基于近红外光谱的餐饮废弃油脂快速鉴别模型及优化研究

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食用油作为一种日常生活必需品,其食用的安全性显得尤为突出。然而,长期来由于缺乏一种有效检测鉴别餐饮废弃油脂及其掺伪油脂的技术方法及仪器,致使严重影响食用油安全性的餐饮废弃油脂及其掺伪油脂的生产和销售却呈现屡禁不止状况。研究开发一种专用、便携、快速、准确检测鉴别餐饮废弃油脂及其掺伪的技术方法,并在此技术基础上,研制一种餐饮废弃油脂及其掺伪便携式快速检测仪器,科学制订餐饮废弃油脂及其掺伪油脂的快速检测国家标准,满足食品生产和安全控制需要,确保食用油的卫生安全和保证人民的身体健康具有重要意义。本文采用近红外光谱分析技术对食用植物油和餐饮废弃油脂进行快速鉴别,实现运用近红外光谱分析技术对食用植物油和餐饮废弃油脂进行定性—定量综合检测鉴别的技术方法。其主要研究内容和研究结论如下:研究建立了具有一定代表性的主要食用植物油脂和餐饮废弃油脂的样品群体库和近红外光谱数据库;应用近红外光谱分析技术结合系统聚类分析、LVQ神经网络、支持向量机三种模式识别方法分别建立餐饮废弃油脂与4种正常食用植物油的定性鉴别模型的方法;建立了食用植物油掺伪餐饮废弃油脂的定量模型的方法;探索了运用近红外光谱分析技术结合支持向量回归方法建立油脂低碳数脂肪酸含量的定标模型。结果表明,利用近红外光谱分析技术可以快速、准确的鉴别餐饮废弃油脂以及定量分析掺伪餐饮废弃油脂,对食用油中低碳数脂肪酸含量进行快速检测也是完全可行的。
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