基于離子遷移譜法對橄欖油與油茶籽油區分鑒別的研究

陳 軻 劉零怡 徐 翔 胡傳榮 何東平

基于離子遷移譜法對橄欖油與油茶籽油區分鑒別的研究

陳 軻1劉零怡1徐 翔2胡傳榮1何東平1

（武漢輕工大學1，武漢 430023）
（武漢矽感科技有限公司2，武漢 430040）

采用盒進樣-離子遷移譜法快速測定橄欖油與油茶籽油中的揮發性物質，從而得到揮發性風味成分的譜圖。對比譜圖，橄欖油與油茶籽油區別明顯。進一步對橄欖油與油茶籽油的離子遷移譜圖數據求一階及二階導數，提取各自特征點，可以對2類植物油的譜圖數據進行很好的區分，但油橄欖油IMS數據仍與油茶籽油IMS數據存在部分重疊。最后利用隨機森林法對原有數據進行訓練，通過對盲樣進行識別，橄欖油與油茶籽油的識別正確率達100%。

離子遷移譜 檢測辨別 隨機森林 橄欖油 油茶籽油

離子遷移譜（Ion Mobility Spectrometry，IMS）是一種氣相分析技術［1］，作為一種新的分析方法，IMS技術廣泛應用于環境保護［2-3］、藥品［4］、醫學［5］、食品［6-7］、安防檢測［8-9］等領域。IMS 技術的原理是在大氣壓條件下利用電離手段使得氣體化的待檢測物質電離，并在電場與反向遷移氣體的共同作用下遷移，從而產生不同種類離子的分離而形成的離子時間分辨譜。通俗地講，就是通過采集氣態物質在電場中的遷移速度差異信息，對物質進行區分的一種方法，其基本原理如圖1所示。

圖1 IMS原理示意圖

橄欖相對油茶籽的資源較少，營養價值相對高，2類植物油的區分多是建立在消費者對其顏色和風味認知及消費者對品牌的信任之上。由于橄欖油價格要比油茶籽油高昂，加上現有檢測手段的局限性，導致個別商家出于經濟利益使用油茶籽油假冒橄欖油進行銷售。因此，尋求一套快速區分橄欖油和油茶籽油的檢測儀器以及行之有效的鑒別方法，對加快橄欖油與油菜籽油國家標準修改，保障消費者權益具有重要意義。

橄欖油和油茶籽油均是通過不經過任何加熱和化學處理的冷榨法工藝制成，所以2類油中都保留了豐富的單不飽和脂肪酸及其他天然營養成分。如表1所示，橄欖油與油茶籽油無論是在理化特性還是在脂肪酸組成方面均較為接近［10］。

表1 油茶籽油與橄欖油的理化特性及主要脂肪酸組成

由表1可知，橄欖油與油茶籽油在理化指標及脂肪酸組成指標上都存在交叉的情況，單純通過1項指標無法對2類油脂進行有效區分。目前橄欖油和油茶籽油的區分主要集中在氣相色譜／質譜法［11］、近紅外光譜法［12］等方法，但這些檢測方法所應用的儀器昂貴，推廣難度大，應用受到限制。離子遷移譜法具快速、靈敏、便捷和成本低等特點，本研究通過分析橄欖油及油茶籽油離子遷移譜圖的差異性，對2類油進行快速區分鑒別。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 原料與試劑

由表2可知，試驗收集橄欖油樣品64種，油茶籽油樣品79種。

正己烷（HPLC）、甲醇（HPLC）、2，4，6- 三甲基吡啶標準品（B1）、四庚基溴化銨標準品（B2）：上海安譜試劑有限公司。

表2 收集油脂樣本表

1.1.2 儀器與用品

IMS-100離子遷移譜儀：武漢矽感科技有限公司；SK3200H臺式超聲波清洗機：上海科導超聲儀器有限公司；5μL微量進樣針：上海安亭微量進樣器廠。

1.2 試驗方法

1.2.1 待測油脂樣本預處理

待測油脂樣本用正己烷（HPLC）為稀釋溶劑稀釋50倍，吸取油脂樣本20μL到980μL正己烷（HPLC）溶液中，旋渦振蕩3 min，再超聲振蕩10 min，備用。

