维生素等微量成分检测中常见现象与讨论

张若寒

创荷美营养科技（北京）有限公司

　　一般来说，检测有两个目的，就是有没有，有多少。术语叫定性分析和定量分析。在制造和使用饲料产品时，无论是定性还是定量分析，都是生产和品控部门必然遇到的日常工作。与常量成分相比，微量成分的检测存在不少特点和难点。特别在全行业的质量意识和要求不断提高的情况下，检测项目和频率都有显著上升。成为采购原料、控制产品质量和发现质量管理风险点时随之而来的话题。与国外一般的检测目的相比，还有一个特殊的需求就是打假。

　　当拿到一个检测报告显示，某维生素预混合饲料中生物素的期望值或称为标示含量为100mg/kg，检测结果为70mg/kg，那么这个产品到底是合格呢？还是不合格要退货处理？

　　当拿到一个检测报告显示，12种维生素的检测结果有一半高出标示量，另一半却低于标示量，几乎就没有一个与标签的数值相符，那么到底是检测过程不合格还是产品不合格？

　　当拿到一个检测报告都有一条注释：“仅对来样样品负责”，那么这句话到底是什么含义？样品已经在化验时消耗掉了？怎样将样品获得的结果用于判断产品呢？

　　当同一个样品，送到了不同的检化验机构检测同一种组分，可各自出具的检测报告显示出不同的结果，没有一个数值是一样的，那么该采信那一个呢？

　　这些疑问，几乎都曾遇到，现在试图就此分析其原因以及如何判读数据。

　　首先，上述的4个最常见疑问首先要考虑的是测定误差；其次是实验室间的误差；第三是采样误差和样品代表性问题，最后是如何解读结果数据。每当拿到一个检测报告，永远先遇到误差的问题，所以有必要先讨论何为误差？

　　对误差通俗的理解就是“真实存在与预期之间的差异”。在检测化验的范畴，误差的定义是：“表示测定值（x）或测定值的平均值（ ）与真值（T）之间的差异”，误差有正有负。那偏差又是怎么一回事呢？在实际工作中，真值（T）仅理论上存在，实际不知道。例如：检测报告上拿到的结果其实都是测定值的平均值（ ）。因此以真值为基础的误差也就不存在。所以就要换一个概念，用测定值的平均值（ ）代替真值，以多次测定的算术平均值为基础的就是偏差。因此偏差就被定义为：“表示测定值（x）与测定值的平均值（ ）之间的差异”（杨胜，饲料分析及饲料质量检测技术，1991）。这就清楚了误差不同于偏差。人们平常说的误差实际上都是偏差。偏差又细分绝对偏差、相对偏差、平均偏差、相对平均偏差和标准偏差（标准差）5种，其中以相对偏差在实验室的湿化学检测中用到最多。在无损探伤检测技术（如NIR 等）中则多用标准差。具体的计算方法，有兴趣的可以找专业的书来读。

　　为了获得尽量接近真值的测定值的平均值，就要保证足够的测定次数。例如：从下表可以了解维生素A在维生素预混合饲料的含量分布。测定值的平均值=19170000IU/Ib，而单次测定的范围在之间。从数据可以发现，检测值极差在18048000IU/Ib～20229000IU/Ib之间，单个测定值绝对差达到2181000IU/Ib。换算为检测值相对含量的极差在97.8%～109.3%之间，绝对偏差为±5.8%。因此，如果仅测定一次，就很难避免误判。

维生素预混合饲料中VA（标示量=18500 K IU /Ib）的检测分布
待测样品	VA测定值（K IU/Ib）	占标示量的%
托盘1/袋-1	19765	106.8
托盘1/袋-2	18084	97.8
托盘1/袋-3	19443	105.1
托盘1/袋-4	18937	102.4
托盘2/袋-1	19293	104.3
托盘2/袋-2	19948	107.8
托盘2/袋-3	18461	99.8
托盘2/袋-4	20229	109.3
托盘3/袋-1	19811	107.1
托盘3/袋-2	19392	104.8
托盘3/袋-3	18534	100.1
托盘3/袋-4	18140	98.1
x（n=12）	19170	103.6

