孫超仁，王鳳玲，王玉瑋，王雪青，黃璜

(天津商業(yè)大學 生物技術與食品科學學院，天津市食品生物技術重點實驗室，天津，300134)

花生油含有豐富的不飽和脂肪酸和天然活性成分，如植物甾醇、生育酚等對身體有益的物質，是大多數老百姓喜歡的食用植物油，國內每年消費量在300萬t左右[1]。但一些不法商販為謀取利潤，在花生油中摻入不同比例的大豆油、菜籽油和棉籽油等其他食用油[2]。根據GB/T 1534—2017《花生油》產品標準，棕櫚酸C16∶0、硬脂酸C18∶0、油酸C18∶1、亞油酸C18∶2和花生酸C20∶0這5種脂肪酸是花生油中最主要的脂肪酸，且標準確定了其含量范圍[3-4]。TIAN等[5]研究發(fā)現花生油中菜籽油摻入比例的增加會使油酸C18∶1含量顯著增加，而棕櫚酸C16∶0、硬脂酸C18∶0和亞油酸C18∶2含量顯著降低。因此，可以通過研究花生油中5種脂肪酸的含量變化，來判斷花生油中是否摻雜其他低價食用油。研究花生油的摻偽對于保護消費者的權益和維護市場秩序是非常重要的。

現在常用的檢測花生油摻偽的方法有感官評價法、常規(guī)理化方法、色譜法和光譜法等[6]。近紅外光譜法作為一種快速無損的檢測手段，在食品摻假[7]、成分含量測定[8]和內部特征判別[9]等品質分析方面得到廣泛應用。近紅外光譜法是利用有機物中含氫基團(如C—H、N—H、O—H和S—H等)的R—H鍵在近紅外光譜區(qū)域(780～2 500 nm)的倍頻及合頻吸收信息，實現對食品中油脂、蛋白質和水分等成分的快速定性和定量分析[10-11]。SUNDARAM等[12]利用近紅外光譜法結合偏最小二乘法建立弗吉尼亞型帶殼花生種子中脂肪酸的定量預測模型，結果顯示模型的相對百分比偏差均大于3，說明這些模型可以很好地預測花生種子中脂肪酸的含量。目前利用近紅外光譜對摻偽花生油的脂肪酸的快速測定研究較少。因此，本研究以不同的大豆油、菜籽油及棉籽油占比的摻偽花生油為檢測對象，基于近紅外光譜圖特征吸收結合氣相色譜法測定的脂肪酸含量，實現對摻偽花生油的快速鑒別分析。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

花生油-1，山東魯花集團有限公司；花生油-2，金龍魚集團有限公司；花生油-3，中糧福臨門食品營銷有限公司；大豆油，益海嘉里金龍魚糧油食品股份有限公司；菜籽油，山東魯花集團有限公司；棉籽油，山東億家福糧油有限公司；棕櫚酸甲酯 (CAS 112-39-0)、硬脂酸甲酯 (CAS 112-61-8)、油酸甲酯 (CAS 112-62-9)、亞油酸甲酯 (CAS 112-63-0)、花生酸甲酯 (CAS 1120-28-1)，美國NU-CHEK公司；14%三氟化硼(BF3)-甲醇溶液，上海安譜科學儀器有限公司。

1.2 儀器與設備

7890A氣相色譜儀，安捷倫科技(中國)有限公司；CP-Sil88色譜柱(100 m×0.25 mm×0.2 mm)，美國瓦里安技術中國有限公司；DA7200近紅外光譜儀，瑞典波通儀器公司；AUW120D分析天平，日本島津公司；SK8210HP超聲波清洗機，上海科導超聲儀器有限公司。

1.3 實驗方法

1.3.1 樣品制備

將大豆油、菜籽油、棉籽油按不同的配比摻入25 ℃花生油-1中，得到不同比例的摻偽油樣。以大豆油為例，大豆油摻偽比的含量分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%(質量分數)，菜籽油和棉籽油的摻偽比例同大豆油，并將樣品編號分別以HdXX%、HcXX%、HmXX%命名(XX%為摻偽比)。每種配比30個平行樣本，共計210個樣本，全部作為校正集用于模型的建立。另調配50個未參與建模的樣品用于模型的驗證。將摻偽花生油置于燒杯中，充分攪拌，使其混合均勻。所有油樣在4 ℃下保存，直至分析。

