大白菜中马拉硫磷农药的表面增强拉曼光谱快速检测

为了检测大白菜中马拉硫磷农药残留,该文采用表面增强拉曼光谱技术结合化学计量学方法建立马拉硫磷残留的快速检测模型。采用硫酸镁、N-丙基乙二胺、石墨化炭黑和C18去除大白菜中蛋白质、脂肪、碳水化合物等物质的影响。利用不同预处理方法对原始光谱信号进行预处理,建立大白菜中马拉硫磷残留的偏最小二乘模型。研究发现,大白菜中马拉硫磷的检测浓度达到1.082 mg/L以下;归一化预处理后建立的模型预测性能最好。配制5个未知浓度样本验证模型的准确度,预测值与真实值相对误差的绝对值为0.70%～9.84%,预测回收率为99.30%～109.84%;配对t检验的结果表明样本的预测值与真实值之间无明显差异,说明模型是准确可靠的。结果表明,SERS（surface-enhanced Raman spectroscopy）方法可以实现大白菜中马拉硫磷残留的快速检测。

多菌灵农药的激光拉曼光谱分析

实验采集多菌灵农药的固体和液体拉曼光谱信号，对固体的原始拉曼光谱信号进行小波去噪预处理，利用正交试验方法筛选小波去噪参数的最优组合。结果表明，采用db2小波基函数、分解层数为2、阈值方案选择为rigrsure、重调方式为sln时，去噪效果最好，信噪比为62．483。根据不同官能团的振动模式，对去噪后的拉曼光谱分3个波数段（1400～2000，700～1400，200～700 cm^-1）进行谱峰归属和分析，得到了多菌灵农药分子在不同波数范围内的特征振动模式，其中，在619，725，964，1022，1265，1274和1478 cm^-1处的拉曼信号较强，可作为固体多菌灵农药的特征峰。从多菌灵农药的液体拉曼光谱中，找到了629，727，1001，1219，1258和1365 cm^-1特征峰，这些特征峰跟固体多菌灵农药的特征峰基本吻合。研究结果可为拉曼光谱分析技术在食品及农产品中农药残留的快速筛选提供判别依据。

基于纳米银粒子增强荧光测定鸭肉中土霉素残留量

在纳米银粒子(AgNPs)和乳化剂OP-10的作用下,土霉素(OTC)与Eu(Ⅲ)生成的配合物可产生较强的荧光强度,本文将此荧光增强机理用于检测鸭肉中残留的OTC。首先,分析了OTC+Eu+AgNPs+OP-10体系和OTC+Eu+AgNPs+OP-10+duck meat extract体系的荧光光谱特性。然后,分别分析了AgNPs加入量、Eu3+加入量、乳化剂OP-10和反应时间对OTC+Eu+AgNPs+OP-10+duck meat extract体系的荧光强度的影响,确定了最佳实验条件。最后,建立了预测鸭肉中OTC残留量的标准曲线。实验结果显示:鸭肉提取液中OTC含量与617nm处峰面积之间呈良好的线性关系,其预测集的相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.996 6和0.622 3mg/L。该结果表明,提出的研究方法可满足鸭肉中OTC残留量的快速测定要求。

基于等离子体锥形空间约束对土壤中Cr的LIBS研究

为了提高激光诱导击穿光谱（LIBs）技术对土壤中重金属元素的检测灵敏度，降低检测限，以国家标准土壤中cr元素为研究对象，实验时，在LIBs装置中与样品接近的聚焦透镜下方安装一个锥形罩，锥形罩的小端面直径为20mm，大端面直径为45mm，目的是对等离子体发射信号形成空间约束，并且在一定程度上约束等离子体本身。实验得到CrI425．44呦的最佳延迟时间为1．3扯s，相对标准偏差低于10％。与无锥形空间约束的装置相比，cr的特征光谱强度增强了7％以上。以土壤中的Cr在60～400ug·g^-1之间的浓度建立定标曲线，有空间约束下定标曲线的线性拟合相关系数为0．99771，cr的检测限为18．85ug·g^-1，而没有空间约束下定标曲线的线性拟合相关系数为O．99l22，cr的检测限为36．99ug·g^-1。由此表明锥形空间约束能够提高目标元素的灵敏度和光谱强度，在UBS技术检测土壤中Cr元素时有很好的辅助作用。