　　按照2012年最新修订的国家标准，对测定方法给出的允许差是这样定义的：在重复性条件下，两次平行测定结果的相对偏差应不大于xx%。也就是说，2 次独立的测定，每个测定设一个平行，即能获得4个数值的平均值，就是检验报告上显示的结果。一般来说，允许的相对偏差有含量越低，相对偏差越高的属性。由于维生素预混合饲料中生物素的相对偏差是20%～30%，两次独立测定结果的绝对差值±40mg/kg～60mg/kg。如前例，测定结果在70mg～130mg范围内正常（GB/T17778-2005）。关于平行测定，方法和操作带来误差主要来自制备上机样之前。目前的分析仪器依靠计算机高度自动化控制和自矫正系统，仪器自身的重复性精度已达到非常之高的水平。如果以重复上机作为平行，实际上仅涵盖了分析仪器部分的误差。以此反映整个方法的误差，很可能导致低估。因此在可能的条件下，平行样品应该尽量包括样品的前处理步骤。

　　由此得知，任何一个测定的数值从理论上讲都存在测定偏差。即便是最精密的仪器，最多也是尽量趋近真实值，测定次数越多，平均数就越接近而已。偏差的大小直接与含量和方法相关。众多对含量产生争议的源头是将预期值或标示量与测定值之间的差异归于产品不合格。有了真值不可获得和偏差概念，就能理解所说的测定误差实际上是测定偏差。偏差的第一用途是衡量实验室内所获数据的质量；第二个用途才是用来制定判定预期值的可接受范围，即允许差。

　　什么是允许差呢？允许差（Analytical latitude）的定义是：技术标准/检定规程等对计量器具/实验的操作结果等所规定的允许误差的极限值，简单说就是对测定结果误差的最大限度允许。解读国标“饲料检测结果判定的允许误差（GB/T18823-2010）”容易产生误区，这里给出的允许误差用于判定检测结果，而不意味着允许产品的真实含量有负差。换句话说，产品含量如果为100%，测定结果却显示为70%，这个误差是留给检测机构自身的，任何被裁定方不宜用此做利己的解释。前面说，真值是不知道的，当使用国标“饲料检测结果判定的允许误差”就知道了，以设计值或标示量代替真值。例如：标示量为100，检测值为80，允许相对误差为20%，为什么给20%呢？因为80含有误差。这里的误差是留给判定用的，制造商不能作为允许的投料负偏差误用。千万不能搞小聪明少投料，自以为有20%的负空间空子可钻。另一个就是忽略样品的代表性，除了测定数据要符合允许的相对/绝对偏差以外，首要的前提是样品的具有足够的代表性能用于判定。行政管理部门的监督检验机构取样是按照程序进行，能确保抽取的样品有足够的代表性，而自行送样，特别是产品需要进行仲裁判定，则必须按照采样程序得到样品才符合需求。随便拿个与产品对不上号的样品，检测结果

　　如何精准正确也没有意义，误判也由此而生。样品的代表性道理浅显，无需过多解释，但是具体操作还是有要仔细小心之处。如要得到可靠、可用、最为接近T值得的数据用于裁定产品合格与否，必须启动仲裁判定程序。确保样品的代表性是仲裁公正性的基本前提。非仲裁用的化验报告上通常都附有“只做单项参数测定，仅对送样负责，不做判定”等文字，其原因在此。仲裁的技术部分包括采样、采用标准、测定和判定4步，如果只注意其中检测一步，必将无法进行仲裁判定。没有代表性的样品，根本就没有任何测定的必要。样品本身在测定后已经被消耗掉不存在了，其数据还有什么用？无论是采取法律行动，还是日常品控都要注意这一点。

　　举一个采样的例子说明其要求：例如：某一产品（5%复合预混合饲料）含有维生素D₃40000IU/kg，商品维生素D₃500原料都是颗粒状的，颗粒数约0.18mio./g（Test for the animal nutrition laboratory，1991）。因此，每克5%复合预混合饲料约有14个维生素D₃500颗粒。测定维生素D₃含量，其称样量不要小于5g，否则很难保证样品的代表性。目前，维生素原料有利用颗粒化提高稳定性和流动性，降低粉尘和静电性的趋势，这样就更要注意其颗粒数的均匀分布。其实，到了ppm级的成分，都有这样的难题，不仅仅维生素而已。样品的均匀度直接导致了测定结果与预期值的差异。从误差传递原理得知，积累越来越大。

