三种粗粮多指标的熵值法研究

周利兵,侯守芳,蒋才云

（广西科技师范学院,广西来宾 546199）

荞麦中富含蛋白质、黄酮类化合物和酚类物质,有很高的营养价值和广阔的市场前景[1]。王莹[2]对采用分光光度法测定荞麦中总酚含量的不确定度进行了分析、计算和评定，为分光光度法测定荞麦中总酚含量结果的不确定度评定提供参考。

周月霞等[3]为了进一步发掘利用高营养物质含量的燕麦籽粒基因和种质资源,以西北农林科技大学引进的60份栽培型燕麦为研究材料,种植于四川成都金堂县和四川甘孜州康定县两个地点,对收获籽粒的6个营养指标、4个产量指标和7个农艺性状进行测定。为在该地区选育高品质及高产燕麦资源提供研究材料,为燕麦生产研究奠定理论基础,对燕麦品质的遗传改良具有重要的参考意义。

本文选择荞麦、燕麦仁、玉米3种粗粮作为研究对象，利用氧弹量热计测定燃烧热，热重分析粗粮的燃烧稳定性，脂肪测定仪测定脂肪含量，粗粮经灼烧后测定灰分，全自动纤维测定仪测定粗纤维含量，为开发粗粮资源以及粗粮分类研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料

荞麦、燕麦仁、玉米，市购，研钵研细，过40目药典筛。

1.2 粗粮燃烧热的测定方法[4]

1.2.1 原理

本实验利用氧弹量热计测定粗粮的恒容燃烧热。所利用的数据处理公式为：

式中：m、Qv、ΔT、W卡、Q点火丝、Δm分别为待测样品的质量、恒容燃烧热、燃烧前后温度的变化值、热量计水当量、点火丝的燃烧热（Q点火丝=1 400.8 J/g），点火丝参加燃烧反应的实际质量。

1.2.2 仪器和试剂

BH系列燃烧热测定实验装置，长沙长兴高教仪器设备公司；FA2004电子天平，上海舜宇恒平科学仪器有限公司；苯甲酸，AR，天津市科密欧化学试剂有限公司；药用胶囊。

1.3 热重分析方法[5-6]

1.3.1 原理

热重分析是在程序控温和一定气氛下，测量试样的质量变化与温度或时间的关系[5]，曲线上的温度数值常用来比较试样的热稳定性，这是评价可燃物燃烧性的数据基础[6]。

1.3.2 仪器和试剂

STA250热重分析仪，德国NETZSCH；坩埚。

1.3.3实验步骤

将适量的样品2～7 mg放入氧化铝坩埚中，升温速率为10℃·min-1，参比物为α-Al2O3，N2气氛（流速为100 mL·min-1），温度范围为30℃～600℃，同时进行TG、DTG和DTA分析。为了减小实验误差，对每个样品均进行重复试验。

1.4 脂肪的测定方法[7-8]

1.4.1 原理

索氏提取，用重量法测定脂肪含量，即萃取样品的溶剂抽提后，被测物质脂肪从样品中提取出来，将其烘干、称量，进行计算。W（脂肪）=m1/m2×100%，m1为脂肪质量（g），m2为称样质量（g）。

1.4.2 仪器和试剂

SE206脂肪测定仪；分析天平；滤纸；100 mL烧杯；干燥箱；石油醚。

1.5 灰分的测定方法

1.5.1 原理

粗粮经灼烧后所残留的无机物称为灰分。

1.5.2 仪器

马弗炉；电炉；坩埚；电子天平。

1.6 粗纤维的测定[9-10]

1.6.1 原理

热的稀硫酸可除去糖、淀粉、果胶等物质，热的氢氧化钾使蛋白质溶解，脂肪皂化。用乙醇和乙醚除去单宁、色素及残余的脂肪，所得残渣粗纤维、无机物可经灰化后扣除。按照公式:

