文摘
的问题浪费食品加工的食用油,在粮食安全的前提下,他们常常需要添加新的食用油老煎炸油被用于食品加工控制生产成本。因为不同的添加剂比例的油有不同的材料和不同的挥发气体,我们使用融合技术基于电子鼻和电子舌检测混合比例的新旧煎炸油食用油。主成分分析(PCA)是用来区分不同的新旧食用油煎炸油的比例;另一方面我们使用偏最小二乘(PLS)预测老煎炸油的混合比例和新的食用油。提出了两个结论:数据融合的电子鼻和电子舌可以用来检测旧煎炸油的混合比例和新的食用油;与单一使用电子鼻或单一使用电子舌检测效果增加了使用数据融合的电子鼻和电子舌。
1。介绍
油炸食品制造过程中(1- - - - - -4),食用油的消费5- - - - - -7是非常大的。如果他们用新的替换所有旧的煎炸油食用油生产每一次后,油会浪费和生产成本将会增加。在粮食安全的前提下,生产的过程是将一些旧的煎炸油,然后添加可观比例的新食用油来解决这个问题。这可以提高食用油的利用率,降低生产成本。但当旧的煎炸油的浓度过高,油与空气中的氧气接触并创建水解等反应,氧化和聚合会导致滑油粘度的增加,过氧化值增加,一系列的有害致癌物质(8]。所以它是非常重要的检测的混合比例准确新旧煎炸油食用油。
油检测的传统方法包括传统的物理和化学指标分析(9,10),胆固醇化验(11)、电导率测试(12- - - - - -16),顶部空间气相色谱法耦合组成测试(17,18]。一些成绩。王等人分析了食用油的电导率通过检测掺假食用油(19]。张等人食用植物油的杰出的地沟油检测胆固醇的内容(20.]。王等人发现了邻苯二甲酸酯的食用油使用气相21]。然而,上述方法是相当复杂的,长时间的测试,低灵敏度和高成本。因此,它是非常重要的找到一个快速可靠的检测方法。
近年来,电子鼻和电子舌的两种快速、高效、无损、可靠测试方法被用于食用油的检测。海,王22)发现了茶花籽油和麻油混合豆油通过使用便携式电子鼻子PEN2和区分不同的油。Cosio et al。23]分析了橄榄的电子鼻的质量。Zhang et al。24)实现快速检测的山茶籽油和棕榈油利用电子舌。回族et al。25)实现区分不同种类的食用油和电子舌。
不同的添加剂比例的油有不同的材料和不同的挥发气体。利用电子鼻和电子舌单一的样品只能提供部分信息,这可能会导致不准确的检测。因此,我们使用融合技术基于电子鼻和电子舌检测混合比例的新旧煎炸油食用油。主成分分析(PCA) (26,27是用来区分不同的新旧食用油煎炸油的比例,和部分最小二乘(PLS)法(28,29日)是用来预测老煎炸油的混合比例和新的食用油。
2。融合系统
两个子系统都包含在融合系统,也就是说,电子鼻和电子舌系统。图1显示了融合系统的框图。
2.1。电子鼻
摘要电子鼻系统设计与动态顶空取样方法。该系统由三个主要部分组成:天然气供应和传质单元;传感器阵列和室单元;数据采集和处理单元30.]。
第一单元由空气净化、顶空瓶,和泵。这个单元分为两个阶段:注气系统和清洁。在第一阶段,样品的挥发物是经由空气过滤的活性炭获得零气体。在此阶段,泵1吸样品气体化合物传感器室分析的一系列传感器和泵2是封闭的。在注射阶段,泵都是开放的。一个常见的12 V电源用于泵2的工作电压和电压分压器由传感器和负载电阻。常见的5 V电源用于泵1的工作电压和加热器的电压传感器。因为泵流量的增加随着工作电压的增加,泵的流量2高于泵1。清洁的空气流泵的2是用来清洁系统。由于泵的流量越高2,原始气体流动方向在进口是反向的。
