"上火"的机制及奶粉上火的探讨

对“上火”的定义、分类,机理及奶粉的定义、品种进行了分析.通过对清火物质的分析,提出了清火奶粉的清火机制,并对“喝了不上火”的系列奶粉进行了生产工艺及营养学设计的探讨.     

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。     

拉曼高光谱成像系统中光在奶粉层的穿透深度研究

拉曼高光谱成像技术不仅可以获取样本的空间分布信息,图像上每个像素点还包括了完整的光谱信息,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。本研究探索拉曼高光谱成像系统中光在奶粉层中的穿透深度,以及采集参数和奶粉类型对穿透深度的影响。实验选取均匀奶粉层样品放置于厚度为5 mm的三聚氰胺样本之上,检测奶粉层厚度为0.8～4.0 mm时的三聚氰胺特征峰强度,以此评估光在奶粉层中的穿透性和信号衰减情况。结果显示当奶粉层厚度一定时,随着激光功率变大,拉曼特征峰值随之增加,此外更长的曝光时间也可以使拉曼信号得到增强。在激光功率不小于2 W且曝光时间不小于500 ms时,光在全脂奶粉层的穿透深度可达4 mm。奶粉层厚度在0.8～4.0 mm范围内,穿透奶粉层的拉曼信号随着奶粉层厚度增加呈指数式衰减。在激光功率为8 W、曝光时间为1 000 ms的条件下,光在全脂、低脂和脱脂奶粉层的穿透深度均达到了4 mm。在相同测量厚度下,通过脱脂奶粉层接收的拉曼信号弱于通过全脂和低脂奶粉层接收的拉曼信号强度。研究结果为拉曼高光谱检测中奶粉样品的前处理提供了有益参考。     

微型近红外光纤光谱仪用于奶粉中蛋白质脂肪的定量检测研究

提出利用微型近红外光谱仪、结合Y型光纤探头,在900～1 700 nm范围内对奶粉中蛋白质、脂肪含量进行快速、无损检测的漫反射光谱检测方法。基于Unscrambler 9.7化学计量学软件,选择合适的光谱波段,通过PLS算法分别建立了蛋白质、脂肪的校正模型,得到蛋白质、脂肪校正模型的决定系数R2分别为0.987和0.986,均方根误差RMSC分别为0.385和0.419。利用所建模型对预测样本数据集进行预测验证,得到蛋白质的标准差SEP_Protein=0.768、脂肪的标准差SEP_Fat=1.109,表明所建模型具有较高的预测能力,已基本达到实用化要求。     

间接荧光法测定奶粉中叶酸

研究了高锰酸钾氧化叶酸荧光体系的形成条件,并建立了测定叶酸含量的间接荧光法。在pH为4.0,80℃水浴中,高锰酸钾可将叶酸氧化为蝶呤-6-羧酸,氧化产物的荧光值较叶酸的荧光值大大增强。荧光强度与叶酸浓度在0~1.6 mg.L-1范围内呈线性关系,方法的检出限为51μg.L-1,将此方法应用到孕妇强化奶粉中叶酸含量的测定,RSD为2.52%(n=6)。     

电感耦合等离子体发射光谱法同时测定奶粉中钙铜铁钾镁锰钠锌和磷

通过优化试验确定仪器的最佳工作参数,微波加热硝酸消解样品,采用电感耦合等离子体发射光谱法同时测定奶粉中钙、铜、铁、钾、镁、锰、钠、锌和磷9种元素的含量。分析了4种奶粉样品,所得结果与国标方法的结果一致。方法回收率在96.5%-111%之间。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定牛奶和奶粉中残留的左旋咪唑

建立了一种专属、灵敏的超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)测定牛奶和奶粉中左旋咪唑残留量的方法。在碱性环境下用乙酸乙酯超声波提取试样中的左旋咪唑,再经稀盐酸反提取、强阳离子交换(SCX)固相萃取柱净化,采用BEHC18超高效液相色谱柱、乙腈-0.1%甲酸(体积比为15∶85)流动相分离,以电喷雾离子源正离子检测方式进行质谱分析。实验结果表明,在2.0～100.0 μg/L浓度范围内左旋咪唑呈良好的线性关系,其相关系数r=0.997。在低、中、高3个浓度添加水平下,左旋咪唑的回收率为64.5%～102.0%,相对标准偏差小于13.1%。牛奶中左旋咪唑检出限为0.4 μg/kg,奶粉中左旋咪唑检出限为2.0 μg/kg。     

酸性品红分光光度法测定蛋白质的研究

在ＰＨ１．８的ＫＨ２ＰＯ４－Ｈ３ＰＯ４缓冲介质中,蛋白质与酸性品红结合使染料的吸光度下降。蛋白质浓度Ｃ在０．４０－４．００ｍｇ·Ｌ＾－１和８．００－４０．００ｍｇ·Ｌ＾－１范围内,吸光度的降低与蛋白质浓度（Ｃ）呈线性关系,回归方程分别为△Ａ＝０．０１４０Ｃ＋０．０５３４和△Ａ＝０．０１０９Ｃ＋０．０８９５,相关系数ｒ依次为０．９９６５和０．９９９３,方法用于奶粉和麦片中蛋白质的测定,结果满意。     

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。     

基于近红外的奶粉品质检测技术研究

奶粉种类繁多且检测的理化指标较多,为了进一步简化近红外光谱检测技术在奶粉生产过程中的应用步骤,文章首次提出了建立包含不同种类奶粉样品集的6个指标：酸度、脂肪、乳糖、蔗糖、蛋白和灰分的近红外模型,用于奶粉质量控制。该文采用全谱分析结合模型优化方法研究,分别建立了该混合奶粉样品集的6个指标的近红外模型。实验表明：除酸度外,该研究所建立混合奶粉的其他理化指标的近红外定标模型具有较好的稳定性和预测能力(RSD<10%,RPD>3)。因此该方法的提出可以简化近红外技术在奶粉定量分析中的步骤。