　　说到允许误差，有涉外纠纷要注意，中国与欧洲对误差判定范围标准的表示不同，中国是阶梯式的间断误差；而欧洲采用阶梯式连续渐变误差。前者无奈数据积累不足，后者似乎更为科学可信，有兴趣者可以看另外专门论述。

　　如果送检样品的维生素全项检测报告显示，结果有些高出标示量，有些却低于标示量，与标签值相等的一个没有，那么这个产品是否就是不合格？或者低于标示量的项目就是不合格呢？了解了偏差和允许的相对偏差，就明白出现这种情况很正常，只要在可接受范围就是合格的产品。切不可自以为高出标示量的成分上占了便宜暗自高兴；也不该见到低于标示量的项目就去找企业索偿差额。如果发现含量高、价值贵的成分高出标示量5%以上，极可能是测定偏差。否则制造商的投料控制精度太差或产品的重分离现象严重。

　　企业最需要的是有简便、快捷的方法，查排失误、错误导致的产品与设计不符，甚至需要排查故意的偷工减料。以维生素预混合饲料为例，结合测定难度、配方成本中占比例和供应稳定性，选择风险控制点有4易3难。要重点关注VE、VA、VD₃和烟酰胺/烟酸，除了VD₃以外，检测难度不算大，一般的机构都能做；而VB₁₂、生物素和叶酸，则对测定机构的能力和数据的相对偏差都要求很高，难度较大。这样做，即使在普遍认为监控水平比较高的欧洲（Vitamins in animal nutrition，AWT2002），也仅列出4个最有把握的湿化学项目（VA，VE，VD，β-胡萝卜素），即这4个项都经过了环测。关于环测，随后再解释。如能控制住这4项，就基本上可以反映品质的状况。β-胡萝卜素在我国目前尚未成为主流成分，VD₃是个特例，有机会再谈。

　　利用湿化学法测定某个组分，最基本条件要涉及到仪器设备，测定方法，标准对照品，试剂和操作人员。有了这些，就能获得数据了。以当前的检测技术和分析设备的能力，如果不计费用、资源和时间成本，可以达到相当高的检测精准度。但问题在于饲料企业不是检测机构，即便不计成本耗费，时间上也无法达到工业化生产的要求，况且微量组分的快速检测技术目前尚不成熟。所以，对于维生素等微量营养性成分的监测，控制点应该集中于含量的符合程度，基本不涉及安全风险。无论是原料还是复配后的制成品都是如此。至于像近年上游原料发生的安全事故（维生素A微囊氯霉素污染）、（维生素B₂80汞污染）属于极少发生的个案。如果饲料企业因此而将氯霉素和汞的测定都列入日常项目就错了。所以，企业要根据自身的情况合理地确定监测点是首要的。与控制有毒有害成分不同，对于这类成分没有必要批批查、包包验、项项测，对于复合预混合饲料产品就更是这样。这也是企业要合理制定批次的原因之一。否则就会浪费企业的资源，到头来还是社会资源的浪费。鉴于维生素类原料和制成的各种预混料产品的自身特性，需要对相关的检化验技术有基本的了解，然后为企业制定出即有效可行，又具经济快速的可实际操作性的措施。做到以最小的资源消耗，达到监控目的。这就是所谓“看企业控制项目，就能了解质量控制的水平”的说法。企业缺少预判风险和选择控制点的能力，就会出现实验室每天检测了大量的项目，忙得一塌糊涂，质量事故依然接连不断的现象。例如，维生素预混合饲料的最大风险点在水分控制，最容易出问题，而方法简单快捷，开支很低。对于制造类企业，要牢记质量不是检测出来的。成品检验是最后一道关口，企业质量如果只靠这最后一道关口是绝对不行的。切不可从一个毫无检测的极端走向凡事必验才用的另一个极端，不可受食品安全现状造成公众恐慌性的影响，过分依赖于检测的结果开展日常工作。至少可以说是混合工艺类制品是这样，复合维生素就属于典型的利用混合工艺制造的产品。

