基于近红外光谱技术的茶籽油掺伪定性鉴别和定量分析

茶籽油是我国特有的高级食用油。近年来茶籽油掺伪现象层出不穷，本研究利用傅里叶近红外(FT-NIR)光谱与化学计量学相结合，获得一种快速对不同掺假类型（低芥酸菜籽油、大豆油、二元混合油）和不同掺假度（0%-100%）的茶籽油进行定性和定量检测的方法。基于近红外差异光谱进行判别分析（discriminant analysis，DA），DA成功识别了不同掺假度的二元与三元混合茶籽油。通过对手动与自动筛选的不同波段结合不同预处理方法建立偏最小二乘法（Partial least squares，PLS）定量分析模型，最佳模型对掺假水平具有良好的预测性能，决定系数(R2)均大于0.91。校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)均接近于0。通过交叉验证，最佳模型的交叉验证相关系数均大于0.98，交叉验证均方根误差均小于0.05，表明筛选的最佳模型均具有良好的稳定性。通过外部验证，最佳模型对不同掺假类型的中、高掺假度（≥10%）的样品识别率高达100%。研究表明，利用近红外光谱技术结合化学计量学能够实现茶籽油掺假的快速、无损鉴定。     

莲子钻芯粉淀粉理化性质及成膜特性研究

以莲子钻芯粉为原料，采用碱浸法提取淀粉，并与玉米淀粉(CS)、马铃薯淀粉(PS)和大米淀粉(RS)为参照，开展了莲子钻芯粉淀粉(LCPS)的理化性质和成膜特性研究。结果表明，LCPS直链淀粉质量分数最高(34.12%),透明度较低(8.67%);其糊化最终黏度和糊化终止温度显著高于CS、PS和RS(P<0.05),分别为6 852 cP和86.1℃;LCPS颗粒平均粒径为13.77μm,大小分布较CS、PS和RS更均匀，大多数呈椭圆形，少数呈圆形，属于A型晶体结构；LCPS具有较优的成膜特性，其膜的抗张强度(6.60 MPa)和水蒸气透过性[1.80×10^-10g/(m?s?Pa)]显著高于CS、PS和RS(P<0.05),透光率较低(53.54%)。本研究为LCPS的开发利用及其在生物基可降解膜研发中的潜在作用提供了理论参考。     

考虑电转气-碳捕集-氢燃料电池的“以气定热”整体建模与优化

提出一种考虑电转气(P2G)、碳捕集系统(CCS)和氢燃料电池(HFC)的“以气定热”整体建模方式。考虑P2G的碳-氢耦合过程，构建P2G-CCS-HFC(PCH)联合运行框架；提出“以气定热”建模方式，建立PCH整体模型，同步分析其电、热、气和碳能量耦合特性；基于PCH、热电联产机组、燃气锅炉和储能设备，构建考虑碳交易机制的综合能源系统(IES)低碳经济调度模型；设置多个运行场景，验证PCH对碳减排的贡献度。仿真结果表明，采用在“以气定热”建模方式下的PCH模型可以较大程度降低IES整体碳排放量和IES运行成本。     

生物基pH响应智能膜在食品工业中的应用研究进展

生物基材料膜由于其可塑性强、绿色环保，广泛应用于化工、食品、医药等领域，pH响应智能膜作为一种新型的功能性膜材料，可以依据pH对食品新鲜度、环境变化等做出响应，具有快速准确、成本低廉等优点。该文综述了pH响应智能膜的响应原理、响应指示剂及成膜基材，并对生物基pH响应智能膜在食品领域的应用发展进行了总结。     

电子鼻技术结合化学计量学快速鉴别掺假茶籽油

目的:建立茶籽油掺假的快速定性和定量检测方法。方法:采用电子鼻技术结合化学计量学，基于单因素方差分析筛选差异变量，通过主成分分析(PCA)和判别分析(DA)建立茶籽油掺假类型鉴别的定性模型；通过正交偏最小二乘法(OPLS)建立了茶籽油掺假类型和掺假度鉴别的定量模型。结果:模型的R²均高达0.98,RMSEE均低于0.005,RMSECV均低于0.01,具有较高性能指标。通过外部验证，DA模型对不同掺假类型的茶油样品定性识别率高达100%,OPLS模型具有良好的准确性。结论:电子鼻技术结合化学计量学能够实现茶籽油掺假的快速、无损鉴定。     

基于电子鼻气味指纹图谱快速鉴别茶籽油

以不同产地、不同类型、不同工艺和不同质量的茶籽油为研究对象，通过电子鼻技术获取茶籽油的风味信息，结合Loading负载分析、主成分分析（?principal component analysis，PCA）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）等对电子鼻传感器数据进行解读。通过欧氏距离（?euclidean distance，ED）、马氏距离（?markov distance，MD）和判别函数法(discriminant function method，DFA)对未知样品进行鉴别，以期建立不同茶籽油的快速、准确鉴别方法。结果表明：加工工艺极大地影响了茶籽油的气味差异，电子鼻响应值雷达图及Loading负载分析均表明W1S、W1W、W2S、W2W传感器对茶籽油样品具有较好的响应值，通过ED、MD、DFA可以识别不同类型和不同质量的茶籽油。基于PCA的LDA可以有效的鉴别不同类型的茶籽油，模型准确性高，其确定性大于99%。电子鼻技术结合化学计量学可以快速、有效鉴别不同的茶籽油并为茶籽油掺伪的快速鉴别提供了借鉴。