老化淀粉的分析方法与流程

1.本发明涉及食品领域，具体涉及一种老化淀粉的分析方法。


背景技术：

2.淀粉乳经过蒸煮、烘烤等加热过程转变为糊状的现象称为淀粉的糊化。糊化淀粉在储藏过程中，因分子链间氢键的不断缔合而产生的硬化现象称为淀粉的老化或回生。完全糊化的淀粉，当温度降到一定程度之后，由于分子热运动能量的不足，体系处于热力学非平衡状态，分子链间借氢键相互吸引与排列，使体系自由焓降低，淀粉分子间及与水分子在空间构象上相互匹配重排，达到体系平衡的有序排列稳定态，此时直链淀粉及支链淀粉的直线部分趋向于平行排列，从无定形态回复到结晶体。其实质是糊化淀粉分子自动排列成序，形成高度致密的、结晶化的不溶性分子微束。淀粉的老化是一个淀粉分子从无序到有序的过程，即糊化过程中分解的直链淀粉与支链淀粉重新连接并形成更加有序的结构。因此在淀粉老化过程中结晶度以及回生度的大小对于淀粉老化程度的高低具有代表性作用。淀粉的老化又可分为长期老化与短期老化，短期老化是在糊化后很短时间内发生的，主要是直链淀粉重结晶；而长期老化是支链淀粉的枝杈结构重结晶。
3.传统方法对于老化淀粉的检测多采用经典的化学手段，而这些方法都普遍存在成本高、耗时长、人为误差大且每次只能测定一个指标等缺点。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了克服现有技术存在的上述问题，提供一种老化淀粉的分析方法，该方法不仅能够降低成本，还能大大减少检测时间，降低实验误差，在不损坏样品的前提下还能实现同时对多个理化指标进行测定。
5.为了实现上述目的，本发明提供一种老化淀粉的分析方法，该方法包括：
6.利用光谱技术分别采集多个老化淀粉标准样品的光谱图，进而得到光谱数据集，其中，每个老化淀粉标准样品所经历的老化处理时间均不同；
7.分别获得所述多个老化淀粉标准样品的老化天数，结晶度和回生度；
8.采用偏最小二乘方法分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其光谱数据集的回归方程；
9.采集待分析的老化淀粉的光谱图，进而得到待分析的老化淀粉的光谱数据集，并根据建立的所述回归方程分别计算得到所述待分析的老化淀粉的老化天数，结晶度和回生度；
10.其中，所述光谱技术选自近红外光谱，拉曼光谱和太赫兹光谱。
11.本发明可以取得如下的有益效果：
12.1、本发明提供的方法采用光谱技术，不需要对淀粉进行前处理，能够实现淀粉的无损检测，降低了成本，分析误差较小，为生产加工提供了极大的便利。
13.2、本发明提供的方法在不损坏样品的前提下还能实现同时对多个理化指标进行
测定，大大减少了检测时间，并降低了时间成本。
附图说明
14.图1近红外光谱预测小麦淀粉老化天数模型图；
15.图2近红外光谱预测小麦淀粉结晶度模型图；
16.图3近红外光谱预测小麦淀粉回生度模型图；
17.图4近红外光谱预测籼米淀粉老化天数模型图；
18.图5近红外光谱预测籼米淀粉结晶度模型图；
19.图6近红外光谱预测籼米淀粉回生度模型图；
20.图7拉曼光谱预测小麦淀粉老化天数模型图；
21.图8拉曼光谱预测小麦淀粉结晶度模型图；
22.图9拉曼光谱预测小麦淀粉回生度模型图；
23.图10拉曼光谱预测籼米淀粉老化天数模型图；
24.图11拉曼光谱预测籼米淀粉结晶度模型图；
25.图12拉曼光谱预测籼米淀粉回生度模型图；
26.图13(a)太赫兹光谱中折射率谱预测小麦淀粉老化天数模型图；
27.图13(b)太赫兹光谱中吸收系数谱预测小麦淀粉老化天数模型图；
28.图14(a)太赫兹光谱中折射率谱预测小麦淀粉结晶度模型图；
29.图14(b)太赫兹光谱中吸收系数谱预测小麦淀粉结晶度模型图；
30.图15(a)太赫兹光谱中折射率谱预测小麦淀粉回生度模型图；
31.图15(b)太赫兹光谱中吸收系数谱预测小麦淀粉回生度模型图；
32.图16(a)太赫兹光谱中折射率谱预测籼米淀粉老化天数模型图；
33.图16(b)太赫兹光谱中吸收系数谱预测籼米淀粉老化天数模型图；
