大豆油脂肪酸近红外模型的建立和品质鉴定

向娜娜， 赵江涛 ， 陈 丽， 王晓琼， 陈 林， 夏超笃

（1.温氏食品集团股份有限公司，广东云浮527400；2.农业部动物营养与饲料学重点实验室，广东云浮527400）

饲料中添加油脂不仅可以增加饲料的营养价值，而且有助于改善饲料的物理性质，提高饲料的利用效率，同时还可改善饲料的适口性，提高畜禽的生产性能（王鹏，2017）。随着畜禽生产对能量需求越来越高，仅靠谷实类低能量的饲料难以满足，大豆油作为一种优质的高能饲料油， 其能值是糖类和蛋白质的2.25 倍，同时还能提供动物必需的不饱和脂肪酸，具有缓解热应激，改善饲料适口性和饲料外观特性等作用， 因此在畜禽饲料中被广泛应用（单芝丹等，2011）。 但大豆油在存放过程中，容易受光、温度、空气中氧的作用而发生氧化酸败，从而影响其质量。因此饲料企业对饲料用油脂的新鲜度控制显得非常重要。

评价油脂新鲜度和品质的指标包括酸价、过氧化值、 丙二醛及脂肪酸组成等 （刘耀敏等，2012）， 大豆油中脂肪酸包括硬脂酸、 棕榈酸、油酸、亚油酸和亚麻酸5 种（谭克竹等，2007），但由于实验过程操作步骤繁琐、耗时耗力、消耗有机溶剂多、受人为因素影响大，且无法对到货油脂进行及时的检测接收， 因此快速有效的监控方法显得十分重要。近红外光谱技术可利用有机化合物在波长780 ～2500 nm 的特征吸收， 分析测定物质的组成及其组分含量，具有快速、高效、无损、无污染、可在线检测等优点，在农业、食品、医药化工、石油等领域获得空前的发展（ Tsai 等，2017；王旭峰，2013）。同时，在葵花籽油（Akkaya，2018）、茶油脂肪酸组成（何小三等，2018）、芝麻油的掺伪（刘燕德等，2012）、花生高油酸选育（张鹤，2017）及植物油脂氧化指标的检测中均有应用。

本研究针对目前饲料用大豆油，对其脂肪酸组分、酸价、过氧化值等指标进行测定，同时应用近红外光谱仪进行图谱采集、模型建立及验证，以期为大豆油的快速无损检测及掺假鉴别等提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

1.1.1 材料收集 选择饲料用大豆油， 总计来自23 个供应商，遍布24 个地区的310 个样品。

1.1.2 主要仪器设备及试剂 BRUKER MATRIX-I 近红外光谱仪、 仪器配备的镀铝反射块、金属恒温加热器及扫描样品杯等； 安捷伦7890B气相色谱仪， 配置FID 氢火焰检测器； 天平（METTLER，ML204T），水浴锅（欧诺，HNY-301）。

淀粉（国药）、碘化钾、硫代硫酸钠、冰乙酸、三氯甲烷、石油醚、无水乙醇、氢氧化钾、正己烷、氯乙酰、甲醇等为广式分析纯； 40 种脂肪酸甲酯单标品（sigma）。

1.2 试验方法

1.2.1 大豆油中酸价含量的测定 酸价含量的测定参照国标GB 5009.229-2016《食品安全国家标准食品中酸价的测定》方法进行。

1.2.2 大豆油中过氧化值含量的测定 过氧化值含量的测定参照国标GB 5009.227-2016《食品安全国家标准 食品中过氧化值的测定》方法进行。

1.2.3 大豆油中脂肪酸组成及其含量的测定 甲脂化方法参照Pritam 等（Sukhija 等，1988）方法，具体优化方法为： 称取油样约50 mg 置于螺口具塞试管中，加入4mL 氯乙酰-甲醇溶液，加入1mL正己烷，加入1 mL 十一烷酸甲酯溶液（1 mg/mL），塞紧内塞盖，拧紧螺口盖，置于80 ℃水浴锅水浴2.5 h，期间摇匀样品及溶液两次。 水浴结束后，加入5 mL 无水碳酸钾溶液（6%），盖回内塞及盖子，放入离心机以1500 r/min 转速离心5 min，取上层溶液上机。

