大數據分析在食品安全檢測中的應用

作者簡介：劉磊（1983—），男，甘肅涇川人，碩士，講師。研究方向：計算機技術和數據分析方面的研究和推廣。

通信作者：賈喜平（1983—），男，甘肅華亭人，本科，副教授。研究方向：醫學統計、預防醫學的研究和推廣。E-mail： yuelaiyuehao365@sina.com。

摘 要：隨著食品安全問題日益突出，傳統檢測方法難以滿足日益嚴苛的要求。大數據分析技術以其強大的數據處理和分析能力，為食品安全檢測帶來新的契機。本文分析了當前食品安全檢測存在的問題，提出了大數據分析技術在食品安全檢測中的應用策略，以期為完善我國食品安全檢測體系提供參考。

關鍵詞：食品安全；檢測技術；大數據分析

The Application of Big Data Analysis in Food Safety Testing

LIU Lei， JIA Xiping*

（Gansu Medical College， Pingliang 744000， China）

Abstract： With the increasing prominence of food safety issues， traditional testing methods are unable to meet the increasingly stringent requirements. Big data analysis technology， with its powerful data processing and analysis capabilities， brings new opportunities for food safety testing. This article analyzes the current problems in food safety testing and proposes application strategies of big data analysis technology in food safety testing， in order to provide reference for improving China’s food safety testing system.

Keywords： food safety; detection technology; big data analysis

隨著經濟全球化的不斷深入和食品產業的快速發展，食品安全問題日益受到社會各界的廣泛關注。食品安全事關人們的身體健康和生命安全，是重大的民生問題[1]。大數據分析技術以其強大的數據處理和分析能力，為食品安全檢測領域帶來新的機遇和挑戰。本文將圍繞大數據分析技術在食品安全檢測中的應用展開研究，以期為我國食品安全檢測體系的完善提供有益參考。

1 食品安全檢測的主要范疇

食品安全檢測涵蓋了從農田到餐桌的食品全鏈條過程，涉及食品原料、食品添加劑、食品加工過程、儲運條件以及最終產品等各個環節的安全檢測[2]。其中，農藥殘留檢測主要關注農產品中有機磷、擬除蟲菊酯等農藥殘留量是否超標；獸藥殘留檢測則聚焦于畜禽產品中抗生素、激素等獸藥殘留問題；重金屬污染檢測旨在控制食品原料和成品中鉛、汞、鎘等有毒重金屬元素的含量；微生物污染檢測的目標是防控大腸桿菌、沙門氏菌等致病微生物引起的食品安全風險；非法添加物檢測重點監管蘇丹紅、三聚氰胺等非食用物質的違規添加行為；而食品摻假檢測則致力于打擊以次充好、以假亂真的各類食品欺詐行為。此外，針對轉基因食品、輻照食品、納米食品等新興食品安全問題，也需要建立相應的檢測體系和技術標準。隨著食品安全檢測范圍的不斷擴大，人們對檢測技術的精準度、靈敏度和高通量等提出了更高的要求。

2 大數據分析技術概述

大數據分析技術涉及數據采集、存儲、處理、分析和可視化等多個環節，需要綜合運用多種信息技術手段。①物聯網、智能傳感等技術被廣泛應用于食品安全數據的采集，如射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）電子標簽可實時記錄食品冷鏈物流信息；近紅外光譜儀可快速無損地檢測食品成分及污染物；云計算、分布式存儲等技術則為海量食品安全數據提供了可靠的存儲和管理方案；Hadoop、Spark等大數據處理框架能夠實現PB級數據的高效處理和計算[3]。②在數據分析方面，機器學習算法，如支持矢量機（Support Vector Machine，SVM）、隨機森林等被用于構建食品安全預測模型，卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）、長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）等深度學習算法在食品圖像識別、食品溯源等領域展現了強大優勢。③自然語言處理技術，如主題模型LDA可挖掘食品安全輿情話題，圖計算算法如PageRank能夠刻畫食品供應鏈的關聯網絡，符號推理、本體建模等知識工程技術助力構建食品安全知識圖譜。④可視分析技術，如多維數據可視化、地理信息可視化等能讓食品安全問題更加直觀易懂，為監管決策提供有力支撐。大數據分析技術的迭代創新，不斷為食品安全領域注入新活力。

