（应用化学专业论文）7种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析.pdf

摘要 采用傅里叶变换红外光谱仪扫描多种大豆油、花生油、米糠油、棉籽油、芝麻油、 棕榈油及菜籽油样品的红外吸收光谱，对光谱进行预处理后，提取各种油脂的红外特征 信息，选取1 1 个强度较大的特征吸收峰进行考察，发现1 0 9 9c m l 、1 1 1 9c l n l 、1 7 4 6c m - 1 、 2 8 5 5g l n 1 处的吸收峰特征性强，各种油脂在这些特征峰处都有各自的特征，因而选用这 四个吸收峰作为信息点，以两两吸收峰参数的比值为坐标，绘制二维图进行分析，对各 种油脂进行判别。判别结果显示大豆油、棕榈油及花生油样品均分布在各自的区域范围 内，红外信息点之间没有交叠，与其它油脂也很少交叉；米糠油、棉籽油、芝麻油样品 的信息点分布较分散，与其它几种油脂的交叉区域较多，判别结果欠佳；菜籽油的红外 信息点则更加分散。对植物油的红外光谱进行二阶导数处理，并计算峰值，采用e x c e l 软件对多个吸收峰的多个参数进行比值处理，确定出参数后绘n - 维图进行判别得出， 只有大豆油、棕榈油及棉籽油的信息点相互之间无交叉。运用g a t l a b 软件中的面积计算 方法对红外光谱数据进行处理，求出了各油脂样品区别于其它样品的特征峰面积。将多 种植物油在1 0 6 6c m l 1 1 2 6 锄。1 范围内的红外吸收光谱数据输出，采用o r i g i n 软件进行 多项式拟合，得出各种植物油脂红外光谱曲线中吸光度与波数之间的数学表达式，通过 各项的系数差异对多种植物油进行考察，发现大豆油、花生油、棉籽油及棕榈油的拟合 曲线相互之间有着明显的区别。分别考察了无水乙醚和石油醚作为提取剂时的提取效 果，结果表明石油醚优于无水乙醚。将纯化前后的植物油样品，采用同样方法进行处理 及分析，发现色素等微量组分对样品的红外信息干扰较小，分离纯化前后红外吸收峰信 息无明显变化。针对1 1 种空白大米和1 8 个涂不同浓度石蜡的大米样品，以石油醚提取的 油脂为试样，采用试验方法进行判别分析，结果表明：特征峰的面积比值与所涂石蜡含 量成线性变化，大米油脂的特征峰面积比值具有特定的分布区域，判别效果理想。 关键词：傅里叶变换红外光谱植物油m a t l a b 多项式拟合判别分析 a b s t r a c t t h eg o a lo ft h es t u d yi st ou s ef o u r i e rt r a n s f o r mi n f i a r e ds p e c t r o s c o p y ( f t i r ) f o r d i s c r i m i n a t i n gd i f f e r e n te d i b l eo i l s ms p e c t r ao f t h es o y b e a no i l s ，p e a n u to i l s ，r i c eb r a no i l ， c o t t o n s e e do i l s ，s e s a m eo i l s ，p a l mo i l sa n dr a p e s e e do i l sa r eo b t a i n e db yf t i r , a n da r e p r e t r e a t e d t h ec h a r a e t e r i s t i ci n f o r m a t i o ni sp i c k e du p i ti sf o u n dt h a tt h ep e a k sa t1 0 9 9c i n l 、 1 1 1 9c m 1 、1 7 4 6c m 1 、2 8 5 5c r l l la l e c h a r a c t e r i s t i c f o r e a c h o i la n d f a t s o t h e 4 p e a k sc a n b e u s e d 嬲t h ec h a r a c t e r i s t i cp o i n tt od i s e r i m i n a n tt h eo i l s 1 1 抡t w od i m e n s i o na n a l y t i c a lc h a r t w e r e d r a w b y t h er a t i o o f p a r a m e t e r f r o m t w o p e a k sa s t h e x - a x i s ，t h er a t i oo f p a r a m e t e r f r o m t h eo t h e rt w op e a k sa st h ey - a x i s 1 1 1 er e s u l ts h o w st h a ts o y b e a no i l s p e a n u to i l s , a n dp a l m o i i sc a nb ed i s t i n g u i s h e df r o mo t h e r si nt h ef i g u r e 1 1 1 ei n f o r m a t i o np o i n t so fr i c eb r a no i l s , c o t t o n s e e do i l sa n ds e s a m eo i l sa r es o a t t e r e d ，a n dt h e r ea l es o m ea r e aw h i c hi so v e r l a p p e d w i t he a c ho t h e r n 心d i s c r i m i n a n tr e s u l t sa r ei n f e r i o rt ot h er e s u l to fs o y b e a no i l s 。