JP6515059B2 - 沈香の品質評価方法 - Google Patents
沈香の品質評価方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6515059B2 JP6515059B2 JP2016086326A JP2016086326A JP6515059B2 JP 6515059 B2 JP6515059 B2 JP 6515059B2 JP 2016086326 A JP2016086326 A JP 2016086326A JP 2016086326 A JP2016086326 A JP 2016086326A JP 6515059 B2 JP6515059 B2 JP 6515059B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- agarwood
- peak
- infrared
- region
- quality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 241000271309 Aquilaria crassna Species 0.000 title claims description 74
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 48
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 title claims description 14
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000012844 infrared spectroscopy analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 31
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 15
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 14
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 13
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 11
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 10
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 9
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 9
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 7
- 238000005033 Fourier transform infrared spectroscopy Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 5
- 241000984061 Aquilaria Species 0.000 description 3
- 108010045649 agarase Proteins 0.000 description 3
- 239000002956 ash Substances 0.000 description 3
- 239000003610 charcoal Substances 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 3
- ZZIZZTHXZRDOFM-XFULWGLBSA-N tamsulosin hydrochloride Chemical compound [H+].[Cl-].CCOC1=CC=CC=C1OCCN[C@H](C)CC1=CC=C(OC)C(S(N)(=O)=O)=C1 ZZIZZTHXZRDOFM-XFULWGLBSA-N 0.000 description 3
- 229920000936 Agarose Polymers 0.000 description 2
- 235000002918 Fraxinus excelsior Nutrition 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 230000008786 sensory perception of smell Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 235000018185 Betula X alpestris Nutrition 0.000 description 1
- 235000018212 Betula X uliginosa Nutrition 0.000 description 1
- 241000736839 Chara Species 0.000 description 1
- 208000006877 Insect Bites and Stings Diseases 0.000 description 1
- 241000102542 Kara Species 0.000 description 1
- 235000008331 Pinus X rigitaeda Nutrition 0.000 description 1
- 235000011613 Pinus brutia Nutrition 0.000 description 1
- 241000018646 Pinus brutia Species 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 239000003205 fragrance Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 235000021189 garnishes Nutrition 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 229930014626 natural product Natural products 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001028 reflection method Methods 0.000 description 1
- 230000015541 sensory perception of touch Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012916 structural analysis Methods 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Fats And Perfumes (AREA)
Description
また沈香は、白檀や松等、樹齢を重ねると必ず心材に油が溜まるものとは異なり、必ずしも樹脂が沈着するものではないことから、非常に貴重な香木資源である。
ことに近年は、沈香の限りある資源の貴重さから、財産的価値を見出す場合も多く、品質評価や真贋鑑定のニーズが強い。
すなわち本発明は、上記課題を解決するものであり、下記[1]〜[5]に関するものである。
