对不同含水量粳稻谷T_2峰面积和MRI图像的定量分析

【目的】水分含量是影响粳稻谷储藏、干燥的主要因素之一,探讨粳稻谷的反演峰与其含水量的数学关系式,通过提取MRI图像灰度值,拟合灰度值与含水量的数学方程,为快速测定粳稻谷水分提供新方法并为分析粳稻谷水分状态和分布提供新思路。【方法】将粳稻谷含水量分别调节为14.963%、15.830%、16.232%、16.299%、18.340%、19.581%、20.707%、22.290%和24.259%,平衡水分之后基于低场核磁(LF-NMR)技术采集不同含水量的粳稻谷数据,利用低场核磁自带CONTIN程序对数据进行定性反演和成像,对不同反演峰进行定量分析,拟合出粳稻谷含水量与其T21峰、T22峰之间的数学关系式,使用MATLAB软件对不同含水量粳稻谷MRI图像进行灰度值采集,并将灰度值与水分进行方程拟合,探究LF-NMR数据与水分的内在关系。【结果】不同含水量粳稻谷的不同反演峰的峰值时间是相对稳定的,但随着含水量的增加,粳稻谷水质子的自由度增高,峰值时间略微增大。利用线性拟合得到粳稻谷含水量与其低场核磁反演峰T21峰面积的拟合方程为y=0.0013x-2.0938(r2=0.9984,P<0.01);含水量低于16%的粳稻谷T22峰不出现,粳稻谷含水量较高时,T22峰面积随着水分含量的增加而不断增大,并且具有显著的相关性(P<0.01),拟合方程为y=0.0082x+16.074(r2=0.9817),T23的峰面积随着粳稻谷含水量的增加不断减小。当粳稻谷含水量不断增高,图像平均灰度值则不断降低,对图像的平均灰度值进行回归分析,得到回归方程y=-2.251x+42.712(r2=0.861),利用MATLAB R2014a软件对图像灰度数据进行采集、分析,建立图形发现低水分含量粳稻谷图像的灰度级比高水分含量粳稻谷图像灰度等级跨度大;但同一灰度等级下,高水分含量粳稻谷的灰度像素出现频率比低水分含量灰度像素出现频率高。体现了高水分粳稻谷整体质子密度和质子信号强度较为均匀,而低水分粳稻谷的质子密度和质子信号强度均匀性较差,证明了水分过低时稻谷内部的水分分布的不均匀性,结合MRI图像可知低水分稻谷水分主要集中在胚部和背部,而高水分粳稻谷内部水分分布较为均匀。【结论】粳稻谷的含水量与低场核磁数据具有极高的相关性,可以利用LF-NMR技术快速检测粳稻谷水分含量和水分分布,通过粳稻谷MRI图像可以直观观测粳稻谷内部水分状态。

基于GC-MS的粳稻谷糙米大米挥发性成分差异性研究

本文应用GC-MS技术,对同一储藏期(90 d)、不同储藏条件下的粳稻谷,其稻谷、糙米、大米3种不同形式样品中挥发性成分进行测定,用主成分分析法(PCA)研究不同样品间挥发性成分的差异,进行比较分析,并运用离子流图谱对分析结果准确性进行验证。结果表明,稻谷、糙米、大米样品中的挥发性物质分别有150、125、98种,挥发性物质种类大致相同,主要有7类:烷烃类、苯烯烃类、醛类、醇类、酮类、酸酯类、杂环类,其中贡献率较大的是烷烃类、苯烯烃类、酸酯类和酮类,贡献率大小顺序依次为烷烃类>酸酯类>苯烯烃类>酮类。稻谷中酮类物质作用最明显,大米中烷烃类物质作用最明显,而糙米中7类物质作用水平基本相当。糙米与大米中挥发性成分受温度与水分影响较大,而稻谷则相对稳定,从挥发性成分稳定性方面考虑,在流通领域中,稻谷加工产品糙米和大米不宜长期储存。

