论文部分内容阅读
在我国农产品的对外贸易中小麦扮演及其重要的角色,然而最近几年由于农药的大量超标准使用,因农药残留超标而引发的食品安全问题时常出现,农药残留问题日渐严峻。因此,有效的控制农产品中的农药残留是值得我们关注和讨论的。本论文采用表面增强拉曼光谱(SERS)技术快速检测小麦中的农药残留,与传统方法对比分析光谱检测技术具有较高灵敏度,检测效率高,能够简便操作等优点,克服了传统方法的缺陷而被广泛地应用到食品检测中。本文的主要内容如下:采用表面增强拉曼检测技术针对吡虫啉、甲基毒死蜱、毒死蜱,针对三种不同农药检测小麦中农药残留。首先对不同浓度的农药标准溶液采集拉曼光谱,以此确定拉曼特征峰值,用于实验结果分析;然后对含不同浓度农药的小麦采集拉曼光谱分析,通过对不同浓度样品的分析,获取特征光谱的数据,为了进一步使模型有更好的精确性和预测效果,分别建立了线性回归、PLS、SVR模型进行预测,实验结果表明,在利用SERS技术检测小麦中吡虫啉农药残留中,SVR模型预测结果优于其他模型方法,真实值和预测值的相关系数99.93%,小麦中吡虫啉的农药残留最低浓度可达1mg/kg;对小麦中甲基毒死蜱农药残留的快速检测中,SVR模型中真实值和预测值的相关系数为99.98%,小麦中甲基毒死蜱的农药残留最低浓度可达0.85mg/kg;在利用SERS技术检测小麦中毒死蜱农药残留的快速检测中,SVR模型中真实值和预测值的相关系数为99.95%,检测小麦中毒死蜱的农药残留最低浓度可达0.98mg/kg。经过分析对比支持向量机模型对预测值具有较高的精确度,能够实现小麦中农药残留的快速、准确定性定量分析,为检测小麦中农药残留的检测提供理论的科学依据。