脂肪酸组成测定采用气相色谱法， 色谱条件参考国标GB 5009.168-2016《食品安全国家标准食品中脂肪酸的测定》。

1.2.4 大豆油近红外光谱采集 大豆油近红外光谱图的采集采用透反射方式进行扫描，将大豆油摇匀静置5 ～10 min， 取出2 mL 左右油脂样品倒入扫描杯中， 将扫描杯于恒温加热器中保温30 min，待近红外仪器预热稳定后 （BRUKER MATRIX-I仪器），于样品杯中加入镀铝反射块，进行扫描（每个样品采集2 条光谱）， 光谱扫描范围4000 ～11500 cm，分辨率16 cm，扫描次数64，大豆油近红外扫描光谱见图1。

1.3 数据处理

1.3.1 酸价、 过氧化值及脂肪酸含量 用Excel对数据进行整理，采用SPSS 进行数据统计分析。

图1 大豆油近红外扫描光谱图

1.3.2 近红外图谱数据处理 310 个大豆油样品，BRUKER MATRIX-I 仪器采用OPUS 8.1 软件中各种光谱数据预处理技术和统计方法进行校正，根据检验结果确定最佳的定标参数设置。光谱基线校正： 矢量归一化（SNV） 和多元散射校正（MSC）等；数学处理：导数处理和平滑处理两种方法。 导数处理又分一阶导数和二阶导数处理；平滑又分移动窗口平滑和S-G 卷积平滑。

2 结果与分析

2.1 大豆油常规指标及脂肪酸组分结果 310 份大豆油样本，常规指标酸价、过氧化值及5 种脂肪酸组分的平均值、 标准偏差及标准正态分布偏度见表1。过氧化值、棕榈酸及亚油酸含量的变化范围波动较大， 除了过氧化值和棕榈酸标准正态分布偏度大于1 外， 其他常规指标及脂肪酸数据均符合正态分布。

表1 大豆油化学组分平均值及标准分布

2.2 建模参数及模型构建 参数对近红外模型的建立有着至关重要的影响，包括谱区范围、预处理方法（ 基线校正、数学处理） 及最优主因子数的选择等，均会影响近红外模型构建的质量。本实验大豆油模块采用偏最小二乘法 （PLS）化学计量学方法进行建模，酸价参与建模样品260个， 预测集40 个，10 个为剔除值， 主因子数为8；过氧化值模块参与建模样品252 个，预测集42 个，16 个为剔除值，主因子数为8； 大豆油脂肪酸组分光谱处理方式均选择一阶导数+SNV，保证建模的稳定性，参与建模样品258 个，预测集40 个，12 个为剔除值，主因子数和光谱范围见表2。

表2 大豆油化学组分预测模型的建模参数

2.3 大豆油酸价、过氧化值及脂肪酸近红外模型的评估

2.3.1 指标评估 对建立的大豆油几种新鲜度和品质指标的近红外模型进行评估， 通常可以从内部验证及外部验证两方面进行。 从表3 可以看出， 大豆油常规指标和脂肪酸组分模型决定系数均接近1 ，其中酸价、过氧化值及亚油酸的模型决定系数R2＞0.9，内部交叉验证均方根误差（RMSECV）与 外部验证均方根误差（RMSEP）数值接近，且两者均较理想。这表明该模型具有较好的稳定性及预测能力， 用该模型预测类似样品可以得到较好的预测效果。