p e a n u to i l s a n dp a l mo i l s ；t h ei n f o r m a t i o np o i n t so f r a p e s e e do i l sa r em o r es c a t t e r e d c a l c u l a t e dt h ep e a k v a l u eo ft w od e r i v a t i v es p e c t r a , t h eu s e f u lr a t i o so fp a r a m e t e ra r ec h o s e nb ye x c e ls o f tw a r e ， a n dd r a wt w od i m e n s i o nc h a r tt od i s c r i m i n a t i o na n a l y s i s b u tt h er e s u l t sa r eu n s a t i s f i e d 1 1 舱 s t u d ya l s ou s i n gm a t l a bs o r w a r et od i s p o s et h ei n f o r m a t i o no ft h es p e c t r a ，a n do b t a i n e dt h e n o r m a l i z a t i o na r e a so ft h es p e c t r ap e a k so ft h eo i ls a m p l e s n 伦e x p r e s s i o n so fp o l y n o m i a l f i t t i n go fs p e c t r af o rt h ed a t ab e t w e e nt h ew a v en u m b e ra n dt h ea b s o r b e n c yo fe a c hk i n do f o i l sw e r eo b t a i n e db yo r i g i ns o f t w a r ei n1 0 6 6c m 1 1 1 2 6c m d i f f e r e n to i l sh a v ed i f f e r e n t e x p r e s s i o n s ，d i f f e r e n to i l sc a nb ed i s c r i m i n a n t e db yt h ep o l y n o m i a lc o e f f i c i e n ti ne x p r e s s i o n s n l er e s u l ts h o w st h es o y b e a no i l s ，p e a n u to i l s ，c o t t o n s e e do i l sa n dp a l mo i l sh a v em a n y d i f f e r e n c e sw i t he a c ho t h e ro b v i o u s l y 1 1 l es t u d ya l s ou s i n ga e t h e ra n dp e t r o l e u ma e t h e ra st h e d i s t i l ls o l v e n tt od i s t i l lt h eo i la n df a ti ns o y b e a na n dp e a n u ts a m p l e s ，t a k ed i s e r i m i n a n t a n a l y s i st 0t h es p e c t r ai n f o r m a t i o n , t h er e s u l ts h o w st h a tt h ep e t r o l e u ma e t h e ri ss u p e r i o rt o t h ea e t h e r t h ei n f o r m a t i o no ft h es p e c t r ao ft h es a m es a m p l e sw e r ea n a l y z e dt oo t i g i n a l s a m p l e sa n ds e p a r a t e ds a m p l e sw i t