范 睿，孫曉凱，周 欣，陳 杰，牛金葉，孫發(fā)哲，孔 玲,*，陳志偉,*

基于近紅外光譜定量分析花生牛奶可行性

范 睿1，孫曉凱1，周 欣1，陳 杰1，牛金葉2，孫發(fā)哲2，孔 玲1,*，陳志偉1,*

（1.山東理工大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，山東 淄博 255000；2.山東理工大學(xué)分析測(cè)試中心，山東 淄博 255000）

模擬花生牛奶生產(chǎn)工藝制備不同含量的花生牛奶，使用近紅外光譜儀掃描建立定量分析模型，探索近紅外光譜應(yīng)用于花生奶定量分析的可行性。結(jié)果表明，花生牛奶使用PLS建模方法可以有效地對(duì)光散射、花生與奶粉之間的干擾做出補(bǔ)償，適合用于花生牛奶復(fù)雜成分體系的分析；花生定量分析模型校正均方差（root-mean-square error of calibration，RMSEC）、預(yù)測(cè)均方差（root-mean-square error of predication，RMSEP）、相關(guān)系數(shù)R分別為0.573%、3.73%、0.999 7；奶粉定量分析模型RMSEC、RMSEP、R分別為0.066、0.183 g/L、0.955 7。近紅外光譜可以應(yīng)用于花生牛奶的定量分析，可以為花生牛奶提供產(chǎn)品質(zhì)量控制和快速定量檢測(cè)，為植物蛋白飲料提供一種新的檢測(cè)思路。模型優(yōu)化改進(jìn)有待進(jìn)一步研究。

花生牛奶；花生；奶粉；近紅外；定量分析

花生（Arachis hypogeal L.）作為世界五大油料作物之一，世界各地均有種植，中國是世界上重要的花生種植國之一[1]。在花生中蛋白主要包括花生球蛋白、伴花生球蛋白Ⅰ和伴花生球蛋白Ⅱ，質(zhì)量分?jǐn)?shù)占總蛋白的75%左右[2]。以花生為原料生產(chǎn)的植物蛋白飲料，具有原料來源廣、營(yíng)養(yǎng)價(jià)值高等優(yōu)點(diǎn)[3]。

中國飲料工業(yè)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，近年來我國飲料市場(chǎng)一直保持著兩位數(shù)的高速增長(zhǎng)，植物蛋白飲料在業(yè)界被譽(yù)為第5代飲料，無論是從營(yíng)養(yǎng)學(xué)的角度，還是從行業(yè)政策支持的角度，其市場(chǎng)潛力都非常巨大。含花生的乳飲料是植物蛋白飲料中典型的代表[4]。近年來，花生和牛乳復(fù)合生產(chǎn)的花生乳復(fù)合蛋白飲料越來越受到人們的青睞，市場(chǎng)需求不斷增加[5]。隨著市面上形形色色的花生牛奶不斷涌現(xiàn)，產(chǎn)品質(zhì)量也出現(xiàn)了諸多問題。不少花生牛奶產(chǎn)品中花生含量較少甚至根本沒有花生成分；有些花生牛奶中添加乳粉含量也不達(dá)要求。由于花生奶是一種復(fù)合牛奶，成分復(fù)雜，給產(chǎn)品的檢測(cè)帶來不小的挑戰(zhàn)。設(shè)計(jì)一種有效的檢測(cè)方案勢(shì)在必行，以給消費(fèi)者更加安全健康的消費(fèi)保障。

紅外光譜技術(shù)在全球食品工業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛[6-7]，且已呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)[8]。紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于能對(duì)復(fù)雜的混合物有效準(zhǔn)確地區(qū)分，隨著化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的改善可提取復(fù)雜的光譜信息，結(jié)合適當(dāng)?shù)墓庾V預(yù)處理及建模方法，可以有效去除噪聲，解決光譜共線問題，得到準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)模型[9]。

目前花生牛奶定量分析檢測(cè)研究還處于空白階段，本實(shí)驗(yàn)使用近紅外光譜對(duì)儀器對(duì)不同含量的花生牛奶進(jìn)行光譜掃描，通過化學(xué)計(jì)量軟件進(jìn)行處理、建模，探索花生牛奶定量分析的可行性，以期為花生牛奶品質(zhì)控制和快速定量提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

