食用油过氧化值的紫外光谱测定方法研究

食用油过氧化值的紫外光谱测定方法研究

柴油在加工和储存过程中容易受到氧气和热量的影响，导致氢氧化反应。氢氧化反应容易被分解为小分子醇、醇和酮。这些物质不仅会影响油的味道，还会降低营养价值，损害人类健康。过氧化值(peroxidevalue,POV)是食用油重要质量指标之一,反映油脂氧化酸败程度。目前,测定POV的方法有:碘量法、近红外光谱法、红外光谱法、气相色谱法、液相色谱法和电化学方法等,其中碘量法是国际通用方法,简单易行,但受外界因素影响较大,其测定结果重复性差,灵敏度低。为了提高POV检测精确度,有研究利用三苯基磷(triphenylphosphine,TPP)与氢过氧化物反应生成三苯基氧磷(TPPO),基于红外光谱和近红外光谱建立食用油POV测定方法。紫外光谱(ultraviolet,UV)作为一种常用检测手段,被广泛应用于食品、医药、环境等领域。Talpur等建立了基于紫外光谱测定菜籽煎炸油POV的方法,但所建模型只能用于菜籽油的检测,方法具有很大局限性。本实验以常见食用油为原料,利用TPP定量反应生成TPPO,基于紫外光谱建立食用油POV测定方法,以期为食用油POV的快速测定提供参考。1材料和方法1.1菜籽油样品的测定菜籽油、花生油、芝麻油、橄榄油、苦杏仁油、调和油、玉米油、葵花仁油、山茶油、鱼油、羊油等食用油市购;不含氢过氧化物的菜籽油,通过活化硅胶柱除去活性氧等物质获得,并用碘量法测定确认。三苯基磷(>99%)、三苯基氧磷(>99%)均为分析纯美国Sigma公司;氯仿、冰乙酸、异辛烷、碘化钾、硫代硫酸钠等均为分析纯天津博迪化工公司;TPP贮备液(准确配制质量分数为40%的TPP氯仿溶液)、TPPO贮备液(准确配制质量分数为40%的TPPO氯仿溶液),避光保存备用。1.2设备和设备UV-2550型双光束紫外分光光度计日本Shimadzu公司。1.3方法1.3.1tpp、tppo含量的计算测定是基于TPP能与食用油中的氢过氧化物快速反应生成TPPO,其化学计量反应式如图1所示。1molTPP(TPP相对分子质量为262.28)能使1mol氢过氧化物ROOH转化成ROH,同时产生1molTPPO(TPPO相对分子质量为278.28),因此可将油样中TPP、TPPO的含量折算成相应的过氧化值,折算关系式如下:式中:m1为TPP或TPPO的质量/g;M1为TPP或TPPO的相对分子质量;m油为油脂质量/kg。根据油脂中TPP含量计算相应的POV,1mmol/kgPOV相当于每千克油脂中含有0.2623gTPP,50μLTPP贮备液溶于4.0000g油样,折算相应POV为25mmol/kg;TPPO的含量折算相应的POV,1mmol/kgPOV相当于每千克油脂中含有0.2783gTPPO,50μLTPPO贮备液溶于4.0000g油样,折算相应POV为23.6mmol/kg。依据计量反应,反应过程中TPPO的POV与TPP的POV之和保持不变,即为反应前加入待测样品中TPP的POV,以TPPO的POV表示待测样品的过氧化值。1.3.2验证模型的构建称取不含过氧化物的菜籽油4.000g(精确至0.001g,下同),分别移取TPP贮备液0、5、10、15、20、25、30、35、40、45、50μL加入油样中,混合均匀(振荡约1min,下同),用氯仿稀释1250倍配制成TPP标准样品液。称取菜籽油4.000g,分别移取TPPO贮备液0、25、50、75、100、125、150、175、200、225、250μL加入油样中,与TPP标准样品相同操作,配制成TPPO标准样品液。称取菜籽油4.000g,分别移取TPP贮备液0、5、10、15、20、25、30、33、36、39、42、45、48、50μL加入油样中,再分别移取相应量(确保TPP与TPPO折算相应的POV之和为25mmol/kg)TPPO贮备液对应加入上述油样中,混合均匀,用氯仿稀释1250倍配制成TPP与TPPO标准样品液。