有机磷类农药的密度泛函理论计算及拉曼光谱研究

有机磷类农药常被用于防治植物病、虫、害,但对人、畜的急性毒性很强,能抑制乙酰胆碱酯酶。三种有机磷类农药分子(乐果、敌百虫和伏杀硫磷)的分子构型用GaussView3.07构造,理论计算采用密度泛函理论(density functional theory,DFT)的B3LYP/6-31G(d,p)基组,并将实验拉曼光谱、理论计算拉曼光谱和表面增强拉曼光谱(SERS)进行比较。结果表明,三种有机磷类农药分子的实验值与理论方法计算值具有很好的匹配性,并对三种有机磷类农药分子(乐果、敌百虫和伏杀硫磷)在400~1 800cm-1范围内的振动频率进行了全面地归属,找到了这三种有机磷类农药的特征峰。有机磷类农药分子的振动峰中会出现相近的波数,P—O基团引起的波数在1 140~1 320cm-1之间,PS的伸缩振动的谱带在535~750cm-1范围,含有P—O—C基团的有机磷类农药在920~1 088cm-1范围产生一个谱带。对比分析三种农药的实验拉曼光谱和表面增强拉曼光谱,找到了这三种有机磷农药分子各自主要的表面增强拉曼特征峰,这些表明利用SERS技术可以用来鉴定有机磷农药。研究结果为有机磷农药的定性定量分析提供了理论基础。

基于表面增强拉曼光谱的鸭肉中螺旋霉素残留检测

利用表面增强拉曼光谱(SERS)法结合自适应迭代重加权惩罚最小二乘法(air-PLS)快速检测鸭肉中的螺旋霉素残留。首先采用OTR202作为SERS活性基底,确定了螺旋霉素的1 622 cm-1峰可以作为其在鸭肉提取液中残留检测的拉曼特征峰;然后,通过单因素分析法确定了实验的最佳条件,并在该条件下建立了螺旋霉素浓度范围介于4.0~50.0 mg/L之间的鸭肉提取液加标样本的标准曲线,并获得了良好的线性关系且线性回归方程为y=26.681x+1233.5,决定系数R2=0.980 2,最低检测限为4 mg/L,预测样本的平均回收率为73.38%~105.25%。研究表明,采用SERS技术可以实现鸭肉中螺旋霉素残留的快速检测。

噻菌灵农药的表面增强拉曼光谱分析

利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)分析噻菌灵农药的拉曼特征峰。采用微波法制备银溶胶表面增强基底,利用激光显微共焦拉曼光谱仪分别采集514.5和785nm激发波长下的噻菌灵农药拉曼光谱,解析不同激发波长下的拉曼特征峰并进行比较。结果表明:不同激发波长下噻菌灵的拉曼峰强度和拉曼频移差异较大,514.5nm激发波长下的782和1 012cm-1最强,是C—H变形振动较强特征峰,而785nm激发波长下的1 284,1 450和1 592cm-1最强,是环振动和CN伸缩振动较强特征峰。对比分析各个激发波长下噻菌灵的SERS谱图,找到了噻菌灵农药的5个较强特征拉曼峰:782,1 012,1 284,1 450和1 592cm-1。这些特征峰可作为食品及农产品中噻菌灵农药残留定性定量判别的依据。

叶菜中噻菌灵农药的SERS快速检测研究

为了检测叶菜中噻菌灵农药残留,利用快速前处理方法提取空心菜菜汁,分别采集不同浓度噻菌灵水溶液的表面增强拉曼信号和以菜汁为基质的噻菌灵溶液表面增强拉曼光谱信号.结果表明,噻菌灵水溶液的表面增强拉曼信号在0.1～10 mg·L-1范围内具有良好的线性关系,选取1 009cm-1特征峰强度制定噻菌灵的标准曲线,相关系数为0.9922.以菜汁为基质的噻菌灵溶液表面增强拉曼光谱最低检测浓度为0.2 mg·L-1,在该浓度下,990、1 225和1 527cm-1处的特征峰明显,与噻菌灵水溶液的特征峰振动归属一致,可作为鉴别叶菜中噻菌灵农药残留的依据.研究结果为叶菜中农药残留的快速检测提供了方法支持.

