臭豆腐的红外光谱研究文献综述Word下载.docx
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摘要中红外光谱技术是利用有机物在中红外光谱区的电磁波的光学特性,研究有机化合物分子的振动跃迁基频,为化合物的结构鉴定提供信息。
目前主要应用于有机化合物内部结构的分析研究,有机、催化化学反应动力学的研究,医药化工行业原料药、中间体、茶叶、成品药的质量控制,医药化工行业包装材料主成分的鉴别,石油化工产品中间馏分含量的测试等领域。
特别是随着光谱测量技术与化学计量学学科的有机结合,该技术在各行业中的定性、定量分析均得到长足的发展。
随着社会的需求和科学的发展,傅里叶变换红外光谱仪在食品安全的检测方面扮演着越来越重要的角色。
关键词中红外光谱傅里叶变换红外光谱仪分析技术食品安全
主题
随着生活水平和健康意识的提高,人们越来越重视食品的质量和品质。
食品安全问题已成为全世界共同关注的话题。
为了让费者获得放心的食品,必须从源头开始并在各个环节进行质量把关确保其安全性。
因此如何快速精确测定食品的成分,判断食品安全性已越来越迫切。
在以生物、食物和药物为代表的复杂混合物分析中,红外光谱—特别是中红外光谱—的诸多优势使其成为关键的方法之一。
作为一种重要的食品安全分析技术,分子光谱技术相比于原子光谱以及质谱技术,存在方法特异性不强、灵敏度与准确性还不能满足部分分析要求等缺点。
然而,分子光谱具有操作方法简单、检测速度快、光谱信息丰富、应用范围广、对环境污染小的优点,这使得其在快速检测、现场分析以及工业在线分析领域发展前景十分广阔。
近年来,不断出现便携式(近)红外、拉曼光谱仪就是很好的
证明。
随着产业规模的扩大和专业化程度的加深,红外光谱仪也从通用仪器向专业仪器方向发展,越来越的专用傅里叶变换红外光谱仪随着市场需求应运而生。
如北京瑞利仪器分析公司的WQF产品中就有系列用于特殊行业的专用仪器:
红外石英管羟基测量仪、硅单晶中氧、碳含量红外测量仪、环境污染监测仪等。
随着分子光谱硬件以及化学计量学软件等技术的不断发展,分子光谱在食品安全分析将发挥越来越重要作用。
我的选题基于傅里叶变换中红外光谱仪,以臭豆腐为研究对象,测定豆腐变为臭豆腐的过程中成分的变化。
我将分两步完成实验:
(1)测试新鲜豆腐自然变成臭豆腐过程中的红外光谱;
(2)分析光谱,由光谱判断初步判断臭豆腐品质。
要完成此次论文,我要做很多准备工作:
(1)上网和到图书馆收集相关资料;
(2)确定论文题目,完成开题报告和文件宗述;
(3)整理所需资料,设计实验,进行试验,处理实验结果;
(4)最后,综合所有资料和实验完成论文
总结
传统的食品成分分析方法主要是化学方法,该方法操作复杂、耗时费力且存在污染,并且测定结果存在很大的误差,难以满足需求。
因此研究快速、简便、环境友善的分析方法很有必要。
随着时代的发展,基于中红外光谱的测定技术不仅快速、简便、无损、基本不消耗化学试剂,而且还可以与化学计量学方法结合,实现物质成分分析和分类鉴别,可以被称为是一种绿色环保的分析检测方法。
该技术在豆制品分析中得到重视和应用,为实现豆制品的快速检测提供了有效的方法。
中红外光谱技术具有快速、波数准确、重复性好等优点。
中红外光谱主要用于有机化合物的定性或定量分析。
定性分析可用于对已知物的鉴定,也可用于对未知物结构的测定。
前者是通过试样的谱图与标准谱或文献谱进行对照,若两张谱图吸收峰的位置、强度及峰形基本吻合,可以认为该物质即为标准物,否则不为同一化合物或有杂质干扰。
测定未知物的结构,则是红外光谱法定性分析的一个重要用途,主要通过吸收峰的位置、峰形、强度等对官能团进行推测,再结合其他分析手段,判断试样的可能结构。
中红外光谱技术的应用范围很广,对固体、液体、气体样品都可进行分析。
因此中红外光谱是教学、科研领域必不可少的分析技术,在化工、冶矿、石油、煤炭、医药、环境、农业、公检法部门得到广泛的应用。
随着科学和技术的进步,红外光谱仪正从大型的研究级仪器向小型的普及方向发展,从满足一般有机化合物红外分析,到对一些具有特殊要求的物质,甚至混合物进行分析,从单纯对化合物结构进行分析,到通过红外技术对反应机理、催化性能等进行研究。
随着人们对红外光谱分析技术认识的加深,将会有越来越多的科研人员加入到这项技术的研究队伍中,为推动我国红外光谱分析技术的发展做出贡献。
