邢美嬋,歐經(jīng)思,陳成,粟暉,劉柳,姚志湘,3*
(1.廣西科技大學(xué) 生物與化學(xué)工程學(xué)院 廣西糖資源綠色加工重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 柳州 545006;2.崇左半糖健康糖業(yè)有限公司,廣西 崇左 532203;3.廣西蔗糖產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心,南寧 530004)
近紅外光譜技術(shù)具有測(cè)定速度快、樣品制備簡(jiǎn)單、不耗費(fèi)化學(xué)試劑、操作簡(jiǎn)便、成本低、無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn)。但近紅外光譜用于體系糖含量分析,多是利用偏最小二乘法以及不同光譜處理和數(shù)學(xué)處理相結(jié)合,構(gòu)建葡萄糖、果糖和蔗糖含量的近紅外光譜分析模型,用外部驗(yàn)證樣品集進(jìn)行驗(yàn)證,然后利用所建模型對(duì)待測(cè)樣品進(jìn)行含量預(yù)測(cè)。該方法建模樣本量大、建模成本高、模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度由建模樣本的分布情況決定。目前快速、準(zhǔn)確、不損耗樣本、不破壞環(huán)境、可以實(shí)時(shí)對(duì)原汁紅糖進(jìn)行在線(xiàn)分析的檢測(cè)方法較少。
姚志湘等[9]發(fā)現(xiàn)在分析多元體系問(wèn)題時(shí)將光譜信號(hào)視為向量并引入空間角可使多維體系分析概念和表達(dá)更明確和簡(jiǎn)單;根據(jù)這一原理提出了向量空間角轉(zhuǎn)換消除乘性干擾的方法[10],有效提高了拉曼光譜定量分析的準(zhǔn)確度,進(jìn)一步提出結(jié)合角度轉(zhuǎn)換的近似線(xiàn)性定量方法,實(shí)現(xiàn)了紅外光譜結(jié)合向量夾角快速定量分析三氯蔗糖合成過(guò)程的中間產(chǎn)品[11],并將此方法應(yīng)用于蔗糖水解過(guò)程組分含量跟蹤及動(dòng)力學(xué)的研究[12]。該方法有效克服了乘性干擾,且不依賴(lài)光譜特征響應(yīng),光譜信息完整,具有簡(jiǎn)便、效率高、穩(wěn)定性好、無(wú)需大數(shù)據(jù)建模的優(yōu)點(diǎn),提供了快速定量分析的參考方法。本文采用近紅外光譜結(jié)合角度轉(zhuǎn)換的方法,建立原汁紅糖中蔗糖、果糖、葡萄糖含量的快速分析方法。
Frontier近紅外光譜儀 珀金埃爾默儀器有限公司;CP214型電子分析天平 奧豪斯儀器(常州)有限公司。
葡萄糖(AR)、果糖(99%)、蔗糖(AR)、原汁紅糖(市售)。
1.2.1 建模樣本的配制
取多塊市售紅糖,混合均勻?yàn)榛鶚?,采用高效液相色譜法測(cè)定紅糖中蔗糖、葡萄糖、果糖的含量分別為86.9%、2.52%、3.84%。
取市售紅糖基樣,分別添加一定量的蔗糖、果糖和葡萄糖,混合均勻,配制得到總量約為2 g的系列樣本,其中蔗糖含量為79.80%~94.77%,果糖含量為2.31%~7.62%,葡萄糖含量為1.52%~6.53%;將蔗糖的系列樣本命名為Z1~Z12,果糖的系列樣本命名為G1~G10,葡萄糖的系列樣本命名為P1~P10,分析純的果糖、葡萄糖、蔗糖命名為GT、PT、ZT,紅糖基樣命名為HT。
忙了一整天,她要乘晚上的東鐵再回到深圳去。香港是個(gè)不夜城,她坐在巴士上經(jīng)過(guò)了層層的絢爛燈火,思念起了故鄉(xiāng)的小鎮(zhèn)。小鎮(zhèn)現(xiàn)在應(yīng)該凍土剛化,田野里生出各種野生的嫩芽。小麥掀開(kāi)了厚厚的雪棉被,應(yīng)該有20厘米高了,綠油油的,定是十分喜人。今年會(huì)有個(gè)好收成吧。
1.2.2 樣本近紅外光譜采集
采用積分球附件,將上述各樣本分別置于測(cè)量皿中,采集近紅外光譜數(shù)據(jù)。采集參數(shù)為積分時(shí)間60 s、分辨率2 cm-1、數(shù)據(jù)間隔1 nm、波長(zhǎng)范圍1000~2500 nm。
1.2.3 近紅外光譜結(jié)合角度轉(zhuǎn)換的快速分析模型建立
