新疆薰衣草精油快速分析方法与质量鉴别研究

The main works of this project are rapid analysis　method and Quality identification of Xinjiang Lavender essential oil. The data of these incomplete peaks should be analyzed at first with the aid of HELP multi-resolution techniques,In order to improve the accuracy of component qualitative and quantitative analysis. Using Infrared spectroscopy, Raman spectra ,Gas chromatography mass spectrometry data be used to build the Xinjiang Lavender oil fingerprint. Using artificial neural network, principal component analysis, and class analysis, pattern recognition technology base on fingerprint for quantitative evaluation, The final to build Xinjiang lavender essential oil extraction methods, varieties, origin of the fingerprint database, To elucidate the spectrum effect relationship, improving the accuracy of fingerprint quality control. Take multiple metrology method for Xinjiang lavender essential oil quality analysis research, The rapid quality analytic model system been constituted by near infrared and Raman spectra of Xinjiang lavender essential oil. It will provide Final a scientific and objective basis for Xinjiang lavender essential oil quality control, origin property and rapid quality identification,to promote the quality evaluation system of development and industry progress of Xinjiang lavender essential oil.

本课题以新疆伊犁熏衣草精油的快速分析方法建立和质量品质鉴定为主。通过多元分辨数据处理方法HELP（直观推导式演进特征投影法）用于数据分析，以达到提高组分定性定量的准确性。利用红外光谱，拉曼光谱、色谱联用等多种检测方法的谱图数据分别构建新疆薰衣草精油的指纹图谱，采用人工神经网络(ANN)、主成分分析法(PCA )、聚类分析法等模式识别技术（算法通过matlab编程来实现）对建立的指纹图谱进行定量评价，最终建立新疆熏衣草精油品种、提取方式、产地的指纹图谱库,阐明谱效关系，提高指纹图谱对薰衣草精油质量品质鉴定的准确度，并采取多元计量学方法进行新疆熏衣草精油快速定量分析研究，最终建立红外和拉曼光谱的新疆熏衣草精油快速定量和质量品质鉴别模型体系。为新疆熏衣草精油的质量控制、产地属性和快速品质鉴定提供科学客观的依据，促进新疆熏衣草精油的质量评价体系发展和新疆熏衣草精油产业的进步。

以新疆本地的薰衣草精油为研究对象，采用红外光谱，拉曼光谱、色谱联用等多种技术构建新疆薰衣草精油的指纹图谱，以实现对薰衣草的品种及质量进行鉴别分析。.首先对薰衣草植株花、叶、茎不同部位进行FTIR和HS-SPME富集后GC-MS分析，花中所含挥发性成分最多且与精油组分接近。进一步对不同品种薰衣草花中13种主要无机元素含量进行测定，数据进行多元处理也表明不同品种薰衣草的特征元素不一样。气相色谱质谱法(GC-MS)测定了水蒸气蒸馏法(SDE)、微波提取法(MWE)、顶空固相微萃取法(HS-SPME)提取的薰衣草挥发性成分。通过对比三种方法提取的化学组成，建立了薰衣草挥发性成分GC-MS表征体系。.其次，通过FTIR、RAMAN、GC-MS对不同品种薰衣草精油进行测定，建立薰衣草精油品质品种及来源属性的鉴别模型。对验证集样本进行模型验证。结果表明，PCA、PLS-DA、SVM三种方法建立的模型相互补充、相互验证，模型对薰衣草精油来源品种有很好的识别能力，能够快速、直观对薰衣草精油品种来源鉴别。.根据中国薰衣草精油标准，选取其中要求的7个特征性和代表性组分，通过NIR建立快速定量模型。通过不同的预处理方法、不同的建模波长段选择方法、不同的化学计量学方法，建立了薰衣草精油近红外光谱快速定量分析模型，结果表明，人工神经网络方法建立的模型效果最好，预测效果最佳，模型稳定性最好。对复方薰衣草精油进行辨别分析，采用系统聚类分析法、支持向量机分类方法、径向基神经网络法和偏最小二乘辨别分析法四种定性分析方法，对复方薰衣草精油及纯精油辨别分析，四种方法效果良好，能辨别出复方薰衣草精油中基础油的类别。采用偏最小二乘法定量分析复方薰衣草精油中基础油的含量，建立的模型能准确预测基础油添加含量，模型预测效果好、精度高。.通过本课题研究最终建立国新疆熏衣草精油快速定量和质量品质鉴别模型体系。为新疆熏衣草精油的质量控制、产地属性和快速品质鉴定提供科学客观的依据。