ht l c t h er e s u l ts h o w st h a tt h em i n i mc o m p o s i t i o n s ( s u c h a sp i g m e n t ) o fs a m p l e sa r cn o ta f f e c tt h ei n f o r m a t i o no ff t ru s i n gt h ed i s o r i m i n a n t a n a l y s i sm e t h o dt oa n a l y z et h ed i f f e r e n to i l sa st h es a m p l e sw e r ee x t r a c t e db yp c 心o l e n me t h e r i nt h e1 1k i n d so fr i c ea n d1 8k i n d so ft h es a m p l e ss p r e a dd i f f e r e n tl e v e l sl i q u i dp a r a l t i no n r i c e n 圮r e s u l ts h o w st h a t ：皿er a t i oo fp e a ka r e a sa n dt h ec o n c e n t r a t i o n so ft h el i q u i d p a r a f f i na r cl i n e a r t h e r ea r es o m eo b v i o u s l yd i f f e r e n c e sb e t w e e nt h eb l a n kr i c eo i l sa n d t h e o i l so f t h er i c es p r e a dt h el i q u i dd a r 瓶i l k e y w o r d s ：f o u r i e rt r a n s f o r mi n f r a r e ds p e c t r o s c o p y ( f r l r ) ，v e g e t a b l eo i l s ，m a t l a b ， p o l y n o m i a lf i t t i n g ，d i s o r i m i n a n ta n a l y s i s 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得河南工业大学或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文作者签名： 玉塞塞日期：趁司笨互al ：登且 关于论文使用授权的说明 本人完全了解河南工业大学有关保留、使用学位论文的规 定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借 阅；本人授权河南工业大学可以将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段 保存、汇编学位论文。( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：量塞美 日期：地了毒互af 墨日 导师签名： 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 1 1 油脂概述 第一章前言 i l 卜什淋1 h h 一- - c 一- l , 一- o 。c c 。o r r 。2 i ! i 。 ( p a l mo i l ) 、可可脂的主要成分；棕榈酸在常见的植物种子油中含量较低；油酸广泛存 大量的油酸和亚油酸，它们的饱和脂肪酸含量低于2 0 【”。8 种常见脂肪酸的结构式如 河南工业大学硕士学位论文 c h 3 ( c h 2 ) i o c - - o h 月桂酸 o | l c h 3 ( c h 2 ) 1 2 c - - o h 豆蔻酸 o c h 3 ( c h 2 ) 1 6 c - - o h 硬脂酸 iil i i冒 i l | c h 3 ( c h 2 ) 5 c = c ( c h 2 ) 7 c 一0 h 棕榈油酸 i i i i li i ii i l冒iiiij | h 3 c ( h 2 c ) 4 c = c c h 2 c = c ( c h 2 ) 7 c - - o h 亚油酸 hhhhh h o iiiiii c h 3 c h 2 c = c c h 2 c = c c h 2 c = c ( c h 2 ) 7 c o h 亚麻酸 8 种常见脂肪酸结构式 天然油脂中混脂肪酸甘三酯混合物占9 5 以上，类酯物约为1 5 ，其中可皂化 的类脂物有游离脂肪酸、甘一酯及甘二酯、蜡、甾醇酯及三萜醇酯、磷酸酯和醚酯，不 可皂化的类脂物有甾醇、维生素、色素、脂肪醇、烃类及个别油脂中含有的棉酚、芝麻 酚等f 2 1 。 油脂和脂肪酸的物理化学性质由其组成及结构所决定，油脂的特性如色泽、气味、 熔点和凝固点、酸值、皂化值、碘值、酯值等，与脂肪酸的组成和性质有密切关系【3 】【4 1 ， 在分析及检验等方面具有重要意义。