应用案例| ATR7010拉曼光谱仪在食用油掺杂和产地鉴定中的应用

摘要

本文介绍了使用拉曼光谱法进行茶油掺杂和产地鉴定中的应用。使用拉曼光谱仪对其进行检测，采用基线校正算法建立模型，结果显示拉曼光谱强度与茶油含量具有较强的线性关系且可用于对油品产地进行鉴定。以茶油的质量与拉曼光强度建立模型，对未知的茶油掺杂进行预测，得到了很好的结果，准确度误差在2%以内。

应用背景

食用油作为高效的能量来源，人体每时每刻的生理活动都需要能量的支持，每百克食用油可以产生约900千卡的能量，是同等重量下碳水化合物和蛋白质的2倍多，所以说吃油是人体获取能量的重要途径。据报道，很多餐厅、快餐店、炸鸡店油炸用油会出现重复油炸食物的现象，用废食用油烹煮食物，会产生致癌物质，例如苯并(a)芘，对消费者的健康构成严重风险。

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传统食用油掺杂检测方法主要依赖于理化法、色谱法、气质连用法，红外法等检测手段，这些检测方法往往需要繁琐的前处理过程，费时、费力且费用高，且无法确认油品的产地，这对一些企业和单位进行食用油的掺杂检测和产地鉴定造成了一定的困难。

Haoquan Jin收集厨房废弃食用油样本并与5种常见食用植物油进行比较，测定过氧化值和碘值还有核磁共振，以揭示废弃食用油与选定食用植物油拉曼光谱差异的机制，并结合化学计量学方法来区分废食用油和食用油。

Berghian-Grosan C提出了一种基于机器学习算法快速处理拉曼光谱的食用油鉴别新方法，不仅可以实现掺假检测，而且可以对掺假量进行初步估计。

Kwofie F研究了拉曼光谱学和模式识别方法在食用油类型识别问题中的应用。对15个品种的53个食用油样品在2cm^-1分辨率下进行了拉曼光谱数据采集。根据食用油脂的饱和度和多不饱和脂肪酸与单不饱和脂肪酸的比值，将15种食用油脂分为5类。

Duraipandian S采用拉曼光谱技术结合多重变量分析特级初榨橄榄油与其他低价食用植物油的掺杂问题，建立了二元、三元和四元油混合物的偏最小二乘校正模型(pls)，并对其进行了10倍交叉验证，以确定其纯度，可以确定掺入一种或多种廉价油脂后的加标纯度。该方法不仅适用于食品，而且适用于从生产现场和其他食品中获得的食品。

Shanshan Du等人利用便携式拉曼光谱仪研制了一种用于食用油品质直接分类的双液界面等离子体阵列定量分析仪，借助于主成分分析法分析该仪器采集到的数据，能够快速区分橄榄油、玉米油、菜籽油、豆油、葵花油和亚麻籽油这6种食用油的氧化油和掺假。

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图2-1 实验照片

图2-2 拉曼定量分析软件

图3-1 食用油的拉曼特征谱图

图3-2 不同产地茶油的拉曼特征谱图

图3-3 使用拉曼定量软件进行产地的鉴定

图3-4  不同掺杂茶油浓度与其拉曼特征峰强度的关系

图3-5 多元线性回归模型

• 探测器:超高灵敏快速制冷制冷型（-10°C）512像素InGaAs探测器
• 激发波长(可选）：532nm、785nm、1064nm
• 信噪比：>3000:1
• 温度稳定性：谱移 ≤ 1 cm^-1 (10-40 ℃)
• 半峰宽：0.1 nm
• 光谱范围(cm^-1)：200-2600
• 尺寸：约30cm×22.5cm×13.2 cm; 重量：＜10KG
• 软件功能：数据建模、实时监测并定量分析反应过程中的物质浓度趋势（二维和三维图）
• 应用领域：结晶过程、生物催化与酶催化 、流动化学、多晶型物识别、生物过程监测、化学合成等