近紅外光譜分析應用-低濃度多元糖混合水溶液

　　近些年,在食品類和農業產品工業生產的功能分析中,近紅外光譜分析獲得日漸普遍的運用。糖做為組成綠色植物生物體的關鍵化學物質及其體細胞作為磷酸戊糖途徑的最關鍵的動能化學物質,普遍存有于這種商品中;糖的種類和含水量針對新鮮水果口味、煙葉質量等產品品質有直接的影響。另一方面,在微生物的新陳代謝全過程中,果糖、葡萄糖、綿白糖等普遍糖做為新生新陳代謝物質,即性命主題活動必不可少的化學物質,通常以礦酸情況融解于滲出液或是細胞液中。因此針對糖水溶液及其相近管理體系的近紅外光譜分析具備關鍵的現實意義和廣闊的運用前景。

　　考慮近紅外光譜分析,就必須考慮到水在近紅外區域的強烈吸收。糖的近紅外吸收帶主要分布 在 7500～ 5500c m-1,而這個區域同樣存在水的吸收帶。所以目前近紅外分析多應用于干燥或者低水分的樣品。利用近紅外分析復雜天然樣品中的糖,能否消除水的干擾以及怎樣消除是關鍵問題。我們通過近紅外光譜分析幾種糖的簡單混合體系,來探討如何減小甚至消除水的吸收對于分析的影響。

　　近紅外光譜主要是含氫基團,如C-H,O-H,N-H等基團伸縮振動的倍頻吸收譜帶及伸縮振動和搖擺振動的合頻吸收。通過比較幾種常見糖的近紅外譜圖,特別是CH,O-H等基團的近紅外吸收在不同條件下的變化,以及選擇不同波數區間或者全譜建立分析模型對于分析結果的影響,以優化波數區間的選擇。選中的波數區間與其他數據相比較,更直接關聯分析對象的結構,干擾組分和干擾因素更少,參與樣品實際含量的回歸和校正模型的建立,克服了水對與分析的干擾。

　　首先比較不同濃度的單一糖溶液和純水的近紅外吸收譜圖。圖 1是 3種濃度下的葡萄糖溶液和純水的近紅外吸收比較。隨著濃度的增大,6800cm-1左右的吸收不斷下降,它們對應著-OH伸縮振動一級倍頻。

　　在 6500和 5500cm-1兩處吸收曲線兩次相交。兩交點之間的區域對應糖所含 C-H 鍵伸縮振動的一級倍頻,是受水吸收干擾較小的部分。隨著糖的濃度的增大,C-H 的 伸縮振動的吸收同步增強。較低濃度時,溶液的吸收曲線幾乎和純水的吸收曲線重疊。其次,比較固態粉末狀態時糖的吸收。稱量葡萄糖和果糖,混以分析純的 BaSO 4,充分研磨,制成不同質量百分含量的 3個樣品。圖 2是 3個固體樣品的近紅外漫反射譜圖。5500～6000cm-1附近有很多細小的吸收峰,它們反映的是C-H 伸縮振 動;6000～7300cm-1是糖的-OH 伸 縮 振 動的吸收。不同樣品之間 C-H 伸縮振動有值得關注的細小區別,-OH伸縮振動也隨著兩種單糖濃度大小有規律變化。

　　第三,參照圖 2的信息分析溶液的近紅外吸收。從溶液的近紅外吸收譜圖中扣除純水吸收,可以近似認為是該溶液中糖的吸收信號。圖 3即相同濃度的葡萄糖、果糖和蔗糖溶液吸收圖與純水的差譜。5500～6000cm-1區域對應 C-H伸縮振動的一級倍頻,不存在水對糖吸收的干擾和掩蓋,可以更加清晰地反應糖的定量關系。6800cm-1對應糖類-OH的吸收,在溶液的吸收譜圖中顯得十分微弱,僅有并不明顯的拐點;在漫反射圖中則有清晰的反應,并且百分含量的變化引起譜圖走向很大的不同。可以理解,固態時葡萄糖、果糖都保持了醛糖和酮糖的結構,醛基、酮基對于分子中-OH伸縮振動會產生不一致的影響,使得圖 2中果糖、葡萄糖在6000～7300cm-1區域的吸收趨勢有很大的差別,特別6800cm-1附近的吸收從果糖到葡萄糖有向低波數方向偏移的現象;相對-OH而言,C-H 振動受到較大基團的影響要弱,表現為在 5300～6000cm-1區域,不同糖吸收差別較小。溶液中,由于兩種糖已經形成結構更加相似的呋喃糖、吡喃糖,醛基和酮基已經轉化成半縮醛或者半縮酮,同時,糖分子中-OH 還受到來自大量水分子的制約,所以水溶液的近紅外吸收圖中不同糖的-OH伸縮振動區分不明顯。相對而言,受干擾較小的 C-H 振動的信息對于定量分析有更大的意義。

　　進一步比較相同濃度葡萄糖,果糖和蔗糖溶液與純水在6000～5500cm-1的差譜。考慮到二糖實際上相當于同等濃度的兩份單糖的結合,不難理解蔗糖的吸收強度遠遠高于葡萄糖和果糖。對于結構近似的后兩種單糖,不同的 C-H 鍵結構對于譜圖應有不同貢獻。吡喃糖和呋喃糖分子椅型構象式中,-CH基團以平伏鍵,或者直立鍵連接于環上。近紅外吸收譜圖中,C-H 伸縮振動可能對應于吡喃、呋喃環上的C-H平伏鍵,或者對應于沒有配糖的C6原子上CH2平面的變形性。

　　實驗中光譜數據處理使用的是BRUKER自帶的化學計量學分析軟件,應用偏最小二乘法 ( p a r t i a ll e a s ts q u i r e ,P LS ) 建立校正模型。具體數據如表1 ～表 4 。

　　表1數據顯示,一元溶液可以在10000 ～5100c m-1范圍得到令人滿意的結果。選擇有意義的波數區域考慮,可以減小校正集和預測集標準偏差,提高模型質量,改善分析結果。比如蔗糖的SEC和 SEP分別由0.0213,0.0177至 0.0024,0.0018 ,減小到近十分之一。

　　表 2中第一及第四組數據是相同混合溶液實驗,選擇幾乎全譜( 9000～5500c m-1) 和選擇優化波數區間(6103 ～5448cm-1)的數據參與關聯,結果改進明顯,S EC和 S EP均大幅度下降。比如葡萄糖/ 果糖混合溶液SEC為 0.0051/0.0044( mol·L -1)。S .Berentsen曾 經 報道 類似結果為 0 .0121/0.0126( mo l ·L -1) ( 其中葡萄糖、果糖濃度范圍分別是 0.1～2.3,0.2 ～1.8mol·L-1)。

　　表3是三元混合體系優化波數范圍和全譜分析的數據比較,根據兩項標準偏差的大小,結果仍有明顯改進;

　　表 4 是利用三元體系所建立的模型分析預測集樣品的結果。對于濃度較低的分析樣品,個別情況會造成分析結果的相對誤差(r/ %) 相對變大,但是真實值和預測值的相關系數(ρ)表明,在95%或者99%的置信區間二者仍然是顯著相關的。