基于近红外光谱定量分析花生牛奶可行性

范 睿1，孙晓凯1，周 欣1，陈 杰1，牛金叶2，孙发哲2，孔 玲1,*，陈志伟1,*

（1.山东理工大学生命科学学院，山东 淄博 255000；2.山东理工大学分析测试中心，山东 淄博 255000）

摘 要：模拟花生牛奶生产工艺制备不同含量的花生牛奶，使用近红外光谱仪扫描建立定量分析模型，探索近红外光谱应用于花生奶定量分析的可行性。结果表明，花生牛奶使用PLS建模方法可以有效地对光散射、花生与奶粉之间的干扰做出补偿，适合用于花生牛奶复杂成分体系的分析；花生定量分析模型校正均方差（root-mean-square error of calibration，RMSEC）、预测均方差（root-mean-square error of predication，RMSEP）、相关系数R分别为0.573%、3.73%、0.999 7；奶粉定量分析模型RMSEC、RMSEP、R分别为0.066、0.183 g/L、0.955 7。近红外光谱可以应用于花生牛奶的定量分析，可以为花生牛奶提供产品质量控制和快速定量检测，为植物蛋白饮料提供一种新的检测思路。模型优化改进有待进一步研究。

关键词：花生牛奶；花生；奶粉；近红外；定量分析

花生（Arachis hypogeal L.）作为世界五大油料作物之一，世界各地均有种植，中国是世界上重要的花生种植国之一[1]。在花生中蛋白主要包括花生球蛋白、伴花生球蛋白Ⅰ和伴花生球蛋白Ⅱ，质量分数占总蛋白的75%左右[2]。以花生为原料生产的植物蛋白饮料，具有原料来源广、营养价值高等优点[3]。

中国饮料工业协会的数据显示，近年来我国饮料市场一直保持着两位数的高速增长，植物蛋白饮料在业界被誉为第5代饮料，无论是从营养学的角度，还是从行业政策支持的角度，其市场潜力都非常巨大。含花生的乳饮料是植物蛋白饮料中典型的代表[4]。近年来，花生和牛乳复合生产的花生乳复合蛋白饮料越来越受到人们的青睐，市场需求不断增加[5]。随着市面上形形色色的花生牛奶不断涌现，产品质量也出现了诸多问题。不少花生牛奶产品中花生含量较少甚至根本没有花生成分；有些花生牛奶中添加乳粉含量也不达要求。由于花生奶是一种复合牛奶，成分复杂，给产品的检测带来不小的挑战。设计一种有效的检测方案势在必行，以给消费者更加安全健康的消费保障。

红外光谱技术在全球食品工业中的应用越来越广泛[6-7]，且已呈现快速增长趋势[8]。红外光谱技术的优势在于能对复杂的混合物有效准确地区分，随着化学计量学方法的改善可提取复杂的光谱信息，结合适当的光谱预处理及建模方法，可以有效去除噪声，解决光谱共线问题，得到准确可靠的预测模型[9]。

目前花生牛奶定量分析检测研究还处于空白阶段，本实验使用近红外光谱对仪器对不同含量的花生牛奶进行光谱扫描，通过化学计量软件进行处理、建模，探索花生牛奶定量分析的可行性，以期为花生牛奶品质控制和快速定量提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

汇源花生牛奶复合蛋白饮品（批号：K20161226）、银鹭花生牛奶复合蛋白饮料（批号：JN20161230）、娃哈哈红枣花生牛奶复合蛋白饮料（批号：A11630CC）、一大早花生牛奶复合蛋白饮料（批号：20161120EDQ）淄博大润发超市。

花生（批号：20160721） 汕头市祺晋食品有限公司；脱脂奶粉（批号：20160218） 恒天然商贸（上海）有限公司；硫酸（批号：20150304）、95%乙醇（批号：20160221）、氢氧化钠（批号：20151209）、盐酸（批号：20120513） 国药集团化学试剂有限公司；硼酸（批号：20160117）、硫酸铜（批号：20150430）、甲基红（批号：20150713）、次甲基蓝（批号：20160115） 天津市恒兴化学试剂制造有限公司；硫酸钾（批号20140317） 天津博迪化工股份有限公司；去离子水由实验室自制。

