闽江学院材料工程系, 中国漆新型材料工程研究中心, 福建 福州 350108
芝麻油是日常生活中常用食用油之一, 掺假芝麻油会导致严重的健康问题。 研究芝麻油鉴定方法是非常重要的。 皂化植物油提取不皂化物是食用油鉴定的经济方法之一, 现有植物油皂化方法需要较长时间, 较高的温度, 且不皂化物提取过程非常繁琐。 采用超声技术替代常规回流加热法, 提高了皂化效率, 皂化时间缩短至10分钟, 在此基础上采用专用固相萃取(SPE)小柱快速分离不皂化物。 基于分离富集得到的植物油不皂化物红外光谱, 结合化学计量学方法进行芝麻油鉴定。 利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)构建芝麻油鉴定模型。 分析结果表明: 所构建的芝麻油鉴定模型, OPLS-DA模型优于PLS-DA模型; OPLS-DA模型对芝麻油检验集样本预测准确率高。 基于植物油不皂化物红外光谱结合化学计量学方法可以准确鉴定芝麻油。
芝麻油 不皂化物 鉴定 Sesame oil Unsaponifiable Authentication FT-IR PLS-DA OPLS-DA FT-IR PLS-DA OPLS-DA
茶油的脂肪酸组成与被誉为“黄金液体”的橄榄油相似, 有着“东方橄榄油”的美称, 一些不法商家在高价油中掺入低价油、 地沟油等来谋取暴利, 严重侵犯了消费者的权益。 建立快速、 高效的茶油鉴定方法对于防止茶油掺伪、 维护消费者权益具有重要意义。 首先分析了不同品牌、 加工工艺的茶油、 大豆油、 玉米油等共54个样本的三维荧光光谱等高线图, 分析结果表明: 不同加工工艺获取的茶油, 它们的三维荧光光谱差异较大, 而茶油与大豆油及玉米油的三维荧光光谱则差异较小, 因此仅通过观察样本的三维荧光光谱很难进行茶油鉴定。 通过编写小程序, 并在9.4版SAS软件平台上运行该程序, 将样本三维荧光光谱的二维函数z=f(激发, 发射)表达, 转换成一维函数z=f(激发-发射)表达, 在此基础上, 获取训练集样本三维荧光光谱数据矩阵, 再在simca 15.0.2软件平台上, 采用正交偏最小二乘判别分析(OPSL-DA), 基于训练集样本数据, 构建茶油鉴定模型。 代表该模型拟合能力的参数R2=0.84; 代表模型预测能力的参数Q2=0.72, 变量数=2, 上述参数表明所构建的模型是一个质量好的模型。 设计具有良好代表性的由7个不同品牌茶油, 18个掺伪茶油, 2个盲样构成的检验集, 其中掺伪茶油的掺杂物是大豆油或玉米油或棕榈油或棉籽油或低价混合油, 掺杂物添加水平分别是4%, 10%和16%。 上述构建的茶油鉴定模型, 对检验集27个样本的预测结果全部正确, 能够鉴别添加量仅为4%, 且掺杂物三维荧光光谱与茶油三维荧光光谱非常相似的(如玉米油、 大豆油、 混合油)掺伪茶油。 因此该模型可以快速、 有效地进行茶油鉴定。 该研究为应用三维荧光光谱进行快速、 有效的植物油鉴定, 提供了一种新的途径。
茶油 三维荧光光谱 正交偏最小二乘判别分析 鉴定 Camellia oil Three-dimensional fluorescence spectroscopy Orthogonal partial least squares discriminate analysis (OPSL-DA) Identification 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3854
1 闽江学院材料与工程系, 福建 福州 350108
2 福建省测试技术研究所, 福建 福州 350003
红外光谱与化学计量学结合成为植物油鉴定的热门方法, 这种结合目前都基于植物油红外光谱, 提取了植物油主成分可皂化物的红外光谱信息未有效提取植物油微量成分不皂化物的信息, 所构建的植物油鉴定模型的敏感性仍有待提高。 不皂化物特征性强, 为有效获取其红外光谱, 需要预先分离富集, 现有的植物油不皂化物分离富集方法操作过程繁琐、 耗时, 批量样本基本无法采用这种方法。 采用增加皂化液碱度、 超声加热皂化的方法提高植物油皂化效率, 缩短皂化时间。 在提高皂化速度的基础上, 通过①合理配置正己烷、 乙醇及水的比例形成易分层体系; ②将有机溶剂多次提取改为一次提取; ③特别是采用首次研制的专用固相萃取小柱, 一次性快速去除有机相中残余碱性物质和水, 大大缩短不皂化物提取时间。 不皂化物分离富集时间从国标法的约2～3 h缩短至本法的约20 min。 