PCR结合超微量紫外光谱技术在烟用香精判别中的应用

摘要：

基于紫外(UV)吸收光谱技术和主成分回归(PCR)模型,建立了烟用香精类别判断和质量稳定性分析方法.采用体积分数 50%乙醇水溶液稀释烟用香精,超微量UV平台测样,样品量 5 μL,光谱经一阶导数预处理后,建立4 种不同牌号烟用香精PCR模型,并对模型进行了验证.结果表明:PCR模型对烟用香精校正集和验证集样本的预测准确率均为 100%,模型预测准确度高,判别效果好;对比PCR模型和Gram-Schmidt相似度分析结果,两种算法均能有效监控烟用香精的质量变化,PCR 模型较相似度匹配模型灵敏度更高;PCR模型能高效快速判别招标样品中的合格样品,分析结果与UV相似度匹配模型,以及理化指标、傅里叶变换近红外(FT-NIR)、香气及香味等考察结果一致.该方法能快速稳定判别烟用香精,且快速准确、操作简单、经济环保.

关键词：烟用香精、主成分回归、超微量、紫外光谱、质量判别、相似度匹配

分类号：X703;O641.4;TQ241.54

资助基金：重庆中烟工业有限责任公司科研项目HX202005

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：125-132