1.2 仪器与设备

JYL-C022E料理机（18 000～23 000 r/min） 九阳股份有限公司；BSM 220.4电子天平（0.000 1 g） 上海卓精电子科技有限公司；Nicolet 6700傅里叶变换近红外光谱分析仪（配有Antaris积分球采样系统）、ST 16R低温冷冻离心机、Ominic 8.2.0.387光谱处理软件、TQ Analyst 8.0.0.245建模软件 美国Thermo Scientific公司；SY 5200台式超声波清洗机上海声源超声波仪器设备有限公司；HH-4数显恒温水浴锅 金坛市鑫鑫实验仪器有限公司；78-1磁力加热搅拌器 上海上登实验设备有限公司；MB 801电子调温万用电炉 龙口市电炉制造厂；微量凯氏定氮装置、玻璃蒸汽发生器 四川蜀玻玻璃瓶厂。

1.3 方法

1.3.1 花生浆的制备

将花生粉粗料过40 目筛，得花生粉精料。用电子天平准确称取花生粉精料100.00 g于料理机搅拌杯中，加去离子水1 000 mL，按料液比（质量比）1∶10，在23 000 r/min搅拌10 min使其混合均匀，将混合均匀的液体进行两次100 目过筛，去除滤渣，将过滤后的花生浆分装至玻璃丝口瓶中，备用。

1.3.2 氮含量测定

脱脂奶粉和花生浆的氮含量测定根据GB 5009.5—2010《食品中蛋白质的测定》[10]，采用凯氏定氮法进行测定，试样中的蛋白质含量计算公式如下：

式中：X为样品中蛋白质质量分数/%；V1为样品消耗盐酸标准滴定液体积/mL；V2为空白消耗盐酸标准滴定液体积/mL；V3为吸取消化液体积/mL；c为盐酸标准滴定液浓度/（mol/L）；m为样品质量/g；F为氮换算为蛋白质系数，乳制品为6.38，花生为5.46。

1.3.3 花生牛奶的制备

市场上出售的花生奶中蛋白质质量分数在0.8%～1.0%之间[11-12]，为了扩大样本的适用性和代表性，设计了奶粉质量浓度为0～14 g/L的8 个梯度，花生浆体积分数为10%～100%的6 个梯度，加入0.4%（0.4 g）乳化剂[13-16]。设计48 种配比，每种3 个平行样，共计144 个样品。每个样本使用料理机在23 000 r/min搅拌5 min使其混合均匀，备用待测。

1.3.4 Antars积分球模块近红外光谱采集

样品在测试前37 ℃水浴10 min，仪器开机预热30 min。取待测样品加入50 mL石英样品杯中采集红外光谱，设置扫描范围10 000～4 000 cm-1，Attenuator选择Empty，Gain选择1×，采样间隔16 cm-1，采样次数32 次，采用扣除大气参考背景，每个样品采集3 次近红外光谱图。

1.3.5 花生牛奶定量测定

使用1.3.4节的近红外光谱采集条件，采集汇源花生牛奶复合蛋白饮品、银鹭花生牛奶复合蛋白饮料、娃哈哈红枣花生牛奶复合蛋白饮料、一大早花生牛奶复合蛋白饮料及实验室自行配制的两个含量的花生牛奶的近红外光谱图，测定模型对奶粉和花生含量预测的效果。

2 结果与分析

2.1 凯氏定氮结果

表1 凯氏定氮测定蛋白质结果（n=3）
Table 1 Protein contents of peanut slurry and skim milk powder determined by the Kjeldahl method (n= 3)

V1/mL V1-V2/mL 蛋白质质量分数/%花生浆 0.70 5.50 4.80 2.57脱脂奶粉 0.71 5.40 4.69 32.60名称 空白样品V2/mL试样样品

由表1可知，花生浆中的蛋白质质量分数为2.57%，与赵容钟[16]使用磨浆温度为50 ℃，磨浆液料比1∶12（g/mL），NaHCO3溶液为0.50%制得花生浆蛋白含量相近，花生浆中的蛋白质含量与花生中24%～36%的含量[17]相比低的原因是：由于没有使用NaHCO3浸泡8 h导致花生提取率不高[16]；由于打浆后部分颗粒较大的被过滤。脱脂奶粉蛋白质质量分数为32.60%，与奶粉外包装的33%相符。花生浆和脱脂奶粉蛋白含量符合要求可以用于花生牛奶的配制。

