中红外光谱技术在牛奶营养物质预测及奶牛相关特性分析上的应用

红外光谱技术在牛奶成分检测中的应用陈爱敏【期刊名称】《化工设计通讯》【年(卷),期】2018(044)006【摘要】Infrared spectroscopy is a scientific method for the detection of organic pared with other spectroscopic techniques,infrared spectroscopy technology has the advantages of rapid detection,no pollution,high analysis efficiency,the ability to detect multiple components at the same time,and the advantages of convenient processes.It has been widely used in food testing.%红外光谱技术是一种对有机物进行检测的科学方式,相对于其他光谱技术来说红外光谱技术凭借着检测速度快、无污染、分析效率高、可以同时检测多种成分、流程便捷等优势在食品检测中得到了普遍的应用.【总页数】2页(P56,205)【作者】陈爱敏【作者单位】新乡学院,河南新乡 453003【正文语种】中文【中图分类】O657.33【相关文献】1.中/近红外光谱技术结合化学计量学在蜂蜜快速检测中的应用研究进展 [J], 李水芳;朱向荣;单杨;李忠海2.近红外、中红外光谱技术在无机元素分析检测中的应用 [J], 朱向荣;李高阳;单杨3.奇异点快速检测在牛奶成分近红外光谱测量中的应用 [J], 刘蓉;陈文亮;徐可欣;邱庆军;崔厚欣4.红外光谱技术在纺织品检测中的应用研究 [J], 刘冰欣5.近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展 [J], 田燕龙;王毅;王箫;高学军;周加才;陆道礼;陈斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

红外光谱分析技术应用于乳品检测原理及影响因素1.1 红外光谱分析原理在整个电磁波范围内，包含了紫外区，可见光区，红外区，微波区四大主要区域。

其中400nm到700 nm属于可见光区域。

位于可见光和微波之间的光谱为红外光谱，波长为0.75~100μm，其中0.75~2.5μm为近红外，2.5~50μm为中红外，50~100μm为远红外。

由于有机物以及部分无机物分子中的各种化学基团（如C=C，N=C，O=C，O=H，N=H）的运动（伸缩、振动、弯曲等）都有它固定的振动频率，当这些分子受到红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分能量，通过测量吸收光的大小，可以得到极为复杂的图谱，这种图谱可以表示被测物质的特征。

不同物质在红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征，这就为红外光谱定量分析提供了基础。

目前在红外光谱区域有两种主要的光谱分析技术：红外光照射到被测样品后，从样品表面反射出来的光被检测器吸收检测，此为红外反射光谱分析法。

它要求样品的粉碎程度一致，从而保证样品表面光滑一致。

另一类为红外光穿过样品后，再被检测器检测到，即为红外透射光谱分析法。

该法优点是很少或不用制备样品，因此重复性较高。

1.2 红外分析技术的操作流程红外技术是依据某一化学成分对红外区光谱的吸收特性而进行的定量测定，所以应用红外光谱进行检测的技术关键就是在光谱吸收和组分浓度两者之间建立一种定量的函数关系，依靠这种关系，就能从未知样品的光谱中求出样品的成分和含量。

为此，基本流程包括：首先收集具有代表性的样品（其组成及其变化范围接近于要分析的样品），然后采集样品的光学数据；利用标准的化学方法对样品进行化学成分测定；通过数学方法将这些光谱数据和检测的数据进行关联，一般将光谱数据进行转换（一阶或二阶导数），与化学测定值进行回归计算，然后得出定标方程，建立数学模型；在分析未知样品时，先对待测样品进行扫描，根据光谱值利用建立的模型可以计算出待测样品的成分含量。

红外光谱技术在食品质量检测中的应用第一章红外光谱技术简介红外光谱技术是一种基于分子振动能级的非破坏性分析技术，利用分子中不同化学键振动的振动频率吸收不同波长的红外光，将其转化为信号或者能量谱，从而得到样品的化学信息。

