基于RSM和GA-ANN优化超声-顶空气相色谱法测定植物油中六号溶剂残留量前处理条件

• 作者: 刘冠琼 张红莉 徐文泱 李勇 许均华 贺伟 邓湘波
• 来源期刊: 中国油脂
• 关键词: 超声 六号溶剂 响应面法 神经网络 植物油 溶剂残留
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 检测分析
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: O657.7|TS227
• 语种: 中文
• DOI: 10.12166/j.zgyz.1003-7969/2020.02.026

摘要

建立植物油中六号溶剂残留量的超声-顶空气相色谱(UV-HGC)分析方法.采用单因素实验考察超声功率、超声时间、超声温度对六号溶剂残留量检测的影响,并用响应面法(RSM)和遗传算法-人工神经网络(GA-ANN)对UV-HGC条件进行优化.结果表明:RSM和GA-ANN相对误差、决定系数(R2)分别为9.15％、0.89 1 4和5.95％、0.949 5,说明GA-ANN比RSM具有更强的预测和优化能力.采用GA-ANN优化获得UV-HGC最佳前处理条件为超声功率500 W、超声时间7 min、超声温度50℃.在最佳前处理条件下,植物油中的六号溶剂在9.53～200 mg/kg质量浓度范围内线性关系良好,相关系数(r)为0.999 4,在低、中、高3 个加标水平下,平均回收率分别为95.5％、98.6％、100.4％,相对标准偏差(RSD)均小于3.5％.方法的检出限(LOD)为 1.85 mg/kg,定量限(LOQ)为9.53 mg/kg.该方法操作简单、快速、灵敏、准确,适用于植物油中六号溶剂残留量的检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐文泱		26	48	4.0	6.0
2	李勇		8	6	1.0	2.0
3	张红莉		6	10	1.0	3.0
4	邓湘波		4	1	1.0	1.0
5	许均华		4	1	1.0	1.0
6	贺伟		1	0	0.0	0.0
7	刘冠琼		1	0	0.0	0.0