CN103120361B - 一种基于化学成分分布规律的烟叶分切方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于化学成分分布规律的烟叶分切方法。本发明对烟叶进行分切后，测定不同分切部位的化学成分信息，并对烟叶化学成分信息与其分切部位进行统计分析，然后根据烟叶化学成分分布规律确定烟叶分切次数和分切位置。由于烟叶化学成分是决定烟叶质量特性和评吸质量的内在因素，因此，本发明从烟叶化学物质成分视角出发，确定烟叶的分切次数和分切位置，对于细分和提升一片烟叶的内在使用价值，更具有合理性和科学性；本发明的烟叶分切方法，为分段式打叶复烤新技术提供了新的理论支撑。<!--1-->

Description

一种基于化学成分分布规律的烟叶分切方法

技术领域

本发明具体涉及一种基于化学成分分布规律的烟叶分切方法,属卷烟工业技术领域.。

背景技术

一片完整的烟叶可分为叶尖、叶中及叶基等几段，烟叶中不同区位段的外观质量、物理特性、化学指标和感官质量不同，所以烟叶中不同区位具有不同的使用价值，那么如何细分和提高一片烟叶的使用价值呢？

目前针对如何细分和提高一片烟叶的使用价值，国内外已开展一些研究。在打叶复烤技术领域，针对烟叶不同区位具有不同的物理加工性能、化学特征和感观评吸效果，分别采用不同的润叶加料、打叶处理工艺、复烤加工工艺技术来提高烟叶使用价值，产生了一系列烟叶分切技术及分段式打叶复烤新技术研究成果：

专利CN200610031703.6报道了对烟叶进行分段打叶复烤的预处理工艺。本发明的技术方案包括下列步骤：真空回潮(1)处理后的烟叶在铺把工序(13)中铺正，随后在烟叶分切工序(14)中被分切成烟梗、叶基和叶尖3段；其中烟梗经润梗处理(15)后被输送到带有回梗装置(9)的叶梗分离工序(8)，产生烟梗(11)和次叶片(16)；叶基经过筛沙(3)、润叶(4)、多级叶梗分离(6、7、8)工序，产生烟梗(11)和叶片(12)。本发明采取了烟叶分切成3段并分别处理的工艺，使加工处理的针对性强，目标叶片的纯度高，保证了打叶复烤烟叶内在品质的稳定性。

专利CN200810058051.4公开了一种烟叶分段打叶复烤方法，将不同部位、不同等级的烟叶分切成3段，分别为叶尖段、叶基段和叶中段，然后根据各段的品质状态即加工特性，分别制定相应的打叶复烤方案。该方法使得优质烟叶的品质更加优秀，品质相对稍差的烟叶得到改善，提高了烟叶的使用价值与综合利用效益。其应用将有助于降低烟叶碎片率，克服高档卷烟原料紧缺的瓶颈，对促进高档品牌卷烟的发展与品牌卷烟结构调整的顺利进行具有重要的意义。

专利CN200610048770.9申请了一种打叶复烤原烟把头离线分类处理工艺，其特征在于，将整把烟叶自烟梗端起80-100毫米处切开，烟梗端为原烟把头，前段按常规复烤制备工艺进入生产线加工，原烟把头段单独润梗、打叶，具体工艺为：(1)切断，烟叶前段进入主生产；(2)原烟把头解把；(3)筛分；(4)储梗叶；(5)检测含水量；(6)润梗叶至含水量至21-23％；(7)打叶；(8)将烟梗、烟叶分离；(9)梗送至主生产线的烤梗机；(10)叶片送至储叶柜；(11)储叶；(12)梗、叶分别复烤至要求；(13)烟叶、烟梗分别包装入库。本发明将原烟把头与烟叶前段分别加工，这样不仅便于加工还有利于严格控制烟叶质量，解决了长期以来烟叶优劣混杂，质量难以控制的问题。本发明设计科学合理、有利于生产管理，可大大提高产品质量。

专利CN201010516753.X开发了一种烟叶分切打叶复烤方法。技术特点是切除烟叶中烟叶拉断强度最小，物理耐加工性最差，感观评吸质量及外观质量较差的叶基烟叶部分进行单独切断打叶复烤。主要优点是在切除叶基烟叶单独处理，剩余非叶基烟叶部分烟叶在单独叶梗分离时造碎更小，叶梗分离后叶片结构更均匀，烟叶含青、杂比率降低，从而提高打叶后大中片比率，降低叶梗分离时产生的造碎，提高出片比率，提高烟叶的纯净度。叶基烟叶部分烟叶经过本发明的分切打叶复烤方法处理后，使叶基抽吸品质更好，香气量提升，烟气爆发力增加，抽吸舒适性提高，杂气减少，可以提高烟叶的使用价值。

