基于静态顶空-GC-MS技术的食用植物油识别研究

邹　阳　李　莹　孔祥虹　付骋宇　张　璐　张　莹

(陕西出入境检验检疫局，西安 710068)



研究与讨论

基于静态顶空-GC-MS技术的食用植物油识别研究

邹阳李莹孔祥虹付骋宇张璐张莹

(陕西出入境检验检疫局，西安 710068)

建立了基于静态顶空-GC-MS技术的食用植物油鉴别新方法。经优化，选取称样量为2.0 g；静态顶空技术的优化参数为：震动速率500 rpm、进样体积为0.5 mL、加热时间30 min；GC-MS技术的优化参数为：色谱柱为DB-5MS柱，初始柱温35 ℃。采用该技术对冷榨菜籽油、芝麻油、花生油和大豆油中挥发物进行提取分析，得到4种冷榨植物油挥发物成分的GC-MS轮廓图谱。分析识别定量4种植物油中挥发物质后，采用Pareto标度化(Pareto Scaling)进行预处理数据。采用PCA方法分析后，4种植物油和质控植物油很明显分成4组，因此，可以很明显将4种植物油识别出来。

静态顶空-GC-MS食用植物油主成分分析鉴别

近年来，由于利益驱动，出现了众多食用油掺杂掺假现象，如在高价的芝麻油、橄榄油中掺入低价油甚至废弃油等，严重威胁着消费者的权益和身体健康。植物油的质量安全问题已经成为群众关心、政府重视、世界瞩目的难点、热点问题。

基于食用油挥发性物质成为植物油掺伪的识别方法受到了研究学者的高度关注。研究最多的是对橄榄油挥发物成分分析[1-3]，Dhifi等人[4]对Tunisian地区的橄榄油香气成分进行了研究，得到对橄榄油香味成分贡献较大的挥发性物质。目前，国内对食用油脂挥发物质研究相对较少。随着挥发性有机物在研究领域的不断重视，挥发性有机物萃取方法也由溶剂抽提(solvent extraction)、热解析(TD)，到静态顶空萃取法(SHS)、吹扫-捕集(Purge and trap)、固相微萃取(SPME)等不断更新[5-7]。固相微萃取技术(SPME)是一种集取样、萃取、浓缩及导入为一体的样品富集、无溶剂萃取方法，该样品萃取方法避免了由于溶剂或不纯气体的介入而引起的样品污染。顶空-固相微萃取技术(HS-SPME)耦合气相色谱可以更好、更方便对挥发性有机物进行分析。

本实验建立了顶空提取-气相色谱飞行时间质谱(HS-GC/TOF MS)分析植物油挥发物的检测技术。用该技术对菜籽油、芝麻油、花生油、大豆油中的挥发物进行提取分析，得到菜籽油、芝麻油、花生油、大豆油挥发物成分的气相色谱飞行时间质谱轮廓图谱。进一步采用Paret标度化(Paret Scaling)进行预处理质谱轮廓图谱数据。采用PCA方法分析后，4种植物油和质控植物油很明显分成4组。因此，可以很明显将4种植物油识别出来。

1　实验部分

1.1材料

油菜籽、花生、大豆、芝麻购于当地超市；采用本实验室中冷榨机经物理压榨得到菜籽油、花生油、大豆油、芝麻油的油样；样品黑暗放置，未进行任何可能改变其组成的处理。

1.2仪器与设备

Combi PAL气相色谱自动进样器：瑞士CTC公司；Agilent 7890气相色谱与Leco Pegasus4D TOF/MS：美国Leco公司；DB-5MS柱(30 m×0.25 mm，0.25 μm)：美国安捷伦公司。

1.3方法1.3.1挥发物成分提取

吸取2.0 g待测植物油样加入到20 mL顶空瓶中，加入植物油样后顶空瓶封口放置，待测；设定CTC顶空加热装置炉温度为160 ℃，顶空针140 ℃，顶空瓶自动放入到加热炉中，加热炉震动速率500 rpm，振动方式：间歇式地震动5 s停止2 s，加热持续30 min后用顶空针抽取0.5 mL上层气体进样。针抽吸速率为100 mL/s，进样速率为500 mL/s，进样后气体吹扫进样针0.5 min。

1.3.2色谱和质谱条件

GC色谱柱：DB-5MS柱；进样口温度：250℃；进样分流比：20∶1；总流速：21 mL/min；进样体积：0.5 mL；炉箱的升温程序：初温35 ℃，保持2 min，以5 ℃/min升至220 ℃后保持5 min；载气为He，流速为1.0 mL/min。

溶剂延迟：240 s；离子源温度：230 ℃；电离电压：-70 V；传输线温度：250 ℃；质谱的采集范围m/z 35～500 amu；采集频率为100 spectra/s；检测电压：1650 V。

