【拉曼光谱技术在食用油检测中的应用分析10000字】

拉曼光谱技术在食用油检测中的应用研究目录TOC\o"1-2"\h\u21010摘要 128071第一章绪论 1314511.1研究背景及意义 1235741.2本文主要内容及结构 2255471.3拉曼光谱技术发展现状 214508第二章实验材料与方法 7275162.1实验材料与仪器 777772.2实验材料 8175753.1实验结果 10292213.2特征波长的选取与验证 12125883.3小结 18256654.1结论 19262284.2展望 192487参考文献 20摘要食用油作为当前人们日常消费和食品加工中的重要原料，其质量与成分对于人们的身体健康有着重要影响。本课题以食用油作为研究对象，采用拉曼光谱检测方法与化学计量学相结合，深入研究了食用油的拉曼光谱的特征及其检测方法，为测量食用油提供了一种方法。通过分析拉曼光谱检测的研究概况，结合实际情况，探讨了拉曼光谱技术在食用油检测的重要意义和发展趋势；设计不同的实验方案，配置了不同的油样并进行了样品的拉曼光谱检测。为食用油的劣化分析提供了一种实用的检测方法，为食用油的食用安全奠定了一定的前期基础。关键词：拉曼光谱技术；食用油；检测787450929第一章绪论10073688981.1研究背景及意义世界上最大的食用油生产国、消费国、进口国和出口国是中国。2017年，中国食用油消费量达到3751.5万吨，比2016年增加近150万吨。食用油在人们的日常生活中起着不可替代的作用。它是人们日常饮食的基本组成部分。其科学的营养成分逐渐成为社会关注的焦点。营养混合食用油由多种精炼油制成，富含多种营养成分。与传统食用油相比，调和油的理化性质可以通过改变原料油的含量来调节。同时，食用油中脂肪酸的含量也发生了变化，这也能满足人体的最佳营养比例。近年来，食用油市场日益多元化、差异化和高档化。不同价格的食用油往往在味道、原料和营养成分上有所不同。人们能否食用健康安全的食用油已成为人们关注的话题。世界上已经设计并研发出了很多种类的食用油的检测方法。但是由于仪器的开发成本，还有技术上的限制，导致这些检测仪器在使用的过程中会受到很大的限制，比如其成本，其稳定性，检测出的数值是否准确等问题一直都是值得我们去考虑的问题。拉曼光谱是一种难得的无损检测的分子振动光谱，其通过激发光和物质化学键的相互作用，使物质分子改变了散射光的频率形成比较明显的散射现象，具有独特的指纹效应，提供了被测物质的化学结构、污染杂质及分子相互作用等内部信息；拉曼光谱最大的特点，就是其光谱与入射光的频率无关，只与被照射样品本身的性质有关。这种对应关系使拉曼光谱得以被应用于诸多场合的物质分析与鉴别。此外，用拉曼光谱对样品进行检测时，无需对样品进行预处理，在检测过程前中后也不会对样品造成损坏，这极大地方便了检测流程，也降低了对拉曼光谱仪本身以外其他检测所需条件的要求。除了可以对物质类别进行分析，我们还可以通过对拉曼光谱的强度来分析待检测物质的浓度，这是由于线性拉曼散射过程中拉曼散射的光子数与被辐射的分子数量的正比关系。由此可见，基于拉曼光谱的物质检测与分析在简便的同时，又可兼顾类别与浓度的分析，可谓面面俱到。在对于有机化合物的检测上，拉曼光谱检测法已经发展的很成熟，此是高效方便的领先科技，凭借自身独有的特点开始被普遍使用在众多行业。本文就对拉曼光谱技术在食用油检测中的应用进行探究，解决食用调和油检测过程中样品含量模糊、组分种类繁多、各组分对检测结果具有相互作用等因素导致的诸多问题。879957381.2本文主要内容及结构本文主要研究拉曼光谱技术在食用油检测中的应用，首先阐述我国食用油使用现状以及研究背景意义以及当前食用油的常用检查方法，并对拉曼光谱技术的应用现状进行综述。