◎ 趙益臻

（杭州娃哈哈集團公司，浙江 杭州 310018）

1 近紅外光譜技術(shù)探究

近紅外光譜介于可見光和中紅外光譜之間，大多數(shù)化學樣品在近紅外光譜區(qū)域具有相應的吸收帶。利用這些吸收信息，可以精確地定量分析樣品的化學含量和物理參數(shù)。因此，近紅外光譜技術(shù)是一種比傳統(tǒng)方法更簡單、更快速、更快速的新型綠色分析技術(shù)。

然而，近紅外光譜也有缺點，其分析必須依賴模型，所以這種技術(shù)不適用于檢測頻繁變化的色散樣品。而且，近紅外光譜技術(shù)在初期投入很大，耗費更多的人力、物力和時間。近紅外光譜受外界環(huán)境因素的干擾過大，非常容易使光譜的信息發(fā)生改變，因此在使用近紅外光譜技術(shù)進行檢測時，必須嚴格控制外界環(huán)境的變化。

2 材料與方法

2.1 材料與試劑

食用色素：包括檸檬酸、日落黃、檸檬黃、胭脂紅和莧菜紅標準品；飲料：橙味飲料（美年達）、葡萄味飲料（芬達）；白砂糖；超純水。

2.2 儀器與設(shè)備

近紅外光譜儀（配備有Mosic和WinISIII軟件）、十分之一的電子天平梅特勒-托利多儀器、PTD-20-3超純水制備儀、PB-10型 pH計，試管、燒杯、量杯、樣品杯和金箔杯等。

2.3 方法

用白砂糖、超純水、檸檬酸配制的糖質(zhì)量分數(shù)為10%、pH 3.60左右的母液（5份）；用母液稀釋日落黃、檸檬黃、胭脂紅和莧菜等5種標準合成色素溶液，用于近紅外光譜掃描；根據(jù)食品添加劑使用標準中的規(guī)定，制備75份不同質(zhì)量濃度的食用合成色素標準溶液用于近紅外光譜掃描。將上述實驗所需樣品溶液配制好后，放置到干燥陰涼的地方，避免陽光直射，并在使用新樣品時，防止樣品產(chǎn)生雜質(zhì)影響實驗結(jié)果的準確性[1]。

將一定量的不同質(zhì)量濃度的飲料溶液倒入樣品杯中，用近紅外分析儀收集光譜數(shù)據(jù)。并將環(huán)境溫度保持在25 ℃，將儀器光譜掃描范圍和分辨率調(diào)至標準范圍進行光譜采集。重復對不同質(zhì)量濃度的日落黃、檸檬黃、胭脂紅和莧菜紅色素溶液采集近紅外光譜3次后，取其平均光度光譜值為實驗參照數(shù)據(jù)。

飲料樣品通過在水浴中加熱脫氣并在5min后取出。將該結(jié)果與《食品中合成著色劑的測定》進行比較。通過一階導數(shù)、二階導數(shù)和近紅外光譜獲得的近紅外光譜比較了標準正態(tài)變量交換和多重散射校正等幾種光譜預處理方法的效果。并建立數(shù)學模型來檢驗模型的準確性。若準確度不高，及時進行錯誤排析，回顧前面的實驗過程，并重新構(gòu)建準確的數(shù)學模型[2]。

建立校準集和驗證集樣本，并將校準集與驗證集合比率之間的關(guān)系用2∶1表示不同質(zhì)量濃度的混合標準溶液。隨機選取50個樣本作為校準樣本，其余25個樣本構(gòu)成獨立驗證集合；同時，對實驗獲得的近紅外光譜進行預處理，以防止實驗過程中的光散射和隨機噪聲信息干擾樣品中的光譜信息和有效成分。建立預測模型，通過實驗找出去最優(yōu)模型處理方法，使模型的相關(guān)系數(shù)最高接近于1，并且該模型更適合于樣本的預測，以滿足快速檢測的實際需要。使用通過驗證獲得的最優(yōu)模型進行兩種脫水飲料樣品的近紅外光譜分析。

2.4 結(jié)果與分析

葡萄味飲料（芬達）的主要著色劑是胭脂紅、檸檬黃和日落黃，橙味飲料（美年達）的主要著色劑是檸檬黃和莧菜紅。使用建立的模型確定脫氣的兩種飲料，并將測量的數(shù)據(jù)與食品中合成著色劑的測定進行比較。在建立光譜圖時，由于受到儀器及其他噪聲的一定影響，因此需要對光譜進行一定的預處理，將會降低測得結(jié)果的失誤率。將不同模型進行一定評估后，選出最優(yōu)模型，根據(jù)結(jié)果分析，近紅外光譜法比國標法測得的結(jié)果數(shù)值略高，但在誤差范圍內(nèi)，所檢測樣品食用色素添加量均符合國家標準，可以放心食用。