2.2 花生牛奶的制备

表2 花生牛奶含量配比
Table 2 Components and total protein contents of peanut milk samples

配方 花生浆/g总蛋白质质量分数/%1 10.00 0.26 0.00 0.00 0.26 25 60.00 1.54 0.00 0.00 1.54 2 10.00 0.26 0.20 0.07 0.32 26 60.00 1.54 0.20 0.07 1.61 3 10.00 0.26 0.40 0.13 0.39 27 60.00 1.54 0.40 0.13 1.68 4 10.00 0.26 0.60 0.20 0.46 28 60.00 1.54 0.60 0.20 1.74 5 10.00 0.26 0.80 0.27 0.52 29 60.00 1.54 0.80 0.26 1.81 6 10.00 0.26 1.00 0.33 0.59 30 60.00 1.54 1.00 0.33 1.87 7 10.00 0.26 1.20 0.39 0.65 31 60.00 1.54 1.20 0.39 1.94 8 10.00 0.26 1.40 0.46 0.72 32 60.00 1.54 1.40 0.46 2.01 9 20.00 0.51 0.00 0.00 0.51 33 80.00 2.06 0.00 0.00 2.06 1020.00 0.51 0.20 0.07 0.58 34 80.00 2.06 0.20 0.07 2.12 1120.00 0.51 0.40 0.13 0.65 35 80.00 2.06 0.40 0.13 2.19 1220.00 0.51 0.60 0.20 0.71 36 80.00 2.06 0.60 0.20 2.26 1320.00 0.51 0.80 0.27 0.78 37 80.00 2.06 0.80 0.26 2.32 1420.00 0.51 1.00 0.33 0.84 38 80.00 2.06 1.00 0.33 2.39 1520.00 0.51 1.20 0.34 0.85 39 80.00 2.06 1.20 0.39 2.45 1620.00 0.51 1.40 0.47 0.98 40 80.00 2.06 1.40 0.46 2.52 17 40.00 1.03 0.00 0.00 1.03 41 100.00 2.57 0.00 0.00 2.57 18 40.00 1.03 0.20 0.07 1.09 42 100.00 2.57 0.20 0.07 2.64 19 40.00 1.03 0.40 0.13 1.16 43 100.00 2.57 0.40 0.13 2.70 20 40.00 1.03 0.60 0.20 1.23 44 100.00 2.57 0.60 0.20 2.77 21 40.00 1.03 0.80 0.26 1.29 45 100.00 2.57 0.80 0.26 2.84 22 40.00 1.03 1.00 0.33 1.36 46 100.00 2.57 1.00 0.33 2.90 23 40.00 1.03 1.20 0.39 1.42 47 100.00 2.57 1.20 0.39 2.97 24 40.00 1.03 1.40 0.46 1.49 48 100.00 2.57 1.40 0.46 3.03花生浆蛋白质量分数/%奶粉/g奶粉蛋白质量分数/%质量分数/% 配方 花生浆/g总蛋白质 花生浆蛋白质量分数/%奶粉/g奶粉蛋白质量分数/%

设计48 种配比，每种3 个平行样，共计144 个样品。具体配比如表2所示。

2.3 Antars积分球模块近红外光谱采集

在1.3.4节实验条件下，为了减少仪器的飘移每一次采集红外光谱都采集大气作为参考背景[18]。采集所有样品的近红外漫反射光谱叠加图如图1所示。奶粉样品和花生粉样品的近红外光谱图如图2所示。

图1 样品的近红外漫反射光谱叠加图
Fig. 1 NIR spectra of peanut milk samples

图2 奶粉样品和花生粉样品近红外光谱图
Fig. 2 NIR spectra of peanut flour and milk powder

2.4 定量分析模型的建立

2.4.1 样品浓度范围的选择

偏最小二乘（partial least squares，PLS）法回归可以使用全波谱数据或部分光谱数据进行分析，可对光散射和其他组分带来的干扰做出补偿，可以适用于复杂体系，模型比较稳定[19]。本实验以PLS为建模方式，以校正均方差（root-mean-square error of calibration，RMSEC）、预测均方差（root-mean-square error of predication，RMSEP）、相关系数R为指标对花生浆比例及奶粉的质量浓度进行选择。如表3、4所示，花生浆比例低于20%和高于90%的样品、奶粉质量浓度低于0.6 g/L和高于1.2 g/L的样品，近红外光谱判别效果不佳。其原因是含量较低有效信息较少导致模型不能准确的测定其含量，也说明了近红外光谱技术不适合检测低于0.1%的掺假物质[18]；同时由于工艺制备中花生奶均质处理、蛋白颗粒、脂肪球等对其影响较大导致建模有一定影响。综上所述花生奶建模比例花生浆比例为0%～80%；奶粉质量浓度为0.6～1.2 g/L。

