使用微型振动光谱仪监测土耳其白奶酪的成熟特性

摘要：

使用流行的分析方法监控成熟过程既费力、昂贵又耗时。我们的目标是开发一种基于振动光谱技术的快速而简单的方法，以了解土耳其白奶酪成熟过程中发生的生化变化，并生成用于测定关键奶酪质量和成熟指示化合物的含量的预测算法。土耳其白奶酪样品是以试点工厂规模生产的，成熟时间为100天，在储存期间每隔20天对样品进行分析。收集的光谱（傅里叶变换红外、拉曼和近红外）与成熟过程的主要成分特征（脂肪、蛋白质和水分）和主要产物相关，并通过模式识别进行分析，以生成预测（偏最小二乘回归）和分类（类别类比的软独立分析）模型。对类别类比模型的软独立分析根据成熟过程中发生的独特生化变化对奶酪样本进行了分类。偏最小二乘回归模型显示，振动光谱学预测值和参考值之间存在良好的相关性（rPrE = 0.87至0.98），因此预测的标准误差较低（0.01至0.57）。便携式和手持式振动光谱仪可用作一种快速、简单和原位的技术，用于监测奶酪在陈化过程中的质量，并为解决生产中的偏差提供实时工具。