1.3.3TOF MS数据处理

采用Leco公司的Pegasus 4D工作站软件(LECO®ChromaTOF®software version 4.32)，设定自动识别信噪比大于100的色谱峰，质谱阈值为10，谱图库为NIST/mainlib/replib/ReverseSearch。按峰面积归一化法，得到各挥发性成分的相对含量。

2　结果与分析

2.1顶空提取方法的优化2.1.1样品质量优化

以大豆油为代表样品，分别选取0.5、1.0、2.0、2.5、3.0 g油样进行挥发物提取分析，其他前处理条件保持一致，结果如图1。由图1可知，随着样品质量的增加，挥发物成分的总数逐渐增多，当样品质量为2.0 g时，油样挥发物成分的总数达到最大值，随后趋于平衡。因此，选择样品质量为2.0 g。

图1　大豆油中挥发物成分总数随样品质量的变化趋势

2.1.2加热时间优化

选取5、15、30、45、60 min为加热时间，其他条件相同，对挥发物进行提取分析。挥发物成分的总数随加热时间的变化趋势图见图2，从图2中可以看到，随着加热时间的延长，挥发物成分的总数先增加后减小，在第30 min时达到最大值。因此，最终确定加热时间为30 min。

图2　大豆油中挥发物成分总数随加热时间的变化趋势

2.1.3加热炉震动速率的优化

由于本装置加热炉震动速率的最大设定值为700 rpm，最终分别选取100、300、500、700 rpm为加热炉震动速率进行条件优化，结果如图3。由图3可知，随着震动速率的增大，挥发物的个数逐渐增多，当加热炉震动速率达到500 rpm时，挥发物总数达到最大值，之后趋于稳定，因此，选择500 rpm为最佳震动速率。

图3　大豆油中挥发物成分总数随震动速率的变化趋势

2.1.4进样体积的优化

选取0.1、0.3、0.5、0.7、1 mL为进样体积，对挥发物成分进行分析。挥发物成分的总数随进样体积的变化趋势图见图4，从图4中可以看到，随着进样体积的增加，挥发物成分的总数先增加后减小，在0.5 mL时达到最大值。因此，最终确定进样体积为0.5 mL。

图4　大豆油中挥发物成分总数随进样体积的变化趋势

2.2HS-GC -TOF/MS法检测冷榨油挥发物技术的建立

采用已建立的HS-GC-TOF/MS法对冷榨菜籽油、芝麻油、花生油和大豆油中挥发物成分进行提取分析，挥发物质成分的轮廓图见图5。

图5　菜籽油、大豆油、花生油和芝麻油挥发物成分的轮廓图

2.3使用PCA方法分类4种植物油

分析识别定量4种植物油中挥发物质后，将其所得定性定量数据采用Paret标度化(Paret Scaling)进行预处理之后，采用PCA方法分析。由PCA得分图(图6)中可以看到，4种植物油和质控植物油很明显分成4组，因此，可以很明显将4种植物油识别出来。

图6　4种植物油PCA得分图

3　小结

通过对顶空提取和气相色谱飞行时间质谱等参数的优化，建立了HS- GC/TOF MS法检测植物油挥发物的技术。经优化，顶空提取方法选择样品质量为2 g、进样体积为0.5 mL、加热时间为30 min、最佳震动速率为500 rpm。该技术对冷榨菜籽油、芝麻油、花生油、大豆油中的挥发物进行提取分析，得到了4种冷榨植物油挥发物成分的气相色谱质谱轮廓图谱。进一步采用PCA方法分析后，4种植物油和质控植物油很明显分成4组。因此，可以很明显将4种植物油识别出来。

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[2] Luna G, Morales M T, Aparicio R. Characterisation of 39 varietal virgin olive oils by their volatile compositions. Food Chemistry, 2006, 98: 243-252.

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Identification of edible vegetable oils by head space coupled with gas chromatography time-of-flight mass spectrometry.

Zou Yang, Li Ying, Kong Xianghong, Fu Chengyu, Zhang Lu, Zhang Ying

(ShanxiEntry-ExitInspectionandQuarantineBureau,Xi’an, 710068,China)

The HS-GC/TOF MS was applied to the determination of the volatile compounds in rapeseed oils, sesame oils, peanut oils and soybean oils. The three-dimensional fingerprint spectrograms were established. After determination and quantification of volatile components in the four edible vegetable oils, the data matrix of peak areas was preprocessed by Pareto scaling. The PCA was used to screen sample clusters and variable distributions in the four groups, and four types of edible vegetable oils were clearly classified into four groups.

head space coupled with gas chromatography time-of-flight mass spectrometry (HS-GC/TOF MS); edible vegetable oils; PCA; identification

国家质量监督检验检疫总局科研项目2014ik140

邹阳,男，1982年出生，西北农林科技大学应用化学专业硕士毕业，高级工程师，主要从事食品安全检测，E-mail:18741281@qq.com。

10.3936/j.issn.1001-232x.2016.05.009

2015-12-07