岩心显微拉曼光谱成像方法的研究

虽然用激光拉曼光谱显微探针研究岩心中碳质物的工作已有很大进展,但是通常对诸如岩心等样品物性的光谱学(红外、拉曼和荧光等)微探针实验研究多是局限于对经过复杂处理分离出的微小样品或样品中个别点得到的结果,缺乏对复杂样品各组分(或基团)的空间分布及其相互关系的研究。近年来新发展起来的光谱成像分析系统将光谱技术与成像技术有机地结合起来融为一体,可在光谱和空间两个方面对目标样品进行分析和识别,但是用拉曼显微成像光谱研究岩心的工作则少有报道。文章报道了应用“串行-成像”(series-or indirect-imaging,Mapping)和“并行-成像”(parallel-or direct-imaging, Imaging)两种方式对含油岩心进行了显微拉曼光谱成像的研究。从光谱分辨率和空间分辨率以及工作效率等方面对两种方式所得试验结果进行了比较和评估。     

红外光谱结合最小二乘支持向量机掺杂牛奶判别方法研究

基于红外光谱和最小二乘支持向量机建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有葡萄糖牛奶(0.01~0.3gL-1)和三聚氰胺牛奶(0.01~0.3gL-1)样品各36个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。采用最小二乘支持向量机分别建立掺杂葡萄糖、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别,其判别正确率都为95.8%。研究结果表明:与线性的偏最小二乘判别建模方法相比,最小二乘支持向量机方法具有更强的预测能力。     

三种品牌牛奶的荧光光谱特性研究

应用FLS920P型稳态和时间分辨荧光光谱仪,对三种品牌不同脂肪含量的纯牛奶和鲜奶（共9种）进行了荧光光谱的测量。9种牛奶样品的三维荧光光谱显示,牛奶的荧光峰值波长为349 nm左右,半高宽为66 nm左右,最佳激发波长为291 nm左右,平均寿命为4.6 ns左右,实验表明9种牛奶的荧光光谱除荧光强度外基本一致。实验测得酪蛋白溶液的荧光峰值波长为344 nm,半高宽为66 nm,最佳激发波长为295 nm,荧光寿命为4.1 ns。酪蛋白的荧光峰值波长和荧光寿命与牛奶基本一致,对比牛奶中其他荧光物质后,推断牛奶的主要荧光物质为酪蛋白。进一步探究9种牛奶荧光强度的差别,对比9种牛奶最佳激发波长下的荧光发射光谱,相同品牌的全脂牛奶荧光强度明显低于脱脂牛奶。对比全脂牛奶、脱脂牛奶和离心处理的全脂牛奶归一化后的荧光光谱,离心后的全脂牛奶荧光强度介于全脂和脱脂之间,离心使得脂肪减少,散射降低,从而导致荧光强度的增强。牛奶的荧光发射全谱显示全脂牛奶的瑞利散射强度明显高于脱脂牛奶,全脂牛奶的脂肪含量高,散射强,激发光入射全脂牛奶后更多地被散射,导致全脂牛奶的瑞利散射强度高于脱脂牛奶。光透过率曲线显示全脂牛奶的透过率都低于脱脂牛奶,入射光通过全脂牛奶时,除了一部分被酪蛋白吸收以外,还有一部分因脂肪的散射而损失,透过率减小,使得全脂牛奶的透过率都低于脱脂牛奶。使用荧光光谱技术在不进行预处理的情况下对牛奶进行检测,确定了牛奶的主要荧光物质,并对全脂牛奶和脱脂牛奶荧光强度存在差别的原因进行了解释。     

应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺

高光谱成像技术不仅可以获得样品的图像信息,每个像素点还包含了光谱信息,因其信息量丰富的特点已在食品安全检测方面得到了应用。该研究应用近红外高光谱成像技术检测面粉中偶氮甲酰胺。分别采集纯偶氮甲酰胺、纯面粉和面粉中10种不同浓度偶氮甲酰胺混合样品的高光谱图像。通过比较纯偶氮甲酰胺和纯面粉的平均漫发射光谱,找到两者区分度较大的4个吸收波段：1 574.38,2 038.55,2 166.88和2 269.91 nm。采用二阶导数对样品图像中的像素点光谱进行预处理,通过光谱角制图、光谱相关角和光谱相关性度量三种光谱相似性分析方法对混合样品中的偶氮甲酰胺像素和面粉像素进行检测。结果表明,预处理后的平均光谱不能有效检测面粉中偶氮甲酰胺;单像素点光谱结合光谱相似性分析实现了混合样品中偶氮甲酰胺像素和面粉像素的分类;分类结果的验证显示了偶氮甲酰胺像素和面粉像素的正确分类。研究结果为利用高光谱技术检测面粉中添加剂提供了方法支持,为食品中掺杂物的检测提供参考。     