鸭肉中环丙沙星残留的表面增强拉曼光谱测定

为实现鸭肉中环丙沙星(CIP)残留的快速检测,建立了一种鸭肉中CIP残留的表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测方法。进行了增强基底的紫外-可见吸收光谱分析和鸭肉中CIP残留检测的SERS可行性分析。通过单因素实验,确定了金胶加入量、含CIP的鸭肉提取液加入量、氯化钠溶液加入量和吸附时间。在最佳实验条件下,建立了鸭肉中CIP残留的SERS检测的标准工作曲线,决定系数(R2)为0.987 9,预测样本中CIP的平均回收率为97.0%~111.7%。实验结果表明,鸭肉中CIP残留的SERS快速检测方法是可行的。

基于SERS技术的茶叶中乐果农药残留的快速检测

基于表面增强拉曼光谱方法(surface-enhanced raman spectroscopy,简称SERS)与快速溶剂提取前处理技术,建立茶叶中乐果农药残留的快速检测方法。以金纳米粒子为增强基底,分别采集不同浓度乐果溶液的表面增强拉曼光谱和不同浓度以茶叶提取液为基质的乐果溶液表面增强拉曼光谱;采用无水硫酸镁、四氯化三铁、石墨化碳对提取液进行净化处理,去除基质中叶绿素、矿物质、茶多酚、碳水化合物等物质的干扰;762、902、1 050、1 160、1 210、1 310、1 653 cm-1这7处谱峰可作为鉴定乐果农药的峰。结果表明,茶叶中乐果农药最低浓度能达到1.0 mg/L以下;对不同浓度以茶叶提取液为基质的乐果溶液表面增强拉曼光谱进行分析,发现762 cm-1处特征峰强度与乐果浓度在1~10、8~25 mg/L内具有良好的线性关系;配制3个浓度样本验证方法的准确度,平均回收率为93.89%~96.36%,相对标准差为2.59%~4.87%,均小于5.00%,说明用该方法检测茶叶中的乐果农药具有较高的准确度和精密度。

茶叶中多菌灵残留的SERS快速检测

采用表面增强拉曼光谱方法(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)结合快速溶剂提取前处理方法快速检测茶叶中多菌灵农药残留。以表面增强试剂为基底,采集不同浓度多菌灵溶液的表面增强拉曼信号;以表面增强试剂为基底,采集以茶叶提取液为基质的不同浓度多菌灵溶液表面增强拉曼信号。结果表明:630、730、1 004、1 221、1 262、1 368、1 462、1 528 cm-1处的拉曼信号较强,可作为多菌灵农药的特征峰;采用SERS方法检测干茶中多菌灵农药的最低检测浓度为2 mg/L,满足国标检测茶叶的要求;选用630 cm-1处的峰强度与多菌灵浓度制定标准曲线,在2~50 mg/L具有良好的线性关系,线性方程为y=15.731x+1 151.9,r2=0.980 2;回收率为86.84%~92.40%,相对标准偏差均小于5%,说明本方法有良好的重现率。

氨基甲酸酯类农药的密度泛函理论计算及拉曼光谱研究

为了获得氨基甲酸酯类农药分子的分子结构振动信息,应用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP杂化泛函和6-31G(d,p)基组对三种氨基甲酸酯类农药(西维因、克百威和涕灭威)分子进行了几何结构优化和频率计算,利用拉曼光谱仪采集了这三种氨基甲酸酯类农药的实验拉曼光谱,并将理论方法计算的拉曼光谱和实验拉曼光谱进行比较。结果表明,理论方法计算的结果与实验值具有很好的匹配性。对三种氨基甲酸酯类农药分子在400~3 200 cm^(-1)范围内的振动频率进行了全面地归属,找到了氨基甲酸酯类农药分子的四个特征峰,分别位于874,1 014,1162和1 716 cm^(-1)附近。对比分析三种农药实验拉曼光谱的差异,找到三种农药分子各自不同的特征峰。研究结果为氨基甲酸酯类农药的检测分析提供了理论基础,将应用于农产品中氨基甲酸酯类农药残留的鉴别。