34.图17(a)太赫兹光谱中折射率谱预测籼米淀粉结晶度模型图；
35.图17(b)太赫兹光谱中吸收系数谱预测籼米淀粉结晶度模型图；
36.图18(a)太赫兹光谱中折射率谱预测籼米淀粉回生度模型图；
37.图18(b)太赫兹光谱中吸收系数谱预测籼米淀粉回生度模型图。
具体实施方式
38.在本文中所披露的范围的端点和任何值都不限于该精确的范围或值，这些范围或值应当理解为包含接近这些范围或值的值。对于数值范围来说，各个范围的端点值之间、各个范围的端点值和单独的点值之间，以及单独的点值之间可以彼此组合而得到一个或多个新的数值范围，这些数值范围应被视为在本文中具体公开。
39.在本发明中，“拟合”指的是已知某函数的若干离散函数值，通过调整该函数中若干待定系数，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。
40.本发明提供了一种老化淀粉的分析方法，该方法包括：
41.利用光谱技术分别采集多个老化淀粉标准样品的光谱图，进而得到光谱数据集，其中，每个老化淀粉标准样品所经历的老化处理时间均不同；
42.分别获得所述多个老化淀粉标准样品的老化天数，结晶度和回生度；
43.采用偏最小二乘方法分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其光谱数据集的回归方程；
44.采集待分析的老化淀粉的光谱图，进而得到待分析的老化淀粉的光谱数据集，并根据建立的所述回归方程分别计算得到所述待分析的老化淀粉的老化天数，结晶度和回生度；
45.其中，所述光谱技术选自近红外光谱，拉曼光谱和太赫兹光谱。
46.其中，所述光谱数据集是指对不同老化天数下的淀粉的近红外光谱、拉曼光谱或太赫兹光谱进行预处理后分别得到的近红外光谱对应的光谱数据或者拉曼光谱对应的光谱数据或者太赫兹光谱对应的光谱数据。
47.近红外光谱技术是一种检测物质含量和鉴别物质的现代分子光谱分析技术，近红外区域是指波长在780
‑
2526nm范围内的电磁波。
48.拉曼光谱属于分子振动光谱，可以检测液体和固体。拉曼光谱是一种散射光谱，来自分子极化率的变化。采用拉曼光谱可以检测构型和晶体相关化学键的振动频率变化。
49.太赫兹是频率在0.1
‑
10太赫兹之间的电磁波。太赫兹光谱由太赫兹脉冲与样品发生相互作用产生太赫兹电场，再获得太赫兹电场强度随时间的变化曲线，并利用相干太赫兹辐射源和频率可调谐的窄带对频谱进行扫描，测量不同频率的太赫兹波的能量，而获得的样品信息。许多有机物分子内振动频率都位于中红外频段，但是氢键等分子间作用力、晶格的低频振动与大分子骨架振动均发生在太赫兹波段，这些振动都反映出了分子结构信息，可以以此判定物质中所含成分以及分子构型分类。
50.偏最小二乘方法是主成分分析、多元线性回归以及典型相关分析的结合，能够解决自变量之间的多重相关性。本发明的发明人发现，采用偏最小二乘方法，分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合时，所得到的回归方程能够更好的描述老化天数，结晶度和回生度与其光谱数据集的关系，分析误差更小。
51.如上所述的老化淀粉的老化天数，结晶度和回生度的理化测定值与其光谱数据集之间建立起来的一一映射的关系，即为所述回归方程。
52.根据本发明，优选的，当所述光谱技术为太赫兹光谱时，可采集老化淀粉标准样品的折射率谱，吸收系数谱，时域谱，频域谱，更优选为折射率谱和/或吸收系数谱。
53.能够理解的是，在回归拟合中，根据预处理方法的不同，可以得到多个回归方程构成的回归方程集。根据本发明，为了进一步提高得到的回归方程的准确性和代表性，选择拟合得到的回归方程集中决定系数最大、标准偏差最小、光谱范围最广的方程作为回归方程。
54.根据本发明，为了进一步提高老化淀粉标准样品以及待分析的老化淀粉的光谱图的准确性和代表性，优选的，每次采集均重复3
‑
5次(例如，可以为3，4，5次)，并以以上采集所得值的均值作为代表值。