3 當前食品安全檢測存在的問題

3.1 檢測標準不統一

食品安全檢測涉及諸多環節，從農田到餐桌的每個階段都需嚴格把控。然而，由于缺乏系統性的頂層設計，不同環節、不同地區的食品安全檢測標準尚未實現有效統一，導致檢測結果可比性較差。以農藥殘留速測儀為例，市面上不同品牌、不同型號的快速測檢測儀針對同一農藥的檢測靈敏度和響應時間的差異明顯，有的儀器能夠檢出0.01 mg·kg-1的百菌清殘留，有的儀器無法檢出，這使得不同機構的檢測報告缺乏可比性。在獸藥殘留檢測中，酶聯免疫法、液相色譜法等不同方法對同一樣品的檢測結果也可能大相徑庭，特別是當目標物濃度接近檢出限時，假陽性、假陰性的風險更高[4]。此外，食品中多種污染物的殘留限量標準與國家標準、行業標準不完全一致的現象也較為常見，經常出現同一批次產品部分指標超標而部分指標達標的矛盾結果[2]。檢測標準不統一帶來的系列問題，不僅加重了食品企業的負擔，也給消費者選擇帶來困惑，急需將標準化工作提上日程。

3.2 檢測設備和技術的局限性

當前食品安全檢測中普遍采用的檢測設備和技術仍存在一定的局限性，難以完全滿足日益嚴苛的食品安全要求。例如，在農藥殘留檢測中廣泛使用的氣相色譜-質譜聯用儀，雖然靈敏度高、選擇性強，但樣品前處理步驟煩瑣，且無法有效檢測熱不穩定或揮發性差的農藥成分。液相色譜-質譜聯用儀的檢測對象雖然范圍更廣，但基質效應明顯，容易產生假陽性或假陰性結果。酶聯免疫法操作簡便、成本低廉，但特異性和重現性較差，容易受到其他物質的干擾。在重金屬檢測領域，原子吸收光譜法和電感耦合等離子體質譜法是兩大主流技術手段。但前者難以同時測定多種元素，后者雖然能夠實現多元素的同時檢測，但儀器價格昂貴，且對實驗室環境和操作人員的要求很高。此外，現有檢測技術大多針對單一或少數幾種特定污染物，難以全面揭示食品安全風險因子。

3.3 檢測流程中的數據準確性問題

食品安全檢測流程中的數據準確性問題不容忽視。從樣品采集、制備到檢測分析，每個環節都可能引入誤差，影響數據質量。樣品采集是第一道關口，采樣方案的科學性和代表性將直接決定檢測數據的準確性。以農產品農藥殘留檢測為例，若樣品采自農田的邊緣區域，而非隨機選取，則檢測結果可能偏低，無法準確評估農藥殘留超標問題。樣品在運輸、保存過程中，如果溫度、濕度等條件控制不當，也可能導致待測物質發生降解或轉化，使檢測數據失真。樣品制備環節，基質干擾是影響數據準確性的重要因素[5]。食品基質成分復雜，若提取、凈化不徹底，雜質將干擾目標物的檢測。以蔬菜中有機磷農藥的提取為例，如果提取溶劑極性不合適，農藥回收率可能不足50%，嚴重低估殘留量[3]。即便樣品送檢環節未出現任何差錯，檢測過程中的操作不當也可能導致測定結果不夠準確。

4 大數據分析在食品安全檢測中的應用策略

4.1 建立統一的食品安全檢測數據標準

食品安全檢測標準的統一是大數據分析發揮效用的前提，當前食品安全檢測標準不統一，導致檢測結果可比性差，這是大數據分析面臨的主要困境。為實現食品安全檢測數據的規范化和標準化，可從以下幾方面著手。①構建統一的食品安全檢測指標體系，明確各類食品中關鍵危害因子的限量標準，如重金屬、農獸藥殘留、非法添加物等。在此基礎上，進一步細化不同危害因子的檢測方法和判定規則。例如，在農藥殘留檢測中，可規定氣相色譜-質譜聯用法作為首選檢測方法，統一凈化柱類型、進樣量、檢測器類型等參數，并明確定性定量和確證的質譜條件判據，以提高不同實驗室檢測結果的一致性。②建立食品安全檢測全過程的質量控制規范，包括抽樣方案、樣品運輸儲存、檢測操作規程以及數據審核等各環節的標準化流程。可借鑒《檢測和校準實驗室能力的通用要求》（ISO/IEC 17025： 2017）實驗室管理體系，建立從樣品采集到報告出具的信息化管理平臺，實現檢測過程關鍵節點的數據自動采集、存儲、分析和預警，減少人為誤差。③加強食品安全檢測標準物質的供給，為檢測方法驗證、實驗室比對和能力驗證提供客觀評價尺度。利用現代分析技術和計算機輔助合成技術，研制結構新穎、類型多樣的標準物質，逐步實現從單一組分到多組分、從小分子到大分子的拓展，滿足食品基質日益復雜、污染物不斷涌現的檢測需求。④積極參與國際食品法典委員會等標準制定組織，借鑒國際先進經驗，完善我國食品安全標準體系。通過多邊合作，力爭將我國優勢食品領域的檢測方法納入國際標準。