其次是对拉曼光谱技术检测食用油的检测实验过程进行阐述，得出拉曼光谱技术检测食用油的光谱分析以及检验结果。1.31893530889拉曼光谱技术发展现状10134865301.3.1拉曼光谱原理1930年，在印度加尔各答大学工作的拉曼教授被授予当年的诺贝尔物理学奖，表彰他发现了光的散射以及以他名字命名的拉曼散射定律。拉曼散射是指当一束一定频率的激光照射到样品表面时，物质中的分子与光子碰撞发生能量转移，改变了组成分子的原子团振动态，从而发射出不同频率的光的现象。因散射光的频率只与原子团的特性有关，不同的原子团拥有独一无二的振动方式，因此产生的光谱又被称作指纹光谱，可应用于物质检测与鉴别。利用拉曼光谱可以将处于红外区的分子能谱转移至可见光区，便利人对其观测，是人们研究分子结构的得力助手。图1由图1我们可以看到，入射光照射到样品表面后，散射光将分为三个部分：一部分为频率不变的瑞利散射光，另外两部分分别为频率变低与频率变高的拉曼散射光。1930年，美国光谱学家.将频率变低的散射光称为斯托克斯拉曼散射光，频率变高的散射光则称为反斯托克斯拉曼散射光。在激光器出现以前，拉曼散射的强度微弱，仅为瑞利散射强度的千分之一，很难得到完善的光谱并投入实际应用。激光器的出现很好地解决了这个问题，强单色性、方向性及高强度的激光成为了获得拉曼光谱的理想光源。图2图2图3拉曼作为拉曼散射这一反常散射的发现者，又身为印度这样在当时较为落后的第三世界国家的科学家，为科学做出了巨大贡献，其发奋图强、投身科研的精神令人钦佩。获得诺贝尔物理学奖后，拉曼与其他学者一同创建了印度学院，为印度国内的科技发展打下基石。基于其发现的拉曼散射，拉曼光谱这一技术也不断在医疗、化工、文物修复等诸多领域得到应用，推动着这些领域的技术进步与发展。拉曼光谱最大的特点，就是其光谱与入射光的频率无关，只与被照射样品本身的性质有关。这种对应关系使拉曼光谱得以被应用于诸多场合的物质分析与鉴别。此外，用拉曼光谱对样品进行检测时，无需对样品进行预处理，在检测过程前中后也不会对样品造成损坏，这极大地方便了检测流程，也降低了对拉曼光谱仪本身以外其他检测所需条件的要求。除了可以对物质类别进行分析，我们还可以通过对拉曼光谱的强度来分析待检测物质的浓度，这是由于线性拉曼散射过程中拉曼散射的光子数与被辐射的分子数量的正比关系。由此可见，基于拉曼光谱的物质检测与分析在简便的同时，又可兼顾类别与浓度的分析，可谓面面俱到。将拉曼光谱应用于本文所着重关注的人体皮肤生物组分检测时，拉曼光谱的另一个特点也浮出水面。人体皮肤作为人体活性组织的一部分，起到保护、缓冲等重要作用，因而我们希望能在不破坏其生物组织活性的情况下进行检测。我们知道，人体皮肤内含有共占人体内全部水量20%-30%的水，对人体皮肤做生物组分检测时，必须考虑水的影响。水的拉曼光谱微弱（如图4所示），且谱线简单，几乎不影响对其他组分的拉曼光谱检测。水干扰小这一特性也使拉曼光谱成为医疗领域重要的研究手段。图419753053531.3.2拉曼光谱的实际应用（1）拉曼光谱在有机化合物中的应用对于有机化合物的研究是发展的趋势。在对于有机化合物的检测上，拉曼光谱检测法已经发展的很成熟了，它与其他的光谱都是互补的，例如红外光谱。假如分子机构中存在着一个对称的非极性化学键，如C-C，S-S，C=C，N=N，C=C，如果用近红外光谱去检测其化学键的波长，会发现其光谱很微弱；反而如果用拉曼光谱去检测其化学键会发现用拉曼光谱检测出的光谱很强烈。因此，一些用红外光谱检测不出来的或者光谱很微弱的信息，可以尝试用拉曼光谱去检测，可能会得到相对满意的结果。