為確保不同品牌的花生油樣品也適用于該模型，以市場銷售量較大的金龍魚、福臨門為樣本花生油-2、花生油-3，按花生油-1制備摻入大豆油、菜籽油、棉籽油，用建立的鑒別模型進行驗證。同時，選用在花生油-1中摻入隨機比例2種油樣和摻入3種油樣作為樣品，混合均勻，用建立的鑒別模型進行驗證。

1.3.2 樣品甲酯化

采用BF3-甲醇法[13]甲酯化樣品。稱取50 mg油樣置于25 mL圓底燒瓶中，加入1.5 mL 0.5 mol/L NaOH-甲醇溶液，超聲10 min使其振蕩混合，再置于40 ℃水浴鍋中回流10 min。當溶液呈透明狀時，向其中加入5 mL BF3-甲醇溶液，于水浴鍋中沸騰回流2 min，使其完全甲酯化。再加入飽和NaCl溶液至瓶頸處，最后加入4 mL正庚烷，振蕩。待分層后取上層清液進行色譜分析。

1.3.3 色譜條件

N2；進樣口溫度250 ℃；氫火焰離子化檢測器溫度300 ℃，分流比為30∶1；進樣量1 μL。程序升溫條件為：初溫100 ℃，以5 ℃/min的速度升溫至180 ℃，保持30 min，然后以3 ℃/min的速度升至240 ℃，保持8 min。

1.3.4 光譜條件

紅外光譜儀預熱穩(wěn)定1 h后，油樣通過蠕動泵注入到樣品池中，在950～1 800 nm的波長范圍內進行近紅外透反射光譜掃描。掃描前將油樣充分搖勻，避免掃描區(qū)域產生氣泡。儀器分辨率為4 cm-1，掃描次數為32次。以空氣作參比，每個油樣采集3次光譜數據，取其平均值作為最終數據進行分析。

1.4 數據處理

近紅外光譜圖中提取特征吸收峰和相應的波長，其對應的吸光度作為特征峰參數，吸光度的比值分別作為橫、縱坐標，結合近紅外特征峰的其他信息，利用Origin 9.0軟件作判別分析圖。

2 結果與分析

2.1 五種特征脂肪酸及4種油樣樣品的氣相色譜圖

將5種特征脂肪酸混標和4種植物油樣進行甲酯化處理后，進行氣相色譜分析，如圖1所示，4種油樣的脂肪酸在10～40 min之間全部出峰，標準品和樣品中主要脂肪酸之間亞油酸C18∶2、油酸C18∶1、硬脂酸C18∶0、棕櫚酸C16∶0和花生酸C20∶0可以很好地分離，且峰形良好。

圖1 五種脂肪酸混標及4種油樣脂肪酸甲酯色圖譜Fig.1 Chromatogram five fatty acid mixtures and four oil-like fatty acid methyl ester

2.2 摻偽花生油特征脂肪酸含量的變化

對實驗中4種植物油脂肪酸甲酯化后5種特征脂肪酸測定含量如表1所示，油樣樣品中的5種特征脂肪酸含量有所不同。

表1 四種油樣的特征脂肪酸含量 單位:%

通過將大豆油、菜籽油、棉籽油按不同的配比摻入花生油中，得到不同比例的模擬摻偽油樣，得到表2數據。

表2 不同比例的摻偽花生油中特征脂肪酸含量 單位:%

由表1、表2可知，當大豆油、棉籽油和菜籽油摻入至花生油時，其特征脂肪酸的含量發(fā)生明顯變化。其中，亞油酸和棕櫚酸變化最為明顯，因此可作為鑒別摻偽的標志物。以GB/T 1534—2017《花生油》規(guī)定的脂肪酸含量范圍為參考值，當測得油樣中脂肪酸含量不在此范圍內，可初步判定此油樣存在摻偽情況。

2.3 原始光譜的測定

由圖2可看出，所有摻偽油樣的近紅外光譜曲線變化趨勢基本一致，并且在1 205、1 395、1 415 nm有強烈的吸收峰，在1 170 nm處有較小的吸收峰。1 170 nm和1 205 nm處吸收峰為油脂中甲基、亞甲基的C—H鍵的二級倍頻伸縮振動吸收信息[15-16]，1 395 nm和1 415 nm處吸收峰為亞甲基中的C—H鍵的合頻伸縮振動吸收信息[17]。此外，已有研究證實食用油中普遍含有甲基、亞甲基2種基團[18]，表明這些波長下的光譜信號可以用于分析摻偽花生油中特征脂肪酸含量的變化情況。

