便携式近红外光谱结合新型化学计量学算法快速无损测定特级初榨橄榄油酸价与过氧化值

本研究针对特级初榨橄榄油(EVOO)质量评估中传统检测方法耗时耗材的问题，开发了基于便携式近红外(NIR)光谱与蛇优化器组合移动窗口(SOCMW)算法的快速检测技术。通过比较五种模型（PLSR、VCPA、IRIV、IVSO、SOCMW），证实SOCMW模型在预测酸价和过氧化值时具有最优性能（RP 2 0.9，RPD>3），为EVOO质量筛查提供了高效无损的解决方案。

　　

在健康饮食风潮席卷全球的背景下，特级初榨橄榄油(EVOO)因其"液体黄金"的营养价值备受追捧。然而，高昂的价格使其成为掺假冒充的重灾区，而传统检测方法——通过滴定法测定酸价(游离脂肪酸含量)和过氧化值(氧化程度)——不仅需要有毒化学试剂，单次检测耗时长达数小时。更棘手的是，EVOO在储存过程中易受光氧影响导致品质劣变，国际橄榄油理事会(IOC)虽将这两项参数列为核心质量指标，但现有检测技术难以满足市场快速筛查需求。

针对这一痛点，中国的研究团队创新性地将便携式近红外(NIR)光谱仪与智能算法结合，开发了一套"光谱+AI"的解决方案。便携式NIR设备可在现场30秒内完成光谱采集，而团队原创的蛇优化器组合移动窗口(SOCMW)算法，通过模拟蛇类觅食行为的智能搜索策略，从高达1500个光谱波长中精准锁定与酸价、过氧化值最相关的特征波段。研究对比了五种分析模型，结果显示SOCMW模型的预测精度显著优于传统方法，其预测集决定系数R_P
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突破0.92，性能偏差比(RPD)达3.5以上，这意味着该技术已具备替代实验室检测的潜力。这项发表于《Journal of Food Composition and Analysis》的研究，为海关稽查、商超质检提供了可装进口袋的"EVOO快检仪"。

关键技术包括：1) 便携式NIR光谱系统构建；2) 基于蛇优化器(SO)与组合移动窗口(CMW)的SOCMW算法开发；3) 对比分析PLSR、VCPA等五种建模方法；4) 使用IOC标准方法测定120个EVOO样本的酸价和过氧化值作为参照。

Chemicals and reagents
研究采用分析级化学试剂，包括滴定法所需的酚酞指示剂、硫代硫酸钠标准溶液等，确保参照实验数据可靠性。

Analysis of the NIR spectra
原始NIR光谱显示，920-930nm（CH₂
伸缩振动三倍频）、1380-1420nm（C-H变形组合频）等波段与品质参数高度相关。SOCMW算法成功筛选出12个关键区间，较传统方法减少85%的数据量。

Conclusions
该研究证实便携式NIR+SOCMW方案可实现EVOO品质的现场无损检测，预测误差低于0.2mg KOH/g（酸价）和0.5meq O₂
/kg（过氧化值）。值得注意的是，作者强调该技术目前仅适用于初步筛查，因IOC法规仍要求感官评审等补充检测。

这项突破性研究的意义在于：首次将仿生优化算法应用于EVOO光谱分析，使检测效率提升50倍；SOCMW算法克服了NIR数据高维度、高共线性的固有难题；便携式设计为产业链各环节提供了可负担的质检工具。随着算法迭代，该技术有望扩展至其他食用油品质监控领域。