这一技术在化学分析、食品质量检测、药品分析、环境分析等领域中具有重要意义。

第二章红外光谱技术在食品质量检测中的应用2.1 食品成分分析红外光谱技术可以对食品中的蛋白质、脂肪、碳水化合物、水分等成分进行非破坏性和快速的分析。

通过对各种食品的红外光谱和相应成分的关系进行拟合和分析，可以建立预测模型，对食品成分实现定量分析。

2.2 食品加工质量控制红外光谱技术可以对食品加工质量进行实时监测，检测状态包括原材料质量、加工过程中温度、压力、湿度等因素，以及成品的品质检验。

该技术可以实现对食品加工中化学变化的实时监测，快速发现质量问题，并进行调整。

2.3 食品真伪鉴别红外光谱技术可以对不同的食品进行区分和真伪鉴别。

对于茶叶、奶粉、酒精等食品，通过分析其红外光谱信息，可以区分出不同品种和产地的食品，同时也能够鉴别出不同的真伪或者掺假情况。

第三章红外光谱技术的特点3.1 非破坏性红外光谱技术是一种非破坏性的分析技术，样品不需要经过处理或者破坏，因此可以减少对样品的损伤，使得食品的原本特征得以保存。

3.2 快速红外光谱技术是一种快速的分析技术，可以在几秒钟或者几分钟内得到样品的检测信息，可以实现高通量的检测需求。

3.3 多元分析红外光谱技术可以对多种成分进行分析，针对某些需要同时分析多个成分的食品进行检测时，可以节省分析的时间，并且可以减少样品的分析量。

第四章结论与展望红外光谱技术在食品质量检测中应用广泛，并且具有很多优点，如非破坏性、快速、多元性等优点，可以满足食品检测分析的各种需求。

随着红外光谱技术的不断发展和改进，红外光谱技术将会成为食品质量检测领域的重要工具，并将推动食品检测技术的发展。

探析近红外光谱分析技术在食品检测中的应用近红外光谱分析技术是一种非破坏性的、快速而准确的分析方法，已经被广泛应用于食品检测中。

下面将以1000字的篇幅，从原理、方法和应用等方面进行探析。

近红外光谱分析技术是基于分子振动和转动的原理进行分析的。

近红外光谱的波长范围一般在750-2500纳米之间，这个范围内的光能正好能使样品中的分子发生振动和转动。

通过测量样品在不同波长下吸收和散射的光谱，可以得到样品中不同成分的特征信息，从而实现对样品进行快速和准确的检测。

近红外光谱分析技术的方法主要包括透射光谱法和反射光谱法。

透射光谱法是将近红外光通过样品后测量透过的光谱，适用于透明样品和溶液等。

反射光谱法是将近红外光照射到样品上，测量反射的光谱，适用于非透明样品和固体等。

这两种方法都能够得到样品中的光谱信息，但根据样品的不同特点选择合适的方法。

近红外光谱分析技术在食品检测中有广泛的应用。

在食品的原料鉴定和成分检测方面，近红外光谱分析技术具有快速和准确的优势。

在粮食和谷物的检测中，可以通过近红外光谱分析技术来判断谷物的含水量、蛋白质含量、油脂含量等重要参数，从而保证食品的质量和安全性。

在食品加工过程中的在线检测中，近红外光谱分析技术也发挥着重要作用。

传统的食品检测方法需要取样、制备和送样到实验室进行分析，耗时且操作复杂。

而近红外光谱分析技术可以通过在线检测的方式，实时监控食品加工过程中的各种参数，比如水分、温度、酸度等，及时发现潜在的问题，并进行调整，确保食品的质量。

近红外光谱分析技术还可以应用于食品质量判定和真伪鉴定。

每种食品都有其独特的化学特征，这些特征通过近红外光谱的分析可以得到。

可以建立食品近红外光谱数据库，并利用模型识别食品的真伪和质量。

可以通过近红外光谱来判断食用油是否掺假、奶制品是否添加了甜味剂等。

近红外光谱分析技术广泛应用于食品检测中，可实现快速、准确、非破坏性的分析，提高了食品检测的效率和质量。

简析近红外光谱分析技术在牛奶化学分析上的应用作者：张珊来源：《中国科技博览》2016年第11期[摘要]近红外光分析技术应用范围不断拓展，如今其在牛奶制品化学分析中也得到了较为广泛的应用。