拉曼光谱检测装置并不是只有在上文所说到化学键上有用处，对于其他的化学键它也可以很好的检测出他们的存在，就比如1)对于碳氮双键，碳硫双键，硫氢键的伸缩与振动；2)对于一些对称吸收和振动的环形化合物;3)X=Y=Z，C=N=C，0=C=0的对称伸缩振动；[]（2）用于无机物及金属配合物的研究拉曼光谱不仅可以对上文所述的物质进行研究，还可用于对磷酸盐、硼酸盐、亚硝酸盐、碳酸盐等无机化合物的结构和相变进行研究。在对于碳和碳的化合物、矿物质和半导体领域中拉曼光谱也很适用。碳由于原子的排列顺序不同，所组成的物质也不一样。例如石墨、金刚石，以及近代发现的球碳和碳纳米管。而且由于碳的化学键组成有很多种，所以每种结构对应的特征拉曼光谱都不一样，导致它的特征峰也不一样。检测碳原子用拉曼光谱可以得到明显的效果。世界上有很多种类的矿物质，在对于这些矿物质的结构和组成上检测，拉曼光谱有重要意义，所以拉曼可以用在对于一些宝石方面的鉴定。对于一些红外光谱检测不出的信息时，拉曼光谱却可以检测出来。例如，对于汞离子来说，红外光谱检测无法检测出它的信息，但相反运用拉曼光谱反而可以测出它的光谱曲线。对于查阅的资料显示，冯敏运用拉曼散射进行了对改进Lely法生长的SiC单晶质量研究[]，获得了为6H-SiC的结构试验样品，其中实验样品中有着大部分的缺陷，包括4H-SiC晶型，首次给出了SiC的100-4000cm范围内的拉曼光谱。Nakashima也利用拉曼散射研究了SiC晶体内部结构的缺陷[]。SiC晶体内部结构的缺陷利用X-衍射、电子扫描、离子柱分析以及在磁场中响应的光谱也可以检测出来。程红艳利用拉曼光谱对C60衍生物研究发现，C60衍生物的拉曼光谱有了明显不同，说明有机官能团的出现使得C60分子的结构发生了变化[]。Prabakar利用Cd0.6Zn0.4Te多晶体所表现拉曼光谱的性质[]，分析Cd0.6Zn0.4Te多晶体薄膜的结构，拉曼散射实验表明薄膜的表面被Te腐蚀并且被氧化，其测试结果与XPS检测结果相一致。半导体的检测用拉曼光谱是很有必要的[]。通过拉曼光谱检测半导体材料将会在以下几个方面应用相对于广泛:首先是可以了解它组分是什么;再然后可以得到它本身结构体，为以后的研究做下的铺垫;拉曼光谱还能得到它的温度是多少以及该物质应力范围是多大；于此同时还能够分析出其中的杂质。（3）拉曼光谱在生物大分子中的研究在生物学上，也有关于拉曼光谱的应用，在对于生物高分子在一些溶液中，对于它们的结构变化，酸碱性的大小，温度变化的大小，分子的状态都可以运用拉曼去检测。而且拉曼检测这些并不需要太多的样品，只需要一小部分，相对于其他的方法，用拉曼光谱也会显得很有优势。在对一些官能团的测定上，拉曼光谱有着其他方法不可媲美的地方。因为每组官能团对应的波长不一样，所以在拉曼光谱的显示上就会有不同的峰值。[]我们可以根据峰值的的位置来判断其官能团是什么，通过峰值变化的大小，来判断其含量的多少。拉曼光谱检测检测快速，还能进行连续测量。在具有许多优点的同时，拉曼光谱也有一些需要注意的不足之处，比如拉曼光谱会使样品产生荧光，阻碍设备接收样品的拉曼信号，导致测量有误差或是检测不出样品特征谱线。此外，拉曼光谱检测的灵敏度也比较低，每次都需等待加载到百分之百才行，每加载完一次数据就会更新一次。在经济技术飞速发展的今天，拉曼光谱技术也紧跟时代的脚步在飞速发展，从最初日光，到汞弧灯，到60年代的激光技术，到拉曼探针，再到如今表面增强拉曼光谱技术[]、共振拉曼光谱技术[]、共焦显微拉曼光谱技术[]、傅立叶变换拉曼光谱技术[]以及与其他分析技术联用，被大量应用于石化、环化、材科等行业[]，在未来，拉曼光谱检测技术也会有更加广阔的应用市场。气、液、固态分子中都存在拉曼光谱[]，检测范围非常广；拉曼光谱的取样量少，毫克级别的样品也可以得到测量信息；检测灵敏度高，可以进行实时监测。