八TGS费加罗气体传感器,TGS8XX (XX = 13日,21日,22日,25日,26日,30日,31日,32)获得费加罗工程公司,已经使用在这个电子鼻子。表1列出字符的所有传感器。他们有高灵敏度、高稳定性和寿命长;他们甚至有更高的输出信号和简单的调节电路。气体浓度增加时,电阻传感器的减少。考虑到样品室的难忘,商会是由纸板是由聚四氟乙烯(PTFE)。聚四氟乙烯是一种热塑性聚合物;熔点是327°C (621°F),密度为2.2克/厘米3,摩擦系数0.05 ~ 0.10 (31日]。聚四氟乙烯的吸附气体是虚弱的。所以选择了聚四氟乙烯的材料室减少室的气体吸附。在第三单元,我们选择IUSBDAQ-U120816收集数据。它可以输出模拟电压信号转换成数字信号,然后将它们发送给计算机。
2.2。电子舌
2.2.1。伏安电子舌系统
电子舌是一种新型的分析检测仪器,也称为智能仿生系统的味道。常见的电子舌包含电位电子舌、电子舌基于阻抗谱传感器和电子舌伏安法。在本文中,我们建立一个伏安法电子舌系统由传感器阵列,电化学工作站,和电脑。传感器阵列由工作电极,参比电极和辅助电极。
工作电极,也称感应电极,可引起明显的浓度变化的组件需要在测试过程中测试。参比电极由一个常数组件阶段。参比电极的电极电位测量的过程没有变化。电池的电动势的变化反映了工作电极的电极电位的变化。参比电极和工作电极杆构成细胞,形成电流回路。有一个恒压系统在工作电极和参比电极之间保持液体系统电压的稳定性。电路中通过的电流的输出将被测试信号。在本文中,我们选择一个黄金磁盘工作电极,铂丝辅助电极,饱和甘汞参比电极。电极与电化学工作站,然后插入示例解决方案当我们做这个实验。CHI660C电化学工作站产生电脉冲,收集信号,信号并存储到计算机在同一时间。
2.2.2。循环伏安法
循环伏安法是常用的电化学研究。方法控制电极电位与不同的利率,一次三角波扫描或更多的时间。不同的电极电位电极有助于不同的氧化和还原反应和记录电流电压曲线。在本文中,我们使用循环伏安法进行测试。
3所示。实验
3.1。样品收集
我们选择金龙豆油作为样本,在当地一家超市买了。和我们选择反复油炸土豆老油煎炸油一样古老。九种不同浓度的煎炸油被配置为测试样本。表2列出所有这些。
3.2。测量使用电子鼻子
旧的检测煎炸油使用动态顶空技术。在实验室条件下测试20°C±2°C和65±5%相对湿度。测量分为三个步骤。首先,零流气体穿过室30分钟的传感器信号稳定;其次,我们得到了混合油到100毫升玻璃器皿,使用泵将气室,和传感器的响应时间约为4分钟;第三,美国商会与零气体清洗20分钟。直到传感器的时候,一个新的测量可以启动。每个样品测定8次。所有的测试后,72组数据被接收。2250点的样本信号作为分析的电子鼻系统的信号。 Figure2显示的测量。
3.3。测量使用电子舌
老煎炸油的检测是利用电子舌伏安法。措施分为四个步骤。首先,以20毫升的煎炸油,稀释50毫升石油醚,与40毫升蒸馏水混合,使用超声波搅拌,然后等待静态层;其次,三个电极用酒精浸泡6分钟,与去离子水清洗,用滤纸干,然后用CHI660C固定;第三,参数设定后CHI660C开始,循环伏安法是用来测试;最后,经过测试,干净的烧杯和电极。每个样品测量8次。重复这些步骤;所有的测试后,72组数据被接收。我们选择相对应的电流1.3 V, 1 V, 0.7 V, 0.4 V, V, 0.1−0.2 V,和−0.5 V,分别分析信号的电子舌系统。 Figure3显示的测量。两个阶段的反应是由电流电压曲线在图表示3,这也是曲线称为循环伏安法。第一阶段是电活性物质的还原过程,以及当前的增加时,电极电位降低。第二阶段是减少产品的氧化过程,以及当前的减少时,电极电位增加。
4所示。数据处理和分析
4.1。主成分分析
