10524.基于低場核磁共振技術的油料作物品質快速鑒定方法

1、分類號：密級：學校代碼：學號：10165201311000877遣掌師籠大擎碩士學位論文@基于低場核磁共振技術的油料作物品質快速鑒定方法作者姓名：學科、專業(yè)：研究方向：導lJ幣姓名：李艷茹分析化學食品分析良口口刀。1：lI吳晶博士2016年06月遼寧師范大學碩士學位論文摘要葵花籽、大豆是我國常見的油料作物，因其營養(yǎng)豐富而受到人們的歡迎。目前，種子市場上油料作物品種繁多，魚龍混雜，給農民的利益造成了很大程度的損害。因此，亟需建立油料作物品

2、質的鑒定方法。本文首先利用低場核磁共振(LFNMR)結合化學計量學方法對葵花籽的品種進行區(qū)分，并對不同品種的葵花籽的含油量進行測定。將CarrPurcellMeiboomGill(CPMG)序列下的弛豫衰減數據通過主成分分析(PCA)發(fā)現，不同品種的葵花籽處于主成分得分圖的不同區(qū)域，這說明主成分分析法能夠實現對葵花籽品種的有效區(qū)分。建立葵花籽含油量的偏最小二乘回歸模型(PLSR)發(fā)現：模型的預測效果較好，校正集的相關系數為09705，校

3、正集的均方根誤差為06960％。利用未知葵花籽樣品對含油量的預測模型進行驗證，相對誤差在106％736％范圍內，其中對610葵花籽含油量的預測準確度最高，相對誤差僅為106％234％。因此，低場核磁共振與化學計量學相結合能夠實現對葵花籽品質的快速、無損鑒定。其次，利用低場核磁共振技術結合化學計量學方法同時測量大豆的含油含水量。利用CPMG序列下測得的結果建立偏最小二乘回歸模型，含油量和含水量的模型中校正集的均方根誤差分別為02284％和

4、00178％，而相關系數分別為09950和09954，說明模型的預測效果很好。使用偏最小二乘回歸模型預測未知大豆樣品的含油含水量，其相對誤差分別在125％496％和044％249％范圍內。這些結果表明，低場核磁共振技術結合化學計量學方法可以同時準確地測定大豆的含油含水量。最后，用低場核磁共振及磁共振成像技術監(jiān)測納豆的發(fā)酵過程。在將CPMG數據經多指數擬合方法得到的橫向弛豫時間(T2)圖譜中發(fā)現，納豆發(fā)酵過程中始終有四個峰，對應四種不同的

5、水分子，分別為結合水(T21)、不易流動水(722)、中度不易流動水(T23)和自由水(T24)。納豆發(fā)酵過程中的物理化學指標，如pH、氨基酸態(tài)氮(AAN)含量和含水率(MC)均隨著發(fā)酵時間的延長而增加。利用化學計量學中的主成分分析法對CPMG數據進行分析處理，結果發(fā)現納豆發(fā)酵過程主要有三個階段。此外，質子密度加權成像進一步揭示了納豆發(fā)酵過程中水分子的空間分布情況，發(fā)現吸水現象是從納豆顆粒的邊緣開始，逐漸向其內部擴散。因此，低場核磁共振