油脂可与多种试剂发生成盐和酯化等反应，还可与 卤素、硫氰、硫酸以及一氧化碳等发生加成反应。 1 2 传统油脂分析方法 油脂是一个复杂的混合物，其分离分析涉及到与油脂有关的各个方面。随着相关学 科的发展，油脂分析在深度和广度上都发生了变化，特别是随着现代仪器分析技术的发 2 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 展，油脂分析进入了新的水平【5 1 。常用的利用甘三酯等成分进行分析的油脂分析方法有 色谱法【6 】( g c ，i - i p l c ，脂肪酸组成及甘三酯结构分析) 等；针对油脂中非甘三酯组成 来进行分析的方法有测定折光指数及碘价i r l ，分光光度法i s 】，浓硫酸反应法，冷冻试验 等。 气相色谱法在油脂分析中应用较为广泛，常用于脂肪酸组成分析及甘三酯结构分析。 有报道采用p c a 、人工神经元网络等化学计量学的方法对脂肪酸组成的测定结果进行了 数据处理，成功地对油脂样品进行了聚类分析。但方法需要的评价指标，最终要由专家 人为决定，不能通过仪器对油脂实现自动分类 9 1 。对脂肪酸组成分析一般是将甘油酯水 解成脂肪酸，然后进行甲酯化，用气相色谱分离，火焰离子化检测器检测脂肪酸甲酯化 产物来对油脂进行鉴定分析。甲酯化反应需要在催化剂存在下才能进行。常用的催化剂 有酸催化剂、碱催化剂和重氮甲烷。酸催化剂浓度不能太高否则会造成双键结构变化； 碱催化法不能用于游离脂肪酸的甲酯化【l o 】；重氮甲烷有剧毒，浓度高时还易燃爆。传统 的甘三酯中脂肪酸位置分析方法是利用脂肪酶选择性水解法或用g r i g n a r d 试剂进行化学 降解，然后分析其中甘油一酯和甘油二酯等。利用脂肪酶对甘油三酯进行部分水解，可 能导致酰基移位，使脂肪酸位置分布测定产生误差；降解分析步骤繁琐，消耗时间长， 样品前处理步骤多，且不能检测到油脂中全部甘三酯组成情况，影响油脂的判别分析【l ”。 孟祥河等人报道了使用正相高效液相色谱和蒸发光散射检测器测定和分离单酯、二酯和 三酯化合物，然而，这种分析仅仅适用于油酸酯和亚油酸酯的分析和分离，不能用于不 同脂肪酸组成的甘油酯的分离【1 2 1 。 浓硫酸反应法常用于大豆油( s o y b e a no i l ) 、棉籽油或深色食用植物油中混入桐油的检 验。通常是取浓硫酸数滴于白瓷反应板上，加入待检油样2 滴，反应后根据不同的颜色 来判断油脂的种类【1 3 】。冷冻试验是将油样倒入试管至其高度的2 3 处，于冰箱冷藏放置 4 h ，取出观察，花生油凝固稍有流动，棕榈油奶黄色凝固，其他植物油澄清。这两种方 法都无法精确地对各种油脂进行判别区分。油脂分析也可以利用个别油脂中少量特殊结 构或特殊成分来进行【1 4 1 ，如棉酚、芝麻酚等，但这类方法针对性强，受到油脂精加工 等因素的制约，在油脂的判别区分方面具有较大的局限性。 针对油脂的气味、滋味，折光指数，比重，皂化值，碘值，熔点，膨胀性等测定在 内的油脂的经典理化特征分析，受到油脂的理化特性的限制，很难用一种方法对某种油 脂样品进行测定分析，往往需要用几种经典方法结合在一起进行评价。有文献将各种仪 器分析技术结合起来，对油脂进行分离分析。m a r i k k a r 等采用用气相色谱和液相色谱的 联用的方法，结合多元线性分析技术来测定植物油中所混有的少量猪油【1 6 】。杨元等报道 了以气相色谱一质谱法为分离鉴别手段，辅以简便可靠的样品前处理方式，测定食用檀 河南工业大学硕士学位论文 物油中矿物油的定性分析方法。方法最低检出浓度为1 2g l ( 质量浓度) ，灵敏度较高， 定性结果较为可靠【1 7 1 。但仍缺少一种可用于多种油脂识别的系统方法。 1 3 红外光谱法在结构分析及油脂分析上的应用 红外光谱主要是研究分子中以化学键连接的原子之间的振动光谱和分子的转动光 谱，对有机和无机化合物的定性分析具有显著的特性，常用于鉴别分析。红外光谱波数 范围约为1 1 0 0 0 1 0c m l ，习惯上分为三个区：近红外、中红外和远红外。其中中红外 光区( 4 0 0 0 4 0 0e m 1 ) 是绝大多数有机物和无机离子的基频吸收带出现的区域，由于 基频振动是红外光谱中吸收最强的振动，所以该区最适于进行定性或结构分析。由于中 红外光谱分析法，特别是在4 0 0 0 6 7 0c m - 1 范围内最为成熟、简单，而且目前已积累了 该区大量的数据资料【i s l 。 近几十年来，傅里叶变换红外光谱( f 1 1 r ) 技术发展非常迅速，其灵敏度高，速 度快、波数准确，重复性好，可实现大量样品的快速无损检测，普遍用于有机、无机、 配位化合物以及材料、药物、石油、食品等的分析。随着傅里叶变换红外光谱技术的发 展，红外光谱数据处理技术也在快速发展，红外光谱仪附件也在不断地更新，先进的红 外光谱仪附件的出现，使红外光谱仪的功能不断地扩大，性能不断地提高，红外光谱技 术得到更加广泛的应用。 1 3 1 红外光谱在物质结构及定性定量分析中的应用 在化合物的红外光谱中，每一种化合物和官能团都具有其特征的谱带，各个吸收峰 之间也有关联性，通过解析光谱吸收峰，可对物质进行结构解析。