1.6.2 仪器和试剂

F1600全自动纤维测定仪；鼓风干燥箱；马弗炉；坩埚；滤袋；耐酸碱笔。

水，三级水；0.13 mol/L硫酸溶液；0.23 mol/L氢氧化钾溶液；0.5 mol/L盐酸溶液；石油醚。

2 结果与讨论

2.1 粗粮燃烧热的测定

2.1.1 样品燃烧热的计算

（1）根据实验数据，绘制样品荞麦燃烧热测定曲线，重复3次实验，见图1。求得W卡=14 466.140 J/℃，Q胶囊=20 265.776 0 J/g，点火丝实际参加反应质量0.009 8 g，样品质量为0.455 8 g，空胶囊质量为0.100 1 g,根据Δm粗粮Qv=W卡ΔT-Q点火丝Δm点火丝-Q胶囊m胶囊，QV荞麦=15 228.479 4 J/g。

图1 荞麦雷诺温度ΔT曲线图Fig.1 ΔT Curve of Reynolds temperature of buckwheat

（2）根据实验数据，绘制样品燕麦仁燃烧热测定曲线，重复3次实验，见图2。求得W卡=14 466.140 J/℃，Q胶囊=20 265.776 0 J/g，点火丝实际参加反应质量0.009 4 g，样品质量为0.169 8 g，空胶囊质量为0.100 0 g,根据Δm粗粮Qv=W卡ΔT-Q点火丝Δm点火丝-Q胶囊m胶囊，QV燕麦仁=25 643.632 3 J/g。

图2 燕麦仁雷诺温度ΔT曲线图Fig.2 ΔT Curve of Reynolds temperature of oat kernel

（3）根据实验数据，绘制样品玉米燃烧热测定曲线，重复3次实验，见图3。求得W卡=14 466.140 J/℃，Q胶囊=20 265.776 0 J/g，点火丝实际参加反应质量0.010 2 g，样品质量为0.275 2 g，空胶囊质量为0.100 5 g,根据Δm粗粮Qv=W卡ΔT-Q点火丝Δm点火丝-Q胶囊m胶囊，QV玉米=11 103.011 5 J/g。

图3 玉米雷诺温度ΔT曲线图Fig.3 ΔT Curve of Reynolds temperature of corn

2.1.2 粗粮燃烧热的结果分析

由表1知,3种粗粮样品燃烧热：燕麦仁＞荞麦＞玉米。

表1 3种粗粮燃烧热（n=3）Tab.1 Combustion heat of 3 kinds of coarse grains（n=3）

2.2 热重分析

（1）荞麦热重分析

由图4、图5可以看出，39.7℃时，样品开始分解，这可能是由于试样中残余的小分子物质发生热解吸。升温至176.6℃，进入分解的第二阶段，试样开始出现大量的质量损失，直至402.3℃，损失率为59.38%；继续升温，试样继续分解，剩余样品质量为20.00%。

图4 荞麦热重(TG)曲线、微商热重(DTG)曲线Fig.4 Thermogravimetric(TG),derivative thermogravimetric(DTG)curves of buckwheat

图5 荞麦的热差分析(DTA)曲线Fig.5 Differential thermal analysis(DTA)curves of buckwheat

随着温度的升高，DTG曲线呈现出两个峰形，峰形的拐点分别为90.2℃、320.3℃。另外，随着温度的升高，荞麦的DTA曲线有两个较宽的放热峰，峰值分别为100.2℃和292.5℃，温度范围分别为51.2℃～197.6℃和274.1℃～320.3℃，峰面积分别为1 797.0μVs和70.2μVs（见表2）。

表2 荞麦TG-DTG数据Tab.2 TG-DTG data of buckwheat

（2）燕麦仁热重分析

由图6、图7可以看出，47.5℃时样品开始分解，这可能是由于试样中残余的小分子物质发生热解吸。升温至182.2℃，进入分解的第二阶段，试样开始出现大量的质量损失，直至403.0℃，损失率为59.73%；然后，随着温度的继续升高，继续分解，剩余样品质量为19.49%。

图6 燕麦仁热重(TG)曲线、微商热重(DTG)曲线Fig.6 Thermogravimetric(TG),derivative thermogravimetric(DTG)curves of oat kernel

