引言
全球食品供应链日益复杂，同时人们对食品质量与安全的关注也不断增长。在这些挑战中，食品欺诈因其隐蔽性和相对容易实施的性质，成为尤为普遍的问题。食品欺诈通常以经济利益为驱动力，包括蓄意篡改产品、伪造产品或错误标注，其中掺假是最常见的形式（Lozano, Carvelo, Olivieri, Kucheryavskiy, Rodionova, & Pomerantsev, 2025）。根据欧洲食品安全局（EFSA）与世界卫生组织（WHO）联合发布的报告，食用油产品由于经济价值高、生产量大且加工过程难以追溯，长期以来都是不法商贩进行食品欺诈的目标。在植物油中，橄榄油尤为令人担忧。橄榄油是一种优质高价、具有健康益处的油类，因此是掺假的常客（Garrido-Delgado, Mu?oz-Pérez, & Arce, 2018）。例如，以意大利和西班牙为代表的橄榄油主要出口国已多次爆出将低等级油、过期油甚至其他植物油冒充特级初榨橄榄油（EVOO）出售的丑闻。此类行为侵犯了消费者权益，扰乱了市场秩序，并损害了行业信誉。因此，开发可靠的橄榄油鉴真方法已成为食品质量控制中的迫切需求。
橄榄油的真实性一直受到广泛关注，促使了多种检测方法的发展。其中，目前最广泛使用的仍然是基于理化性质的传统检测方法，如气相色谱（GC）、液相色谱（HPLC）、质谱（MS）及其联用技术（GC–MS、LC-MS）（Ca?o-Carrillo et al., 2024; Chen, Qi, Lu, & Chen, 2019; Geng, Chen, Lu, & Chen, 2023; Knaul et al., 2024）。尽管这些方法在脂肪酸谱分析、残留杂质和功能性成分分析等真实性验证方面表现出高灵敏度，但它们在应用中存在若干固有局限性。首先，大多数方法需要复杂的样品前处理，如皂化、水解、酯化或溶剂萃取，这些步骤对温度、pH值和反应时间极为敏感，容易引入操作误差；同时，过程中常使用氯仿和正己烷等有机溶剂，对安全和环保构成潜在危害（Xu, Chen, Bai, Deng, Zhao, & Jiang, 2025）。GC–MS和LC-MS等高精度仪器不仅价格昂贵，而且高度依赖载气纯度和离子源质量等实验条件。此外，单一样品的典型分析时间超过30分钟，使得这些方法在生产及供应链监测中的高通量筛查效率低下（Deng, Chen, Jiang, & Chen, 2025）。近年来，也有研究尝试通过检测橄榄油特定成分差异来判断掺假，例如脂肪酸比值、植物甾醇组成、甘油三酯分布或挥发性有机化合物（VOCs）特征（Navratilova et al., 2022; Zhang, Deng, Zhang, Xie, & Huang, 2025）。尽管这些组分指纹鉴定策略在某些情况下表现出良好的特异性，但检测周期长、前处理步骤繁琐且高度依赖仪器等问题依然存在。因此，仍然迫切需要开发一种无需复杂前处理、操作简便、检测效率高且具有无损特性的替代检测方法，以更好地满足食品生产和监管现场的实际需求。
随着食品质量控制向更高效率和智能化方向演进，无损检测技术作为传统理化方法的重要替代方案应运而生。这些技术具有无损性、高通量和样品制备要求低等优势。振动光谱在食品无损检测中发挥着关键作用，特别是在油类产品的成分分析和真实性验证方面。通过分析分子内化学键信息，近红外光谱（NIR）和拉曼光谱等技术能够快速识别脂肪酸构型、饱和度和官能团等关键化学特征（Deng, Jiang, & Chen, 2025; Zhu, Jiang, & Chen, 2022）。这些方法已在橄榄油、菜籽油、大豆油等多种油体系中成功验证了真实性鉴定和掺假浓度预测的能力。然而，现有的大多数研究主要关注跨类别低等级食用油的掺假类型，例如大豆油和花生油（Xu, Hassan, Kutsanedzie, Li, & Chen, 2018）。这类掺假在组成水平上的变异性更大，现有振动光谱方法能够轻松识别。而在商业实践中，更为微妙的掺假行为涉及将低等级橄榄油出售或混合冒充EVOO。此类同类掺假由于组成和外观相似性，给传统振动光谱带来了更大挑战，在应对实际掺假场景中存在着显著缺口。因此，随着掺假行为的日益复杂，尤其是在组分差异微弱或掺假比例较低的情况下，仅依靠化学结构信息进行建模的策略可能在识别精度和泛化能力方面面临挑战。在此背景下，扩展检测信息维度的覆盖范围显得至关重要。
事实上，样品通常包含物理和化学信息。振动光谱针对的是分子振动模式以识别组分。理论上，互补的物理信息可以为样品特征提供额外的视角。太赫兹时域光谱（THz-TDS）是一种基于飞秒激光激发/检测的脉冲光谱分析方法，工作波段为0.1–10 THz（Fakhlaei et al., 2024）。与传统连续波光谱不同，THz-TDS通过采样太赫兹脉冲在时域中的传播行为来提取关键参数，然后通过傅里叶变换获得频域响应。这些响应特征反映了材料的介电性质以及氢键和范德华力等特定弱相互作用，它们共同影响宏观结构变化（Zhang, Duan, Mao, Gao, & Zuo, 2021）。THz-TDS技术因其无损性、高灵敏度以及对低频振动模式的响应性，在食品安全检测领域受到越来越多的关注。THz-TDS已在蜂蜜掺假鉴定、乳制品成分分析、谷物品种鉴别和水分迁移可视化等方面得到应用验证（Jiang et al., 2025; Liu, Yin, Chen, Li, Han, & Liu, 2022; Wu et al., 2024; Zhang, Gao, Tan, Zheng, & Wang, 2025）。该方法在识别多组分混合及结构相似样品方面展现了良好的判别能力和建模潜力。尽管太赫兹光谱在固体和乳化食品领域的应用已取得初步进展，但在液体脂肪和油类特别是高脂肪、非极性体系中的系统研究仍相对有限。考虑到THz-TDS更侧重于捕获结构物理层面的信息，如物质的内部有序性、密度分布和相互作用模式，特别是对于样品组成相似但存在显著结构扰动的掺假检测场景，期望THz-TDS能够作为高端油脂如橄榄油真实性评估和掺假检测的互补和扩展手段，从而为问题提供最优解决方案。THz-TDS为橄榄油等高端油脂的真实性验证提供了一条有前景的无损检测途径，但该领域的文献报道仍然稀少。
本研究探索了THz-TDS在食用油鉴真中的应用，特别是针对具有挑战性的同类橄榄油掺假问题。在此基础上，本研究的主要工作如下：（I）构建具有代表性的掺假模型体系，使用精炼橄榄油（EO）和过期特级初榨橄榄油（RO）模拟真实掺假场景；（II）采集和处理不同掺假比例的太赫兹光谱数据，并构建涵盖结构扰动和浓度变化的信息模型；（III）应用模式识别和回归算法对光谱数据进行建模和分析，并评估THz-TDS在掺假检测中的潜力。本研究的贡献包括：（1）开创性地将太赫兹光谱应用于同产品橄榄油掺假检测；（2）验证了物理结构扰动特征在掺假识别中的有效性；（3）展示了太赫兹技术在食品无损检测中的实际应用价值。