我们应当进一步加快对近红外光谱分析技术在牛奶化学分析应用的研究，促进其在乳品生产检测中的高效应用。

本文首先分析了近红外光谱分析技术原理，并具体探讨了近红外光谱分析技术在牛奶化学分析中的应用，最后对近红外光谱分析技术在牛奶化学分析中的应用进行了展望[关键词]近红外光谱分析技术牛奶化学分析应用中图分类号：TS207.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）11-0258-01近红外光具体指波长在780-2526nm范围内的电磁波，近红外光谱分析技术则是光谱测量技术同化学计量学的有机结合。

近红外光分析技术应用范围不断拓展，在食品行业中应用于调味品、酒制品、肉类等成分鉴别以及真伪鉴别，近年来其在牛奶制品化学分析中也得到了较为广泛的应用。

分析近红外光谱技术在牛奶及其制品分析检测中的应用，实施对牛奶及其制品的质量安全控制，有着重要的现实意义。

一、近红外光谱分析技术原理近红外光谱分析技术是近几十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。

我国从上世纪80年代开始应用近红外光谱分析技术，并逐渐拓展到食品、农业、石化等多个领域，近红外光谱是分子振动光谱倍频与合频吸收光谱，主要为X-H键吸收。

由于不同基团（例如苯环，甲基等）所生成的光谱在吸收峰的强度以及位置上有差异性，结合朗伯-比耳吸收定律，光谱特征将锁着样品成分含量的变化而变化。

近红外光谱分析技术具体有以下几个优点：传输性能良好，近红外光在光导纤维中传输性能较好，能够实现对生产工艺流程的在线检测；检测手段无损。

近红外光谱分析技术检测不对样品产生损伤，特别是在活体检测上有着非常大的优势；分析速度快捷。

近红外光谱分析技术不用对样品进行预处理，对于样品的测量通常在1分钟之内可以完成，其分析速度较快，效率较高；绿色环保。

红外光谱在牛奶生产和检测方面的研究进展杨晋辉;郑楠;杨永新;张养东;李松励【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2016(32)17【摘要】红外光谱不仅可以反应物质的结构组成，还能够随着成分含量变化形成不同响应值，红外技术也被广泛应用于畜产品的化学成分含量检测和质量评估。

牛奶是人类膳食结构中的重要组成部分，对其营养成分和质量的准确评估有着非常重要的生产意义。

该文介绍了红外光谱技术牛奶生产中各个环节中的应用，通过测定牛奶成分的含量，红外技术被用于产品定价和品质评价；掺假物质在牛奶中会引起光谱的变化，定性和定量模型的建立为牛奶质量快速鉴别诊断提供了便捷途径；牧场生产中，光谱被用于诊断奶牛酮病、机体能量状态。

该文对近年来国外利用红外光谱技术在牛奶成分和凝集性能预测、掺假和质量检测、奶牛健康养殖等方面文献进行综述，重点介绍乳蛋白成分、脂肪酸、凝集性能等牛奶性状红外光谱模型以及牛奶光谱特征，对不同研究中模型性能进行比较，以较为全面的评估光谱技术在牛奶性状、质量和奶牛养殖等方面的应用，并为今后的检测和研究发展提供参考。