王思宏等采用傅里叶 变换红外光谱法对长白山地区几种红景天品种进行鉴别研究，分别用石油醚，氯仿，甲 醇对长白山地区的野生和栽培高山红景天和长白红景天进行提取，并首次对提取物进行 了傅里叶变换红外光谱测定，用红景天块做了相应的验证研究。结果表明，长白山地区 的野生和栽培高山红景天和长白红景天的红外光谱图谱有明显不同，显示红外光谱法可 用作鉴别其品种或评价其质量的一种手段【1 9 1 。c a n e c a 等将红外光谱信息与多元转换技 术相结合，对柴油机润滑油的保养状况进行监控评价。用多元校正的方法来预测润滑油 的粘性，并采用中红外光谱中的衰减全反射( a t r ) 测量法消除了各种微小干扰，得到 理想的评价结果1 2 0 l 。陈洁梅等利用傅里叶变换红外光谱( f t i r ) 和衰减全反射( a t r ) 技术，建立了一种葡萄糖一6 磷酸( g 6 p ) 和果糖6 磷酸( f 6 p ) 同时定量测量的方法。 分别用吸光度光谱和二阶导数光谱，利用g 6 p ，f 6 p ，t r i s 的主要吸收峰( 1 0 8 6 c m 1 、 4 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 1 0 8 2 c m 1 、1 0 6 5 c m 1 、1 0 3 6 c m 1 和9 7 8 c m 4 ) 数据或指纹区域( 1 2 0 0 9 0 0 c m 1 ) 全段数 据，进行了4 种模式的多元线性回归分析，比较各种模式下浓度的预测值与实测值的相 关系数、平均相对误差和交叉检验均方误差( r m s e c v 值) 。结果表明，采用二阶导 数光谱比采用吸光度光谱所得到的预测值具有更高的精度，而采用指纹区域全段数据比 采用g 6 p ，f 6 p ，t r i s 主要吸收峰的数据所得到预测值具有更高的精度1 2 ”。g e o r g i e v 等 将红外光谱运用于长期暴露于外界的变压器油的检测。他们通过变压器油的红外光谱信 息来测定油中的主要氧化产物，从而对变压器油的氧化变质情况进行判断，保障电器的 安全。研究表明红外光谱在检测变压器油中的羰基及羧基产物方面具有重要的应用价值 田】。g e o r g i e v 等也将红外光谱用于变压器油性能的监控，对变压器油中哌啶酮等抗氧化 剂的性能进行了评价，获得理想的分析结果【2 3 】。 1 3 2 红外光谱在油脂分析中的应用 傅里叶红外光谱技术的近期发展，越来越多地被用于食品行业中，推动了食品分析 的研究。其在在线检测与快速分析方面可以与判别分析或聚类分析等定性定量方法相结 合，发展成为食品领域内很有应用价值测定工具【2 4 l 。 在植物油的分析方面，红外光谱具有广泛的应用前景。例如植物油中的油酸、亚油 酸、亚麻酸均含有c = c 双键，在红外光谱中有c = c 双键的典型吸收峰，而由于含双键 的个数及结构有所不同，各种酸的红外光谱也存在差异，即使含有相同种脂肪酸的油脂， 由于脂肪酸的含量差别，也会在红外谱图上显示出来；同时油脂中的不饱和碳氢键的红 外信息也可作为依据来对油脂进行分析。有些植物油含有一些特殊的物质，例如棉籽油 中含有的棉酚、芝麻油中含有的芝麻酚等，这些特殊的物质在红外光谱中有可能有特定 的吸收峰，这些吸收峰可能成为分析的依据，但也可能成为判定的干扰因素，因而具体 问题还得具体分析。 红外光谱作为一个有效的工具，可对橄榄油毛油中掺加的价格低廉的植物油( 葵花 籽油、大豆油、芝麻油、玉米油等) 进行检测，通过碳碳双键上反式c h 在3 0 0 9 c m 4 处的伸缩振动吸收峰信息可以判断橄榄油毛油中是否掺有其它油脂。红外光谱还可用于 监测处于热及紫外辐射下的玉米油样品的氧化过程，监测发现，油脂经过加热或受到紫 外辐射时，3 0 5 0 2 8 0 0 c m - 1 及1 7 4 5 c m l 区域的吸收峰会发生明显的变化。通过红外光 谱检测，还可以测定出加热后油脂样品中的羰基混合物【2 5 1 。m o r e n o 等采用傅里叶变换 红外光谱技术对烹调用油中因持续受热( 8 0 3 0 0 ，2 0 4 0m i n ) 而氧化变质的多不 饱和脂肪酸进行了测定，对棕榈油、棉籽油及葵花籽油等红外光谱进行了分析，得出这 些油脂的不饱和程度与受热温度之间的关系曲线以及甲基亚油酸不饱和度与红外峰面 河南工业大学硕士学位论文 积比值之间的线性关系【2 6 。他们还采用傅里叶变换红外光谱法测定了不同加热温度和时 间下，烹调用油的不饱和度及反式异构体，考察了多不饱和脂肪酸在受热过程中的热氧 化现象。测定发现，当受热温度大于1 5 0 c 后，油脂的不饱和度开始降低随着温度的升 高而降低，反式异构体开始增加，当温度到达2 5 0 。c 时，表现得最为明显。试验说明了 因不饱和度以及异构体的变化，而引起的多不饱和脂肪酸本质的改变，进而造成了食用 油脂营养价值的降低 2 7 】。 红外和拉曼光谱可区分出油脂独特的指纹图谱并将其用于判别分析，文献对c = c 双键在特定区域的振动进行分析后发现，不饱和的双键在某一区域吸收峰的强度，面积 和高度可反映出脂肪酸，甾醇以及维生素的不饱和程度【2 吼。s i e m e n s 等人将中红外与近 红外光谱相结合，快速测定出了菜籽油、亚麻油和索林油油籽中的脂肪酸组成，他们特 别对油酸，亚油酸，亚麻酸和饱和脂肪酸的含量及碘值的确定方法进行了评价，对近红 外测定中，由于油脂测定量的变化而引起的脂肪酸吸收值的变化进行了考察，均得到理 想的结果。