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该研究由Tian Ren、Yao Lin、Yubin Su、Simin Ye和Chengbin Zheng*共同完成，作者来自四川大学化学学院绿色化学与技术教育部重点实验室。研究于2024年3月21日发表在《Analytical Chemistry》期刊上，文章标题为“Machine Learning-Assisted Portable Microplasma Optical Emission Spectrometer for Food Safety Monitoring”。
食品安全是当前全球面临的重大挑战之一，尤其是在人口增长、消费水平提高以及环境恶化的背景下。食品变质和掺假问题不仅造成经济损失，还威胁公众健康。传统的食品安全检测方法，如气相色谱-质谱联用（GC-MS）和高效液相色谱（HPLC），虽然准确，但存在耗时长、设备昂贵且笨重等问题。因此，开发一种简单、快速、便携且低成本的食品安全监测工具具有重要的现实意义。
本研究旨在结合微等离子体光学发射光谱（μpd-OES）和机器学习技术，开发一种便携式设备，用于现场评估食品新鲜度和检测食品掺假。通过分析食品香气中的原子和分子发射光谱，结合机器学习算法，该设备能够实现高精度的食品新鲜度评估和掺假检测。
研究流程主要包括以下几个步骤：
设备设计与组装
研究团队设计并组装了一台便携式μpd-OES设备，该设备包括3D打印的外壳、陶瓷芯片、铝制模块、放电腔、光谱仪、电压调节器和电源系统。设备集成了两种样品引入模块：顶空固相微萃取（HS-SPME）和顶空吹扫（Headspace Purge），分别用于肉类和咖啡样品的分析。
样品准备与处理
数据采集与分析
设备采集了样品的光学发射光谱数据，并通过机器学习算法（如主成分分析PCA、线性判别分析LDA、支持向量机SVM和层次聚类分析HCA）对数据进行分析。研究团队优化了设备的工作参数，包括载气流速、放电电压和放电间隙，以确保数据的准确性和可重复性。
验证与应用
研究验证了设备在食品新鲜度评估和掺假检测中的应用效果。通过分析肉类样品在不同储存时间下的光学发射光谱，设备能够准确区分新鲜、较新鲜和变质的肉类，准确率分别达到96.0%（牛肉）、98.7%（猪肉）和94.7%（鸡肉）。此外，设备还能够检测牛肉中掺入的鸭肉，准确率高达99.5%，并能够区分阿拉比卡咖啡和罗布斯塔咖啡，无分类错误。
食品新鲜度评估
研究结果显示，设备能够通过分析肉类样品在不同储存时间下的光学发射光谱，准确评估其新鲜度。例如，猪肉样品在48小时和72小时的储存时间下表现出明显的光谱差异，而鸡肉样品在24小时后即开始变质。
食品掺假检测
设备能够检测牛肉中掺入的鸭肉，并准确区分不同掺假比例（0%、10%、20%、50%、100%）。通过分析光学发射光谱，设备能够识别出掺假样品，并生成清晰的热图，显示出不同掺假比例下的光谱差异。
咖啡种类区分
设备能够通过分析咖啡样品的光学发射光谱，准确区分阿拉比卡咖啡和罗布斯塔咖啡。研究结果显示，两种咖啡的光谱模式存在显著差异，设备能够实现100%的分类准确率。
本研究开发了一种基于μpd-OES和机器学习技术的便携式设备，能够实现食品新鲜度评估和掺假检测。该设备具有简单、快速、便携和低成本的优势，适用于现场食品安全监测。研究结果表明，设备在肉类新鲜度评估、牛肉掺假检测和咖啡种类区分方面表现出色，具有广泛的应用前景。
研究还探讨了设备在检测其他金属和非金属污染物中的应用可能性，进一步扩展了其应用范围。此外，研究团队优化了设备的工作参数，确保了数据的稳定性和可重复性，为设备的实际应用提供了可靠的技术支持。
通过本研究，研究团队为食品安全监测提供了一种新的解决方案，具有重要的科学价值和实际应用意义。