苯并咪唑类的密度泛函理论计算及拉曼光谱研究

利用激光显微拉曼光谱仪采集了三种苯并咪唑类农药（多菌灵、噻菌灵和苯菌灵）的拉曼光谱。应用密度泛函理论（DFT）中的B3LYP杂化泛函和6-31G（d,p）基组对三种苯并咪唑类农药分子进行结构优化和拉曼光谱振动频率计算。结果表明,理论计算得到的振动频率值与实验测得值吻合较好。对三种苯并咪唑类农药分子在200-3 500cm-1范围内的振动模式进行归属,找到了苯并咪唑类分子的3个特征峰,分别位于1 015,1 265cm-1和1 595cm-1附近;对比分析三种农药拉曼光谱的差异性,找到三种农药分子各自不同的特征峰。研究结果可为苯并咪唑类农药的拉曼光谱分析提供理论依据,将促进食品和农产品中苯并咪唑类农药残留的快速检测研究。

基于同步荧光光谱法的鸭肉中西维因残留含量检测研究

为了快速测定鸭肉中西维因残留含量,提出应用同步荧光光谱法检测鸭肉中西维因残留含量,同时运用遗传算法-支持向量回归(GA-SVR)建立了鸭肉中西维因残留含量的回归预测模型。首先,通过荧光分光光度计分别采集了西维因水解物和含有西维因的鸭肉的三维同步荧光光谱图,经过分析确定了最佳波长差Δλ都为140nm;其次,分析了鸭肉中西维因的浓度猝灭现象;最后采用GA进行同步荧光光谱的优化和选择,根据交互验证均方根误差(RMSECV)选择出了21个特征波长,并分别用全波长和21个特征波长作为SVR回归预测模型的输入特征变量,发现通过GA选择的特征波长可以得到更好的预测效果,并且其预测集的相关系数(R2)达到0.976 4,均方根误差(RMSECP)为12.232 2。试验结果表明利用同步荧光技术结合GA-SVR方法能有效、快速的检测鸭肉中西维因残留含量。

纳米银粒子增强铕(Ⅲ)配合物荧光对鸭蛋蛋清中强力霉素残留量的检测

强力霉素能与铕(Ⅲ)相互作用生成EuDC配合物并发射出铕(Ⅲ)的荧光特征峰,且该荧光峰能够通过纳米银粒子的金属增强荧光效应得到进一步增强。本文将这一方法应用于鸭蛋蛋清中强力霉素残留量的检测。首先,利用三维荧光光谱法确定了检测鸭蛋蛋清中强力霉素残留量的最佳激发波长和最佳发射波长分别为390 nm和617 nm。然后,在最佳激发波长下,通过单因素实验确定了实验的最佳条件。最后,通过对浓度范围为0.5~30 mg/L的样本进行分析,发现鸭蛋蛋清中强力霉素的浓度与荧光强度呈现良好的线性关系,并得到检测限为0.5 mg/L。研究结果表明,通过纳米银粒子增强铕(Ⅲ)的荧光可以实现鸭蛋蛋清中强力霉素的快速检测。

基于LIBS技术的脐橙中铜含量联合区间偏最小二乘法定量分析

选用60个果形相当的脐橙样品进行激光诱导击穿光谱（LIBS）试验，引入联合区间偏最小二乘法（siPLS）的分析方法，实现水果脐橙中重金属铜元素的 LIBS定量分析。先对脐橙在320～340 nm波段内激光诱导击穿光谱进行九点平滑处理，并提取特征光谱CuI324．75 nm为分析线。采用siPLS方法将光谱划分为25个子区间，当选择其中5、14、16、224个子区间建立的模型时效果最佳，其校正集相关系数和均方根误差分别为0．9883和5．61，预测集相关系数和均方根误差分别为0．9792和8．62。研究表明，与偏最小二乘法（PLS）相比，改进的 siPLS模型更能有效利用光谱中的信息，减少模型计算量，提高预测能力。为进一步实现水果中痕量重金属元素的快速定量分析提供了方法。