这些新技术具有降低生产造碎、提高出片比率和长梗比率，提升烟叶使用价值、拓宽烟叶配方使用范围等优点。虽然分切方法不尽相同，但原理都是根据烟叶不同部位的物理性能、外观或感官评吸质量等差异来决定烟叶叶片分切方式。由于烟叶化学成分是决定评吸质量和烟气特性等质量特性的内在因素，烟叶中主要化学成分含量直接影响烟叶品质的优劣。因此，对于如何细分一片烟叶的使用价值，如果化学成分角度出发，对烟叶叶片各区域主要化学成分以及分布规律进行分析，比单纯从烟叶不同部位的物理性能、外观或感官评吸质量差异来决定叶片分切方式，更具科学性和合理性，并有望为打叶复烤新技术提供更多的理论支持。

目前未见报道对烟叶叶片各区域化学成分分布规律进行研究，迄今现有技术中，也没有从基于化学成分分布规律确定烟叶分切方法的报道。

发明内容

本发明目的在于克服上述现有技术不足,发明依据每片烟草上化学成分分布规律进行烟叶分切的方法。

本发明是通过以下技术方案来实现的：一种基于化学成分分布规律的烟叶分切方法，其特征在于：对烟叶进行分切，测定不同分切部位的化学成分信息，然后对烟叶化学成分信息与分切部位进行统计分析，以此确定烟叶的分切次数和分切位置。

所述烟叶是指未经打叶处理的全烟叶，可以为烤烟、白肋烟、香料烟、晒烟或晾烟烟叶；或是不同年份、不同地区、不同品种、不同部位或不同等级的烟叶。

所述的分切是指去梗后，沿烟梗方向纵向分切。

所述的纵向分切是指去梗后，沿烟梗方向按等面积纵向分切或者沿烟梗方向等距离纵向分切，优选为沿烟梗方向等面积纵向分切。

所述的等面积纵向分切是指去梗后，沿烟梗方向按5-30份等面积纵向分切，优选为沿烟梗方向按9-15份等面积纵向分切。

所述的化学成分信息是指能够表征烟叶质量特征的内在化学信息，可以为单一化学成分信息、多组分化学信息或整体化学成分信息。

所述的单一化学成分信息是指不同分切部位烟叶的水分、葡萄糖、果糖、烟碱、降烟碱、假木贼碱、新烟碱、麦斯明、钾、氯、绿原酸、新绿原酸、莨菪亭、芸香苷、丙二醇、甘油、山梨醇、叶绿素a、叶绿素b、叶黄素、β-胡萝卜素、pH、氨、淀粉、纤维素、果胶、脯氨酸、天冬氨酸、草酸、苹果酸、柠檬酸；

所述的多组分化学信息是指不同分切部位烟叶的总糖、还原糖、总氮、石油醚提取物总量、总生物碱、总多酚、总植物色素、总氨基酸、总有机酸、总酮类化合物、总醛类化合物、总酚类化合物总、酯类化合物、总吡啶类化合物、总吡嗪类化合物以及单一化合物的比值氮碱比、糖碱比、施木克值、两糖差；

所述的整体化学成分信息是指不同分切部位烟叶的气相色谱指纹图谱信息、气相色谱/质谱指纹图谱信息、液相色谱指纹图谱信息、液相色谱/质谱指纹图谱信息、红外光谱信息、近红外光谱信息、拉曼光谱信息。

所述的近红外光谱信息是指：分切样品进行切丝处理，适当烘干，磨粉、过40目筛，在环境温度25℃，相对湿度稳定的条件下，将一定量的烟草粉末样品分别装入样品杯，保证样品装载的紧密度、厚度相同，然后用近红外光谱仪测定其近红外光谱，光谱扫描范围10000-4000cm-1，扫描次数64次，分辨率8cm^-1，扫描时及时去除水和C0₂的干扰，每个样品扫描两次，取两次扫描的平均光谱做为样品最终原始近红外光谱信息。

所述的统计分析是对烟叶分切部位与其对应的烟叶化学成分信息进行距离相关性分析、趋势图分析、回归分析或聚类分析；所述的分切次数优选为分切1-3次；所述的分切位置，为近叶尖端分切还是近叶基端分切。

