花生油油酸亚油酸含量近红外模型构建

杨军军庞洪利韩宏伟王秀贞孙妍王志伟王传堂

(1.山东省花生研究所，山东 青岛 266100；2.吉林双辽市农业农村局，吉林 四平 136440)

引言

食用植物油中含有甘油三酯、植物甾醇、维生素E、多酚和类胡萝卜素等多种营养成分，是人类重要的能量和营养来源。此外，食用植物油还有改善食物风味，促进食欲的作用[1]。随着社会发展和人们生活水平的提高，对食用油的品质要求也越来越高。

脂肪酸是评价食用油质量的常用指标[2]。不同植物油之间的差异主要表现在脂肪酸组成种类和含量上。花生是我国主要的经济作物和油料作物，其籽仁中油酸和亚油酸含量呈负相关关系，两者之和约占总脂肪酸的80%[3]。亚油酸是一种多不饱和脂肪酸，易氧化酸败产生有毒物质，危害人体健康[4]。油酸作为一种单不饱和脂肪酸，其抗氧化能力较强。在烹调中油酸含量高的花生油比普通食用油更安全，而且高油酸花生油耐储藏，货架期也较长。有研究表明，经常食用富含油酸的食品有减少心脏疾病发生风险、调节血糖和抗炎症的作用[5,6]。

为保障“齐鲁粮油”旗下花生油产品品质，2000年7月25日由山东省粮油检测中心组织起草的《山东高油酸花生油》团体标准发布，为消费者选购花生油产品提供了新标准。市场上普通花生油产品油酸含量一般在35%～69%，《山东高油酸花生油》团体标准中规定，油酸含量≥75%的花生油产品才能称为山东高油酸花生油[7]。

生产的高油酸花生油油酸含量能否达标，是花生榨油企业普遍关心的问题。花生油脂肪酸含量测定常用色谱法，需消耗试剂，且费用高、耗时长。近红外光谱技术是一种绿色、无损的快速分析技术，与传统方法相比，具有操作简便、成本低、无污染，以及可实现多品质参数同步检测等优点，被广泛应用于油料作物品质无损快速检测[8]。

本研究旨在建立花生油油酸、亚油酸含量近红外预测模型，为高油酸花生油质量控制提供方便快捷的检测手段。

1 材料和方法

1.1 花生油样品

按表1所示比例，取高油酸花生油和普通花生油适量混匀，用于花生油油酸、亚油酸含量近红外模型构建和验证。其中1～21号所用高油酸花生油为山东鲁花集团生产，22～26号所用高油酸花生油为合作社生产；普通花生油皆为胡姬花古法小榨花生油。每份样品总量均为4200μL。第18～21号样品用于外部检验，其余22份样品用于模型构建。

表1 花生油样混合比例

1.2 试验方法

1.2.1 样品近红外光谱采集

建模所用光谱数据在德国布鲁克光谱仪器公司生产的Matrix-I型傅立叶变换近红外光谱仪上采集。使用移液枪将勾兑好的花生油样品分别转移到方形石英比色皿中，每份样品3mL，加样时避免产生气泡。将比色皿加盖并用胶带封固后横置于近红外光源上，使与比色皿盖下沿齐平的透光面对准光源，不使用原设备的旋转样品杯并取消旋转功能。扫描谱区范围4000～12000cm，扫描次数64次，分辨率为8cm，开机预热30min后检测样品。每份样品需扫描3次，并且第2次和第3次扫描时要将比色皿旋转一定角度，以得到同一样品的多个光谱。

1.2.2 花生油油酸含量、亚油酸含量的测定

花生油油酸、亚油酸含量采用气相色谱法[9]测定。

1.2.3 模型构建

使用德国布鲁克Matrix-I型近红外光谱仪的OPUS 5.5软件，采用偏最小二乘法建模，并剔除奇异点，建立不同光谱预处理近红外模型。根据模型决定系数(R2)最大和交叉验证根均方差(RMSECV)最小的原则衡量模型质量，选出最优光谱预处理方法。

选取未参与建模的4份样品对所建模型采用外部验证。利用DPS14.50软件对样品预测值和化学值进行配对t测验，判断模型可靠性。偏差=化学值-预测值。

2 结果与分析

2.1 近红外光谱采集

采集到的花生油样品光谱如图1所示，与花生油近红外光谱特征吻合。

2.2 花生油油酸含量、亚油酸含量化学值分析

采用气相色谱法测定花生油样品油酸含量和亚油酸含量化学值，相关参数见表2。油酸含量最大、最小值分别为80.48%、46.47%，均值为65.93%，变异系数为16.09%；亚油酸含量最大、最小值分别为33.86%、5.57%，均值为16.73%，变异系数为52.24%。符合建模要求。

表2 花生油油酸含量和亚油酸含量化学值相关统计参数

2.3 模型建立

利用软件自动优化功能，确定花生油油酸、亚油酸含量最佳光谱预处理方法均为“一阶导数+MSC(多元散射校正)”，花生油油酸含量谱区范围为4600～6100cm，维数为7，模型R2为96.85，RMSECV为1.93；花生油亚油酸含量谱区范围为4600～6100cm，维数为6，模型R2为97.48，RMSECV为1.47。具体见图2、3。

2.4 预测效果验证

取前述未参与建模的4份花生油样品对建立的花生油油酸、亚油酸近红外模型进行外部验证。经配对t测验，油酸、亚油酸含量预测值与化学值偏差均较小，见表3，油酸偏差为-0.87%～0.23%，t=0.727

表3 外部检验花生油样品油酸、亚油酸含量预测值与化学值比较

3 结语与讨论

目前，近红外光谱技术已广泛应用于检测油料和食用植物油品质，包括油料含油量、粗蛋白含量、脂肪酸含量等品质指标，食用油的理化指标，以及食用油真实性鉴别[10]。花生中已建立了油酸、亚油酸、棕榈酸、芥酸、蛋白质、蔗糖、水分、维生素E等品质指标的近红外模型[11-18]，在花生油过氧化值、酸值预测和掺伪鉴别上也建立了近红外模型[19,20]。但迄今未见花生油油酸、亚油酸含量近红外模型相关报道。

本研究中用于建模的花生油样品尽管只有22份，但由于是按高油酸花生油和普通花生油不同配比做成的混样，油酸、亚油酸含量高中低都有，有利于构建高质量模型。近红外模型经优化，油酸、亚油酸含量模型R2各达96.85、97.48，RMSECV分别为1.93、1.47。经外部验证，预测值与化学值无显著差异。说明所建模型质量较高，可以实现花生油油酸、亚油酸含量的准确预测，与本团队之前建立的花生仁芥酸[16]、油酸、亚油酸[11,12,17]、维生素E含量[18]、含油量、蛋白质含量[17]以及花生油过氧化值、酸值模型[19]一起可用于花生原料和花生油产品的质量控制。