食品檢驗檢測中樣品采集問題與改進措施

Problems and Improvement Measures of Sample Collection in Food Inspection and Testing

LYU Yinghao， XU Hongxin （Qingdao Chengyang District Administration for Market Regulation， Qingdao 266109， China）

Abstract： Food testing and inspection is a core link in ensuring food safety.As the starting point of the testing process，sample collection directly affects the accuracyand reliabilityof test results.Starting from the actual needs offood testing， this paper systematically analyzes the problems in various aspects of sample colection and proposes improvement measures，such as scientifically planning sampling schemes，optimizing preservation conditions， strengthening personnel training，and improving the digital traceability system.These measures provide theoretical basis and practical reference for enhancing the quality of food testing.

Keywords： food testing and inspection; food safety; sample collection; preservation conditions

食品檢驗檢測是食品安全監管的重要技術手段，其結果的科學性與公正性直接關系到人們的身體健康與市場秩序。樣品采集作為檢測工作的初始環節，是決定檢測結果可靠性的關鍵步驟。然而，當前食品樣品采集過程中仍存在諸多問題，如采樣方案缺乏針對性、保存條件不當、操作流程不規范等，導致檢測結果與實際的質量狀況存在偏差。為此，本文聚焦食品檢驗檢測中的樣品采集環節，梳理現存問題并提出針對性的改進策略，以期為提升檢測質量提供科學支撐。

1食品檢驗檢測中樣品采集存在的問題

1.1采樣方案設計不合理

在食品檢驗檢測中，需基于統計學原理與食品特性科學制訂采樣方案，但實際食品檢測實踐中常出現樣品采樣方案制訂不合理的問題。 ① 部分檢測機構在制訂采樣計劃時，未能充分考慮食品的物理形態、加工方式及流通路徑差異等，導致采樣策略與實際檢測目標脫節[]。例如，針對液態食品與固態食品的混合采樣，若未依據流體分布特性或固體均勻性調整取樣點位與深度，會使樣本無法代表污染風險區域。 ② 采樣頻次與范圍的靜態化設計問題突出，尤其在應對突發性食品安全事件時，固定周期或固定區域的采樣模式難以捕捉動態污染趨勢，如季節性農藥殘留波動或運輸環節中的交叉污染風險[2]。此外，采樣量設定缺乏科學依據的現象普遍存在，部分方案仍沿用老舊標準，未結合食品批量大小、檢測項自靈敏度及允許誤差范圍進行動態調整，導致樣本量不足或冗余，前者可能遺漏關鍵污染信息，后者則造成資源浪費。

1.2樣品保存條件不當

保存環節直接決定采集樣品的理化性質與生物活性的穩定性，然而采集樣品保存條件控制不當時有發生。對于海鮮、果蔬等易腐類食品，溫度控制不當是主要問題，如冷藏設備故障或運輸途中未使用專用冷鏈容器，導致樣品腐敗加速，微生物增殖或酶促反應改變原有成分，使得致病菌檢測或營養指標分析結果嚴重偏離真實值[3。對于含有不飽和脂肪酸的食用油和含有容易被光分解的食品添加劑的檢測樣品，若采樣后長時間暴露于自然光或紫外燈下，將導致酸價、過氧化值等重要指標檢測結果失真。在揮發性物質的檢測中，因容器密封性不足或存儲時間超出限值造成的目標成分揮發問題頻發，如酒類中乙醇含量測定因瓶口松動導致揮發，或香精樣品中特征香氣成分因吸附于劣質塑料容器內壁而損失[。保存條件不當不僅直接影響檢測數據的準確性，還可能因樣本失效導致重復采樣，加劇人力與物力的消耗，同時延誤食品安全事件的應急響應時效。

