[发明专利]基于特异性成分和宽频太赫兹吸收光谱的地沟油检测方法

摘要

本发明公开了一种基于特异性成分和宽频太赫兹吸收光谱的地沟油检测方法，本方法采用地沟油中的典型有毒有害成分作为特异性成分，进行地沟油的鉴别，同时采用标准加入法进行待测油样中特异性成分的定量分析，配置若干待测油样品与特异性成分标准溶液的混合溶液，测定混合溶液的宽频太赫兹吸收光谱，并计算其对应的二次微分光谱，采用相关分析法确定模型数据特征，并利用最小二乘回归方法建立模型数据特征与混合溶液浓度的关系模型，确定待测油样中特异性成分的含量，并与预设的阈值进行比较，确定待测油样是否为地沟油；本方法适用于复杂成分样品中痕量物质的检测，尤其适合地沟油的准确鉴别，具有灵敏度高、配置标定溶液容易等特点。

主权项

一种基于特异性成分和宽频太赫兹吸收光谱的地沟油检测方法，其特征在于，本方法采用标准加入法测定待测油样中的特异性成分含量；具体包括以下步骤：1)选择地沟油中的典型有毒有害成分作为特异性成分，配备一定浓度的特异性成分标准溶液；2)按照不同的混合比例将标准溶液与待测油样品进行混合，配制十个待测油样品与特异性成分标准溶液的混合溶液；3)采用宽频太赫兹时域光谱系统测量上述十个混合溶液的宽频太赫兹吸收光谱，求解不同浓度溶液对应吸收光谱的二次微分光谱，然后计算每个频率点处的二次微分光谱值与混合溶液浓度的相关系数，选择相关系数最大的频率点处的二次微分光谱值作为浓度预测的模型数据特征；4)建立模型数据特征与混合溶液浓度的最小二乘回归模型，y＝ax+b，其中y为建模数据特征的值，x为混合溶液浓度，则待测油样品中所含的特异性成分的含量为其中b为最小二乘回归模型的截距，a为最小二乘回归模型的斜率；5)给定特异性成分含量阈值M，若x0≥M则认为待测油样品为地沟油，否则判定为非地沟油样品。