傅里葉變換紅外光譜衰減全反射ATR紅外光譜法檢測(cè) 橄欖油摻雜物中的優(yōu)勢(shì)

簡(jiǎn)介： 橄欖油是一種在日漸普及的食品，僅在美國(guó)，過(guò)去10年的消費(fèi)量就增長(zhǎng)了約50%。橄欖油年產(chǎn)量作者：摻雜物篩查（AdulterantScreen）算法在使用傅里葉變換衰減全反射（ATR）紅外光譜法檢測(cè)橄欖油摻雜物中的優(yōu)勢(shì)FT-IR Spectroscopy達(dá)三百萬(wàn)噸以上，其中約75%產(chǎn)于西班牙、意大利和希臘。美國(guó)目前的橄欖油年進(jìn)口量達(dá)三十萬(wàn)噸以上

橄欖油被認(rèn)為是一種健康食用油，有助于降低地中海式飲食相關(guān)心臟病的發(fā)病率。它的飽和脂肪酸（SFA）和多不飽和脂肪酸（PUFA）含量低，而更健康的以能夠降低膽固醇著稱的單不飽和脂肪酸（MUFA）含量較高。特級(jí)初榨橄欖油（EVOO）是一種價(jià)格必然高于橄欖油的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。這使得它極易引發(fā)欺詐活動(dòng)。據(jù)歐盟環(huán)境、公眾健康和食品安全委員會(huì)報(bào)告，橄欖油是最易引發(fā)食品欺詐的產(chǎn)品之一。美國(guó)藥品食品欺詐數(shù)據(jù)庫(kù)已收到267起油類摻雜摻偽事件，這些事件大多數(shù)發(fā)生在過(guò)去三年里。媒體也經(jīng)常報(bào)道在EVOO中摻雜劣質(zhì)橄欖油或其它廉價(jià)食用油的事件。最常見(jiàn)的摻雜物包括：榛果油、葵花油、豆油、玉米油、菜籽油以及橄欖果渣油。稀釋、甚或是使用含有化學(xué)添加（能夠使油品質(zhì)量顯得較高并通過(guò)常規(guī)篩查測(cè)試）的其他廉價(jià)油替代的欺詐活動(dòng)在不斷增加。

本應(yīng)用報(bào)告敘述了一種快速簡(jiǎn)單篩查橄欖油摻雜物的低成本解決方案。

材料和方法中紅外光譜是一項(xiàng)進(jìn)行食用油樣品分析的有效技術(shù)。珀金埃爾默Spectrum TwoTM FT-IR是一款高性能緊湊型FT-IR儀器，采用現(xiàn)代ATR測(cè)試技術(shù)，可快速簡(jiǎn)單地進(jìn)行食品樣品測(cè)量。珀金埃爾默Universal ATR (UATR)等DiamondTM ATR附件非常穩(wěn)固，使這款儀器可以在實(shí)驗(yàn)室甚至遠(yuǎn)程環(huán)境的極惡劣條件下使用。Diamond ATR晶體所需的測(cè)試樣品極少，并且可使用實(shí)驗(yàn)室用紙巾和少量合適的溶劑（例如：對(duì)于食用油，可使用己烷）非常方便地進(jìn)行原位清洗。在本研究中，使用配備UATR附件的珀金埃爾默SpectrumTwo對(duì)一系列純正和摻雜橄欖油以及常見(jiàn)摻雜物光譜進(jìn)行了分析。典型的橄欖油光譜如圖2所示。所記錄光譜的分辨率為4 cm-1，掃描時(shí)間為每個(gè)樣品一分鐘。該光譜的突出特點(diǎn)是由于烴鏈的–CH-分支而產(chǎn)生的2930cm-1區(qū)域內(nèi)的譜帶，以及由于甘油三酯中的羰基而產(chǎn)生的1740 cm-1 區(qū)域內(nèi)的譜帶。

從其它類型食用油中辨別橄欖油由于不同食用油的分子包含相同的化學(xué)基團(tuán)，它們的紅外光譜非常相似，只會(huì)因甘油三酯主鏈上的鏈組不同而有所不同。但不同類型油品之間仍有可以看到的小差別。圖3顯示了三種不同類型油品的ATR光譜：橄欖油、葵花油和菜籽油。這些光譜差異足以為這些不同油品開發(fā)一種分類方法。有多種根據(jù)其紅外光譜進(jìn)行材料分類的方法。對(duì)于這種類型的問(wèn)題，一種基于主成分分析（PCA）的方法—簇類獨(dú)立軟模式法（SIMCA）—行之有效。構(gòu)建SIMCA方法需要對(duì)要分組的每種材料進(jìn)行多個(gè)樣品的測(cè)量。樣品校正集應(yīng)涵蓋該特定材料通常遇到的所有變異的根源，例如不同來(lái)源、不同批次或不同制造工藝。此方法將構(gòu)建各個(gè)模型，以對(duì)每種材料進(jìn)行完整表征。每種材料，在此案例中是每種類型的油品，在這一模型中形成應(yīng)與為其它要分類材料計(jì)算的其它簇類分開的、其自身的簇。在本研究中，針對(duì)三種類型的食用油生成了一個(gè)SIMCA模型。圖4顯示了該SIMCA模型，每種油品都有其自身的簇，與其他材料的簇明顯分開。

