大豆原油是大豆种子原料经过压榨或浸提后得到的，除含有甘油三酯外，通常还含有磷脂、蛋白质、黏液质和糖基甘二酯等胶溶性杂质，其中，磷脂含量最多。胶溶性杂质的存在不仅会对油脂品质及其储藏稳定性有较大影响，还会影响油脂精炼和深加工程度，因此，脱胶作为去除大豆原油中磷脂等胶溶性杂质的重要手段在油脂精炼中是必不可少的。如果在精炼生产线上能够在线实时反馈大豆原油中的含磷量，则可根据大豆原油中含磷量的多少精准控制添加的酸碱量，从而起到降本增效的作用。近红外光谱（NIR）技术因其具有简单易操作、分析速度快、灵敏度较高、可以在一定程度上完成无损、无污染的在线快速检测等优点，很适合生产的全部过程中的质量控制，在化学领域、中药领域、生物学领域以及食品领域得到普遍应用，其中利用NIR分析磷含量也有报道。
哈尔滨商业大学的王雪、王立琦*、罗淑年*等提出一种基于NIR快速检测大豆原油中含磷量的方法，从大豆油脂加工公司生产线上直接采集不同含磷量的大豆原油样品，建立近红外分析模型，以期用于大豆油实际工艺流程中的快速检测，指导生产的全部过程中工艺参数调整，避免因含磷量检测结果滞后造成的资源浪费及成本增加，与此同时也能够实时监控大豆油的品质，为百姓的食品安全提供保障。
采用基于联合x-y距离的样本集划分（SPXY）方法将大豆原油样本按含磷量进行分集，分出170 组校正集和50 组预测集。由表1能够准确的看出，校正集和预测集的平均值基本一致，预测集样品的含量包含于校正集的范围内，即预测集的样品能够正常的使用校正集建立模型进行分析。
220 个样品的原始NIR数据经过7 种不同降噪预处理，结果如图2所示。图2a为220 个大豆原油样品的NIR原始图谱，图2b～h为不同的预处理方法降噪处理后的NIR图。降噪处理后的数据分别使用PLS建模得到的结果如表2所示。
由表2能够准确的看出，对原始数据采用标准正态变换进行去噪的效果最好，其预测集的
R2 、RMSEP、RSD分别为0.954 7、1.814 9、4.06%，有效消除了光谱中的常数偏移和表面散射带来的干扰，提高了光谱分辨率，因此选择标准正态变换去噪处理后的数据来进行特征波段优选及模型优化。
应用SiPLS法将4 000～10 000 cm －1 的全谱范围分别等分为20、30、40、50 个光谱子区间，然后联合其中的2～4 个光谱子区间分别进行PLS建模，筛选出与磷脂紧密关联的特征吸收波段如图3所示，利用这些波段不同组合建模的结果如表3所示。
由图4能够准确的看出，当学习速率为0.005、训练次数为108时，BP模型的RSD最低，建模效果最好，因此BP神经网络模型参数设置为学习速率0.005、训练次数108。
为了比较建模效果，分别采取了BP和PLS两种算法对全谱、优选出的特征波段建立回归模型，建模效果如表4所示，预测结果如图5所示。无论是对全谱建模还是对特征波段建模，BP神经网络模型效果均优于PLS，同时在BP神经网络模型结果中，特征波段建模效果又优于全谱模型，其校正集的
为进一步验证本研究建立BP神经网络特征波段模型检测结果的准确性以及在实际生产中的适用性，在大豆油精炼生产线 个大豆原油样品，采用GB/T 5537—2008中的钼蓝比色法与本研究建立的BP神经网络模型预测值作比较，其结果如表5所示。与钼蓝比色法测得的含磷量结果相比，BP神经网络模型测得结果的相对误差均在5%以内，绝对误差处于稳定可接受水平，表明基于NIR分析技术建立的含磷量预测模型整体检测准确度较高，适用于于大豆加工公司的实际生产。
本研究提出一种运用NIR分析技术在精炼生产线上实现快速、精准、不伤害原有设备的检测含磷量的方法。对标准正态变换法降噪后的光谱数据来进行SiPLS特征波段提取，优选出含磷量建模的最佳波段，减少光谱冗余信息，降低模型的计算复杂度，提高模型效率。建立大豆原油含磷量的BP神经网络预测模型，通过与PLS对比分析，发现BP神经网络预测模型效果最佳，其含磷量的预测RSD为2.15%，表明基于BP神经网络的NIR分析用于大豆原油含磷量的快速检测可行，将其应用于大豆原油工业化精炼工艺流程中含磷量的实时检测，不仅不存在人为误差及系统误差，有效提升检测结果的准确性。与国家标准中钼蓝比色法相比（检测时长约5 h），无任何试液制备前处理以及比色上机等流程，安全环保的同时大幅度缩减含磷量检测的时间（仅需16 s），提高检测效率，为油脂精炼后续的酸化脱胶及碱炼工段中酸碱添加量的精准调控及时提供数据，对大豆油脂公司制作工艺流程中实现节本降耗及产品质量监控具有一定的指导意义。
本文《近红外光谱快速检测大豆原油含磷量》来源于《食品科学》2023年44卷第24期316-322页，作者：王雪, 张海荣, 吴丹丹, 等。DOI:10.7506/spkx0822-158。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。
责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网。
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