表3 花生浆不同比例对模型建模影响
Table 3 Influence of peanut slurry concentration on the qualitative analysis model

花生浆比例/% RMSEC/% R RMSEP/%10～100 5.55 0.984 8 3.64 20～100 5.18 0.982 8 5.05 40～100 3.35 0.989 2 3.98 10～80 2.54 0.995 1 5.07 20～80 2.04 0.996 1 3.43

表4 奶粉不同质量浓度对模型建模影响
Table 4 Influence of milk powder ratios on qualitative analysis

奶粉质量浓度/（g/L） RMSEC/（g/L） R RMSEP/（g/L）0～1.4 0.39 0.533 6 0.34 0.2～1.4 0.27 0.750 8 0.31 0.4～1.4 0.24 0.727 0 0.32 0.4～1.2 0.19 0.750 6 0.26 0.6～1.2 0.11 0.877 2 0.11 0.2～1.0 0.20 0.724 4 0.24 0.4～1.0 0.12 0.864 4 0.15 0.2～1.2 0.31 0.472 0 0.33

2.4.2 校正集和验证集的选择

应用TQ Analyst软件从98 份花生奶样品中挑选出86 份具有代表性的样品作为校正集，其余12 份样品作为验证集，用于花生浆含量定量分析模型的建立，结果如表5所示。从72 份花生奶样品中挑选出62 份具有代表性的样品作为校正集，其余10 份样品作为验证集，用于奶粉含量定量分析模型的建立，结果如表6所示，使验证集含量范围处在校正集样品含量范围之内。

表5 花生浆含量定量分析模型校正集与验证集成分分布
Table 5 Sample distribution of calibration set and validation set for quantitative analysis model for peanut

注：*.奶粉含量；没有标注的为花生粉含量。表6同。

平均值/（g/100 mL）校正集 86 20.11 80.72 52.21 0.00* 1.40* 0.71*验证集 12 20.40 80.70 50.45 0.20* 1.40* 0.70*样本集 样本数 最低值/（g/100 mL）最高值/（g/100 mL）

表6 奶粉含量定量分析模型校正集与验证集成分分布
Table 6 Sample distribution of calibration set and validation set for quantitative analysis model for milk powder

样本集 样本数 最低值/（g/100 mL）平均值/（g/100 mL）校正集 62 0.59* 1.20* 0.90*9.80 101.25 54.24验证集 10 0.59* 1.21* 0.98*20.11 101.16 60.64最高值/（g/100 mL）

2.4.3 不同建模方法的比较

本研究分别采用经典最小二乘（classical least squares，CLS）法、逐步多元线性回归（step-wise multi linear regression，SMLR）、主成分回归（principal component regression，PCR）和PLS法建立定量分析模型，以RMSEC、RMSEP、R为指标筛选建模方法，结果显示花生浆及奶粉漫反射采集条件下PLS法模型参数较优，见表7和表8。可以对光散射、花生与奶粉之间的干扰做出最优补偿，适合用于复杂成分的分析体系[20]。

表7 花生浆漫反射不同建模方法对模型的影响
Table 7 Influence of different modeling methods on quantitative analysis of peanut

分析方法 RMSEC/% R RMSEP/%CLS 7.62 0.944 6 11.20 SMLR 7.62 0.943 3 11.00 PCR 4.52 0.980 4 7.31 PLS 2.04 0.996 1 3.43

表8 奶粉漫反射不同建模方法对模型的影响
Table 8 Influence of different modeling methods on quantitative analysis of milk powder

分析方法 RMSEC/（g/L） R RMSEP/（g/L）CLS 0.279 0.046 8 0.243 SMLR 0.218 0.248 2 0.225 PCR 0.220 0.214 8 0.220 PLS 0.108 0.877 2 0.156

2.4.4 光谱预处理

表9 不同光谱预处理对花生浆定量分析模型的影响
Table 9 Influence of different spectral pretreatment methods on the quantitative analysis model for peanut

预处理方法 RMSEC/% R RMSEP/%无处理 2.04 0.996 1 3.43一阶导数 0.69 0.999 6 6.35二阶导数 4.35 0.981 9 9.14 SG 2.26 0.995 1 4.16一阶导数＋SG 0.68 0.999 6 3.24一阶导数＋Norris 1.80 0.996 9 3.29二阶导数＋SG 1.82 0.996 9 3.29二阶导数＋Norris 1.77 0.997 0 3.94

