本文關(guān)鍵詞：高光譜結(jié)合流化床富集技術(shù)對葡萄酒中白藜蘆醇的快速檢測方法研究

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【摘要】：白藜蘆醇具有廣范的生理活性,是全球的研究熱點(diǎn),是葡萄酒中最主要的活性物質(zhì),建立一種高效、快速檢測葡萄酒中白藜蘆醇的方法有著十分廣闊的應(yīng)用前景。針對高光譜技術(shù)檢測限高的問題,融合高光譜成像技術(shù)和流化床富集技術(shù),搭建富集裝置,運(yùn)用光譜分析和化學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法建立葡萄酒中白藜蘆醇含量的檢測模型,為高光譜的痕量分析提供參考。(1)建立HPLC直接進(jìn)樣法檢測葡萄酒中白藜蘆醇的方法�？疾鞕z測波長、洗脫強(qiáng)度、流動相pH、柱溫、樣品pH等因素對酒樣分離的影響,結(jié)果表明：HPLC分析方法的R2為0.9999,線性范圍為1-20mg/L精密度、穩(wěn)定性、回收率實驗的RSD分別為1.16%、2%和1.25%;品種間比較結(jié)果為：蛇龍珠梅鹿輒赤霞珠霞多麗貴人香,其中蛇龍珠含量高達(dá)6mg/L。(2)探討大孔吸附樹脂對葡萄酒中白藜蘆醇的富集效果。研究HPD826、DA-201、AB-8、 H103、HPD600五種樹脂的富集效果,篩選出H103樹脂,并考察其動力學(xué)特性,優(yōu)化得最佳吸附條件：酒樣流速1.5BV/h,pH不變,解吸條件：先水洗,再1BV/h的80%的乙醇洗。結(jié)果表明：H103樹脂對白藜蘆醇的附率達(dá)到89.3%。(3)組建富集裝置,將H103大孔吸附樹脂用于富集葡萄酒中的白藜蘆醇。結(jié)果表明：樹脂量合適、酒樣循環(huán)兩次的情況下,流出液中不含白藜蘆醇。(4)建立高光譜檢測葡萄酒中白藜蘆醇的預(yù)測模型。獲取樹脂的光譜反射圖像(900-1700nm),對比五種光譜預(yù)處理方法(MSC、SNV、SG-S、RN、QN)對白藜蘆醇含量的建模效果,優(yōu)選出RN預(yù)處理方法；建立PLSR、SVMR (LK-SVMR、PK-SVMR、RBF-SVMR和S-SVMR)、PCR的6種回歸模型,優(yōu)選出LK-SVMR和PLSR校正模型,將其用于預(yù)測集樣本評價模型的精度和穩(wěn)定性,最終確定PLSR模型為最佳模型。結(jié)果表明：PLSR模型的R2p為0.8528, RMSEP為0.0360,R2c為0.8783,RMSEC為0.0330,取得了較好的預(yù)測效果。
【關(guān)鍵詞】：白藜蘆醇 高光譜 流化床 大孔吸附樹脂 富集裝置
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS262.6;O657.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 前言8-16
• 1.1 課題來源8
• 1.2 研究背景及意義8-9
• 1.2.1 寧夏葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀8
• 1.2.2 白藜蘆醇的市場前景8-9
• 1.2.3 低含量組分檢測9
• 1.2.4 研究意義9
• 1.3 白藜蘆醇的概述9-12
• 1.3.1 白藜蘆醇的性質(zhì)與分布9-10
• 1.3.2 白藜蘆醇的藥理作用10-11
• 1.3.3 白藜蘆醇的常規(guī)檢測方法11-12
• 1.4 大孔吸附樹脂12-13
• 1.4.1 大孔吸附樹脂的分離原理12
• 1.4.2 大孔吸附樹脂的性質(zhì)和種類12
• 1.4.3 大孔樹脂的應(yīng)用12-13
• 1.5 高光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域的研究進(jìn)展13-14
• 1.5.1 定性分析13
• 1.5.2 定量分析13-14
• 1.5.3 高光譜技術(shù)難點(diǎn)14
• 1.6 研究內(nèi)容和技術(shù)路線14-16
• 1.6.1 研究內(nèi)容14
• 1.6.2 技術(shù)路線14-16
