[發明專利]一種基于電子鼻快速預測山核桃脂肪酸含量的方法

有效

• 申請號: 201610071566.2
• 申請日: 2016-02-01
• 公開（公告）號: CN105738503B
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 王俊;姜水
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N30/02
• 分類號: G01N30/02;G01N27/62;G06N3/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于電子鼻快速預測山核桃脂肪酸含量的方法，其特征在于，它的步驟如下：

(1)電子鼻檢測過程：選取不同儲藏時間的山核桃作為檢測樣品，按照儲藏時間的不同分為若干批次，相同儲藏時間的山核桃至少有3組不同檢測樣品；按照1顆/25ml頂空氣體的比例將各組山核桃分別放入無味的密閉容器中，所述密閉容器的容積不小于500ml；放入山核桃后，密封，并在室溫中靜置45-75分鐘，山核桃散發的氣味充滿整個密閉容器并達到平衡，從而獲得頂空氣體；每次電子鼻檢測開始前，使用干燥潔凈空氣對電子鼻系統進行清洗，設置清洗流速為500ml/min-700ml/min，清洗時間為60-80秒；清洗完成后，電子鼻抽取密閉容器中的頂空氣體，設置抽取頂空氣體的流速為150ml/min-300ml/min，檢測時間為70-90秒；檢測記錄傳感器陣列響應信號，從而得到傳感器陣列對不同儲藏時間的檢測樣品的響應曲線；

(2)脂肪酸含量檢測過程：對步驟(1)中經過電子鼻檢測后的不同儲藏時間的檢測樣品進行破殼、取仁、粉碎后，提取油脂樣品進行脂肪酸含量檢測，從而獲得不同儲藏時間的檢測樣品的脂肪酸含量；

(3)特征值提取過程：采用穩定值法提取步驟(1)獲得的傳感器陣列響應曲線上的特征值，所述穩定值法為傳感器陣列響應曲線上穩定階段的響應信號；

(4)預測模型建立過程：將步驟(3)中提取出的特征值作為自變量，不同儲藏時間的檢測樣品的脂肪酸含量作為因變量，建立脂肪酸含量預測模型，選擇其中確定系數大而均方根誤差小的回歸模型作為最終的脂肪酸含量預測模型；

(5)脂肪酸含量預測過程：通過步驟(1)和步驟(3)獲得脂肪酸含量未知的檢測樣品的響應曲線的特征值，將獲得的特征值導入步驟(4)中所建立的脂肪酸含量預測模型，從而獲得脂肪酸含量未知的檢測樣品的脂肪酸含量。

2.根據權利要求1所述的基于電子鼻快速預測山核桃脂肪酸含量的方法，其特征在于，所述步驟(2)為：將粉碎后的檢測樣品放入索氏提取儀進行油脂提取，提取出的油脂樣品進行甲酯化，參考國家標準GB/T 17376-2008中的酯交換法，從而獲得甲酯化樣液；使用氣相色譜質譜聯用儀檢測甲酯化樣液中脂肪酸甲酯含量，參考國家標準GB/T 17377-2008，從而獲得甲酯化樣液中脂肪酸甲酯含量；通過脂肪酸分子量和脂肪酸甲酯分子量的比值將甲酯化樣液中脂肪酸甲酯含量轉換為油脂樣品中脂肪酸含量，通過檢測樣品的含油率將油脂樣品中脂肪酸含量轉換為檢測樣品中脂肪酸含量，轉換公式如下：

W_精確＝W_酸P_油

其中，W_酸為油脂樣品中脂肪酸含量，W_甲酯為甲酯化樣液中脂肪酸甲酯的含量，M_酸為脂肪酸的分子量，M_甲酯為脂肪酸甲酯的分子量；W_精確為檢測樣品中脂肪酸含量，P_油為檢測樣品的含油率。