学数据分析中的应用[D]. 汪婉萍.中国科学技术大学 2019
[2]鸡蛋新鲜度多指标融合光谱无损检测方法研究[D]. 董晓光.中国农业大学 2019
[3]基于近红外光谱分析的大豆油质量检测方法研究[D]. 王立琦.哈尔滨理工大学 2011
[4]稳健回归技术及其在光谱分析中的应用[D]. 包鑫.浙江大学 2010
硕士论文
[1]电子自旋共振技术在评估坚果油脂氧化中的应用研究[D]. 孙青青.江南大学 2019
[2]基于随机森林算法的多因子选股模型研究[D]. 李杰.哈尔滨工业大学 2019
[3]拉曼光谱预处理关键技术研究[D]. 白静.合肥工业大学 2019
[4]红外模型结合化学计量学用于食品及药品掺假及安全检测[D]. 贾明静.华北电力大学 2019
[5]食用油贮藏过程自动氧化变化规律研究[D]. 徐立荣.西北农林科技大学 2017
[6]山核桃主要营养成分比较及其加工影响的研究[D]. 陈咪佳.浙江农林大学 2017
[7]食用植物油质量指标拉曼光谱快速检测方法研究[D]. 靳昙昙.华东交通大学 2016
[8]基于拉曼光谱技术和化学计量学方法的大米品种产地的快速鉴别方法[D]. 孙娟.江南大学 2016
[9]几种新型SERS基底上氨基酸和小肽的表面增强拉曼光谱研究[D]. 程洪梅.西南大学 2016
[10]面向分子振动光谱建模的特征波长选择新方法与应用基础研究[D]. 杨静文.浙江大学 2016
本文编号：3461725
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
拉曼散斯托克斯散射h(v0-v1)
第三章坚果油脂氧化指标拉曼光谱定量预测模型的建立273.2.8实验数据处理利用TheUnscramblerX10.4和RamanAnalyzer软件对拉曼数据进行采集、预处理和建模分析，使用R语言进行随机森林算法，采用Origin8.5作图。3.3实验结果与分析3.3.1异常数据剔除由于仪器、样本差异和实验操作以及环境的变化导致异常数据的出现，其存在是影响建模效果的关键因素，因此在用拉曼光谱数据建立预测定量模型之前应予以剔除。为能够准确全面筛选出异常样品及提高模型的预测能力，本文采取杠杆值、光谱残差（X-残差）和浓度残差（Y-残差）三种方法相结合，更准确地剔除出异常的油脂样品。本文将100个样品全部作为校正值，分别建立过氧化值、茴香胺值、羰基价和共轭烯烃值四种PLSR校正模型，采用留一法进行交互验证，对所有校正样品进行预测，预测结果如图3-2、图3-3和图3-4所示。图3-2100个油脂样品预测结果分布图a-过氧化值；b-茴香胺值；c-羰基价；d-共轭二烯值Fig.3-2Distributionplotofpredictionresultsfor100oilsamplesa-PV;b-p-AV;c-COV;d-CDabcd
第四章基于傅立叶红外光谱监测油脂氧化过程及建模分析47高信噪比。本文采用SG平滑、导数（1stD和2ndD)、标准正态量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理方法。4.2.6特征波数范围的选择在建模过程中，光谱的波数范围范围选择非常关键，选择的范围过少，会遗漏一些重要的信息；选择的范围过多，会包含一些干扰信息，影响建模结果。因此选择合适的波数范围并能表征油脂结构信息对建模是十分重要的。4.2.7实验数据处理通过OMNIC软件进行光谱采集和处理，利用UnscramblerX分析软件进行模型的建立，根据建立的模型预测油脂氧化指标的浓度，采用Origin8.5作图。4.3实验结果与分析4.3.1基于红外光谱坚果油脂的表征400~4000cm-1光谱范围内8种坚果油脂红外光谱如图4-1所示，8种坚果油脂的FT-IR光谱图非常相似。从图中可以看出，油脂的红外光谱在3008、2924、2854、1747、1657、1464、1377、1238、1163、1099、966和723cm-1处有吸收峰，这些谱峰与坚果油脂化学结构中存在的官能团有关，揭示了组分特有的独特特征。