向娜娜， 趙江濤 ， 陳 麗， 王曉瓊， 陳 林， 夏超篤

（1.溫氏食品集團股份有限公司，廣東云浮527400；2.農(nóng)業(yè)部動物營養(yǎng)與飼料學重點實驗室，廣東云浮527400）

飼料中添加油脂不僅可以增加飼料的營養(yǎng)價值，而且有助于改善飼料的物理性質(zhì)，提高飼料的利用效率，同時還可改善飼料的適口性，提高畜禽的生產(chǎn)性能（王鵬，2017）。隨著畜禽生產(chǎn)對能量需求越來越高，僅靠谷實類低能量的飼料難以滿足，大豆油作為一種優(yōu)質(zhì)的高能飼料油， 其能值是糖類和蛋白質(zhì)的2.25 倍，同時還能提供動物必需的不飽和脂肪酸，具有緩解熱應激，改善飼料適口性和飼料外觀特性等作用， 因此在畜禽飼料中被廣泛應用（單芝丹等，2011）。 但大豆油在存放過程中，容易受光、溫度、空氣中氧的作用而發(fā)生氧化酸敗，從而影響其質(zhì)量。因此飼料企業(yè)對飼料用油脂的新鮮度控制顯得非常重要。

評價油脂新鮮度和品質(zhì)的指標包括酸價、過氧化值、 丙二醛及脂肪酸組成等 （劉耀敏等，2012）， 大豆油中脂肪酸包括硬脂酸、 棕櫚酸、油酸、亞油酸和亞麻酸5 種（譚克竹等，2007），但由于實驗過程操作步驟繁瑣、耗時耗力、消耗有機溶劑多、受人為因素影響大，且無法對到貨油脂進行及時的檢測接收， 因此快速有效的監(jiān)控方法顯得十分重要。近紅外光譜技術(shù)可利用有機化合物在波長780 ～2500 nm 的特征吸收， 分析測定物質(zhì)的組成及其組分含量，具有快速、高效、無損、無污染、可在線檢測等優(yōu)點，在農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥化工、石油等領(lǐng)域獲得空前的發(fā)展（ Tsai 等，2017；王旭峰，2013）。同時，在葵花籽油（Akkaya，2018）、茶油脂肪酸組成（何小三等，2018）、芝麻油的摻偽（劉燕德等，2012）、花生高油酸選育（張鶴，2017）及植物油脂氧化指標的檢測中均有應用。

本研究針對目前飼料用大豆油，對其脂肪酸組分、酸價、過氧化值等指標進行測定，同時應用近紅外光譜儀進行圖譜采集、模型建立及驗證，以期為大豆油的快速無損檢測及摻假鑒別等提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 材料收集 選擇飼料用大豆油， 總計來自23 個供應商，遍布24 個地區(qū)的310 個樣品。

1.1.2 主要儀器設(shè)備及試劑 BRUKER MATRIX-I 近紅外光譜儀、 儀器配備的鍍鋁反射塊、金屬恒溫加熱器及掃描樣品杯等； 安捷倫7890B氣相色譜儀， 配置FID 氫火焰檢測器； 天平（METTLER，ML204T），水浴鍋（歐諾，HNY-301）。

淀粉（國藥）、碘化鉀、硫代硫酸鈉、冰乙酸、三氯甲烷、石油醚、無水乙醇、氫氧化鉀、正己烷、氯乙酰、甲醇等為廣式分析純； 40 種脂肪酸甲酯單標品（sigma）。

1.2 試驗方法

1.2.1 大豆油中酸價含量的測定 酸價含量的測定參照國標GB 5009.229-2016《食品安全國家標準食品中酸價的測定》方法進行。

1.2.2 大豆油中過氧化值含量的測定 過氧化值含量的測定參照國標GB 5009.227-2016《食品安全國家標準 食品中過氧化值的測定》方法進行。

1.2.3 大豆油中脂肪酸組成及其含量的測定 甲脂化方法參照Pritam 等（Sukhija 等，1988）方法，具體優(yōu)化方法為： 稱取油樣約50 mg 置于螺口具塞試管中，加入4mL 氯乙酰-甲醇溶液，加入1mL正己烷，加入1 mL 十一烷酸甲酯溶液（1 mg/mL），塞緊內(nèi)塞蓋，擰緊螺口蓋，置于80 ℃水浴鍋水浴2.5 h，期間搖勻樣品及溶液兩次。 水浴結(jié)束后，加入5 mL 無水碳酸鉀溶液（6%），蓋回內(nèi)塞及蓋子，放入離心機以1500 r/min 轉(zhuǎn)速離心5 min，取上層溶液上機。

