利用近紅外光譜法分析麥芽β-葡聚糖和氮含量.pdf

1、麥芽的β-葡聚糖和含氮量是反應麥芽溶解狀況的重要指標。但現(xiàn)有的化學分析法由于操作步驟繁瑣，時間長，往往無法及時、全面地評價麥芽質量。本研究利用近紅外光譜法，通過改進模型，能夠快速、準確地測定麥芽中的β-葡聚糖、總氮和可溶性氮含量。主要內容如下：
　　 ⑴比較酶法和剛果紅法測定麥芽中的β-葡聚糖含量，發(fā)現(xiàn)酶法測定結果由于準確性和重現(xiàn)性優(yōu)于剛果紅法，被確定作為近紅外模型的手工測定比對方法。
　　 ⑵利用偏最小二乘法建立了近紅

2、外定量分析麥芽中β-葡聚糖含量的數(shù)學模型，內部交叉驗證預測值和理論值的決定系數(shù)為0.8275，相應標準差為0.06。60個麥芽樣品的化學測定值與近紅外預測值之間的R2達到0.827，說明建立的近紅外模型能較準確預測麥芽的β-葡聚糖含量，有利于在生產過程中對麥芽β-葡聚糖的分級控制。
　　 ⑶以凱氏定氮結果為標準值，發(fā)現(xiàn)近紅外光譜預測麥芽的總氮含量時準確性很高。但是，近紅外光譜法預測麥芽可溶性氮含量的結果與凱氏定氮值幾乎沒有相關性

3、，即近紅外光譜法的準確性太低，無法對麥芽的可溶性氮含量進行實際監(jiān)測。
　　 ⑶為改進麥芽可溶性氮含量近紅外測定應用模型的準確性和適用性，對定標樣品的覆蓋范圍、定標樣品的預處理方式、樣品溫度、樣品色度和裝樣條件等影響近紅外測試準確性的因素進行研究，發(fā)現(xiàn)影響近紅外測定麥芽可溶性氮含量準確性的主要因素是樣品預處理方式:而定標樣品的覆蓋范圍、樣品溫度和裝樣條件對近紅外預測麥芽可溶性氮含量的準確性也有一定影響，但程度不大；樣品色度對預測結

4、果無影響。
　　 ⑷改進后的模型采用覆蓋范圍較廣的樣品集作為定標集，麥芽先進行協(xié)定糖化得到麥汁后再建立模型。裝樣時盡量減少氣泡的產生，控制樣品溫度在21-25℃，定標模型的RSQ和1-VR分別為0.983和0.9713，說明模型的相關性極高，利用近紅外測定麥芽可溶性氮含量時穩(wěn)定性較好。改進后的NIR模型對預測集樣品的預測結果與凱氏定氮法的測定結果相關性極高(R2為0.9447)，說明改進模型后，NIR完全可以替代傳統(tǒng)方法，快速準