食用油与人们生活密不可分,它是提供必需脂肪酸和人体所需热能、促进脂溶性维生素吸收的重要食品,食用油的安全问题关系到广大人民群众的身体健康和生活质量。调和油本是根据脂肪酸科学的发展、中国营养学会膳食营养摄入量(Dietary Reference Intakes,DRIs)修订和联合国粮农组织(Food and Agriculture Organization,FAO)对膳食脂肪酸推荐以及中国居民膳食摄入状况而发展起来的两种或两种以上进行科学调配的食用油脂,在日常生活中受到我国消费者的厚爱,是一款颇具中国特色的食用油产品。但是,食用植物调和油长期以来没有统一的标准对其进行监督管理,特别是对调和油配比没有统一的规范,导致一些生产企业误导消费者。通过对近5年新闻报道的汇总,民众对调和油的疑虑和不满主要是关于两个问题,其一,将各类油脂随意勾兑作为调和油;其二,调和油中哪种油贵就用哪种油命名,“含一滴橄榄油也起名橄榄调和油”。这些情况,一方面不利于保障消费者的权利,给消费者的选购带来困惑,另一方面,可能会给不知情的消费者带来身体健康的不利影响,而这恰恰违背了调和油调配合理脂肪酸比例、有利人体健康的初衷。近几年,消费者对调和油所含油种及配方比例公开的愿望越来越迫切。但是,国家标准延宕12余年未出台,核心问题在于缺乏准确合理有效的检测方法。因此,系统研究调和油检测方法是非常重要和必要的。这一研究存在两个难点,植物调和油产品配方和比例检验,其实是一个定性和定量的分析,而本论文重点研究对象是在已知植物调和油配方的前提下,对其构成油种进行配比的定量分析,围绕着检测方法、数据库和数学模型等核心问题,完成了以下四个方面的工作:一、油脂的脂肪酸组成的分析方法仅能从整体上按照碳原子数和不饱和键的数量给出甘油三酯(Triglycerides,TAGs)中脂肪酸的种类和组成,不能明确每一种脂肪酸具体是从哪一种或几种甘油三酯上水解而来的,除了棕榈酸、油酸、亚油酸等个别含量高的脂肪酸外,其余脂肪酸均含量较少,经过水解和衍生等一系列复杂前处理后,结果的稳定性受到一定程度的影响,这些都局限了脂肪酸含量在调和油配比定量分析的数学模型中的应用。甘油三酯成分却可提供更完整的信息量。本章采用气相色谱-氢火焰离子检测器(GC-FID)和高效液相色谱-示差折光检测器(HPLC-RID)两大色谱技术,对五种不同种植物油中主要成分TAGs进行全面分析,并采用内标法对TAGs组分进行定量分析(第二章)。分别从线性、检检出限和定量限、重复性和再现性等几方面进行系统的方法学验证。结果表明:通过标准品和样品的逐级稀释的不同浓度与各个TAGs峰面积线性关系良好,相关系数均在0.99以上。在GC-FID方法中,其日内(间)重复性和人员再现性、除POS、PLLn、SSO和SOO这些含量低于1%的TAGs,其相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)大于5%,其余含量高于1%的TAGs的RSD均小于5%,在不同仪器和色谱柱间的再现性的考察中,含量大于1%的TAGs的RSD也均低于10%;在HPLC-RID方法中,TAGs含量均大约7%,其日内重复性控制在5%-10%之间,在不同人员、仪器和色谱柱间的再现性的考察中,其TAGs的RSD均控制在15%以内,精密度满足对于油脂中各甘油三酯定量的要求。这些基础数据为调和油配比定量分析的数学模型构建,筛选合理的指标,提供了参考数据。在GC-FID上对相对校正因子的考察可知,各甘油三酯之间是存在差异的,相对校正因子随着峰保留时间的延长而逐渐变大,其稳定性却变差,因此,在整个数据库构建过程中,对数据监控和校正是不可缺少的重要环节。此外,误差存在累积性,本章结合方法标准规定,对植物油中甘油三酯含量检测的整个实验过程进行较为系统和全面的测量不确定度的评估,找出主要影响分量,以期消除或减弱检测误差对检测结果的影响。结果表明:GC-FID法中不确定度分量的主要来源是样品测试,内标配制和样品制备,三者分别是0.00760,0.00790和0.00880,三者均占总不确定度的贡献度的30%以上,而对于HPLC-RID法,三者分别是0.0598,0.584和0.0141,不确定度主要来自于内标配制,其占总不确定度的贡献度的89%。HPLC-RID法的总不确定度为0.658,远大于GC-FID法的总不确定度0.0141,此结果符合气液相色谱本身在应用时稳定性的差异,为后续甘油三酯稳定性研究的方法选取提供参考数据。总之,操作简便、稳定可靠的甘油三酯内标定量分析方法是在现有的甘油三酯检测标准上的一个进步,不同于标准上面积百分比组成的结果,内标法的甘油三酯含量结果是一种“量”的表现,为后续符合质量守恒定律的调和油数学模型应用奠定了基础。二、油脂中甘油三酯的稳定性是植物调和油配比研究最大前提和核心标准。本章通过连续跟踪60天低温烘箱(50℃)条件下,分析油样的酸价、过氧化值及甘油三酯的含量,观测其变化情况以模拟油脂18个月的货架储存期,评价大豆油、菜籽油、玉米油、花生油和葵籽油这五种油脂的稳定性(第三章)。结果表明:对于未添加抗氧化剂的五种植物油,酸价基本保持平稳,过氧化值有小幅上扬,在60天低温加速实验中,植物油的甘油三酯有较好的稳定性;对于添加了抗氧化剂的大豆油和菜籽油,抗氧化剂对过氧化值有正面作用,但对酸价和甘油三酯的含量影响不明显。