油样中的每种组分都具有不同的吸收频率、强度、吸收谱带和吸收峰[]，不同的组分就有不同的特征拉曼光谱，由此，我们可以依据特征拉曼光谱的不同来辨别油样中的组分、分析物质的结构。第二章实验材料与方法2.1实验材料与仪器2.1.1拉曼光谱仪拉曼光谱技术如图5所示，该系统是通过激光器产生光源，通过拉曼探头对样品进行检测，在通过拉曼光的散射通过光纤将光传递到拉曼光谱，从而得到样品的拉曼光谱图。图5拉曼原理图拉曼光谱仪的波长范围可在185-1100nm范围内配置同时可更换狭缝；光学分辨为0.14-7.7nm(FWHM)，一般都会取决于具体配置；系统信噪比 为1000：1；A/D分辨率为18bit；动态范围为85000（典型）；TE制冷为最低可致冷至比室温低40摄氏度，使用温度范围-40度至50度。图6拉曼光谱仪2.1.2FA系列电子天平简介：FA系列的电子天平在工矿企业、科研机构、高等院校实验室等运用都比较普遍，该系列电子天平被用做质量分析和精密称重都是比较理想的工具。该系列天平具有很多优点，其外形简洁美观大方、操作快捷方便，读数迅速稳定准确、功能齐全等是比较好的一款设备。FA系列的电子天平称量范围是从零克到一百克以内；它的实际标尺分度值为0.1mg；去皮范围是0-100g；最大允许误差是0.5e/1e;重复性误差为1e。使用时的注意事项：在每次使用前都应进行预热（接通电源半小时以上），校准。使用其称量液体时，要注意秤盘洁净，滴加液体时要注意不能溅射到秤盘上。而且在称量中途不能将重物放在支撑天平的支持面上。2.2实验材料2.2.1实验材料的选取实验所用的食用油样本均在超市购买，为了保证样本的多样性，注重选择购买不同地区、不同种类和不同品种的食用油，避免因实验的偶然性产生误差，从而保证实验数据的可靠性。表1所示为研究所用食用油样本的具体信息。表1食用油样品编号种类生产日期1菜籽油2021.1.202大豆油2021.10.203花生油2020.11.21为模拟销售过程中的仓储或货架储存条件，所有食用油样品均存放在20°C的暗室中，相对湿度低于15%。储存的食用油每个月取样一次,每瓶取样20mL。这样，每个月可以获得12个食用油样本。2.2.3实验方法（1）样本的预处理为了使试验样本成为均匀的乳液，更好的模拟实际矿山设备用油的情况，也使近拉曼光谱测量时光谱均匀，使试验结果更加准确，拟合模型更加贴合实际使参考意义更大。具体预处理方法是在样本配制完成后，密封，放入超声波清洗器中振荡，振荡功率为；50W，振荡温度为：25℃，振荡时间为：4h；试验中要注意使用拉曼光谱仪测量时，随着时间的变化，得到的光谱数据和峰值有细微变化。经过多次试验对比，和观察试验样本随时间变化状态，得知试验样本在从超声波清洗器中取出十分钟内属于不稳定状态，取出后需静置十分钟测量数据较为准确，静置时间超过三十分钟会出现样本分层现象，所以在试验样本取出后10-20分钟测量就不会出现数据波动现象。同时在处理数据中，一组油样取出三组，取其平均数值，会大大减少油样的误差性。本实验通过海洋光学(OceanView）软件来得出拉曼光谱图像,首先需要将激光器控制器OHLaser设置成合适的参数，经过对比，将参数设置成400，可以得到清晰且稳定的拉曼图像。设置海洋光学(OceanView）中Raman模块中的参数，将积分时间设置为1s；多次扫描平均为20；滑动平均宽度为2；勾选非线性校正。此参数是通过进行多次不同参数的试验进行对比，根据图像的清晰度，曲线的光滑程度得出的。在检测油样时就可以自动的扣除背景光，然后可以得到油样准确的光谱图。