近红外光谱测定苹果饮料中原果汁含量

提出了一种遗传算法优化支持向量机参数的近红外光谱技术对苹果饮料中原果汁含量的快速测定方法。在确定光谱数据预处理方法的基础上,通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优,将优化出的参数代入SVM预测模型中,得到基于遗传算法的SVM模型,利用此模型对苹果饮料中原果汁含量进行预测研究。结果表明,建立的SVM模型对预测集的决定系数为0.9757,能快速测定苹果饮料中的原果汁含量。

超声波辅助提取石榴籽多酚工艺的响应面优化

利用响应面法对超声波辅助提取石榴籽多酚的工艺条件进行优化.在单因素试验的基础上选取乙醇体积分数、料液比、超声时间、超声温度4个因素为自变量,多酚提取量为响应值,采用响应面分析法,研究各自变量及其交互作用对多酚提取量的影响,建立二次多项回归方程预测模型.结果表明,超声波辅助提取石榴籽多酚的最佳工艺条件为:乙醇体积分数为34%、料液比为1∶24、超声时间为31min、超声温度为51℃、超声功率180W、超声频率80kHz.在该条件下,多酚类物质的实测提取量为7.73mg/g,与预测值仅相差1.69%.

超临界CO_2萃取樱桃仁油及GC-MS分析

以樱桃仁为原料,利用超临界CO2流体萃取樱桃仁油,在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计方法,研究萃取压力、萃取时间、萃取温度及其交互作用对樱桃仁油得率的影响,确定了超临界CO_2流体萃取樱桃仁油的最佳工艺参数,并利用气相色谱-质谱(GC-MS)分析了樱桃仁油的脂肪酸组成。结果表明,超临界CO_2流体萃取樱桃仁油的最佳工艺参数为萃取压力43 MPa、萃取时间199 min、萃取温度44℃、装料量35 g,在此条件下,樱桃仁油的得率为(51.41±0.45)%。GC-MS分析表明,樱桃仁油的主要脂肪酸成分是油酸(52.55%),亚油酸(29.93%),棕榈酸(9.52%),硬脂酸(3.93%)。

响应面分析法优化石榴籽油超临界萃取工艺研究

采用响应面法对超临界CO2萃取石榴籽油的工艺进行优化,在单因素实验的基础上,选择萃取压力、萃取温度、萃取时间为自变量,利用中心组合实验设计和响应面分析法,研究了各自变量及其交互作用对得率的影响,得到二次多项式回归方程预测模型,获得提取石榴籽油的最佳工艺条件为萃取压力45MPa、萃取温度50℃、萃取时间90min,在此条件下,石榴籽油得率达到20.3%。

8种彩色马铃薯中花青素含量测定及其在贮藏过程中的含量变化研究

目的测定8种彩色马铃薯块茎中花青素含量及其在贮藏过程中含量变化。方法应用高效液相色谱法分别对不同贮藏期间8种彩色马铃薯薯皮和薯肉中的6种主要花青素进行测定。结果8种彩色马铃薯薯皮、薯肉中花青素的种类及含量差距明显,均能检测到4种以上的花青素,飞燕草色素、矮牵牛色素、芍药素广泛存在于8种彩色马铃薯的块茎中,薯肉中均未检测到矢车菊色素。6种紫色马铃薯块茎中主要的花青素为矮牵牛色素,2种红色马铃薯块茎中主要花青素是天竺葵色素,6种花青素含量占整个马铃薯块茎花青素含量的82.5%以上;在贮藏过程中CS3薯皮及块茎中天竺葵色素在15 d时含量达到最高,CS4薯皮中矮牵牛色素在29 d时含量达到最高,CS4和CS7的薯皮及块茎、CS6薯肉及块茎、CS8薯皮及薯肉中的飞燕草色素在29 d时含量达到最高,CS5薯皮及块茎中的芍药素在29 d含量达到最高,其余彩色马铃薯薯皮及薯肉中各花青素的含量在22 d时含量达到最高。结论8种彩色马铃薯(尤其是薯皮)均含有丰富的花青素,贮藏时间不同,花青素种类无明显变化,块茎和表皮中的花青素含量变化明显,薯肉中的花青素含量无明显变化,为提升彩色马铃薯的附加价值以及花青素资源的开发提供思路和基础数据。