以蔗糖含量的分析關(guān)聯(lián)模型建立為例:
(1)等濃度梯度選擇蔗糖系列樣本中5~6個(gè),建模樣本需包括系列樣本的最大濃度與最小濃度;
(2)分析樣本光譜與參比光譜(分析純蔗糖光譜),選擇建模波長(zhǎng)范圍;
(3)對(duì)樣本光譜與參比光譜進(jìn)行求導(dǎo)降噪處理;
(4)設(shè)定移動(dòng)窗口,采用自編算法計(jì)算得到樣本光譜與參比光譜的系列夾角的方差值EE;
(5)建立EE值與樣本中蔗糖濃度的線(xiàn)性方程;調(diào)整求導(dǎo)階數(shù),移動(dòng)窗口寬度直至相關(guān)系數(shù)r>0.99,模型建立完成。
同理分別建立果糖、葡萄糖的分析模型。
將果糖、葡萄糖、蔗糖系列驗(yàn)證樣本光譜數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入MATLAB計(jì)算平臺(tái),依照各自建模參數(shù),求取驗(yàn)證樣本光譜與參比光譜的系列夾角的方差值EE,將所得EE值分別代入對(duì)應(yīng)建立的關(guān)聯(lián)方程,通過(guò)誤差分析驗(yàn)證所建模型的可靠性。
分別稱(chēng)取紅糖基樣3份,命名為H1、H2、H3,平行采集其近紅外光譜數(shù)據(jù)5次,采用角度轉(zhuǎn)換算法計(jì)算樣本中果糖、葡萄糖、蔗糖含量,并檢驗(yàn)方法的精密度。
蔗糖、果糖、葡萄糖及紅糖樣本的近紅外光譜見(jiàn)圖1。各樣本譜圖基線(xiàn)漂移,果糖、葡萄糖、蔗糖與紅糖樣本的出峰存在重疊和覆蓋,各待測(cè)組分響應(yīng)缺乏良好的選擇性,影響紅糖混合物中被測(cè)組分直接測(cè)量的準(zhǔn)確性,不適合直接通過(guò)峰的強(qiáng)度和含量高低之間的關(guān)系進(jìn)行定量分析。
圖1 果糖、葡萄糖、蔗糖與紅糖樣本近紅外光譜圖
以蔗糖含量的分析關(guān)聯(lián)方程建立為例:
以蔗糖對(duì)照品ZT為參比,選擇Z1、Z2、Z4、Z5、Z8、Z10為建模樣本。對(duì)建模樣本分別進(jìn)行一階、二階濾波求導(dǎo)降噪和零階導(dǎo)、移動(dòng)窗口寬度取波段波數(shù)的1/30與1/60,窗口從最小波數(shù)點(diǎn)向波數(shù)點(diǎn)增大方向移動(dòng),計(jì)算樣本與參比之間的余弦?jiàn)A角EE值。以蔗糖含量為橫坐標(biāo)、夾角余弦值(EE)為縱坐標(biāo),進(jìn)行線(xiàn)性擬合,建立關(guān)聯(lián)方程,見(jiàn)圖2。對(duì)比各方程的相關(guān)系數(shù),確定最優(yōu)關(guān)聯(lián)方程。
圖2 蔗糖含量與角度值的關(guān)聯(lián)方程
由圖2中e,f使用二階濾波求導(dǎo)的譜圖計(jì)算可知,相較采用零階或一階濾波求導(dǎo)的a,c,d離散程度大,說(shuō)明譜圖選取合適的階級(jí)濾波求導(dǎo)降噪可提高EE與蔗糖含量的線(xiàn)性關(guān)系。通過(guò)圖2中c,d比較一階濾波求導(dǎo)降噪,窗口寬度在選擇1/30時(shí)較1/60時(shí)蔗糖的吸光度量值在被轉(zhuǎn)換成角度的度量值時(shí)信息量更為豐富全面,能更有效地截取分析特征波段。圖2中a零階濾波求導(dǎo)所建模型關(guān)聯(lián)方程相關(guān)系數(shù)符合要求,但綜合考慮濾波求導(dǎo)降噪及窗口寬度的選擇,經(jīng)過(guò)一階濾波求導(dǎo)降噪得到的圖2中d其相關(guān)系數(shù)最優(yōu),為0.997,并且驗(yàn)證樣本的相對(duì)誤差最小。選擇圖2中d建立蔗糖的快速分析模型,蔗糖含量在79.80%~94.77%范圍內(nèi)與對(duì)應(yīng)的EE值線(xiàn)性關(guān)系良好。
果糖、葡萄糖快速分析模型的建立方法參照蔗糖分析關(guān)聯(lián)方程的建立過(guò)程,其中果糖含量分析關(guān)聯(lián)方程的建立以果糖對(duì)照品GT為參比,選擇G1、G2、G4、G6、G9、G10為建模樣本;葡萄糖含量分析關(guān)聯(lián)方程的建立以葡萄糖對(duì)照品PT為參比,選擇P1、P3、P6、P8、P10為建模樣本,確定了最優(yōu)關(guān)聯(lián)方程參數(shù)。