实验油样的检测：对于样品油样的检测，我们需要将一组样品进行三组实验，从而得到相对于准确的数据，因为拉曼光太过于微弱，光源很不稳定，导致测得的油样样品的数据会因为环境的因素还是由于实验中操作的因素造成很大的影响。注意事项：①关于比色皿的清洗：每次做完实验，由于油样并不溶于水，需要将比色皿用石油醚清洗，将比色皿内的油渍清洗干净，否则比色皿中的残留的油样将会对下一次测量的样品结果造成影响。而且需要注意的是不能用手去触摸光滑玻璃面，否则会将光滑玻璃面上沾上污渍，使得实验结果不准确。做实验或者清洗的时候只能手持粗糙的一面，如果不小心将油渍沾到了光滑面，需要用纸巾或者清洁布去擦拭后用石油醚将其冲洗。手持比色皿的正确姿势图如图13。②每次对样品测定时，都需要等拉曼光谱逐渐稳定，拉曼光谱的峰值相对于不在变化，这时候才能进行数据记录和数据处理。③在测定样品时，需要将遮挡光源的遮光盖盖好，同时测定时，不能去触碰遮光盖，拉曼光很容易受到外界光的影响导致数据不准。3实验结果与分析3.1实验结果试验油样共30组，试验温度25℃，试验湿度55%，环境光为稳定光源。每个试验样品取其上层，中心，下层三个部分进行检测记录光谱数据，计算其平均数作为样品的光谱数据。发动机油试验样本共30组，30组油样的拉曼光谱图谱如图13所示，试验样本在波长148nm、150nm、153nm、171nm和268nm附近有明显的峰值存在，由于采集时受到温度、测量静置时长、试验样本稳定性、环境光等诸多影响因素的存在，使得光谱图可能达不到预期的稳定性，有必要采取一定的预处理方法降低原始拉曼光谱中的误差，所以将拉曼光谱数据进行一阶导数处理，再次拟合光谱曲线，可以看出处理后的光谱数据很好的保留了原始数据的图谱特征，并且曲线平滑度获得了明显的改善。样本取出后10-20分钟测量就不会出现数据波动现象。图7数据图谱通过光谱图可以得到一些明显的结论，首先在同一波长的情况下，含毒素量越高，光的强度越大。同时可以看出有一些含毒素率在相同间隔的情况下，两条光谱曲线之间的距离却不一样，就比如在含毒素率为0.001、0.002、和0.003这三组曲线之间，含毒素率0.001与0.002曲线之间的距离比含毒素率0.002与0.003曲线之间的距离小一些。不仅仅是这两组存在这样的情况，在间隔相同的几组含毒素率中，都存在这样的问题。通过以上的问题，查阅了相关的文献与资料得出，拉曼光谱是很微弱的光，很容易受到外界光的影响。油样在振荡的时候机器会加热，很容易使样品中产生气泡，检测前必须等到气泡消失，油样样品才能进行检测。该现象为试验误差导致，配制试验样本时，由于振荡的蒸发以及不同样本的不可控因素导致的误差积累，最终导致出现曲线出现大幅度下降现象。且由于海洋光学中拉曼板块设定的积分时间过长，每次要等到加载到百分之百才可以，且拉曼光谱很不稳定，可能加载到了百分之百，但是在下一组积分时间内，再次加载到百分之百时，它的曲线与上次积分时间内的曲线已经差别很大了，甚至峰值都已经变化了。所以在检测油中毒素时，需要等到拉曼光谱图相对稳定后再去记录数据。不同油样会在不同的特定浓度区间内产生曲线大幅度下降现象。其原因也可能为油样在特定浓度区间内经过振荡混合后产生大幅度变化，会产生某种特殊反应，使其内官能团含量增加。同时，也会导致每组拉曼曲线之间的间隔不一样，出现上图中的情况。该结论需进行多油样试验进行验证分析。图8导数图3.2特征波长的选取与验证为了更好的得到含毒素率与光的强度之间的关系，我们需要将得到的数据进行拟合处理，通过拟合，我们可以更加清楚地了解到数据与数据之间的关系。本次拟合运用的是MATLAB中的cftool工具箱。MATLAB本身就是一个相对于全面的软件，它既可以对图像进行处理，还能对数据进行分析。对于运用cftool拟合工具箱进行拟合，相对于其他的拟合软件，更加的简单，便捷。