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基于低场核磁共振技术的植物油种类快速识别

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以5 种植物油(菜籽油、大豆油、花生油、葵花籽油及玉米油)为研究对象,系统分析植物油种类变化对低场核磁弛豫信号的影响,研究植物油内部组成与弛豫特性间的相关性.基于低场核磁共振(low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)回波衰减曲线信息结合主成分-线性判别分析(principal component analysis-linear discriminant analysis,PCA-LDA)建立植物油种类鉴别模型,并考察判别函数及PC数对模型性能的影响.结果表明,5 种植物油回波曲线的衰减速率为花生油＞菜籽油＞玉米油＞大豆油＞葵花籽油,植物油种类会显著影响其弛豫特性指标T2W、T23、S23和S总(P＜0.05),且T2W、T22、T23、S23、S总与C18:1、C18:2、C20:0、单不饱和脂肪酸、多不饱和脂肪酸含量极显著相关(P＜0.01);当判别函数为Linear、PC数为10时,PCA-LDA模型的训练集和预测集正确识别率分别为100.0%和88.2%.可见,基于LF-NMR鉴别植物油种类可行,同时也为食用植物油质量安全检测提供理论基础和技术支持.
Rapid Identification of Vegetable Oil Species Using Low-Field Nuclear Magnetic Resonance

low-field nuclear magnetic resonancevegetable oilspecies identificationprincipal component analysislinear discriminant analysis

彭丹、史翠熠、陈名扬、周琪、杨国龙

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河南工业大学粮油食品学院,河南 郑州 450001

低场核磁共振 植物油 种类识别 主成分分析 线性判别分析

河南省科技攻关项目国家自然科学基金青年科学基金

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2023

10.7506/spkx1002-6630-20220913-101

食品科学
北京食品科学研究院

食品科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.327
ISSN：1002-6630
年,卷(期)：2023.44(16)
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