近红外(NIR)光谱测定棕榈油中的碘价(IV).docVIP

通过近红外（NIR）光谱测定棕榈油中的碘价（IV） 前言棕榈油是一种可再生的、重要的资源，可用作很多种产品的工业原料和日常消费品。此类油品的不饱和度对于加工过程何种产品的质量非常重要。不饱和的测定通常是通过碘价，它直接反映油中的碳碳双键数量。一般是用滴定法测定油的碘价，这种方法要使用对环境和人体健康有害的含氯溶剂。滴定法劳动强度大，额外增加了成本。这就需要一种更快速、更简单的分析方法来避免上述的弊端，并能对有的加工过程提供更好的控制。近红外（NIR）光谱是一种可行的替代方法，并且比传统的滴定法有很多好处。NIR光谱在几分钟就可以给出分析结果，基本上不需要样品制备，而且决不使用任何有害的溶剂、试剂。实验进行此研究的样品是：棕榈毛油、精炼/脱色/脱臭(RBD)棕榈油、棕榈硬脂、棕榈液油和氢化豆油。使用配备液体样品单元的Foss NIRSystems 6500型近红外仪来获得样品光谱图。这个装置可以使样品在测定过程中，温度恒定在65±0.1℃。样品首先在微波炉中加热融化，温度范围在40-60℃，然后注入2mm石英比色皿，再将比色皿放入液体样品单元中。温度控制器被设定在60℃。通过对样品进行32次扫描和32次空气参比获得近红外吸收（log 1/T）光谱。从开始获取数据到报告结果的这段分析时间是2分钟。在本研究中用来开发定标的原始碘价分析数据是通过Wijs滴定法获得的。结果和讨论图1 显示了几个棕榈毛油样品的吸收光谱。尽管这些样品的碘价大不相同，它们的近红外光谱粗看起来还是非常相似。仔细观察，在1900nm和2200nm附近有一些差别，在样品图谱之间还有伴随轻微的波段漂移(2140nm)的很小基线变化。典型的近红外光谱，吸收带总是很宽的，高度叠加的，如果不经校正，将极大影响通过NIR分析碘价的效果。对光谱进行一个简单的数学预处理将不仅仅补偿基线变化，并且可以放大原本细小的光谱特征，使得属于C=C-H官能团的吸收峰从其它干扰峰中分辨出来。图2 是经过2阶导数处理后光谱在1800-2200nm区域的局部放大图。通过二阶导数的计算，吸收峰最大处将转为轴线相反位置的最低处。在本图中可以看出基线漂移已得到纠正。近红外吸收峰的放大也是显而易见的。注意在2184nm附近处随着吸收峰强度的增加，碘价也增加。这一吸收峰对应的是C=C-H官能团。本图还显示在1900nm左右的吸收峰是属于水的，在这些样品中也不一样（如图所示峰强度不同）。使用二阶求导的光谱数据和来自实验室的具体结果，对这些样品建立了一个PLS模型，结果如表1。使用的光谱范围不仅有C=C-H的吸收峰的区域(2000-2250nm)，还有1600-1800nm，这包含油分子的主链信息（CH2）。 样品集 主成分数 R2 SEC SEP 定标组 样品数量 验证组 样品数量 碘价范围 棕榈毛油； 毛棕榈硬脂和棕榈毛油 4个：1600－1800及2000－2250nm 0.9983 0.233 IV 0.231 IV 135 56 32-59 RBD液油； RBD硬脂和RBD棕榈油 4个: 1600－1800及2000－2250nm 0.9999 0.183 IV 0.137 IV 276 43 27-63 氢化豆油 5个：1600－1800及2000－2250nm 0.9997 0.299 IV 0.433 IV 136 42 51-127 合并数据（毛/RBD/氢化） 7个：1600－1800及2000－2250nm 0.9998 0.356 IV 0.350 IV 547 141 27-127 因为定标样品中不仅包含棕榈毛油，还有硬脂毛油和毛液油，碳链中CH2数量的不同正反映了这种变化，产生一个更稳定的定标模型。PLS模型的SEC(定标标准误差)为0.233IV，单独验证组的SEP(预测标准误差)为0.231IV。此模型使用4个主成分，而且所有选定主成分都是无噪声的。此外，验证组的SEP也与定标组的SEC保持一致，这也进一步支持使用4主成分PLS模型的正确性。这些结果表明NIR可以准确测定原始的、未精炼的棕榈油的碘价。在本研究中也对精炼的、脱色、脱臭的（RBD）棕榈油进行了研究。此定标中包括RBD液油、RBD硬脂和RBD棕榈油。对276个RBD样品的NIR光谱和相应的分析数据进行PLS回归，回归的结果列于表1。这些样品比毛油更“干净”，而且此定标模型的误差小于毛油的（SEC 0.183IV），这可能是因为在这些精炼油样品中基本没有杂质。此外，还对氢化豆油做了类似研究。结果同样列于表1。氢化豆油的碘价范围和不饱和度远高于棕榈油。 较高的碘价使滴定的误差也相应增大，并进一步导致