1.2.2 油脂的IMS 測試條件

通過標準操作程序實驗（SOP）得到油脂檢測的最佳參數，通過測試軟件進行調整，其參數為測試溫度：170℃，測試時長：20 s，遷移管溫度：60℃。

1.2.3 數據處理方法

采集得到的數據經譜圖累加觀察不同油脂在以1／K0（K0為遷移率）為橫坐標時的譜圖特征；同時對譜圖數據求一階導數和二階導數，觀察不同油脂的IMS譜圖差異；采用隨機森林對橄欖油和油茶籽油的IMS譜圖數據進行預測，觀察預測準確率。

2 結果與分析

2.1 純油茶籽油與摻偽油茶籽油IMS譜圖對比分析結果

采用油脂樣本IMS譜圖采集標準操作流程，對所制備的橄欖油和油茶籽油樣品進行IMS譜圖數據采集，利用回放軟件將所采集的油脂按需要疊加分析。每個油樣使用編號為A00A274204和A00A28D302兩臺離子遷移譜設備做平行試驗。對疊加的IMS譜圖進行分析（圖2、圖3）。通過肉眼觀察2類油在IMS中產生響應峰的位置，觀察IMS譜圖基本特征。

圖2 橄欖油IMS測試二維譜圖

圖3 油茶籽油IMS測試二維譜圖

對比圖2和圖3可以看出，油茶籽油與橄欖油的IMS譜圖差異明顯，說明IMS能夠對這2種油脂進行區分鑒別。

2.2 一階導數識別模型建立

進一步對IMS譜圖進行分析。從原始譜圖上看，2類植物油整體差異十分明顯，但是由于地域及工藝的差別，各自類別中的具體植物油樣本差異還是很大的，為減少這種差異性的干擾，隨機選取橄欖油與油茶籽油各50組原始數據，對原始數據求導以約化遷移率的倒數1／K0為自變量（x軸），原始譜圖求一階導數為因變量（y軸），圖4是橄欖油IMS一階導數譜圖，圖5是油茶籽油IMS一階導數譜圖。

一階導數即是對原函數求導數，得到計算原函數上每一點的斜率的新函數，從而將單類植物油的譜圖差異變小，多類植物油的譜圖差異變大。從一階導數譜圖上看，處理后的譜圖仍然能保持2類植物油的整體差異，而各自類別中具體植物油樣本差異雖然存在，但已經降低了許多。將橄欖油與油茶籽油的原始譜圖經過Savitzky-Golay一階導數分析得到的數據進行疊加處理，其結果如圖6所示。

由圖6可知，在約化遷移率倒數1／K0為0.88～0.97的區域兩者區別明顯，因此選定0.88～0.97區間進行識別，區域識別結果如圖7所示。

由圖7可知，通過對油脂IMS數據求一階導數，在約化遷移率倒數1／K0為0.88～0.97的區域，橄欖油IMS譜圖的面積明顯大于油茶籽油IMS譜圖的面積，由此可以將絕大部分油茶籽油IMS數據從油茶籽油IMS數據中分離。

圖4 橄欖油求一階導數譜圖

圖5 油茶籽油求一階導數譜圖

圖6 一階導數譜圖對比

圖7 一階導數下油茶籽油與橄欖局部區域IMS峰面積對比

2.3 二階導數識別模型建立

為進一步減少內部差異性的干擾，對譜圖數據進行二次求導得到二階導數。二階導函數的意義在于判斷原函數上每一點的凹凸性以及判斷極值的特性，從而與一階導數結合起來反應2類植物油譜圖的差異性。圖8是橄欖油IMS二階導數譜圖，圖9是油茶籽油IMS二階導數譜圖。