本发明从化学物质成分角度出发，对烟叶叶片各区域化学成分分布规律进行分析，以此确定烟叶的分切次数和分切位置。由于烟叶化学成分是决定评吸质量和烟气特性等质量特性的内在因素，烟叶中主要化学成分含量直接影响烟叶品质的优劣，因此，该方法克服现有技术所带来的缺点，比单纯从烟叶不同部位的物理性能、外观或感官评吸质量差异来决定叶片分切方式，更具科学性和合理性。

本发明有益效果是：降低生产造碎、提高出片比率和长梗比率，提升烟叶使用价值、拓宽烟叶配方使用范围等优点。从化学成分角度出发，对烟叶各区域主要化学成分以及纵向分布规律进行分析，比单纯从烟叶不同部位的物理性能、外观或感官评吸质量差异来决定叶片分切方式，更具科学性和合理性，为分切打叶复烤新技术提供新的理论支持。

附图说明

本发明通过以下具体实施例作进一步描述，但并不限制本发明。

图1为本发明采用昆明红大烟叶中初烤烟叶分切示意图。

图2为本发明采用昆明红大烟叶中B2F等级不同分切部位的系统聚类图。

图2A为本发明采用昆明红大烟叶中C3F等级不同分切部位的系统聚类图。

图2B为本发明采用昆明红大烟叶中X2F等级不同分切部位的系统聚类图。

图3为本发明采用玉溪K326烟叶中的B2F等级初烤烟叶原始光谱。

图4为本发明采用经过预处理的光谱。

图5为本发明采用玉溪K326烟叶中B2F等级不同分切部位的系统聚类图。

图5A为本发明采用玉溪K326烟叶中C3F等级不同分切部位的系统聚类图。

图5B为本发明采用玉溪K326烟叶中X2F等级不同分切部位的系统聚类图。

图6为本发明采用昆明红大初烤烟叶中总糖化学指标的分布趋势图。

图6A为本发明采用昆明红大初烤烟叶中还原糖化学指标的分布趋势图。

图6B为本发明采用昆明红大初烤烟叶中烟碱化学指标的分布趋势图。

图6C为本发明采用昆明红大初烤烟叶中总氮化学指标的分布趋势图。

图6D为本发明采用昆明红大初烤烟叶中氨态碱化学指标的分布趋势图。

图6E为本发明采用昆明红大初烤烟叶中含钾量化学指标的分布趋势图。

图6F为本发明采用昆明红大初烤烟叶中蛋白质化学指标的分布趋势图。

图6G为本发明采用昆明红大初烤烟叶中烟碱氮化学指标的分布趋势图。

图6H为本发明采用昆明红大初烤烟叶中总挥发碱化学指标的分布趋势图。

图6I为本发明采用昆明红大初烤烟叶中施木克值化学指标的分布趋势图。

图6J为本发明采用昆明红大初烤烟叶中氮碱比化学指标的分布趋势图。

图6K为本发明采用昆明红大初烤烟叶中糖碱比化学指标的分布趋势图。

具体实施方式

本发明对烟叶进行分切，测定不同分切部位的化学成分信息，然后对烟叶化学成分信息与其对应分切部位进行统计分析，以此确定烟叶的分切次数和分切位置。

本发明的具体技术为：

1）烟叶主要指未经打叶处理的烟叶，可以为烤烟、白肋烟、香料烟、晒烟、晾烟烟叶；也可以为不同年份、不同地区、不同品种、不同部位、不同等级的烟叶。

2）分切主要指去梗后，沿烟梗方向按9-15份等面积纵向分切。

3）化学成分信息主要是指能够表征烟叶质量特征的内在化学信息，可以为单一化学成分信息、多组分化学信息、整体化学成分信息；其中单一化学成分信息为水分、葡萄糖、果糖、烟碱、降烟碱、假木贼碱、新烟碱、麦斯明、钾、氯、绿原酸、新绿原酸、莨菪亭、芸香苷、丙二醇、甘油、山梨醇、叶绿素a、叶绿素b、叶黄素、β-胡萝卜素、pH、氨、淀粉、纤维素、果胶、脯氨酸、天冬氨酸、草酸、苹果酸、柠檬酸；多组分化学信息为总糖、还原糖、总氮、石油醚提取物总量、总生物碱、多酚、植物色素、氨基酸、有机酸、酮类化合物、醛类化合物、酚类化合物、酯类化合物、吡啶类化合物、吡嗪类化合物以及单一化合物的比值氮碱比、糖碱比、施木克值、两糖差；整体化学成分信息为气相色谱指纹图谱信息、气相色谱质谱指纹图谱信息、液相色谱质谱指纹图谱信息、液相色谱指纹图谱信息、红外光谱信息、近红外光谱信息、拉曼光谱信息。