它其中有很多的函数类型，我们可以通过比较选择最优的函数类型进行去拟合，从而得到最优的拟合方程，使得我们的预测更加的准确。通过含毒素率与光的强度相对关系，运用MATLAB求出对含毒素率影响较大的几组波长。假设运用四次多项式对数据进行拟合，先建立一个方程Ax=α，求出它各个多项式的系数A，x是含毒素率，α是光的强度，通过此多项式求出A的解，再求出矩阵A的转置矩阵，然后求出转置A的阶梯阵，同时还可以求出A转置矩阵的秩，秩就是对含毒素率影响较大那几组波长，通过运算可以得出一共五个秩，说明有五组对含毒素率有较大的影响的波长，分别是148,150,153,171,268。然后去对应的光强与含毒素率的数据中，选择对应的波长对应的光强。然后运用cftool工具箱去对该数据进行拟合，为满足实验拟合的严谨性，取10%的试验样本数据作为验证集，验证集采取随机选取方式得到，即27组原光谱数据作为校正集，3组原数据光谱作为验证集。验证集分别是含毒素率为0.15%、0.4%、0.7%的油样。通过对比相对误差是否小于10%，以此来验证此假设的方程是否合理以及波长是否可以当做油中毒素参考。以下是拟合方程的数据和曲线图。其中γ为标准光强；f（x）为实际光强；P为相对误差。p=（1）波长为148时拟合的方程与曲线图f(x)=p1=-4.68×1010p2=5.44×108p3=3.08×106p4=-5.58×104p5=227图SEQ图\*ARABIC9第一组波长拟合曲线通过对第一个波长的拟合的方程，可以将三组验证组带入此方程，验证此方程是否成立，以下是对含毒素率为0.15%，0.4%，0.7%带入此方程的相对误差的求解。结果如下：含毒素率x0.15%0.4%0.7%实际光强f(x)1527662标准光强γ1628167相对误差P6,17%6.17%7.46%通过验证的相关误差全都小于10%，说明波长为148时的光强与含毒素率拟合出的方程成立。波长为150时拟合的方程与图像f(x)=p1=-9.51×1010p2=1.09×109p3=6.58×106p4=-1.16×105p5=469.9图SEQ图\*ARABIC10波长为150时拟合的曲线通过对第二个波长的拟合的方程，可以将三组验证组带入此方程，验证此方程是否成立，以下是对含毒素率为0.15%，0.4%，0.7%带入此方程的相对误差的求解。结果如下：含毒素率x0.15%0.4%0.7%实际光强f(x)314158128标准光强γ337165137相对误差P6.82%4.24%6.57%通过以上的相关误差全都小于10%，说明波长为150的光强与含毒素率拟合出的方程成立。波长为153时拟合的方程与图像f(x)=p1=-1.45×1011p2=1.65×109p3=1.03×107p4=-1.79×105p5=726图SEQ图\*ARABIC11波长为153时拟合的曲线通过对第三个波长的拟合的方程和曲线，可以将三组验证组带入此方程，验证此方程是否成立，以下是对含毒素率为0.15%，0.4%，0.7%带入此方程的相对误差的求解。结果如下：含毒素率x0.15%0.4%0.7%实际光强f(x)483244199标准光强γ520257213相对误差P7.11%5.06%6.57%通过以上的相关误差全都小于10%，说明波长为152时的光强与含毒素率拟合出的方程成立。波长为171时拟合的方程与图像f(x)=p1=-3.22×1011p2=3.65×109p3=2.37×107p4=-4.05×105p5=1644图SEQ图\*ARABIC12波长为171时拟合的曲线通过对第十组波长的拟合的方程和曲线，可以将三组验证组带入此方程，验证此方程是否成立，以下是对含毒素率为0.15%，0.4%，0.7%带入此方程的相对误差的求解，其中P为相对误差。