低场核磁协同电子鼻感知的水产品新鲜度检测方法（征求意见稿）

T/XXXXXXXXX—XXXX低场核磁协同电子鼻感知的水产品新鲜度检测方法本文件规定了利用低场核磁共振（LF-NMR）技术协同电子鼻感知技术检测水产品新鲜度的方法及设备要求。本文件适用于鱼类、虾类、贝类等水产品新鲜度的快速、无损检测。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有修改单)适用于本文件。下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB4789食品安全国家标准食品微生物学检验水产品及其制品采样和检样处理GB4789.3食品安全国家标准食品微生物学检验大肠菌群计数GB4789.4食品安全国家标准食品微生物学检验沙门氏菌检验GB4789.10食品安全国家标准食品微生物学检验金黄色葡萄球菌检验GB4789.15食品安全国家标准食品微生物学检验霉菌和酵母计数GB4789.26食品安全国家标准食品微生物学检验商业无菌检验GB/T5009.208食品中生物胺含量的测定GB5009.228食品安全国家标准食品中挥发性盐基氮的测定GB/T6379.3测量方法与结果的准确度(正确度与精密度).第3部分：标准测量方法精密度的中间度量DB4420/T51脆肉鲩鱼肉脆度的测定质构仪法T/XXXXXXXXX—XXXX3术语和定义一种基于核磁共振原理的分析技术，利用强度低于0.5特斯拉（T）的静磁场对样品中的原子核（通常是氢核）进行激发和检测。在外加磁场作用下，样品中的氢核会发生能级分裂，并在射频脉冲激发后产生共振信号。通过检测这些信号的弛豫特性（如横向弛豫时间T2和纵向弛豫时间T1可以获取样品中水分子的分布、流动性以及与其他物质的相互作用信息。一种模拟生物嗅觉系统的仿生设备，由传感器阵列、信号处理系统和模式识别算法组成。它通过传感器阵列对气体或挥发性有机物进行检测，生成与气味相关的信号，并利用模式识别技术对信号进行分析和分类，从而识别和区分不同的气味特征。水产品在捕捞或宰杀后，其感官、理化、微生物等指标保持或接近鲜活状态的程度。4方法原理利用LF-NMR技术检测水产品中水分子的弛豫特性，结合电子鼻感知技术检测水产品挥发性气味物质，通过建立数学模型，实现对水产品新鲜度的快速、无损检测。5仪器设备5.1低场核磁共振分析仪磁场强度：≤0.5T；探头频率：应与被测样品中氢核的拉莫尔频率相匹配；温度控制精度：±0.5℃,应具备数据采集和处理功能传感器阵列：应包含对水产品特征气味敏感的传感器；采样系统：应保证采样过程的重复性和稳定性；模式识别系统：应能够对传感器信号进行分析和处理，并输出识别结果。6样品制备T/XXXXXXXXX—XXXX按照GB4789食品安全国家标准食品微生物学检验水产品及其制品采样和检样处理的规定进行取样。6.2样品处理将样品切成大小均匀的块状，确保样品形状和重量一致，滤纸吸干样品表面水分。7检测步骤利用强度低于0.5T的静磁场进行的核磁共振测定，开启低场核磁共振仪，预热并校准设备，确保磁场和探头处于稳定状态，将样品放入核磁共振测定管并置于核磁仪器中。根据样品特性设置检测参数，包括温度、采样次数、回波时间（TE）和重复时间（TR）启动检测程序，采集样品中水分子的弛豫信号（T1、T2）。对采集的弛豫信号进行反演处理，提取特征参数（T2峰面积、峰比例等用于新鲜度评估。将待测水产品样品切成均匀大小，放入密封容器中，在恒温条件下静置30min，使挥发性气味物质充分释放。开启电子鼻设备，预热传感器阵列，确保系统稳定，使用洁净空气或惰性气体对传感器进行基线校准，消除环境干扰。将样品容器与电子鼻采样系统连接，启动采样程序，以恒定流量采集样品挥发性气体，传感器阵列对气体成分进行响应，记录各传感器的信号值。对采集的信号进行预处理（如基线校正、去噪提取特征参数（如响应值、特征峰等）。利用内置算法或模型对特征参数进行分析，识别样品气味特征，输出新鲜度评价结果。检测完成后，用洁净空气清洗传感器，避免交叉污染。7.3新鲜度测定按DB4420/T51规定的方法测定7.3.2挥发性盐基氮按GB5009.228规定的方法测定按GB/T5009.208规定的方法测定按GB4789.26规定的方法检验。按GB4789.3规定的方法检验。T/XXXXXXXXX—XXXX7.3.6致病菌（金黄色葡萄球菌、沙门氏菌）按GB4789.10、GB4789.4规定的方法检验。7.3.7霉菌和酵母菌按GB4789.15规定的方法测定。8数据分析对采集到的弛豫信号进行反演，得到样品的弛豫时间分布。提取与样品新鲜度相关的横向弛豫时间T2。8.2电子鼻数据分析对采集到的传感器信号进行预处理，进行基线校正和去噪，提取与样品新鲜度相关的传感器响应值和特征峰面积。8.3模型建立将LF-NMR和电子鼻提取的特征参数作为输入变量，样品新鲜度指标作为输出变量，利用主成分分析以及偏最小二乘法建立水产品新鲜度与水分/风味的数学模型。9结果表示根据建立的