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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:董晶晶[1] 吴静珠[1] 陈岩[1] 刘翠玲[1]
机构地区:[1]北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室,北京100048
出 处:《影像科学与光化学》2017年第2期147-152,共6页Imaging Science and Photochemistry
基 金:北京市自然科学基金面上项目(4132008);北京教委重点项目(KZ201310011012);北京工商大学研究生科研能力提升计划项目(2016)
摘 要:目的:采用激光共聚焦显微拉曼光谱技术快速测定食用调和油饱和脂肪酸(Saturated fatty acids,SFA)、单不饱和脂肪酸(Monounsaturated fatty acids,MUFA)和多不饱和脂肪酸(Polyunsaturated fatty acids,PUFA)含量及比例。方法:通过导数预处理净化拉曼光谱信息,采用偏最小二乘法建立优化后的SFA、MUFA、PUFA的拉曼定量预测模型,为计算脂肪酸比例提供准确的数据基础。结果:SFA、MUFA和PUFA定量分析模型的决定系数R2均大于0.99,相对分析误差RPD均大于3,表明模型具有较高的稳定性和良好的预测能力。结论:激光拉曼光谱法结合化学计量学方法可以快速、准确地测定食用调和油SFA、MUFA、PUFA含量及比例,为快速检测食用调和油品质提供切实可行的检测手段。Objective:To study using the confocal laser microscopy Raman Spectroscopy for Rapid Analysis of edible oil saturated fatty acids(SFA),monounsaturated fatty acids(MUFA)and polyunsaturated fatty acid(PUFA)the content and proportion.Methods:Cleaning Raman spectroscopy information by derivative pretreatment,using partial least squares to establish optimized Raman quantitative prediction model of SFA,MUFA,PUFA,which providing accurate data base for the calculation of the proportion of fatty acids.Results:Determination coefficient R2 of SFA,MUFA and PUFA quantitative analysis model were greater than 0.99,the RPD is greater than 3,indicating that the model has high stability and good predictive ability.Conclusion:Laser Raman spectroscopy combined with chemometrics methods can quickly and accurately determine the content and proportion of edible oil SFA,MUFA,PUFA,providing apractical detection methods for the rapid detection of edible oil quality.
关 键 词:食用调和油 拉曼光谱 偏最小二乘法 饱和脂肪酸 不饱和脂肪酸
分 类 号:TS227[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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