二维相关谱在食品品质检测中的研究进展

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质。二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难：①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析。综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质。同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源。详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景。     

土壤湿度对多环芳烃荧光特性的影响

荧光光谱技术已被用于检测土壤中多环芳烃。但土壤湿度对多环芳烃的荧光强度产生很强的干扰,这对于荧光光谱技术的土壤多环芳烃快速实时检测技术的发展无疑是一种挑战。为了研究土壤湿度对多环芳烃荧光特性的影响,分别配置了八个不同湿度(含水量5%～40%,间隔5%)的菲土壤样品。采用美国PE公司的LS-55荧光分光光度计对不同湿度含量的菲土壤样品进行了检测,得到不同湿度含量下的一维动态荧光谱,以土壤湿度为外扰,研究了其二维相关荧光光谱特性,发现菲土在386,408和432 nm处荧光强度随着土壤中湿度的增大而增强,而333 nm处瑞利散射光强度却在减小,提出通过建立菲荧光强度、瑞利散射光强度与土壤湿度之间的关系,有可能实现土壤湿度对菲荧光强度影响的校正。同时,也研究了土壤湿度对定量分析菲浓度标准曲线的影响,指出土壤湿度极大影响着精准定量分析菲浓度标准曲线的建立。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

气相色谱-质谱法测定高粱籽粒中11种有机磷农药残留量

提出了气相色谱-质谱法同时测定高粱籽粒中11种有机磷农药含量的方法。高粱样品加水浸湿后,用乙腈提取,依次用C18固相萃取柱和Carb/PSA柱净化。采用HP-5MS色谱柱分离,选择离子监测模式测定,外标法定量。11种有机含磷农药的质量浓度均在0.05～1.0mg·L-1范围内呈线性,检出限(3S/N)在0.001～0.025mg·kg-1之间。加入2个浓度水平标准溶液进行回收试验,所得回收率在81.3%～108%之间,测定值的相对标准偏差(n=5)在1.5%～8.0%之间。     

基于二维相关荧光谱土壤中PAHs检测方法研究

传统荧光光谱技术已被用于土壤中多环芳烃(PAHs)的检测,但由于土壤体系的复杂性、PAHs污染物的多样化和微量化,传统的荧光光谱技术无法有效提取土壤中PAHs的特征信息。为了解决上述问题,提出并建立一种基于二维相关荧光谱土壤中多环芳烃的检测方法。以土壤中典型的多环芳烃蒽和菲为研究对象,配置38个蒽菲混合标准土壤样品(蒽和菲的浓度范围均为0.000 5～0.01 g·g-1),在激发波长265～340 nm,发射波长350～500 nm范围内采集了所有样品的三维荧光谱。以激发波长为外扰,对外扰变化的动态一维荧光谱进行相关计算,得到每一样品的同步二维相关荧光谱。研究了浓度均为0.005 g·g-1蒽菲混合土壤样品的三维荧光谱和同步二维相关荧光谱特性,在同步谱主对角线398,419,444和484 nm处存在自相关峰,其中,398和484 nm荧光峰来自土壤中的菲,419和444 nm荧光峰来自土壤中的蒽;在主对角线外侧,蒽和菲两组荧光峰之间存在负的交叉峰,进一步验证了其来源不同;同时,在(408,434) nm和(434,467) nm处出现交叉峰,其中408和434 nm荧光峰来自土壤中的菲,467 nm荧光峰来自土壤中的蒽。指出与三维荧光谱表征的信息相比,二维相关荧光谱不仅能提取更多的特征信息(408和467 nm的特征峰在三维荧光谱中未被表征),而且还能提供荧光峰之间的相互关系,对其来源进行有效解析。在上述研究二维相关荧光谱特性的基础上,基于同步相关谱矩阵(38×151×151)建立了定量分析土壤中蒽和菲污染物浓度的多维偏最小二乘(N-PLS)模型,对蒽的校正和预测相关系数分别为0.986和0.985,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为4.33×10-4和5.55×10-4 g·g-1;对菲的校正和预测相关系数分别为0.981和0.984,RMSEC和RMSEP分别为5.20×10-4和4.80×10-4 g·g-1。为了比较,基于三维荧光光谱矩阵(38×16×151)建立了定量了分析土壤中蒽和菲的N-PLS模型,对蒽的校正和预测相关系数分别为0.981和0.972,RMSEC和RMSEP分别为5.09×10-4和6.74×10-4 g·g-1;对菲的校正和预测相关系数分别为0.957和0.956,RMSEC和RMSEP分别为7.36×10-4和7.77×10-4 g·g-1。指出,对于土壤中的蒽和菲检测,基于二维相关荧光谱的N-PLS模型的相关系数r,RMSEC和RMSEP都要优于基于三维荧光谱的N-PLS模型。研究结果表明：所提出和建立的方法-二维相关荧光谱直接检测土壤中PAHs污染物不仅可行,而且能提供更好的分析结果。该研究为激光诱导荧光结合相关谱技术现场直接检测土壤中多环芳烃污染物提供了理论和实验基础,具有较好的应用前景。