图4-1八种坚果油脂完整傅立叶红外光谱图Fig.4-1FT-IRspectraof8typesofnutoils3008cm-1处为坚果油脂烯烃不饱和C原子上C-H伸缩振动，2924cm-1处为亚甲基（-CH2）不对称伸缩振动，2854cm-1处为甲基（-CH3）对称伸缩振动，1746cm-1处为甘油三酯羰基（-C=O）伸缩振动，1464cm-1处为亚甲基（-CH2）弯曲振动，1377cm-1处为甲基（-CH3）弯曲振动，1238cm-1、1163cm-1、1098cm-1处为酯基团（-C-O）伸缩振动，966cm-1可归因于反式双键（-C-H）的平面外变形振动，723cm-1处是顺式取50010001500200025003000350040000.1西瓜籽油夏威夷果油花生油杏仁油腰果油葵花籽油红松仁油榛子油7239661099
【参考文献】：
期刊论文
[1]拉曼光谱结合偏最小二乘法对食用油品质快速检测研究[J]. 杜馨,孙晓荣,刘翠玲,李敬琪,李睿雯. 中国酿造. 2019(12)
[2]基于拉曼光谱分析配送食物中的脂质氧化[J]. 张胜来. 现代食品科技. 2019(08)
[3]加速氧化过程中不同植物油的稳定性研究[J]. 黄雨洋,齐宝坤,赵城彬,李杨,张爽. 中国食品学报. 2019(01)
[4]拉曼光谱技术在毒品检测应用中的研究进展[J]. 赵璟悠,王勇,张冠男. 中国刑警学院学报. 2018(03)
[5]坚果类食品氧化及抗氧化研究进展[J]. 郜海燕,陈杭君,穆宏磊,房祥军,周拥军. 中国食品学报. 2017(11)
[6]光谱预处理方法综述[J]. 张津源,朱海涛. 西部皮革. 2017(16)
[7]5种不同植物油脂氧化程度与脂肪酸比例变化的相关性研究[J]. 丁俭,齐宝坤,王立敏,王中江,隋晓楠,李杨,江连洲,杨淇文. 中国粮油学报. 2017(08)
[8]拉曼光谱的研究进展[J]. 阿迪力·伊敏,艾尼瓦尔·吾术尔,沙依甫加马力·达吾来提. 西部皮革. 2017(12)
[9]拉曼光谱测定食品油脂的氧化[J]. 林新月,朱松,李玥. 食品与生物技术学报. 2017(06)
[10]基于近红外光谱技术的柑橘罐头品质测定方法的研究[J]. 曹江娜,张俊,陆胜民. 食品工业科技. 2016(04)
博士论文
[1]化学计量学方法在复杂体系谱学数据分析中的应用[D]. 汪婉萍.中国科学技术大学 2019
[2]鸡蛋新鲜度多指标融合光谱无损检测方法研究[D]. 董晓光.中国农业大学 2019
[3]基于近红外光谱分析的大豆油质量检测方法研究[D]. 王立琦.哈尔滨理工大学 2011
[4]稳健回归技术及其在光谱分析中的应用[D]. 包鑫.浙江大学 2010
硕士论文
[1]电子自旋共振技术在评估坚果油脂氧化中的应用研究[D]. 孙青青.江南大学 2019
[2]基于随机森林算法的多因子选股模型研究[D]. 李杰.哈尔滨工业大学 2019
[3]拉曼光谱预处理关键技术研究[D]. 白静.合肥工业大学 2019
[4]红外模型结合化学计量学用于食品及药品掺假及安全检测[D]. 贾明静.华北电力大学 2019
[5]食用油贮藏过程自动氧化变化规律研究[D]. 徐立荣.西北农林科技大学 2017
[6]山核桃主要营养成分比较及其加工影响的研究[D]. 陈咪佳.浙江农林大学 2017
[7]食用植物油质量指标拉曼光谱快速检测方法研究[D]. 靳昙昙.华东交通大学 2016
[8]基于拉曼光谱技术和化学计量学方法的大米品种产地的快速鉴别方法[D]. 孙娟.江南大学 2016
[9]几种新型SERS基底上氨基酸和小肽的表面增强拉曼光谱研究[D]. 程洪梅.西南大学 2016
[10]面向分子振动光谱建模的特征波长选择新方法与应用基础研究[D]. 杨静文.浙江大学 2016
本文编号：3461725
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