匯源花生牛奶復(fù)合蛋白飲品（批號(hào)：K20161226）、銀鷺花生牛奶復(fù)合蛋白飲料（批號(hào)：JN20161230）、娃哈哈紅棗花生牛奶復(fù)合蛋白飲料（批號(hào)：A11630CC）、一大早花生牛奶復(fù)合蛋白飲料（批號(hào)：20161120EDQ）淄博大潤(rùn)發(fā)超市。

花生（批號(hào)：20160721） 汕頭市祺晉食品有限公司；脫脂奶粉（批號(hào)：20160218） 恒天然商貿(mào)（上海）有限公司；硫酸（批號(hào)：20150304）、95%乙醇（批號(hào)：20160221）、氫氧化鈉（批號(hào)：20151209）、鹽酸（批號(hào)：20120513） 國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司；硼酸（批號(hào)：20160117）、硫酸銅（批號(hào)：20150430）、甲基紅（批號(hào)：20150713）、次甲基藍(lán)（批號(hào)：20160115） 天津市恒興化學(xué)試劑制造有限公司；硫酸鉀（批號(hào)20140317） 天津博迪化工股份有限公司；去離子水由實(shí)驗(yàn)室自制。

1.2 儀器與設(shè)備

JYL-C022E料理機(jī)（18 000～23 000 r/min） 九陽股份有限公司；BSM 220.4電子天平（0.000 1 g） 上海卓精電子科技有限公司；Nicolet 6700傅里葉變換近紅外光譜分析儀（配有Antaris積分球采樣系統(tǒng)）、ST 16R低溫冷凍離心機(jī)、Ominic 8.2.0.387光譜處理軟件、TQ Analyst 8.0.0.245建模軟件 美國Thermo Scientific公司；SY 5200臺(tái)式超聲波清洗機(jī)上海聲源超聲波儀器設(shè)備有限公司；HH-4數(shù)顯恒溫水浴鍋 金壇市鑫鑫實(shí)驗(yàn)儀器有限公司；78-1磁力加熱攪拌器 上海上登實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司；MB 801電子調(diào)溫萬用電爐 龍口市電爐制造廠；微量凱氏定氮裝置、玻璃蒸汽發(fā)生器 四川蜀玻玻璃瓶廠。

1.3 方法

1.3.1 花生漿的制備

將花生粉粗料過40 目篩，得花生粉精料。用電子天平準(zhǔn)確稱取花生粉精料100.00 g于料理機(jī)攪拌杯中，加去離子水1 000 mL，按料液比（質(zhì)量比）1∶10，在23 000 r/min攪拌10 min使其混合均勻，將混合均勻的液體進(jìn)行兩次100 目過篩，去除濾渣，將過濾后的花生漿分裝至玻璃絲口瓶中，備用。

1.3.2 氮含量測(cè)定

脫脂奶粉和花生漿的氮含量測(cè)定根據(jù)GB 5009.5—2010《食品中蛋白質(zhì)的測(cè)定》[10]，采用凱氏定氮法進(jìn)行測(cè)定，試樣中的蛋白質(zhì)含量計(jì)算公式如下：

式中：X為樣品中蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)/%；V1為樣品消耗鹽酸標(biāo)準(zhǔn)滴定液體積/mL；V2為空白消耗鹽酸標(biāo)準(zhǔn)滴定液體積/mL；V3為吸取消化液體積/mL；c為鹽酸標(biāo)準(zhǔn)滴定液濃度/（mol/L）；m為樣品質(zhì)量/g；F為氮換算為蛋白質(zhì)系數(shù)，乳制品為6.38，花生為5.46。

1.3.3 花生牛奶的制備

市場(chǎng)上出售的花生奶中蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)在0.8%～1.0%之間[11-12]，為了擴(kuò)大樣本的適用性和代表性，設(shè)計(jì)了奶粉質(zhì)量濃度為0～14 g/L的8 個(gè)梯度，花生漿體積分?jǐn)?shù)為10%～100%的6 個(gè)梯度，加入0.4%（0.4 g）乳化劑[13-16]。設(shè)計(jì)48 種配比，每種3 個(gè)平行樣，共計(jì)144 個(gè)樣品。每個(gè)樣本使用料理機(jī)在23 000 r/min攪拌5 min使其混合均勻，備用待測(cè)。

1.3.4 Antars積分球模塊近紅外光譜采集

樣品在測(cè)試前37 ℃水浴10 min，儀器開機(jī)預(yù)熱30 min。取待測(cè)樣品加入50 mL石英樣品杯中采集紅外光譜，設(shè)置掃描范圍10 000～4 000 cm-1，Attenuator選擇Empty，Gain選擇1×，采樣間隔16 cm-1，采樣次數(shù)32 次，采用扣除大氣參考背景，每個(gè)樣品采集3 次近紅外光譜圖。

