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        首頁   >>   技術文章   >>   一滴糖漿的“光譜指紋”:拉曼光譜如何破解蜂蜜真偽與甜味密碼

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        一滴糖漿的“光譜指紋”:拉曼光譜如何破解蜂蜜真偽與甜味密碼

        閱讀:135      發布時間:2026-1-21
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        一杯看似純凈的蜂蜜,一勺宣稱“天然無糖"的楓糖漿,你是否真的了解它們的內在成分?在甜味帶來的愉悅背后,一場關于成分真實性的科技革命正在悄然展開。

        在丹麥 Birker?d 的一家實驗室里,一滴蜂蜜正靜靜躺在不銹鋼基板上。一束微弱的 785 納米激光悄然聚焦其上,幾秒鐘后,一組獨特的光譜曲線在電腦屏幕上躍然而生——這就是拉曼光譜,它正成為食品真實性檢測領域的好幫手。

        隨著消費者對健康食品的需求日益增長,蜂蜜與天然甜味劑市場迅速擴張。高蔗糖攝入與多種慢性疾病的相關性已是不爭的事實,天然低糖或無糖甜味劑因此備受追捧。

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        01 甜味劑的困局,蜂蜜摻假的挑戰

        過量攝入蔗糖已成為公共衛生問題。世界衛生組織建議將游離糖攝入量控制在總能量攝入的10%以下,理想情況下不超過5%。然而,天然甜味劑市場并非凈土。

        蜂蜜因其天然屬性和低于5%的低蔗糖含量受到青睞,但蜂蜜摻假現象卻屢見不鮮。常見手段包括添加廉價糖漿、玉米糖漿或轉化糖,這些摻假行為不僅欺騙消費者,更可能對糖尿病患者等敏感人群造成健康風險。

        植物基甜味劑如楓糖漿、甜菊糖苷產品同樣面臨成分真實性的挑戰。如何快速、準確地鑒別這些液態甜味食品的真偽與成分構成,成為食品工業和監管機構亟待解決的問題。

        傳統檢測方法如高效液相色譜法雖然精確,但設備昂貴、操作復雜、耗時較長,難以滿足現場快速檢測需求。此時,拉曼光譜技術以其快速、無損、無需樣品前處理的特點,成為解決這一困境的理想選擇。

        02 光譜探秘,拉曼技術的工作原理

        拉曼光譜技術基于拉曼散射效應,當激光照射到樣品上時,大部分光子發生彈性散射,但約百萬分之一的光子會發生非彈性散射,其頻率變化與分子振動能級直接相關。

        每一種化學物質都有其獨特的分子振動模式,就像人類的指紋一樣。拉曼光譜儀通過檢測這些“光譜指紋",能夠識別和區分不同物質,即使它們的外觀相似。

        Lightnovo 的 miniRaman 785 納米光譜儀配備中工作距離探頭(10毫米),能夠直接對液態樣品進行測量,無需任何樣品制備。這一特性使其特別適合蜂蜜、糖漿等黏稠液體的現場檢測。

        實驗設置中,研究人員將約5毫升樣品滴在不銹鋼基板上,通過精密Z軸聚焦平臺調整激光焦點,確保獲較強拉曼信號。每個樣品連續測量10次光譜,以評估測量的一致性和重復性。

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        圖:Lightnovo miniRaman 光譜儀測量蜂蜜樣品的工作示意圖

        03 數據解構,從原始光譜到清晰信號

        測量獲得的原始光譜通常包含顯著的熒光背景,這在含有復雜有機成分的蜂蜜和天然甜味劑中尤為明顯。如圖2所示,蜂蜜、楓糖漿和甜味劑糖漿的原始光譜均顯示出強烈的熒光信號,這可能掩蓋了關鍵的拉曼峰。

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        圖2:蜂蜜、楓糖漿、甜味劑糖漿和蔗糖糖漿的原始拉曼光譜對比

        通過觀察可發現一個有趣現象:所有樣品的熒光背景隨著連續測量逐漸降低,這是光漂白效應的典型表現。然而,測量后熒光強度反而上升,這可能是激光的熱效應、樣品中的擴散過程或樣品不均勻性導致的。

        Miraspec 軟件的后處理算法能有效消除熒光背景和光漂白效應。如圖3所示,經過基線校正和歸一化處理后,光譜中的拉曼峰變得清晰可見,且多次測量結果高度一致。

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        圖3:經過基線校正和歸一化處理的蜂蜜與糖漿光譜對比

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        圖4 由圖 3 光譜的主成分分析(PCA)得到的前五個主成分載荷圖(光譜形式)

        04 智能識別,主成分分析揭示內在差異

        為進一步區分不同樣品,研究人員對處理后的光譜進行了主成分分析。PCA 是一種統計學方法,能夠將高維數據降維,同時保留數據中最主要的變異信息。

        分析結果顯示,僅前三個主成分就能解釋數據總變異的75.2%。如圖5所示,解釋方差比曲線在第三個主成分處出現明顯的“肘點",這恰好對應了研究中四種不同樣品的數量。

        更令人驚嘆的是,二維得分圖清晰展示了不同樣品之間的分離情況。如圖6所示,蔗糖糖漿的集群沿PC1軸遠離其他樣品,這與它的光譜明顯不同于其他樣品的事實相符。

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        圖 5主成分數量對指標的影響:(a) 累積解釋方差;(b) 解釋方差貢獻率

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        圖 6 由圖 3 光譜的主成分分析(PCA)得到的前三個主成分得分圖:(a) 主成分 2 對主成分 1;(b) 主成分 3 對主成分 1;(c) 主成分 3、主成分 2 對主成分 1(三維散點圖)

        蜂蜜的集群則沿PC2軸與其他樣品明顯分離,這反映了蜂蜜復雜成分中包含的獨特化合物。即使是成分極為相似的楓糖漿和甜味劑糖漿,也能在PCA分析中區分開來,這很可能歸功于楓糖漿中香料成分帶來的細微光譜差異。


        05 應用前景,守護食品安全的科技利器

        實驗結果表明,Lightnovo miniRaman 光譜儀配合適當的后處理和分析方法,能夠有效區分蜂蜜、天然甜味劑糖漿和高蔗糖糖漿。這一技術對于食品行業具有多重應用價值:

        在蜂蜜真偽鑒別方面,該系統可快速篩查摻假蜂蜜。通過建立純正蜂蜜的光譜數據庫,任何偏離標準光譜的產品都可能被標記為可疑樣品,供進一步檢測。

        對于天然甜味劑生產商,該技術可用于生產過程中的質量控制。實時監測產品成分一致性,確保每批產品都符合標簽聲明,維護品牌信譽。

        在零售和監管環節,手持式拉曼光譜儀使現場快速檢測成為可能。市場監管人員可在不破壞產品包裝的情況下,對貨架上的蜂蜜和糖漿產品進行初步篩查。

        實驗室研究也可從中受益,科研人員能夠更便捷地分析不同來源、不同加工工藝對蜂蜜和甜味劑成分的影響,為產品優化提供數據支持。


        隨著便攜式光譜技術的不斷進步,一臺迷你設備就能破解蜂蜜與糖漿的真實成分。過去需要復雜實驗室分析的工作,現在能在幾分鐘內于現場完成。


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