[發明專利]一種基于電子鼻結合人工神經網絡預測煎炸油品質的方法

有效

• 申請號: 202010139117.3
• 申請日: 2020-03-03
• 公開（公告）號: CN111208241B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 王興國;徐立榮;吳港城;高千惠;劉柳;蔡雨婷;薛云丹;錢裕湘
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G01N30/06
• 分類號: G01N30/06;G01N30/68;G01N30/86;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 宋華

本發明公開了一種基于電子鼻結合人工神經網絡預測煎炸油品質的方法，在煎炸油揮發性成分與TPC及極性組分細分(TGP、ox?TG、THP)模型建立基礎上，待測樣品經過快速氣相電子鼻的檢測通過導入matlab進行神經網絡建模，可直接同步預測出各極性組分的含量，預測模型良好，對實際煎炸食品生產線上油脂品質控制提供了便利省時的方法，有利于監測油炸生產線上煎炸油的品質變化，為準確評估煎炸食品安全提供可靠依據。

技術領域

本發明屬于食品品質檢測技術領域，具體涉及一種基于電子鼻結合人工神經網絡預測煎炸油品質的方法。

背景技術

深度煎炸是食品加工行業一種重要的烹飪方式，食物經過煎炸產生獨特的油炸風味和酥脆口感。然而，在煎炸過程中油脂經過150-200℃的持續高溫加熱，會產生水解、氧化和熱質變等一系列復雜的化學反應。在煎炸過程中很多有害的極性化合物慢慢積累，從而對人體健康產生一定的危害，極性組分的極性高于甘油三酯，總極性組分(TPC)主要包括聚合產物TGP(氧化甘油三酯寡聚物：TGO和氧化甘油三酯二聚物：TGD)、氧化產物(氧化甘油三酯：ox-TG)、水解產物THP(甘油二酯：DG和游離脂肪酸：FFA)以及油脂中其它極性大于甘油三酯的物質。煎炸油中總極性組分及其細分含量的測定是評估煎炸油好壞的重要指標。現行有效國家標準GB7102.1-2003規定煎炸油極性組分超過27％就應該被廢棄。而國外對于煎炸油推薦對其TPC含量和氧化甘油三酯聚合物(TGP)含量進行檢驗，其中建議TGP含量限制在12％以內，關于煎炸油品質評價指標，國內外標準公認使用極性組分柱層析方法測定TPC，而使用高效體積排阻色譜法分析TPC的細分組成。然而這些標準方法存在耗時耗力，有機溶劑用量大，對人體健康有害等缺點。

一些新的技術已經報道應用于煎炸油極性組分的檢測中，如介電常數、電導率、近紅外光譜和中紅外光譜、核磁共振光譜、差示掃描量熱法、超聲波技術等，然而有些方法由于操作復雜，相關性差等使用仍然有限。煎炸過程中會產生一些揮發性化合物如醛，酮，酸，烴類和酯等，而這些化合物是油脂氧化的重要標記物，因此檢測這些揮發性化合物是闡明煎炸過程中油脂經歷的化學反應程度的一個可行的方法。

目前，有研究表明電子鼻技術可被用于食用油氧化程度的定性區分，而快速氣相電子鼻是一種具有高選擇性和靈敏度的特殊氣相色譜儀，可在實驗室中快速的測定揮發性化合物，其優點是可以在相對短的時間內同時分離和鑒定化合物。但是利用快速氣相電子鼻快速地測定油樣中揮發性化合物僅僅是應用于對油樣的定性分析以及將揮發性產物與TPC建立偏最小二乘法模型方面，還未見基于快速氣相電子鼻結合神經網絡模型進行TPC及其細分含量測定的報道。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述的技術空白，提出了本發明。

因此，作為本發明其中一個方面，本發明克服現有技術中存在的不足，提供一種基于電子鼻結合人工神經網絡預測煎炸油品質的方法。

為解決上述技術問題，本發明提供了如下技術方案：一種基于電子鼻結合人工神經網絡預測煎炸油品質的方法，包括，通過快速氣相電子鼻測定不同時間煎炸處理的油樣揮發性成分，得到不同煎炸時間油樣的主體揮發性成分峰面積柱狀圖，以油樣的主體揮發性成分峰面積為特征信息數據；以所述不同時間煎炸處理的油樣的極性組分含量的化學測定值為校正值，將得到特征信息數據作為自變量，所述校正值作為因變量，用化學計量學多元校正算法建立所述自變量與所述因變量之間的校正模型；通過快速氣相電子鼻測定另外一組經過不同時間煎炸處理的油樣揮發性成分，提取特征信息數據，將特征信息數據輸入所述校正模型中，得到所述不同時間煎炸處理的油樣的極性組分含量。