硫在富燃空气-乙炔火焰中可以形成CS双原子分子。 CS双原子分子的吸收轮廓与原子光谱吸收类似, 因此可以利用原子吸收光谱方法进行定量分析。 建立了高分辨连续光源原子吸收光谱法分析果脯中二氧化硫含量的方法。 果脯中的二氧化硫经酸化、 蒸馏、 过氧化氢氧化等过程转变为硫酸根, 通过连续光源原子吸收光谱法检测。 对影响二氧化硫检测灵敏度的乙炔流量、 火焰高度等仪器参数进行了优化, 并考察了样品中硫酸根、 硫代硫酸根等不同形态硫对二氧化硫分析的干扰。 优化条件下, 在257.961 nm波长的检出限为52.4 mg·kg-1; 相对标准偏差小于10%。 应用于北京市售果脯样品二氧化硫含量测定, 平均回收率在85.7%～115.7%之间。 该方法具有准确快速、 干扰少等优点, 拓宽了原子吸收光谱法的应用范围。

大豆原油是我国的战略储备物资, 然而目前储油市场上频繁出现大豆原油掺混的现象严重影响了食用油储备安全。 基于此, 通过大豆原油与部分植物精炼油拉曼谱图的特征差异, 并结合主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)模式识别建立了大豆原油是否掺伪的快速判别方法。 以28个大豆原油、 46个精炼油、 110个掺伪油的拉曼谱图为模型样本; 选择位于780～1 800 cm-1波段的谱图, 预处理方法同时采用Y轴强度校正、 基线校正和谱图归一化法; 在此基础上应用PCA法提取特征变量, 即以贡献率最高前7个主成分为变量进行SVM分析。 SVM校正模型的建立是以随机选取的20个大豆原油和75个掺伪油样组成校正集, 以8个大豆原油和35个掺伪油样组成验证集, 分别运用并比较四种核函数算法建立的大豆原油SVM分类模型, 并采用网格搜索法(grid-search)优化模型的参数, 以四种模型的分类性能作为评判标准。 结果表明: 应用线性核函数算法构建的SVM分类模型可以很好地完成掺伪大豆原油的判别, 校正集识别准确率达到100%, 预测结果的误判率为0, 判别下限为2.5%。 结果表明应用拉曼光谱结合化学计量学能够用于大豆原油掺伪的快速鉴别。 拉曼光谱简便、 快速、 无损、 几乎没有试剂消耗, 适合现场检测, 从而为大豆原油的掺伪分析提供了一种新的备选方法。

把低价油掺入到高价油是食用油脂中的常见掺伪现象, 芝麻油由于品质好价格高, 市场上时有假冒伪劣产品, 因此应用FTIR并结合化学计量学, 建立了芝麻油的真伪和掺伪的快速分析方法。 首先分析了芝麻油与大豆油、 葵花籽油在4 000～650 cm-1范围的FTIR谱图, 由于食用植物油都是不同脂肪酸甘油三酯的混合物, 其谱图极为相似, 很难发现芝麻油与其他油脂的明显差异。 但是不同食用油的脂肪酸组成不同, 其1 800～650 cm-1红外指纹特征区也有所不同, 因此可以选择该区域, 对红外光谱数据用化学计量学方法进行分类识别。 通过建立主成分分析(PCA)和簇类独立软模式识别(SIMCA)模型, 进行了芝麻油的真伪鉴别, 该模型聚类效果较为理想, 识别正确率达到了100％; 采用标准正态化校正(SNV)和偏最小二乘法(PLS), 经过PCA分析计算, 芝麻油中掺入大豆油、 葵花籽油的掺伪检测限均为10%; 利用FTIR和PLS, 建立了芝麻油掺的定量分析模型, 该模型预测值与实际值有着良好的对应关系, 预测相对误差为-6.87％～8.07％之间, 说明定量模型可行。 本方法能够实现芝麻油的快速真伪鉴别和掺伪定量分析, 其优点是模型一旦建立, 分析简便、 快速, 可以满足大量样品的日常监测。

考察水蛭炮制前后化学成分产生的变化, 文章采用红外光谱(FTIR)二维相关红外谱图(2D-IR)对中药水蛭鲜品和制品进行了研究。 结果表明： 水蛭具有明显的酰胺Ⅰ和Ⅱ带蛋白质特征峰, 其中鲜品的酰胺Ⅱ带吸收峰在1 543 cm-1, 而生品和炮制品的向低频位移至1 535 cm-1; 采用热微扰模拟水蛭炮制过程并分析水蛭的2D-IR, 结果显示水蛭鲜品中的酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅱ带的自动峰的强度比炮制品的更为显著。 说明水蛭在炮制过程中蛋白质的空间构象破损、 氢键断裂, 导致变性失活, 部分脂肪酸和甾醇类组分在炮制中发生氧化分解。