芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术

采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000～12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420～12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。     

共焦显微拉曼光谱法快速检测食用油掺假的研究

食用植物油掺假是危害消费者健康和安全的热点问题。为此,采用共焦显微拉曼光谱技术对食用植物油的掺假进行快速检测。在90～3500 cm-1范围内,分别采集掺有5%～20%的花生油、大豆油和玉米油的芝麻油的拉曼光谱,将采集的原始光谱进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立芝麻油中花生油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,用内部交互验证法进行验证。3种植物油的PLS交互验证模型的相系数分别达到96.2%,96.7%,95.2%,内部交互验证的均方根误差RMSECV分别为1.4%,1.2%,1.5%。实验表明,共焦显微拉曼光谱技术可用于掺假植物油的快速检测。     

银杏叶总黄酮含量近红外光谱检测的特征谱区筛选

通过区间偏最小二乘法(iPLS)谱区筛选方法、反向区间偏最小二乘法(biPLS)谱区筛选方法和联合区间偏最小二乘法(siPLS)谱区筛选方法优化光谱特征区间,建立黄酮含量分析模型,并与波数范围为4 000～8 000 cm-1的全光谱偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,采用siPLS谱区筛选方法将全光谱均匀划分21个子区间,选择两个子区间(7、12区间)联合时,建立的siPLS谱区筛选模型预测效果最佳,其交互验证均方根误差和预测均方根误差分别为2.950 0和3.000,校正集和预测集相关系数分别为0.938 4和0.943 7。因此采用siPLS谱区筛选方法可以有效选择光谱特征区域,提高建模预测能力,实现银杏叶总黄酮含量的快速检测。     

微波频率和温度对食用植物油介电特性的影

采用同轴探头技术研究了20～90℃、200～4 500 MHz内菜籽油、大豆油、花生油、玉米油、调和油的介电特性,分析了介电参数值随频率和温度变化的原因.结果表明:同频率下,菜籽油具有最大的相对介电常数和最小的介质损耗因数,而玉米油则相反.在500～4 000MHz间,介电参数与食用油中的饱和与不饱和脂肪酸含量间具有较好的线性相关性.相对介电常数随温度升高线性减小,但介质损耗因数则线性增大.菜籽油的介电参数受温度影响变化最明显,而玉米油最不明显.随着频率或温度的增加,电磁能在食用油中的穿透深度减小.     

LS-SVM和BP-ANN在草莓糖度NIR检测中的应用

为了提高草莓糖度近红外光谱定量模型的性能,采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘-支持向量机和反向传播人工神经网络的输入变量,建立了草莓糖度的近红外定量模型,并与偏最小二乘模型结果进行了比较,建模所使用的光谱范围为6 000～9 000 cm-1.结果表明,所建立的最小二乘-支持向量机和反向传播人工神经网络定量模型的校正性能、预测性能和稳定性均优于偏最小二乘定量模型,最优模型为前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘-支持向量机模型,其校正和预测相关系数分别为0.957和0.951,校正和预测均方根误差分别为0.279％和0.272％,剩余预测偏差为3.23,与以往研究文献相比,获得了较为理想的预测精度和稳定性能.     

今年菜籽收购风险较大

4月9日,郑商所菜籽油考察团由湖北转至湖南,考察第一站是湖南岳阳的鲁良新元粮油有限公司。岳阳鲁良新元粮油公司是益海嘉里集团的成员企业,公司产品除了"金龙鱼"调和油、大豆油外,还有玉米油、茶树籽油     

玉米胚芽油加工技术

<正>玉米胚芽油,简称玉米油,是以玉米胚芽为原料加工而成的。它与豆油、菜籽油、花生油等植物油相比,有明显降低胆固醇和防治脑血栓、高血压等疾病的作用,尤其适合孕妇、病人及中老年人长期食用。     

基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测

在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时,为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测,将近红外光谱(NIRS)与偏最小二乘(PLS)回归相结合构建快速检测模型,并基于遗传模拟退火算法(GSA)构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法(GSA-iPLS)和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法(DGSA-PLS)分别用于特征谱区优选和特征波长点优选,以提高回归模型的检测精度和效率。全谱1844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后,得到641个波长变量,再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后,得到628个波长变量。DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数(R2p)为0.920,预测均方根误差为7.178,相对分析误差为3.805。与全谱建模相比,DGSA-PLS模型的RMSEP减小了15.87%。通过波长优选,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了预测精度和预测能力。本文通过优选碳氮比的敏感波长变量,有效提高了预测模型的鲁棒性,为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径。     

