近紅外光譜在淀粉糖生產(chǎn)中的應(yīng)用

近紅外光譜(NIR)在淀粉糖生產(chǎn)中的應(yīng)用吉林燃料乙醇有限責(zé)任公司質(zhì)檢中心楊維旭132101摘要：本文論述了采用近紅外光譜漫反射技術(shù)檢測葡萄糖漿中主要成分含量的方法。討論了采用偏最小二乘法21，)建立校正模型過程中樣品預(yù)處理及利用常規(guī)吸收峰優(yōu)選波長的方法。經(jīng)驗證：DE、DP分布測量值同濃度參考值具有良好相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)大于0?9)，測量重復(fù)性變異系數(shù)(CV)優(yōu)于2%。結(jié)果表明：近紅外光譜法可以滿足葡萄糖漿中主要成分的實際測量要求，為玉米深加工企業(yè)提供了淀粉糖生產(chǎn)過程控制的參考方法。Abstract:ThemethodofassayofprincipalconstituentsofGlucoseslurrybyreflectancetechnicologyofNear-infraredspectroscopyhasbeenexpoundedinthisthesis.Theauthorshasdescribedthepre-treatmentwayofsampleduringtheperiodofsettingregressionmodelsbypartialleast-squares(PLS)andthewayofwavelengthoptimumselectionaccordingtonormalabsorbingpeak.It’stestandverifiedthatthemeasuringvalueofDEandDPhasagoodcorrelationbetweenpredictionvalueswithreferencevalues(correlationcoefficientishigherthan0.9),Inaddition,theresultswerereliablewithcoefficientofvariation(CV)ofrepeatabilitybelow2percent.Therefore,Near-infraredspectroscopyofreflectancetechnicologycouldmeetpracticalmeasurementaccuracyasrequiredforprincipalconstituentsofGlucoseslurry.Thisstudyprovidedanewreferencemethodtocontrolstarch-sugarprocedureforthosecompaniesengagedindeep-processindustry.關(guān)鍵詞：葡萄糖值DP分布近紅外光譜偏最小二乘法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)定標(biāo)模型Keyword:DextroseequivalentDistributingPolymerizationNear-infraredspectroscopypartialleast-squares(PLS)basedataQuantitativemodel淀粉作為重要的可再生資源，其主要的衍生物淀粉糖已發(fā)展成淀粉制糖工業(yè)。淀粉是由葡萄糖單位組成的多糖高分子，經(jīng)水解反應(yīng)降解淀粉分子鏈，以獲得要求的鏈長度，即葡萄糖單體的不同組合數(shù)量(DP)。而水解過程是通過“液化”和“糖化”來完成的，這是淀粉制糖工業(yè)的基礎(chǔ)。淀粉水解程度是用DE(Dextroseequivalent)值來表示的：為產(chǎn)品還原值完全當(dāng)葡萄糖計算，占干物質(zhì)的百分率。通過DE值控制淀粉水解至相應(yīng)程度，得到葡萄糖漿、麥芽糊精、麥芽糖漿等制品。DE值還是掌握滲透性、冰點及抗結(jié)晶等產(chǎn)品特性的指標(biāo)。DE值是根據(jù)用酶量、液糖化維持時間、噴射溫度、液糖化方式等工藝因素調(diào)節(jié)的，其控制方式可以依照檢驗液糖化液中低聚糖組分DP（聚合度）分布體現(xiàn)作用效果，DP分布是了解和掌握淀粉在整個淀粉糖生產(chǎn)過程中水解程度和水解物特性的必備手段.常規(guī)化學(xué)分析的費林試劑滴定法只能檢測DE值，無法確定DP分布。