食品工業采用多種分析技術評估奶粉（如添加營養素的嬰兒配方奶粉）的營養價值。這些強化奶粉含有蛋白質、脂肪、碳水化合物、維生素和礦物質。

能量色散X射線熒光光譜（EDXRF）被用于生產線附近監測奶粉中的元素含量。其快速簡便的樣品制備和較短的測量時間有助于優化生產過程并縮短周轉時間。在先前的應用說明（XRF-AN41967）中，已討論了結合多種標準品使用經驗校準方法測定Na、Mg、P、Cl、K、Ca、Mn、Fe、Cu和Zn。

當缺乏大量標準品時，無標樣基本參數法仍可進行可靠的（半）定量分析。本應用說明展示了如何將UniQuant無標樣基本參數軟件包與 ARL™ QUANT’X EDXRF光譜儀結合使用，以測定奶粉中的營養成分。

UniQuant軟件專為X射線熒光（XRF）光譜儀設計。它提供了一種全面的解決方案，無需特定校準標準品即可對多種樣品中的元素進行定量分析。該軟件利用基本參數分析XRF光譜，從而準確測定復雜或未知樣品中的元素濃度。這使其特別適用于樣品成分差異較大或缺乏參考材料的應用場景。

UniQuant軟件

ARL QUANT' X EDXRF光譜儀配備50瓦端窗銀靶X射線管。樣品采用直接激發幾何結構和初級光束濾光片進行分析，共有9種濾光片可用于優化元素激發。大面積硅漂移探測器（SDD）配以厚度小于1 μm的石墨窗，可檢測元素周期表中從碳（Z=6）到镅（Z=95）的所有元素。此前，默認的SDD窗口為8 μm厚的鈹窗，無法檢測比氟（Z=9）更輕的元素。

ARL QUANT' X 儀器

將6.0 ± 0.1 g奶粉粉末使用硬化不銹鋼模具壓制成直徑32 mm的圓片。采用手動液壓機（Specac, LTD，英國）施加4噸壓力。壓制前未對樣品進行研磨或干燥處理。壓制后的圓片保存在干燥器中。

所得圓片厚度>5 mm，相對于目標元素特征X射線的穿透深度可視為無限厚。因此，圓片兩面均被分析并作為實際重復樣本處理。

UniQuant軟件與ARL QUANT'X EDXRF光譜儀聯用共采用9種條件覆蓋元素周期表中所有可檢測元素。每種條件均針對特定元素范圍優化激發。奶粉中除主要含乳糖的有機基質外，通常僅含10至12種元素，因此無需運行全部9種條件即可覆蓋目標元素。表1列出了各激發條件的實驗細節，僅需其中6種條件即可完成所有目標元素分析。測量在真空環境下進行，以避免輕元素低能特征X射線被吸收。采用與XRF-AN41967相同的測量時間，以便直接比較不同分析方法的性能。  

總測量活時間為720秒，其中三種條件（針對輕元素或接近檢測限的過渡元素Mn、Cu）各分配180秒。測量時間可根據用戶需求調整。  

UniQuant軟件的基本參數模型通過純元素、純化合物及有證標準物質進行校準。此通用校準可用于測定含任意濃度元素的未知樣品成分，提供半定量分析結果。預期相對誤差約為15%至30%，具體取決于樣品類型及制備方式。  

為提高準確性，可針對特定應用調整校準。通過使用與待測樣品相似的標準品校準UniQuant軟件實現。本應用中，我們采用13種內部標準品（預先通過ICP-OES和電位法測定，尤其針對氯元素假設其全部以氯化物形式存在）優化了軟件的元素靈敏度（即kappa值）。表2展示了各元素濃度范圍，標準品以圓片雙面測量作為重復樣本。  

這些標準品還用于推導光譜背景形狀，以校正特征元素譜線的背景干擾并獲取凈峰強度。UniQuant軟件利用此形狀提升低濃度（尤其是接近檢測限）元素的準確度和精密度。  

假設奶粉基質為乳糖。基質特性的準確定義對成分計算至關重要，尤其那些基質含EDXRF難以檢測的元素（如有機基質中的C、H、N、O）。UniQuant采用乳糖分子式估算并校正基質對可量化元素的吸收效應。基質定義錯誤可能導致濃度偏差，這也是經驗校準法結果更優的部分原因。  

采用23個經ICP-OES和電位法預先分析的內部標準品對EDXRF結合UniQuant的方法進行驗證。每個標準品進行雙次測量。圖1展示了EDXRF測量結果（雙次測量均值）與ICP-OES/電位法結果的對比。

理想狀態下，擬合直線的斜率應為1、截距應為0（需考慮參數置信區間）。表中加粗標注了統計意義上滿足斜率為1、截距為0的元素。表3匯總了各元素的關鍵統計參數：預測標準誤差(SEP)、相關系數(R2)、斜率、截距及其95%置信區間(CI)。

結果顯示多數元素的斜率符合要求，但95%置信區間顯示多數截距存在偏差。與采用經驗校準曲線（參見XRF-AN41967）的結果相比，本方法數據離散度較大，驗證統計指標稍遜。

然而，通過UniQuant軟件內置的奶粉校準模型，用戶可在無標準品的情況下完成此類樣品的分析。從用戶角度看，這是一種真正的無標樣定量方法，雖為半定量但結果可靠。

ARL QUANT'X EDXRF光譜儀結合UniQuant無標樣基本參數軟件，為奶粉元素成分監測提供了便捷解決方案。雖然其準確性不及基于大量標準品的經驗校準法，但無需標準品即可實現（半）定量分析的優勢顯著。