不同储存时间和取样部位牛肉颜色的高光谱图像检测

为了探讨高光谱图像技术对不同储存时间和取样部位的牛肉颜色检测的可行性,采集具有代表性的牛肉后腿、里脊和背脊共82个牛肉样品的高光谱图像,并测量其亮度、红度、黄度和饱和度等颜色参数.选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择适宜的谱区范围和预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的偏最小二乘校正模型.对于亮度、红度、黄度和饱和度,校正集的相关系数分别为0.80、0.91、0.91和0.93,校正标准差分别为2.23、1.18、0.82和1.12,预测集的相关系数分别为0.92、0.88、0.87和0.89,预测标准差分别为1.66、1.45、0.80和1.27.研究结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损检测不同储存时间下、不同部位的牛肉颜色.     

基于低场二维核磁共振的油茶籽油鉴别与掺兑检测

低场二维核磁共振(LF-2D-NMR)图谱可以提供丰富的弛豫信息。在研究8种食用油处于新鲜及氧化状态下的低场T_1-T_2二维核磁图谱信息的基础上,结合化学计量学方法建立了鉴别油茶籽油与其他食用油、氧化食用油的定性模型及油茶籽油掺兑玉米油、大豆油、葵花籽油的定量模型。结果表明,不同种类食用油的LF-2D-NMR信息存在明显差异,氧化食用油与正常食用油的LF-2D-NMR信息有显著区别,LF-2D-NMR可提供更为丰富的特征信息。基于样品的低场T_1-T_2二维核磁图谱信息建立的油茶籽油与其他7种食用油或8种氧化食用油的偏最小二乘判别模型的分类效果优秀,模型判别正确率均为100%。此外,还建立了油茶籽油掺兑玉米油、大豆油、葵花籽油的定量预测模型,R~2分别为0.988、0.962、0.941。研究表明,低场T_1-T_2二维核磁共振技术可用于食用油种类判别及油茶籽油掺兑分析。     

植物油料实际压缩比计算模型与数值模拟

基于双曲线型应力应变模型建立了植物油料实际压缩比理论计算模型,模拟计算出的菜籽、菜籽仁、花生、大豆、芝麻和亚麻籽的实际压缩比与实测值吻合,菜籽仁的实际压缩比比菜籽平均高20%。根据实际压缩比变化率及其斜率曲线,近似确定植物油料工程实际临界压榨压力为:菜籽、菜籽仁、花生、亚麻籽80MPa,芝麻100MPa,大豆60MPa。     

基于傅里叶红外光谱重组技术的食用油检测改进研究

以食用油、无色矿物精油(OMS)、六羰基铬为试验材料,利用二维相关振动光谱技术对FTIR光谱重组(SR)检测中OMS特征吸收峰取代光谱标记物进行评价研究。结果表明在单一菜籽油体系中,有9个相关吸收峰可用于TVF预测定量分析。考虑不同因素影响,相关吸收峰减至4个。最优相关吸收峰测定OMS体积分数相关性好于标记物特征吸收峰,受混合样品极性变化影响较少。在食用油和OMS混合物中既可用光谱标记物也可用OMS溶剂本身相关吸收峰来扣除混合样品光谱中OMS部分。     

食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.583 6 mg/g和15.801 0 mmol/kg降低到了0.167 0 mg/g与9.989 3 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。     

农畜产品安全无损检测扫描式拉曼光谱成像系统设计

构建了用于农畜产品安全检测的扫描式拉曼光谱成像检测系统,对其硬件和软件分别进行了搭建和设计,实现了拉曼光谱和图像同步获取。根据检测的实际需求和精度要求确定了检测系统中拉曼成像光谱仪、CCD相机、镜头、激光光源、移动平移台等主要元器件。开发了拉曼光谱成像检测系统实时检测与分析软件。软件以Lab View为主开发环境,实现了对CCD相机、激光光源等硬件的控制,利用Lab View与Matlab混合编程,完成数据的提取、分析计算与结果保存,通过Lab View与ENVI的混合编程,完成扫描线图像的实时合成和显示。对系统进行了安装和性能测试,光谱校正确定了CCD相机探测的拉曼光谱范围为-679.3~2 885.7 cm-1,空间校正确定了系统实际的空间分辨率为0.22 mm/像素。构建的拉曼光谱成像检测系统可快速、无损获取样品拉曼光谱和图像信息。     

