毕业论文简介

1 研究的目的意义

茶油是从山茶科（camellia）油茶(camellia oleifera abel)树种子中获得的, 其脂肪酸组成与世界上公认的最好的植物油脂橄榄油相似，有“东方橄榄油”之美称，且含有多种功能性成分。

红外线光谱在油脂产品质量控制监控起到了很大的促进作用。近红外光谱技术作为一种间接测量技术, 校正集样品基础数据标准方法的测定是决定模型质量好坏的关键因素, 但一个较完整的、适用性强的校正模型的建立往往需要花费大量的人力、物力和财力, 为节省建模费用, 在行业分析中, 有必要实现模型库共享和校正模型的可移植转换，实现模型共享, 校正模型的可移植转换及多组分的同时测定, 将会使近红外分析技术在更多的领域和部门得到开发和应用。

2 研究方法

1.1油样配制：要求配制茶油和大豆油的不同体积比，其中大豆油含量0-30%，间隔2%。

配制校正样品与验证样品 1.2采集光谱 操作步骤：

1、仪器开机（仪器编号：N22100108），将温度控制到60℃，预热30min左右进行性能测试，性能测试通过后，方可进行采谱工作；

2、采集参比光谱（以空气为参比量）； 3、输入样品编号；

4、将盛有油样的色谱瓶，放入样品池，然后点击测量，光谱会自动保存。 1.3近红外光谱分析建立模型（模型优化）

1.4预测验证样品 ：采用已经建立好的模型预测验证样品。

3 研究结论

3.1 通过对两种食用油（茶油和大豆油）进行不同体积的配比，然后利用近红外仪器进行采谱和建立定量模型，并预测10份验证样品，预测偏差在1%以内，效果较好，说明近红外光谱分析技术用于鉴别茶油中掺杂大豆油是可行的。

3.2 对于此次实验应用近红外光谱分析技术检测茶油掺假情况，取用31份样品，每份样品测试3次，可以得到93份样品数据光谱图，因工作量较大，此次只能建立一个初步的基础模型。若要建立较完善的模型，可以继续补充样品，以不断扩充和完善模型。

3.3 由于模型的建立，依赖采谱检测所得的数据，对于系统的稳定要求较高，在采光谱前，需对仪器进行性能测试，因为性能的稳定是保证数据准确无误的关键。此外，温度对测试结果也是一个重要影响因素，故温度设定为60℃，以排除温度影响因素，控制实验的影响因素，使得实验只有一个影响因素，即大豆油的掺杂量。 3.4 PLS具有较强的提供信息的能力, 是建模过程中有力地工具之一, 在近红外光谱分析中已经有了很好的应用。根据近红外光谱分析的特点, 为了提高模型的精度, 在近红外光谱分析中PLS模型的建立应进一步加强。