4）统计分析主要对烟叶分切部位与其对应的烟叶化学成分信息进行距离相关性分析、趋势图分析、回归分析、聚类分析。

5）分切次数优选为分切1-3次。

6）分切位置主要指为近叶尖端分切还是近叶基端分切。

实施例1

1）样品处理

按国家标准（GB2635-92），挑选2011年昆明红大品种上、中、下部位的3个等级（B2F、C3F、X2F）初烤烟叶完整叶片10张，去梗，每半片按图1方式纵向等面积分切，坐标轴下方数字为各分切点由叶尖至叶基端占烟叶长度的百分比。将上述36份样品分别进行切丝处理，适当烘干，磨粉、过40目筛，装密封袋保存待测。

2）化学成分测试

根据烟草行业标准测试方法，利用连续流动分析仪测定上述样品的总糖、还原糖、烟碱、总氮、氨态碱、含氯量，利用火焰光度法对测定烟叶样品含钾量。部分测定结果经过简单计算，得到蛋白质、烟碱氮、总挥发碱、施木克值、氮碱比、糖碱比、钾氯比等对烟叶质量影响较大的化学成分值。各分切部位主要化学成分结果见表1。

表1昆明红大初烤烟叶主要化学成分

3）聚类分析

表1中数据经过Z得分标准化，作距离相关分析，根据向异性要求，删除相关系数绝对值在0.95以上化学性质重复性较大的化学指标，并结合烟草化学相关研究成果，选用总糖、还原糖、烟碱、总氮、含氯量、含钾量、施木克值、氮碱比、钾氯比合集来代表烟叶化学成分进行聚类分析。为了消除数据量纲的影响，先将总糖、还原糖、烟碱、总氮、含氯量、含钾量、施木克值、氮碱比、钾氯比数值进行标准化变换处理，然后按质心距离法分别对昆明红大B2F、C3F、X2F等级样品进行系统聚类分析，结果见图2系列图。

从图2系列中可以看出，对于昆明红大B2F、C3F、X2F三个等级样品，12个部分均可以分为两类，而且均是近叶基端（12A部分）为第一类，大约占叶长的16%，其余部分为第二类。

因此，基于烟叶单一化学成分和多组分化学信息的系统聚类分析及纵向分布规律，昆明红大三个典型等级初烤烟叶分切次数和分切位置基本一致，可统一按烟叶长度16%的的近叶基端部分进行两段式烟叶分切。

实施例2

1）样品预处理

按国家标准（GB2635-92），挑选2011年玉溪K326品种B2F等级初烤烟叶完整叶片10张，去梗，每半片按图1方式，纵向等面积分切成12段，将相同分切段烟叶分别集中并经切丝、适当烘干、磨粉、过40目筛后，装密封袋保存待测。

2）近红外光谱采集

在环境温度25℃，相对湿度稳定的条件下，将一定量的烟草粉末样品分别装入样品杯，保证样品装载的紧密度、厚度相同，然后用近红外光谱仪测定其近红外光谱。光谱扫描范围10000-4000cm-1，扫描次数64次，分辨率8cm-1，扫描时及时去除水和二氧化碳的干扰，每个样品扫描两次，取两次光谱的平均谱作为样品原始光谱。每次试验开机预热30min，并扫描背景及能量是否稳定。

3）近红外光谱预处理

图3为玉溪K326的B2F等级初烤烟叶近红外漫反射光谱曲线。从图3中可看出，在7000-4000cm-1区域吸收明显，10000-7000cm-1区域的光谱信号较少，对于表征样品的作用微小。通过进一步考察，5500-5000cm-1区域的近红外光谱受水分的影响较大，形成了吸收较强的水峰，对后续数据分析的准确性有一定影响，因此仅选择7000-5500cm-1以及5000-4200cm-1区域的光谱进行聚类分析。为了减少光谱高频随机噪声、基线漂移、样本不均匀等影响，光谱数据进行归一化、平滑、一阶导数等预处理，图4即为经过上述预处理的光谱。

4）系统聚类分析

将K326的B2F等级烟叶不同分切部位的经过预处理之后的光谱数据导入SPSS，调用系统聚类分析模块，采用质心距离进行系统聚类分析，玉溪K326的B2F等级的聚类结果见图5。从图5系列图中可以看出，12个部分均可以分为两类，10A-12A为第一类，1A-9A为第二类。

