LF-NMR结合化学模式识别鉴别油脂种类及餐饮废弃油脂
【图文】：
21，T22，T23，S21，S22，S23)在各主成分中的载荷及方差贡献率。其中，主成分1(PC1)占总方差贡献的57.939%，主成分2(PC2)占27.879%，其累计方差贡献率达85.818%，说明已包含样本大部分的原始LF－NMＲ弛豫信息。对PC1而言，T22在PC1方向具有最大的正载荷(0.894)，而S22在PC1方向具有最大的负载荷(－0.838);对PC2而言，T23在PC2方向具有最大的正载荷(0.721)，S21在PC2方向具有最大的负载荷(－0.566)，说明T22，S22，T23和S21对正常食用油的种类区分贡献相对较大。图1A为9种共27个正常食用油样本的主成分得分图，通过主成分得分图上的间隔距离可以反映不同样品的类间差异，间隔越远说明其种类特性差别越大。图1A表明，27个正常食用油样品在主成分得分图上分为边界清晰，分组正确的9类。其中，花生油(PEO)与食用调和油(BLO)位于第一象限;菜籽油(ＲAO)和橄榄油(OLO)位于第二象限;稻米油(ＲIO)与其他各组的距离相对较大，独立位于第三象限;大豆油(SOO)和葵花籽油(SUO)则共同位于第四象限;玉米油(CO)和芝麻油(SEO)在PC1方向上差异较小，均位于PC2轴上;此外，因实验所用食用调和油以大豆油为图1不同种类食用油(A)及不同种类食用油和餐饮废油(B)的PC1和PC2得分图Fig.1PC1andPC2scoresofdifferentedibleoils(A)，differentnormaledibleoilsandcateringwasteoils(B)insert:theparticalenlargeddetailoftheboxes基油，故其在图中的分布与大豆油(SOO)距离较近。总体而言，样品的LF－NMＲ信息经PCA提炼后，可以实现对9种食用油种类的有效区分。2.1.2餐饮废弃油样与正常油样的区分餐饮废弃油样和正常食用油样品的LF－NMＲ弛豫特性数据经主成分分析后，获得2个特征值大于1的主成分，
21，T22，T23，S21，S22，S23)在各主成分中的载荷及方差贡献率。其中，主成分1(PC1)占总方差贡献的57.939%，主成分2(PC2)占27.879%，其累计方差贡献率达85.818%，，说明已包含样本大部分的原始LF－NMＲ弛豫信息。对PC1而言，T22在PC1方向具有最大的正载荷(0.894)，而S22在PC1方向具有最大的负载荷(－0.838);对PC2而言，T23在PC2方向具有最大的正载荷(0.721)，S21在PC2方向具有最大的负载荷(－0.566)，说明T22，S22，T23和S21对正常食用油的种类区分贡献相对较大。图1A为9种共27个正常食用油样本的主成分得分图，通过主成分得分图上的间隔距离可以反映不同样品的类间差异，间隔越远说明其种类特性差别越大。图1A表明，27个正常食用油样品在主成分得分图上分为边界清晰，分组正确的9类。其中，花生油(PEO)与食用调和油(BLO)位于第一象限;菜籽油(ＲAO)和橄榄油(OLO)位于第二象限;稻米油(ＲIO)与其他各组的距离相对较大，独立位于第三象限;大豆油(SOO)和葵花籽油(SUO)则共同位于第四象限;玉米油(CO)和芝麻油(SEO)在PC1方向上差异较小，均位于PC2轴上;此外，因实验所用食用调和油以大豆油为图1不同种类食用油(A)及不同种类食用油和餐饮废油(B)的PC1和PC2得分图Fig.1PC1andPC2scoresofdifferentedibleoils(A)，differentnormaledibleoilsandcateringwasteoils(B)insert:theparticalenlargeddetailoftheboxes基油，故其在图中的分布与大豆油(SOO)距离较近。总体而言，样品的LF－NMＲ信息经PCA提炼后，可以实现对9种食用油种类的有效区分。2.1.2餐饮废弃油样与正常油样的区分餐饮废弃油样和正常食用油样品的LF－NMＲ弛豫特性数据经主成分分析后，获得2个特征值大于1的主成分，
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