基于近红外光谱技术的赣南茶油掺假快速鉴别

为了探索基于近红外光谱技术快速无损鉴别掺假油茶籽油的可行性,以赣南茶油为研究对象,通过掺入不同植物油如玉米油、花生油、菜籽油、葵花籽油和大豆油等制备掺假油茶籽油,应用近红外光谱技术采集其光谱特征信息,对比不同预处理方法和主成分数,并结合线性和非线性建模方法建立油茶籽油掺假鉴别模型,以识别准确率(纯油茶籽油样品和掺假油茶籽油样品被正确判别的比例)、灵敏度(纯油茶籽油样品被正确判别为纯油茶籽油的比例)、特异性(掺假油茶籽油样品被正确判别为掺假油茶籽油的比例)作为模型的评价指标,优选出最佳模型。结果表明:二阶微分联合线性判别分析(SD-LDA)模型为最优线性模型,标准正态变量变换联合人工神经网络(SNV-ANN)模型为最优非线性模型,两个模型的识别准确率、灵敏度、特异性分别为97.58%、100%、97.33%和98.99%、100%、98.88%。SNV-ANN模型鉴别效果优于SD-LDA模型,说明非线性模型更适于油茶籽油掺假判别,该模型能更准确地鉴别油茶籽油是否掺假。

基于顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用技术分析赣南茶油特征香气成分

采用顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC/MS)技术对赣南茶油的特征香气成分进行了分析,通过优化萃取条件,共得到82种赣南茶油样品的共有组分,且相对含量较高,是赣南茶油的主要香气成分,共有九大类,包括呋喃类(5种),醛类(20种),醇/酚类(10种)、酸类(6种)、酯类(10种)、酮类(6种)、酰胺类(5种)、醚/烯类(7种)、其他(13种)。其中,醛类物质对赣南茶油整体香气成分的形成贡献最大,本研究发现赣南茶油香气成分中含有20种醛类物质,占茶油香气成分的39.74%。

赣南茶油压榨油与浸出油的鉴别方法研究

为鉴别赣南茶油压榨油与浸出油,采用理化鉴别法、色谱法及光谱法等多种技术手段进行分析。1)理化鉴别法显示压榨油和浸出油脂肪酸组成及营养成分含量差异不明显,难以区分样品制取工艺。2)现有加工工艺下浸出油中溶剂的处理比较彻底,最终成品油中残留的溶剂含量极低,通过色谱法测定茶油中的溶剂来鉴别压榨油和浸出油也不可行。3)采用近红外光谱技术,结合偏最小二乘法,建立赣南茶油压榨油和浸出油的近红外光谱模型,利用该模型对建模集和验证集样品进行鉴别,鉴别准确率分别为82.14%、89.29%,基本能够实现赣南压榨油与浸出油的鉴别。该方法快速,前处理简单,为进一步研究压榨油与浸出油鉴别技术提供一定的参考依据。