近紅外光譜分析技術對綠茶主要呈味物質(zhì)定量分析的研究.pdf

1、隨著光學、計算機數(shù)據(jù)處理技術、化學計量學理論和方法的不斷發(fā)展，以及新型NIR儀器的不斷出現(xiàn)和軟件版本的不斷翻新，近紅外光譜技術的穩(wěn)定性、實用性和準確性不斷提高。其分析快速、簡便、非破壞性以及可同時測定多成分的優(yōu)點不斷為人所認識，在國內(nèi)外許多領域中越來越廣泛地應用，成為近年來發(fā)展最快的測定技術之一。 本研究利用國標法對綠茶茶湯的水浸出物、茶多酚、氨基酸、咖啡堿進行常規(guī)的化學測定，然后對三種呈味物質(zhì)進行近紅外分析，通過比較不同預處理

2、方法和統(tǒng)計回歸方法，建立了茶多酚、氨基酸和咖啡堿含量(占茶湯水浸出物干重的百分含量)的定標模型。在建模過程中，光譜預處理方法采用多元散射校正法(MSC)、標準歸一化(SNV)、卷積平滑(SG)、歸一化(Normalization)、1階導和2階導處理；統(tǒng)計回歸方法采用主成分回歸法(PCR)和偏最小二乘法(PLS)。經(jīng)過比較分析，各組分均以PLS法建立的定標模型效果最佳。經(jīng)內(nèi)部交叉驗證，茶多酚不進行光譜預處理處理的模型效果最好，定標集標準

3、差(SEE)、相關系數(shù)(SEE-r)和驗證集標準差(SEP)、相關系數(shù)(SEP)分別為：1.1455、0.8792、1.0600、0.8623；氨基酸以log光譜預處理的效果最好，定標集標準差(SEE)、相關系數(shù)(SEE-r)和驗證集標準差(SEP)、相關系數(shù)(SEP)分別為：0.2518、0.9728、0.2597、0.9722；咖啡堿不進行光譜預處理處理的模型效果最好，定標集標準差(SEE)、相關系數(shù)(SEE-r)和驗證集標準差(S

4、EP)、相關系數(shù)(SEP)分別為：0.5553、0.9648、0.5315、0.9554。三個組分的定標模型，以茶多酚模型效果較差。經(jīng)外部驗證，所測樣品的化學值與模型預測值的決定系數(shù)R分別為：茶多酚0.8935，氨基酸0.9541，咖啡堿0.9386。 茶多酚、氨基酸、咖啡堿三種物質(zhì)占綠茶茶湯水浸出物的70％左右，最高可達80％以上，所以滋味評分與茶湯中主要的三種呈味物質(zhì)密切相關，通過統(tǒng)計分析，建立回歸方程，以期能快速、準確得到

5、滋味評分。本實驗對42種茶樣茶湯主要呈味物質(zhì)與滋味感官評分的相關分析發(fā)現(xiàn)，茶多酚與滋味評分呈顯著負相關(P值為0.036，小于0.05)，氨基酸與滋味評分呈極顯著的正相關(P<.0001)，而咖啡堿與滋味評分沒有達到顯著水平。對單個成分的分析是不全面的，通過對各個成分的多因子綜合分析發(fā)現(xiàn)，可建立如下回歸方程： Y=84.251-0.263X<,1>+3.295X<,2>-0.703X<,3>(Y：滋味評分，X<,1>：茶多酚含量，X<,

6、2>：氨基酸含量，X<,3>：咖啡堿含量)本實驗對綠茶茶湯中的三種呈味物質(zhì)(茶多酚、氨基酸、咖啡堿)進行了近紅外定量分析，并建立了相應的預測效果較好的定標模型，只要對未知樣品進行掃描(每個樣品只需3分鐘)，然后把采集的光譜帶入相應的模型就可得到三種成分的預測值。這樣省時又省力。最后將所得的三種呈味物質(zhì)的預測值代入到所建的回歸方程(評分與三種呈味物質(zhì)的相關性)中，即可預測茶樣的滋味評分。本研究通過近紅外光譜分析和統(tǒng)計回歸分析，得到了相應的