含油岩心显微红外光谱成像方法的研究

虽然用红外光谱显微探针方法研究岩心中碳质物已有很多工作,但是通常对诸如岩心等样品物性的光谱学微探针实验研究多是局限于对经过复杂处理分离出的微小样品或样品中个别位点所得的结果,缺乏对复杂样品各组分(或基团)的空间分布及其相互关系的研究。近年来新发展起来的光谱成像分析系统将光谱技术与成像技术有机地结合起来融为一体,可在光谱和空间两个方面对目标样品进行分析和识别并已得到广泛应用,但是用红外显微成像光谱研究岩心的工作则少有报道。文章报道了应用透射和衰减全反射(ATR)两种方式对含油岩心进行了显微红外光谱成像(Mapping)的研究。从灵敏度、信噪比、光谱分辨率和空间分辨率以及工作效率等方面对两种方式所得实验结果进行了比较和评估。     

基于中红外光谱检测牛奶中掺杂的尿素

采用中红外光谱技术对牛奶中掺杂尿素目标物进行检测.配置含有尿素浓度范围为1～18 g·L-1之间18个牛奶样品,分别研究了纯牛奶和掺杂尿素牛奶的红外光谱特性,并进行了对比分析.利用尿素1 562 cm-1处酰胺Ⅲ带C=O伸缩振动吸收峰面积A1 562与1 464 cm-1处C-N伸缩振动吸收峰面积A1464的比值A1 ...     

牛奶水溶液的荧光光谱研究

采集伊利、蒙牛公司生产的纯牛奶、高钙奶、高钙低脂奶,向5 mL去离子水中分别加入0.17 mL、0.20 mL、0.23 mL、0.26 mL、0.29 mL、0.32 mL、0.35 mL这6种牛奶样品,得到42份牛奶水溶液.采用日立F-4600荧光光谱仪测定样品在波长为315 nm、320 nm、325 nm、330 nm、335 nm、340 nm、345 nm激发光诱导下的荧光发射光谱,对所得荧光光谱进行Savitzky-Golay平滑、FFT低通滤波后,利用高斯分解法对荧光谱线进行分解,将每个荧光光谱分解为5个基元高斯峰.讨论了各种牛奶发射光谱的规律和变化趋势,结果表明:所有牛奶水溶液的各个基元高斯峰,在相同激发波长下,其峰值位基本不变,当激发波长变化时,所有基元高斯峰会随激发波长的增加而红移;高钙低脂奶在波长较长的激发光照射下,各个基元高斯峰强度均大于纯牛奶和高钙奶;牛奶的浓度对总荧光光谱的影响较小.     

KOPLS-DA在掺杂牛奶判别中的应用

运用核隐变量正交投影(kernel orthogonal projection to latent structure, KOPLS)方法,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)和尿素牛奶(1～20 g·L-1)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱。选择4 200～4 800 cm-1为建模区间,采用KOPLS分别建立掺杂三聚氰胺、掺杂尿素、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别。研究结果表明：与偏最小二乘判别(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)和隐变量正交投影判别(orthogonal projections to latent structures discriminant analysis, OPLS-DA)建模方法相比,KOPLS-DA具有更强的掺杂判别能力,对掺杂三聚氰胺、掺杂尿素牛奶和两种掺杂牛奶的判别正确率分别为95%,100%和97.5%。     

保质期内和过期奶的近红外光谱快速判别

将近红外漫反射光谱与偏最小二乘法结合建立了判别保质期内和过期奶的检测方法。分别准备君乐宝、蒙牛和伊利纯牛奶样品,并采集所有样品过期前后三个月的近红外漫反射光谱。研究了牛奶在保质期内与过期后的近红外光谱特性,并进行差谱分析,指出随过期时间增长,牛奶中脂肪和蛋白质含量减少。在此基础上,分别建立了保质期内和过期奶的判别模型,未知样品的判别正确率为91.6%,过期程度拟合相关系数为0.994。     

荧光光谱成像法在板蓝根颗粒质量评价的应用研究

板蓝根颗粒的质量直接影响其疗效,选择一种有效的板蓝根颗粒质量检测方法至关重要。传统的检测方法需要对板蓝根样品进行化学预处理,是一种对样品有损的检测方法。为解决这一问题,采用了一种安装液晶滤波器件的荧光光谱成像实验装置对板蓝根样品的荧光光谱特性进行测试,以中国食品药品检定研究院提供的板蓝根标准物质的光谱曲线作为对照品,通过获得不同原材料、不同厂家和不同批次的板蓝根颗粒的荧光特征光谱曲线,并对其进行归一化处理后,与对照品的荧光光谱特征曲线进行对比分析及聚类分析,从整体上探讨了荧光光谱特征曲线与板蓝根颗粒质量的关系。实验结果显示,不同厂家生产的颗粒之间质量存在较大差异,主要体现在荧光的强弱和波峰位置的变化上,通过与标准物质的光谱曲线做进一步对比,可初步判断板蓝根颗粒质量的优劣。这表明了采用荧光光谱成像的方法对板蓝根质量进行检测是一种简便、快捷、无损的检测手段。     