我們在借鑒法國賽力事達公司根據(jù)冰點原理采用滲透壓儀測定DE值，HPLC方法獲得DP分布的基礎(chǔ)上，將獲得的DE和DP數(shù)據(jù)于近紅外光譜儀上建立對應(yīng)的定標(biāo)模型，應(yīng)用于淀粉糖生產(chǎn)過程控制檢驗。該方法樣品勿需處理，1分鐘內(nèi)樣品中多成分同時分析，且分析效果較為理想，可顯著提高分析效率，徹底改變中控的分析面貌，為掌握及調(diào)控工藝條件運行情況，確定最合理工藝參數(shù)（如酶的添加量等），保證產(chǎn)品質(zhì)量，起到指導(dǎo)性作用。因近紅外光譜儀在吉糧賽力事達玉米工業(yè)公司淀粉糖生產(chǎn)中應(yīng)用范圍較廣。產(chǎn)品分析對象包括噴霧干燥麥芽糊精、噴霧干燥葡萄糖、高低麥芽糊精、葡萄糖漿。本文以葡萄糖漿（IPH-15100）為例進行方法論述。原理與方法：1光譜原理：近紅外光譜（NIR）屬分子振動光譜，是基頻分子振動的倍頻和組合頻。主要是含氫基團X-H鍵（X為C、O、N、S等）的特征信息。近紅外光譜被美國試驗和材料協(xié)會（ASTM）規(guī)定其波長范圍為700nm至2500nm，并細(xì)劃為短波為700-1100nm及長波1100-2500nm。長波段內(nèi)主要是X-H等各種有機基團的一、二、三級倍頻信號、因倍頻信號強度逐級減弱的，所以長波是近紅外分析的主要方向，主要的有機基團都有穩(wěn)定的信號，還可分析更精細(xì)的有機成分。1.2測量方法：近紅外分析技術(shù)是近紅外光譜儀、化學(xué)計量軟件和應(yīng)用模型三者的有機結(jié)合。近紅外技術(shù)是依照樣品中化學(xué)成分產(chǎn)生的光譜在吸收峰位置和強度的特性而進行的定量測定。應(yīng)用NIR光譜進行檢測的技術(shù)關(guān)鍵是在兩者間建立一種定量的函數(shù)關(guān)系?；玖鞒贪ǎ菏紫仁占哂写硇缘臉悠罚ㄆ浣M成及變化范圍接近于要分析的樣品），利用標(biāo)準(zhǔn)的化學(xué)方法對樣品進行化學(xué)成分測定。然后采集樣品的光譜為數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)方法將光譜數(shù)據(jù)和化學(xué)分析檢測的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，將光譜數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換（一階和二階導(dǎo)數(shù)），與化學(xué)測定值通過化學(xué)計量軟件進行回歸計算，確定函數(shù)關(guān)系，然后得出定標(biāo)方程，建立數(shù)學(xué)模型；在分析樣品時，先對待測樣品進行掃描，根據(jù)光譜值利用建立的模型，可以計算出待測樣品的成分含量。這是近紅外光譜分析的理論基礎(chǔ)。其中，確定應(yīng)用模型其實就是定標(biāo)過程，定標(biāo)的效果直接關(guān)系到分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此化學(xué)計量學(xué)軟件亦是近紅外的核心技術(shù)。2儀器部分：2.1儀器：德國布朗盧比(BRAN+LUEBBE)公司InfraAlyzer2000近紅外光譜儀。2波段指標(biāo)吸收峰：波長范圍1100-2500nm，液糖化液中的葡萄糖(DP1)、麥芽糖(dp2)、麥芽三糖(DP3)、(DP4+)四糖以上低聚糖、果糖，在此波段都有較強的吸收和穩(wěn)定的信號。3測量方式：透反射、反射、漫反射。2.4光學(xué)系統(tǒng)：IA2000采用雙光束分析，樣品及參比同步掃描，可避免單光束儀器因電磁輻射響應(yīng)所造成的透射率和吸光度產(chǎn)生的偏差；IA2000共有19個濾光片、覆蓋1100-2500nm波段90%以上的光譜信息。2.5進樣系統(tǒng)：2.5.1對于干燥粉狀制品：采用標(biāo)準(zhǔn)樣品杯，樣品系統(tǒng)有專門工具，可以保證樣品的壓實程度一致，確保其代表性。2.5.2糖漿：因粘度較大，采用荷蘭杯。該杯表面特殊金鍍層處理，能增強透反射光譜。2.6溫控系統(tǒng)：IA2000采用全封閉光學(xué)腔體、光源和檢測器設(shè)置溫度探頭及半導(dǎo)體溫控裝置、監(jiān)測調(diào)控溫度，保證光學(xué)系統(tǒng)和檢測器處于相同的環(huán)境背景，可準(zhǔn)確反應(yīng)光學(xué)能量變化。