基于激光诱导击穿光谱和偏最小二乘法的脐橙中铜含量预测研究

为研究激光诱导击穿光谱检测水果中重金属元素的应用,将激光诱导击穿光谱技术和化学计量学相结合分析脐橙中铜元素的含量。通过偏最小二乘法（PLS）、区间偏最小二乘法（i PLS）、联合区间偏最小二乘法（siPLS）优化建模区域,建立了经过标准正态变换（SNV）校正后光谱的铜含量分析模型。实验结果表明,后两种改进的偏最小二乘法建立的预测效果模型明显优于全波长（320~340 nm）PLS模型,并且当采用si PLS将光谱划分为25个子区间划分,选择其中5、14、16、22四个子区间时建立的si PLS模型效果最佳,其校正集相关系数r和交互验证误差（RMSEC）分别为0.988 3和5.61μg/g,预测集相关系数r和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.979 2和8.62μg/g。研究为进一步实现水果中痕量重金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考。

进出口食品安全信息管理系统的设计与实现

建立科学的食品安全信息平台对我国的进出口食品安全信息工作有十分重要的意义。本文介绍一种已有数据关联性分析系统,该系统基于JavaEE平台,按照MVC模式开发,实现对预警通报、标准方法、危害限量、实验室信息、法律法规等大量数据进行查询、统计分析等功能,具有跨平台、扩展性高的特点。经实际使用表明,可大大提高检验检疫工作效率。

表面增强拉曼光谱技术快速检测鸭肉中的土霉素

目的采用纳米金胶和OTR103作为表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)的活性基底,实现鸭肉中土霉素残留量的快速检测。方法首先使用自适应迭代惩罚最小二乘法(adaptive iterative re-weighted penalized least squares,air-PLS)扣除SERS测定过程中的荧光等背景信号,确定鸭肉中土霉素检测的特征峰。然后应用单变量分析法对纳米金胶、待测样品、OTR103的加入量和吸附时间进行优化,确定最佳实验条件。结果拉曼位移为1271 cm^(-1)处的特征峰可以作为鸭肉中土霉素残留检测的拉曼特征峰,纳米金胶、待测样品和OTR103的最适加入量分别为0.7 m L、70μL和100μL,最佳吸附时间为5 min。鸭肉中的土霉素浓度范围为0.2~22.0 mg/L时,土霉素浓度(X)与其在1271 cm^(-1)处的SERS特征峰强度(Y)之间有良好的线性关系,线性回归方程为Y=245.24X+647.29,决定系数(RC2)为0.9891,检测限为0.2 mg/L。预测集样本中土霉素含量的真实值与预测值之间的决定系数(RP2)为0.9941,均方根误差(RMSEP)为1.1341 mg/L,回收率为74%~102%。结论该方法可用于鸭肉中土霉素残留的快速检测。

基于表面增强拉曼光谱的鸭肉中己烯雌酚残留检测

采用表面增强拉曼光谱(SERS)法建立了一种快速检测鸭肉中己烯雌酚(DES)残留的方法。采用单因素分析法确定了合成金胶所需的柠檬酸三钠、纳米金胶、含DES的鸭肉提取液和硫酸镁溶液的最优加入量以及拉曼光谱的较佳采集时间。对鸭肉做简单的前处理后,建立鸭肉中的DES残留检测的定量分析模型。再以鸭肉提取液中DES浓度与819cm^(-1)处特征峰峰强建立标准曲线方程,可达到0.5mg/L的最低检测浓度。根据标准曲线方程得到其预测集的决定系数(R^2)为0.969 0,预测均方根误差(RMSEP)为0.728 1mg/L,平均回收率为83%～133%。试验结果表明,该方法可用于鸭肉中DES残留检测。