近红外光谱法快速测定牛乳饮料中CMC的含量

常用的增稠剂有CMC、黄原胶、明胶、卡拉胶等，其主要成分是多糖类或蛋白质大分子黏质物，这类物质通常是具有相似分子特性的混合物，所以分子量往往不确定，从而给定性和定量研究带来很多不便。目前，这类化合物常用的测定方法有酶解法、质量法、分光光度法等，但是这些方法的缺点是操作太过繁琐，不适用于生产线上的快速品质监测。

近红外光谱方法（NIR）的主要优点是待测物不需要做前期的分离、纯化等预处理，测定速度快，并且对待测物的形态也没有限制，不管是固态还是液态，都能直接进行扫描分析，根据事先以标准待测物建立起来的数学模型进行定量[2-3]。近年来，此技术被广泛用于食品组成成分分析、品质成分分析等，并取得良好的效果[4]。试验以增稠剂为代表，通过含CMC的牛乳饮料制备、NIR扫描和NIRCAL分析优化，以期获得乳饮料中增稠剂CMC的定量数学模型，为乳饮料生产中品质在线监测提供参考。

1 试验材料与方法

1.1 试验材料

CMC（羧甲基纤维素钠），潍坊得利纤维素有限公司提供；脱脂奶粉（蛋白含量32%），呼伦贝尔雀巢有限公司提供；BUCHI N200型NIR，Buchi labortechnik AG，Switzerland公司提供。

1.2 试验方法

1.2.1 含CMC牛乳饮料的配制

50 g/L脱脂牛乳母液：称取100 g脱脂奶粉，用2 L蒸馏水溶解，并加热助溶，该溶液称之为A液。

4 000 mg/L CMC母液：称取2 g CMC溶于1 L A液中，并加热助溶，该溶液称之为B液。

CMC液体奶梯度待测液：将A液与B液按一定比例调配，形成質量浓度范围在1 000～4 000 mg/L，质量浓度梯度为60 mg/L，每份待测样体积为50 mL的CMC液体牛乳梯度待测液，每个处理进行3次重复。

1.2.2 NIR扫描、波谱分析、建模和验证

（1）NIR扫描。将BUCHI N200型NIR开机后预热2 h，进行硬件调谐和软件自检，然后进行含CMC液体牛乳梯度待测液NIR扫描，扫描波段为1 000～ 2 500 nm（4 000～10 000 cm-1），分辨率为3.856 96 CM-1，每样品扫描1次，每隔60 min仪器自动进行空白 参比。

（2）波谱分析、建模和验证。应用BUCHI N200型NIR供应商提供的统计分析软件NIRCAL（V4.01），进行数据分析和验证。

按质量浓度随机抽取60%波谱作为建模集数据，剩余40%作为验证集波谱。

2 结果分析

通过对151个不同质量浓度CMC样品（0，1 000～ 4 000 mg/L）进行扫描，并将波谱叠加后，原始波谱在1 450 nm和1 950 nm附近出现2个吸收峰。经NIRCAL（V4.01）软件分析，从原始波谱中提取5个一级因子和4个二级因子，并采用PLS进行回归建模，得到该模型的Q值为0.43。采用该模型对验证集样品进行预测，其预测值f（x）与CMC原始参考值x之间存在f（x）=0.783x+597.72，R2=0.799 4。当CMC质量浓度低于1 700 mg/L或者高于3 200 mg/L时，预测效果不理想。

CMC NIR扫描原始图谱见图1，根据CMC原始数据提取的主因子波长范围及其效应见图2，CMC模型预测效果见图3。

由于上述模型对低质量浓度或者高质量浓度CMC的预测效果下降，因此将低于1 700 mg/L和高于3 200 mg/L的波谱从建模集中剔除，同时对原始数据进行倍增离散校正（Multiplicative scatter correction，MSC）预处理。采用PLS从原始数据中提取 3个二级因子。CMC在1 460 nm，1 580～1 775 nm和 2 075 nm出现多糖羟基（-OH）、糖苷（C-O）和氢键（H-O）特征吸收。分析表明，CMC质量浓度主要与1 460 nm处吸光度存在较高的相关性。根据上述因子以PLS方法建模，并用该模型进行预测验证，该模型的预测值f（x）与验证集原始参考值x的关系为f（x）=0.926 1x+ 217.14，该方程的决定系数R2为 0.94，说明优化后的模型对待测样品中CMC的预测效果较理想。

经MSC预处理的CMC扫描图谱见图4，用于CMC建模的因子波长分布见图5，CMC NIR吸收特征见图6，CMC吸收波长的相关系数见图7，优化后模型对CMC验证集的预测效果见图8，优化前后CMC模型主要参数比较见表1。

3 结论与讨论

以NIR扫描和NIRCAL分析及模型优化，建立了用于液体牛乳中CMC的NIR预测模型。该模型对CMC的分析是基于该化合物在1 460 nm等处的特征吸收基础之上，优化后的模型对1 800～3 200 mg/L质量浓度的CMC有较好预测效果，其预测值与参考值的相关系数较高，达到0.97。但是研究也发现，该CMC的NIR预测模型有特定的质量浓度适用范围及适应基质。所以，应用该方法作为牛乳饮料生产企业产品品质内部在线控制是可行的，而将此方法作为不同饮料中增稠剂的定性和定量測定还需要进一步的研究。

参考文献：

马红艳，康怀彬，李芳，等. 食品增稠剂在乳制品加工中的应用[J]. 农产品加工，2016（2）：57-61.

黄艳，王锡昌. 外光谱分析在食品检测中的最新进展[J]. 食品研究与开发，2007，28（7）：137-139.

崔艳莉，冀晓磊，古丽菲娅，等. 近红外光谱在果蔬品质无损检测中的研究进展[J]. 农产品加工（学刊），2007（7）：84-86.

刘宵，杨维旭. 近红外光谱（NIR）在淀粉糖生产中的应用[J]. 淀粉与淀粉糖，2004（3）：40-45.

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