称取油样4.000g,移取TPP贮备液50μL加入油样中,混合均匀使其充分反应,用氯仿稀释1250倍配制成验证集样品溶液。配制2个系列不同POV的油样来验证模型,一个样品集的过氧化值介于0~6mmol/kg之间,用山茶油(POV约7.5mmol/kg)与处理过的菜籽油按照比例混合配制而成;另一个样品集的POV介于6~14mmol/kg之间,用花生油(POV约14mmol/kg)与处理过的菜籽油按照比例混合配制而成。1.3.3光谱采集条件扫描条件:采样间隔2nm,扫描速度为中等,光谱带宽2.0nm,波长范围230~290nm,每个样品扫描3次。1.3.4紫外光谱的测定称取油样4.000g,加入TPP贮备液50μL,混合均匀(振荡约1min)使其充分反应,用氯仿稀释1250倍配制成样品溶液。在室温条件下,以加相应油样不加TPP贮备液的空白试样作为参比,采集样品的紫外光谱。依据TPP与TPPO混合体系的吸光度(x)与TPPO质量摩尔浓度(y)的模型,预测油样中生成TPPO的质量摩尔浓度,进而计算出油样的POV。1.3.5pov测试采用碘量法测定油脂样品的POV作为实测值,通过模型预测获得验证样品的POV作为预测值。2结果与分析2.1紫外光谱的采集为了确定TPP和TPPO在紫外光谱特征吸收峰,扫描浓度为7.37×10-2mmol/LTPPO标准样品液、7.41×10-2mmol/LTPP标准样品液、及7.41×10-2mmol/LTPP与7.37×10-2mmol/LTPPO标准样品液,以氯仿为参比,采集230~290nm波长范围内紫外光谱,如图1所示。由图1可以看出,TPP与TPPO在紫外光谱有不同的特征吸收峰,TPPO分别在238nm和266nm波长处有特征吸收,TPP在264nm波长处有特征吸收。当TPP和TPPO等浓度混合时,TPP和TPPO在紫外光谱特征吸收峰相互影响,TPPO在238nm和266nm波长处的特征吸收峰受到TPP吸收峰影响,而TPP在264nm波长处的特征吸收峰受到TPPO吸收峰的影响。因此,建模时需要同时考虑TPP和TPPO的影响。根据化学定量反应,消耗TPP物质的量与生成TPPO物质的量相等,可以选择以TPP与TPPO在某一波长下的吸光度之和来衡量TPP与氢过氧化物反应生成TPPO的情况,进一步推算出氢过氧化物的含量。2.2tppo质量摩尔浓度的和保持反应体系中消耗TPP物质的量等于生成TPPO物质的量,也等于氢过氧化物的物质的量;体系中初始加入50μLTPP贮备液的质量摩尔浓度为25mmol/kg,反应过程中TPPO与TPP质量摩尔浓度之和保持不变,即为25mmol/kg,模拟化学定量反应过程,配制成相应油样(表1),并扫描光谱(图3)。由图3可知,随着TPP质量摩尔浓度的减少,TPPO质量摩尔浓度的增加,264nm和266nm波长区域的吸光度呈下降趋势。当TPP质量摩尔浓度减少到一定程度时,特征吸收峰从264nm波长处移到266nm波长处,由此可以看出,TPP与TPPO特征吸收重叠在一起,需要分别考虑TPP和TPPO特征吸收与质量摩尔浓度的关系。2.3tppi特征吸收峰采用处理过的菜籽油中溶有TPPO贮备液配制而成的标样,采集紫外光谱,测定TPPO在264nm和266nm波长处的吸光度,并建立吸光度与质量摩尔浓度的关系;用相同方法建立TPP在264nm和266nm波长处的吸光度与质量摩尔浓度关系。TPPO特征吸收峰为264nm时,y=5.629+247.414x,R=0.9992;TPPO特征吸收峰为266nm时,y=3.931+186.452x,R=0.9994;TPP特征吸收峰为264nm时,y=0.141+24.038x,R=0.9987;TPP特征吸收峰为266nm时,y=0.124+24.356x,R=0.9986。TPP和TPPO在264nm和266nm波长处的吸光度与质量摩尔浓度均具有良好线性关系,R均大于0.99。