基于傅里叶变换红外光谱与化学计量学的印加果籽油真实性分析研究

本研究针对印加果籽油（SIO）掺假问题，采用傅里叶变换红外光谱（FTIR）结合化学计量学方法，成功实现了对初榨椰子油（VCO）掺假的精准定量（R2>0.999）与100%准确分类，为食用油质量控制提供了快速无损的分析策略。

　　

印加果（Plukenetia volubilis L.）籽油（Sacha Inchi Oil, SIO）因富含ω-3脂肪酸而在全球油脂工业中备受关注，但其真实性常受低价油脂掺假威胁。研究人员通过傅里叶变换红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）结合化学计量学手段，开发了一种高效鉴别SIO掺假的新方法。

研究强调光谱预处理技术（包括信号校正、归一化、数据缩放和光谱导数处理）对提升模型性能的关键作用。FTIR凭借快速、无损的特性，在721 cm?1处成功捕获-cis-CH₂=CH基团的C-H弯曲振动特征，该信号源自不饱和脂肪酸（如亚油酸、油酸、棕榈油酸和α-亚麻酸），成为区分SIO与其他食用油的标志性谱带。

采用3008–712 cm?1波段内未经信号校正的一阶导数FTIR光谱，构建的偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）校准模型精准量化了SIO中初榨椰子油（Virgin Coconut Oil, VCO）的掺假浓度：校准均方根误差（RMSEC）为1.07，预测均方根误差（RMSEP）为1.28，实际值与预测值相关性R²达0.9994（校准集）和0.9992（验证集）。判别分析更实现了纯品与掺假样本的100%准确分类。

该研究凸显了FTIR与化学计量学联用在食用油质量控管中的潜力，为工业级标准化检测提供了可推广的技术范式。