Resumen

En este trabajo, se utilizó la cromatografía de gases-espectrometría de movilidad iónica (GC-IMS) para analizar los cambios de los compuestos orgánicos volátiles del aceite de colza con diferentes grados de refinado, se construyeron las huellas de olor del aceite de colza refinado y se construyó un modelo no lineal para realizar una discriminación rápida y precisa del aceite de colza con diferentes grados de refinado. Se recogieron 124 muestras de aceite de colza con diferentes grados de refinado y se analizaron mediante GC-IMS y herramientas quimiométricas, y se seleccionaron 34 picos característicos mediante el método de diferencia coloreada como variables para caracterizar la calidad interna en el aceite de colza de diferentes grados de refinado. Se utilizó el algoritmo de análisis de componentes principales para reducir aún más la dimensionalidad y extraer la información más relevante. Se aplicó el algoritmo k-nearest neighbor para construir un modelo discriminante. Todas las muestras fueron reconocidas con precisión y sin errores, y los resultados muestran el potencial de este método para discriminar diferentes grados refinados de aceite vegetal.

• Materias:Análisis cromatográfico Estructura molecular Análisis químico Farmacocinética Voltamperometría
• Subjects:Chromatographic analysis Molecular structure Chemical test Pharmacokinetics Voltammetry
• Palabras claves:diferentes grados de refinado, aceite de colza, algoritmo de análisis de componentes principales, cambios de compuestos orgánicos volátiles, método de diferencia coloreada, espectrometría de movilidad iónica, algoritmo del vecino más próximo, muestras de aceite de colza, aceite de colza refinado, ims
• Keywords:different refined grades, rapeseed oil, principal component analysis algorithm, volatile organic compound changes, colorized difference method, ion mobility spectrometry, nearest neighbor algorithm, rapeseed oil samples, refined rapeseed oil, ims