拉曼检测系统中微量试样自动混匀控制装置设计与试验

以提高表面增强拉曼光谱重复性为目的,为保证表面增强金属纳米颗粒和分析物混合吸附的均一性,基于实验室自行搭建的拉曼点检测装置,设计了表面增强剂与微量液态样品自动混匀控制拉曼光谱检测硬件系统.基于NI LabVIEW软件开发工具,采用G语言编写了实时控制分析软件,实现了微量液态样品和表面增强剂自动混匀进样、光谱采集及数据处...     

生物质原料持续供应条件下理化特性研究

以北京市大兴某生物质固体成型燃料厂为例,研究了不同季节供应的玉米秸秆、花生壳、木屑3种生物质原料物理和热化学特性的变化规律.结果表明,木屑的全水分质量分数较高,超过40％,花生壳和玉米秸秆为10％左右,不同种类原料的堆积密度、流动特性、发热量、灰分、挥发分等特性有一定差异.木屑的堆积密度较大,挥发分含量较高,灰分含量较低.木屑和花生壳的干燥基发热量较玉米秸秆高,但由于木屑的水分过高导致其收到基发热量较低.不同季节的同类原料理化特性也有差异,特别是水分、发热量、灰分差异显著.全水分含量随当地气候条件而变化,6月份之后,玉米秸秆、花生壳和木屑的干燥基发热量分别降低约7％、3.5％和5％.因此,在生物质原料储藏、运输、压缩成型等设备的设计过程中,应充分考虑不同种类原料堆积密度、流动特性等物理特性的差异,而生物质原料的燃烧过程,不仅涉及不同种类原料的差异,还应考虑不同季节造成的影响.     

大豆玉米带状复合种植全程机械化关键技术与装备

针对现阶段我国大豆、玉米进口逐年增加，粮食安全有较大隐患的问题，我国启动大豆和油料产能提升工程，大力推广大豆玉米带状复合种植技术。大豆玉米带状复合种植农艺以“选配良种、扩间增光、缩株保密”为核心，以“减量一体化施肥、化控抗倒、绿色防控”配套，对农业机械提出提升通过性能、提高作业效率的总体要求，在播种方面发展小株距精密播种技术、大豆玉米播种分控技术、玉米大排量施肥技术、秸秆防堵技术、均匀接行技术；在田间管理方面发展双喷雾系统分带定向施药技术、自适应喷杆调节技术、植保机轮距调节技术、防飘移喷雾技术；在收获方面发展密植玉米低损摘穗技术、玉米低损低破碎脱粒技术、大豆低损割台技术、大豆低破碎柔性脱粒技术、大豆高效清选技术、大豆低破碎籽粒输送技术、大豆机收质量在线检测技术。现阶段需优化大豆玉米带状复合种植全程机械化装备，进一步结合大豆玉米带状复合种植的农艺特点与作业机具特性，加强理论研究，促进农机农艺进一步融合，加强创新机具研发，提高机具对种植模式的适应性。     

2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植旋耕起垄施肥播种机设计

为突破大豆玉米复合种植模式受到播种机机械化水平低的限制并减少硬粘土及多雨条件对大豆玉米复合种植的不利影响,设计一款集旋耕、起垄、施肥、播种等作业功能于一体的2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植播种机。首先结合大豆玉米带状复合种植的农艺要求,提出2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植播种机整体结构设计方案。然后对旋耕、起垄、播种以及仿形等关键部件进行设计并确定关键参数。最后在灌云县大豆农场种植基地展开大豆玉米带状复合种植的播种试验。经田间试验表明,在作业速度为4.7 km/h时,大豆玉米播种深度合格率均为93.3%,大豆和玉米的粒距合格率分别为85%和95.2%,漏播率均控制在8%以下,机具各项指标均满足大豆玉米带状复合种植的农艺要求。