劉翠玲，楊雨菲*，田 芳，吳靜珠，孫曉榮

1.北京工商大學(xué)食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048 2.北京工商大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，北京 100048

引 言

食用油作為人體的三大營(yíng)養(yǎng)源之一，其品質(zhì)的優(yōu)劣直接影響到消費(fèi)者身體健康。而油脂在加工和貯存過程中十分容易受到光照、溫度、氧氣等環(huán)境條件影響，而產(chǎn)生氫過氧化物，該物質(zhì)進(jìn)一步受環(huán)境影響氧化分解成小分子的醛、酮、酸(即酸敗現(xiàn)象)，致使過氧化值發(fā)生改變[1-2]。

近年來，太赫茲時(shí)域光譜(Terahertz time domain spectroscopy，THz-TDS)技術(shù)因其具有輻射波長(zhǎng)長(zhǎng)、穿透性好、可反映分子集體振動(dòng)模式和分子間相互作用等方面的特點(diǎn)而得到了迅速的發(fā)展[3]。文獻(xiàn)[4]通過采用THz-TDS技術(shù)采集未加熱與加熱后的花生油光譜特性，由于加熱后的花生油氧化分解程度更顯著，通過比較兩者譜圖信息，發(fā)現(xiàn)譜圖吸收峰在1～1.6 THz之間兩者差別最顯著，加熱后表現(xiàn)為吸收性更強(qiáng)，該研究結(jié)果表明THz光譜技術(shù)可準(zhǔn)確反映食用油組分的變化，并論證了食用油的氧化情況可通過THz光譜技術(shù)得到。文獻(xiàn)[5]通過采集得到黑芝麻油、芝麻油、小磨香油和花生油四種食用油的THz-TDS，選擇波段在0.2～1.6 THz之間的延遲特性和折射率特性作為建模輸入，將其結(jié)合多種模式識(shí)別方法鑒別出食用油的種類。

文獻(xiàn)[6]應(yīng)用衰減全反射式THz-TDS技術(shù)，發(fā)現(xiàn)由于食用油中脂肪酸分子的低頻振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)，從而影響光譜圖的吸收峰，表明食用油的吸收峰與所含脂肪酸分子種類與含量有關(guān)。

雖然已有少數(shù)研究者在應(yīng)用THz-TDS探索油脂品質(zhì)和油料作物的檢測(cè)方面取得了一些進(jìn)展，但多用于食用油品的分子結(jié)構(gòu)和組分的定性分析，鮮有關(guān)注某一指標(biāo)的定量研究，因此定性多、定量難的現(xiàn)象使得THz技術(shù)的發(fā)展還有很大的探索空間。

本文旨在實(shí)現(xiàn)衰減全反射式THz-TDS光譜技術(shù)用于食用油品質(zhì)定量分析研究。將衰減全反射式THz-TDS光譜技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合，建立定量分析模型，以期驗(yàn)證THz-TDS光譜技術(shù)檢測(cè)食用油過氧化值的可行性，并為食用油品質(zhì)評(píng)價(jià)找到新方法。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 材料與儀器

由北京糧食科學(xué)研究院提供不同生產(chǎn)日期、不同批次的大豆油、菜籽油和玉米油，共70個(gè)，過氧化值覆蓋范圍0.41～8.547 mmol·kg-1。其中，23個(gè)樣本的過氧化值小于1.2 mmol·kg-1；21個(gè)樣本的過氧化值在1.2～2.4 mmol·kg-1；26個(gè)樣本的過氧化值大于2.4 mmol·kg-1。

實(shí)驗(yàn)設(shè)備由來自英國(guó)劍橋TeraView公司生產(chǎn)的型號(hào)為TeraPulse 4000的太赫茲脈沖光譜儀。工作時(shí)儀器參數(shù)設(shè)置為：Terahertz光源：激光門控光電導(dǎo)體半導(dǎo)體發(fā)射器，激光器：超短脈沖光纖激光器；光譜測(cè)量范圍在2～133 cm-1之間，信噪比最高達(dá)到70 dB；掃描范圍：2 400 ps；快速掃描：30次·s-1，1.2 cm-1光譜分辨率。

光譜采集由太赫茲脈沖光譜儀配備的衰減全反射(attenuated total reflection,ATR)模塊完成。ATR能夠測(cè)量固體和液體樣本，具備采樣面積小、樣本量小等優(yōu)點(diǎn)，并且樣本制備和采集方式簡(jiǎn)單。它的工作范圍在10～120 cm-1左右的電磁頻譜區(qū)域，入射角35°。

1.2 過氧化值的測(cè)定

依照2016年頒布的GB5009.227—2016《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中過氧化值的測(cè)定》中規(guī)定的滴定法測(cè)定食用油的過氧化值[7]。

1.3 光譜采集

由于太赫茲波易受溫度和濕度變化的影響，本實(shí)驗(yàn)環(huán)境為溫度和光線恒定的超凈間實(shí)驗(yàn)室，恒定溫度為22 ℃、恒定濕度25%。實(shí)驗(yàn)過程中還需要不間斷地使用空氣壓縮機(jī)對(duì)TeraPulse 4000光譜儀腔體進(jìn)行吹掃，以去除空氣中水蒸氣對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的影響。