圖2 摻偽花生油紅外光譜圖Fig.2 Infrared spectra of adulterated peanut oil

2.4 摻偽花生油的定性判別分析

由圖2可知，1 170、1 205、1 395、1 415 nm處吸收峰的出現及吸收峰強度的差異可以反映花生油中脂肪酸含量的變化，因此將4個波長處的吸收峰確定為特征峰，相應的吸光度作為特征峰參數[19]。以(A1 170 nm/A1 415 nm)的比值作為橫坐標，(A1 205 nm/A1 395 nm)的比值作為縱坐標，從而將復雜的光譜數據轉換成簡單直觀的分布圖進行分析。由圖3可知，摻偽花生油的A1 170 nm/A1 415 nm值為0.60～0.66，A1 205 nm/A1 395 nm值為1.35～1.63?？梢院芎玫乇憩F出花生油在摻偽過程中吸光度比值的變化。而純花生油和摻偽花生油信息點之間的分布有明顯的區(qū)別，因此可以初步判別出摻偽花生油和純花生油。

圖3 摻偽花生油吸光度比值Fig.3 Absorbance ratio of adulterated peanut oil

2.5 摻偽花生油鑒別模型的建立

如表3所示，除油酸外，其他4種脂肪酸驗證集樣品的真實值和近紅外的預測值存在較好的相關性，其中棕櫚酸模型的相關性最好(校正集和驗證集的決定系數分別為0.997和0.995，均方根誤差分別為0.014和0.018)。表明該方法對定量分析棕櫚酸含量是可行且穩(wěn)定的。

表3 五種脂肪酸定標模型一元線性方程Table 3 Univariate linear equations for five fatty acid calibration models

2.6 實驗模型的驗證

為驗證所建模型預測結果的準確性、重復性和適用性，重新調配5個油樣，利用氣相色譜法和鑒別模型分別測出棕櫚酸含量，結果如表4。樣品總體的真實值與預測值的相關系數0.999，RMSEP為0.052，表明所建立的測定棕櫚酸含量的近紅外模型預測效果較好。

表4 花生油樣品棕櫚酸(C16∶0)實測值與預測值比較Table 4 Measured and predicted value of palmitic acid (C16∶0) of peanut oil sample

2.7 實驗模型的應用

隨機在花生油2、花生油3中選取調配10個油樣和8個在花生油1中摻入多種混合油進行檢測用來驗證實驗模型的準確性，利用氣相色譜法和鑒別模型分別測出棕櫚酸含量，結果如表5、表6所示，不同品牌花生油樣品總體的真實值與預測值的相關系數0.997，RMSEP為0.015；在花生油摻入多種油樣樣品總體的真實值與預測值的相關系數0.999，RMSEP為0.014,結論表明對不同品牌花生油摻偽、多種混合油摻偽具有同樣的適用性。

表5 兩種花生油樣品棕櫚酸(C16∶0)實測值與預測值比較Table 5 Measured and predicted values of palmitic acid (C16∶0) of two peanut oil samples

表6 花生油摻入多種油脂棕櫚酸(C16∶0)實測值與預測值比較Table 6 Measured and predicted value of palmitic acid (C16∶0) in peanut oil samples mixed with other oils

3 結論與討論

本文研究采用BF3-甲醇方法甲酯化油樣，結合氣相色譜法和近紅外光譜法對摻偽花生油中5種特征脂肪酸及含量，同時對摻偽花生油進行定性定量分析。結果表明花生油中摻入不同配比的菜籽油、棉籽油、大豆油時，利用氣相色譜法研究花生油中5種特征脂肪酸含量呈現一定的變化規(guī)律。花生油中摻入不同配比的菜籽油、棉籽油、大豆油時，通過近紅外光譜的特征波長1 170、1 205、1 395及1 415 nm處的R—H基團峰型、峰強變化的光譜圖，結合特征波長吸光度的比值，可區(qū)別花生油的摻偽。同時對不同品牌花生油摻偽、多種混合油摻偽具有同樣的適用性。

綜上所述，通過近紅外光譜能夠快速檢測到棕櫚酸、硬脂酸、油酸、亞油酸和花生酸這5種花生油中的主要脂肪酸及其含量變化，以此來快速判斷花生油的摻偽問題。