食用油品质在线控制的可解释机器学习
李剑超 陕西师范大学
食用油的组分和品质在线控制是确保食品安全和提高生产效率的关键环节。随着技术的发展，可解释机器学习在这一领域的应用越来越广泛。以下是对食用油组分和品质在线控制的可解释机器学习进行的详细分析，以及相应的实例性说明。
1. 机器学习在食用油品质控制中的应用
机器学习算法能够处理复杂的数据集，识别影响食用油品质的关键因素。例如，通过分析食用油的化学成分、加工过程参数以及储存条件等数据，机器学习模型可以预测油品的氧化稳定性、酸价等重要指标。
以华东理工大学钱锋院士课题组的研究为例，他们开发的“油品特性实时表征与在线调合优化控制技术”就是一个应用机器学习进行油品质控的实例。该技术通过实时检测油品的属性，并利用智能优化算法，实现了油品调合过程的自动化和智能化。通过机器学习模型，可以对组分油进行在线检测与实时表征，用最佳配方及精准适量加入添加剂，从而提高油品品质，降低生产成本。
2. 可解释性的重要性
在食品安全领域，模型的可解释性至关重要。如果模型的决策过程缺乏透明度，那么一旦出现问题，将难以定位原因并采取相应的改进措施。
例如，通过使用极限梯度提升（XGB）算法构建的生物油含氧组分含量预测模型，不仅能够预测生物油的品质，而且通过对模型进行特征重要性分析和灵敏度分析，可以识别出对生物油品质影响显著的输入特征。这种分析提供了模型决策的透明度，有助于理解模型行为，增强了模型的可信度。
3. 数据驱动与物理信息的结合
将机器学习模型与物理信息（如反应动力学和热力学）相结合，可以提高模型的预测性能，并形成更深入的见解。
在食用油品质检测中，除了化学分析外，物理参数如介电常数也是重要的考量因素。电容式传感器能够感应油品介电常数的微小变化，从而反映油品极性组分的改变。结合物理信息，机器学习模型可以更准确地预测油品在煎炸过程中的品质变化，为生产提供科学的指导。
4. 校准规范的建立
为了确保食用油品质检测仪的准确性和一致性，需要建立相应的校准规范。
中国计量科学研究院牵头制定的《食用油品质检测仪校准规范》，就是为了规范食用油品质检测仪的使用和校准，确保其测量结果的准确性和可追溯性。规范中详细说明了校准条件、校准项目和校准方法，为食用油品质检测提供了标准化流程。
5. 食用油品质的标准化
食用油品质的标准化是保障消费者健康和促进行业发展的基石。
GB 2716-2018《食品安全国家标准 植物油》规定了食用油的极性组分含量等指标，超过规定标准的食用油必须废弃。此外，国家标准还对食用油的透明度、水分及挥发物含量、酸价等指标进行了规定，确保了食用油的基本品质和安全。
通过上述分析，我们可以看到，机器学习在食用油组分和品质控制中的应用前景广阔。通过结合可解释性、物理信息和标准化流程，可以提高油品品质控制的效率和准确性，为食用油产业的可持续发展提供强有力的技术支撑。