脂肪酸組成測定采用氣相色譜法， 色譜條件參考國標GB 5009.168-2016《食品安全國家標準食品中脂肪酸的測定》。

1.2.4 大豆油近紅外光譜采集 大豆油近紅外光譜圖的采集采用透反射方式進行掃描，將大豆油搖勻靜置5 ～10 min， 取出2 mL 左右油脂樣品倒入掃描杯中， 將掃描杯于恒溫加熱器中保溫30 min，待近紅外儀器預熱穩(wěn)定后 （BRUKER MATRIX-I儀器），于樣品杯中加入鍍鋁反射塊，進行掃描（每個樣品采集2 條光譜）， 光譜掃描范圍4000 ～11500 cm，分辨率16 cm，掃描次數(shù)64，大豆油近紅外掃描光譜見圖1。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 酸價、 過氧化值及脂肪酸含量 用Excel對數(shù)據(jù)進行整理，采用SPSS 進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

圖1 大豆油近紅外掃描光譜圖

1.3.2 近紅外圖譜數(shù)據(jù)處理 310 個大豆油樣品，BRUKER MATRIX-I 儀器采用OPUS 8.1 軟件中各種光譜數(shù)據(jù)預處理技術(shù)和統(tǒng)計方法進行校正，根據(jù)檢驗結(jié)果確定最佳的定標參數(shù)設(shè)置。光譜基線校正： 矢量歸一化（SNV） 和多元散射校正（MSC）等；數(shù)學處理：導數(shù)處理和平滑處理兩種方法。 導數(shù)處理又分一階導數(shù)和二階導數(shù)處理；平滑又分移動窗口平滑和S-G 卷積平滑。

2 結(jié)果與分析

2.1 大豆油常規(guī)指標及脂肪酸組分結(jié)果 310 份大豆油樣本，常規(guī)指標酸價、過氧化值及5 種脂肪酸組分的平均值、 標準偏差及標準正態(tài)分布偏度見表1。過氧化值、棕櫚酸及亞油酸含量的變化范圍波動較大， 除了過氧化值和棕櫚酸標準正態(tài)分布偏度大于1 外， 其他常規(guī)指標及脂肪酸數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布。

表1 大豆油化學組分平均值及標準分布

2.2 建模參數(shù)及模型構(gòu)建 參數(shù)對近紅外模型的建立有著至關(guān)重要的影響，包括譜區(qū)范圍、預處理方法（ 基線校正、數(shù)學處理） 及最優(yōu)主因子數(shù)的選擇等，均會影響近紅外模型構(gòu)建的質(zhì)量。本實驗大豆油模塊采用偏最小二乘法 （PLS）化學計量學方法進行建模，酸價參與建模樣品260個， 預測集40 個，10 個為剔除值， 主因子數(shù)為8；過氧化值模塊參與建模樣品252 個，預測集42 個，16 個為剔除值，主因子數(shù)為8； 大豆油脂肪酸組分光譜處理方式均選擇一階導數(shù)+SNV，保證建模的穩(wěn)定性，參與建模樣品258 個，預測集40 個，12 個為剔除值，主因子數(shù)和光譜范圍見表2。

表2 大豆油化學組分預測模型的建模參數(shù)

2.3 大豆油酸價、過氧化值及脂肪酸近紅外模型的評估

2.3.1 指標評估 對建立的大豆油幾種新鮮度和品質(zhì)指標的近紅外模型進行評估， 通?？梢詮膬?nèi)部驗證及外部驗證兩方面進行。 從表3 可以看出， 大豆油常規(guī)指標和脂肪酸組分模型決定系數(shù)均接近1 ，其中酸價、過氧化值及亞油酸的模型決定系數(shù)R2＞0.9，內(nèi)部交叉驗證均方根誤差（RMSECV）與 外部驗證均方根誤差（RMSEP）數(shù)值接近，且兩者均較理想。這表明該模型具有較好的穩(wěn)定性及預測能力， 用該模型預測類似樣品可以得到較好的預測效果。