根据以上关系,当TPPO与TPP质量摩尔浓度之和为25mmol/kg(体系中初始加入TPP贮备液的质量摩尔浓度为25mmol/kg)时,得到TPP与TPPO混合体系在特征吸收峰处吸光度x与TPPO质量摩尔浓度y的关系:y1=26.928-26.625x(264nm),y2=28.024-28.016x(266nm)。当样品特征吸收峰为264nm时,利用方程y1=26.928-26.625x预测TPPO质量摩尔浓度;当样品特征吸收峰为266nm时,利用方程y2=28.024-28.016x预测TPPO质量摩尔浓度,即为待测样品的POV。2.4模型验证2.4.1特征吸收波长及与标准曲线的关系采用不含氢过氧化物的菜籽油中溶有TPP与TPPO氯仿溶液配制而成的标准样品,采集紫外光谱。根据TPP与TPPO混合体系在特征吸收峰处吸光度与TPPO质量摩尔浓度的关系,y1=26.928-26.625x(264nm),y2=28.024-28.016x(266nm)对样品进行预测分析。TPPO质量摩尔浓度实测值与预测值的线性关系为:266nm波长处,y=0.022+0.999x,R=0.9998;264nm波长处,y=0.0755+0.985x,R=0.9995。TPPO质量摩尔浓度实测值与预测值的标准曲线相关性良好,R均大于0.99。根据TPP与TPPO混合体系在特征吸收峰处吸光度x与TPPO质量摩尔浓度y的关系可知,当TPPO质量摩尔浓度为5.92mmol/kg时,混合体系在266nm波长处吸光度与264nm波长处吸光度相等(即y1=y2),样品特征吸收峰会发生变化。结果表明:TPPO质量摩尔浓度高于6mmol/kg的样品特征吸收峰均在266nm波长处,低于6mmol/kg的样品特征吸收峰均在264nm波长处,与分析结果基本一致。根据NY/T751—2007《绿色食品食用植物油》的规定,过氧化值不大于6mmol/kg的油为未氧化油,过氧化值大于6mmol/kg的油为氧化油。因此,利用特征吸收峰可实现食用油氧化程度的定性分析。2.4.2测量法与碘、油松加量的线性关系配制2个系列油样来验证模型,一个样品集的过氧化值介于0~6mmol/kg之间,另一个样品集的过氧化值介于6~14mmol/kg之间。根据TPP与TPPO混合体系在特征吸收峰处吸光度x与TPPO质量摩尔浓度y的关系,依据样品的特征吸收峰选择相应关系式对样品进行预测分析,并用碘量法平行测定其过氧化值。过氧化值(mmol/kg)与氧化油加量(%)的关系为:0~6mmol/kg样品集,碘量法实测值与山茶油加量的线性方程为y=0.0689+0.0735x,R=0.9994,SD=0.0765;紫外光谱法预测值与山茶油加量的线性方程为y=0.0088+0.753x,R=0.9997,SD=0.0519;6~14mmol/kg样品集,碘量法实测值与花生油加量的线性方程为y=-0.181+0.143x,R=0.9992,SD=0.1293;紫外光谱法预测值与花生油加量的线性方程为y=0.1346+0.1381x,R=0.9998,SD=0.0611。2种方法测定的POV与山茶油、花生油加量呈线性相关。相关方程表明,它们有相似的斜率,两种方法的测定结果基本一致。与碘量法相比,紫外光谱法的SD低于碘量法,说明紫外光谱法重复性好于碘量法。结果表明:过氧化值介于0~6mmol/kg样品集的特征吸收峰均在264nm波长处,过氧化值介于6~14mmol/kg样品集的特征吸收峰均在266nm波长处,与分析结果基本一致;紫外光谱法测定POV的结果与碘量法测定结果非常接近。2.4.3碘量法测定pov为了研究油脂种类对模型的影响,选取12种不同的油脂用模型预测POV,并用碘量法平行测定其POV,结果见图4。由图4可以看出,两种方法测定结果线性相关性良好,R为0.9993。方程斜率接近1,截距接近于0,说明两种方法测定结果非常接近,同时也表明模型不受油脂种类的影响。3特征吸收及过氧化值根据TPP、TPPO分别在264nm和266nm波长处吸光度与质量摩尔浓度关系得到TPP与TPPO混合体系在特征吸收