文献指出n i r ，f t i r - a t r ，f t i r - p a s 和f t r f l , m r n 技术均可用于食用油脂 的分析【2 9 】。但目前为止，国内在有关采用红外光谱法对油脂进行分析方面的报道极少。 1 3 3 红外光谱法与计量学方法的综合应用 油脂是一种复杂的混合物，其中含有的甾醇、维生素、胡萝h 素等物质，可能对红 外光谱产生干扰，给解析谱图增加了难度；甘三酯的立体结构的差异也会给红外光谱的 分析带来一定的难度。所以在y a n g 等人的研究中，不仅仅只根据单一的红外图谱来对 油脂进行区分，而是将光谱法和计量学的方法相结合来对不同种类的油脂进行分析，因 为一种光谱分析法并不能完全地对各类油脂进行区分，需要将多种分析方法相结合【2 8 】。 目前，常用于红外光谱分析的计量学方法有：主成分分析法( p c a ) 、偏最小二乘 法( p l s ) 、多元线性回归法、k 最邻近法、s i m c a 、人工神经网络及聚类分析法等【3 0 】。 其中较常用的是主成分分析法及偏最小二乘法。 吕献康等人曾用主成分分析法对1 1 种石斛植物的f t i r 光谱进行分析，取得了良好的 鉴别结果 3 1 1 。刘海旺等用模糊聚类分析法对汽油的近红外光谱进行分析，建立了由汽 油近红外光谱划分和识别汽油类型的模型。并用主因子分析作为汽油近红外光谱的预处 理方法，来压缩数据及隔离噪音。同时引入模糊聚类方法解决了汽油分类中的多样性和 模糊性1 3 2 】。s c h u l z 等将红外与拉曼光谱相结合，对土耳其多种植物的香精油结构特征进 行了分析。他们用水蒸气蒸馏的方法，提取出植物的香精油，将a t r f t i r 技术与 n i r - f t r a m a n 光谱技术相结合，运用p c a 分析法对香精油中挥发性组分的振动光谱进 行评价分析，清楚地区分出了不同种类的香精油样品。该研究为该物质化学特征判别提 6 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 供了一种快速简单的方法。研究中所运用的振动光谱技术在质量控制管理以及蒸馏过程 的在线评测方面都具有广阔的应用前剥明。 p l s 是一种非常有效的化学计量学工具。采用p l s 校正方法处理谱图，使得f t i r 的 应用领域越来越广泛，具有快速、准确、便捷和安全优势0 4 。顾炳和等利用f 1 1 瞄行有 机气体的多组分分析时，在p l s 校正与预测步骤之间加入了诊断步骤，提出了利用参数 来判断待测样与分析校正样的相似性，以确保预测结果的可靠性。他们利用这种方法对 甲苯、苯乙烯、邻二甲苯、间二甲苯和对二甲苯的混合样进行分析，得到的相对标准偏 差r s d 均小于0 1 5 【3 卯。e m m a 在采用f t i r 对e c 和d e m 的混合体系进行定量分析时， 分别对e c 和d e m 建立线性校正模型和多项式模型，预测出平均偏差分别是4 1 4 和 3 9 ，方法简单快捷 3 嗣。y a n g 对三氯甲烷、二氯甲烷和一氯甲烷的混合体系，分别 应用a n n 、传统线性p l s 、多项式p l s 和样条函数p l s 算法进行比较分析，最终确定 a n n 算法可获的最好的分析结果【3 7 1 。李燕在用兀1 r 对谱图严重重叠的组分1 ，3 一丁二烯、 邻二甲苯、氯苯和丙烯醛的混合体系进行多组分同时定性定量分析时，比较了c l s ，p l s 和a n n 等算法的分析效果。并用相对标准偏差r s d 和平均相对偏差( 加旺) 评定这几种 方法，结果表明p l s 分析法最优【3 8 1 。s c h u l z 等人运用最小二乘法对百里香、牛至以及黄 菊香精油的红外光谱进行了快速评价及定量分析 3 9 1 。j e f f e r s o ns 等将偏最小二乘法 ( p l s ) 与人工神经元网络技术相结合，建立分析模型，对f n r - a t r 转换及f t _ n i r 红 外光谱信息进行了分析处理，用于生物柴油混合物中甲酯的含量测定，研究结果表明所 建模型的精确度很高，分析结果理想【4 0 】。v l a c h o s 等将傅里叶变换红外光谱法与计算机 软件技术相结合，对掺有玉米油及芝麻油的橄榄油样品进行了测定，通过红外光谱 3 0 0 9 c m 1 处吸收峰的变化情况，分析出了理想的鉴别结果 2 5 1 。m o s s o b a 采用红外光谱法， 将植物油的红外光谱进行二阶导数运算后，选取导数光谱中9 6 6c i n 。1 波数处的特征峰进 行分析，检测出了用气相色谱没能检测出的饱和脂肪酸中的微量反式酸1 4 ”。这些都有力 地证明了红外技术与计量学的方法联用在鉴别物质种类方面有着较好的效果。 1 4 论文研究内容及目的 植物油中所含有的脂肪酸对甘三酯的物理和化学性质影响较大，脂肪酸在甘油三个 羟基上的分布不同，可产生许多种不同的甘三酯分子。脂肪酸碳链长度接近，物理和化 学性质差异较小，甘油三酰酯之间性质也非常接近，造成了油脂结构的复杂性，对不同 天然油脂进行识别非常困难 4 2 1 。