2.7軟件系統(tǒng)：SeasamechemometricssoftwareVER3.1。定量分析方式為多元線性回歸(MLR)、偏最小二乘法(PLS)、主成分分析(PCR)；定性分析為庫及集群方式。2.8樣品來源：吉糧賽力事達玉米深加工工業(yè)有限公司淀粉糖車間提供的，在樣品成分含量覆蓋范圍和適用梯度上，具有代表性的40個葡萄糖漿樣品。2.9樣品成分含量參考值測定：2.9.1葡萄糖值(DE):測定樣品錘度值Bx、Osmometer測得滲透壓、樣品電導(dǎo)率〃s/n進行綜合計算(公式略)。2.9.2DP1(葡萄糖)、DP2(麥芽糖)、DP3(麥芽三糖)、DP4+(四糖以上低聚糖)、果糖：高效液相色譜（HPLC）:島津LC-10ADvp系統(tǒng)LC-10Atvp泵RID-10A示差折光檢測器CTO-10AVP柱溫箱CLASS_VP6.12軟件系統(tǒng)流動相：高純水進樣量：20ul色譜柱：BIORADAMINEXIONEXCLUSIONHPX-87Na;300x7.8mm預(yù)柱：BIORADAMINEXCationNa+柱溫：60°C比利時沃爾沃德研發(fā)中心提供葡萄糖漿一級標(biāo)準(zhǔn)品，對HPLC進行校正。2.6.3樣品成分含量信息：1表1：葡萄糖漿樣品成分含量信息組分名稱最大值％最小值％平均值％標(biāo)準(zhǔn)差％DE92.088.090.50.30DP1(db)72.079.576.90.35DP2(db)11.05DP3(db)2.04.03.60.35DP4+(db)0.06.03.40.45果糖0.05.03.60.45db：濕基實驗部分1定標(biāo)建模：3.1.1定標(biāo)樣品的收集與處理：定標(biāo)樣品這個小的群體（幾十個樣品）要代表被測定的大的群體（幾百以至幾千樣品）。所說的代表性是指待測組分含量范圍要覆蓋被測樣品中該組分的含量范圍，而且此范圍內(nèi)定標(biāo)樣品的分布盡量均勻。為適于定量模式，樣品成份值同樣品數(shù)量，最好成高斯分布（以DE值為例），見圖3：

Normal(Gaussian)Distribution35252015Qu0Z907^1904^19oi^1908050209Qu0Z907^1904^19oi^1908050209QbQGDO03QuQGDO%PropertyDE3.1.2樣品處理：將經(jīng)分析已知含量的樣品約50g轉(zhuǎn)移至100ml燒杯中，置于

30°C的超聲波發(fā)生器，中等強度超聲2分鐘、消除樣品中的氣泡。3.1.4光譜采集及數(shù)據(jù)錄入：將樣品倒于荷蘭杯中、由石英玻璃蓋住、多余的樣品可以流出，在底板與玻璃間形成薄層液膜，保證均勻的光程及液體壓力，液體溫度也得到穩(wěn)定。近紅外光譜測量。每次測量均掃描5次后取平均，并對異常譜線進行刪除后重新掃描，以降低隨機噪聲及提高光譜重現(xiàn)性（見圖4）。將經(jīng)分析得出的DE、DPi、DP2、DP3、DP^、果糖數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)。過程如下圖：圖4:葡萄糖漿樣品近紅外（NIR）光譜圖集:備注：從光譜圖表明譜線具有較高重現(xiàn)性3.2化學(xué)計量學(xué)校正方法：在Seasame軟件系統(tǒng)的化學(xué)計量方法中，我們選用偏最小二乘法（partialleast_square簡稱PLS）回歸模型。PLS法是近紅外光譜分析中使用較多、效果較好的一種多變量校正方法，它主要是進行成分提取，即對變量系統(tǒng)中信息重新進行綜合篩選。從中選取若干個對系統(tǒng)具有最佳解釋能力的新綜合變量（成分），進行回歸建模，由于對變量的綜合，將可能克服多重相關(guān)性造成的信息重疊，而針對變量系統(tǒng)中的信息進行篩選，可有效區(qū)分系統(tǒng)信息和噪聲，提高系統(tǒng)建模的準(zhǔn)確性。PLS較常用的MLR（多元線性回歸）的優(yōu)勢是利用了全部光譜信息，可壓縮所需樣品數(shù)量、有效防止過模型現(xiàn)象、分析精度提高。3.3波長選擇：近紅外光譜數(shù)據(jù)通常存在嚴(yán)重波峰重疊和共線性，對建立校正模型進行位置與數(shù)量優(yōu)選能提高模型質(zhì)量和工作效率。我們依照常規(guī)指標(biāo)吸收峰來選擇波長位置與數(shù)量，見表2:

標(biāo)準(zhǔn)濾光片配置Comb:combination組合頻Ov:Comb:combination組合頻Ov:overtone:倍頻Asym:不對稱的flank:側(cè)面波長(nm)濾片位置化學(xué)鍵振動類型波長(nm)濾片位置化學(xué)鍵振動類型23362CH-St/CH-D.comb181812OH-St./C-O-St.-2.Ov23483CH2-2.Ov177813OH-St./HOH-D.comb23104CH-2.OV210014OH/C-O-St.asym.C-O-D22705OH-St./C-O-Sb175915CH-St,CH2-1.Ov22306Norelation194016OH-2.Ov22087CH-St./C=O-Sb173417CH-St.-1.0v21908Flankof2180nm-Peak172218CH-St,CH2-1.0v21399CH-St./C=O-Sb144519OH-St.HOH-1.0v,Ar-H218010NH,CH-St./C=O-St.-2.Ov168020Ar-S-St,CH3-CH-St198211NHasymHOHflank—D:Deformationvibration變形振動表2中St:Stretchvibration伸展振動根據(jù)DP1、果糖、DP2、DP3、DP4+的分子結(jié)構(gòu)，結(jié)合上表優(yōu)選確定以下波長：1445、1680、1759、1982、2180、2336nm。波長個數(shù)從原始譜圖的19個波長減少至6個，測量結(jié)果得到顯著改善（表3）、測量值與參考值之間具有良好的相關(guān)性（圖5、6、7、8、9、10）,該結(jié)果可以滿足葡萄糖漿成分含量的檢測精度要求。表3:波長優(yōu)選預(yù)測結(jié)果組分名稱RMSEP(%)相關(guān)系數(shù)DE0.080.982DP1(db)0.210.976DP2(db)0.120.980DP3(db)0.100.968DP4+(db)0.150.976果糖0.100.988RMSEP:相對預(yù)測誤差3.4方法重復(fù)性實驗:

隨機抽取玉米樣品重復(fù)測量10次，用已建立的Glucoseslurry校正模型測量組分含量，預(yù)測結(jié)果證明測量方法具有較好的重復(fù)性，見表4：表4：重復(fù)性實驗預(yù)測結(jié)果成分(%)含量參考值測量平均值標(biāo)準(zhǔn)偏差變異系數(shù)DE89.2689.330.500.56DP176.8576.780.480.63DP213.16DP33.353.470.061.44dp4+61.44果糖2.482.390.020.84Calibration:Glucoseslurry-DE88.0%8.889.690.488.0%8.889.690.491.292.0InfraA!yzer2000NIR-PredictedValue92.0euL^Vecnerfer^R-yrotavbDotCalibration:Glucoseslurry-DP1□72.073.575.076.578.079.5InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue79.5圖6:DP1驗證曲線Calibration:Glucoseslurry-DP?14.211.0)1.812.613.414.2InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue11.0)1.812.613.414.2InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue321X圖7:DP2驗證曲線Calibration:Glucoseslurry-DP34.02.02.53.03.54.0InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue圖8:DP3驗證曲線Calibration:Glucoseslurry-DP4+0.0°1.53.04.56.0InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue6.0圖9:0.0°1.53.04.56.0InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue6.00.01.02.00.01.02.03.04.0InfraAlyzer2000NIR-PredictedValue5.0Calibration:Glucoseslurry-fructose5.0圖