• 第二章 高效液相色譜法檢測葡萄酒中白藜蘆醇16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 材料與儀器16-17
• 2.2.1 材料16
• 2.2.2 儀器16-17
• 2.3 方法17-18
• 2.3.1 HPLC分析方法的建立17
• 2.3.2 HPLC分析方法的驗證17-18
• 2.4 結(jié)果與討論18-25
• 2.4.1 溶劑的選擇18
• 2.4.2 檢測波長的選擇18
• 2.4.3 洗脫條件對樣品分離的影響18-22
• 2.4.4 酒樣pH對樣品分離的影響22
• 2.4.5 柱溫的選擇22-23
• 2.4.6 色譜條件的確定23
• 2.4.7 線性關(guān)系23
• 2.4.8 精密度實驗23-24
• 2.4.9 穩(wěn)定性實驗24
• 2.4.10 加標(biāo)回收率實驗24
• 2.4.11 樣品的測定與含量比較24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 大孔吸附樹脂對葡萄酒中白藜蘆醇的富集26-36
• 3.1 引言26
• 3.2 材料與儀器26-27
• 3.2.1 材料26-27
• 3.2.2 儀器27
• 3.3 方法27-29
• 3.3.1 大孔吸附樹脂的預(yù)處理27
• 3.3.2 白藜蘆醇含量的測定方法27-28
• 3.3.3 靜態(tài)吸附篩選大孔吸附樹脂28
• 3.3.4 動態(tài)吸附及優(yōu)化28-29
• 3.4 結(jié)果與討論29-34
• 3.4.1 大孔吸附樹脂的篩選29-30
• 3.4.2 靜態(tài)吸附動力學(xué)研究30-31
• 3.4.3 動態(tài)吸附實驗31-33
• 3.4.4 樹脂的再生33-34
• 3.4.5 白藜蘆醇的檢測34
• 3.5 本章小結(jié)34-36
• 第四章 高光譜結(jié)合流化床富集技術(shù)檢測白藜蘆醇36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 材料與儀器36-37
• 4.2.1 材料36
• 4.2.2 儀器36-37
• 4.3 方法37-42
• 4.3.1 大孔吸附樹脂富集裝置37-38
• 4.3.2 高光譜圖像采集系統(tǒng)38
• 4.3.3 白藜蘆醇的富集38-39
• 4.3.4 高光譜圖像的采集39-40
• 4.3.5 光譜預(yù)處理方法40-41
• 4.3.6 定量建模方法41
• 4.3.7 數(shù)據(jù)處理軟件41
• 4.3.8 模型評價指標(biāo)41
• 4.3.9 高效液相色譜分析41-42
• 4.4 結(jié)果與討論42-46
• 4.4.1 圖像校正42
• 4.4.2 光譜預(yù)處理42-43
• 4.4.3 建模預(yù)處理方法的確定43-44
• 4.4.5 建模方法的確定44-45
• 4.4.6 模型精度與穩(wěn)健性的評價45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-48
• 第五章 結(jié)論與展望48-50
• 5.1 結(jié)論48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 致謝54-55
• 個人簡介55

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 尼珍;胡昌勤;馮芳;;近紅外光譜分析中光譜預(yù)處理方法的作用及其發(fā)展[J];藥物分析雜志;2008年05期

2 楊國鵬;余旭初;劉偉;陳偉;;基于支持向量機(jī)的高光譜影像分類研究[J];計算機(jī)工程與設(shè)計;2008年08期

3 褚小立,袁洪福,陸婉珍;近紅外分析中光譜預(yù)處理及波長選擇方法進(jìn)展與應(yīng)用[J];化學(xué)進(jìn)展;2004年04期

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5 晏亦林,周莉玲,李銳,周玖瑤;四逆湯大孔樹脂精制物的實驗研究[J];中成藥;2001年07期

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本文編號：831149