【技术实现步骤摘要】
一种快速判定红茶等级的方法
本专利技术属于红茶等级判定
,具体涉及一种基于高效液相色谱法的红茶等级划分方法。
技术介绍
茶叶是源于中国的全球四大饮料之一,饮茶不仅是生活中的休闲方式,更是良好的保健方式。茶叶中富含抗氧化功能的多酚类化合物,能够有效清除人体产生的有害自由基,延缓组织衰老,降低心血管疾病的发生。茶叶一般分为绿茶(非发酵),乌龙茶(半发酵),红茶(发酵)三种。儿茶素和茶黄素是红茶中的主要多酚,它们是评价红茶质量的指标多酚。儿茶素是茶叶中最丰富的多酚。红茶通常比绿茶具有更低的儿茶素水平,因为在制造过程中,儿茶素在发酵过程中被氧化和聚合。红茶因为是全发酵的,因此具有高含量的茶黄素。红茶中主要的非挥发性成分有多酚类物质和生物碱(咖啡碱和可可碱),其等级与这些多酚类物质以及生物碱的含量有着密不可分的关系。随着人们生活水平的逐渐提高,对于红茶品质的要求也越来越高。由于市场监管不利以及商家利益驱使,名优茶市场时常出现红茶以次充好,以假乱真的现象,严重损害消费者利益并对国内茶文化的发展产生不良影响。人工感官评审通常应用于对红茶质量等级进行评价,但是评审结果容易受到评审员生理状态,心理状态以及评审环境的影响,因此难以满足当下茶叶品质检测中对检测精度以及重复性的要求。为避免感官评审的主观性,各种基于茶叶内在成分差异的分析方法不断被提出。与传统的感官分析相比,化学分析技术能够提供更客观且精度较高的检测结果。前期研究发现,不同产区或产地茶叶等级差异主要取决于主要成分和矿物元素含量,但对于同一产区的不同等级茶叶,其主 ...
【技术保护点】
1.一种快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述判定红茶等级的方法包括如下步骤:/n①按照梯度配制不同浓度的十种标准品的高效液相色谱标准液,并绘制标准曲线;/n②将已知不同等级的红茶粉末样品中加入95~100℃的沸水中提取,浸提完成后,冷却至室温,离心处理,后取上清液过 0.20~0.25μm的滤膜,得到红茶样液;/n用高效液相色谱分离和鉴定已知等级的红茶样液的组分,采用峰面积归一化法测得上述10种成分的含量;/n将红茶样液中所述十种成分含量的数据标准化处理,再进行无监督的主成分分析,之后进行有监督的偏最小二乘判别分析;/n最后在偏最小二乘判别分析的基础上进行层次聚类分析得到不同等级的不同种类的红茶再次分级图;建立基于高效液相色谱法的茶叶等级区分模型;/n将待测红茶粉末样品一次采用步骤②、③处理,带入步骤⑤所述的茶叶等级区分模型,计算出待测红茶的分级;/n其中,所述标准品包括表没食子儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸脂、表儿茶素没食子酸脂,茶黄素,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-双-没食子酸脂,可可碱和咖啡碱。/n
【技术特征摘要】
1.一种快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述判定红茶等级的方法包括如下步骤:
①按照梯度配制不同浓度的十种标准品的高效液相色谱标准液,并绘制标准曲线;
②将已知不同等级的红茶粉末样品中加入95~100℃的沸水中提取,浸提完成后,冷却至室温,离心处理,后取上清液过0.20~0.25μm的滤膜,得到红茶样液;
用高效液相色谱分离和鉴定已知等级的红茶样液的组分,采用峰面积归一化法测得上述10种成分的含量;
将红茶样液中所述十种成分含量的数据标准化处理,再进行无监督的主成分分析,之后进行有监督的偏最小二乘判别分析;
最后在偏最小二乘判别分析的基础上进行层次聚类分析得到不同等级的不同种类的红茶再次分级图;建立基于高效液相色谱法的茶叶等级区分模型;
将待测红茶粉末样品一次采用步骤②、③处理,带入步骤⑤所述的茶叶等级区分模型,计算出待测红茶的分级;
其中,所述标准品包括表没食子儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸脂、表儿茶素没食子酸脂,茶黄素,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-双-没食子酸脂,可可碱和咖啡碱。
2.根据权利要求1所述的快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述高效液相色谱分离的流动相为乙腈和超纯水,流速为0.6-1.0mL/min。
3.根据权利要求1所述的快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述多变量分析软件的数据标准化和进行无监督的主成分分析具体方法如下:
(1)设有n个样本,p项指标,可得数据矩阵X=(Xij)nxp,i=1,2,…,n表示n个样本,j=1,2,…,p;
表示p个指标,xij表示第i个样本的第j项指标值;
(2)用Z-score法对数据进行标准化变换:Zij=(xij-xj)/Sj;
(3)求指标数据的相关矩阵:R=(rjk)pXp,j=1,2,…,k=1,2,…,p;
rjk为指标j与指标k的相关系数;
(4)求相关矩阵R的特征根特征向量确定主成分:由特征方程式|λIp-R|=0可求得的p个特征根λg(g=1,2,…,p),λ1将其按大小顺序排列为λ1≥λ2≥…≥λp≥0,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述被评价对象上所起作用的大小。
4.由特征方程式,每一个特征根对应一个特征向量Lg(Lg=lg1,lg2,…,lgp)g=1,2,-,p;
将标准化后的指标变量转换为主成分:Fg=lg1Z1+lg2Z2+…+lgpZp(g=1,2,…,p);
F1称为第一主成分,F2称为第二主成分,…,Fp称为第p主成分;
(5)求方差贡献率,确定主成分个数:一般主成分个数等于原始指标个数,如果原始指标个数较多,进行综合评价时就比较麻烦;
主成分分析法就是选取尽量少的k个主...
【专利技术属性】
技术研发人员:蔡荟梅,帅梦颖,彭传燚,陈贵杰,
申请(专利权)人:安徽农业大学,
类型:发明
国别省市:安徽;34
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