表3 大豆油化學組分預測模型的評估指標

2.3.2 內(nèi)部驗證 由圖2 ～8 可知， 內(nèi)部交叉驗證得到各化學組分交叉驗證均方根誤差（ RMSECV）值較小且對應相關(guān)系數(shù)R2均接近1， 整體樣品分布均勻，比較集中地分布在中心線附近。 這表明模型預測值與實測值比較接近，模型較穩(wěn)定強健。

圖2 大豆油酸價內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

圖3 大豆油過氧化值內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

圖4 大豆油棕櫚酸內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

圖5 大豆油硬脂酸內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

圖6 大豆油油酸內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

圖7 大豆油亞油酸內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

圖8 大豆油亞麻酸內(nèi)部交叉驗證結(jié)果

2.3.3 外部驗證 為了更直觀地考察模型的預測能力、 準確性及重現(xiàn)性， 對模型進行外部驗證。 本實驗7 個化學組分模型分別隨機挑選未參與建模的30 個樣品，對其近紅外預測值和化學測定值進行分析， 相關(guān)準確性實驗數(shù)據(jù)見表4。 未參與建模樣品預測值與實測值非常接近，大豆油脂肪酸平均相對偏差均小于4% ，酸價和過氧化值平均相對偏差大于5%，這主要歸因于酸價和過氧化值含量較低， 較小的偏差導致相對偏差值較大，但結(jié)果均在合理范圍內(nèi)。 進行配對- t 檢驗結(jié)果分析得出，NIR 法與化學檢測值得到的結(jié)果沒有顯著性差異（ 查t 分布表，當顯著水平α = 0.05，自由度f = 29 時，t 0.05，29 =2.045） ，綜合以上結(jié)果可知，7 種化學組分模型預測準確度較理想。

2.4 大豆油脂肪酸的摻假鑒別 根據(jù)不同脂肪酸國標、法國《飼料成分與營養(yǎng)價值表INRA》、美國 《NUTRIENT REQUIREMENTS OF SWINE》及國際食品法典委員會標準《指定的植物油法典標準》等標準，制定油脂的特征脂肪酸參考標準，如表5 所示。

在實際應用中，會在近紅外光譜儀上傳油脂的定標模型， 同時在油脂的定標模型中設(shè)置脂肪酸的上下限。 正常的大豆油特征脂肪酸棕櫚酸參考標準為8.0 ～13.5 g/100 g， 亞油酸為48.0 ～59.0 g/100 g，按照設(shè)定的掃描方式，在近紅外光譜儀分別掃描大豆油1 ～10 號樣品，結(jié)果數(shù)據(jù)如表6 所示。 大豆油編號3 及10 號樣品，脂肪酸檢測結(jié)果均在正常范圍內(nèi)，可判定為合格； 而編號為1、2、4、5、6、7、8 及9 中棕櫚酸和亞油酸近紅外預測結(jié)果均不在參考標準范圍內(nèi)，可懷疑該大豆油存在摻假情況，從而及時做到油脂的監(jiān)控。

3 結(jié)論

大豆油新鮮度指標酸價、 過氧化值及特征脂肪酸含量進行NIR 定標，在保證化學檢測值及光譜掃描準確的前提下， 利用OPUS 8.1 定標軟件，對光譜進行預處理，剔除異常光譜和異常值，應用PLS 建立NIR 模型。 通過內(nèi)部交叉驗證和外部驗證，校正均方差與預測均方差數(shù)值接近，除過氧化值外，均＜0.5，決定系數(shù)R2在0.9 左右，表明建立的模型具有較好的預測能力及準確性。 通過配對- t 檢驗樣本分析可以得出，NIR 法與化學檢測值結(jié)果無顯著性差異， 近紅外定量分析技術(shù)能較好地應用于大豆油新鮮度指標及脂肪酸組分等化學指標預測。

本文同時應用特征脂肪酸組分含量與各數(shù)據(jù)庫脂肪酸標準建立大豆油特征脂肪酸的參考標準，能夠快速鑒別大豆油的質(zhì)量優(yōu)劣，旨在為到廠大豆油的快速檢測和摻假鑒別提供快速、 準確的方法， 從而保障油脂來源的穩(wěn)定性， 保質(zhì)保價，降低飼料成品隱患，保證飼料供應環(huán)節(jié)的穩(wěn)定、安全。

表4 大豆油未參與建模樣品預測值與實測值比較

表5 大豆油特征脂肪酸參考標準 g/100 g

表6 異常豆油近紅外脂肪酸預測結(jié)果g/100 g