因此，基于烟叶近红外漫反射光谱整体化学成分信息的系统聚类分析及纵向分布规律，玉溪K326的B2F等级，按烟叶面积25%的近叶基端部分进行两段式烟叶分切。

实施例3

1）样品预处理

按国家标准（GB2635-92），挑选2011年昆明红大品种上、中、下部位的3个等级（B2F、C3F、X2F）初烤烟叶完整叶片10片；去梗，每半片按图1方式纵向等面积分切。将上述36份样品分别进行切丝处理，适当烘干，磨粉、过40目筛，装密封袋保存待测。

2）化学成分测试

根据烟草行业标准测试方法，连续流动分析仪对上述样品的总糖、还原糖、烟碱、总氮、氨态碱进行测定，利用火焰光度法对烟叶样品的含钾量进行测定。部分测定结果经过简单计算，得到蛋白质、烟碱氮、总挥发碱、施木克值、氮碱比、糖碱比等对烟叶质量影响较大的化学指标值。各分切部位主要化学指标结果见表1。

3）回归分析

以分切部位为横坐标，分别以总糖、还原糖、烟碱、总氮、氨态碱、含钾量、蛋白质、烟碱氮、总挥发碱、施木克值、氮碱比、糖碱比为纵坐标，得到各主要化学指标在不同等级的分布趋势图，结果见图6系列图。以主要化学指标值为Y值，以分切部位的数值为X值，根据散点图情况，选择适当的方程形式进行回归拟合，结果见表2。

表2昆明红大初烤烟叶主要化学指标与分切部位的回归分析

由表2可知，回归方程的相关系数都在0.85以上，说明各化学指标值与分切部位之间的拟合较好，分析结果准确可靠；每种化学指标都可以用同一个方程来拟合，与分布趋势图显示的结果一致，而且相同分布趋势的化学指标也基本对应相同的方程形式；由回归方程可以准确确定方程拐点，经过进一步分析，可用曲率半径最小值的横坐标作为方程拐点，拐点平均值为11.07，通过坐标轴转换，计算得到拐点平均值约占烟叶长度的25%（近叶基端）。

因此，基于烟叶单一化学成分信息和多组分化学信息的回归分析及纵向分布规律，昆明红大三个典型等级初烤烟叶分切次数和分切位置基本一致，可统一按烟叶长度25%近叶基端部分进行两段式烟叶分切。

Claims (2)

1.一种基于化学成分分布规律的烟叶分切方法，其特征在于：对烟叶进行分切，测定不同分切部位的化学成分信息，然后对烟叶化学成分信息与分切部位进行统计分析，以此确定烟叶的分切次数和分切位置；

所述的分切是指去梗后，沿烟梗方向纵向分切，

所述的纵向分切是指去梗后，沿烟梗方向按5-30份等面积纵向分切；

所述烟叶是指未经打叶处理的全烟叶，烟叶为烤烟、白肋烟、香料烟、晒烟或晾烟烟叶；

所述化学成分信息是指能够表征烟叶质量特征的内在化学信息，化学成分信息为整体化学成分信息；

所述的整体化学成分信息是指不同分切部位烟叶的气相色谱指纹图谱信息、气相色谱/质谱指纹图谱信息、液相色谱指纹图谱信息、液相色谱/质谱指纹图谱信息、红外光谱信息、近红外光谱信息、拉曼光谱信息；

所述的统计分析是对烟叶分切部位与其对应的烟叶化学成分信息进行距离相关性分析、趋势图分析、回归分析或聚类分析；

所述的分切次数为分切1次；分切位置为近叶尖端分切或是近叶基端分切；

所述的近红外光谱信息是指：分切样品进行切丝处理，适当烘干，磨粉、过40目筛，在环境温度25℃，相对湿度稳定的条件下，将一定量的烟草粉末样品分别装入样品杯，保证样品装载的紧密度、厚度相同，然后用近红外光谱仪测定其近红外光谱，光谱扫描范围10000-4000cm^-1，扫描次数64次，分辨率8cm^-1，扫描时及时去除水和CO₂的干扰，每个样品扫描两次，取两次扫描的平均光谱做为样品最终原始近红外光谱信息。

2.根据权利要求1所述的基于化学成分分布规律的烟叶分切方法，其特征在于：所述的等面积纵向分切是指去梗后，沿烟梗方向按9-15份等面积纵向分切。