文献报道采用红外光谱法对油脂进行的分析方法通常是 针对某一种油脂掺加其它种类的油脂进行的检测，例如橄榄油中掺加玉米油等，或是测 7 河南工业大学硕士学位论文 定某种油脂样品中的脂肪酸组分，却没有对更多种类的油脂进行系统的分析判别，没有 对各种不同品种的油脂进行考察，无法用于多种油脂的区分。因而寻找一种油脂分析新 方法，对不同油脂进行区分具有重要的应用价值。 本研究确定选用傅里叶红外光谱法，对品种各异的大豆油、花生油、米糠油( r i c e b r a n o i l ) 、棉籽油、芝麻油、棕榈油及菜籽油( r a p e s e e do i l ) 的红外光谱进行考察，提取各 种油脂的特征信息，结合一定的软件分析技术，寻找多种分析方法，对7 种植物油进行 判别分析。采用不同溶剂提取油脂样品，并对所得样品的红外光谱进行分析，考察溶剂 对判别各种油脂的影响。同时采用薄层分离的方法对油脂样品进行组分分离，考察色素 等微量组分对判别结果的影响。 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 第二章植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 傅里叶变换红外光谱( f 1 1 r ) 由于具有指纹特征分析、谱图整体分析、宏观推断分 析等特点，适合于分析复杂化学组成的物质，对各有机结构具有很好的判别分析能力。 植物油脂是天然产物，具有稳定的结构与一定的固定组成，可用傅里叶变换红外光谱解 析其结构信息，找出各种油脂各自的特征信息，进行研究。试验采用傅里叶变换红外光 谱仪测定多种植物油的红外吸收光谱，进行光谱预处理后提取光谱信息，结合数据处理 方法来对这些信息进行选择、归纳、转换，建立各种分析模型，对多种植物油进行判别 分析。 2 1 材料与方法 2 1 1 试验材料 2 1 1 1 主要仪器与试剂 1 主要仪器：傅里叶变换红外光谱仪，日本岛津，i r p r e s t i g e 一2 1 型，可拆卸式溴化钾盐 窗。 2 试剂：冰乙酸；无水乙醚；无水乙醇；9 5 乙醇；正己烷；氯仿；石油醚( 沸程： 第1 类3 0 6 0 ) ；石油醚( 沸程：第1 i 类6 0 9 0 ) ；硫酸；薄层层析硅胶g ( 化 学纯) ；羧甲基纤维素钠。除标注外，均为分析纯。 2 1 1 2 样品制备 1 采集1 8 种大豆样品，每种样品取1 0 0g 左右，粉碎机磨碎成粉状，用直径为1 8c m 滤 纸包样，将滤纸包放入索氏提取器的抽提管内，连接已洗净烘干的接受瓶，加入提取剂， 连接冷凝管，于水浴上加热回流，溶剂回流速度为1 6 1 2 次m ，抽提时间随样品性质及 含油量而定。提取完全，蒸除油中溶剂后，置于恒温干燥箱中加热除去残余溶剂。将所 得油脂样品过滤或者静置2 天，置于干燥器中避光保存备用。 2 花生和芝麻的含油率较高，研碎磨碎，采用样品制备1 的方法提取油脂；花生样品共 l o 种，芝麻样品共8 种。 3 棉籽样品剥除外壳及包衣后再用研钵研碎，采用样品制备1 的方法提取；棉籽样品共8 9 河南工业大学硕士学位论文 种。 4 米糠油样品取自郑州良远科技有限公司，共计8 种；棕榈油为不同油脂公司不同分提 温度下的样品，共计2 2 种。样品品种见表2 1 及表2 2 。 表2 1 大豆、花生、棉籽、米糠、芝麻及菜籽样品 s g ：d d k 大豆油，h s 花生油，m z 棉籽油，m k 米糠油，z m 芝麻油，c z 菜籽油 1 0 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 z l o l1 2 z l 0 2 1 6 z l 0 32 4 z l 0 43 3 z l 0 54 4 z l 0 61 3 z l 0 72 4 z l 0 8 2 4 ( 回炼) z l 0 93 3 z l i o 4 4 z l l l 1 3 大海粮油( 防城港)z l l 2 大海粮油( 防城港) z l l 3 大海粮油( 防城港)z l l 4 大海粮油( 防城港) z l l 5 大海粮油( 防城港)z l l 6 大海粮油( 防城港)z l l 7 大海粮油( 防城港) z l i $ 大海粮油( 防城港) z l l 9 大海粮油( 防城港)z l 2 0 大海粮油( 防城港)z l 2 1 大海粮油( 天津) z l 2 2 2 4 ( 精炼) 2 4 ( 脱色) 2 4 3 3 4 4 ( 软) 1 8 1 8 2 4 3 3 4 2 大海粮油( 天津) 大海粮油( 天津) 大海粮油( 天津) 大海粮油( 天津) 大海粮油( 天津) 嘉里 嘉里 嘉里 嘉里 嘉里 未知 注：z l 表示棕榈油 2 1 2 试验方法 2 1 2 。l 样品分离提纯方法 1 薄层板的制备方法 取洗净干燥好的2 0c m x 2 0c m 的玻璃板，依次用无水乙醇、无水乙醚擦拭干净，称 量3 2g 硅胶g ，量取8 6m l 蒸馏水放入5 0m l 锥形瓶中震摇均匀后，均匀地铺于玻璃 板上，薄层板在空气中晾干后放到烘箱中1 1 0 下活化1h 1 5h ，活化好的薄层板置 入干燥器中备用。 