基于涂膜法FTIR光谱的地沟油掺伪定性分析

孙黛君 朱旭菲 董晓斌 于修烛 李清华

(西北农林科技大学食品科学与工程学院，杨凌 712100)

我国是食用油生产和消费大国，废弃油脂的量逐年上升。一些不法商贩在利益驱动下，将地沟油经简单处理，掺伪后以正常食用油进行销售，牟取暴力，对食品安全造成极大的危害［1］。目前地沟油检测方法主要有:常规理化指标的测定［2－3］，荧光光谱法测定十二烷基苯磺酸钠［4］，气相色谱及质谱法测定油脂中三酰甘油及其氧化产物的变化、脂肪酸组成谱和不饱和度及胆固醇、己醛等挥发性有害成分［5－9］，近红外光谱法［10－12］等，由于检测精度、设备价格、检测费用等原因尚未广泛推广应用。傅里叶变换红外光谱(FTIR)可提供物质结构信息而被广泛应用于定性和定量分析［13］，许多学者利用FTIR光谱技术测定油脂指标，实现了快速、自动化检测［14－19］。在红外检测中，油样在常温下黏度高，难以装进狭窄流通池，即使将液体油装入流通池，也难以清洗，易造成交叉污染，且清洗时需要消耗大量的有机溶剂，流通池装卸过程复杂、费时，流通池窗片极易损坏且价格昂贵。另外，使用衰减全反射(ATR)附件，由于ATR液池光程短(5～7 μm)，光谱信号弱，其检测精度不高［20］。

本研究采用涂膜法，即将油样均匀涂覆在透明PE膜上，扫描食用油红外光谱，建立地沟油鉴别模型，实现地沟油掺伪定性分析，以期为地沟油掺伪快速检测提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料

菜籽油、大豆油、花生油、玉米胚芽油、葵花籽油、苦杏仁油、调和油、花椒油、芝麻油、苏籽油、黄芥籽油等共25个，来自不同品牌和等级食用油，基本涵盖我国常见的食用油种类;煎炸老油、过期菜籽油、泔水油等8个地沟油，分别收集于吉林省通化市、山西省大同市、河南省郑州市、四川省成都市、陕西省西安市、陕西省宝鸡市、陕西省杨凌区。活性白土、酚酞:天津市科密欧化学试剂有限公司;硅酸钠:天津市恒兴化学试剂厂;试剂均为分析纯。聚乙烯薄膜(PE膜):浙江超凡日用品有限公司。

1.2 地沟油预处理

将地沟油过滤、脱酸、脱色等处理得到精炼地沟油［21－22］，使其酸价和过氧化值等指标符合 GB 2718—2005食用植物油卫生标准。

1.3 地沟油样品配制

取5种地沟油样，将其按一定量添加到不同食用油中，掺伪质量分数分别为1%、3%、5%、7%、9%、15%、30%，共得到掺伪油40个。

依据GB/T 5009.37—2003测定所有样品的酸价和过氧化值。对食用油、精炼地沟油以及混合油的酸价和过氧化值进行分析，其结果如表1所示。

表1 油样酸价和过氧化值

1.4 仪器

布鲁克FTIR光谱仪:检测器为DGTS，德国布鲁克公司。

1.5 光谱采集条件

光谱采集条件为:光谱范围为6 000～400 cm－1，温度设定为25℃，分辨率为4 cm－1，扫描次数为16次，样品光谱扫描以PE膜为背景。

1.6 方法

1.6.1 涂膜法构建

1.6.1.1 光程模型建立

取一定量的三苯基氧磷(TPPO)，研磨后过80目筛;称取20 g苦杏仁油，精确到0.001 g，在油样中加入质量分数为1%的TPPO，精确到0.001 g，微波促进溶解，静置;取加入TPPO的油样，将油样装入流通池中，其中流通池光程分别为:1、0.5、0.2、0.1、0.05、0.025、0.015 mm，扫描红外光谱。测定光谱中542/530 cm－1处、4 334/4 300 cm－1处峰高;通过二维相关光谱技术分别找出油膜光程与542/530 cm－1处峰高、4 334/4 300 cm－1处峰高与 542/530 cm－1处的峰高的关系。建立食用油流通池光程与光谱4 334/4 300 cm－1处校正高度变化值的关系。

1.6.1.2 模型验证

取不同光程的流通池5个，加入一定量的油样，扫描光谱，应用模型对不同流通池光程进行测定，利用模型预测流通池光程与实际光程的关系，以确定光程模型的可靠性。

1.6.2 地沟油定性分析

1.6.2.1 地沟油鉴别模型建立

将25个食用油、8个地沟油和40个掺伪油样品溶于异辛烷中，配制成食用油质量分数为50%。取等量溶液(500 μL)涂抹于等面积大小(1 cm2)的PE薄膜上，挥干溶剂形成油膜。扫描油膜光谱，得到食用油、地沟油和掺伪油的红外光谱，为了便于分析利用光程模型将所有光谱光程统一为0.1 mm。