圖8 橄欖油求二階導數譜圖

圖9 油茶籽油求二階導數譜圖

從二階導數譜圖上看，求二階導之后譜圖仍然能保持2類植物油的整體差異，而且這種差異與一階導數譜互為補充。將橄欖油與油茶籽油的IMS原始譜圖經過Savitzky-Golay二階導數分析得到的數據進行疊加處理，其結果如圖10所示。

由圖10可知，在約化遷移率倒數1／K0為0.58～0.60的區域兩者區別明顯，因此選定0.58～0.60區間進行識別。區域識別結果如圖11所示。

由圖11可知，對2類油脂IMS數據求二階導數，仍然可以將大部分橄欖油IMS數據從油茶籽油IMS數據中分離，但圖中橄欖油IMS數據與油茶籽油IMS數據還是存在重疊，若使用該方法會產生較多誤判。隨著模型中油脂數量的增多，油脂選取特征區域將會存在交叉，這會導致類別中的個別油樣被誤判，因此考慮進一步改進識別模型。

圖10 二階導數譜圖對比

圖11 二階導數下油茶籽油與橄欖油局部區域IMS峰面積對比

2.4 隨機森林識別結果

將2臺機上所有橄欖油的IMS數據提取出來放入one文件夾，所有油茶籽油的數據放入other文件夾。然后提取one和other文件夾里的所有數據放到隨機森林界面的train文件夾進行訓練。其識別構建過程如圖12所示。

圖12 隨機森林識別構建圖

通過模型對盲樣進行測試，以武漢輕工大學提供的植物油盲樣為例得到表3。橄欖油與油茶籽油的區分識別正確率均為100%。

表3 油脂樣本預測的準確率

3 結論

利用離子遷移譜儀（IMS），結合一階及二階導數識別模型及隨機森林識別模型，對橄欖油和油茶籽油進行了區分，準確率為100%，符合油脂成分真實性的檢測要求。本方法簡單快速，1個樣品的檢測總耗時不超過20 s，樣品量需求非常少，除正己烷外無需其他有機試劑。隨機森林模型含橄欖油樣品64種，油茶籽油樣品79種，建庫模型有效。油脂是人體每天必須補充的營養物質，但是不同類別植物油的營養價值不同。在植物油市場經營過程中出現的將油茶籽油充當橄欖油銷售的情況，會擾亂行業秩序，損害消費者利益。離子遷移譜技術的應用，提供了一種區別橄欖油與油茶籽油的新思路新，相比其他檢測手段加有利于環保，IMS檢測分析成本低，是一種高效、廉價、準確的快檢方法。

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Application of Ion Mobility Spectrometry in Detection Olive Oil and Camellia Oil

Chen Ke1Liu Lingyi1Xu Xiang2Hu Chuangrong1He Dongping1
（Wuhan Polytechnic University1，Wuhan 430023）
（Wuhan Syscan Tech.Co.Ltd2，Wuhan 430040）

Volatile flavor components in olive oil and camellia oil was detected and identified by using boxes sampling-rapid IMS，in order to build up the fingerprint of olive oil and camellia oil.Obvious differences between olive oil samples and camellia oil samples could be observed.Taking the first-order and the second-order derivative of the data and extracting the feature points，most of camellia oil could be apart from olive oil，but the data of camellia oil was overlapped with that of olive oil.After training and identifying with test data through random forests method，the correct rate of unknown olive oil and camellia oil identification could be reached 100%.

ion mobility spectrometry，detection and identification，random forests method，olive oil，camellia oil

TQ646.1

A

1003-0174（2016）11-0130-05

“十二五”國家科技支撐計劃（2011BAD02B00），國家糧食局糧食公益性行業科研專項（201313012-03）

2015-03-12

陳軻，男，1989年出生，碩士，糧食、油脂與植物蛋白工程

何東平，男，1957年出生，教授，糧食、油脂及植物蛋白工程