1.3.5 花生牛奶定量測(cè)定

使用1.3.4節(jié)的近紅外光譜采集條件，采集匯源花生牛奶復(fù)合蛋白飲品、銀鷺花生牛奶復(fù)合蛋白飲料、娃哈哈紅棗花生牛奶復(fù)合蛋白飲料、一大早花生牛奶復(fù)合蛋白飲料及實(shí)驗(yàn)室自行配制的兩個(gè)含量的花生牛奶的近紅外光譜圖，測(cè)定模型對(duì)奶粉和花生含量預(yù)測(cè)的效果。

2 結(jié)果與分析

2.1 凱氏定氮結(jié)果

表1 凱氏定氮測(cè)定蛋白質(zhì)結(jié)果（n=3）Table 1 Protein contents of peanut slurry and skim milk powder determined by the Kjeldahl method (n= 3)

由表1可知，花生漿中的蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為2.57%，與趙容鐘[16]使用磨漿溫度為50 ℃，磨漿液料比1∶12（g/mL），NaHCO3溶液為0.50%制得花生漿蛋白含量相近，花生漿中的蛋白質(zhì)含量與花生中24%～36%的含量[17]相比低的原因是：由于沒有使用NaHCO3浸泡8 h導(dǎo)致花生提取率不高[16]；由于打漿后部分顆粒較大的被過濾。脫脂奶粉蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為32.60%，與奶粉外包裝的33%相符?；ㄉ鷿{和脫脂奶粉蛋白含量符合要求可以用于花生牛奶的配制。

2.2 花生牛奶的制備

表2 花生牛奶含量配比Table 2 Components and total protein contents of peanut milk samples

設(shè)計(jì)48 種配比，每種3 個(gè)平行樣，共計(jì)144 個(gè)樣品。具體配比如表2所示。

2.3 Antars積分球模塊近紅外光譜采集

在1.3.4節(jié)實(shí)驗(yàn)條件下，為了減少儀器的飄移每一次采集紅外光譜都采集大氣作為參考背景[18]。采集所有樣品的近紅外漫反射光譜疊加圖如圖1所示。奶粉樣品和花生粉樣品的近紅外光譜圖如圖2所示。

圖1 樣品的近紅外漫反射光譜疊加圖Fig. 1 NIR spectra of peanut milk samples

圖2 奶粉樣品和花生粉樣品近紅外光譜圖Fig. 2 NIR spectra of peanut flour and milk powder

2.4 定量分析模型的建立

2.4.1 樣品濃度范圍的選擇

偏最小二乘（partial least squares，PLS）法回歸可以使用全波譜數(shù)據(jù)或部分光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可對(duì)光散射和其他組分帶來的干擾做出補(bǔ)償，可以適用于復(fù)雜體系，模型比較穩(wěn)定[19]。本實(shí)驗(yàn)以PLS為建模方式，以校正均方差（root-mean-square error of calibration，RMSEC）、預(yù)測(cè)均方差（root-mean-square error of predication，RMSEP）、相關(guān)系數(shù)R為指標(biāo)對(duì)花生漿比例及奶粉的質(zhì)量濃度進(jìn)行選擇。如表3、4所示，花生漿比例低于20%和高于90%的樣品、奶粉質(zhì)量濃度低于0.6 g/L和高于1.2 g/L的樣品，近紅外光譜判別效果不佳。其原因是含量較低有效信息較少導(dǎo)致模型不能準(zhǔn)確的測(cè)定其含量，也說明了近紅外光譜技術(shù)不適合檢測(cè)低于0.1%的摻假物質(zhì)[18]；同時(shí)由于工藝制備中花生奶均質(zhì)處理、蛋白顆粒、脂肪球等對(duì)其影響較大導(dǎo)致建模有一定影響。綜上所述花生奶建模比例花生漿比例為0%～80%；奶粉質(zhì)量濃度為0.6～1.2 g/L。

表3 花生漿不同比例對(duì)模型建模影響Table 3 Influence of peanut slurry concentration on the qualitative analysis model

表4 奶粉不同質(zhì)量濃度對(duì)模型建模影響Table 4 Influence of milk powder ratios on qualitative analysis

