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文檔簡介
1小雜糧營養(yǎng)品質(zhì)無損快速定量檢測近紅外光譜法本標準規(guī)定小雜糧中水分、灰分、粗蛋白、粗脂肪的無損快速檢測-近紅外光譜方法。本標準適用于小雜糧的水分、灰分、粗蛋白、粗脂肪含量的無損快速檢測。本標準不適用于仲裁檢驗。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本標準必不可少的條款。其中,注日期的引用文件,僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。GB5009.3食品安全國家標準食品中水分的測定GB5009.4食品安全國家標準食品中灰分的測定GB5009.5食品安全國家標準食品中蛋白質(zhì)的測定GB5009.6食品安全國家標準食品中脂肪的測定GB/T29858分子光譜多元校正定量分析通則3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1小雜糧MinorCoarseCereals生育期短、種植面積少、種植地區(qū)和種植方法特殊,有特種用途的多種糧豆,一般可分為麥類小雜糧和豆類小雜糧。其中,麥類小雜糧主要包含大麥、高粱、燕麥、小米、薏、蕎、糜、黍等,豆類小雜糧主要包含菜豆(蕓豆)、黑豆、綠豆、蠶豆、豌豆、紅小豆(赤小豆、小豆)等。3.2水分Moisture小雜糧中水以游離水、束縛水和化合水3種形態(tài)存在。本標準中,水分指小雜糧中的游離水含量。水分的測定按GB5009.3執(zhí)行。3.3灰分AshContent小雜糧在高溫灼燒后殘留的以無機鹽和氧化物為主的無機成分?;曳值臏y定按GB5009.4執(zhí)行。3.4粗蛋白CrudeProtein各種含氮物質(zhì)的總稱,包含真蛋白和非蛋白含氮化合物。粗蛋白的測定按GB5009.5執(zhí)行。3.5粗脂肪CrudeFat2將經(jīng)前處理的、分散且干燥的樣品用乙醚或石油醚等溶劑回流提取,使樣品中的脂肪進入溶劑中,回收溶劑后所得到的殘留物。粗脂肪的測定按GB5009.6執(zhí)行。3.6樣品集SampleSet具有代表性的、可覆蓋特定品質(zhì)指標含量最小至最大范圍,且滿足建模過程對樣本量基本需求的一類樣品的組合。3.7預(yù)測值PredictedValue采用所建校正模型對樣品近紅外光譜進行預(yù)測運算所得的值。3.8參考值SpecifiedValue采用標準方法或?qū)I(yè)領(lǐng)域內(nèi)公認的參考方法獲得的樣品特定品質(zhì)指標含量值。3.9殘差Residual樣品預(yù)測值和參考值的差值。3.10校正模型CalibrationModel以校正集樣品近紅外光譜數(shù)據(jù)為自變量、對應(yīng)樣品特定品質(zhì)指標參考值為因變量,采用特定算法所建立的數(shù)學模型。4原理采用近紅外光譜(Near-InfraredSpectroscopy,NIR)對小雜糧各品質(zhì)進行無損檢測即定量分析的原理如下:小雜糧特定品質(zhì)指標的有關(guān)化學物質(zhì),其分子結(jié)構(gòu)中含氫官能團的合頻、倍頻吸收位于近紅外光譜范圍內(nèi),對近紅外光的吸收程度和物質(zhì)含量有定量關(guān)系。對小雜糧采集近紅外光譜數(shù)據(jù),則所采集數(shù)據(jù)中包含了小雜糧特定品質(zhì)指標的信息。以所采集的小雜糧近紅外光譜數(shù)據(jù)為自變量,以采用標準方法或?qū)I(yè)領(lǐng)域內(nèi)公認的參考方法獲得的小雜糧特定品質(zhì)指標的參考值分別為因變量,借助多元回歸-交互驗證算法建立所述自變量和各因變量之間的數(shù)學關(guān)系,即小雜糧特定品質(zhì)無損檢測定量分析模型(定量校正模型)。用矩陣/向量表示校正模型,如公式(a)所示:YSpecified=XCalibrationB+E(a)公式(a)中,YSpecified是校正集樣品特定指標參考值,XCalibration是校正集樣品近紅外光譜數(shù)據(jù),B是所建模型多元回歸系數(shù),E是模型殘差。對待測小雜糧樣品采集近紅外光譜數(shù)據(jù),通過校正模型對所采集待測小雜糧樣品近紅外光譜數(shù)據(jù)進行運算,即可得到待測小雜糧樣品特定品質(zhì)指標的預(yù)測值,從而實現(xiàn)小雜糧特定品質(zhì)指標的無損快速檢測即定量分析。用矩陣/向量表示預(yù)測過程,如公式(b)所示:Y=XUnB(b)公式(b)中,YP是待測樣品通過模型預(yù)測所得到的預(yù)測值,XUn是待測樣品近紅外光譜數(shù)據(jù),B是所建模型多元回歸系數(shù)。35儀器采用線性漸變分光近紅外光譜儀(LinearVariableFilterNear-InfraredSpectrometer,LVF-NIR)采集小雜糧近紅外光譜數(shù)據(jù)。6樣品對小雜糧樣品可采用不研磨直接采集近紅外光譜數(shù)據(jù),或采用研磨過篩前處理。建立校正模型一般以100~200個小雜糧樣品為宜,可根據(jù)實際情況增加或減少建模樣品數(shù)量。參與建立校正模型的小雜糧樣品應(yīng)具有良好的代表性,同一類樣品應(yīng)包含不同品種、不同產(chǎn)地、不同采集地點、不同栽培方式等盡可能覆蓋全部情況的樣品,即參與建立校正模型的小雜糧樣品的特定品質(zhì)指標的范圍能夠覆蓋需要分析的小雜糧樣品的特定品質(zhì)指標的跨度。7.1儀器參數(shù)與實驗條件儀器開機預(yù)熱不少于20分鐘。采樣方式:漫反射。參比:以聚四氟乙烯白板為參比。光譜波段范圍:波長900nm~1700nm或其中的一部分。光譜分辨率:光譜中心分辨率10nm。光譜累加次數(shù):不少于50次。光譜信噪比SNR≥1000。環(huán)境溫度:20℃~25℃。環(huán)境相對濕度:25%±5%。7.2校正模型的建立按GB/T29858執(zhí)行。7.3待測樣品的無損快速檢
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