基于GC-IMS技术的食用植物油品质检测方法和应用机理的研究

GC-IMS analytical technology is employed to retrieve and characterize fingerprint information of five volatile organic components in edible vegetable oil, based on which further data mining is conducted to realize rapid and non-destructive determination of edible vegetable oil quality qualitatively and quantitatively. Through optimizing determination parameters, a set of normalized parameter optimization procedure is to be established. New methods for characterizing fingerprint information of volatile organic components will be studied. Coordinate, number, intensity and cross-sectional area of characteristic peaks are used to characterize the shared fingerprints of the same volatile organic component in edible vegetable oil and the specialized fingerprints of different volatile organic component in edible vegetable oil. Meanwhile, scientific measures are employed to evaluate the effectiveness of above-mentioned information retrieval and characterization methods. After combining with chemometric methods, discrimination models are established to solve the problems in retrieving and characterizing three-dimensional information and in data mining of the obtained information, thus to provide theoretical basis and technological support to information processing in application of similar analytical instruments. Upon completion of this research program, the variation regularity of volatile organic components will be elucidated at molecular level, qualitative and quantitative discrimination models will be established for determining type, place of origin, processing method, rancidity, and organic solvent residues of five types of common edible vegetable oil, and a set of analytical software will be developed for generalized analysis of three-dimensional information spectra.

采用GC-IMS联用分析技术对5种食用植物油中有机挥发性组分进行指纹信息提取、表征和数据挖掘，达到食用植物油品质指标的快速无损的定性、定量分析目的。通过检测参数的优化方法研究，建立1套规范的检测参数的优化试验方案。研究食用植物油中挥发性有机成分指纹信息的表征新方法，采用特征峰坐标、数量、强度和峰截面积等表征同类食用植物油有机挥发性组分的共享指纹谱、不同类食用植物油有机挥发性组分专属指纹谱，并对表征和信息提取方法进行科学评价，并结合化学计量学方法建立判别模型，解决三维信息应用的信息提取、表征和数据挖掘等通用性问题，为类似联用分析仪器的信息处理提供理论基础和应用支持。项目最终完成从分子水平角度分析挥发性有机成分的变化规律，建立5种常用食用植物油的种类判别、产地、工艺、酸败、有机溶剂残留的定性和定量模型，完成三维信息谱图通用分析软件1套。

气相-离子迁移质谱（GC-IMS）联用分析技术是将高效的气相分离技术与超高分离精度的离子迁移质谱技术相互融合的新型分析技术，项目采用GC-IMS联用分析技术对5种食用植物油中有机挥发性组分（VOCs）进行了指纹信息提取、表征和数据挖掘，探索了GC-IMS分析技术在食用植物油品质检测中的应用机理和应用方法，成功地对5种常用食用植物油（油菜籽油、花生油、芝麻油、葵花籽油、大豆油）的种类、生产工艺和掺杂等质量问题进行了准确的识别，达到食用植物油品质指标的快速无损的定性、定量分析目的。项目主要完成了（1）完成了食用植物油GC-IMS检测参数优化准则和规范方法；（2）完成了5类植物油品质分析的GC-IMS的三维谱信息的最佳检测方法，建立食用植物油植物特征指纹谱信息提取方法，并制定了GC-IMS信息评价标准；（3）建立了5类食用植物油种类判别、产地识别、氧化程度分析、掺假油的种类定性判别和掺假量的快速分析模型。其中食用植物油种类识别准确率大于85%以上，掺假掺杂（掺杂率不大于5%）的识别率达95%以上，酸败食用植物油判别正确率达到了90%的评价效果；（4）申请发明专利 3项，培养博士研究生2名（1名毕业，1名在读），硕士研究生2名，指导博士后 1名，完成SCI收录论文6篇，EI收录9篇，其他论文4篇，全国性学术报告8人次；（5）完成GC-IMS分析及应用软件系统的编制，获得软件著作权登记 1项。在完成项目计划任务的基础上，项目组还将GC-IMS分析技术拓展到大米霉变的早期检测、猪肉脯加工工艺的优化及产品质量一致性控制、中药葛根粉的产地识别等方向。研究成果为诸如化工、环境、安全、药材、生物技术等等行业对VOCs（mVOCs）的快速定性判别和定量检测提供了理论基础和实用经验，为推广GC-IMS联用分析技术做出了贡献。