表10 不同光谱预处理对奶粉含量定量分析模型的影响
Table 10 Influence of different spectral pretreatment methods on the
quantitative analysis model for milk powder

预处理方法 RMSEC/（g/L） R RMSEP/（g/L）无处理 0.108 0.877 2 0.156一阶导数 0.211 0.349 2 0.212二阶导数 0.170 0.656 6 0.196 SG 0.112 0.867 3 0.176一阶导数＋SG 0.139 0.788 5 0.218一阶导数＋Norris 0.093 0.911 8 0.178二阶导数＋SG 0.224 0.109 4 0.210二阶导数＋Norris 0.225 0.067 6 0.212

由于漫反射采集到的近红外光谱，很难直接从中鉴别出来某种化学成分的光谱。为了改善光谱特征和补偿基线偏移，不同样品物理性质的差异会引起光谱基线和斜率等的变化，因此在建立近红外模型之前，常运用化学计量学软件对样品原始光谱进行预处理[21]。本研究以RMSEC、RMSEP及相关系数R为综合指标，考察不同预处理方法对模型的影响，最终确定花生奶漫反射采集条件下用于花生浆含量定量分析模型光谱预处理方法为一阶导数＋SG平滑，见表9，用于奶粉含量定量分析模型光谱预处理方法为一阶导数＋Norris平滑，见表10。

2.4.5 建模波段数影响

在建立模型时需要选择充分利用光谱信息的建模波段以调整模型的准确性[22]。根据文献[23-30]报道，花生牛奶中含有丰富的蛋白质，这些蛋白质中含有大量的C—H、O—H、N—H基团，在4 000～5 300 cm-1的合频区有强烈的吸收；在5 300～7 000 cm-1的一倍频区也有着较强烈的吸收；在7 000～10 000 cm-1的高倍频区也有着相对较弱的吸收区。结合花生牛奶的样品光谱吸收情况，综合R、RMSEC、RMSEP模型性能评价指标，如表11、12所示，花生浆含量定量分析模型和奶粉含量定量分析模型的最佳建模波段都为10 000～4 000 cm-1。

表11 不同光谱范围对花生浆含量定量分析模型的影响
Table 11 Influence of different spectral ranges on quantitative analysis model of peanut

波数范围/cm-1RMSEC/% R RMSEP/%10 000～4 000 0.68 0.999 6 3.24 10 000～9 000 8.75 0.918 5 12.90 9 000～4 000 1.41 0.997 9 11.40

表12 不同光谱范围对奶粉含量定量分析模型的影响
Table 12 Influence of different spectral ranges on quantitative analysis model of milk powder

波数范围/cm-1RMSEC/（g/L） R RMSEP/（g/L）10 000～4 000 0.093 0.911 8 0.178 9 000～5 000 0.224 0.116 0 0.216 9 000～4 000 0.114 0.862 6 0.179 6 000～4 000 0.209 0.379 2 0.218

2.4.6 模型主成分数的选择

在建立近红外模型时，主成分数对模型实际预测能力有很大的影响，若主成分数选择过少，就不能充分反映被测组分所产生的光谱信息，从而导致模型预测准确度下降；若主成分数选择过多，会导致过拟合现象，从而导致模型预测能力下降。本研究以交叉验证均方根误差（root mean square error of cross-validation，RMSECV）为指标，选取最佳的建模因子数。最终，确定用于花生浆含量定量分析采集建模选择主成分数是10，用于奶粉含量定量分析采集建模选择主成分数是10，如图3所示。

图3 定量分析模型RMSECV随主成分数的变化
Fig. 3 RMSECV as a function of number of principal components in the quantitative analysis model

2.4.7 异常点剔除

剔除模型中的异常值样品也是优化数学模型的一项技术。本研究采用传统的马氏距离法，比较剔除异常点前后模型参数，最终确定花生浆含量定量分析模型剔除6 个异常样品，样品序号分别为5号、6号、10号、11号、12号、68号；奶粉含量定量分析模型剔除3 个异常样品，样品序号分别为3号、7号、8号。

2.4.8 定量模型的建立

通过Ominic和Origin软件对近红外光谱图进行处理、TQ Analyst软件进行模型建立及IBM SPSS Statistics软件进行数据分析，最终采用PLS建立花生浆含量定量分析模型，花生浆含量定量分析模型采用一阶导数＋SG平滑，10 000～4 000 cm-1光谱范围，主成分数为10，RMSEC、RMSEP、R依次为0.573%、3.73%、0.999 7，如图4所示。以预测值与参考值的比值为预测回收率，得平均回收率为104.437 8%；采用PLS建立奶粉含量定量分析模型，奶粉含量定量分析模型采用一阶导数＋Norris平滑，10 000～4 000 cm-1光谱范围，主成分数为10，RMSEC、RMSEP、R依次为0.066、0.183g/L、0.955 7，如图5所示。以预测值与参考值的比值为预测回收率，平均回收率为103.991 8%。