在逐個(gè)測(cè)定樣本時(shí)，均要保證在ATR晶體干凈無(wú)污染的條件下完成。檢測(cè)樣本前，需檢測(cè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的太赫茲信號(hào)，作為參考信息。檢測(cè)樣本的過程中，采用移液槍逐一取樣(取樣量統(tǒng)一為600 μL)，每采集完一份樣本均需用酒精反復(fù)擦拭ATR晶體，并確保無(wú)任何液體殘留后，再進(jìn)行下一次樣本采集工作。圖1(a)所示為3個(gè)不同氧化程度食用油樣本的太赫茲時(shí)域光譜圖，圖中橫坐標(biāo)代表時(shí)延，單位ps，縱坐標(biāo)代表太赫茲信號(hào)強(qiáng)度。圖1(b)為局部放大圖。

圖1 不同氧化程度食用油樣本的太赫茲時(shí)域光譜圖(a):全局圖;(b):局部放大圖Fig.1 THz-TDS spectra of edible oil samples with different oxidation degrees(a):Global picture;(b):Partial enlarged picture

如圖1所示，不同氧化程度食用油的脈沖幅度在相同波數(shù)下存在差異，分析原因：雖然食用油內(nèi)部所含化學(xué)元素種類和數(shù)量是相同的，但由于不同程度的氧化反應(yīng)已引起樣本組分微觀化學(xué)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

1.4 分析模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

評(píng)價(jià)光譜模型的優(yōu)劣，需要判斷的指標(biāo)有校正集決定系數(shù)R2、預(yù)測(cè)集決定系數(shù)r2(決定系數(shù)取值范圍0～1)，校正均方根誤差(root mean square error of calibration，RMSEC)，預(yù)測(cè)均方根誤差(root mean square error of prediction，RMSEP)，各指標(biāo)計(jì)算公式如式(1)—式(3)所示。通常認(rèn)為一個(gè)理想的分析模型，其決定系數(shù)越大且接近1，回歸性越好；同時(shí)還需滿足，RMSEC和RMSEP的值越小且RMSEC值小于RMSEP，建模結(jié)果和模型實(shí)用性越理想[8]。

(1)

(2)

(3)

2 結(jié)果與討論

2.1 光譜預(yù)處理

2.1.1 光學(xué)常數(shù)的提取

光學(xué)常數(shù)是表征物質(zhì)宏觀光學(xué)性質(zhì)的物理量。光學(xué)常數(shù)的提取，首先利用快速傅里葉變換對(duì)參考信息和樣本的時(shí)域光譜進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到對(duì)應(yīng)的頻域信號(hào)；進(jìn)而利用頻域信號(hào)中的幅值和相位值，計(jì)算得到光學(xué)常數(shù)，即折射率和吸光系數(shù)。折射率定義為光在真空中的傳播速度與傳播速度之比，也可通過不同樣本在時(shí)域信號(hào)上的延遲反映；吸收系數(shù)定義為該樣本單位厚度的吸光度。折射率n(ω)和吸收系數(shù)α(ω)的計(jì)算公式如式(4)和式(5)所示。

(4)

(5)

式中，ω為角頻率，d為樣本厚度，c為太赫茲波在空氣中的傳播系數(shù)，φ(ω)和ρ(ω)由樣本的頻域信號(hào)與參考頻域信號(hào)的比值函數(shù)所得，φ(ω)為比值函數(shù)的相位，ρ(ω)為比值函數(shù)的幅值[9]。

計(jì)算得到不同氧化程度菜籽油、玉米油和大豆油的光學(xué)常數(shù)譜圖，如圖2所示。

圖2 不同氧化程度菜籽油、玉米油和大豆油的光學(xué)常數(shù)譜圖(a):折射率譜圖;(b):吸收系數(shù)譜圖Fig.2 Optical constant spectrograms of rapeseed oil, corn oil and soybean oil with different oxidation degree(a):Refractive index spectrums;(b):Absorption coefficient spectrums

圖2(a)中，不同種類的食用油，在10～55 cm-1波數(shù)范圍分別分布于不同的折射率區(qū)間，根據(jù)折射率譜分布情況可判別食用油的種類，因此食用油的營(yíng)養(yǎng)組分和官能團(tuán)對(duì)折射率譜的分布影響較大。圖2(b)中，菜籽油和玉米油吸收系數(shù)譜波動(dòng)情況相似，而大豆油吸收系數(shù)譜波動(dòng)較大，明顯區(qū)別于其他兩類食用油。但兩類譜圖的波動(dòng)情況對(duì)過氧化值研究無(wú)明顯規(guī)律，需進(jìn)一步結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行分析。

