近红外光谱快速测定大豆油脂含量研究

近红外光谱快速测定大豆油脂含量研究

申锋

中粮黄海粮油工业（山东）有限公司山东日照276808

摘要：社会在不断发展进步，大豆油脂含量检测技术实现创新。近红外光谱快速测定大豆油脂含量是在发展中形成的一个新的技术。本篇文章通过建立大豆油脂含量分析的模型进行数据分析，然后利用国标检测对数据进行检验，对大豆油脂含量技术的发展提供借鉴。

关键词：近红外光谱；检测；大豆油脂含量

大豆是一种常见的油料作物，它的用途非常广泛。目前在大豆压榨的生产实践中，大豆油脂测定是一个非常重要的常规检测项目，主要方法还是停留在理化检测方面。时代变革社会科技进步，大豆油脂的测定方法也进行了改进，与传统的大豆粗脂肪测定相比较来说，近红外光谱快速检测改变了传统的化学检测方法，检测时效性比较高，操作简单方便。把近红外光谱快速检测大豆脂肪含量应用到现实生产中，促进油脂测定方法的更新具有实际意义。

一、近红外分析原理

光谱被分为分子和原子这两种，分子旋转跳跃过程中发出的光束形成光谱就是分子光谱。红外吸收光谱的形成主要是分子在连续的红外线辐射作用下，物质由于其本身的个性特质由官能团来吸收一部分辐射来获取能量，以能量为基础带动全身振动，从初级形态发展到高级形态实现质的飞跃保持激发状态，这样便形成了红外吸收光谱形成的整个过程。根据红外吸收光谱特有的形成特点，在实际生产实践中可以进行分子量的物质组成基础成分分析，完成对组成物质的定量分析。不同物质对近红外光谱辐射吸收的程度不同，但是总体而言在这一区域是有吸收的，牢牢把握这一关键点进行物质组成分析，达到实验分析目标。

二、样品选择

选择的样品要尽可能地齐全，保证样品具有代表性，样品选择是充分考虑各种相关因素。选择大豆样品时，要在不同的地区进行收集，不同土壤生长的大豆进行收集，还有就是不同种类的大豆样品收集，本次研究样品收集一共960份。样品收集完毕，利用科学的方法进行化学分析，对大豆物质成分有效检测，分析大豆的油脂含量和水分含量。研究时选取油脂含量和水分含量在一定范围的具有可研究性的大豆样品，其中油脂含量控制在百分之十七到百分之二十三之间，水分含量控制在百分之八到百分之十三之间，一共选择出380份合适的大豆样品作为本次研究对象。

三、化学分析测定

化学测定分析是有一定标准的，按照国家规定把选取的大豆样品全部进行水分化学值检测，利用广为使用的索氏抽提法对大豆样品的油脂含量进行测定。

（1）进行水分检测

水分测定时，选取合适的铝盒保持质量平衡，放在干燥的环境中，准备好之后放置在鼓风干燥箱保持箱内恒温105摄氏度，一个小时之后把铝盒取出，盖好盖子在干燥器中进行冷却，一个小时以后取出，重复几次上述过程保证每个铝盒质量趋于一致。把提前研磨到一定大小的大豆样品放到提前进行恒重工艺的铝盒上称取2克，称重时让大豆颗粒平铺，盖好盒盖进行称重并且记录。打开盒盖把铝盒放置在之前设定恒温的鼓风干燥箱内，两小时后取出盖好盖子放在干燥器中半小时，然后进行称重并记录。完成之后重复之前步骤再次干燥降温，直至两次称重质量差距控制在0.002克以内，以此作为恒重计算大豆水分含量。

（2）进行油脂含量检测

取出3.000克粉碎后大豆样品颗粒（保持精确性控制在0.001克内），放置在准备好的滤纸纸筒上，利用索氏抽提法，把滤纸筒放置在连接抽提瓶的提取器内，加入一定量的石油醚后进行加热，回流抽提大约需要8个小时，完成之后对石油醚进行回收，取下抽提瓶在容积小于2毫升时水浴加热，在105摄氏度恒温干燥下进行干燥处理，一个半小时后放置在干燥器中降温，半小时之后进行称重并记录数据。对上述实验研究进行重复性操作，保证两次测量的重量在0.002克差距内，计算出大豆油脂含量。

四、构建预测模型

搭建模型利用国际上通用的FOSS2500近红外光谱仪进行大豆样品检测，检测时样品选择依照上面油脂含量控制在百分之十七到百分之二十三之间，水分含量控制在百分之八到百分之十三之间，研究中选取大约400份样品进行模型预测。分析研究时把利用国家标准传统方法检测的大豆水分和油脂含量结果与当前利用近红外光谱对大豆样品进行扫描获得的特征光谱相结合。利用红外线相关处理方法进行科学处理，最后利用统计学的最小乘法原则建立大豆水分和油脂预测曲线，在近红外光谱测定下进行预测分析。

五、验证模型效果

对模型效果进行分析验证，选取模型之外其他的三组每组20份油脂含量不同的大豆样品，对此次研究构建的近红外光谱检测模型进行可靠性和稳定性的检验。进行结果验证时还要提前收集没有参与模型的30个样品，第一组大豆样品的油脂含量控制在17.0%到18.5%之间，第二组选定油脂含量在18.5%到20.2%之间的20份样品，最后剩下的油脂含量在20.0%-21.5%的大豆样品作为第三验证组。利用较为先进的技术进行大豆油脂含量研究，利用近红外光谱样品检测原理，对上一步骤中建立的模型进行数据分析与测算，对数据有效分析得出模型结果对大豆油脂含量进行预测。将第三步骤中利用国标传统检测方式的检验结果与第四步骤中利用近红外光谱建立模型检测大豆油脂含量预测成果相对比，在对比中进行检验。双方对比结果分析展示，实际检测中忽略大豆存在的略微的差异性，去除研究中的异常数值，把三组检验数据与国标检验的结果进行绝对差值比较，第一组验证组与国标检测结果差值为算数平均值为2.66%，第二组验证组与国标检测结果差值为算数平均值为1.93%；第三组验证组与国标检测结果差值为算数平均值为2.13%，对标检测方法检测大豆内粗油脂含量与利用近红外光谱对大豆油脂检测结果相比较来说，从三组验证组数据与国标检验的差值算数平均值都是小于10%的状态来看，这两种检测方式之间并没有明显的差异性，两种检测方式的一致性很高。

六、结论

由上述实验结果显示，传统的利用国标方法和现代化的近红外光谱检测方法都可以对大豆内油脂含量进行准确测定。但是，利用近红外光谱检测大豆油脂含量时建立定量分析模型，对数据进行系统性分析，可以高速准确的实现研究的目的快速进行检测获得检测数据，检测的结果经国标方法检测，两者数据结果没有明显差异，误差控制在合理的范围。

总结

顺应时代进步大豆检测技术更新改革，建立近红外光谱实验模型对大豆油脂含量进行分析是现在检测的一种发展趋势。本文研究中对利用近红外光谱检测方法进行实践验证。在实践操作中，利用近红外光谱检测方式，积累经验搭建不同物质对近红外光谱吸收的模型图，构建近红外光谱实验模型进行相关数据分析，实现研究目的，并且把这种新型检测手段在实际生产生活中进行推广，避免了传统检测中时间和化学药剂的浪费，流程简单方便易操作比较容易进行推广，促进了大豆油脂含量检测技术的创新发展。

参考文献：

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