55.根据本发明，所述老化淀粉标准样品的制备方法可以为本领域常规的方法；优选的，所述老化淀粉标准样品的制备方法为：将淀粉配成淀粉溶液，将所述淀粉溶液加热糊化，然后依次进行老化处理、冷冻和干燥；
56.其中，所述老化处理为低温老化处理；
57.其中，所述低温为0
‑
8℃(例如，可以为0，1，2，3，4，5，6，7，8℃)，更优选为2
‑
6℃。
58.根据本发明，为了进一步提高老化淀粉标准样品以及待分析的老化淀粉的光谱图
的准确性和代表性，优选的，所述低温老化处理的时间为0
‑
50天(例如，可以为0，1，3，5，7，10，15，20，25，28，30，35，40，42，49，50天)，更优选为0
‑
35天。
59.根据本发明，为了进一步提高老化淀粉标准样品以及待分析的老化淀粉的光谱图的准确性和代表性，所述低温老化处理的时间可以为间隔1
‑
10天(例如，可以为1，2，3，4，5，6，7，8，9，10天)取一个样；能够理解的是，当所述低温老化处理的时间为间隔越密集，所述老化淀粉标准样品以及待分析的老化淀粉的光谱图的准确性和代表性更高。但为了节约成本，优选的，在低温老化处理的时间少于7天时，可以间隔1或2天取一个样，在低温老化处理的时间大于7天时，可以间隔7天取一个样。
60.根据本发明，为了进一步提高老化淀粉标准样品以及待分析的老化淀粉的光谱图的准确性和代表性，优选的，所述淀粉溶液的浓度为3
‑
20g/ml(例如3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20g/ml)，更优选为6
‑
15g/ml。
61.根据本发明，所述加热糊化的温度可以为本领域的常规温度；优选的，所述加热糊化的温度为80
‑
140℃(例如，可以为80、90、100、110、120、130、140℃)，更优选为100
‑
130℃。
62.根据本发明，所述加热糊化的时间可以为本领域的常规时间；优选的，所述加热糊化的时间为5
‑
60min(例如，可以为5，10，15，20，25，30，35，40，45，50，55，60min)，更优选为15
‑
40min。
63.根据本发明，优选的，所述冷冻的温度为
‑
120至
‑
60℃(例如，可以为
‑
120、
‑
110、
‑
100、
‑
90、
‑
80、
‑
70、
‑
60℃)，更优选为
‑
90至
‑
80℃。
64.根据本发明，优选的，所述冷冻的时间为5
‑
35h(例如，可以为5、8、10、12、14、15、16、18、20、22、24、25、26、30、35h)，更优选为8
‑
24h。
65.根据本发明，在拟合所述回归方程之前，去除明显偏离测量结果的样品以及去除样品中的噪音信息，还需对老化淀粉标准样品和待分析的老化淀粉的光谱图进行预处理得到光谱数据集，所述预处理的方法可以为本领域常规的方法；优选的，为了能够进一步降低分析误差，所述老化淀粉标准样品和待分析的老化淀粉的光谱图的处理的方法各自独立地选自：多元散射校正，矢量归一化，一阶导数，二阶导数，去趋势法，平滑算法，傅里叶变换和小波变换中的一种或多种。
66.其中，所述多元散射校正可以去除光谱中样品的镜面反射及不均匀性造成的噪声，消除光谱的基线及光谱的不重复性；
67.所述矢量归一化能够消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变化对近红外漫反射光的影响。
68.所述一阶导数，二阶导数的方法，对于离散光谱进行直接差分法可以消除基线漂移或平缓背景干扰的影响，提供比原光谱更高的分辨率和更清晰的光谱轮廓变化。
69.所述去趋势法可以消除漫反射光谱的基线漂移。
70.所述平滑算法可以处理既含有有用信息，同时也叠加着随机误差(噪声)的光谱仪得到的光谱信号，从而提高信噪比。
71.所述傅里叶变换能把原光谱分解成许多不同频率的正弦波的叠加和，可以对原始光谱数据进行平滑、插值、滤波、拟合及提高分辨率等运算。
72.所述小波变换能够根据频率的不同，将化学信号分解成多种尺度成分，并对大小不同的尺度成分采取相应粗细的取样步长，从而能够聚焦于信号中的任何部分。