2.1.2 光譜噪聲的處理

由于原始光學(xué)常數(shù)譜數(shù)據(jù)含有來自高頻隨機(jī)噪音、基線漂移、光散射等不利因素的影響，因此在建模時(shí)需對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，從而達(dá)到去除信號(hào)干擾、校正樣本有效特征信息的目的。Savitzky-Golay卷積平滑法通過移動(dòng)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式最小二乘擬合，可降低隨機(jī)噪音、改善模型的魯棒性[10]。針對(duì)光學(xué)常數(shù)譜圖基線不穩(wěn)、噪聲干擾強(qiáng)的特點(diǎn)，采用Savitzky-Golay 7點(diǎn)卷積平滑對(duì)譜圖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

2.2 數(shù)據(jù)建模

2.2.1 建模分析方法

偏最小二乘(partial least square，PLS)法能夠在自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行回歸建模，并且可高效辨識(shí)系統(tǒng)信息與噪聲(甚至一些非隨機(jī)性的噪聲)，PLS模型的建立同時(shí)兼顧樣本光譜矩陣X和過氧化值真實(shí)值矩陣Y，使得X的主成分與Y的主成分直接關(guān)聯(lián)起來[11-12]。

主成分回歸 (principle component regression，PCR)法是一種用于解決樣本變量間共線性問題的分析方法。該算法既可用于剔除干擾噪聲，對(duì)有效光譜信息進(jìn)行挑選，又可分離多重共線性的重疊信息，提高模型的預(yù)測(cè)能力和準(zhǔn)確性。

2.2.2 基于折射率的過氧化值定量分析

采用SPXY法以3∶1的比例劃分樣本集，校正集48個(gè)，預(yù)測(cè)集16個(gè)，剔除異樣本6個(gè)。主成分?jǐn)?shù)均取6。建立基于折射率的食用油過氧化值分析模型，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。

圖3 基于折射率的食用油過氧化值分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果圖(a):PLS法;(b):PCR法Fig.3 Prediction results of edible oil peroxide value analysis model based on refractive index(a):PLS method;(b):PCR method

PLS過氧化值分析模型，RMSEC為0.168%、R2為0.981，RMSEP為0.231%、r2為0.977；PCR過氧化值分析模型，RMSEC為0.329%、R2為0.922，RMSEP為0.375%、r2為0.892。

2.2.3 基于吸收系數(shù)的過氧化值定量分析

采用SPXY法以3∶1的比例劃分樣本集，校正集48個(gè)，預(yù)測(cè)集16個(gè)，剔除異樣本6個(gè)。主成分?jǐn)?shù)均取10。建立基于吸收系數(shù)的食用油過氧化值分析模型，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖4所示。

圖4 基于吸收系數(shù)的食用油過氧化值分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果圖(a):PLS法;(b):PCR法Fig.4 Prediction results of edible oil peroxide value analysis model based on absorption coefficient(a):PLS method;(b):PCR method

PLS過氧化值分析模型，RMSEC為0.317%、R2為0.927，RMSEP為0.333%、r2為0.912；PCR過氧化值分析模型，RMSEC為0.192%、R2為0.979，RMSEP為0.262%、r2為0.97。

2.2.4 建模結(jié)果對(duì)比與分析

食用油過氧化值分析模型建模結(jié)果,如表1所示。

對(duì)比表1中模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)可知，對(duì)于分析食用油THz折射率時(shí)，采用SG卷積7點(diǎn)平滑預(yù)處理算法結(jié)合PLS算法建立的過氧化值分析模型性能穩(wěn)健、預(yù)測(cè)精度高，建模集與預(yù)測(cè)集決定系數(shù)均大于0.97，模型回歸性好。而分析食用油THz吸收系數(shù)時(shí)，由于樣本間的吸收系數(shù)共線性顯著，通過SG卷積7點(diǎn)平滑預(yù)處理原始吸收系數(shù)數(shù)據(jù)后，采用PCR算法較PLS算法更為合適。

表1 食用油過氧化值定量分析結(jié)果表Table 1 Quantitative analytical results of peroxide value

3 結(jié) 論

選用不同種類、不同生產(chǎn)批次的大豆油、菜籽油和玉米油樣本共70個(gè)，采集其衰減全反射式THz-TDS光譜圖，通過快速傅里葉變換提取光學(xué)常數(shù)折射率和吸收系數(shù)。經(jīng)Savitzky-Golay 7點(diǎn)卷積平滑預(yù)處理后，分別建立PCR模型和PLS模型。基于折射率的PLS模型預(yù)測(cè)精度高、模型穩(wěn)健性良好，選擇6維主成分，其RMSEC為0.168%、R2為0.981，RMSEP為0.231%、r2為0.977；基于吸收系數(shù)的PCR模型預(yù)測(cè)誤差小，選擇10維主成分，RMSEC為0.192%、R2為0.979，RMSEP為0.262%、r2為0.97。該研究結(jié)果的得出論證了THz-TDS應(yīng)用于食用油過氧化值分析的可行性，并通過對(duì)比模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)尋找出了切實(shí)可行的食用油過氧化值分析方法，實(shí)現(xiàn)了食用油品質(zhì)的精確、快速無(wú)損檢測(cè)。