基于增强拉曼光谱的苹果中啶虫脒农药残留的无损定量分析

作者：彭彦昆; 田文健; 郭庆辉; 赵鑫龙; 乔鑫

来源：农业工程学报, 2021, 37(14): 310-316.

• 无损检测
• 模型
• 拉曼光谱
• 农药残留
• 苹果
• 表面增强

为了快速准确检测苹果的农药残留,该研究基于表面增强拉曼光谱技术,以新烟碱类农药啶虫脒作为研究对象,建立了一种快速准确检测苹果农药残留含量的方法。为了改善表面增强剂对定量检测的检测精度和稳定性,在pH值为6.5的弱酸性条件下向银溶胶中加入稳定剂聚丙烯酸钠和团聚剂NaCl。采用了卡尔曼平滑(Rauch-Tung-Striebel,RTS)与非对称重加权惩罚最小二乘法(asymmetrically reweighted Penalized Least Squares,arPLS)结合扩展乘性散射校正(Extended Multiplicative Signal Correction,EMSC)来消除噪声和荧光信号对模型的影响。为了检测方法的重复性,对30个相同啶虫脒含量(20 mg/kg)的苹果进行了拉曼信号采集,并对627 cm-1,835 cm-1和1 107 cm-1 3个特征峰强度进行分析,其相对标准偏差(r Relative s Standard d Deviation,RSD)分别为6.14%,6.83%,6.99%,说明该方法具有较好的重复性。采集含有梯度浓度啶虫脒的苹果(0.012 mg/kg～10.830 mg/kg)的信号时,最低检测限为0.035 mg/kg,远低于国家规定的标准0.8 mg/kg。建立的苹果中啶虫脒农药残留偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)预测模型效果较好,检测范围在0.082～3.830 mg/kg,预测相关系数(Rrediction coefficient,Rp)为0.974,预测集均方根误差(Root Mean Square Errors of prediction,RMSEp)为0.044 1 mg/kg,校正相关系数(Correlation coefficient,Rc)为0.986,校正集均方根误差(Root Mean Square Errors of calibration,RMSEc)为0.036 9 mg/kg。研究表明,该方法可以对苹果中残留的啶虫脒农药进行准确的定量预测。

• 单位
  国家农产品加工技术装备研发分中心; 中国农业大学