图4 花生含量定量分析模型参数图
Fig. 4 Parameters of the quantitative analysis model for peanut

图5 奶粉含量定量分析模型参数图Fig. 5 Parameters of the quantitative analysis model for milk powder

2.5 花生牛奶定量测定结果

表13 定量测定花生牛奶中花生含量和奶粉含量（n=3）
Table 13 Quantitative determination of peanut and milk contents in peanut milk (n= 3)

注：按照花生中蛋白质质量分数30%、奶粉蛋白质质量分数33%计算。

模型测定值/（g/L） 样品指标值/（g/L） 相对误差/%花生 奶粉 花生 奶粉 花生 奶粉汇源 28.30 4.71 26.00 5.00 8.85 -5.80娃哈哈 36.42 5.61 30.00 5.00 21.40 12.20银鹭 32.61 7.12 30.00 8.00 8.70 -11.00一大早 27.04 5.15 30.00 8.00 -9.87 -35.63实验样品1 34.36 6.27 33.00 6.00 4.12 4.50实验样品2 32.95 7.51 33.00 8.00 -0.15 -6.13样品种类

使用已经优化好的定量分析模型对市面上花生牛奶和实验室配制的样品进行测定，结果如表13所示。4种商品化花生牛奶测定的花生含量和奶粉含量与包装含量基本符合，但有一定误差。其中汇源和银鹭的两种品牌花生牛奶测定误差较小；娃哈哈品牌测定的花生含量偏高，由于该品牌不完全是花生和牛奶的符合饮料，其中还添加了5 g/L浓缩红枣汁导致测定值异常；一大早品牌测定的奶粉含量偏低，由于乳粉有一定差异导致测定值异常。两种实验室自行配制的花生牛奶测定结果的花生和奶粉含量精度较高，误差很小。实验室配制的样品与建模的样本工艺相似所以结果较好，商品化花生牛奶工艺更加复杂其中添加了较多食品添加剂和香精等导致结果有一定偏差，但已经可以满足产品控制检测需求。

3 结论与讨论

本研究表明，使用近红外光谱仪对不同含量的花生牛奶进行光谱扫描后，通过化学计量软件进行处理、建模可以分别得到花生含量定量分析模型和奶粉含量定量分析模型；花生牛奶定量分析模型使用PLS建模方法可以有效地对光散射、花生与奶粉之间的干扰做出补偿，适合用于花生牛奶复杂成分体系的分析；经过一阶导数＋SG平滑预处理的光谱建模后得到的花生含量定量分析模型，在定量分析花生含量时不会受到奶粉浓度变化的影响，经过一阶导数＋Norris平滑处理的光谱建模后得到的奶粉含量定量分析模型，在定量分析花生含量时不会受到奶粉浓度变化的影响，两个模型在一定范围内可以对花生牛奶定量分析。初步证明了近红外光谱应用于花生牛奶定量分析的可行性。根据模型数据表明，定量分析模型准确度有一定的偏差，有提高的空间。通过花生牛奶定量测定结果表明预测花生牛奶中花生含量和奶粉含量与样品的工艺和成分有较大关系，花生牛奶均质处理、蛋白颗粒、脂肪球及添加剂等是建模中的不稳定因素。若完全按照商品花生牛奶配制不同梯度作为数据库可以提高模型的稳定性和测定的准确度，可以应用于花生牛奶的产品控制和质量检测。

植物蛋白饮料市场发展潜力巨大，因其成分复杂检测难度较大，目前花生牛奶定量分析检测研究还处于空白阶段。使用近红外光谱建模可以有效的对其定量分析，为花生牛奶提供产品质量控制和定量检测。

参考文献：

[1] JIANG L H, HUA D, WANG Z, et al. Aqueous enzymatic extraction of peanut oil and protein hydrolysates[J]. Food and Bioproducts Processing, 2010, 88(2/3)∶ 233-238. DOI∶10.1016/j.fbp.2009.08.002.

[2] PRAKASH V, NARASINGA RAO M S. Physicochemical properties of oilseed proteins[J]. Critical Reviews in Biochemistry and Molecular Biology, 1986, 20(3)∶ 286-298. DOI∶10.3109/10409238609083736.

