使用近红外光谱学加上一种新的双组合建模方法,快速量化葡萄油的多重改
Xihui Bian1, Yuxia Liu2, Rongling Zhang2
1State Key Laboratory of Separation Membranes and Membrane Processes, School of Chemical Engineering and Technology, Tiangong University, Tianjin 300387, PR China; NMPA Key Laboratory for Technology Research and Evaluation of Drug Products, Shandong University, Jinan 250012, PR China.
Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
|February 14, 2024
概括
一种使用近红外光谱和集体建模 (MC-WOA-PLS) 的新方法可以准确地检测和量化葡萄油中的杂物. 这种方法提高了食用油的质量控制.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 化学测量 化学测量 化学测量
背景情况:
- 用更便宜的油造葡萄油是一个重要的质量控制问题.
- 准确量化伪造剂对于消费者安全和公平贸易至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的集体建模方法,用于对伪造的葡萄油进行定量分析.
- 将蒙特卡洛 (MC) 采样和鱼优化算法 (WOA) 与部分最小平方 (PLS) 结合起来,以提高准确性.
主要方法:
- 近红外 (NIR) 光谱法用于分析80个造的葡萄油样本.
- 通过整合MC采样和WOA来构建众多PLS子模型,开发了一种新方法MC-WOA-PLS.
- 模型参数得到了优化,并使用标准统计指标验证了预测性能.
主要成果:
- 与其他基于PLS的各种方法相比,MC-WOA-PLS方法显示出更高的预测准确性和稳定性.
- 在葡萄油中精确量化了大豆油,棕油,棉油和玉米油的含量.
- 优化的模型有效地识别和量化了杂质.
结论:
- 使用NIR光谱,MC-WOA-PLS方法提供了一种强大而准确的解决方案,用于使用NIR光谱检测和量化葡萄油中的伪造物.
- 这种先进的化学测量方法可以显著提高食用油的质量控制.
