粮油食品检验中的质量控制与数据解读

摘要：本文围绕粮油食品检验展开，深入剖析质量控制的关键环节与有效策略，详细阐述数据解读的方法及要点。旨在提升粮油食品检验的准确性、可靠性，保障粮油食品安全，为相关从业者提供理论与实践指导。

关键词：粮油食品检验；质量控制；数据解读

引言

粮油食品作为人们日常生活的必需品，其质量安全直接关系到公众的身体健康与生命安全。随着人们生活水平的提高，对粮油食品的质量要求也日益严格。粮油食品检验作为保障质量安全的重要手段，质量控制与数据解读至关重要。精准的检验结果依赖于有效的质量控制措施，而正确解读检验数据则能为决策提供有力依据。

一、粮油食品检验中的质量控制

（一）检验人员素质提升

检验人员是粮油食品检验的核心力量。一方面，要具备扎实的专业知识，熟悉各类粮油食品的检验标准、方法和流程。例如，熟练掌握GB5009系列食品安全国家标准中关于粮油食品各项指标的检测方法，像对油脂酸价、过氧化值的测定原理、操作步骤烂熟于心。另一方面，需不断提升操作技能，通过定期培训、技能考核以及参与行业交流活动等方式，确保检验人员能够精准、规范地进行实验操作。例如，在进行粮食中重金属含量检测时，检验人员需熟练掌握原子吸收光谱仪的操作，从样品的前处理到仪器参数的设置[1]，每一个步骤都要求高度精确。同时，培养检验人员严谨的工作态度和责任心，避免因人为疏忽导致的检验误差。比如，在记录数据时，必须确保数据的准确性和完整性，不能随意篡改或误记数据。

（二）检验设备的校准与维护

先进且精准的检验设备是获取准确数据的基础。定期对设备进行校准，依据设备制造商提供的校准规程和标准物质，对天平、色谱仪、光谱仪等关键设备进行校准操作，确保设备测量精度符合要求。例如，天平的校准要使用标准砝码，按照规定的操作流程进行校准，以保证称量的准确性。同时，做好设备的日常维护保养工作，包括清洁、润滑、部件更换等，建立设备档案，记录设备的使用、维护和校准情况，以便及时发现潜在问题并解决。曾有实验室因未及时对高效液相色谱仪的泵进行维护，导致泵的密封圈磨损，在检测过程中出现漏液现象，影响了检测结果的准确性和实验进度。通过建立完善的设备维护制度，能够有效避免此类问题的发生。

（三）样品的采集与处理

在粮油食品检验中，样品采集与处理环节极为关键。样品采集需遵循随机、代表性原则，针对不同批次、产地、包装的粮油食品，合理确定采样点与数量。如在粮食仓库，采用分层、分区采样法，像大型粮食储备库，因粮食在不同区域和高度的水分、杂质含量等可能有差异，通过此方法可全面、准确获取质量信息；对于食用油这类液体粮油样品，要在储存容器不同深度采样并混合均匀，防止上下层成分不均导致检测误差。样品采集后需及时、规范处理，对于需粉碎、研磨的样品，要保证粉碎程度均匀，比如检测小麦蛋白质含量时，若粉碎后的颗粒大小不一，会使不同颗粒与试剂反应程度不同，影响结果准确性。同时，要注重样品保存条件，像易氧化的油脂样品应保存在棕色瓶中，置于阴凉、干燥处，避免光照和高温致其氧化[2]，从而确保样品在检验前不发生变质、污染，维持完整性和原始性 。

（四）检验环境的控制

检验环境对粮油食品检验结果有显著影响。控制实验室的温度、湿度、通风等环境条件。例如，在进行水分含量测定时，温度和湿度的变化会影响水分的挥发和吸收，从而导致测量误差。在高温高湿的环境下，粮食中的水分含量检测结果可能会偏高。对于对环境要求较高的检验项目，如微生物检测，要在无菌环境中进行操作，防止外界微生物污染样品，影响检测结果的准确性。在微生物检测实验室，要定期进行空气消毒，操作人员要严格遵守无菌操作规范，穿戴无菌服、口罩、手套等，确保实验环境符合要求。

