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1、第41卷分析化學(xué)(FENXIHUAXUE)研究報(bào)告第6期2013年6月ChineseJournalofAnalyticalChemistry922—926DOI：10．3724／SP．J．1096．2013．20876基于近紅外技術(shù)快速無損分析整粒棉籽中的脂肪酸含量黃莊榮沙莎榮正勤劉海英陳進(jìn)紅祝水金(浙江大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，杭州310058)摘要應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)整粒帶殼作物種子中脂肪酸含量的快速、無損分析。以385份棉花種子為實(shí)驗(yàn)材料，應(yīng)用線性的偏最小二乘(PLS)和非線性的最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)方法，
2、結(jié)合蒙特卡羅無信息變量消除法(MC-UVE)，構(gòu)建整粒棉籽中脂肪酸含量的近紅外校正模型。結(jié)果表明，基于變量選擇的LS．SVM模型具有最佳的預(yù)測(cè)性能，其棕櫚酸、硬脂酸、油酸、亞油酸、飽和脂肪酸和不飽和脂肪酸含量的近紅外校正模型的相關(guān)系數(shù)R分別為0．863，0．881，0．843，0．806，0．894和0．917，剩余預(yù)測(cè)偏差RPD分別為2．669，2．880，2．508，2．202，3．023和3．473。本方法省略了種子的粉碎過程，MC-UVE方法有助于提高校正模型的穩(wěn)健性和精確度。關(guān)鍵詞整粒棉籽；近紅外；脂肪酸；變量選擇；最小二乘支持向量機(jī)1引言生物柴
3、油是指利用植物油或動(dòng)物油脂為原料，經(jīng)酯交換反應(yīng)轉(zhuǎn)換成可供內(nèi)燃機(jī)使用的可再生的燃料，具有可生物分解、無毒、低排放量等特點(diǎn)j。棉籽是棉花生產(chǎn)中重要的副產(chǎn)物，產(chǎn)量巨大，且含有豐富的脂肪酸。由于棉籽中存在有毒物質(zhì)棉酚，棉籽油的食用受到一定的限制。因此，利用棉籽為原料生產(chǎn)生物柴油是一種較為理想的綜合利用途徑，相關(guān)技術(shù)和研究也越來越受到關(guān)注-z叫。生物柴油的質(zhì)量主要是由原料的性質(zhì)即脂肪酸組成決定。目前，脂肪酸的檢測(cè)以常規(guī)的氣相色譜和氣相色譜．質(zhì)譜法為主_5J，方法的靈敏度和精確度高，但存在樣品準(zhǔn)備繁瑣、分析時(shí)間長(zhǎng)、檢測(cè)成本高等問題。近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，可
4、以有效解決上述問題，目前已成功應(yīng)用于棉籽仁粉末的品質(zhì)分析。Quarnpah等采用改進(jìn)的偏最小二乘方法(MPLS)構(gòu)建了棉籽仁粉末中的脂肪酸含量的近紅外模型。由于棉籽表面具有致密的外殼，以及種子體積相對(duì)較大，給近紅外光譜信息的提取和分析帶來了較大的困難，建立精確穩(wěn)健的帶殼作物種子質(zhì)量參數(shù)的校正模型也是當(dāng)前無損分析研究的難點(diǎn)。本研究采用線性的偏最小二乘(PLS)和非線性的最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)方法，結(jié)合蒙特卡羅無信息變量消除法(MC．UVE)，構(gòu)建整粒棉籽中棕櫚酸、硬脂酸、油酸、亞油酸、飽和脂肪酸、不飽和脂肪酸含量的近紅外校正模型，為整粒棉籽脂肪酸
5、含量的檢測(cè)提供一種快速、精確的無損分析方法。2實(shí)驗(yàn)部分2．1實(shí)驗(yàn)材料本研究采用的385份棉花種子材料來源于浙江省的杭州、金華、慈溪、江山以及海南省三亞等棉花生態(tài)種植區(qū)。成熟的棉花種子，經(jīng)脫絨、曬干后得到整粒棉籽實(shí)驗(yàn)材料，先經(jīng)過近紅外分析獲得整粒棉籽的近紅外光譜，再剝殼得到整粒棉仁，用DFI'-50高速粉碎機(jī)(林大機(jī)械有限公司)磨粉處理，待測(cè)。2．2脂肪酸含量的化學(xué)測(cè)定采用GB／T17377-2008氣相色譜法(Agilent6890N氣相色譜儀，安捷倫科技有限公司)進(jìn)行棉仁粉樣品脂肪酸含量的化學(xué)分析。每份樣品重復(fù)測(cè)定兩次，取其平均值。各脂肪酸以質(zhì)量分?jǐn)?shù)(％
6、)表示。2．3近紅外光譜采集與預(yù)處理采用FOSSNIRSystems5000近紅外谷物分析儀(美國(guó)馬里蘭州)，在波長(zhǎng)為1100～2498am的范圍2012-08-30收稿；2012—12—10接受本文系國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(No．2010CB126006)，轉(zhuǎn)基因生物新品種培育重大專項(xiàng)(No．2013ZX08005-005)，國(guó)家863項(xiàng)目(No．2011AA10A102，2013AA102601)資助E—mail：shjzhu@zju．edu．cn第6期黃莊榮等：基于近紅外技術(shù)快速無損分析整粒棉籽中的脂肪酸含量?jī)?nèi)，每隔2nm采集反射強(qiáng)度()。每份整粒棉籽樣
7、品重復(fù)掃描4次，取平均值，并轉(zhuǎn)化為lg(1／R)。近紅外光譜易受樣品均勻度、基線漂移和偏移、光散射、儀器噪音等非目標(biāo)因素的干擾r。因此，在構(gòu)建校正模型前，需對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，提高信噪比，進(jìn)而優(yōu)化模型的預(yù)測(cè)性能。本研究中采用變量標(biāo)準(zhǔn)化(SNV)、Savitzky—Golay卷積平滑(11點(diǎn)平滑)、二階導(dǎo)數(shù)等方法對(duì)近紅外原始光譜進(jìn)行預(yù)處理。2．4校正模型的構(gòu)建Kennard—Stone算法是化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用的樣本劃分方法。本研究使用基于均勻設(shè)計(jì)的Kennard—Stone算法，分別從385份樣品中挑選校正集和預(yù)測(cè)集樣品，其中的230份樣品作為校正集構(gòu)建校正
8、模型，其余155份作為預(yù)測(cè)集進(jìn)行模型的預(yù)測(cè)性能評(píng)價(jià)。在全光譜數(shù)據(jù)中