含毒素率x0.15%0.4%0.7%实际光强f(x)1101556452标准光强γ1180585485相对误差P6.67%4.87%6.86%通过以上的相关误差全都小于10%，说明波长为171时的光强与含毒素率拟合出的方程成立。波长为268时拟合的方程与图像f(x)=p1=-4.59×1011p2=5.44×109p3=2.84×107p4=-5.39×105p5=2232图13波长为268时拟合的曲线通过对第48组波长时拟合的方程和曲线，可以将三组验证组带入此方程，来验证此方程是否成立，以下是对含毒素率为0.15%，0.4%，0.7%带入此方程的相对误差的求解，其中P为相对误差。含毒素率x0.15%0.4%0.7%实际光强f(x)1504762617标准光强γ1611796661相对误差P6.66%4.23%6.62%通过以上的相关误差全都小于10%，说明波长为268时的光强与含毒素率拟合出的方程成立。3.3小结验证结果如下：0.00150.0040.007精度是否符合波长（nm）hansha含毒素率实际光强f（x）标准光强γ相对误差P实际光强f（x）标准光强γ相对误差P实际光强f（x）标准光强γ相对误差P148nm1521626.17%76816.17%62677.46%是150nm3143376.59%1581664.76%1281386.61%是153nm4865206.66%2442574.76%1992316.75%是171nm110111806.67%5565854.87%4524856.86%是268nm150416116.66%7627964.23%6176616.62%是通过对特征波长的提取和处理，验证了运用的四次多项式进行对数据拟合是成立的，充分的利用了所分析得到的有效波长的线性和隐含的非线性关系，建立起了基本方程模型，同时得到在波长为148nm,150nm,153nm,171nm,268nm的拟合的方程相对准确，可以作为油中毒素检测的参考。经过对未知油样验证，误差范围为4.23%-7.46%，说明提取的特征波长和含毒素量的模型科学合理。与传统方法相比拉曼光谱检测技术具有快速,同时测量多种理化性质、绿色环保及操作方便等特点。4结论与展望4.1结论本文对拉曼光谱技术在食用油中毒素的检测进行了研究，结合MATLAB中的cftool工具箱进行了数学建模。得到了含毒素率与光的强度之间的关系，同时得到了拉曼光谱对油中毒素检测中变化明显的特征波长分别为148nm、150nm、153nm、171nm、268nm，并取得了较好的成果。经过对未知油样验证，误差范围为4.23%-7.46%，说明提取的特征波长和含水量的模型科学合理。与传统方法对比可以得出拉曼光谱具有相应快速，操作简单等特点。4.2展望本文使用的利用拉曼光谱预处理的方法有一个限制条件：食用油中只有少量毒素，其拉曼光谱是较为简单的。如果拉曼光谱比较杂乱，则该种方法还有待考量，如食用油中包含了其他的杂质，它的拉曼光谱就没有单一杂质的吸收光谱简单、清晰，谱峰尖锐，所以本次研究设计结果，对包含多种杂质的食用油检测中存在一定的局限性。在下一步进展里，需要多使用几种预处理方法，进行对比分析，使拉曼光谱检测的适用范围更大，效验结果更加精确。拉曼光谱的吸收光谱特征峰的确定问题，对于现在来说是比较困难的，而且选取用来校正处理的特征峰有差别，所得到的校正结果差别也很大。在本次研究中，因为无法通过试验手段来获取特征峰，所以只能通过查阅资料与讨论后确定，使用前人对拉曼光谱的特征峰的研究结果来选取本次研究中的特征峰选取。在下一步进展里，需要采用自