表3 大豆油化学组分预测模型的评估指标

2.3.2 内部验证 由图2 ～8 可知， 内部交叉验证得到各化学组分交叉验证均方根误差（ RMSECV）值较小且对应相关系数R2均接近1， 整体样品分布均匀，比较集中地分布在中心线附近。 这表明模型预测值与实测值比较接近，模型较稳定强健。

图2 大豆油酸价内部交叉验证结果

图3 大豆油过氧化值内部交叉验证结果

图4 大豆油棕榈酸内部交叉验证结果

图5 大豆油硬脂酸内部交叉验证结果

图6 大豆油油酸内部交叉验证结果

图7 大豆油亚油酸内部交叉验证结果

图8 大豆油亚麻酸内部交叉验证结果

2.3.3 外部验证 为了更直观地考察模型的预测能力、 准确性及重现性， 对模型进行外部验证。 本实验7 个化学组分模型分别随机挑选未参与建模的30 个样品，对其近红外预测值和化学测定值进行分析， 相关准确性实验数据见表4。 未参与建模样品预测值与实测值非常接近，大豆油脂肪酸平均相对偏差均小于4% ，酸价和过氧化值平均相对偏差大于5%，这主要归因于酸价和过氧化值含量较低， 较小的偏差导致相对偏差值较大，但结果均在合理范围内。 进行配对- t 检验结果分析得出，NIR 法与化学检测值得到的结果没有显著性差异（ 查t 分布表，当显著水平α = 0.05，自由度f = 29 时，t 0.05，29 =2.045） ，综合以上结果可知，7 种化学组分模型预测准确度较理想。

2.4 大豆油脂肪酸的掺假鉴别 根据不同脂肪酸国标、法国《饲料成分与营养价值表INRA》、美国 《NUTRIENT REQUIREMENTS OF SWINE》及国际食品法典委员会标准《指定的植物油法典标准》等标准，制定油脂的特征脂肪酸参考标准，如表5 所示。

在实际应用中，会在近红外光谱仪上传油脂的定标模型， 同时在油脂的定标模型中设置脂肪酸的上下限。 正常的大豆油特征脂肪酸棕榈酸参考标准为8.0 ～13.5 g/100 g， 亚油酸为48.0 ～59.0 g/100 g，按照设定的扫描方式，在近红外光谱仪分别扫描大豆油1 ～10 号样品，结果数据如表6 所示。 大豆油编号3 及10 号样品，脂肪酸检测结果均在正常范围内，可判定为合格； 而编号为1、2、4、5、6、7、8 及9 中棕榈酸和亚油酸近红外预测结果均不在参考标准范围内，可怀疑该大豆油存在掺假情况，从而及时做到油脂的监控。

3 结论

大豆油新鲜度指标酸价、 过氧化值及特征脂肪酸含量进行NIR 定标，在保证化学检测值及光谱扫描准确的前提下， 利用OPUS 8.1 定标软件，对光谱进行预处理，剔除异常光谱和异常值，应用PLS 建立NIR 模型。 通过内部交叉验证和外部验证，校正均方差与预测均方差数值接近，除过氧化值外，均＜0.5，决定系数R2在0.9 左右，表明建立的模型具有较好的预测能力及准确性。 通过配对- t 检验样本分析可以得出，NIR 法与化学检测值结果无显著性差异， 近红外定量分析技术能较好地应用于大豆油新鲜度指标及脂肪酸组分等化学指标预测。

本文同时应用特征脂肪酸组分含量与各数据库脂肪酸标准建立大豆油特征脂肪酸的参考标准，能够快速鉴别大豆油的质量优劣，旨在为到厂大豆油的快速检测和掺假鉴别提供快速、 准确的方法， 从而保障油脂来源的稳定性， 保质保价，降低饲料成品隐患，保证饲料供应环节的稳定、安全。

表4 大豆油未参与建模样品预测值与实测值比较

表5 大豆油特征脂肪酸参考标准 g/100 g

表6 异常豆油近红外脂肪酸预测结果g/100 g