主要参考科目
[1]R.G.J.密勒,B.C.斯特斯.红外线光谱的实验方法[M].北京:
机械工业出版社,1985
该书以红外光谱学的实验方法为主体,系统地介绍了红外光谱仪,傅里叶变换红外光谱仪和其他各类红外分析仪器的基本结构和工作原理。
详细的介绍了各种常用红外分析技术及其应用。
该书从实用的角度出发,以较多的篇幅描述了各种样品的制备与处理以及在各种条件下获取光谱的方法,扼要地介绍了有关仪器使用与维修的知识。
该书的主要目的是向光谱学实验室的工作人员提供一本可以迅速查询的参考书。
在该书中可以找到迅速浏览的参考资料以及用该资料所提到的方式加以处理的材料。
[2]翁诗甫.傅里叶变换红外光谱分析[M].北京:
化学工业出版社,2010
该书是基于红外光谱技术和傅里叶红外光谱仪为红外光谱的教学、科研和分析测试编著的。
它详细且系统的介绍了红外光谱的基本概念、傅里叶变换红外光谱学的基本原理、傅里叶变换红外光谱仪、傅里叶变换红外光谱仪附件、红外光谱样品制备和测试技术、红外光谱数据处理技术、红外光谱的定量分析和未知物的剖析、基团的振动频率分析、红外光谱仪的保护和维护。
为我们系统的学习红外光谱技术提供了全面的知识,同时也为我们红外光谱实验样品和实验数据处理提供了有效的方法。
[3]董庆年.红外光谱法[M].北京:
石油化学工业出版社,1977
该书从实用的角度出发,详细的介绍了红外光谱的基本概念、红外分光光度计的构造、红外光谱的测绘技术、红外光谱与分子结构的关系以及用红外光谱法对有机物进行定性、定量分析。
对红外光谱法在燃料化学工业中的应用也做了介绍。
该书是我国较早期的一本介绍红外光谱法的书籍,从一些其他的角度为我们学习红外光谱提供了方向。
[4]胡皆汉,郑学仿.实用红外光谱学[M].北京:
科学出版社,2011
该书是在胡皆汉研究员红外光谱讲义的基础上扩充、整理、编辑而成的。
该书为有关红外光谱学的著作,分为两篇叙述。
第一篇为红外光谱学基本理论,先叙述红外光谱学的基本现象,在逐步至它的基本原理、基本计算方程和模式化学基团谱带频率的计算公式。
第二篇结合基本理论与作者几十年来从事谱学研究的体会,以20章的篇幅对各类有机化合物的特征红外光谱做了详尽的叙述和讨论,并给出了相应的典型红外光谱图,以便读者对原理、规律及实际谱图都能有比较系统而深入的了解。
[5]张小超,吴静珠,徐云.近红外光谱分析技术及其在现代农业中的应用[M].北京:
电子工业出版社,2012
现代红外光谱分析是20世纪中叶从农业领域发展起来的一项高新技术。
根据我国现代农业领域“十二五”规划的科学发展观,农业将从资源消耗型和粗放管理型向节约型和优化精确控制型转化,土壤、作物、粮食和食品等养分与产品质量分析管理占据重要地位。
近红外分析技术将成为现代农业领域不同对象成分分析的重要技术手段之一。
该书系统地介绍了近红外光谱分析理论、近红外分析仪器和近红外光谱化学计量学方法,并重点介绍了近红外光谱技术在现代农业领域中的应用。
该书的编写和出版得到了多项国家与省部门级科研课题的支持,是一本值得喜欢光谱学的读者深入研读的书籍。
[6]严衍禄,陈斌,朱大洲.近红外光谱分析的原理、技术与应用[M].北京:
中国轻工业出版社,2013
该书将着重讨论有关复杂样品近红外漫反射光谱分析原理、技术、分析的信息流程与应用,也介绍了农业、食品与药物领域近红外光谱分析的应用。
该书前十章主要讨论与论述近红外光谱分析的原理与技术,着重讨论了农业近红外光谱分析的的信息流程,后几章讨论其在农业等领域的应用。
该书为各章专门设计了多幅图表,并应用了大量实验数据,以帮助读者阅读本书。
[7]周群,孙素琴,陈建波.复杂混合物的中红外光谱和化学计量学[J].光谱学与光谱分析,2012,32(10):
17-18
由于成分多样谱峰重叠导致的谱图特征减弱,复杂混合物的中红外光谱经常需要借助于化学计量学技术以实现客观量化的解析。
本文举例说明了红外光谱数据库、模式识别和多元校正方法在中药和食品等复杂混合物分析中的应用。
[8]赵秀琴.中红外光谱分析技术及研究进展[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2012,18(4):
93-97
中红外光谱技术是利用有机物在中红外光谱区的电磁波的光学特性,研究有机化合物分子的振动跃迁基频,为化合物的结构鉴定提供信息。