2 样品分离及收集方法 点样：油脂样品溶解在正己烷中，稀释成浓度为5 0 的正己烷溶液( v v ) ，用毛 细管吸取样品溶液点于在2 0c m x 2 0c m 的薄层板上。 展开：在展开室中加入一定量的展开剂，将硅胶板放入，待溶剂前沿离上端有1c i i l 左右时取出硅胶板，晾干。 样品收集：收集硅胶板上油脂样品中分离后的甘三酯组分，同硅胶一起转移至收集 瓶中，收集足够量( 约1 0 块硅胶板的分离量) ，用正己烷溶解，过滤，除去滤液中的溶 剂，得到l 滴左右的油脂样品即可，保存备用。 河南工业大学硕士学位论文 2 1 2 2 样品测定方法 采用日本岛津公i r p r e s t i g e 一2 1 型傅里叶变换红外光谱仪进行扫描：仪器预热稳定 后，采用k b r 可拆卸液体池加样。扫描傅里叶变换红外吸收光谱，扫描范围：4 0 0c m 1 4 0 0 0c m l ，分辨率：4e m l ，扫描次数：7 0 次。保存谱图。 2 1 2 3 光谱及光谱数据的处理方法 l 光谱处理方法 采用9 点平滑、峰高归一化及基线校正等方法对光谱进行预处理【4 引。 2 数据处理方法 ( 1 ) 分别考察傅里叶变换红外吸光度光谱的特征吸收峰，选取具有代表性的红外信息 进行处理，并选取不同吸收参数，考察不同参数下的判别分析结果，绘制二维分析图进 行判别； ( 2 ) 对原始红外光谱进行二阶导数处理，提取信息，将试验所选择特征峰参数的比值 为坐标，绘制直观的二维分析图进行判别； ( 3 ) 运用m a t l a b 中的面积归一算法对部分光谱信息进行处理，求出各植物油的面积， 进行比较； ( 4 ) 将部分特征光谱数据采用多项式拟合的方法，求出吸光度与波数之间的数学表达 式，通过各项系数的差异来对6 种油脂进行判别分析。 2 2 结果与讨论 2 2 1 提取剂的考察 不同溶剂溶解组分会产生差异，选择不同提取溶剂时，所得油脂的组成可能会有所 不同。分别采用无水乙醚和石油醚作为提取剂提取大豆和花生样品，考察提取剂对红外 信息的影响。 将1 8 种大豆样品分为两组，每组9 种样品。花生样品为相同品种的两组样品，分别 采用乙醚和石油醚在相同条件下提取。现以乙醚提取的大豆油及花生油样品为例加以说 明，9 种大豆样品与1 0 种花生乙醚提取样的红外图谱如图2 1 及图2 2 所示。( 石油醚提取 大豆油及花生油样品的红外吸收光谱图见图2 9 及图2 1 0 ) 7 种植物油傅里叶变换红外光谱判别分析 图2 - 19 种大豆乙醚提取物的红外吸收光谱 图2 - 21 0 种花生乙醚提取物的红外吸收光谱 以乙醚和石油醚为提取剂所提取大豆油和花生油样品的红外吸收光谱均有1 1 个明 显的吸收峰，它们是油脂样品信息的综合表现，试验利用这些信息的变化情况来考察提 取剂对红外光谱特征的影响。然而，红外吸收峰数目较多，红外信息量较大，相互交盖 也较厉害，无法将所有吸收峰的信息进行一一对照，试验只选取几个波数处的吸收峰进 行考察。通过直接的观测，初步可以看出大豆油与花生油样品的红外谱图在1 0 9 9c n l 、 1 1 1 9e m l 、1 7 4 6c m l 与2 8 5 5c m l 波数附近的峰形及面积均有所差异，因而选取这四个波 数进行分析。分别以乙醚及石油醚作为溶剂所提取的大豆油及花生油样品的特征峰面积 如表2 3 及表2 4 所示。 河南工业大学硕士学位论文 表2 - 3 大豆油红外光谱吸收峰面积数据 y 1y 2y 3y 4 s l s 2 s 3 s 4 9 1 0 82 6 5 91 6 7 8 1 5 4 9d d l 06 4 2 41 5 3 31 9 8 41 8 1 1 6 9 5 0 1 9 5 02 0 3 11 8 7 0d d l l6 5 5 61 4 8 01 7 3 7 1 6 0 8 7 2 9 12 5 9 7 6 0 8 31 7 8 0 6 9 5 4 1 9 4 5 8 4 4 42 3 8 8 6 3 6 2 1 8 5 7 7 2 1 22 1 7 8 2 2 1 9 2 0 9 9 d d l 2 6 8 4 91 5 6 71 8 4 01 7 6 5 1 8 2 l1 7 1 3d d l 36 1 l l1 4 1 61 8 5 11 7 4 5 2 0 3 l1 8 7 0d d l 46 5 5 6 1 4 8 0 1 7 3 7 1 6 0 8 2 5 0 7 2 3 8 7d d l 56 1 1 11 4 1 61 8 5 11 7 4 5 1 9 5 41 7 0 3d d l 66 1 5 5 1 4 7 7 1 8 7 6 1 6 8 l 2 0 7 11 9 7 2d d l 7 5 8 6 01 5 2 l2 0 3 61 7 7 7 d d 0 9 6 4 5 0 1 5 3 2 1 7 6 51 7 4 2d d l 86 7 6 41 5 9 21 9 8 7 1 8 0 4 注：y 表示乙醚提取，s 表示石油醚提取；1 ，2 ，3 ，4 分别代丧在1 0 9 9c m 。1 ，1 1 2 0c m 1 ，1 7 4 6c m l 以及2 8 5 5c m l 波数处的吸收峰 表2 - 4 花生油红外光谱吸收峰面积数据 y ly 2y 3 y 4 s 1s 2 s 3s 4 h s