　　制造维生素类的产品有加工损耗（或称成品率），用其配制下游产品时以及随后的存放过程中也都有损耗。安全量是解决这些损耗的办法，安全量不仅涉及产品投料设计，对品控也很重要。无论用户和供应商企业都应给予必要的注意。设计的吻合度与制造工艺和选料有关，使用劣质二类添加剂（预混型原材料如B₁₂，生物素，元素硒和元素碘等）导致成品的的变异系数（CV%）增大。从前表实例数据可以发现，VA的标示量与实测值之间存在3%左右的设计安全量。说明这个产品是个品质合格的优制品。设计安全量的做法在上世纪很普通，近年还可在标准配方产品和专用的高档产品见到。但是，定制产品则不同，往往是来方加工，所以应该明确和约定加工损耗是否已经涵盖在内。如果简单地使用定制合同数值直接作为加工的投料数据，就没有考虑加工损耗。理论上讲，这时的真实含量一定低于标示量。一般说，复合维生素加工损耗控制在1%以内，包括品控消耗、实验室留样、包装净重正偏差和粉尘损耗等在内。使用近红外光谱（NIR）等无损伤探测技术的优点之一就是节省昂贵样品的消耗。设备的自动化程度、粉尘控制水平和混合机批次的大小均影响加工损耗量。至于如何制定合理的产品批次，留给以后再详议讨论。关于标示量的判定，又涉及到容差问题。

　　容差（Tolerance）在饲料领域是指测定值的平均值与标示量之差，是允许的差异。容差来自计量的技术局限、自然存在的不均匀性、工艺的自然降解损耗，也考虑了取样时必然的不均匀性在内。最常用来判定产品合格与否，当然前提是使用的测定值的平均值数据合格。容差是国家或行业管理部门对商品的规定，各国均有不同，我国一般在国标中体现。理论上容差可正可负，与标示量成正比。目前国际间的贸易对营养素成分多采取接受正容差的做法，即主含量≥标示量（min.）。国内则不尽相同，似乎对于相对易控制的产品倾向于仅给正容差，而对于有较多非可控因素影响的产品则允许负容差，例如天然来源产品，合成类粗原料产品。国外的做法仅作参考，具体要执行我国的标准（JJF1070 或计量监督办法75 号令）。简单说，判定前需要了解允许的容差是否有正负。

　　最后讨论如何解读从不同实验室获得的测定结果。将同一个样品，同时送到不同的检化验机构使用相同的测定方法检测同一种组分，各自的检测结果各不相同。这个差异称为“实验室间误差”，出现差异是广泛存在的正常现象。一般说，实验室间误差往往远高于方法本身允许的相对偏差。高水平实验室间的偏差小，反之则大。只要测定结果在允许差范围内，作为数据的用户可不必深究。而对拥有多个实验室的大企业集团，定期进行实验室间的环测（Ring Test）或通过独立第三方认证（如CNAS）达到控制实验室间误差的目的。以Nutreco 集团的MastLab.为例，2012年分布在世界各地的18个实验室环测宠物预混合饲料中VD₃（Nutreco Animal Nutrition Laboratories Ring Test 2012 FinalReport），测定结果在94IU/g～249IU/g之间，测定值的平均值（ ）=177IU/g，相对标准差（Rel.std.dev）=31.2。获得这样的结果说明实验室达到了相当高的水准。而对比我国给出的类似允许差（±50%），测定结果在86IU/g～266IU/g之间。借此例可了解实验室间误差是广泛存在的，没有可能也无必要追求从不同实验室获得完全一致的数据。

　　以上仅是从曾经遇到的问题中得到的体会和粗浅的理解，希望助于减少解读测定数据时的困惑和无谓争议。也许能对发现风险点、合理制定日常检化验项目、有效利用品控资源有所帮助。随着企业规模的扩大和商业道德操守意识的逐步建立提高，人为故意的偷工减料越来越少见，将来不必将主要精力投放到为打假服务。供应商的品牌和信誉口碑、生产设施装备水平和日常保养维护、制造过程的管控和追溯，才是选择维生素类产品的关键。检验，无论对于进厂的原料还是制成品，都已经是到了最后一道关口，是没有办法的办法了。虽属老调常谈，但中外还基本如此变化不大，还可借鉴参考。就检测方法和仪器设备而言，我国与国际水平已无大差异。加强原始数据的积累和归类分析、对制定的允许差进行长期跟踪、逐步建立数量化评估实验室间误差必将为行业和企业提供更为有力的支持。相信随着企业对饲料产品监控强度的提高，随着认证实验室和专业的独立第三方实验室的进一步发展，随着对检化验结果精准度需求的不断上升，必将促进饲料工业和企业以最低的资源消耗，达到最大程度地控制风险的目的。