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基于荧光光谱的合成酚类抗氧化剂混合物检测方法研究

发布时间:2023-04-05 08:50
  合成酚类抗氧化剂(SPAs)作为食用油脂产品生产、贮存过程中常用添加剂之一,在大豆油中通常以微量形式存在。其具有的毒性会对环境和人体产生危害,SPAs污染物检测技术已成为人们关注焦点。常规检测方法无法实现对抗氧化剂的快速准确测定。荧光光谱法操作简便、对样品无损害,灵敏度高,可用于检测合成酚类抗氧化剂,对于保障大豆油等油脂食品安全具有重要意义。本文旨在基于三维荧光光谱机理结合两种二阶校正方法对大豆油中抗氧化剂混合物进行类别判断和含量测定,将支持向量机模型应用到定性定量分析中,并进一步讨论实验结果。本文主要内容如下:(1)讲述荧光发射过程,物质荧光受分子化学结构,环境因素影响,溶液浓度与荧光强度的关系。介绍荧光检测仪器的类型及结构,分析荧光法检测抗氧化剂的可行性。(2)实验选取二丁基羟基甲苯、没食子酸丙酯、特丁基对苯二酚三种合成酚类抗氧化剂作为分析物。介绍实验所用试剂、样品,描述样本制备过程;采集光谱,对光谱数据进行预处理(去除散射、激发和发射校正)。(3)针对分析物光谱重叠和混合物难分辨的问题,将荧光光谱技术与两种二阶校正法结合,应用满秩平行因子分解法、交替拟合残差三线性分解法对实验室采...

【文章页数】:74 页

【学位级别】:硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及研究意义
    1.2 国内外抗氧化剂检测方法研究现状
    1.3 荧光光谱技术的发展与应用
    1.4 多元校正方法发展概论
        1.4.1 仪器响应数据类型描述
        1.4.2 多元校正方法在物质定量分析中的应用
    1.5 课题来源和主要研究内容
        1.5.1 课题来源
        1.5.2 主要研究内容
第2章 大豆油中抗氧化剂荧光检测原理
    2.1 引言
    2.2 光致发光原理
    2.3 荧光强度的影响因素
        2.3.1 荧光量子产率
        2.3.2 分子结构与荧光强度关系
        2.3.3 环境因素与荧光强度关系
        2.3.4 溶液浓度与荧光强度关系
    2.4 荧光分析法的分类
        2.4.1 二维荧光光谱法
        2.4.2 三维荧光光谱法
        2.4.3 导数荧光光谱法
        2.4.4 同步荧光光谱法
        2.4.5 动力学荧光光谱法
    2.5 荧光法检测合成酚类抗氧化剂的可行性
        2.5.1 合成酚类抗氧化剂简介
        2.5.2 可行性分析
    2.6 荧光检测仪器结构
        2.6.1 激发光源
        2.6.2 分光器件
        2.6.3 光电转换器件
    2.7 本章小结
第3章 大豆油中抗氧化剂光谱数据采集与预处理
    3.1 引言
    3.2 目标分析物与待测溶液配置
        3.2.1 实验材料与溶液配制
        3.2.2 实验仪器与光谱测量
    3.3 光谱数据预处理
        3.3.1 散射影响及处理方法
        3.3.2 激发和发射光谱校正
    3.4 待测物光谱特征分析
        3.4.1 单组分SPAs光谱特征分析
        3.4.2 SPAs混合物荧光光谱分析
    3.5 本章小结
第4章 二阶校正法检测大豆油中抗氧化剂
    4.1 引言
    4.2 二阶校正算法
        4.2.1 三线性模型理论
        4.2.2 满秩平行因子(FRA-PARAFAC)算法
        4.2.3 交替拟合残差三线性分解(AFR)算法
        4.2.4 算法性能评价指标
    4.3 组分数确定
    4.4 二阶校正法对抗氧化剂混合物检测及定性定量分析
        4.4.1 建立实验模型与定性分析
        4.4.2 实验结果与定量分析
    4.5 本章小结
第5章 支持向量机模型检测大豆油中抗氧化剂
    5.1 引言
    5.2 支持向量机在有机污染物检测中的应用
    5.3 支持向量机基本理论
        5.3.1 支持向量机模型
        5.3.2 核函数的定义
        5.3.3 常用的核函数
    5.4 遗传算法与粒子群算法
        5.4.1 遗传算法简介
        5.4.2 遗传算法的实现流程
        5.4.3 粒子群算法简介
    5.5 遗传算法与粒子群算法结合
    5.6 GA-PSO-SVM对合成酚类抗氧化剂混合物分类和定量分析
        5.6.1 GA-PSO-SVM模型
        5.6.2 实验结果分析
    5.7 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢



本文编号:3783117

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