早期中红外光谱一般是指4000~625cm-1(2.5~16μm)红外区的光谱,后来由于仪器技术的发展,中红外延伸到400cm-1。
本文主要对中红外光谱技术的原理、仪器及特点进行论述,并对该技术相关的发展前景进行展望。
[9]殷秀秀,胡博,张文海,顾小红.中红外光谱技术快速定量分析黄酒发酵过程中的重要组分[J].光谱学与光谱分析,2012,32(10):
139-140
利用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)结合化学计量学方法同时快速测定黄酒发酵过程中的重要组分。
考察了分析方法、光谱数据预处理、特征波长以及主成分数对模型效果的影响,经过优化建立了黄酒发酵过程中氨基酸态氮、总糖和酒精度3个组分的定量模型,其校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.032,0.171和1.040,交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.033,0.220和1.075。
利用模型对预测集样品进行定量分析,预测值和实测值的关系数(R2)分别为0.912,0.947和0.979说明利用FTIR法对黄酒发酵过程中的重要组分进行快速、同时测定具有可行性。
[10]刘多强,关绍春,孙建章,韩松霖.中红外光谱和近红外光谱在油品分析中的技术比较[J].石油化工应用,2010,29(6):
1-3
该文介绍了美军对中红外和近红外光谱的对比情况,并对两种红外光谱的本质区别作了详细阐述,总结了中红外和近红外的技术性能比较,同时对两种红外光谱未来的发展趋势进行了展望。
随着研究的深入,红外光谱技术由于其分析的快速、便捷、准确,所需油样少量,在油品分析领域的应用越来越广泛。
近红外光谱适宜于规则的工艺稳定的中控分析,其在线应分析给油品炼制领域带来巨大的经济效益和社会效益,随着技术和市场经济的不断发展,近红外光谱分析技术正在掀起了一场分析效率的革命。
中红外光谱由于其原理的优越性,在谱图中能找到物质的明显特征吸收峰,特别适宜分析油源复杂的油样和混合样品,因此其应用前景更加广阔,全谱中红外傅立叶变换光谱已成为目前市场快速精确油品监控的主流技术。
[11]张文海,顾小红,周文果,黄建联,殷秀秀.中红外光谱技术在乳制品分析中的应用研究[J].中国乳品工业,2013,41
(1):
36-39
该文介绍了中红外光谱技术的基本原理及化学计量学的相关知识,综合阐述了将中红外光谱技术与化学计量学方法结合应用于乳制品的成分分析、产地鉴别等方面研究的现状,并对其前景进行了展望。
目前乳制品分析主要还是化学方法,该方法操作复杂、耗时费力且存在污染,近年来对于乳制品分析还涉及到产地溯源、品质鉴别、在线分析等,传统的检测已难以满足行业需求。
因此需要一种快速、高效的分析方法对乳制品进行定性、定量分析,以保证其安全和质量。
中红外光谱分析技术具有在线检测、快速、无损等优点,通过与化学计量学方法结合,还可实现物质成分分析和分类鉴别该技术在乳制品分析中得到重视和应用,为实现乳制品的快速检测提供了新途径。
[12]钱贵明,刘嘉,张引,樊虹霞,赵国华.傅立叶变换中红外光谱在食品快速分析与检测中应用[J].粮食与油脂,2013,26(6):
29-32
食品安全与食品质量是消费者关注重点问题,其不但关系到人类健康,也与社会发展息息相关。
随着生活水平提高和科技发展,消费者对食品要求也相应提高。
由于食品是一个复杂体系,其中往往包含诸多干扰目标物质测定因素,使食品检测具有一定难度。
傅立叶变换中红外光谱技术以其前处理简单、测定快速等特点,得到许多研究者青睐。
尤其是化学计量学方法在提取光谱信息和排除背景干扰方面取得良好效果后,人们重新认识中红外光谱价值,中红外光谱在食品检测中应用得到快速发展。
该文就其在食品快速分析与检测方面应用进行述,以期为我国中红外光谱快速检测技术研究发展提供一些参考。
[13]龚加顺,刘佩瑛,刘勤晋,区少梅.茶饮料品质相关成分的近红外线光谱技术分析[J].食品科学,2004,25
(2):
135-140
该试验以140个茶饮料样品为试材,探讨了近红外线光谱技术(NIRS)快速测定共饮料品质相关成分的可行性。
试验结果表明,所建立的品质成分近红外校正模型(calibrationequations)可应用于茶饮料的°