73.根据本发明，优选的，当所述预处理的方法得到的校正标准误差(rmsecv)越小，和/或，当所述预处理的方法得到的决定系数(r2)越接近100％，和/或，当所述预处理的方法得到的验证集标准偏差与预测集标准偏差的比值(rpd)越大时，所述预处理的方法能够进一步降低分析误差。
74.根据本发明一种优选的实施方式，使用opus、omnic和tdsconsole中任意一种软件对得到的光谱图进行预处理得到所述光谱数据集。使用matlab软件，采用偏最小二乘方法分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其光谱数据集的回归方程。
75.根据本发明，优选的，所述结晶度的测定方法选自差示扫描量热法(dsc)，红外光谱法(ir)，固体核磁共振法(solid state nmr)，更优选为dsc。
76.所述dsc方法是指示差扫描量热法，老化后的淀粉通过dsc检测会出现吸收峰，且淀粉老化程度越大，吸热峰越大。
77.根据本发明，优选的，为了能够进一步降低分析误差，所述回生度的测定方法选自α
‑
淀粉酶法，x射线衍射，淀粉碘蓝法，更优选为α
‑
淀粉酶法。
78.根据本发明，所述淀粉可以为常用的淀粉；优选的，所述淀粉选自小麦淀粉和籼米淀粉。
79.根据本发明一种特别优选的实施方式，采取如下的方式制备老化淀粉：
80.(1)老化淀粉标准样品的制备：取小麦淀粉和去离子水，制得浓度为8
‑
12g/ml的淀粉溶液，混合均匀后放入密封的灭菌锅，110
‑
125℃蒸气密闭加热18
‑
25分钟进行糊化。糊化后的样品后迅速冷却至室温，密闭好后放入3
‑
5℃冰箱中分别贮存0、1、3、5、7、14、21、28、35天。取出后置于
‑
83至
‑
77℃冷冻8
‑
10小时，干燥并粉碎，过筛。于干燥器中保存待以后测定。
81.(2)采用dsc测定老化淀粉标准样品的结晶度。
82.(3)采用α
‑
淀粉酶法测定老化淀粉标准样品的回生度。
83.采用如下的方法建立老化天数，结晶度和回生度与其光谱数据集的回归方程：
84.采集上述老化淀粉标准样品的近红外光谱或者拉曼光谱或者太赫兹光谱，利用opus或者omnic软件，采用矢量归一化、一阶导数、二阶导数方法和多元散射校正中的至少一种对光谱进行预处理，得到光谱数据集。
85.利用matlab软件，采用偏最小二乘方法分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，并从得到的各个方程中选择平均误差最小、范围最广的方程，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程。
86.采用如下的方法对老化淀粉进行分析：
87.采集待分析的老化淀粉的光谱图，采用矢量归一化、一阶导数、二阶导数和多元散射校正中的至少一种对光谱进行预处理，并根据上述建立的回归方程分别计算得到所述待分析的老化淀粉的老化天数，结晶度和回生度。
88.以下将通过实施例对本发明进行详细描述。
89.以下实施例中，采用的试剂均可通过公共渠道购买，工艺中所采用的设备和仪器均为本领域常见的设备。
90.制备例1
91.(1)老化淀粉标准样品的制备：20g小麦淀粉加入200ml去离子水，混合均匀后放入
密封的灭菌锅，120℃蒸气密闭加热20分钟进行糊化。糊化后的样品后迅速冷却至室温，密闭好后放入4℃冰箱中分别贮存0、1、3、5、7、14、21、28、35天。取出后置于
‑
80℃冷冻8小时、干燥并粉碎，过100目筛。于干燥器中保存待以后测定。
92.(2)采用dsc测定老化淀粉标准样品的结晶度。
93.具体测定方法为：将在水环境下平衡过夜的老化淀粉标准样品过筛后的粉末平铺于样品台的凹槽中，并利用载玻片确保表面平整。测试条件为：采用波长为0.1542nm的单色cu
‑
kα射线，管压40kv，管流40ma，扫描区域4
‑
50
°
，步宽0.02
°
，ni片滤波，扫描方式为连续，重复次数为1，得到结晶度。