2.4.2 校正集和驗(yàn)證集的選擇

應(yīng)用TQ Analyst軟件從98 份花生奶樣品中挑選出86 份具有代表性的樣品作為校正集，其余12 份樣品作為驗(yàn)證集，用于花生漿含量定量分析模型的建立，結(jié)果如表5所示。從72 份花生奶樣品中挑選出62 份具有代表性的樣品作為校正集，其余10 份樣品作為驗(yàn)證集，用于奶粉含量定量分析模型的建立，結(jié)果如表6所示，使驗(yàn)證集含量范圍處在校正集樣品含量范圍之內(nèi)。

表5 花生漿含量定量分析模型校正集與驗(yàn)證集成分分布Table 5 Sample distribution of calibration set and validation set for quantitative analysis model for peanut

表6 奶粉含量定量分析模型校正集與驗(yàn)證集成分分布Table 6 Sample distribution of calibration set and validation set for quantitative analysis model for milk powder

2.4.3 不同建模方法的比較

本研究分別采用經(jīng)典最小二乘（classical least squares，CLS）法、逐步多元線性回歸（step-wise multi linear regression，SMLR）、主成分回歸（principal component regression，PCR）和PLS法建立定量分析模型，以RMSEC、RMSEP、R為指標(biāo)篩選建模方法，結(jié)果顯示花生漿及奶粉漫反射采集條件下PLS法模型參數(shù)較優(yōu)，見表7和表8?？梢詫?duì)光散射、花生與奶粉之間的干擾做出最優(yōu)補(bǔ)償，適合用于復(fù)雜成分的分析體系[20]。

表7 花生漿漫反射不同建模方法對(duì)模型的影響Table 7 Influence of different modeling methods on quantitative analysis of peanut

表8 奶粉漫反射不同建模方法對(duì)模型的影響Table 8 Influence of different modeling methods on quantitative analysis of milk powder

2.4.4 光譜預(yù)處理

表9 不同光譜預(yù)處理對(duì)花生漿定量分析模型的影響Table 9 Influence of different spectral pretreatment methods on the quantitative analysis model for peanut

表10 不同光譜預(yù)處理對(duì)奶粉含量定量分析模型的影響Table 10 Influence of different spectral pretreatment methods on thequantitative analysis model for milk powder

由于漫反射采集到的近紅外光譜，很難直接從中鑒別出來某種化學(xué)成分的光譜。為了改善光譜特征和補(bǔ)償基線偏移，不同樣品物理性質(zhì)的差異會(huì)引起光譜基線和斜率等的變化，因此在建立近紅外模型之前，常運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件對(duì)樣品原始光譜進(jìn)行預(yù)處理[21]。本研究以RMSEC、RMSEP及相關(guān)系數(shù)R為綜合指標(biāo)，考察不同預(yù)處理方法對(duì)模型的影響，最終確定花生奶漫反射采集條件下用于花生漿含量定量分析模型光譜預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)＋SG平滑，見表9，用于奶粉含量定量分析模型光譜預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)＋Norris平滑，見表10。

2.4.5 建模波段數(shù)影響

在建立模型時(shí)需要選擇充分利用光譜信息的建模波段以調(diào)整模型的準(zhǔn)確性[22]。根據(jù)文獻(xiàn)[23-30]報(bào)道，花生牛奶中含有豐富的蛋白質(zhì)，這些蛋白質(zhì)中含有大量的C—H、O—H、N—H基團(tuán)，在4 000～5 300 cm-1的合頻區(qū)有強(qiáng)烈的吸收；在5 300～7 000 cm-1的一倍頻區(qū)也有著較強(qiáng)烈的吸收；在7 000～10 000 cm-1的高倍頻區(qū)也有著相對(duì)較弱的吸收區(qū)。結(jié)合花生牛奶的樣品光譜吸收情況，綜合R、RMSEC、RMSEP模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表11、12所示，花生漿含量定量分析模型和奶粉含量定量分析模型的最佳建模波段都為10 000～4 000 cm-1。

表11 不同光譜范圍對(duì)花生漿含量定量分析模型的影響Table 11 Influence of different spectral ranges on quantitative analysis model of peanut

表12 不同光譜范圍對(duì)奶粉含量定量分析模型的影響Table 12 Influence of different spectral ranges on quantitative analysis model of milk powder

