基于電子舌感應技術的肉類硝鹽組分可行性研究

潘 岳

(長沙商貿旅游職業技術學院，長沙 410116)

目前，國內外有很多肉類公司都使用亞硝酸鹽作為肉類著色劑，添加的目的是提供紅色著色并抑制微生物生長[1,2]。然而，使用高于某一標準(>150 mg/kg)的亞硝酸鹽將導致大量殘留的NO—進一步和蛋白質代謝物仲胺的次級產物形成亞硝胺，是致癌因子。在肉類加工中使用著色劑一直是一個有爭議的問題，需要在它的安全問題與它對肉制品的外觀、風味和穩定性方面的應用中權衡[3]。常用的硝鹽定量分析方法有重氮偶合比色法、催化動力學法、氧化還原比色法和透析法等[4-6]，但這些方法的檢測時間都較長。

電子舌的原理是將來自特定的、非特定的和重疊的傳感器的信號與模式識別相結合，對樣品進行模擬識別和定量定性分析[7]。電子舌技術在肉制品新鮮度評價、品質評價中已有廣泛應用，但對于定量測定肉類硝鹽組分卻鮮有報道[8-10]。本文以豬肉為對象，應用多頻大幅脈沖電子舌，采用偏最小二乘法 (PLS)對數據進行分析,建立預測模型，為電子舌在肉類硝鹽組分測定中的可行性提供了試驗依據。

1 材料與方法

1.1 材料

豬肉(豬后腿肉)、羊肉(羊后腿肉)：購自長沙市菜市場。

1.2 材料處理

將豬肉和羊肉絞碎，加水勻漿(料液比1∶5，勻漿5 min)并加入適量的硝酸鈉(NaNO3)、亞硝酸鈉(NaNO2)、氯化鈉(NaCl)，使勻漿液中鹽濃度達到以下4個水平：極低等(0)、低等(100 mg/kg NaNO3和NaNO2；1%NaCl)、中等(200 mg/kg NaNO3和NaNO2；2%NaCl)和高等(300 mg/kg NaNO3和NaNO2；3% NaCl)。在測定含量之前冷藏1 d使鹽和勻漿液充分滲透。2/3的樣本隨機選擇作為訓練集，其他1/3的樣本作為構建回歸模型的預測集用于驗證模型性能，校正集和預測集樣品分配見表1。

表1 豬肉、羊肉校正集和預測集樣品分配Table 1 Sample distribution of pork and mutton correction set and prediction set

1.3 測量原理、設備和程序

電子舌片裝置由8個工作電極(即Au，Pt，Ir，Rh，Ag，Cu，Ni和Co)組成，其純度為99.9%，直徑為1 mm，安裝在自制的不銹鋼圓筒內，與電子舌系統的主體和參考電極同時使用。以鉑柱電極為輔助電極，Ag/AgCl 作為參比電極，通過使用電子設備執行脈沖的產生和當前數據的記錄。系統可以生成最多32個脈沖的序列，正向最大多頻大幅脈沖電位1.0 V，負向多頻大幅脈沖電位-1.0 V，遞減脈沖幅度0.2 V。使用的相關頻率在1 kHz～1 MHz的范圍內。檢測每個樣品傳感器共采集2 min。在進行數據分析和處理時，采用第120 s所得的穩定數據作為輸出值進行分析。每次測量后，從樣品中取出針電極并用蒸餾水和丙酮清洗[11]。

1.4 數據處理

提取電流采集信號的頂點和拐點值作為檢測樣品的變量。使用多變量數據分析處理從實驗收集的所有數據，特別是PLS[12]。 PLS的主要目標是通過同時分解一組成分(潛在變量)中的矩陣或向量來預測X中的Y，這些成分盡可能地解釋X和Y的協方差[13]。通過使用校準集(標準)和收集數據分別創建預測模型，所有數據管理均使用SPSS19軟件進行。

2 結果與分析

2.1 豬肉硝鹽組分電子舌檢測

以電子舌傳感器響應值為樣本的測量數據，以豬肉中NaNO3、NaNO2、NaCl濃度為擬合目標值進行擬合，PLS預測模型結果見圖1。

圖1 豬肉NaNO3、NaNO2、NaCl的PLS預測圖Fig.1 PLS prediction charts of NaNO3, NaNO2 and NaCl in pork

