高光谱结合流化床富集技术对葡萄酒中白藜芦醇的快速检测方法研究

发布时间：2017-09-11 14:07

  本文关键词：高光谱结合流化床富集技术对葡萄酒中白藜芦醇的快速检测方法研究

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【摘要】：白藜芦醇具有广范的生理活性,是全球的研究热点,是葡萄酒中最主要的活性物质,建立一种高效、快速检测葡萄酒中白藜芦醇的方法有着十分广阔的应用前景。针对高光谱技术检测限高的问题,融合高光谱成像技术和流化床富集技术,搭建富集装置,运用光谱分析和化学统计学方法建立葡萄酒中白藜芦醇含量的检测模型,为高光谱的痕量分析提供参考。(1)建立HPLC直接进样法检测葡萄酒中白藜芦醇的方法。考察检测波长、洗脱强度、流动相pH、柱温、样品pH等因素对酒样分离的影响,结果表明：HPLC分析方法的R2为0.9999,线性范围为1-20mg/L精密度、稳定性、回收率实验的RSD分别为1.16%、2%和1.25%;品种间比较结果为：蛇龙珠梅鹿辄赤霞珠霞多丽贵人香,其中蛇龙珠含量高达6mg/L。(2)探讨大孔吸附树脂对葡萄酒中白藜芦醇的富集效果。研究HPD826、DA-201、AB-8、 H103、HPD600五种树脂的富集效果,筛选出H103树脂,并考察其动力学特性,优化得最佳吸附条件：酒样流速1.5BV/h,pH不变,解吸条件：先水洗,再1BV/h的80%的乙醇洗。结果表明：H103树脂对白藜芦醇的附率达到89.3%。(3)组建富集装置,将H103大孔吸附树脂用于富集葡萄酒中的白藜芦醇。结果表明：树脂量合适、酒样循环两次的情况下,流出液中不含白藜芦醇。(4)建立高光谱检测葡萄酒中白藜芦醇的预测模型。获取树脂的光谱反射图像(900-1700nm),对比五种光谱预处理方法(MSC、SNV、SG-S、RN、QN)对白藜芦醇含量的建模效果,优选出RN预处理方法；建立PLSR、SVMR (LK-SVMR、PK-SVMR、RBF-SVMR和S-SVMR)、PCR的6种回归模型,优选出LK-SVMR和PLSR校正模型,将其用于预测集样本评价模型的精度和稳定性,最终确定PLSR模型为最佳模型。结果表明：PLSR模型的R2p为0.8528, RMSEP为0.0360,R2c为0.8783,RMSEC为0.0330,取得了较好的预测效果。
【关键词】：白藜芦醇 高光谱 流化床 大孔吸附树脂 富集装置
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS262.6;O657.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 前言8-16
• 1.1 课题来源8
• 1.2 研究背景及意义8-9
• 1.2.1 宁夏葡萄酒产业发展现状8
• 1.2.2 白藜芦醇的市场前景8-9
• 1.2.3 低含量组分检测9
• 1.2.4 研究意义9
• 1.3 白藜芦醇的概述9-12
• 1.3.1 白藜芦醇的性质与分布9-10
• 1.3.2 白藜芦醇的药理作用10-11
• 1.3.3 白藜芦醇的常规检测方法11-12
• 1.4 大孔吸附树脂12-13
• 1.4.1 大孔吸附树脂的分离原理12
• 1.4.2 大孔吸附树脂的性质和种类12
• 1.4.3 大孔树脂的应用12-13
• 1.5 高光谱技术在农产品领域的研究进展13-14
• 1.5.1 定性分析13
• 1.5.2 定量分析13-14
• 1.5.3 高光谱技术难点14
• 1.6 研究内容和技术路线14-16
• 1.6.1 研究内容14
• 1.6.2 技术路线14-16
• 第二章 高效液相色谱法检测葡萄酒中白藜芦醇16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 材料与仪器16-17
• 2.2.1 材料16
• 2.2.2 仪器16-17
• 2.3 方法17-18
• 2.3.1 HPLC分析方法的建立17
• 2.3.2 HPLC分析方法的验证17-18
• 2.4 结果与讨论18-25
• 2.4.1 溶剂的选择18
• 2.4.2 检测波长的选择18
• 2.4.3 洗脱条件对样品分离的影响18-22
• 2.4.4 酒样pH对样品分离的影响22
• 2.4.5 柱温的选择22-23
• 2.4.6 色谱条件的确定23
• 2.4.7 线性关系23
• 2.4.8 精密度实验23-24
• 2.4.9 稳定性实验24
• 2.4.10 加标回收率实验24
• 2.4.11 样品的测定与含量比较24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 大孔吸附树脂对葡萄酒中白藜芦醇的富集26-36
• 3.1 引言26
• 3.2 材料与仪器26-27
• 3.2.1 材料26-27
• 3.2.2 仪器27
• 3.3 方法27-29
• 3.3.1 大孔吸附树脂的预处理27
• 3.3.2 白藜芦醇含量的测定方法27-28
• 3.3.3 静态吸附筛选大孔吸附树脂28
• 3.3.4 动态吸附及优化28-29
• 3.4 结果与讨论29-34
• 3.4.1 大孔吸附树脂的筛选29-30
• 3.4.2 静态吸附动力学研究30-31
• 3.4.3 动态吸附实验31-33
• 3.4.4 树脂的再生33-34
• 3.4.5 白藜芦醇的检测34
• 3.5 本章小结34-36
• 第四章 高光谱结合流化床富集技术检测白藜芦醇36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 材料与仪器36-37
• 4.2.1 材料36
• 4.2.2 仪器36-37
• 4.3 方法37-42
• 4.3.1 大孔吸附树脂富集装置37-38
• 4.3.2 高光谱图像采集系统38
• 4.3.3 白藜芦醇的富集38-39
• 4.3.4 高光谱图像的采集39-40
• 4.3.5 光谱预处理方法40-41
• 4.3.6 定量建模方法41
• 4.3.7 数据处理软件41
• 4.3.8 模型评价指标41
• 4.3.9 高效液相色谱分析41-42
• 4.4 结果与讨论42-46
• 4.4.1 图像校正42
• 4.4.2 光谱预处理42-43
• 4.4.3 建模预处理方法的确定43-44
• 4.4.5 建模方法的确定44-45
• 4.4.6 模型精度与稳健性的评价45-46
• 4.5 本章小结46-48
• 第五章 结论与展望48-50
• 5.1 结论48-49
• 5.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 致谢54-55
• 个人简介55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 尼珍;胡昌勤;冯芳;;近红外光谱分析中光谱预处理方法的作用及其发展[J];药物分析杂志;2008年05期

2 杨国鹏;余旭初;刘伟;陈伟;;基于支持向量机的高光谱影像分类研究[J];计算机工程与设计;2008年08期

3 褚小立,袁洪福,陆婉珍;近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用[J];化学进展;2004年04期

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5 晏亦林,周莉玲,李锐,周玖瑶;四逆汤大孔树脂精制物的实验研究[J];中成药;2001年07期

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本文编号：831149