94.(3)采用α
‑
淀粉酶法测定老化淀粉标准样品的回生度。
95.具体测定方法为：准确称取25mg的老化淀粉标准样品过筛后的粉末，加入超纯水8ml，并震荡混匀，然后加入3.5u/mlα
‑
淀粉酶溶液2ml和0.1mol/l醋酸盐缓冲溶液(ph值5.6)2ml，于37℃条件下培养10min后，加入4mol/l naoh溶液5ml停止酶反应，再用4mol/l的hcl调整溶液ph值至中性，最后定容到100ml。取出10ml的水解液，加入0.2％i2‑
2％ki溶液5ml，再次定容到100ml，静置20min之后，用紫外可见分光光度计在625nm处测定其吸光值，得到回生度。
96.制备例2
97.用于说明本发明提供的老化淀粉的分析方法
98.(1)老化淀粉标准样品的制备：5g小麦淀粉加入200ml去离子水，60℃蒸气密闭加热5分钟进行糊化。糊化后的样品后迅速冷却至室温，密闭好后放入9℃冰箱中分别贮存0、3、7、21、28、35天。取出后置于
‑
50℃冷冻4h、干燥并粉碎，过100目筛。于干燥器中保存待以后测定。
99.(2)采用固体核磁共振法测定老化淀粉标准样品的结晶度。
100.(3)采用x射线衍射法测定老化淀粉标准样品的回生度。
101.实施例1
102.用于说明本发明提供的老化淀粉的分析方法
103.采集制备例1的老化淀粉标准样品的近红外光谱，利用opus软件的lab模块，采用矢量归一化光谱预处理方法对近红外光谱进行预处理，得到光谱数据集，所述光谱数据集为经过预处理的近红外光谱数据。
104.利用matlab软件，采用偏最小二乘方法分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，并从得到的各个方程中选择平均误差最小、范围最广的方程，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程，其决定系数r2为0.9471。
105.实施例2
106.采集制备例1的老化淀粉标准样品的拉曼光谱，利用omnic软件，采用一阶导数光谱预处理方法对拉曼光谱进行预处理，得到光谱数据集。
107.利用matlab软件，采用偏最小二乘方法分别将所述光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，并从得到的各个方程中选择平均误差最小、范围最广的方程，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其拉曼光谱数据集的回归方程，其决定系数r2为0.9314。
108.实施例3
109.采集制备例1的老化淀粉标准样品的太赫兹光谱，利用tdsconsole软件的投射模块，采用多元散射校正光谱预处理方法对所述太赫兹光谱进行预处理，得到光谱数据集。
110.利用matlab软件，采用偏最小二乘方法分别将所述太赫兹光谱中的折射率谱和吸收系数谱对应的光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，并从得到的各个方程中选择平均误差最小、范围最广的方程，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其太赫兹光谱数据集的回归方程，其决定系数r2为0.9417。
111.实施例4
112.按照实施例1的方法采集制备例2的老化淀粉标准样品的近红外光谱以及对光谱数据集和其对应的老化天数，结晶度和回生度进行回归拟合，分别得到老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程，其决定系数r2为0.9139。
113.测试例1
114.用以检验实施例1
‑
4获得的回归方程的预测准确性
115.分别制备浓度为10g/ml的低温老化处理时间为0
‑
