Anwendung von Nahinfrarotfiltern zur Messung des Öl- und Linolsäuregehalts in Erdnussöl

Zur Bestimmung des Ölsäure- und Linolsäuregehalts in verschiedenen Erdnusssorten und Erdnussöl können Hyperspektralbildgebungstechnologie und Nahinfrarotspektroskopie eingesetzt werden. Mithilfe von Schmalbandfiltern wird das von LED- oder Halogenlampen emittierte Spektrum in zehn schmale Spektralbereiche unterteilt, und diese Spektren werden dann zur Abbildung der Erdnüsse verwendet. Die Abbildungsergebnisse bei verschiedenen Wellenlängen werden mithilfe eines mathematischen Regressionsmodells analysiert. Der Wellenlängenbereich für Nahinfrarotfilter reicht im Allgemeinen von 900 nm bis 1700 nm , mit einer Bandbreite von 10 bis 15 nm.

Der Nährwert von Speiseölen hängt weitgehend vom Fettsäuregehalt ab, der bei verschiedenen Pflanzenarten erheblich variiert. Erdnussöl ist eine ausgezeichnete Quelle für Ölsäure und Linolsäure und wird oft als das „preiswerte“ Olivenöl bezeichnet. In den letzten Jahren wurden Erdnüsse in den meisten tropischen und subtropischen Ländern in großem Umfang angebaut, wobei China der größte Produzent ist. Erdnüsse sind in verschiedenen Bereichen von entscheidender Bedeutung, darunter Gesundheit, Ernährung, Landwirtschaft, Industrie, Umwelt und Wirtschaft. Der Verzehr von Erdnüssen steht in direktem Zusammenhang mit der Verringerung des Risikos einer koronaren Herzerkrankung. Der Nährwert von Erdnüssen wird hauptsächlich auf ihren hohen Gehalt an ungesättigten Fettsäuren wie Ölsäure (ω9) und Linolsäure (ω6) zurückgeführt. Das Vorhandensein ungesättigter Fettsäuren kann den Lipoproteinspiegel hoher Dichte im Blut erhöhen, den Spiegel von Lipoprotein niedriger Dichte (schlechtes Cholesterin) senken und so dazu beitragen, Krankheiten (wie Herzkrankheiten, Diabetes und Krebs) vorzubeugen, das Gewicht zu regulieren und den Blutzucker und Blutdruck zu senken. In dieser Studie werden zerstörungsfreie spektroskopische Techniken verwendet, um den Öl- und Linolsäuregehalt von Erdnüssen zu messen. Die traditionelle Gaschromatographie (GC) wird ebenfalls verwendet, um chemische Werte für die Modellentwicklung zu ermitteln. Die Gaschromatographie (eine nasschemische Methode) kann genaue Referenzwerte liefern, ist jedoch langsam, zeitaufwändig, kompliziert und erfordert eine große Anzahl von Proben. Die spektralen Daten des Kalibrierungssatzes für Standardfettsäuren werden mithilfe zerstörungsfreier Analysemethoden erhalten. 96 Sorten Erdnusskerne und 83 Sorten Erdnussöl wurden experimentell analysiert. Spektraldaten für Erdnusskerne wurden mithilfe eines hyperspektralen Bildgebungssystems (Sisu CHEMA) und Nahinfrarotspektroskopiegeräten (DA 7200) erhalten, und Spektraldaten für Erdnussöl wurden mithilfe von Micro NIR 1700 erhalten. Ausreißer wurden entfernt und signifikante Wellenlängen ausgewählt, wobei chemometrische Methoden wie PCA und PLS verwendet wurden, um nützliche spektrale Informationen zu extrahieren und Modelle zu erstellen. Sowohl das Kalibrierungsmodell als auch das Vorhersagemodell hatten gute Regressionskoeffizienten, was auf erfolgreiche Ergebnisse hindeutet. Beispielsweise wies ein PLS-Modell, das aus 10 effektiven Wellenlängen im Nahinfrarot-Spektralbereich von 900 nm bis 1700 nm erstellt wurde, einen Regressionskoeffizienten von 0,97 mit Fehlern von 2,4 bzw. 0,5 auf und zeigte damit ein großes Potenzial für die Vorhersage des Ölsäuregehalts. Die Studie zeigt, dass spektroskopische Nachweistechniken Bestandteile von Lebensmitteln (wie Öl- und Linolsäure) in Echtzeit messen können, was eine kontinuierliche Überwachung der Lebensmittelqualität und -sicherheit ermöglicht und Kontrollsysteme etabliert, um der wachsenden Sorge der Verbraucher hinsichtlich der Gesundheit und Qualität von Lebensmitteln gerecht zu werden. Geeignete und effiziente spektroskopische Techniken müssen die Unterschiede zwischen verschiedenen Technologien berücksichtigen. Beispielsweise liefert die hyperspektrale Bildgebung bei der Erkennung von Erdnusskernen mehr Informationen als NIR-Methoden. Da die Hyperspektralbildgebung sowohl spektrale als auch räumliche Daten erfassen kann, kann sie den Öl- und Linolsäuregehalt anhand einer kleinen Menge von Testproben vorhersagen, wobei die Öl- und Linolsäuregehalte zwischen 18.820,2 mg/100 g bzw. 1518 mg/100 g liegen. Die herkömmliche Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) liefert keine räumlichen Informationen zu Lebensmittelbestandteilen (Fettsäuren wie Öl- und Linolsäure), während die Hyperspektralbildgebung die dreidimensionalen Informationen der Bestandteile erkennen und somit umfassende Ergebnisse liefern kann. Darüber hinaus zeigen die Studienergebnisse, dass die drei spektroskopischen Techniken eine schlechte Korrelation beim Erkennen desselben Fettsäuregehalts bei optimalen Wellenlängen aufweisen. Unterdessen kann Micro NIR zum Erfassen von Spektraldaten für Erdnussöl verwendet werden, während den DA7200 NIR- und HSI-Geräten derzeit die erforderlichen Zubehörteile für die Ölprobenprüfung fehlen. Spektraldaten, die mit Micro NIR für Erdnussöl erfasst wurden, können auf ähnliche Weise analysiert werden wie die Verarbeitung von Erdnusskerndaten durch HSI und NIRS, wodurch weitere Vorhersagemodelle erstellt werden. Außer bei der Ölextraktion ist die Modellierungsleistung von Micro NIR mit der von NIRS und HSI vergleichbar. Diese Studie hat sechs Datenmodelle unter Verwendung der drei oben genannten Geräte erstellt: drei zum Nachweis von Ölsäure und drei zum Nachweis von Linolsäure. Mathematische Modelle wurden auf Grundlage optimaler Wellenlängen und entsprechender Regressionskoeffizienten erstellt und Modellverzerrungen vorhergesagt. Die in dieser Studie erstellten Modelle müssen in mehreren großen Labors weiter überprüft und bestätigt werden, um ihre Eignung für zukünftige Tests und Kontrollen von Lebensmitteln in der Industrie zu bestimmen. Diese Studie hat im Vergleich zu herkömmlichen Methoden bedeutende Durchbrüche erzielt und bietet eine schnelle, zerstörungsfreie Methode zur Vorhersage unbekannter Erdnussproben.

Produkt-Empfehlung:

BP900nm - 10/15

BP1700nm - 10/15