蔗糖、果糖、葡萄糖的最優(yōu)關(guān)聯(lián)方程及相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表1。
表1 蔗糖、果糖、葡萄糖模型的線(xiàn)性方程及r值
取各驗(yàn)證樣本,依照建模所得參數(shù)將蔗糖、果糖、葡萄糖光譜數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入MATLAB中計(jì)算得到EE值,將所得EE值分別代入對(duì)應(yīng)建立的關(guān)聯(lián)方程,蔗糖、果糖、葡萄糖驗(yàn)證樣本預(yù)測(cè)值與誤差分析結(jié)果見(jiàn)表2~表4。
表2 蔗糖驗(yàn)證樣本的EE值與誤差分析結(jié)果
表3 果糖驗(yàn)證樣本的EE值與誤差分析結(jié)果
表4 葡萄糖驗(yàn)證樣本的EE值與誤差分析結(jié)果
由表2~表4可知,蔗糖、果糖、葡萄糖快速分析模型的絕對(duì)誤差分別在-2.95%~0.69%,-0.56%~0.11%,-0.23%~0.23%之間,相對(duì)誤差分別在-3.53%~0.76%,-8.61%~2.43%,-4.58%~3.89%之間。結(jié)果表明,模型精密度較高,對(duì)驗(yàn)證樣本中蔗糖、果糖、葡萄糖含量的預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確。
分別以ZT、GT、PT為參比,計(jì)算原汁紅糖樣本H1~H3與參比ZT、GT、PT的夾角的方差值EE,代入2.2中建立的關(guān)聯(lián)方程中,計(jì)算H1~H3中的蔗糖、果糖、葡萄糖含量,比較近紅外光譜法預(yù)測(cè)得蔗糖、果糖、葡萄糖含量和測(cè)得真實(shí)含量之間的誤差,結(jié)果見(jiàn)表5。
表5 原汁紅糖樣本的EE值與誤差分析結(jié)果
由表5可知,蔗糖、果糖、葡萄糖分析模型在預(yù)測(cè)原汁紅糖中的糖含量時(shí),以平行測(cè)定5次預(yù)測(cè)含量的平均值與真實(shí)含量作對(duì)比,相對(duì)誤差分別在0.89%~0.90%,7.92%~8.02%,-5.40%~-4.44%之間,其中果糖預(yù)測(cè)含量與真實(shí)含量的相對(duì)誤差較大,造成這種現(xiàn)象的原因在于向紅糖基樣中添加的果糖純度為99%,以其作為參比會(huì)產(chǎn)生一定誤差。樣本的最大相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.32%,最小相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.01%,說(shuō)明建立的近紅外光譜結(jié)合角度轉(zhuǎn)換快速分析果糖、葡萄糖和蔗糖含量的方法精密度較高,準(zhǔn)確性好,適用于快速分析原汁紅糖中的蔗糖、果糖、葡萄糖含量。
本文采用近紅外光譜采集樣品信息,以角度轉(zhuǎn)換的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法消除乘性干擾,建立了原汁紅糖的近紅外光譜快速分析方法。蔗糖、果糖、葡萄糖含量分析模型的線(xiàn)性方程的相關(guān)系數(shù)分別可達(dá)0.997,0.998,0.999,準(zhǔn)確度較高。近紅外光譜測(cè)量結(jié)果中預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相對(duì)誤差均在10%以下,預(yù)測(cè)結(jié)果較好。此方法無(wú)需繁瑣的預(yù)處理,樣本檢測(cè)過(guò)程無(wú)損耗且檢測(cè)時(shí)間短,具有操作簡(jiǎn)單、節(jié)約時(shí)間、環(huán)保等優(yōu)點(diǎn),可以推廣到其他紅糖產(chǎn)品糖含量的快速分析測(cè)定中,可用于實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中多批次紅糖含量的快速測(cè)定,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。