[1] 中赤外又は熱赤外の赤外分光分析を用いて、沈香の1800〜900cm−1の領域における赤外吸収強度又は赤外透過強度を測定することを特徴とする沈香の品質評価方法。
[2] 前記赤外分光分析が中赤外を用いたATR法により行われる、前記[1]に記載の沈香の品質評価方法。
[3] 中赤外又は熱赤外の赤外分光分析を用いて、さらに沈香の4000〜1800cm−1の領域における赤外吸収強度又は赤外透過強度を測定し、
1660〜1590cm−1の領域に二股に分かれた2つのピークが存在し、かつ
4000〜900cm−1の全領域中において、前記二股に分かれた2つのピークのうちピーク強度が高い方のピークよりもピーク強度が高いピークが存在しない、又は、3つ以下存在する、前記[1]又は[2]に記載の沈香の品質評価方法。
[4] 4000〜900cm−1の全領域中に1030〜1028cm−1の領域におけるピークよりもピーク強度が高いピークが4つ以上存在する、又は、1030〜1028cm−1の領域にピークが存在しない、前記[3]に記載の沈香の品質評価方法。
[5] 4000〜900cm−1の全領域中、1640〜1630cm−1の領域にピーク強度が最も大きなピークが存在する、前記[3]又は[4]に記載の沈香の品質評価方法。
本明細書において数値範囲を示す「〜」とは、その前後に記載された数値を下限値及び上限値として含む意味で使用される。
一方、沈香は木材に樹脂が沈着した香木であることから、赤外分光分析により得られるスペクトルは木材や樹脂の種類によって様々であり収束しないものと考えられていた。しかしながら本発明では、鋭意検討の結果、沈香の品質によって該スペクトルを類型化することが可能となった。
かかる方法により、試料となる沈香を非破壊で、又は極小の破壊量で沈香の品質を評価することができる。また、機器を用いた分析であることから、評価結果に客観性を与え、一般化することができる。なお、本明細書において、沈香の品質の評価とは、沈香の真贋の評価も含む意味である。
また、赤外分光分析の中でも、フーリエ変換赤外分光法(FT−IR)が好ましい。
なお、本明細書における赤外吸収スペクトルは、ThermoFisher SCIENTIFIC社製のNicolet 8700FT−IRのFT−IR装置とSensIR社製のDuraScopeのATRアクセサリを用い、ATR法により下記の条件で測定した場合のものである。得られるピークトップの波数の誤差は約±1cm−1である。
試料となる沈香から、厚さ0.5mm程度、サイズ2〜3mm四方の破片を切り出した。
(測定条件)
・測定法:ATR法
・光照射面積:直径1mm
・分解能:4cm−1
・スキャン回数:64回
なお、本明細書内で示す赤外吸収スペクトル(反射率)のグラフにおいて、反射率の値が急峻に下がっているところをピークと呼ぶ。ピークとして判定するか否かの詳細な判定方法については後述するが、反射率の微分と演算式とから判定される。スペクトルにおいてピークが見られるということは、その波数域で物質の吸収が見られることを表す。
また、本明細書においてはピーク強度の補正は行っていないが、ATR法においては、ATR結晶界面のもぐり込み深さが波長によって異なる。波数が低いほど(波長が長いほど)当該もぐり込み深さが大きくなるので、必要に応じて、ピーク強度が増大する傾向があることを勘案してスペクトルの解析を行う。
まず、赤外吸収スペクトル(反射率)の微分スペクトルにおいて、長波数側から見た際に正から負の方向にゼロをまたぐものをピーク候補として検出する。なお、微分スペクトルの例として、伽羅の赤外吸収スペクトルを示す図1の微分スペクトルを図6に、沈香の赤外吸収スペクトルを示す図4の微分スペクトルを図7にそれぞれ示す。
Abs Sens=0.5*(Max−min)*exp(−0.01*sensitivity)
上記演算式中、「sensitivity」は0〜100の範囲で任意で設定できるものであるが、本明細書においては、試料間で差異が出ないように70に固定する。
なお、得られたスペクトルによっては、スペクトル分析おいて、手動でピーク検出を行うなど、適宜調整を行ってもよい。
(a)1660〜1590cm−1の領域に二股に分かれた2つのピークが存在する。
(b)前記(a)における二股に分かれた2つのピークのうちピーク強度が高い方のピークよりもピーク強度が高いピークが存在しない、又は、3つ以下存在する。
また、沈香の赤外吸収スペクトルを示す図4においては、4000〜900cm−1の領域中、1660〜1590cm−1の領域において、1656.04cm−1と1598.56cm−1に二股に分かれた2つのピークが存在し、1656.04cm−1のピークよりもピーク強度が高いピークは、3352.39cm−1、2923.29cm−1及び1030.31cm−1に3つ存在する。
また、偽物の沈香のうち、沈香となる木を用いて、そこに人工的に樹脂を注入し、さらに金属等を挿入して重みを持たせたものは、木そのものが沈香となる木であることから、赤外吸収スペクトルが本物の沈香のスペクトルと似る場合がある。その場合には、金属の有無を検出する等、他の方法により真贋を判定することが可能である。
また、1660〜1590cm−1の領域における2つのピークの反射率(ピーク強度)の差が1%以上で、かつ、高波数側のピークの方が大きい場合に伽羅であることが多い傾向がある。一方、偽物の沈香の場合は、当該2つのピークの反射率(ピーク強度)の差が1%未満程度であることが多い。例えば図5に示す偽物の沈香の場合、1634.80cm−1における反射率は91.5%であり、1597.34cm−1における反射率は91.7%であることから、その差は約0.2%と、1%未満である。
(c)4000〜900cm−1の全領域中に1030〜1028cm−1の領域におけるピークよりもピーク強度が高いピークが4つ以上存在する、又は、1030〜1028cm−1の領域にピークが存在しない。
(d)4000〜900cm−1の全領域中、1640〜1630cm−1の領域にピーク強度が最も大きなピークが存在する。
一方、沈香である図4の赤外吸収スペクトルでは、1030.31cm−1のピーク(誤差として1030〜1028cm−1の領域のピークと判断)よりもピーク強度が高いピークは2923.29cm−1の1つのみである。
(e)前記(a)における二股に分かれた2つのピークが1640〜1630cm−1の領域と、1605〜1600cm−1の領域に1つずつ存在する。
(f)1500〜1000cm−1の領域において存在するピークが、シャープかつビジーに存在する。
例えば、ATR法によるスペクトルデータとその微分曲線を見比べると、伽羅(図1〜3及び図6参照)に比べて沈香(図4及び図7参照)は、1500〜1000cm−1の領域において検出されているピークがブロードになり、かつ密度も疎となっていることが分かる。
<機器分析による品質評価:赤外分光分析−ATR法>
試料1〜5について、ThermoFisher SCIENTIFIC社製のNicolet 8700FT−IRのFT−IR装置とSensIR社製のDuraScopeのATRアクセサリを用いて、ATR法により赤外吸収スペクトルを測定した。測定条件は下記に示したとおりである。
試料である香木から、厚さ0.5mm程度、サイズ2〜3mm四方の破片を切り出した。なお、香木は色が均一ではなく濃淡があるが、色が濃い方が香木の特徴を有していると一般的にはされていることから、各試料のうち色の濃い部分を選択して試料の調製を行った。なお、香木は5種類用意し、試料1〜5とした。