近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy, SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究。实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07%。利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78%, 75%, 100%,拒绝率分别为100%, 87%, 88%。因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路。     

应用近红外光谱快速鉴别酸奶品种的研究

提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。首先应用光谱仪获得5种典型酸奶品种的光谱曲线,用主成分分析法对5种酸奶品种进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98.96%,前7个主成分的累积可信度达到99.97%。以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入,品种类型作为神经网络的输出,建立三层BP人工神经网络模型。每个品种各27个样本,5个品种共135个样本用来建立神经网络模型,余下每个品种各5个共25个用于预测。建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为100%。说明该方法能快速无损的检测酸奶品种,为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。     

FTIR光谱法与奶粉的品质分析

采用傅里叶变换红外光谱法（FTIR）获得了11种奶粉产品的红外光谱。奶粉中的主要营养成分在红外光谱中具有明显的指纹特征。同一生产厂家不同品牌的奶粉,其脂肪、蛋白质和碳水化合物的相对比例在红外光谱上差异性较显著,不同厂家相同类别的奶粉既有一定的一致性,在添加辅料的类型和用量上又有所不同。奶粉中脂肪含量高的谱图在1747cm^-1附近的C-O吸收峰和2926cm^-1附近的CH2吸收峰很强;蛋白质高的奶粉所对应的酰胺Ⅰ带的C=O吸收峰（1650cm^-1）和酰胺Ⅱ带的N—H及C-N吸收峰（1540cm^-1）强度较大;奶粉中碳水化合物所对应的C-O伸缩振动峰和环的振动峰在1150～900cm^-1范围内较显著。麦芽糊精、蔗糖和乳糖这三种常用辅料同样具有明显的指纹特征。该方法可简便、快速、直观地评价奶粉品质的优劣。     

同步荧光技术检测鲜牛乳中掺杂复原乳的可行性研究

近年来随着人们对乳制品需求的不断增加,将复原乳冒充或添加在鲜乳中出售的现象也日益严重,亟需简单、快速的检测方法监测掺假行为。利用同步荧光技术,分别对两种鲜牛乳(未经杀菌的生牛乳和低温处理的巴氏杀菌乳)掺杂复原乳的情况进行了定性判别和定量分析。以各类样本及全部样本的判别正确率作为定性判别模型的评价指标;以相关系数(r)、校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)作为定量分析模型的评价指标。通过分析牛乳的三维荧光图谱确定同步荧光扫描的固定波长差Δλ值为80 nm;在对图谱进行二阶求导后,偏最小二乘-判别分析法(PLS-DA)对生鲜牛乳、巴氏杀菌乳和复原乳的种类判别总正确率可达100%,并且在判断两种鲜乳中是否添加复原乳时,校正集样品的正确率均可达到100%,预测集样品的正确率分别为75%和81.25%,鲜牛乳和复原乳的种类判别模型,以及鲜乳与掺假乳的定性判别模型均取得了良好的效果;PLS回归对同步光谱值与复原乳含量建立线性关系时,两种鲜乳定量模型的r值分别为0.911 2和0.936 7,RMSEC分别为0.042 2和0.038 4,RMSEP分别为0.054 8和0.057 5,鲜乳中复原乳含量的定量分析模型的r值均可达到0.9以上,能对添加量较高的样品进行预测。因此,同步荧光技术可以较为准确、快速的检测鲜牛乳中是否掺杂复原乳。     

牛奶水溶液的偏振三维荧光光谱研究

测得由伊利、蒙牛公司生产的纯牛奶、高钙奶、高钙低脂奶的偏振三维荧光光谱,发现在激发偏振片和发射偏振片取向平行时,偏振荧光强度高于取向垂直时的值。通过一个简单的模型估算了各种牛奶样品等效荧光团的激发偶极子和发射偶极子之间的夹角,均小于40°,且高钙低脂奶对应荧光团激发偶极子和发射偶极子之间的夹角略小于纯牛奶和高钙奶。实验还发现,在激发偏振片和发射偏振片取向平行时,高钙低脂奶的偏振荧光强度明显高于纯牛奶和高钙奶,与理论计算相符。     