Brix、pH值、色泽的HunterL、a、b值、茶多酚(TPP)、总儿茶素(TC)、总氨基酸(TAA)、茶红素(TR)、茶黄素(TF及咖啡碱(CF)等品质成分的快速检测分析,而无需任何化学药品。
近年来,近红外线光谱技术(NearInfraredSpectroscopy,NIRS)已被公认为具有准确、快速、样品非破坏性及无需化学药品等优点的快速检测谷类、食品成分的利器。
但唯一缺点是必须自行建立具可信度的成分及品质分析的校正模型方程式。
Marie-FranceLaporte等(1999)利NIRS技术分析了牛奶中脂肪、粗蛋白以及酪蛋白的含量。
Ding,H.B.等(2000)利用NIRS技术测定了掺牛肉汉堡里的牛肉、羊肉、猪肉和奶粉等的含量,测定误差分别是3.33%、2.99%、0.92%和0.57%,变异系数分别为0.87、0.98、0.99和1.00。
分析结果表明,NIRS技术测定牛肉汉堡里的掺杂物具有较高的可信度。
台湾的区少梅等利用NIRS技术建立了三个产区椪柑果汁的物理化学品质校正模型,取得了较好效果。
其中可溶性固形物、可滴定酸度和糖酸比(为椪柑品质的重要指标)可用来进行椪柑品质分析;
茶叶中的化学成分和感官品质整体喜好性方面,利用NIRS也取得了较好的效果。
本试验旨在利用近红外线光谱技术(NIRS)来分析探讨饮料的品质成分,制备适用于国内茶饮料品质分析的近红外线校正模型,建立茶饮料品质快速分析方法及品质控制。
[14]AkioKuzuhara.AnalysisofinternalstructurechangesinblackhumanhairkeratinfibersresultingfrombleachingtreatmentsusingRamanspectroscopy[J].JournalofMolecularStructure,2013,1047:
186-193
Inordertoinvestigateindetailtheinternalstructurechangesinvirginblackhumanhairkeratinfibersresultingfrombleachingtreatments,thestructureofcross-sectionsatvariousdepthsofblackhumanhair,whichhadbeenimpossibleduetohighmelaningrandecontent,wasdirectlyanalyzedusingRamanspectroscopy.Thegauche–gauche–gauche(GGG)contentoftheASSAgroupsexistingfromthecuticleregiontothecenterofcortexregionofthevirginblackhumanhairremarkablydecreased,whilethegauche–gauche–transandtrans–gauche–transcontentswerenotchangedbyperformingtheexcessivebleachingtreatment.Inparticular,itwasfoundthatnotonlytheb-sheetand/orrandomcoilcontent,butalsothea-helixcontentexistingthroughoutthecortexregionofvirginblackhumanhairdecreased.Inaddition,thetransmissionelectronmicroscopeobservationshowsthattheproteinsinthecellmembranecomplex,thecuticleandcortexofthevirginblackhumanhairwereremarkablyelutedbyperformingtheexcessivebleachingtreatment.Fromtheseexperiments,theauthorconcludedthattheASSAgroups,whichhaveaGGGconformationweredecomposedandfinallyconvertedtocysteicacid,andthea-helixstructureofsomeoftheproteinsexistinginthekeratinwaschangedtotherandomcoilstructure,orelutedfromthecortexregion,therebyleadingtothereductionintheproteindensityofthevirginhumanhairaftertheexcessivebleachingtreatment.
