提出一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。 运用FLS920荧光光谱仪测量了七个不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱, 不同品牌浓香型白酒的荧光光谱特征相似, 仅凭荧光特征参数较难区分。 采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法, 求解光谱数据中每一激发波长下, 荧光强度对发射波长的一阶和二阶偏导数, 选取db7紧支撑正交小波对数据进行压缩, 选择4尺度分解后的近似系数作为新的数据矩阵, 然后做主成分分析(PCA)。 将提取的主成分作为支持向量机(SVM)的输入, 并利用K-fold交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数c和γ, 建立不同品牌白酒的分类鉴别模型。 从每个品牌白酒中随机选取14个样本, 共98个样本组成训练集, 其余的42个样本组成预测集。 分别比较了数据不求偏导, 对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。 结果表明: 三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后, 结合主成分分析和支持向量机能很好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别, 模型的准确率为98.98%, 预测集的准确率为100%。 该方法具有简单, 快速, 成本低的优点, 可为中国白酒的检测和鉴别技术的发展提供帮助。

应用英国Edinburgh FLS920P稳态-瞬态荧光光谱仪, 对互为同分异构体的胭脂红、 苋菜红分子的吸收光谱和荧光光谱实验检测, 得到二者的光谱特性参数, 并进行对比。 分别采用密度泛函理论（DFT）和含时密度泛函理论（TD-DFT）对这两种分子的基态和激发态结构进行优化, 将所得基态分子构型进行频率计算, 结果显示均无虚频存在, 进而比较两分子构型在不同能态下的差异。 在此基础上, 应用TD-DFT并结合极化连续介质模型（PCM）在6-311++G(d, p)水平上分别计算二者的吸收光谱和荧光光谱, 对两种分子的发光机制、 荧光光谱特性差异与分子结构的关系进行了分析。 结果表明, 两种分子的基态结构均为非平面, 它们中的两个萘环不共面, 存在一定的夹角;苋菜红含有分子内氢键, 且氢键所在萘环的平面性要优于胭脂红分子对应的萘环部分;激发态时二者各自的两个萘环均共平面。 量子化学计算得到的光谱理论值与实验结果较为吻合, 说明优化所得胭脂红与苋菜红的分子构型基本合理。 与苋菜红相比, 胭脂红右侧萘环结构的平面性稍差, 分子从激发态跃迁回到基态经历了更多的振动和转动, 损耗了更多的能量, 导致用来产生荧光光子的能量减少, 因此, 胭脂红的荧光发射波长更长。 本文首次得到胭脂红、 苋菜红分子基态与激发态下的分子结构信息, 并找出二者光谱特性差异的原因, 结果可为研究同分异构体分子的光谱特性与分子结构的关系提供参考。

利用三维荧光光谱结合交替归一加权残差算法(ANWE), 对碳酸饮料中胭脂红含量的直接测定。 首先通过使用英国爱丁堡公司生产的FLS920P荧光光谱仪测量所配制的胭脂红和日落黄混合溶液样品的三维荧光光谱, 利用ANWE算法来进行解析, 得到校正集中浓度与真实浓度的相关系数为0.9917, 平均回收率为100.92%±2.71%, 结果表明, ANWE算法可靠性比较好;然后把市售碳酸饮料稀释8, 9, 12, 13倍, 分别测量它们的三维荧光光谱, 结合ANWE算法进行解析, 计算得到校正集中浓度和实际浓度的相关系数分别为0.993 0, 0.993 0, 0.993 2, 0.993 2, 以及饮料中胭脂红含量分别为38.88, 37.71, 37.68和39.65 μg·mL-1, 平均浓度为(38.48±0.96) μg·mL-1;最后, 为了验证所得饮料中胭脂红浓度的准确性, 使用标准添加法, 解析得到, 校正样品中胭脂红的校正浓度和真实浓度相关系数为0.993 5, 且平均回收率为102.99%±2.15%。 检测结果可为饮料中食品色素的快速定量提供一种新的思路。

为实现市售橙汁饮品的有效鉴别, 在分析与比较100%橙汁与橙汁饮料两类饮品荧光特性差异的基础上, 采用主成分分析结合欧氏距离(PCA-ED)的方法对市售橙汁饮品进行定性鉴别, 效果良好。同时, 利用荧光光谱结合偏最小二乘回归(PLSR)方法建立市售橙汁饮品中橙汁含量的估测模型, PLSR多元校正模型的相关系数r为0.997, 校正均方根误差为0.87%, 预测均方根误差为2.05%, 实验结果表明, 校正模型较准确地反映了市售橙汁饮品中的真实橙汁含量。通过采用荧光光谱结合化学计量学方法从定性与定量两方面对市售橙汁饮品的鉴别方法进行探究, 研究结果可为市售橙汁饮品的鉴别与掺伪检测提供一种新的思路, 也可为橙汁原料的品质控制提供一定的参考依据。

应用FLS920型荧光光谱仪测得鲜榨橙汁、市售橙汁饮品(8种品牌)的三维荧光光谱, 通过分析鲜榨橙汁与饮品中常见食品添加剂纯物质的荧光机理与特性, 得到橙汁饮品中橙汁成分的最佳激发波长为470 nm, 荧光峰值波长为526 nm, 其荧光特征峰为470/526 nm, 其余荧光峰的归属均为食品添加剂。同时, 采用三维荧光光谱重心法与基于MCD估计的稳健马氏距离相结合的方法对市售橙汁饮品进行筛选与分类, 分类效果良好。结果表明:将荧光光谱技术与光谱模式识别方法相结合, 可为饮料类食品的鉴别提供帮助。