新建的不皂化物分离富集方法有很好的稳定性, 同一样本不同人员分别制样, 得到的不皂化物红外光谱相同, 可以保证一个样品一种光谱。 该方法的建立不仅解决了基于不皂化物红外光谱结合化学计量学构建植物油鉴定模型的关键技术问题, 还为色谱与色质联用技术测定植物油不皂化物的快速样品前处理创造前景。 采用所建立的植物油不皂化物快速分离富集方法, 提取五个不同品牌的芝麻油和五个不同品牌玉米油不皂化物, 并采集它们的红外光谱, 实验数据表明: 红外光谱几乎完全相同的芝麻油与玉米油其不皂化物红外光谱有非常大的差异。 可以预测, 在植物油红外光谱基础上, 结合其不皂化物红外光谱数据, 将可以大大提高某些植物油(如芝麻油)红外光谱鉴定方法的敏感性。
植物油 不皂化物 红外光谱 分离富集 Vegetable oil Unsaponifiables Infrared spected Separation and enrichment 光谱学与光谱分析
2020, 40(6): 1852
1 闽江学院化学与化学工程系, 福建 福州 350108
2 福建省工商行政管理局, 福建 福州 350003
通过测定南方地区常用的花生油、玉米油、菜籽油、大豆油、葵花油、茶籽油、橄榄油等植物油以及地沟油和过期植物油的A3005(代表不饱和度)、A985(代表共轭脂肪酸含量)、A960+A985(代表反式脂肪酸含量)三个指标值,得到了合格植物油三个指标值设定范围.在此基础上,建立快速筛查不合格植物油(过期、添加低价油、添加地沟油)的方法,有效地提高了植物油的监控效率.利用该法筛查出的若干疑不合格油,通过脂肪酸构成法和11,12,13,17脂肪酸含量判定法等,均证实它们是掺杂油或过期油,几种检测方法的结合应用,可进一步推断植物油不合格的原因。
植物油 筛查 红外光谱 Vegetable oil Screen IR ATR ATR 光谱学与光谱分析
2015, 35(4): 1001
1 闽江学院化学与化学工程系, 福建 福州 350108
2 福建省工商行政管理局, 福建 福州 350003
精炼地沟油相比于食用植物油, 经历了更长时间的高于200 ℃的高温历程, 第三类地沟油或称煎炸老油也经历了长时间高温历程。本文应用ATR红外光谱法, 研究了六种常用植物油中共轭脂肪酸甘油酯含量、反式脂肪酸甘油酯含量、不饱和度等三个指标值随加热温度及加热时间的变化情况, 以期找出地沟油的特异性指标。研究结果表明: 从160 ℃开始, 各植物油的共轭脂肪酸甘油酯含量及反式脂肪酸甘油酯含量随着加热温度升高及加热时间增长而增加, 不饱和度则降低, 当加热温度为200 ℃或以上、加热时间达到4 h或更长时, 六种植物油的三个指标值有大幅变化。共轭脂肪酸甘油酯含量的变化幅度还与植物油中亚油酸含量有关, 亚油酸含量越大其变化幅度越大;反式脂肪酸甘油酯含量变化幅度则还与植物油中油酸含量有关, 油酸含量高者变化幅度大。此外, 上述三个指标值与存储时间有关, 随着六种植物油存放时间增长, 共轭脂肪酸含量变大, 不饱和度变小, 而反式脂肪酸含量变化规律与高温长时间加热不同, 其含量不是变大而是变小, 保质期内三个指标值的变化幅度都小于经过高温长时间加热的变化幅度。因此, 从三个指标值及其变化规律可以了解植物油是否经历了长时间高温历程, 它们可以作为地沟油及精炼地沟油的特异性指标。
精炼地沟油 红外光谱 特征指标 Refined waste oil ATR ATR IR Specific indicator
1 闽江学院化学与化学工程系, 福建 福州 350108
2 澳大利亚皇家墨尔本理工大学, 应用科学学院, 澳大利亚 墨尔本Vic.
橡胶产品中橡胶助剂的分析有重要现实意义。 由于橡胶产品中添加的助剂种类较多, 添加量差别较大, 部分助剂又已发生反应, 因此进行橡胶助剂的全分析是一项有较高难度的工作。 通过中压色谱分离, 红外光谱定性的方法, 鉴定了乙丙橡胶助剂中的矿物油、邻苯二甲酸酯、 植物油等3种软化剂, 以及残余的硫化促进剂M和防老化剂苯乙烯化苯酚；采用固相萃取去除助剂中主量成分矿物油, 以减少对其他少量助剂成分的干扰, 通过气质联用法, 推测出橡胶助剂中的2,6-二叔丁基-4-甲基苯酚防老剂、 残余的秋兰姆类硫化促进剂,同时利用气质联用仪, 直接测定乙丙橡胶抽提液, 鉴定了残余的活泼性物质过氧化苯甲酰类硫化剂。 文章研究结果可供其他橡胶体系有机助剂全分析的借鉴。
橡胶 助剂 红外光谱 气质联用 中压色谱 Rubber Additive IR GC/Ms Middle pressure chromatography