・測定法:ATR法
・光照射面積:直径1mm
・測定範囲:4000〜650cm−1
・分解能:4cm−1
・スキャン回数:64回
ThermoFisher SCIENTIFIC社製のFT−IR装置のソフトウェア(OMNIC ver.6.2)を用い、得られたスペクトルデータから、先述した方法に基づいて、赤外吸収スペクトル(反射率)の微分スペクトルと演算式からピークを判定し検出した。なお、得られるピークトップの波数の誤差は±1cm−1である。
(b)前記(a)における二股に分かれた2つのピークのうちピーク強度が高い方のピークよりもピーク強度が高いピークが存在しない、又は、3つ以下存在する。
(c)4000〜900cm−1の全領域中に1030〜1028cm−1の領域におけるピークよりもピーク強度が高いピークが4つ以上存在する、又は、1030〜1028cm−1の領域にピークが存在しない。
(d)4000〜900cm−1の全領域中、1640〜1630cm−1の領域にピーク強度が最も大きなピークが存在する。
試料1〜5について、熟練した鑑定者による官能評価により沈香の真贋及び品質評価を行った。
官能評価は、見た目(視覚)や、薫べた際の香り(嗅覚)、手触りや重み(触覚)による総合判断を行った。嗅覚を用いた官能評価方法は以下のとおりである。
香炉に灰を入れ、火をつけた炭を前記灰の上にのせた。次いで前記炭が十分に熾っていることを確認したのち、炭の周りで熱くなった灰(約200℃)の上に試料の極小片(約0.1g)をのせて加熱した。試料から芳香する香りの種類や拡散性を確認した上で、鑑定者独自の評価基準に則り、伽羅、沈香、偽物の沈香の3種類に分類した。
さらには、沈香を始めとする香木の評価に共通の鑑定プラットフォーム基盤技術としての発展が期待でき、香木に関する科学的データや様々な知見を集積することで、鑑定ビジネスを視野に入れた新たなビジネスモデルの構築にもつながる可能性があることから、その技術的意義は極めて大きなものである。
Claims (4)
- 中赤外又は熱赤外の赤外分光分析を用いて、沈香片の4000〜900cm−1の領域における赤外吸収強度又は赤外透過強度を測定し、
1660〜1590cm −1 の領域に二股に分かれた2つのピークが存在し、かつ4000〜900cm −1 の全領域中において、前記二股に分かれた2つのピークのうちピーク強度が高い方のピークよりもピーク強度が高いピークが存在しない、又は、3つ以下存在する場合に、本物の沈香であると判断する沈香の品質評価方法。 - さらに、4000〜900cm−1の全領域中に1030〜1028cm−1の領域におけるピークよりもピーク強度が高いピークが4つ以上存在する、又は、1030〜1028cm−1の領域にピークが存在しない場合に、伽羅であると判断する請求項1に記載の沈香の品質評価方法。
- さらに、4000〜900cm−1の全領域中、1640〜1630cm−1の領域にピーク強度が最も大きなピークが存在する場合に、伽羅であると判断する請求項1又は2に記載の沈香の品質評価方法。
- 前記赤外分光分析が中赤外を用いたATR法により行われる、請求項1〜3のいずれか1項に記載の沈香の品質評価方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016086326A JP6515059B2 (ja) | 2016-04-22 | 2016-04-22 | 沈香の品質評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016086326A JP6515059B2 (ja) | 2016-04-22 | 2016-04-22 | 沈香の品質評価方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017194426A JP2017194426A (ja) | 2017-10-26 |
JP6515059B2 true JP6515059B2 (ja) | 2019-05-15 |
Family
ID=60156017
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016086326A Active JP6515059B2 (ja) | 2016-04-22 | 2016-04-22 | 沈香の品質評価方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6515059B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108802252B (zh) * | 2017-12-11 | 2020-07-07 | 北京林业大学 | 一种鉴别星洲系沉香与惠安系沉香类别的方法 |
CN108802253B (zh) * | 2017-12-11 | 2020-07-07 | 北京林业大学 | 一种奇楠沉香与惠安系普通沉香的鉴别方法 |
WO2019209099A1 (en) * | 2018-04-23 | 2019-10-31 | Universiti Malaysia Pahang (Ump) | A method of determining grade of agarwood oil at ambient temperature |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS59106414A (ja) * | 1982-12-10 | 1984-06-20 | Yamamoto Koryo Kk | 香料組成物 |
JPH0776711B2 (ja) * | 1987-08-31 | 1995-08-16 | 新技術事業団 | 高時間分解全反射分光法及び測定装置 |
JP2010095447A (ja) * | 2008-10-14 | 2010-04-30 | Toyotama Koryo Kk | 13−オキサビシクロ[10.3.0]ペンタデカ−1(12)−エン類、12−メチル−13−オキサビシクロ[10.3.0]ペンタデカン類、およびこれを含む香料組成物 |
CN104792722A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 华南农业大学 | 一种沉香含油率近红外光谱预测模型的建立 |
-
2016
- 2016-04-22 JP JP2016086326A patent/JP6515059B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2017194426A (ja) | 2017-10-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Modupalli et al. | Emerging non-destructive methods for quality and safety monitoring of spices | |
JP6515059B2 (ja) | 沈香の品質評価方法 | |
Cozzolino | The role of vibrational spectroscopy as a tool to assess economically motivated fraud and counterfeit issues in agricultural products and foods | |