图7 燕麦仁热差分析(DTA)曲线Fig.7 Differential thermal analysis(DTA)curves of oat kernel

随着温度的升高，DTG曲线呈现出两个峰形，峰形的拐点分别为94.7℃、312.7℃。另外，随着温度的升高，燕麦仁的DTA曲线有两个较宽的放热峰，峰值分别为107.9℃和295.1℃，温度范围分别为64.5℃～189.4℃和256.8℃～316.0℃，峰面积分别为1 193.0μVs和182.1μVs（见表3）。

表3 燕麦仁的TG-DTG数据Tab.3 TG-DTG data of oat kernel

（3）玉米热重分析

由图8、图9可以看出，52.0℃时样品开始分解，这可能是由于试样中残余的小分子物质发生热解吸，使试样有少量的质量损失。升温至190.2℃，进入分解的第二阶段，试样开始出现大量的质量损失，直至398.7℃，损失率为67.75%；然后，随着温度的升高，继续分解，样品剩余质量15.55%。

图8 玉米热重(TG)曲线、微商热重(DTG)曲线Fig.8 Thermogravimetric(TG),derivative thermogravimet⁃ric(DTG)curves of corn

图9 玉米热差分析(DTA)曲线Fig.9 Differential thermal analysis(DTA)curves of corn

随着温度的升高，DTG曲线呈现出两个峰形，峰形的拐点分别为92.8℃、315.4℃，见表4。另外，随着温度的升高，玉米的DTA曲线有两个较宽的放热峰，峰值分别为103.5℃和286.3℃，温度范围分别为74.3℃～180.9℃和246.4℃～306.6℃，峰面积分别为535.4μVs和121.7μVs。

表4 玉米TG-DTG数据Tab.4 TG-DTG data of corn

2.3 脂肪的测定结果

2.3.1 脂肪的测定结果

3种粗粮样品脂肪含量测定结果见表5。2.3.2分析

表5 3种粗粮脂肪含量测定结果（n=3，CV%＜3%）Tab.5 Determination results of fat content of 3 kinds of coarse grains（n=3，CV%＜3%）

由表5可知，3种粗粮样品脂肪含量：燕麦仁＞玉米＞荞麦。脂肪含量作为衡量粗粮营养的一个重要物理数据,反映粗粮的营养价值。

2.4 灰分的测定

2.4.1 灰分的测定结果

3种粗粮样品灰分含量测定结果见表6。

表6 3种粗粮灰分含量测定结果（n=3,CV%＜0.20%）Tab.6 Determination results of ash content of 3 kinds of coarse grains（n=3,CV%＜0.20%）

2.4.2 灰分的分析

由表6知,3种粗粮样品灰分含量大小顺序为：荞麦＞燕麦仁＞玉米。

2.5 粗纤维的测定

2.5.1 粗纤维的测定结果

3种粗粮样品粗纤维含量测定结果见表7。

表7 粗纤维含量测定结果（n=3,CV%＜5%）Tab.7 Determination results of crude fiber content（n=3，CV%＜5%）

2.5.2 粗纤维的分析

由表7知,3种粗粮样品粗纤维含量：荞麦＞玉米＞燕麦仁。纤维广泛存在于植物体内，是植物粗粮中的重要成分之一[11]。

2.6 熵值法构建粗粮营养多指标综合评价体系

根据3种粗粮样品燃烧热、脂肪含量、灰分、粗纤维含量、燃烧性参数数据构建多指标评价体系。本课题根据熵的特性,通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,用熵值来判断某个指标的离散程度。指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响（权重）越大,其熵值越小。运用熵值法对3种粗粮进行赋权，计算综合得分F。

综合得分F越大,样本效果越好。最终比较所有的F值,即得出评价结论。采用Excel计算,荞麦、燕麦仁、玉米3种粗粮样品F值为0.394 9、0.707 9、0.347 8,从综合评价分析结果得到，3种样品多指标排序为：燕麦仁＞荞麦＞玉米。

3 结论

由多指标分析综合评价结果可知,3种粗粮样品多指标燃烧热、热重参数、脂肪含量、灰分、粗纤维含量的熵值法分析综合评价排序如下：燕麦仁＞荞麦＞玉米。不同产地营养质量优劣的综合评价结果,为不同人群选择提供依据。