%Infrared spectrum (IR) reflects the molecular structure of unknown material, and responds with varied chemical bonds. So it is used to determine chemical composition contents and evaluate product quality in livestock products extensively. Milk is a key part in human nutrition intake. And the exact determination of nutrients and the proper evaluation of quality have important significance for milk production. This paper introduced the application of IR in each link of milk production. Fat andprotein contents in milk vary in different dairy farms, and many factors affect milk quality, which contribute to the final price of raw milk in acquisition. Milk composition determination using IR is likely to give a quick and comprehensive evaluation for milk quality. Unknown and undeclared adulterants of milk threaten consumers’ health seriously. Qualitative and quantitative analysis models provide a convenient identification method for milk adulteration based on spectrum variation of adulterants. Milk trait related to cow health and robustness is very important for dairy farm management. Diagnosis of ketoacidosis and body energy status using IR instruments is helpful for accurate breeding in dairy farm. This paper reviewed recent literatures in order to evaluate the general trends of infrared spectroscopy application on milk production. On the basis of introducing the data processing and model building, this paper presented a review of the overseas and domestic researches on milk composition and milk coagulation properties using IR, especially for milk protein fraction and fatty acids composition. We compared the model performance of optical spectroscopy from different research reports. The effects of reference method, sample size and unit on model parameters were discussed in particular. Moreover, IR was efficient for phenotypes assessment and genetic selection based on these models. The variances of absorption on IR caused by adulterants spiked in milk not only indicated the appearance of milk adulteration, but also displayed the difference between cow milk and soy milk. Milk spectrum was proved to be heritable in specified wavelength, while some other bands varied with differentenviromental factors. And many literatures confirmed the correlation between cow’s feed and milk optical characteristic. Although nonnegligible random error and data variability existed in sampling, IR reflected energy status of dairy cows with moderate accuracy. Mid-IR has been also studied as a potential tool to predict several milk traits related to cow health, such as ketone bodies, which were closely related to cow fertility and production. IR was also used to predict methane emissions from cow digestive tract. The advantages of infrared spectroscopy analysis were emphasized, and we also listed potential challenges existing in instrument setting, data collection and model building. The objective of this paper was to highlight the application of infrared spectroscopy on milk traits, which was related to milk composition and quality, and dairy farm management. Considering the overall trends, we proposed some future research directions of this methodology on milk production, including prediction of trace nutrients, uniformity of references methods and units, possibility of spectrum assessment, and diagnosis of disorder and fertility. With the future developments in these areas, infrared methods would be more popular in milk composition determination, quality control, and dairy farm managements, with higher accuracy, efficiency and convenience.【总页数】11页(P1-11)【作者】杨晋辉;郑楠;杨永新;张养东;李松励【作者单位】中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，农业部奶产品质量安全风险评估实验室北京，北京 100193; 农业部奶及奶制品质量监督检验测试中心北京，北京 100193; 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193;中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，农业部奶产品质量安全风险评估实验室北京，北京 100193; 农业部奶及奶制品质量监督检验测试中心北京，北京100193; 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193;安徽省农业科学院畜牧兽医研究所，合肥 230031;中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，农业部奶产品质量安全风险评估实验室北京，北京100193; 农业部奶及奶制品质量监督检验测试中心北京，北京 100193; 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193;中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，农业部奶产品质量安全风险评估实验室北京，北京 100193; 农业部奶及奶制品质量监督检验测试中心北京，北京 100193; 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193【正文语种】中文【中图分类】S123;TS252.7【相关文献】1.近红外光谱在果蔬检测中的应用及研究进展 [J], 周玮婧2.近红外光谱在乳制品成分快速检测方面的应用研究 [J], 唐玉莲3.近红外光谱在乳制品成分快速检测方面的应用 [J], 任丹;朱运静;李玉静4.红外光谱在牛奶生产和检测方面的研究进展 [J], 张鑫; 董李学; 肖琎; 周鑫; 杜瑞焕; 张鹤鹏5.红外光谱在检测油品方面的研究进展 [J], 刘卓异;王笑;张恒;郭晓东;李慧蓉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

红外光谱分析技术在乳及乳制品检测中的应用李欢欢卜秀秀(蒙牛乳业(焦作)有限公司，河南焦作454150)摘要：近年来，国内乳品行业多次发生质量问题,导致国内乳品消费者的基本权益受到了威胁，国家就此提出了许多解决方法，且相关检测技术的研究也进一步提升，国内乳品行业质量得到了保障。

红外光谱分析技术在乳及乳制品的检测过程中起到了重要作用。

本文主要就红外光谱分析技术在乳及乳制品检测中的应用展开讨论。

关键词：红外光谱分析技术；乳及乳制品；检测；应用进入21世纪以来，我国社会经济及科技发展迅速，相关检测技术得到了完善，但随着技术的完善，越来越多的质量问题也得到了进一步的确认。