由于肉類中NaCl的添加會影響NaNO3和NaNO2，含量的測定，故本實驗還另外測定了NaCl含量。3個模型的相關參數見表2。

表2 豬肉NaNO3、NaNO2、NaCl 的PLS預測模型參數Table 2 PLS prediction model parameters of NaNO3，NaNO2，NaCl in pork

p1為校正集中真實值與預測值之間的相關系數，p2為截距，r2為相關指數[14]。NaNO3、NaNO2、NaCl的擬合效果良好，回歸方程分別為y=0.9432x-0.0031，y=0.9315x-0.0011和y=0.9192x+0.2032。

由回歸方程和表2 參數可知，PLS預測模型對豬肉NaNO3具有最高的相關性，其次為NaNO2，最低的是NaCl。但是在這三者之中，NaCl模型的r2最高，也就是說其最穩定，可能是其較大添加量決定的。說明即使在NaCl大量存在的情況下，少量的硝酸鹽和亞硝酸鹽的預測模型也能很好地發揮作用。

分別以不同濃度NaNO3、NaNO2、NaCl的豬肉樣品對模型進行驗證，結果見表3。

表3 豬肉NaNO3、NaNO2、NaCl 的預測值、實測值和相對誤差 Table 3 Predicted values, measured values and relative error of NaNO3,NaNO2 and NaCl in pork

由表3可知，豬肉NaNO3、NaNO2、NaCl 的預測值、實測值和相對誤差。數據顯示，各鹽組分的PLS預測模型預測效果較好，在2.08%～12.24%之間，均在低濃度下誤差較大，高濃度下誤差較小，這符合模型特征[15]。由表3還可知，相對誤差總體NaNO3

2.2 羊肉硝鹽組分電子舌檢測

以電子舌傳感器響應值為樣本的測量數據，以羊肉中NaNO3、NaNO2、NaCl濃度為擬合目標值進行擬合，PLS預測模型結果見圖2。3個模型的相關參數見表4。

圖2 羊肉NaNO3、NaNO2、NaCl的PLS預測圖Fig.2 PLS prediction charts of NaNO3, NaNO2 and NaCl in mutton

表4 羊肉NaNO3、NaNO2、NaCl 的PLS預測模型參數Table 4 PLS prediction model parameters of NaNO3, NaNO2 and NaCl in mutton

NaNO3、NaNO2、NaCl的擬合效果良好，回歸方程分別為y=0.9831x+0.0034，y=0.9676x+0.0024和y=0.9302x+0.2279。

由回歸方程和表4 參數可知，PLS預測模型對羊肉NaNO3具有最高的相關性，其次為NaNO2，最低的是NaCl。但是在這三者之中，NaCl模型的r2最高，也就是說其最穩定，可能是其較大添加量決定的。說明即使在NaCl大量存在的情況下，少量的硝酸鹽和亞硝酸鹽的預測模型也能很好地發揮作用。結果與豬肉中NaNO3、NaNO2、NaCl的PLS預測模型一致，但相關性更強，也更穩定，可能是由于羊肉組分中干擾成分較少，例如脂肪含量、膽固醇含量較豬肉少得多。

分別以不同濃度NaNO3、NaNO2、NaCl羊肉樣品對模型進行驗證，結果見表5。

表5 羊肉NaNO3、NaNO2、NaCl 的預測值、實測值和相對誤差 Table 5 Predicted values, measured values and relative error of NaNO3,NaNO2 and NaCl in mutton

由表5可知，羊肉NaNO3、NaNO2、NaCl的預測值、實測值和相對誤差。數據顯示，各鹽組分的PLS預測模型預測效果很好，在0.02%～15.81%之間，均在低濃度下誤差較大，高濃度下誤差較小，這符合模型特征。由表5還可知，相對誤差總體呈現NaNO3

3 結論

本文提出了一種基于電子舌技術測量豬肉、羊肉中硝酸鹽、亞硝酸鹽和氯化物含量的方法。電子舌片由8種金屬電極組成，用于檢測和測定陰離子硝酸根、亞硝酸根和氯離子的濃度水平，采用PLS對數據進行處理，并建立了預測模型。本研究表明，可以通過測量簡單但合適的一組金屬電極的電化學響應來檢測真實復雜豬肉、羊肉樣品中的硝酸鹽、亞硝酸鹽和氯化物含量。結果表明電子舌傳感器PLS模型具有較好的預測能力和精確度，羊肉的PLS預測模型效果優于豬肉；3種鹽分的預測效果優劣順序為：硝酸鹽>亞硝酸鹽>氯化物；高濃度優于低濃度。基于電子舌技術的肉類硝鹽組分檢測方法簡單、快速、成本低，是一種具有較強市場競爭力的檢測手段。