2.4.6 模型主成分?jǐn)?shù)的選擇

在建立近紅外模型時(shí)，主成分?jǐn)?shù)對(duì)模型實(shí)際預(yù)測(cè)能力有很大的影響，若主成分?jǐn)?shù)選擇過少，就不能充分反映被測(cè)組分所產(chǎn)生的光譜信息，從而導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度下降；若主成分?jǐn)?shù)選擇過多，會(huì)導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象，從而導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)能力下降。本研究以交叉驗(yàn)證均方根誤差（root mean square error of cross-validation，RMSECV）為指標(biāo)，選取最佳的建模因子數(shù)。最終，確定用于花生漿含量定量分析采集建模選擇主成分?jǐn)?shù)是10，用于奶粉含量定量分析采集建模選擇主成分?jǐn)?shù)是10，如圖3所示。

圖3 定量分析模型RMSECV隨主成分?jǐn)?shù)的變化Fig. 3 RMSECV as a function of number of principal components in the quantitative analysis model

2.4.7 異常點(diǎn)剔除

剔除模型中的異常值樣品也是優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的一項(xiàng)技術(shù)。本研究采用傳統(tǒng)的馬氏距離法，比較剔除異常點(diǎn)前后模型參數(shù)，最終確定花生漿含量定量分析模型剔除6 個(gè)異常樣品，樣品序號(hào)分別為5號(hào)、6號(hào)、10號(hào)、11號(hào)、12號(hào)、68號(hào)；奶粉含量定量分析模型剔除3 個(gè)異常樣品，樣品序號(hào)分別為3號(hào)、7號(hào)、8號(hào)。

2.4.8 定量模型的建立

通過Ominic和Origin軟件對(duì)近紅外光譜圖進(jìn)行處理、TQ Analyst軟件進(jìn)行模型建立及IBM SPSS Statistics軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終采用PLS建立花生漿含量定量分析模型，花生漿含量定量分析模型采用一階導(dǎo)數(shù)＋SG平滑，10 000～4 000 cm-1光譜范圍，主成分?jǐn)?shù)為10，RMSEC、RMSEP、R依次為0.573%、3.73%、0.999 7，如圖4所示。以預(yù)測(cè)值與參考值的比值為預(yù)測(cè)回收率，得平均回收率為104.437 8%；采用PLS建立奶粉含量定量分析模型，奶粉含量定量分析模型采用一階導(dǎo)數(shù)＋Norris平滑，10 000～4 000 cm-1光譜范圍，主成分?jǐn)?shù)為10，RMSEC、RMSEP、R依次為0.066、0.183g/L、0.955 7，如圖5所示。以預(yù)測(cè)值與參考值的比值為預(yù)測(cè)回收率，平均回收率為103.991 8%。

圖4 花生含量定量分析模型參數(shù)圖Fig. 4 Parameters of the quantitative analysis model for peanut

圖5 奶粉含量定量分析模型參數(shù)圖Fig. 5 Parameters of the quantitative analysis model for milk powder

2.5 花生牛奶定量測(cè)定結(jié)果

表13 定量測(cè)定花生牛奶中花生含量和奶粉含量（n=3）Table 13 Quantitative determination of peanut and milk contents in peanut milk (n= 3)

使用已經(jīng)優(yōu)化好的定量分析模型對(duì)市面上花生牛奶和實(shí)驗(yàn)室配制的樣品進(jìn)行測(cè)定，結(jié)果如表13所示。4種商品化花生牛奶測(cè)定的花生含量和奶粉含量與包裝含量基本符合，但有一定誤差。其中匯源和銀鷺的兩種品牌花生牛奶測(cè)定誤差較??；娃哈哈品牌測(cè)定的花生含量偏高，由于該品牌不完全是花生和牛奶的符合飲料，其中還添加了5 g/L濃縮紅棗汁導(dǎo)致測(cè)定值異常；一大早品牌測(cè)定的奶粉含量偏低，由于乳粉有一定差異導(dǎo)致測(cè)定值異常。兩種實(shí)驗(yàn)室自行配制的花生牛奶測(cè)定結(jié)果的花生和奶粉含量精度較高，誤差很小。實(shí)驗(yàn)室配制的樣品與建模的樣本工藝相似所以結(jié)果較好，商品化花生牛奶工藝更加復(fù)雜其中添加了較多食品添加劑和香精等導(dǎo)致結(jié)果有一定偏差，但已經(jīng)可以滿足產(chǎn)品控制檢測(cè)需求。