此外,探究不同精炼工艺下油脂中甘油三酯含量的变化情况。在精炼过程的各环节中,五种植物油中除含量少的甘油三酯的RSD大于10%,其余的甘油三酯的RSD控制在5%之内。考察特征标记物-甘油三酯在生产过程和通过低温加速烘箱实验模拟货架期的稳定性,是保障植物调和油配比定量模型的稳健性和可推广性的重要环节,为解决食品中掺伪物的含量研究提供了新的思路。三、植物油指纹图谱法全面反映植物油中化学成分的图谱特征,以不同纯品油脂的指纹图谱为基础,提取其综合性的特征图谱信息建立定性或定量分析模型,因此,十分有必要建立指纹图谱数据库(第四章)。本章通过广泛收集不同产地、生产时期以及不同生产工艺下的植物油,对花生油(179个),大豆油(147个)、玉米油(107个)、菜籽油(116个)和葵籽油(65个)共614个样品进行GC-FID法和HPLC-RID法的数据采集,并选用玉米油样品作为质量控制样本,采用3σ质量控制法,监控数据的有效性。同时,也对多组实验数据进行单变量校正处理,得出较精确的校正估值,以纠正带来的系统误差,数据库的适用面得以扩展。通过SPSS统计软件对数据库中样本进行描述性分析,包括均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度、四分位、P值和F值,结果表明,五种植物油中各甘油三酯的峰度基本为正值,偏度均小于3,说明在自然界中并不是标准的正态分布,大部分以偏正态的形式存在,且曲线相对平坦;各甘油三酯含量的最大值、最小值和RSD可知,其含量并不是一个个特征值,而是一个个“特征带”,且相互之间的P-Value均小于0.01,存在非常显著性差异;应用模式识别方法,分析了大豆油、玉米油、菜籽油、花生油和葵籽油的聚类效果。总之,通过质量控制和校正处理建立的具有代表性、广泛性和推广性的纯油数据库,利用统计学了解其在自然环境中的分布情况为后续采用穷举法的大数据分析食用植物调和油配比的定量研究提供了理论和数据基础。反映出需要继续扩充纯油甘油三酯的基础数据库,更真实反映五种植物油在自然界存在的形态,以提高数据库的完整性和通过该数据库进行的植物调和油配比定量分析的准确性。四、在第五章中,基于质量守恒定理,将纯油和植物调和油的甘油三酯含量作为特征因变量,各种纯油的配比作为自变量,采用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)和约束性线性最小二乘(Constrained Linear Least Squares,CLLS)建立数学模型,运用在对二元、三元调和油体系中各纯油的比例进行研究。通过计算机模拟计算,评估最大误差来源因素是各纯油数据库中样品的多样性,这也是油脂掺伪研究中不可避免的一类主要误差;为了兼顾在自然界真实存在的五种植物油甘油三酯含量的“特征带”,采用穷举法对二元(10组,150个样本)和三元(10组,360个样本)植物调和油的配比进行定量检测,并对于最终结果进行多样化指标的评价。此研究中的定量分析,不同于分析化学检测方法中通常意义上的定量,这是一种利用数学模型、化学计量学所拟合出来,并将其通过数理统计而得到的可能解,但这正符合了植物油客观的存在和分布情况。通过Matlab系统、linux系统和云计算(16核32G服务器)将原有的windows系统的电脑(2核4G PC机)运算速度提升100多倍,缩短了运算时间,实现穷举法的可操作性。最终结果进行了多样化评价指标和评价系统,评价指标如混合油中某油种的评价指标0)4)和对混合油样本计算结果的评价指标0);对某油种的评价系统,如二元模型评价系统-四叶风车和三元模型评价系统-六面棋盘;对某一样本的评价系统,如二元模型评价系统-线段和三元模型评价系统-三角形。鉴于GC-FID法在测定甘油三酯含量时,操作简单、测定迅速、结果准确、稳定性好,并相比于HPLC-RID法能提供更多的甘油三酯指标的信息,在模型拟合时,首先选取GC-FID法的甘油三酯含量作为指标进行拟合,指标选定为:1-POP,2-PLP,3-POS,4-POO+PLS,5-PLO,6-PLL,7-SOO,8-OOO+SLS+SLO,9-OLO+SLL,10-OLL和11-LLL。针对大豆油和玉米油共存的植物调和油体系,提出了采用气相联合液相甘油三酯做为特征因变量,液相甘油三酯的指标选定为:1’-LLLn,2’-LLL,3’-LLO,4’-LLP,5’-OOL和6’–POL。它们结合的预测结果明显优于仅采用气相甘油三酯为特征因变量的预测结果:在10组(150个)二元模型拟合时,当相对误差0)4)控制在20%以内时,其结果占总比例的98.2%。在10组(360个)三元模型拟合时,相对误差0)4)控制在20%以内时,其结果占总比例的84.7%。本论文将植物油甘油三酯定量的色谱分析、化学计量学和大数据计算平台紧密结合,对大豆油、菜籽油、玉米油、葵籽油、花生油及它们的二、三元调和油进行了一些基础研究,充分展现了这种结合在植物调和油配比定量分析和质量控制等研究方面的优势及巨大潜力。为规范调和油生产、保障公平有序的调和油市场和满足人们的消费需要对于调和油品质的要求提供了技术支撑。