1.3采樣人員操作不規范

采樣操作的規范性是保障樣品原始性與檢測一致性的核心環節，但當前采樣人員的技術短板與操作隨意性已成為制約檢測質量的關鍵隱患。在無菌采樣場景中，部分人員未嚴格進行手部消毒、器具滅菌或環境清潔流程，如在采集即食類食品微生物樣本時，因操作臺面污染或手套重復使用引入外源性微生物，導致菌落總數或致病菌檢測結果虛高[5]。工具交叉污染問題同樣普遍，尤其在多品類食品連續采樣過程中，同一套刀具、鑷子或容器未按照標準要求進行徹底清洗與消毒，致使前一樣品的殘留物污染后續樣本，如過敏原成分轉移或化學試劑殘留干擾檢測結果。采樣記錄的完整性不足問題尤為嚴峻，部分人員僅填寫樣品名稱、采樣時間等基礎信息，忽略環境溫濕度、采樣點位分布、樣品感官狀態（如顏色、氣味異常）等關鍵細節，導致檢測實驗室無法結合現場條件對數據異常進行合理解釋[。此外，操作流程的簡化現象屢見不鮮，如未按規定對固態樣品進行粉碎均質，或未按比例分層抽取子樣，致使檢測樣本無法代表整批食品的真實特性，尤其在重金屬污染或添加劑分布不均的情況下，局部采樣偏差將顯著放大檢測誤差。

1.4樣品追瀕鏈條斷裂

樣品追溯體系的完整性是理清責任歸屬與重現檢測過程的基礎，然而當前采樣環節的追溯鏈條斷裂問題嚴重削弱了檢測結果的權威性與可驗證性。傳統紙質記錄方式存在固有缺陷，如手寫單據因字跡潦草、污損或遺失導致采樣時間、地理坐標及操作人員信息無法完整還原，尤其在跨區域聯合采樣或大規模抽檢任務中，信息斷層易造成樣品與原始數據匹配錯亂[7]。唯一性標識制度的缺失加劇了追溯難度，部分機構未建立規范的樣品編碼規則，臨時標簽易脫落或重復使用，導致不同批次、不同來源的樣品在運輸或實驗室接收環節發生混淆。運輸環節的監管盲區同樣不容忽視，如委托第三方物流時，未按照要求實時記錄運輸溫濕度、震動強度或路徑偏移數據，致使樣品在途狀態失控，若檢測結果異常則難以界定責任主體。此外，交接流程中的信息傳遞漏洞頻發，如采樣方與檢測方未對樣品特性、檢測項目及特殊要求進行雙向確認，導致關鍵檢測需求被遺漏或誤解，如未注明樣品需避光保存或優先檢測時限要求[8]。

2改進食品檢驗檢測中樣品采集問題的措施

2.1依據實際檢測目標科學規劃采樣方案

科學規劃采樣方案需以檢測目標為導向，結合食品特性與風險特征構建動態化、差異化的設計框架。 ① 應依據食品物理形態與流通模式分層設計采樣策略，如針對液態食品采用等距分層抽樣法，在儲罐不同深度設置取樣點以覆蓋密度梯度差異；針對預包裝食品則按生產批次與貨架位置進行隨機分層抽樣，確保樣本覆蓋生產端至消費端的全鏈條風險。② 需引入風險動態評估機制，結合季節變化、加工工藝調整或輿情監測結果，實時優化采樣頻次與區域分布，如在農藥使用高峰期增加果蔬產地的采樣密度，或在冷鏈運輸中斷后增加倉儲環節的微生物抽檢比例[9]。 ③ 應基于統計學原理與檢測項目靈敏度設定最小采樣量，通過預實驗驗證樣本混合比例對檢測結果的影響，明確分裝容器的抗吸附特性與密封要求，避免因分裝不當導致目標成分損失或交叉污染。 ④ 需建立采樣方案審核制度，由跨學科專家團隊對方案的可行性、代表性與成本效益進行綜合評估，確保檢測數據能精準支撐食品安全風險研判[10]。

2.2針對不同食品樣品特點優化保存條件

食品樣品的保存條件優化需以維持其理化性質穩定性為核心，構建分類管控體系。 ① 對于易腐類食品，應制訂分溫區保存標準，如乳制品與生鮮肉類需在采集后立即轉入便攜式冷藏箱，運輸過程中采用藍牙溫控記錄儀實時監測溫度波動，確保全程維持 0～4^cC 的冷鏈環境[]。 ② 針對光敏性樣品，需配備避光容器與遮光運輸設備，如食用油樣本使用棕色玻璃瓶封裝，并在實驗室暗室環境下進行分樣操作，避免光照引發的氧化反應干擾酸價檢測結果。③ 揮發性物質保存需采用雙重密封技術，如在酒類樣品瓶口加裝聚四氟乙烯墊片，外部包裹鋁膜防滲袋，同時標注最長存儲時限以減少成分逸散風險[12]④ 酸性食品等特殊樣本應選用耐腐蝕材質的容器，避免金屬離子溶出污染，而冷凍水產品需明確解凍程序與復凍禁忌，防止反復凍融導致細胞結構破壞。⑤ 需編制保存條件對照手冊，將不同食品類別的溫度、濕度、光照及時間閾值制成可視化操作指南，供采樣人員隨身攜帶并參照執行。

2.3加強采樣人員培訓嚴格規范采樣操作

采樣操作的規范化需通過系統性培訓與全流程監管實現。 ① 建立分級培訓體系，基礎課程應包括無菌操作原理、工具消毒流程及采樣記錄規范，進階課程則針對特殊食品（如轉基因產品、輻照食品）的采樣禁忌進行專項講解。 ② 采用模擬實操考核機制，在虛擬場景中設置器具污染、環境溫濕度異常等突發狀況，考核人員應急處理能力與標準操作依從性。③ 推行采樣工具色標管理制度，紅色標識刀具專用于生肉采樣，藍色標識容器限裝液態樣品，通過物理隔離降低交叉污染風險。 ④ 引入雙人復核機制，要求采樣人員與監督員共同確認采樣點位、分裝標簽及環境參數記錄，確保信息完整可[13]

2.4引入數字信息技術完善樣品追溯體系

數字化追溯體系的構建需依托信息技術實現采樣全鏈條的數據貫通與動態監控。 ① 開發集成區塊鏈技術的采樣信息平臺，將樣品編碼、采集時間、地理坐標及操作人員信息生成不可篡改的分布式賬本，確保數據真實性與完整性。 ② 為每份樣品賦予唯一性二維碼標簽，通過掃碼實時上傳運輸溫濕度、震動強度及路徑偏移數據至云端數據庫，實驗室接收時可通過比對在途記錄判斷樣本是否失效。 ③ 部署物聯網傳感器網絡，在采樣車、冷藏箱及存儲柜中安裝環境監測終端，自動觸發預警機制并通知責任人處理異常波動[14]。 ④ 建立跨機構數據共享接口，實現采樣方、檢測方與監管部門的實時信息同步，如在交接環節通過電子簽章確認權責歸屬，避免人為疏漏導致的檢測項目錯配。構建追溯數據深度分析模塊，通過人工智能算法識別采樣環節的高風險節點，為優化資源配置與應急預案提供決策支持。

3結語

食品檢驗檢測中樣品采集環節存在的問題直接影響檢測結果的準確性與可靠性。采樣方案設計不合理、保存條件欠佳、人員操作不規范及追溯鏈條斷裂等問題，會從源頭上干擾食品質量安全。針對這些問題，通過科學規劃采樣方案，精準匹配檢測目標與采樣方法；依據食品特性優化保存條件，確保樣品在檢測前維持原始狀態；加強人員培訓與操作規范，提升采樣專業性；引入數字信息技術完善追溯體系，實現樣品全流程信息可查可控，從而有效提升樣品采集質量。未來，隨著食品行業的發展與檢測技術的革新，持續優化樣品采集的標準化與規范化流程，仍是保障食品安全、推動食品檢測行業進步的關鍵所在。

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