對(duì)一種材料的分類包括測(cè)量紅外光譜和使用SIMCA模型預(yù)測(cè)該光譜所屬的簇。若此光譜不屬于這三種材料中的任何一種，則其可能就是一種不同的材料或污染/摻入油品。確定樣品在測(cè)試中失敗的原因可能還需要進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)調(diào)查。

橄欖油中已知摻雜物的量化若摻雜物已知，則可以對(duì)該摻雜物進(jìn)行量化。這涉及到準(zhǔn)備含該摻雜油的橄欖油混合物并測(cè)量其紅外光譜。一系列混合物的紅外光譜如圖5所示。

用于檢測(cè)橄欖油中“已知”和“新”摻雜物的Adulterant ScreenTM算法目前所采取的兩種統(tǒng)計(jì)方法可以：a.) 檢測(cè)材料是否是正確的材料（SIMCA）；b.) 量化單一已知摻雜物的含量（PLS）。使用Adulterant Screen算法可提供一種替代方法。這種方法非常簡(jiǎn)單:1. 生成用于SIMCA的未摻雜材料樣品光譜數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)盡可能涵蓋材料的自然變異，由于批次差異、供應(yīng)商或工藝參數(shù)不同等。2. 生成所關(guān)注摻雜物的光譜。這些光譜應(yīng)是純摻雜物材料的光譜，而非混合物。（當(dāng)未來(lái)出現(xiàn)新的摻雜材料時(shí)，可以很輕松將其添加至摻雜物數(shù)據(jù)庫(kù)。）將這兩組光譜錄入軟件，方法已經(jīng)準(zhǔn)備就緒。

在本研究中，測(cè)量了從市面購(gòu)買油品的一系列24種橄欖油光譜。這24種光譜用來(lái)生成未摻雜材料的數(shù)據(jù)庫(kù)。本研究的目的是專門查找是否摻雜有葵花油或菜籽油。測(cè)量這兩種摻雜物的單一圖譜，并與方法共同存儲(chǔ)。使用摻有已知濃度其它類型油品的樣品對(duì)Adulterant Screen法進(jìn)行測(cè)試，也可以使用純橄欖油。結(jié)果如表1所示。

在任何情況下，除非是純橄欖油，摻雜樣品都會(huì)生成一個(gè)“失敗”結(jié)果，表示含有摻雜物。Adulterant Screen算法不僅能夠正確識(shí)別摻雜物，還能夠在無(wú)需運(yùn)行定量校正的情況下估算污染物的含量。污染物含量報(bào)告值為占該成分所形成總光譜的比例。結(jié)果表顯示，此算法能夠像SIMCA法一樣進(jìn)行分類，并且還可以在無(wú)需生成大量定量模型的情況下提供摻雜物濃度的大致估計(jì)值。掃描樣品光譜之后，此算法首先將其與參考材料生成的PCA模型相比較。然后使用每種摻雜物光譜依次與此模型相比較。若模型中包含的給定摻雜物顯著增加了樣品光譜的擬合度，則樣品中可能存在這種摻雜物。圖8顯示了對(duì)13.79%菜籽油驗(yàn)證混合物進(jìn)行分析后所觀察出的殘差。注意：方法中排除2450-1850 cm-1光譜區(qū)域（Diamond ATR鉆石晶體吸收的區(qū)域）。

總結(jié)Spectrum Two上的ATR-FT-IR為橄欖油樣品的摻雜物篩選提供了一種快速簡(jiǎn)單的低成本方法。分析所需的信息將決定哪種方法是最合適的數(shù)據(jù)分析方法。使用三種不同的方法 – SIMCA、PLS和Adulterant Screen對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了論證。結(jié)論如下：SIMCA – 產(chǎn)品是否與所述相符，是否具有該類材料所預(yù)期的變異？若為否，將需要進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析。PLS – 對(duì)于已知摻雜物，可以通過(guò)制備合適的混合物生成完整的定量校正。這種方法可提供準(zhǔn)確的定量結(jié)果。Adulterant Screen算法 – 產(chǎn)品是否與所述相符，是否摻雜？若可能含有摻雜物，則盡力從已知摻雜物識(shí)別該等摻雜物，并給出該摻雜物含量的半量化測(cè)量結(jié)果。Adulterant Screen算法的優(yōu)點(diǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他兩種方法：

方法開發(fā)更快速

• Adulterant Screen算法只需采集未摻雜材料和已知摻雜物的光譜。方法升級(jí)非常簡(jiǎn)單

• 當(dāng)識(shí)別出新的潛在摻雜物時(shí)，只需將其添加至摻雜物光譜數(shù)據(jù)庫(kù)即可。靈敏度比SIMCA高

• 通過(guò)利用潛在摻雜物的光譜數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。無(wú)論使用哪種統(tǒng)計(jì)方法，均可以運(yùn)用簡(jiǎn)單的常規(guī)操作用戶界面、使用Spectrum TouchTM 法進(jìn)行部署。圖9所示為摻雜樣品結(jié)果篩選舉例。