Shao et al. | Rapid classification of Chinese quince (Chaenomeles speciosa Nakai) fruit provenance by near-infrared spectroscopy and multivariate calibration | |
De Luca et al. | Classification of moroccan olive cultivars by linear discriminant analysis applied to ATR–FTIR spectra of endocarps | |
Ortiz-Herrero et al. | OPLS multivariate regression of FTIR-ATR spectra of acrylic paints for age estimation in contemporary artworks | |
CN104198432A (zh) | 应用近红外光谱技术无损鉴别钢结构防火涂料品牌的方法 | |
Yang et al. | Preliminary investigation into the identification of wood species from different locations by near infrared spectroscopy | |
Asri et al. | Pearson Product Moment Correlation (PPMC) and Principal Component Analysis (PCA) for objective comparison and source determination of unbranded black ballpoint pen inks | |
Ramalho et al. | Rapid discrimination of wood species from native forest and plantations using near infrared spectroscopy | |
Ríos-Reina et al. | Application of hierarchical classification models and reliability estimation by bootstrapping, for authentication and discrimination of wine vinegars by UV–vis spectroscopy | |
CN110749565A (zh) | 一种快速鉴别普洱茶存储年份的方法 | |
Galvin-King et al. | The rapid detection of sage adulteration using Fourier transform infra-red (FTIR) spectroscopy and chemometrics | |
Agustina et al. | Electro-optic properties of dried pliek U powder: local ingredients from aceh | |
Lima et al. | Classifying waste wood from Amazonian species by near-infrared spectroscopy (NIRS) to improve charcoal production | |
Mat et al. | Prediction of sugarcane quality parameters using visible-shortwave near infrared spectroradiometer | |
Sitorus et al. | Development of a screening method for adulteration detection in coconut milk via mid-infrared spectroscopy: a study of linear and nonlinear regression method | |
Abe et al. | The separation of softwood and hardwood in historical wooden statues of the Nazenji-temple in Japan using NIR spectroscopy | |
Peng et al. | Simultaneous wood defect and species detection with 3D laser scanning scheme | |
Kurata | Nondestructive classification analysis of wood soaked in seawater by using near-infrared spectroscopy | |
CN102680427A (zh) | 一种应用近红外光谱分析技术鉴别卷烟表香质量的方法 | |
Kamal et al. | Comparison of principal component and partial least square regression method in NIRS data analysis for cocoa bean quality assessment | |
Novaes¹ et al. | Discrimination of amazonian forest species by NIR spectroscopy: wood surface effects | |
Mohamed et al. | Food powders classification using handheld near-infrared spectroscopy and support vector machine | |
Diego et al. | Determination of the characteristics and classification of near-infrared spectra of patchouli oil (Pogostemon cablin Benth.) from different origin |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171127 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180925 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180919 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181121 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190402 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190415 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6515059 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |