三维荧光光谱结合平行因子算法测定两种食品色素的含量

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1、第３４卷，第１期光谱学与光谱分析Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．１，ｐｐ１１１１１５２０１４年１月ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＪａｎｕａｒｙ，２０１４三维荧光光谱结合平行因子算法测定两种食品色素的含量李润，陈国庆，朱纯，孔凡标江南大学理学院，江苏无锡２１４１２２摘要应用英国ＥｄｉｎｂｕｒｇｈＦＬＳ９２０Ｐ稳态和时间分辨荧光光谱仪测量了１２个混合色素样本的三维荧光光谱，将得到的三维荧光光谱数据矩阵（ＥＥＭＳ）与平行因子算法相结合，来建立一种检测食品色素的方法。实验中，使用核一致诊断法（ＣＯＲＣＯＮＤＩＡ）确定了混合溶液的组分数为３，然后利用平行因子分析法（Ｐ

2、ＡＲＡＦＡＣ），得到胭脂红、诱惑红的平均回收率分别为（９９．３％±５．０％）和（１０２．２％±５．６％），且预测均方根误差（ＲＥＳＥＰ）分别为（０．０５４）和（０．２０５）。结果表明，该法可在干扰物质苋菜红存在的情况下，对混合溶液中胭脂红、诱惑红二种色素同时定量测定，具有简便、快速等优点，可为合成食品色素的检测提供借鉴。关键词三维荧光光谱数据阵；核一致诊断法；平行因子分析法；胭脂红；诱惑红中图分类号：Ｏ６５７．３４文献标识码：Ａ犇犗犐：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００００５９３（２０１４）０１０１１１０５引言１实验部分食品安全问题关系着人们的健康和生命，一直受到国家１１

3、仪器与试样的重视。但是食品安全的现状并不乐观，新的食品安全问题实验仪器为英国ＥｄｉｎｂｕｒｇｈＦＬＳ９２０Ｐ稳态和时间分辨荧［１，２］，其中人工合成的食品色素违规使用占有相当不断出现光光谱仪，移液枪。大的比例。食品色素是以调节食品色泽为主要目的的一类食试样为由国家标准物质研究中心提供的３种合成食品色品添加剂，又称着色剂，一直被广泛的应用于食品工业及医素胭脂红、诱惑红和苋菜红（浓度均为１ｍｇ·ｍＬ－１），实验药和化妆品等领域。食品色素包括人工合成色素和天然色素溶剂为超纯水。两种，其中，人工合成色素因色泽鲜艳、着色力强、价格低１２方法廉等特点而被广泛使用。但是许多合成食品色素有一定毒

4、激发波长范围为２３０～３４１ｎｍ，每隔３ｎｍ取一个波长性，如胭脂红、诱惑红等色素超标摄入，会有致畸、致癌的来激发；发射波长范围为３８５～６５０ｎｍ，间隔５ｎｍ测量一［３］。可能性，必须严格控制使用品种、范围和数量次；狭缝宽度为５．０／５．０ｎｍ。目前检测食品色素含量的方法主要有：反相高效液相色用移液枪配制１２个混色色素溶液样本，其中胭脂红、诱谱（ＲＰＨＰＬＣ）方法［４］，化学发光法，ＲＰＨＰＬＣ荧光检测法惑红浓度如表１所示，干扰物质苋菜红在０～１μｇ·ｍＬ－１范等［５］，上述方法一般需要较长的预处理时间，并只针对单一围内随意添加。１＃—７＃用作校正样本，８＃—１２＃用作预测样物

5、质的检测。而三维荧光光谱具有高选择性，并可用于多组本。测定以上样本的三维荧光光谱，同时对超纯水的空白样分混合物的分析。用于食品中，一般为几种色素的混合，本本进行测定，重复三次。扣除空白样本的平均值，尽可能地文将三维荧光光谱与平行因子分析法（ＰＡＲＡＦＡＣ）相结合的减少溶剂的拉曼散射影响；选取适当的激发、发射波长范方法，对存有干扰物质苋菜红的混合溶液中直接测定胭脂围，达到去除一级瑞利散射的目的；并通过添加滤波片，来红、诱惑红的含量。消除二阶瑞利散射。１３算法原理二阶校正法基本上可分为两类：一类为非迭代类型算法，建立在广义奇异值分解的基础上，其代表为广义秩消法收稿日期：２０１３０３

6、２５，修订日期：２０１３０６２５基金项目：国家自然科学基金项目（６１１７８０３２，６１３７８０３７），江苏省科技支撑计划（社会发展）项目（ＢＥ２０１１８２８）资助作者简介：李润，１９８７年生，江南大学理学院硕士研究生ｅｍａｉｌ：ｌｉｒｕｎ１９８７６１６＠１６３．ｃｏｍ通讯联系人ｅｍａｉｌ：ｃｇｑ２０９８＠１６３．ｃｏｍ１１２光谱学与光谱分析第３４卷（ＧＲＡＭ）［６］、直接三线性分解法（ＤＴＬＤ）［７］；另一类为迭代犓犓Ｔ（犆）］［Ｔ－１犅＝［∑犡．．犽犃ｄｉａｇ（犽）∑ｄｉａｇ（犆（犽））犃犃ｄｉａｇ（犆（犽））］类型算法，利用交替最小二乘原理，通过三线性分解迭代步犽＝

7、１犽＝１骤获得最小二乘解，其算法代表有平行因子分析法（３）（ＰＡＲＡＦＡＣ）［８］［９］。本文采用的和非线性迭代偏最小二乘法（６）重复第二步到第五步，直至收敛，即算法为平行因子分析法（ＰＡＲＡＦＡＣ）。（犿）（犿－１）ＳＳＲ－ＳＳＲ－６（４）（犿－１）≤１×１０ＳＳＲ犜犪犫犾犲１犜犺犲犮狅狀犮犲狀狋狉犪狋犻狅狀狅犳狋犺犲犮犪犾犻犫狉犪狋犻狅狀１．３．２核一致诊断法（ＣＯＲＣＯＮＤＩＡ）狊犪犿狆犾犲狊犪狀犱狆狉犲犱犻犮狋犻狅狀狊犪犿狆犾犲狊ＰＡＲＡＦＡＣ算法组分数非常敏