Raps oder kein Raps? Schnelle Anomaliedetektion mittels Raman-Spektroskopie und Einklassenklassifizierung

Die Identifizierung untypischer Proben ist ein entscheidender Faktor für die Gewährleistung der Verbrauchersicherheit und die Aufdeckung betrügerischer Praktiken in der Lebens- und Futtermittelkette. Fingerprinting auf der Basis der Raman-Spektroskopie ist eine schnelle und zerstörungsfreie Analysemethode, die eine praktikable Alternative zu etablierten Systemen in der Routineanalytik darstellen kann. Fingerprinting wurde unter anderem zur Bestimmung der geographischen und botanischen Herkunft von Speiseölen und zur Identifizierung anomaler Produkte, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten können, eingesetzt. [1; 2] In Verbindung mit
multivariater statistischer Auswertung kann die gesamte spektrale Information zur Authentifizierung genutzt werden. Dies ermöglicht ein schnelles Screening von Proben, auch wenn diese eine komplexe Zusammensetzung aufweisen. Die Anwendung von Einklassenklassifizierungen für die Authentifizierung bietet gegenüber Mehrklassenansätzen mehrere Vorteile. So können abweichende Proben schnell identifiziert und für weitere Analysen als untypisch markiert werden. Dadurch können beispielsweise auch Proben mit unbekannten Zusätzen leichter erkannt werden.

In dieser Studie wurden 138 Rapsöle von verschiedenen Herstellern und aus verschiedenen Erntejahren mittels Benchtop-Raman-Spektroskopie, ausgestattet mit einem Well-Plate-Reader, analysiert, um die Zielklasse zu charakterisieren. Zusätzlich wurden 23 Sonnenblumenöle und 17 Sojaöle verwendet, um die Unterscheidung der botanischen Herkunft zu untersuchen. Um die Detektion von Verfälschungen zu untersuchen, wurden Antioxidantien (BHA und BHT) als Demonstratorsubstanzen verwendet. Diese dienten als Testsubstanzen für unbekannte Verfälschungen im Konzentrationsbereich von 1-10 %. Mit Hilfe der Einklassenklassifizierung konnten Verfälschungen mit einer Spezifität von 100 % bei Konzentrationen ab 3 % erfolgreich detektiert werden. Dies ist hauptsächlich auf das Vorhandensein exogener Signale für BHA und BHT zurückzuführen.

Das entwickelte Einklassenmodell für die Untersuchung von Rapsöl ermöglicht die Unterscheidung von Ölen unterschiedlicher botanischer Herkunft und die Identifizierung von untypischen Proben. Damit kann ein Beitrag zur Verbrauchersicherheit geleistet werden. Die Ergebnisse zeigen das Potential der Raman-Spektroskopie in Verbindung mit multivariater Datenanalyse als Hochdurchsatz-Verfahren für die Authentifizierung von Speiseölen und bieten eine weitere Grundlage für zukünftige Anwendungen in der Routineanalytik unter Einsatz der entwickelten Vorhersagemodelle.