基于低场核磁研究稻谷吸附/解吸过程水分分布变化

基于低场核磁技术,对粳稻谷、糙米、去胚糙米、精米进行数据采集,确定了低场核磁不同反演峰的真实含义,并且研究了粳稻谷的吸附和解吸过程中水分迁移变化规律,对吸附解吸过程不同结合程度水分的低场核磁反演峰进行了分析,得到了粳稻谷在吸附和解吸过程水分迁移变化规律。研究表明,稻谷、糙米、去胚糙米和精米的T21、T22峰峰面积差距不大,精米的T23峰峰面积几乎可以忽略。在解吸过程中,粳稻谷T21峰的峰面积和峰顶点时间与稻谷解吸质量变化有很高的拟合度,T22峰的面积与稻谷质量变化成正相关,T23峰面积变化微弱;在吸附过程中,T21峰与稻谷吸附质量变化有较高的拟合度,T22峰没有明显的时间规律性,T23峰峰面积变化不大;解吸过程中Page方程为y=e-0.1611x0.601 0(r^2=0.993 5)。

基于T21峰值时间预测粳稻米质构变化

研究含水量14.5%的粳稻谷在30℃的储藏条件下硬度、黏着性、低场核磁特征数据的变化规律,采取逐步回归分析方法筛选低场核磁特征数据,旨在得到通过低场核磁特征数据预测粳稻米硬度、黏着性的线性回归方程。研究结果表明,储藏期间粳稻米硬度由初始的1 887.61 g上升到4 195.48 g,黏着性随着储藏时间的延长而逐渐降低,从-15.77 g·s下降至-200.20 g·s,T_(21)峰面积随时间增加不断减小,从19 181.34减小到15 360.95。T_(21)峰值时间的减少表明随着储藏时间延长水分散失,水分子受到的束缚力不断增大。储藏过程中粳稻米的硬度和黏着性均与T_(21)峰值时间具有极显著的线性关系,基于T_(21)峰值时间的硬度预测模型为:y=-6 758.1x+8 622.3(r2=1.00);黏着性预测模型为:y=546.65x-559.91(r2=1.00)。

湖南省10种籼稻谷挥发性成分的相似性研究

采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(HS-SPME/GC-MS)联用方法对湖南省10种籼稻谷挥发性成分的相似性进行了研究。结果表明,该方法可以很好地分离籼稻的挥发性成分;通过对10种籼稻的GC-MS图谱分析,共确定了12个色谱峰为这10个品种籼稻挥发性成分的特征指纹峰,建立了籼稻挥发性成分的GC-MS指纹图谱,并对该图谱进行了相似度分析,结果显示10种籼稻相似度很高。建立的籼稻GC-MS指纹图谱,具有重复性和稳定性,可用于评价相关籼稻质量,为进一步研究稻谷挥发性成分提供参考。

粳稻谷表面颜色变化的动力学研究

研究不同温度条件下（15℃、20℃、25℃、30℃）高水分粳稻谷表面明度L值、色度a、b值随储藏时间延长的变化规律，并结合动力学分析方法，旨在得到粳稻谷L、a、b值在储藏期间变化的动力学预测模型。结果表明，明度L值随储藏时间的延长而下降，且温度越高下降越明显，在温度15℃、20℃、25℃、30℃条件下储藏90 d后，粳稻谷L值由60.16依次下降至58.21、58.16、57.03、56.84；色度a、b值随储藏时间的延长而上升，且温度越高上升越明显，在温度15℃、20℃、25℃、30℃条件下储藏90 d后， a值由6.27依次上升至6.60、7.00、7.21、7.24；b 值由29.60依次上升至29.96、29.99、30.19、30.23。初步建立了L、a、b值与储藏温度、储藏时间的动力学预测模型。L的预测模型：ln A t＝ e－341460／RT＋6.163× t＋4.0970；a的预测模型：ln A t＝ e－43800／RT＋10.941× t＋1.8358；b的预测模型：ln A t＝ e－53220／RT＋13.008＆#215; t＋3.3880。动力学模型预测值与实际测量值的相对误差在0.03％～6％之间，说明该模型可以对储藏期间粳稻谷表面颜色变化进行一定的预测。

粳稻谷储存中谷外糙米对稻谷品质的影响研究

采用正交实验对粳稻储存过程中粮温、稻谷含水量、储存时间、谷外糙米含量等4个因子对稻米品质的影响进行研究。结果表明,粮温和储存时间对脂肪酸值有显著影响;粮温对峰值粘度有显著性影响;粮温和储存时间对最低粘度和最终粘度有显著性影响;粮温、稻谷含水量、储存时间、谷外糙米含量均对糊化温度有显著影响,储存时间和稻谷含水量对糊化温度有极显著影响;储存时间对直链淀粉含量有显著性影响;4个因子对崩解值均无显著性影响;粮温和稻谷含水量对整精米率有显著性影响;储存期间谷外糙米的含量对稻米品质的影响不显著。