35天(每1天取一个样)的老化小麦淀粉和老化籼米淀粉，采用制备例1的方法，分别采集低温老化理时间为0、1、2、3、5、7、12、14、21天的老化小麦淀粉和低温老化理时间为0、1、3、5、7、10、12、14、21、28、35天的老化籼米淀粉的近红外光谱图和测定其真实的结晶度和回生度，其低温老化处理时间即为其真实的老化天数。根据实施例1建立的回归方程分别计算得到预测的老化天数，结晶度和回生度。其真实的老化天数、结晶度和回生度分别与预测的老化天数、结晶度和回生度之间的回归方程的结果分别如图1、图2、图3、图4、图5和图6所示。
116.分别制备浓度为10g/ml的低温老化处理时间为0
‑
35天(每1天取一个样)的老化小麦淀粉和老化籼米淀粉，采用制备例1的方法，分别采集低温老化理时间为0、1、2、3、5、7、10、12、14、21、28、35天的老化小麦淀粉和低温老化理时间为0、1、2、3、5、7、10、12、14、21、28、35天的老化籼米淀粉的拉曼光谱图和测定其真实的结晶度和回生度，其低温老化处理时间即为其真实的老化天数。根据实施例2建立的回归方程分别计算得到预测的老化天数，结晶度和回生度。其真实的老化天数、结晶度和回生度分别与预测的老化天数、结晶度和回生度之间的回归方程的结果分别如图7、图8、图9、图10、图11和图12所示。
117.分别制备浓度为10g/ml的低温老化处理时间为0
‑
35天(每1天取一个样)的老化小麦淀粉和老化籼米淀粉，采用制备例1的方法，分别采集低温老化处理时间为0、1、2、3、5、7、12、14、21、35天的老化小麦淀粉和温老化处理时间为0、1、2、3、5、7、10、12、14、21、28、35天的老化籼米淀粉的太赫兹光谱图和测定其结晶度和回生度，其低温老化处理时间即为其真实的老化天数。根据实施例3建立的回归方程分别计算得到预测的老化天数，结晶度和回生度。其真实的老化天数、结晶度和回生度分别与预测的老化天数、结晶度和回生度之间的回归方程的结果分别如图13、图14、图15、图16、图17和图18所示。
118.分别制备浓度为10g/ml的低温老化处理时间为0
‑
35天(每1天取一个样)的老化小麦淀粉和老化籼米淀粉，采用制备例2的方法采集近红外光谱图和测定其真实的结晶度和回生度，其低温老化处理时间即为其真实的老化天数。根据实施例4建立的回归方程分别计算得到预测的老化天数，结晶度和回生度。其真实的老化天数、结晶度和回生度分别与预测的老化天数、结晶度和回生度之间的回归方程的结果r2均在0.82
‑
0.87之间。
119.通过实施例1
‑
4得到的老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程的r2均大于90％，说明通过本发明提供的方案得到的老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程的拟合效果好，其中，实施例1
‑
3得到的老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程的r2更接近100％，说明通过实施例1
‑
3的方法获得回归方程的拟合效果更好。
120.通过图1
‑
18可以看出，采用本发明提供的老化淀粉的分析方法，建立得到的真实值与预测值关系的回归方程的r2均大于90％，说明通过本方法预测的老化天数、结晶度和回生度与其真实值之间的误差较小，因此通过本方法建立得到的老化淀粉标准样品的老化天数，结晶度和回生度与其近红外光谱数据集的回归方程具有较高的可靠性。因此，采用本发明提供的方法，不需要对淀粉进行前处理，能够实现淀粉的无损检测，降低了成本，分析误差较小，在不损坏样品的前提下还能实现同时对多个理化指标进行测定，能够减少检测时间，降低时间成本。
121.以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于此。在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，包括各个技术特征以任何其它的合适方式进行组合，这些简单变型和组合同样应当视为本发明所公开的内容，均属于本发明的保护范围。