[3] 徐航, 李鹏飞, 汪明明, 等. 正交试验优化花生蛋白提取工艺及低脂花生蛋白饮料的研制[J]. 食品科学, 2015, 36(18)∶ 27-32.DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201518005.

[4] CITIZEN. 核桃露里必须有核桃[J]. 消费指南, 2016(1)∶ 30-31.

[5] 李锦利. 花生乳干法生产工艺增稠剂稳定性研究[J]. 食品科技,2016, 41(9)∶ 124-130. DOI∶10.13684/j.cnki.spkj.2016.09.025.

[6] BALABIN R M, SMIRNOV S V. Melamine detection by mid and near infrared (MIR/NIR) spectroscopy∶ a quick and sensitive method for dairy products analysis including liquid milk, infant formula,and milk powder[J]. Talanta, 2011, 85(1)∶ 562-568. DOI∶10.1016/j.talanta.2011.04.026.

[7] BALABIN R M, SAFIEVA R Z, LOMAKINA E I. Near-infrared(NIR) spectroscopy for motor oil classification∶ from discriminant analysis to support vector machines[J]. Microchemical Journal, 2011,98(1)∶ 121-128. DOI∶10.1016/j.microc.2010.12.007.

[8] 王小燕, 王锡昌, 刘源, 等. 近红外光谱技术在食品掺伪检测应用中的研究进展[J]. 食品科学, 2011, 32(1)∶ 265-269.

[9] KUANG J Y, GUAN X, LIU J. Rapid determination of protein and fat contents in raw milk by near infrared spectroscopy analysis[J].Journal of Analytical Science, 2015, 31(6)∶ 783-786. DOI∶10.13526/J.ISSN.1006-6144.2015.06.009.

[10] 卫生部. 食品中蛋白质的测定∶ GB 5009.5—2010[S]. 北京∶ 中国标准出版社, 2010.

[11] 卫生部. 植物蛋白饮料 核桃露(乳)∶ GB/T 31325—2014[S]. 北京∶ 中国标准出版社, 2014.

[12] 付方圆. (GB/T 31326—2014《植物饮料》)国家标准解读[J]. 饮料工业, 2016, 19(3)∶ 4-5.

[13] 许彬, 李慧星. 花生蛋白饮料中复配稳定剂的研究[J]. 食品科学,2010, 31(20)∶ 58-60.

[14] 李锦利. 花生乳饮料干法生产工艺研究[J]. 中国乳品工业, 2016,44(7)∶ 60-64.

[15] 赵容钟, 周雪松, 曾建新. 黄原胶与几种胶复配对花生乳稳定性的影响[J]. 现代食品科技, 2007, 23(11)∶ 58-60; 67. DOI∶10.13982/j.mfst.1673-9078.2007.11.015.

[16] 赵容钟. 花生牛奶饮料的制备工艺与稳定性研究[D]. 广州∶ 华南理工大学, 2011∶ 27-35.

[17] KOTTAPALLI K R, PAYTON P, RAKWAL R, et al. Proteomic analysis of mature seed of four peanut cultivars using two-dimensional gel electrophoresis reveals distinct differential expression of storage,anti-nutritional, and allergenic proteins[J]. Plant Science, 2008, 175(3)∶321-329. DOI∶10.1016/ j.plantsci.2008.05.005.

[18] 褚小立. 化学计量学方法与分子光谱分析技术[M]. 北京∶ 化学工业出版社, 2011∶ 306-311.

[19] 王海霞, 林萍, 周文婷, 等. 广金钱草浸出物的近红外光谱法测定[J].中国医药工业杂志, 2014, 45(8)∶ 779-781. DOI∶10.16522/j.cnki.cjph.2014.08.014.

[20] 熊雅婷, 李宗朋, 王健, 等. 基于最小二乘支持向量机的白酒酒醅成分定量分析[J]. 食品科学 2016, 37(12)∶ 163-168. DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201612029.

[21] 汤丽华, 刘敦华. 基于近红外光谱的枸杞化学成分定量分析[J].现代食品科技, 2013, 29(9)∶ 2306-2310. DOI∶10.13982/j.mfst.1673-9078.2013.09.019.

[22] 赵杰文, 陈全胜, 张海东, 等. 近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究[J]. 光谱学与光谱分析 2006, 26(9)∶ 1601-1604.DOI∶10.3321/j.issn∶1000-0593.2006.09.009.