3 結(jié)論與討論

本研究表明，使用近紅外光譜儀對(duì)不同含量的花生牛奶進(jìn)行光譜掃描后，通過化學(xué)計(jì)量軟件進(jìn)行處理、建?？梢苑謩e得到花生含量定量分析模型和奶粉含量定量分析模型；花生牛奶定量分析模型使用PLS建模方法可以有效地對(duì)光散射、花生與奶粉之間的干擾做出補(bǔ)償，適合用于花生牛奶復(fù)雜成分體系的分析；經(jīng)過一階導(dǎo)數(shù)＋SG平滑預(yù)處理的光譜建模后得到的花生含量定量分析模型，在定量分析花生含量時(shí)不會(huì)受到奶粉濃度變化的影響，經(jīng)過一階導(dǎo)數(shù)＋Norris平滑處理的光譜建模后得到的奶粉含量定量分析模型，在定量分析花生含量時(shí)不會(huì)受到奶粉濃度變化的影響，兩個(gè)模型在一定范圍內(nèi)可以對(duì)花生牛奶定量分析。初步證明了近紅外光譜應(yīng)用于花生牛奶定量分析的可行性。根據(jù)模型數(shù)據(jù)表明，定量分析模型準(zhǔn)確度有一定的偏差，有提高的空間。通過花生牛奶定量測(cè)定結(jié)果表明預(yù)測(cè)花生牛奶中花生含量和奶粉含量與樣品的工藝和成分有較大關(guān)系，花生牛奶均質(zhì)處理、蛋白顆粒、脂肪球及添加劑等是建模中的不穩(wěn)定因素。若完全按照商品花生牛奶配制不同梯度作為數(shù)據(jù)庫可以提高模型的穩(wěn)定性和測(cè)定的準(zhǔn)確度，可以應(yīng)用于花生牛奶的產(chǎn)品控制和質(zhì)量檢測(cè)。

植物蛋白飲料市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿薮?，因其成分?fù)雜檢測(cè)難度較大，目前花生牛奶定量分析檢測(cè)研究還處于空白階段。使用近紅外光譜建?？梢杂行У膶?duì)其定量分析，為花生牛奶提供產(chǎn)品質(zhì)量控制和定量檢測(cè)。

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Feasibility of Quantitative Analysis of Peanut Milk Based on Near Infrared Spectroscopy

FAN Rui1, SUN Xiaokai1, ZHOU Xin1, CHEN Jie1, NIU Jinye2, SUN Fazhe2, KONG Ling1,*, CHEN Zhiwei1,*
(1. School of Life Sciences, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;2. Analysis and Test Center, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China)

This study focused on the feasibility of using near infrared (NIR) spectroscopy for quantitative analysis of peanut milk. Simulated peanut milk samples were prepared by mixing different amounts of milk powder with peanut slurry and they were scanned by NIR. A quantitative analysis model was established based on the spectra obtained. The results demonstrated that the PLS modeling method could effectively make up for the light scattering and the interference between peanut and milk powder, and thus it could be applied to analyze such complex systems as peanut milk. The root-mean-square error of calibration (RMSEC), root-mean-square error of predication (RMSEP) and correlation coefficient (R) of the quantitative analysis model were 0.573%, 3.73% and 0.999 7 for peanut and 0.066, 0.183 g/L, and 0.955 7 for milk powder, respectively.In conclusion, NIR spectroscopy could be used in the rapid quantitative analysis of peanut milk. However, further study is needed on the model.

peanut milk; peanut; milk powder; near infrared spectroscopy; quantitative analysis

DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724030

TS207.3

A

1002-6630（2017）24-0189-07

范睿, 孫曉凱, 周欣, 等. 基于近紅外光譜定量分析花生牛奶可行性[J]. 食品科學(xué), 2017, 38(24)∶ 189-195. DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724030. http∶//www.spkx.net.cn

FAN Rui, SUN Xiaokai, ZHOU Xin, et al. Feasibility of quantitative analysis of peanut milk based on near infrared spectroscopy[J]. Food Science, 2017, 38(24)∶ 189-195. (in Chinese with English abstract) DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724030. http∶//www.spkx.net.cn

2016-12-26

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（31071538）；山東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（ZR2013FB001）；

山東省大型科學(xué)儀器升級(jí)改造項(xiàng)目（2011SJGZ10）

范睿（1992—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)樯锓治龌瘜W(xué)。E-mail：fan__rui@126.com

*通信作者：孔玲（1974—），女，副教授，博士，研究方向?yàn)樯锓治?、生物化工。E-mail：klucy@sdut.edu.cn

陳志偉（1972—），男，教授，博士，研究方向?yàn)樯锓治龌瘜W(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)。E-mail：chen@sdut.edu.cn