油菜籽脂肪酸组成及菜油掺伪判断

摘要目前市售菜油来源渠道多元化，不能把芥酸作为判断菜油掺伪的唯一依据。提出利用油料在加工过程中脂肪酸组成不变这一特点，结合植物油厂所加工的油菜籽的脂肪酸组成来判断该厂所产菜油的掺伪，外购菜油的掺伪由积累的各地油菜籽脂肪酸来组成来辅助判断的建议。     

《食品掺伪检验》课程教学改革探讨

食品安全问题越来越受到社会的关注,《食品掺伪检验》作为食品质量与安全专业的一门课程,课堂教学面临许多问题。通过加强教材建设,优化教学手段,改进教学方法、改革考核方式等措施,以期取得较好的教学效果。     

食用植物油掺伪的气相色谱检测方法研究

用气相色谱法分析测定了常见植物油脂肪酸组成与含量，对其有关实验条件进行了优选，获得常见植物油脂脂肪酸组成与含量正常值。测定模拟掺伪常见植物油脂脂肪酸组成与含量获得掺伪常见植物油脂肪组成与含量的变化规律，建立了常见植物油油品的鉴别及其掺伪的气相色谱检测法，可快速鉴别常见植物油的种类，对常见植物油是否掺伪可作出快速拱别，同时对掺伪植物油可作定性、定量分析。经实际应用表明这种方法是行之有效的。     

通用文件伪加密方法研究

为了防止信息被他人窃取或泄密,除了加强网络安全外,更应该从文件加密做起．常规的加密文件使人产生一种对秘密的好奇,很容易让人去寻找解密软件,而伪加密方法却更能迷惑文件窃取者,无类型文件或者更改了类型的文件减小了文件窃取者获得文件内容的概率,从而起到了保护文件信息的作用．     

玉米油精炼新工艺研究

介绍了一种玉米油精炼新工艺。将玉米油经碱炼、水洗、脱水、脱色、脱臭,获得玉米精炼油,再经冬化得到玉米色拉油。新工艺用活性炭作为脱色剂,将脱水、脱色、脱臭在温度高于170℃的真空设备中一次完成。活性炭在较高温度下脱色效果较好,活性炭也改善了油品的滋味。活性炭用量根据成品油的色泽要求为油重的0.5％～1％。新工艺以3 t/批的规模进行工业化试验,一次试车成功,已在多个厂家实现工业化应用,生产能力为玉米精炼油2 000 t/a,玉米色拉油1000 t/a。     

基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.     

基于近红外光谱的大鲵黏液粉掺伪的定性定量研究

采用近红外光谱扫描不同掺伪样品,用偏最小二乘线性判别法分别建立掺伪大鲵黏液粉的2分类(纯大鲵黏液粉和掺伪样品)和5分类(纯大鲵黏液粉、掺入土豆淀粉、大鲵肉粉、大鲵蛋白粉和大鲵皮粉)定性判别模型;用偏最小二乘回归分别建立4类掺伪大鲵黏液粉的定量校正模型。结果表明,原始光谱经一阶导数+标准变量变换预处理后,所建2分类和5分类小二乘线性判别定性模型的校正集和预测集均无误判数;大鲵黏液粉掺入土豆淀粉、大鲵肉粉、大鲵蛋白粉和大鲵皮粉的定量预测模型能够较好地验证黏液掺伪成分。     

基于贝叶斯优化的JADE-SVM中红外食品掺伪判别模型

开展了独立成分分析(independent component analysis, ICA)联合支持向量机(support vector machine, SVM)模型对食品掺伪的判别.通过傅里叶变换红外光谱仪获得食用植物油(正品油、掺伪油和炸货油)以及奶粉(纯奶粉和掺三聚氰胺奶粉)的中红外光谱,首先,探究不同的光谱预处理方法对所建立模型的影响,经考察选取归一化结合移动平滑对光谱进行预处理;然后采用特征矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenmatrices, JADE)方法提取光谱特征信息,其结果优于主成分分析对特征信息的提取效果;通过Kennard-Stone算法划分训练集和测试集,利用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)对SVM模型参数进行优化.经考察,所构建的JADE-BO-SVM模型对掺伪食品的识别准确度达到100%,该法可为食品掺伪的高效、准确鉴别提供新的途径和思路.     

基于中红外光谱模型对食用植物油掺伪的判别

开展了基于中红外光谱的化学计量学模型对食用植物油掺伪的研究.通过获得市售食用油和以不同质量浓度掺伪食用油的中红外光谱,采用光谱预处理结合模式识别方法进行综合解析,使样本类间距最大化,类内距最小化,结果发现:无监督聚类包括主成分分析、非负矩阵分解均无法准确鉴别;有监督偏最小二乘判别分析的鉴别准确度较高;而二阶导数-非相关线性判别分析(SD-ULDA)对掺伪样本识别的灵敏度和特异度均达到100%.提出依据变量“负荷量”筛选特征波长(变量)新策略,考察了SD-ULDA模型识别准确率随保留波长的变化,同时准确地预测出掺伪比例,为构建高效中红外光谱食用油掺伪判别模型提供理论基础,为提高油脂品质的检测技术提供方法借鉴.     

食用植物油中酸价快速检测方法的研究

酸价是判断植物油是否酸败的一个主要质量指标。文章采用目视法判定食用植物油中酸价是否合格,并用国家标准检验方法进行对比验证。该方法简便、快速、准确,同时检测试剂用量少,可实现现场检测,提高检测效率。     

一种检测红葡萄酒中掺加黑米色素的方法研究

利用HPLC方法对市售的“黑米红”色素的花色苷进行分离并鉴别其主要成分;对掺加了“黑米红”的葡萄酒进行分析检测,以建立一种检测红葡萄酒添加黑米色素的方法。该方法简便、直观、准确,具有很好的实用性。     

绿洲高油玉米发展潜力的分析

通过对高油玉米特性的介绍，结合绿洲农区的光、热资源的耦合效应，对高油玉米在绿洲农区和非绿洲农区适应性差异做了对比，总结出高油玉米的生态适应性，提出绿洲农区高油玉米发展的潜力。     

VA菌根对玉米、油葵苗期生长的影响

用盆栽试验研究了VA菌根对玉米、油葵苗期生长的影响。试验结果一致表明,接种VA菌根使玉米、油葵的叶面积、株高和干物质重量均有明显增长,经方差分析达到极显著或显著水平。在含有效磷低的土壤中接种VA菌根并施磷矿粉,能使玉米、油葵茎叶中P_2O_5的含量大大增加。本试验进一步证明VA菌根能显著的促进作物的生长发育,能增进作物对磷素营养的吸收利用。     

输油管道泄漏检测技术综述

为进一步改善输油管道泄漏的检测方法, 概述了目前一些常用的输油管道泄漏检测方法, 如直接检测 法、 负压波检测法和基于神经网络的检测方法等。 分析了这些检测方法在应用时的优缺点。 然而, 随着对输油 管道泄漏检测要求的提高, 这些检测方法不能满足人们的要求, 仍需要进一步改善。 同时, 将深度学习引入了 输油管道的泄漏检测中。 深度学习是在神经网络基础上的进一步发展, 它在许多方面上的应用弥补了该应用 基于神经网络方法存在的不足。 其中, 深度学习已经在图像和语音识别应用中取得了成功。 这些情况为以后 将深度学习应用于输油管道的泄漏检测提供了部分理论支持。     

油脂中总不饱和脂肪酸的紫外光谱测定

利用紫外光谱测定油脂中不饱和成分,以动物油为对照,主要分析检测了常见的7种植物油.本文确定了紫外谱图分析油脂的检测条件,将原始油配制成0.2%的环己烷溶液;以相似度为指标比较光谱曲线,验证该检测方法具有很好的重现性和特异性;用 W 检验法确定了共有峰,运用紫外谱图检测化合物共轭结构的原理,对各种油脂中总不饱和脂肪酸进行识别并计算相对含量.紫苏油和核桃油中的不饱和脂肪酸种类最丰富,紫苏油中不饱和双键数4的脂肪酸含量为核桃油的1.5倍,橄榄油中包含的不饱和脂肪酸主要为此种脂肪酸.其次,葵花籽油、玉米油、花生油、杏仁油的总不饱和脂肪酸含量依次递减,动物油中的不饱和脂肪酸未检出.经过碱皂化、甲酯化等方法处理后的样品中,不饱和脂肪酸的紫外吸收光谱特性明显减弱,因此该方法可以简单、快速、准确地测定油脂中的不饱和脂肪酸.     

橡胶种子油对猕猴体内脂肪酸组成的影响

本文报告用橡胶种子油喂养的猕猴，其腹膜后和肠系膜上的脂肪所炼取的油脂，进行脂肪酸组成分析中发现，含饱和脂肪酸明显减少，而含不饱和脂肪酸明显增多，为畜牧饲养业提供了一种新的改善动物油脂组成的饲养方法．     

天然植物油烷醇酰胺聚氧乙烯衍生物的性能及应用

本文对已合成的甜菜籽油、玉米胚油单乙醇酰胺聚氧乙烯衍生物多种新产品的表面活性、泡沫高度、乳化性能、粘度等进行了研究，为产品的应用提供了理论依据。     

火麻仁油超临界CO2梯度萃取与分析

以脱壳火麻仁为原料,采用超临界CO2梯度萃取火麻仁油,采用标准方法分别分析火麻仁油的脂肪酸组成及生育酚组成.结果表明:采用三段式超临界CO2梯度萃取,不同萃取阶段得到的火麻仁油脂肪酸组成存在一定差异,随着萃取压力及温度的升高,超临界CO2萃取出部分微量脂肪酸,包括:C20:3n6、C22:0及C24:0.火麻仁油中生育酚以(β+γ)-生育酚为主,采用三段式超临界CO2梯度萃取火麻仁油,生育酚主要在前两个阶段被萃取出来.