如从发生最早、危害最广的三聚！胺毒奶粉事件，再到多个品牌产品致病菌超标事件以及多次反复出现的化学添加剂超标事件等等，国家相关部门对此类事件进行了严厉的打击，进一步加强了相关物质的检测技术研究，此类事件得到了进一步解决。

然而这并不是结束。

虽然国家已经进一步完善了相关的检测技术，但始终有不良商家试图寻找法律及技术的漏洞，为满足其自身的欲望，使用不合格的化学添加剂以延长产品的保质期及增强口感，或使用非牛乳的其它蛋白来降低乳及乳制品的制作成本等等，可谓无所不有，而这首先要重视对先进计算机信息技术的应用，充分发挥出计算机信息技术的价值与作用，建立具备丰富育苗、移栽、造林知识和技术的信息平台，为新时期移栽造林工作的开展提供重要的参考。

其次要制定健全完善的移栽造林管理制度，明确移栽造林工作流程，保证移栽造林工作的科学化、规范化展开。

要健全并落实动态化监管制度，实现对苗木选种、培育、移栽、生长等全过程的标准化管理，达到最佳的苗木培育和移栽造林质量。

2.5加强后期养护苗木移栽造林后，做好后期的养护管理工作也具有重要的现实意义，这是保障苗木良好生长的关键。

在养护管理过程中，应密切留意不同苗木的生长状况，及时地发现缺苗、死苗等现象，及时进行补苗。

针对弱苗，应架设支架进行固定，避免其被刮倒。

红外线光谱技术在食品安全检测中的应用近年来，食品安全问题屡屡发生，引起了广泛的关注。

对于食品安全检测来说，传统的检测方法往往需要消耗大量的时间和成本，而且不够准确。

而红外线光谱技术的出现，为食品安全领域带来了新的希望。

本文将从红外线光谱技术的原理、特点、现状以及在食品安全检测中的应用等方面论述。

一、红外线光谱技术的原理红外线光谱技术是一种非破坏性的分析方法，其基本原理是利用物质的振动吸收谱特性进行物质结构的定性、定量和鉴别分析。

在分子中，原子、键和基团都有其独特的振动频率，当物质受到红外线光线作用后，分子内的某些振动会发生改变，从而引起红外辐射的一部分被吸收。

二、红外线光谱技术的特点1.快速、准确：红外线光谱技术具有操作简便、检测速度快、准确性高等特点，可对食品样品进行快速、准确、实时的分析。

其检测结果可在短时间内得出，从而提高了食品安全检测的效率。

2.非破坏性：红外线光谱技术无需进行样品的前处理，也不会对食品的品质和风味产生影响。

因此，可保证食品样品的完整性和安全性。

3.多组分、多指标：红外线光谱技术不受样品形态、成份数目等限制，可同时进行多种成份、多个指标的定量分析，具有高通量测量的能力。

三、1.食品快速鉴别：红外线光谱技术可对不同种类的食品进行快速鉴别和分类，如玉米、大米、豆类、饼干等。

2.食品污染检测：红外线光谱技术可检测食品中的有害物质、重金属、农药等污染物，如铜、镉、铅等重金属的检测。

3.食品成分分析：红外线光谱技术可进行多成分、多指标的食品成分分析，如面粉中蛋白质、淀粉、脂肪等组分的分析。

4.食品质量检测：红外线光谱技术可通过食品的红外光谱图谱分析，快速检测食品质量的好坏和不同品种之间的差异，如酒类、水果、柿子、粉类等。

四、红外线光谱技术应用现状目前红外线光谱技术已经在食品安全检测中广泛应用，各个国家的食品检测机构都开始使用该技术。

以中国为例，目前针对食品中污染物和添加物、食品加工、储存和运输过程中的变质等问题，国家标准已经规定了采用红外光谱技术进行检测，并开展了红外线光谱技术标准的制订和应用推广。