4.2 利用先進檢測設備和技術提升檢測精度

先進檢測設備和技術的應用是提升食品安全檢測精度的重要途徑，也是發揮大數據分析優勢的必要條件。針對當前檢測設備和技術的局限性，可從多角度尋求突破。例如，在農藥殘留檢測領域，將氣相色譜與液相色譜技術進行聯用，實現對熱不穩定農藥和極性農藥的同時檢測。通過優化色譜柱類型、梯度洗脫條件等參數，最大限度地提高靈敏度和選擇性。與此同時，引入基于高分辨質譜的非目標篩查技術，實現對未知農藥的鑒定，為新型污染物的監管提供支撐。獸藥殘留檢測方面，可發展基于免疫親和柱的樣品凈化技術，利用抗體與待測物高特異性結合的原理，去除基質干擾，從而提高檢測精度。與此同時，采用同位素稀釋-液質聯用法，通過同位素內標校正，可有效補償基質效應和離子化效率差異，確保定量結果準確可靠。重金屬檢測領域則可借助激光熔樣-電感耦合等離子體質譜技術，實現固體樣品的直接分析，免去煩瑣的消解和萃取步驟，降低污染風險。利用多接收器系統，可同時獲取多種同位素信息，為元素形態分析和示蹤溯源提供更豐富的線索。此外，生物傳感技術有望成為食品安全檢測的“新星”。通過精準設計核酸適配體，可實現對霉菌毒素、微生物毒力因子等生物危害因子的快速、靈敏檢測。基于微流控芯片的集成化生物傳感系統，可將樣品制備、分離、檢測等環節集于一體，實現快速、便攜的現場檢測，為食品安全的實時監控提供有力工具。

4.3 基于大數據技術提高檢測數據的準確性

面對食品安全檢測全流程中潛在的誤差風險，可借助大數據技術從樣品采集、制備到檢測等各環節入手，實現精準化、智能化管控。在樣品采集環節，地理信息系統與全球定位系統技術的融合應用，為數據采集提供了精確的空間定位和高效的地理分析能力，可實現抽樣位點的精準定位和空間信息標注，為后續數據分析提供豐富的屬性信息。利用遙感影像解譯技術，可從宏觀尺度掌握農田種植結構、農事操作模式等數據，進而優化區域內的抽樣方案設計。在樣品制備階段，機器學習算法可應用于提取條件的優選和凈化效果的評估。例如，支持矢量機算法可通過建立農藥理化性質與最佳提取溶劑、pH值等參數間的關聯模型，預測最優的樣品前處理方案。深度學習算法則可從海量色譜-質譜圖譜中學習和判別雜質峰型，為凈化條件優化提供參考。在檢測數據分析環節，區塊鏈技術有望破解數據造假、信息孤島等難題。通過將檢測記錄上鏈，實現數據的全程溯源和防篡改，杜絕檢測報告弄虛作假的現象。借助智能合約，可對檢測過程的環境溫濕度、儀器運行狀態等信息進行自動審核，一旦發現異常情況及時預警，確保檢測在受控條件下進行。此外，聯邦學習等隱私保護機器學習技術，可在不泄露各機構原始數據的前提下，實現檢測數據的加密共享和建模分析。結合數字孿生等新興技術，可構建食品安全檢測全流程的數字孿生系統，通過傳感器實時采集各環節數據，并與虛擬模型進行實時交互仿真，及時發現和修正檢測過程中的偏差，不斷優化和改進檢測流程，提升數據質量。

5 結語

大數據分析是破解食品安全檢測難題的“金鑰匙”。統一檢測標準是大數據分析的基石，先進檢測技術是大數據分析的工具，提高數據準確性是大數據分析的核心。隨著物聯網、區塊鏈、人工智能等新技術的深度融合，食品安全檢測必將迎來全新的發展機遇。

參考文獻

[1]馮曉陽，馮曉明，楊迪.淺析大數據思維在食品安全標準制定中的應用[J].現代食品，2023，29（20）：82-84.

[2]惠琴.基于大數據分析的食品檢測專業人才需求調研[J].廣東教育（職教），2022（1）：65-67.

[3]艾亮東，艾滔.食品安全在線智能化檢測關鍵技術的研究[J].中國食品，2022（5）：106-109.

[4]鄭海武，張美枝，雷蕾.大數據技術在食品安全監管中的應用[J].實驗室檢測，2023（3）：43-49.

[5]楊清茹.大數據技術在食品安全監管中的應用分析[J].中國食品工業，2023（12）：73-75.