二、粮油食品检验的数据解读

（一）数据的准确性判断

在粮油食品检验的数据解读中，重复性与再现性分析以及与标准值对比是确保数据准确性与可靠性的重要手段。重复性与再现性分析方面，通过重复测量同一批样品计算重复性偏差，如对同一批次大豆油酸价重复检测 5 次，若各次测量结果间偏差小且符合标准要求，表明检测过程稳定性良好；不同实验室或人员对同批样品检测，分析再现性数据，能发现实验室间或人员间检测差异，以便及时纠正。在与标准值对比上，将检验数据与相应国标、行标或企标对照，当检测某批次大米黄曲霉毒素含量超国家标准限值时，需重新核查检验过程，确认无误后，说明该批次大米因受潮等原因滋生黄曲霉，存在严重质量安全问题，对人体健康危害极大 。

（二）数据的趋势分析

在粮油食品检验的数据解读中，时间序列分析与相关性分析有助于深入了解产品质量状况。时间序列分析通过对同一品牌或产地的粮油食品在不同时间点的检验数据进行剖析，观察指标随时间的变化趋势，如分析某食用油生产企业近一年产品酸价，若呈上升趋势，可能因储存、运输或生产环节问题，像储存温度高致油脂氧化加剧使酸价升高，此时及时调整储存条件可控制酸价。相关性分析则聚焦于不同检验指标间的关联，如粮食水分含量与霉菌滋生数量存在正相关，水分越高霉菌越多，这使得在实际生产和储存中，控制粮食水分在安全范围，能有效降低霉菌污染风险，保障粮食品质 。

（三）数据异常的处理

在粮油食品检验中，对异常数据的处理十分关键。首先是识别异常数据，可借助格拉布斯准则、狄克逊准则等统计方法，依据数据分布情况对检验数据进行筛选。例如在粮食蛋白质含量检测数据里，若有数据明显偏离其他数据，通过格拉布斯准则便能判断其是否为异常值[3]。识别出异常数据后，需深入排查原因，可能源于样品采集偏差、检验设备故障、检验人员操作失误或样品自身特殊情况。像某批次小麦出粉率数据异常低，经检查是采样混入较多杂质致使检验结果失真。针对不同原因，应采取对应纠正措施，如设备故障就及时维修或更换，人员操作失误则加强培训与管理，之后重新检验，以此确保数据准确可靠 。

三、质量控制与数据解读的协同作用

有效的质量控制是获取准确数据的前提，而正确的数据解读又能为质量控制提供反馈和改进方向。例如，通过数据解读发现某一检验项目的重复性偏差较大，经分析是由于检验设备的某个部件磨损导致，通过及时更换部件，对设备进行校准和维护，从而提高了质量控制水平，确保后续检验数据的准确性。反之，良好的质量控制措施能够减少数据异常的出现，为数据解读提供可靠的数据基础，使数据解读结果更具参考价值。在实际的粮油食品检验工作中，质量控制和数据解读相互依存、相互促进，共同保障检验工作的科学性和准确性。

四、结论

粮油食品检验中的质量控制与数据解读是保障粮油食品安全的核心。提升检验人员素质、校准维护设备、规范样品采集与处理、把控检验环境，可确保检验数据准确可靠。运用科学方法解读数据，如判断准确性、分析趋势、处理异常，能为粮油生产、储存、销售提供决策依据。未来，需持续完善质量控制体系，创新数据解读方法，以顺应日益严苛的食品安全要求。伴随科技发展，新检验技术和设备不断涌现，这为质量控制与数据解读带来更多可能，亟待我们探索应用，全面提升粮油食品检验水平。

参考文献：

[1]霍岩.食品安全影响下粮油检验工作的优化措施分析[J].现代食品， 2023， 29 （22）：105-107.

[2]高小云，王亚萍.粮油检测在粮油监督中的重要性[J].食品安全导刊，2023， （09）：49-51.

[3]杨立坚.巩固粮食安全屏障高标准推进粮油检验检测能力建设[J].现代食品， 2022，28（03）：33-35.