基于二维红外相关谱欧氏距离判别掺杂牛奶

基于纯牛奶、掺杂牛奶样品间二维红外相关谱欧氏距离,依据未知样品与校正集中“极值样品”欧氏距离平均值、组内、组间样品欧氏距离平均值,提出了一种掺杂牛奶判别的新方法。分别配置掺杂尿素牛奶(0.01～0.3 g·L-1)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～0.3 g·L-1)样品各16个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。以牛奶中掺杂物浓度为外扰,构建纯牛奶与掺杂牛奶的同步二维红外相关谱,并计算了各样品相关谱矩阵间的欧氏距离。在此基础上,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶与纯牛奶的判别模型,确定模型中的“极值样品”,组内、组间样品欧氏距离平均值。利用所建模型,计算未知样品与“极值样品”的欧式距离,并依据判别规则,对未知样品进行判别。研究结果表明： 基于样品红外相关谱矩阵间欧氏距离可实现掺杂牛奶的判别,其判别正确率为100%,验证了该方法的有效性。该研究为掺杂牛奶的检测提供了一种新的可能方法。     

基于拉曼光谱-模式识别方法对奶粉进行真伪鉴别和掺伪分析

奶粉的真伪和掺伪近年来受到广泛的关注,研究一种操作便捷,能准确、快速、全面鉴定奶粉品牌并实现奶粉掺假鉴别的新方法对于奶粉的质量控制具有重要的意义。为实现奶粉的真伪鉴别,采集三种品牌奶粉贝因美、飞鹤和雀巢的拉曼光谱,并利用拉曼谱图特征峰结合最近邻算法(nearest neighbor,NN)的模型对三种品牌奶粉进行识别,在10次交叉验证的基础上,平均识别率为99.56%。为实现奶粉的掺伪分析,将飞鹤奶粉与雀巢奶粉按不同质量比(0∶1,1∶3,1∶1,3∶1,1∶0)混合成五种掺伪奶粉,提取掺伪奶粉中的脂肪,采集脂肪样本的拉曼光谱,分别使用拉曼谱图特征峰结最近邻算法的模型和核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)结合最近邻算法的模型对五种脂肪样本进行识别,10次交叉验证下的平均识别率分别为93.33%和98.89%,平均运算时间分别为0.085和0.104 s。实验证明：特征峰结合NN的算法可以快速实现对奶粉真伪的判别,但此算法不能很好的区分掺伪奶粉;拉曼光谱-KPCA-NN模型可以为奶粉的掺伪检测提供一种简便、准确、快速的方法。     

荧光、紫外和红外光谱分析人乳和牛乳β-酪蛋白的功能和构象差异

β-酪蛋白是人乳酪蛋白的主要成分,但它在牛乳中的含量却很小。β-酪蛋白在两者中含量的差异,是人乳比牛乳更易消化的原因之一,研究人乳与牛乳β-酪蛋白结构和功能的差异,对研制出更适合婴儿肠道的,新型人乳模拟型婴儿配方奶粉具有指导性的意义。用紫外分光光度法研究人乳β-酪蛋白和牛乳β-酪蛋白的溶解性、巯基含量、乳化性等功能性质,用荧光光谱和红外光谱分析比较两种蛋白的结构特点。两种蛋白等电点十分接近(pH 4.0～5.0),在等电点附近时,人乳β-酪蛋白的溶解性(10.83%)低于牛乳β-酪蛋白(11.83%),而偏离等电点时人乳β-酪蛋白具有更高的溶解性,人乳β-酪蛋白的乳化活性指数(110~140 m2·g-1)高于牛乳β-酪蛋白(70～130 m2·g-1),两种蛋白的表面巯基(SH)相似[(18.47±0.08)和(18.67±0.17) μmol·g-1],而牛乳β-酪蛋白总巯基的含量[(47.46±0.23) μmol·g-1]大于人乳β-酪蛋白[(26.17±0.12) μmol·g-1],两种蛋白官能团相似,均含有β-折叠结构,人乳β-酪蛋白的氢键数量和内部的疏水性均小于牛乳β-酪蛋白。结果表明,人乳β-酪蛋白比牛乳β-酪蛋白具有更少的α-螺旋和β-折叠等二级结构,具有更疏松灵活的三级结构,同时也具有更高的分子的表面活性。     

掺有植物性填充物牛奶的近红外光谱判别分析

为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用, 寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据, 应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的掺假牛奶判别模型的正确判别率达到97.78％,对未知样进行检验,正确判别率达到94.44%;利用偏最小二乘法建立的各掺假物质掺入量的定量检测模型,各掺假牛奶的校正集决定系数(R2)均在99.0%以上,各掺假牛奶的验证集决定系数均在98.5%以上,模型的预测效果良好。上述2种方法说明了近红外光谱技术可以实现对掺有植物性填充物牛奶的快速定性、定量鉴别。