[发明专利]基于拉曼光谱的食用植物油中油酸、亚油酸和饱和脂肪酸含量检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及食用植物油脂肪酸含量检测的方法,具体涉及一种基于拉曼光谱技术的食用植物油中油酸、亚油酸和饱和脂肪酸含量检测方法。

背景技术

常用的食用植物油有玉米油、花生油、大豆油、山茶油、菜籽油、葵花籽油和橄榄油等，所含的成分复杂，但都包含脂肪酸、维他命等各类营养物质，是人类膳食的重要组成部分。在代谢循环中，除提供能量外，还提供了一些人体自身不能合成的营养物质，如不饱和脂肪酸和脂溶性维他命。

食用植物油的主要成分是脂肪酸，种类有几十种，按不饱和度（C=C双键个数）可把脂肪酸分为饱和脂肪酸（不含C=C双键）、单不饱和脂肪酸（只含一个C=C双键）和多不饱和脂肪酸（含两个以上C=C双键）。其中饱和脂肪酸主要有软脂酸（C16:0）和硬脂酸（C18:0）等；单不饱和脂肪酸主要有油酸（C18:1）和芥酸（C22:1）等，不饱和度都为1；多不饱和脂肪酸则有亚油酸（C18:2）和α-亚麻酸（C18:3）等，不饱和度大于或者等于2。

由于不同比例的脂肪酸含量，使得食用植物油价格差别很大，受经济利益驱使，为获取高昂利润，某些不法商人向橄榄油、山茶油、芝麻油等价格高、优质食用植物油中掺入廉价食用植物油并标注为高纯度优质食用植物油出售，不但损害了消费者的合法权益，同时也对健康造成了潜在的损害。近年来，食用调和油逐渐进入了市场，而根据不同脂肪酸的配比，分为经济型调和油、营养型调和油、风味调和油、煎炸调和油等，但是由于缺乏相应的国家标准，给监管造成了很大难度。而国内频频出现的地沟油事件，不法商贩出售的餐饮业废弃潲水油、劣质动物油脂，以及多次利用的酸败煎炸老油，更是引起了公众对食用植物油安全问题的担忧。所以开展食用植物油脂肪酸快速、准确检测方法的研究，对于监测食用植物油安全，制定相关的行业标准、乃至法律法规都有着积极的意义。

目前食用植物油脂肪酸含量检测较为常见的方法有气相色谱法（GC），气相色谱质谱联用法（GC-MS），以及高效液相色谱法（HPLC）等，但这几种方法均属于化学分析方法，所使用的设备操作比较复杂，需要对待测样品进行预处理，检测耗时长，不利于推广。目前，如近红外光谱法（NIR）、中红外光谱法（MIR）、傅里叶红外光谱法、拉曼光谱法等振动光谱技术应用于食用植物油检测的研究开展比较广泛。

与红外光谱相比，拉曼光谱包含的峰大多比较锐利；具有优秀的指纹能力，即拉曼特征峰与有机分子官能团对应，峰的微小变化可以反映出各脂肪酸成分含量的变化。由于食用植物油脂肪酸之间的差异主要是碳碳双键（C=C）数量的不同，并且非极性基团（C=C）的拉曼活性很强，因此拉曼光谱比较适用于食用植物油脂肪酸含量的检测。

发明内容

针对现有检测方法的不足，本发明提供一种基于拉曼光谱技术的食用植物油脂肪酸含量检测方法，该方法简便快捷，具有较高的检测精度。

一种基于拉曼光谱技术的食用植物油中油酸、亚油酸和饱和脂肪酸含量检测方法，包括如下步骤：

（1）设定检测条件，检测已知油酸、亚油酸和饱和脂肪酸含量的食用植物油的拉曼光谱并进行预处理；

（2）预置特征峰集，将待测食用植物油的特征峰集所对应的拉曼光谱强度与已知的油酸、亚油酸和饱和脂肪酸含量进行关联建模，得到预测模型；

（3）获得待测食用植物油的拉曼光谱，预处理后，提取与特征峰集所对应的拉曼光谱强度，代入预测模型，得到待测食用植物油的油酸、亚油酸或饱和脂肪酸含量。

作为优选，步骤（2）中利用最小二乘支持向量回归机进行关联建模，得到预测模型。最小二乘支持向量回归机（MLS-SVR）是一种较新的多元统计分析方法，主要是将实际问题通过非线性变换转换到高维特征空间，已被广泛应用于振动光谱的多元回归分析中。本发明采用最小二乘支持向量回归机（MLS-SVR）可以建立同时预测三种脂肪酸含量的预测模型，根据它们的拉曼特征值运用构建的预测模型进行三种脂肪酸的含量预测，具有较高的预测精度。