主成分分析是一种降维方法。主成分分析的目的是找出一组向量来解释的方差数据空间中的数据尽可能。原始数据的维数降低一个特殊矩阵。使用一组分散信息形成几个主成分,从而达到降维的目的。每个主成分都是原始变量的线性组合,相互正交的主要组件之间的关系。当前主成分的累积贡献率是85%以上,它们被用来代表样本。
在这篇文章中,PCA用于电子鼻的处理特征数据,电子舌的特征数据,融合两个系统的数据。至于电子鼻,最大值选择的特性。有8个MOS传感器在电子鼻系统,所以在每个样本特征的数量是8。至于电子舌,当前值对应于7在循环伏安法中电压值选择曲线的特性。至于融合系统,特征的融合是一种数据融合是用来实现电子鼻和电子舌系统的融合。两个系统的特征向量分别用于形成高维数据融合系统的新特点。由于这一事实前两个主成分的累积贡献率不到85%,我们选择前三个主成分作为信号。图4电子鼻的数据集,表明PC1可以解释54.13%的方差,PC2可以解释24.64%的变异,生物可以解释8.24%的方差。图5电子舌的数据集,表明PC1可以解释69.93%的方差,PC2可以解释29.74%的变异,生物可以解释0.25%的方差。图6融合两个系统的数据集,表明PC1可以解释61.79%的方差,PC2可以解释18.12%的变异,生物可以解释10.29%的方差。
在图4内容,我们可以看到,50%和100%的旧煎炸油分离在电子鼻但其他人不能分离。在图5,我们可以看到,100%,50%,25%,和12.5%的内容老煎炸油分离的电子舌,但别人是不可分割的。在图6,我们可以看到,几乎所有的样本可以分开使用PCA融合系统。
4.2。偏最小二乘
偏最小二乘回归的方法,也称为请,是一种新型的多元统计数据分析方法。它主要研究因变量回归建模的因变量。请使用更有效,当因变量有更高的线性相关。此外,请最好解决这个问题那就是样本数量小于变量的数量。请是合成和筛选信息的方法之一。这是一个基于双线性模型(独立变量)(因变量)矩阵。它可以被视为内部关系和外部关系。它是用来反映了自变量和因变量之间的关系。
摘要,请用于预测老煎炸油的比例。不同比例的煎炸油,比如100%,50%,25%,6.25%,3%,2%,和1%,进行了分析。图7显示了旧的煎炸油的预测比例与电子鼻系统。我们得到的相关系数是0.84342,请模型的相关系数的要求高于0.8,模型是有效的。结果表明,误差为12.099%。图8显示了旧的煎炸油的预测与电子舌系统比例。我们得到的相关系数是0.96289,这个误差是4.65%。图9显示旧的煎炸油比例的预测与融合两个系统的数据集。数据融合的方法如前所述相同。我们得到的相关系数是0.9895,这个误差是2.93%。我们可以说,融合数据集的预测效果的两个系统比单一使用电子鼻和电子舌。
5。结论
数据融合的概念应用于检测煎炸油的内容。我们使用合并系统电子鼻系统的基于动态顶空法和电子舌系统。PCA和请用于电子鼻的特征、特性数据的电子舌,两个系统的数据融合。结果表明,当我们使用PCA,使用电子舌系统检测的效果比与电子鼻系统检测的影响,但当我们融合两个系统的数据,识别速度显著提高。我们可以看到,当我们使用请使用电子舌系统预测的效果比预测的效果使用电子舌和预测误差从12.099%减少到4.65%,但是当我们融合两个系统的数据,预测效果提高,预测误差降低到2.93%。总之,我们可以用数据融合的电子鼻和电子舌检测煎炸油的内容和方法比单一使用更有效的电子鼻系统和单一使用的电子舌系统。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作是由吉林省中国教育部研究项目(没有。2012 - 100),吉林科学与技术项目中国没有。201112209),吉林省科学技术项目中国没有。20130101053 jc)香港男人。