1.6.2.2 地沟油模型验证

将未参与模型建立的33个样品，其中地沟油样3个、食用油样8个、掺伪油样12个，利用模型进行验证分析。

1.6.3 数据处理

用二维相关振动光谱技术(2－D correlation spectroscopy technique)来寻找光谱中特征吸收峰的相关吸收峰［14］。采用判别分析建立定性分析模型。模型的评价标准为样品的识别率。

2 结果与分析

2.1 涂膜法构建

2.1.1 光程模型建立

于修烛等［17］利用三苯磷(TPP)与氢过氧化物生成三苯氧磷(TPPO)，TPPO本身化学性质非常稳定，在542 cm－1处有特征吸收峰，且不易受其他吸收的影响。TPPO在红外光谱中542 cm－1有特征吸收作为标记吸收峰，建立食用油所用流通池光程与红外光谱542/530 cm－1处峰高的关系，其结果见图1。

图1 542/530 cm－1处峰高与流通池光程关系

由图1可知，542 cm－1吸收值与流通池光程呈高度线性相关，R2为0.994 9。表明食用油可以通过添加内标物来测定流通池光程长度。在实际应用中存在较大局限性，每次测定前均需要添加内标物，操作繁琐。试图寻找食用油本身特征吸收替代内标物特征吸收峰。

通过二维相关光谱技术表明在4 334/4 300 cm－1处峰高 542/530 cm－1处的峰高有一定相关性［14］，其结果如图2 所示。

图2 542/530 cm－1处峰高与4 334/4 300 cm－1处峰高的关系

由图2可以看出，4 334 cm－1处吸收值与542 cm－1吸收值呈线性相关，可以通过4 334 cm－1特征吸收值建立流通池的光程模型，结果见图3。

图3 542/530 cm－1处峰高与食用油油膜光程关系

由图3可知，油膜光程与4 334/4 300 cm－1处峰高线性关系良好，R2为0.999 7，所建模型高度线性相关，模型y=0.898 2x+0.002 9(y为食用油涂膜光程，x为4 334/4 300 cm－1处峰高)可用于食用油油膜光程分析。

2.1.2 模型验证

取不同光程的流通池5个，加入一定量的油样，用红外光谱仪扫描光谱，应用模型(y=0.898 2x+0.002 9)对流通池光程进行测定，其结果见图4。可以看出，流通池光程实际值与预测值的回归关系斜率为0.941接近于1，R2接近于1，说明实测值与预测值十分接近，模型可用于预测油膜光程。

图4 模型验证

2.2 地沟油鉴别分析

2.2.1 光谱分析

以空气为背景，扫描PE红外光谱，PE红外光谱见图5。由图5可知，PE在红外光谱中3 000～2 800 cm－1有吸收峰，即为碳氢键的伸缩振动区域，其他区域吸收峰较少，对食用油分析影响不大。

以PE为背景，扫描食用油、地沟油和掺伪油光谱，其光谱见图6。

图5 PE薄膜的红外光谱(以空气为背景)

由图6可知，以PE为背景扫描的食用油红外光谱，食用油、掺伪油和地沟油光谱平滑，特征吸收峰比较明显，光谱质量达到分析检测要求。另外，比较食用油红外光谱指纹区域光谱［18］，地沟油、食用油和掺伪油的红外光谱在1 550～650 cm－1区域有明显不同，该区域包括1 464 cm－1附近的—CH2基团的弯曲振动峰，1 377 cm－1是甲基(—CH3)的剪式振动峰，1 160、1 118、1 095、1 030 cm－1等是酯键中碳氧单键(C—O)的伸缩振动峰，960 cm－1处则为反式脂肪酸的特征变角振动峰，722 cm－1附近的长链烷基的面内摇摆振动吸收峰(—CH2—)等区域可作为地沟油掺伪的鉴定分析［10］。

图6 食用油、地沟油和掺伪油光谱(以PE为背景)

2.2.2 模型建立

从食用油、掺伪油和地沟油共73个样品中，随机取40个样品数作为校正集样品，其余33个为验证集样品。利用油脂光谱区域1 550～650 cm－1结合判别分析建立定性分析模型，其结果如图7所示。可以看出，在1 500～650 cm－1波数范围内，采用原始光谱结合判别分析建立定性分析模型，其识别率达到100%。

图7 判别分析模式建立定性分析模型

2.3 模型验证

为了进一步检验所建模型的可靠性，将未参建模的33个样品(其中地沟油样3个、食用油样8个、掺伪油样22个)，利用模型进行判别分析，其结果见表2。光谱范围在1 550～650 cm－1，原始光谱利用判别分析，其识别率可达100%，表明基于涂膜法FTIR地沟油掺伪定性分析是可行的。

表2 地沟油鉴别模型验证结果

3 结论

利用傅里叶红外光谱结合涂膜食用油红外透射光谱采集方法实现的对地沟油的定性分析。建立油膜光程模型为:y=0.898 2x+0.002 9(y为食用油油膜光程，x为4 334/4 300 cm－1处峰高)。利用模型统一所采集光谱的光程，可用于定性分析。基于涂膜法食用油FTIR光谱地沟油掺伪研究果表明:在光谱范围1 500～650 cm－1，采用原始光谱结合判别分析建立定性分析模型，在掺伪比例为1%时，模型识别率可达100%。

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