3 近紅外光譜在飲料中的應用

現(xiàn)在市場上售賣許多有色飲料，受到廣大群眾的歡迎。飲料具有眾多受大眾喜愛的特點，如較好的味道等，故深受廣大消費者的喜愛，因此具有廣闊的消費市場。糖含量、酸度和可溶性固形物是飲料質(zhì)量測試的主要指標。飲料中食用合成色素的過度添加不僅會制約飲料行業(yè)健康發(fā)展，更威脅著大眾的健康安全。因此，實現(xiàn)快速無損檢測已成為飲料行業(yè)的熱門話題，對飲料行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。目前，近紅外光譜技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于茶飲料、果汁飲料和乳制品中食用合成色素和其他添加劑的檢測，并取得了不錯的成效[3]。

3.1 茶飲料

通過使用近紅外光譜技術(shù)，可以通過隨機選擇的茶飲料樣品建立茶飲料成分的快速定量分析和校正模型，而不需要任何化學物質(zhì)。它可以在短時間內(nèi)測量茶飲料的可溶性固形物，包括茶多酚、總氨基酸、茶紅素、咖啡因和茶黃素等的含量。且實驗值與預測值相比并無顯著差異，從而完成對茶飲料的質(zhì)量檢測，保證消費者的健康及商家的合法利益。

3.2 果汁飲料

近紅外光譜技術(shù)還可以快速檢測果汁飲料是否摻假。建立摻有蔗糖溶液和玉米糖漿的蘋果汁近紅外光譜模型，鑒別出的蘋果汁的準確率在90%以上，接近100%；SIMCA方法用于建立定性模型來檢測與蘋果汁混合的草莓汁和覆盆子汁。其中，覆盆子果汁多達100多個分子，用最小二乘法建立定量模型。

3.3 乳制品

近紅外光譜還可以快速檢測和分析液態(tài)奶中的營養(yǎng)物質(zhì)。當近紅外光照射到液態(tài)奶樣品中時，它含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì)，如蛋白質(zhì)、脂肪、乳糖、維生素和與近紅外光子相互作用的礦物質(zhì)。通過相應的吸收帶，在近紅外光譜中產(chǎn)生吸收，并且分析吸收信息以檢測液態(tài)奶中的營養(yǎng)物質(zhì)。同時，還可以通過近紅外光譜檢測乳制品的摻假。

3.4 飲料包裝

飲料包裝主要有塑料瓶、玻璃瓶、易拉罐，其中塑料瓶因其造價低，在飲料產(chǎn)品的包裝中最為常見。但在塑料包裝中，如果在飲料產(chǎn)品的包裝中使用不合格塑料，或者在塑料產(chǎn)品的生產(chǎn)和加工中使用超過標準的有害成分的塑料材料，會造成嚴重的安全事故，嚴重危害人體健康。近紅外光譜技術(shù)可以有效檢測飲料包裝中的有害物質(zhì)是否超標。能高效檢測出塑料阻燃劑及塑料涂層出現(xiàn)的問題，避免不法商家使用成本低的不合格塑料制品。

4 近紅外光譜技術(shù)存在的問題

近年來，近紅外光譜技術(shù)在飲料檢測方面取得了顯著進展，但其大部分研究仍在實驗室范圍內(nèi)。只有極少數(shù)進行了商業(yè)化的生產(chǎn)。同時，近紅外光譜技術(shù)雖然較其他的檢測方法已經(jīng)具有了不少的優(yōu)勢，但其本身其實也存在這一些弱點。飲料樣品屬于液體，液體中的水分掩蓋了其他成分在近紅外光譜中吸收的信號。如何在減少檢測誤差的同時獲得具有較強待測組分的近紅外信號是飲料中近紅外光譜技術(shù)應用中需要解決的問題之一。同時，近紅外光譜測試的靈敏度相對較低。對于那些含量及其微小的物質(zhì)不能進行有效的檢驗。另外，近紅外光譜的使用必須依賴于模型，并且由于可以選擇少量的數(shù)據(jù)，對于在測量項目中頻繁變化的分散樣本，它不符合建立模型的統(tǒng)計基礎(chǔ)，因此建立的模型不具有代表性。

隨著經(jīng)濟和科技的發(fā)展，近紅外光譜技術(shù)不斷發(fā)展，其缺點也逐漸減少。簡化，便利和綠色的趨勢正在增加，食用合成色素的檢測也更加準確。近紅外光譜技術(shù)不僅可以分析與含氫基團的有機物質(zhì)，而且在無機物質(zhì)的檢測方面也有進一步的發(fā)展。其作用機理有待進一步研究[4]。

5 結(jié)語

使用近紅外光譜法檢測飲料中的合成色素不需要溶解、稀釋或使用特殊化學試劑來溶解測試樣品。因此，在檢測過程中不會產(chǎn)生有害物質(zhì)，也不會對周圍環(huán)境造成污染。隨著近紅外光譜應用的不斷深入，現(xiàn)在可以集中精力開發(fā)一種可適應工廠生產(chǎn)的在線近紅外光譜設(shè)備。這種簡單、方便、快速、綠色和無污染的檢測技術(shù)適用于實際生產(chǎn)，實現(xiàn)技術(shù)商業(yè)化。近紅外光譜學的廣泛推廣對禁止一些不法商人起到了積極作用。