拉曼光谱快速识别食用油种类

食用油几乎存在于任何食品中，另外在化妆品、护肤品的生产中也起着重要作用。通常，脂肪和油的鉴定是通过大型实验设备，并在实验室中完成，这无形中增加了使用者的成本。因此，寻找一种方便、准确的方法来识别各种脂肪和油的材料十分迫切。

拉曼光谱快速识别食用油种类

拉曼光谱十分适用于评估脂肪和油，因为碳-碳双键和单键都会发出强烈的拉曼信号。

Mira P 手持式拉曼光谱仪

通过实验表明，手持式拉曼光谱仪 Mira P可准确识别16种不同食用油的身份。Mira P 配备了主成分分析（PCA）法，该方法可从测得的P值对结果做出判断，十分适用于光谱差异非常小的情况下对不同的脂肪和油进行识别。

创建训练集和识别

Mira P 仪器参数

对16种不同食用油的验证结果如下：

食用油验证结果

拉曼光谱快速识别食用油种类

使用785nm的便携式拉曼光谱仪配合 BWIQ 化学计量学软件，可分析光谱数据，以确定光谱与响应数据与样品类别之间的关系。BWIQ 内含先进的光谱预处理和 PLS 回归算法， 可用于测定食用油中的各种成分。

i-Raman 系列便携式拉曼光谱仪

对不同食用油的拉曼光谱进行收集和定量分析后可得到油的成分浓度。样品油的代表性光谱如下图：

不同种类食用油的原始拉曼光谱

通过拉曼光谱分析和 PLS 回归模型，我们能够准确测定食用油中的油酸、亚油酸等成分浓度。150个样品的光谱数据在 BWIQ 软件中构建模型，采用背景去除和 Savitzky-Golay 平滑技术优化信噪比，手动选取与脂肪酸结构相关的特征光谱区域，提高了模型的准确性和可靠性。

下表列出了上述成分化学值的 PLS 回归结果的汇总。

PLS 模型结果

RMSEP (预测均方根误差）和相关系数都表明，该模型的质量足以预测食用油中的成分，同时也是评价预测质量的关键指标。在 BWIQ 软件中利用该模型对不同类型的样品进行测量，可预测化学值。下图显示了每种成分的预测结果。

这项工作表明，使用便携式拉曼和 BWIQ 化学计量软件可以开发出食用油中成分的校准模型。与其它技术相比，便携式拉曼光谱仪可以快速、无损地获得预测结果。

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