[15]AnthoulaA.Argyri,RogerM.Jarvis,DavidWedge,YunXub,EfstathiosZ.Panagou,RoystonGoodacre,George-JohnE.Nychas.AcomparisonofRamanandFT-IRspectroscopyforthepredictionofmeatSpoilage[J].FoodControl,2013,29:
461-470
Inthisstudy,timeseriesspectroscopic,microbiologicalandsensoryanalysisdatawereobtainedfrommincedbeefsamplesstoredunderdifferentpackagingconditions(aerobicandmodifiedatmospherepackaging)at5_C.Thesedatawereanalyzedusingmachinelearningandevolutionarycomputingmethods,includingpartialleastsquareregression(PLS-R),geneticprogramming(GP),geneticalgorithm(GA),artificialneuralnetworks(ANNs)andsupportvectormachinesregression(SVR)includingdifferentkernelfunctions[i.e.linear(SVRL),polynomial(SVRP),radialbasis(RBF)(SVRR)andsigmoidfunctions(SVRS)].Modelspredictiveofthemicrobiologicalloadandsensoryassessmentwerecalculatedusingthesemethodsandtherelativeperformancecompared.Ingeneral,itwasobservedthatforbothFT-IRandRamancalibrationmodels,betterpredictionswereobtainedforTVC,LABandEnterobacteriaceae,whilsttheFT-IRmodelsperformedingeneralslightlybetterinpredictingthemicrobialcountscomparedtotheRamanmodels.Additionally,regardingthepredictionsofthemicrobialcountsthemultivariatemethods(SVM,PLS)thathadsimilarperformancesgavebetterpredictionscomparedtotheevolutionaryones(GA-GP,GA-ANN,GP).Ontheotherhand,theGA-GPmodelperformedbetterfromtheothersin
predictingthesensoryscoresusingtheFT-IRdata,whilsttheGA-ANNmodelperformedbetterinpredictingthesensoryscoresusingtheRamandata.TheresultsofthisstudydemonstrateforthefirsttimethatRamanspectroscopyaswellasFT-IRspectroscopycanbeusedreliablyandaccuratelyfortherapidasse
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