[23] 吴静珠, 王一鸣, 张小超, 等. 基于近红外的奶粉品质检测技术研究[J].光谱学与光谱分析, 2007, 27(9)∶ 1735-1738.

[24] 周文婷, 王海霞, 林萍, 等. 巴戟天水溶性浸出物近红外光谱测定方法的建立[J]. 计算机与应用化学, 2014, 31(6)∶ 709-712.DOI∶10.11719/com.app.chen20140615.

[25] 杨传得, 唐月异, 王秀贞, 等. 傅立叶近红外漫反射光谱技术在花生脂肪酸分析中的应用[J]. 花生学报, 2015, 44(1)∶ 11-17.

[26] 常敏, 褚鹏蛟, 徐可欣. 近红外漫反射光谱无损检测乳粉蛋白质的研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2007(1)∶ 43-45.

[27] WU D, HE Y, FENG S. Short-wave near-infrared spectroscopy analysis of major compounds in milk powder and wavelength assignment[J]. Analytica Chimica Acta, 2008, 610(2)∶ 232-242.DOI∶10.1016/j.aca.2008.01.056.

[28] ISHIZUKA S, SAKAI Y, TANAKA-ODA A. Quantifying lignin and holocellulose content in coniferous decayed wood using near-infrared reflectance spectroscopy[J]. Journal of Forest Research, 2014, 19(1)∶233-237. DOI∶10.1007/s10310-012-0386-6.

[29] 郑田甜. 花生种子品质可见-近红外光谱的特征提取与分类识别[D].烟台∶ 烟台大学, 2014.

[30] STIRLINGR. Near-infrared spectroscopy as a potential quality assurance tool for the wood preservation industry[J]. The Forestry Chronicle, 2013, 89(5)∶ 654-658. DOI∶10.5558/tfc2013-117.

Feasibility of Quantitative Analysis of Peanut Milk Based on Near Infrared Spectroscopy

FAN Rui1, SUN Xiaokai1, ZHOU Xin1, CHEN Jie1, NIU Jinye2, SUN Fazhe2, KONG Ling1,*, CHEN Zhiwei1,*
(1. School of Life Sciences, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;2. Analysis and Test Center, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China)

Abstract:This study focused on the feasibility of using near infrared (NIR) spectroscopy for quantitative analysis of peanut milk. Simulated peanut milk samples were prepared by mixing different amounts of milk powder with peanut slurry and they were scanned by NIR. A quantitative analysis model was established based on the spectra obtained. The results demonstrated that the PLS modeling method could effectively make up for the light scattering and the interference between peanut and milk powder, and thus it could be applied to analyze such complex systems as peanut milk. The root-mean-square error of calibration (RMSEC), root-mean-square error of predication (RMSEP) and correlation coefficient (R) of the quantitative analysis model were 0.573%, 3.73% and 0.999 7 for peanut and 0.066, 0.183 g/L, and 0.955 7 for milk powder, respectively.In conclusion, NIR spectroscopy could be used in the rapid quantitative analysis of peanut milk. However, further study is needed on the model.

Key words:peanut milk; peanut; milk powder; near infrared spectroscopy; quantitative analysis

DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724030

中图分类号：TS207.3

文献标志码：A

文章编号：1002-6630（2017）24-0189-07

引文格式：

范睿, 孙晓凯, 周欣, 等. 基于近红外光谱定量分析花生牛奶可行性[J]. 食品科学, 2017, 38(24)∶ 189-195. DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724030. http∶//www.spkx.net.cn

FAN Rui, SUN Xiaokai, ZHOU Xin, et al. Feasibility of quantitative analysis of peanut milk based on near infrared spectroscopy[J]. Food Science, 2017, 38(24)∶ 189-195. (in Chinese with English abstract) DOI∶10.7506/spkx1002-6630-201724030. http∶//www.spkx.net.cn

收稿日期：2016-12-26

基金项目：国家自然科学基金面上项目（31071538）；山东省自然科学基金重点项目（ZR2013FB001）；

山东省大型科学仪器升级改造项目（2011SJGZ10）

作者简介：范睿（1992—），男，硕士研究生，研究方向为生物分析化学。E-mail：fan__rui@126.com

*通信作者：孔玲（1974—），女，副教授，博士，研究方向为生物分析、生物化工。E-mail：klucy@sdut.edu.cn

陈志伟（1972—），男，教授，博士，研究方向为生物分析化学、生物统计学。E-mail：chen@sdut.edu.cn