基于微波透射光谱的辣椒粉中非法添加苏丹红I号的快速筛查与定量检测

《Journal of Stored Products Research》：Rapid screening and quantitative detection of illegally added Sudan I in chili powder based on microwave transmission spectroscopy

　　

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  微波透射光谱对贮藏辣椒粉中的苏丹红 I 进行了筛查。
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  DD-SIMCA 实现了单类筛查，有效因素（EFF）为 0.9715。
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  BOSS 结合 VIP 识别了定量分析所需的关键微波变量。
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  ISSA-HKELM 实现了准确的苏丹红 I 预测（${\mathrm{R}}_{\mathrm{p}}^2$?=?0.9841，RMSEP?=?0.21%）。
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  优化方法对苏丹红 I 表现出较低的检出限（LOD?=?0.124%）。

引言

辣椒粉因其特有的色泽和辛辣风味，在食品加工和家庭烹饪中得到了广泛应用。其商业价值与外观密切相关，某些产品可能为维持或增强色泽以谋取经济利益而非法添加合成工业染料（如苏丹红 I）（Bouzembrak 等，2024；Haughey 等，2015；Monago-Mara?a 等，2022）。苏丹红 I 具有致突变性，动物研究表明其具有潜在的致癌性。国际癌症研究机构将其归类为第 3 类物质，许多国家和地区明确禁止其在食品中的使用（An 等，2007；Rebane 等，2010）。因此，辣椒粉中苏丹红 I 的分析方法应能够筛查其存在，并在检测到时量化其添加水平。

目前，辣椒粉中苏丹红 I 的检测主要依赖于实验室分析技术，如高效液相色谱和气相色谱-质谱联用（Adjei 等，2020；Luo 等，2025；Sciuto 等，2017）。这些方法对低浓度苏丹红 I 的检测具有较高的灵敏度和可靠性。然而，它们通常需要复杂的样品前处理、较长的分析时间、专用设备和熟练的操作人员，这限制了其在快速筛查和现场应用中的适用性（Adjei 等，2020；Rebane 等，2010）。随着食品安全监管日益向高通量和实时检测方向发展，传统方法在时效性和实用性方面的局限性日益凸显。

近年来，拉曼光谱和近红外光谱等光谱技术已被应用于辣椒粉及相关粉状基质中苏丹染料的快速无损筛查（Castell 等，2024；Deng 等，2025；Haughey 等，2015）。然而，对于辣椒粉这种具有不均匀颗粒分布和显著散射效应的复杂粉状体系，光谱信号容易受到物理结构变化与环境噪声耦合干扰的影响，这可能削弱模型的鲁棒性和泛化能力（Monago-Mara?a 等，2022）。在此背景下，基于电磁响应的微波检测日益受到关注（Bilgin 和 Basaran，2025；Deng 等，2023、2024；Xu 等，2025）。微波测量主要反映材料的整体介电响应变化，可从不同于分子振动光谱的角度提供样品信息，从而作为辣椒粉快速无损筛查的补充方法。当微波信号在辣椒粉样品中传播时，苏丹红 I 的添加会改变混合物的组成和有效介电响应，这随后表现为透射信号幅度和相位的可测量变化（Trabelsi 和 Nelson，2003）。

尽管微波检测已被应用于部分农产品和食品的质量评价（Bilgin 和 Basaran，2025），但关于其在辣椒粉中苏丹红 I 检测方面的研究仍相对有限。微波透射数据包含连续频率点处的幅度和相位信息，具有高维度和相邻频率点间强相关性的特点。同时，不同辣椒品种间固有的物理化学差异进一步增加了信号解释的难度。鉴于这些特点，本研究采用单类分类进行定性筛查，以减少模型对已知非目标样品分布的依赖性（Cheng 等，2024；Pomerantsev 和 Rodionova，2021；Oxana Ye. Rodionova 等，2016a；Rodionova 等，2016b）。对于定量分析，首先筛选高维变量，随后比较线性模型和非线性模型在当前数据集上的预测性能。

基于上述考虑，本研究开发了一种基于微波透射光谱的无损检测方法，用于辣椒粉中苏丹红 I 的快速筛查和定量评价。具体目标为：(1) 获取不同品种及不同苏丹红 I 添加水平辣椒粉样品的幅度和相位响应信号；(2) 以未添加苏丹红 I 的辣椒粉样品为目标类，构建数据驱动的软独立建模分类分析（DD-SIMCA）单类分类模型，并评估其拒绝苏丹红 I 添加样品的能力；(3) 采用特征选择方法提取与苏丹红 I 浓度变化相关的关键变量；(4) 结合群体智能优化与非线性建模，建立苏丹红 I 浓度的定量预测模型，并评估其低浓度检测能力。

各节摘要

样品制备

选择了四种具有不同辣度水平的代表性辣椒品种作为实验基质，分别为云南小米辣、川渝地区石柱红椒、内黄新易代和印度魔鬼椒。不同品种的样品分别制备和测量，品种间不进行物理混合，仅在后续模型开发和评估过程中合并数据。为减少水分差异对介电的影响

DD-SIMCA 单类分类结果与讨论

使用上述确定的参数，以未添加苏丹红 I 的辣椒粉样品为目标类建立了 DD-SIMCA 单类分类模型。然后将添加苏丹红 I 的样品作为非目标样品引入进行分类，结果如图 3 所示。

图 3A 展示了不同苏丹红 I 添加水平样品的归一化全距离以 10 为底的对数值分布。虚线表示模型接受限：值

结论

本研究证明了微波透射光谱与化学计量学相结合，在多个辣椒品种辣椒粉中快速筛查和定量分析苏丹红 I 的可行性。DD-SIMCA 单类分类模型使用未添加苏丹红 I 的样品建立了目标类分布，从而减少了模型对非目标样品分布的依赖性，并能够识别偏离目标类分布的可疑样品。

CRediT 作者贡献声明

杨洁：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，可视化，方法学，形式化分析，数据整理。白雪：调查，概念化。耿晓燕：可视化，软件。徐雷军：调查，概念化。江辉：调查，资金获取。

资金

本研究为中国国家重点研发计划的一部分（资助号：2017YFC1600603）。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的可能影响本论文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究为中国国家重点研发计划的一部分（资助号：2017YFC1600603）。

杨洁|白雪|耿晓燕|徐雷军|江辉