CN103344598A

CN103344598A - 一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法

Info

Publication number: CN103344598A
Application number: CN2013102414755A
Authority: CN
Inventors: 邓发达; 李东亮
Original assignee: China Tobacco Chuanyu Industrial Co Ltd
Current assignee: China Tobacco Sichuan Industrial Co Ltd; Chongqing China Tobacco Industry Co Ltd
Priority date: 2013-06-18
Filing date: 2013-06-18
Publication date: 2013-10-09
Anticipated expiration: 2033-06-18
Also published as: CN103344598B

Abstract

本发明公开一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，利用近红外光谱技术分析实验样品与对照样品的距离大小对梗丝与卷烟叶组的配伍性进行判定，包括以下步骤：将试验样品与对照样品干燥，粉碎；用近红外光谱仪扫描样品的近红外光谱图；采用多元散射校正法对得到的样品近红外光谱图进行预处理，得到光谱数据矩阵；对光谱数据矩阵X进行主成分分析，得到得分矩阵和载荷矩阵，采用得分矩阵绘制样品前三个主成分在主成分空间中的分布图，计算试验样品到对照样品的欧式距离：欧式距离越小，则对应梗丝与试验牌号卷烟叶组的配伍性越好。本发明采用了近红外光谱技术分析实验样品与对照样品的距离大小，通过数据分析来判定梗丝与卷烟叶组配伍性好坏。本发明所述方法具有快速、全面、准确的优点。

Description

一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法

技术领域

本发明属于烟草工业应用领域，具体涉及一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法。

背景技术

烟草是茄科烟草属植物，烟梗即是烟叶之粗硬叶脉，烟梗重量约占烟叶的四分之一。在烟草制丝工艺中，常将烟草叶片和烟梗分别加工，其中烟梗被加工成梗丝，再与叶丝、再造烟丝等按比例配制成烟丝并卷制成卷烟。卷烟叶组是由烟草叶丝、梗丝、再造烟丝等按一定比例组成的复杂体系。在卷烟加工过程中，提高梗丝综合利用水平不仅是控制生产成本的需要，同时也是有效控制烟气质量的重要手段。但由于烟梗中含有较高的纤维素、半纤维素、木质素和果胶等成分，在卷烟燃吸时会产生较重木质气和刺激性，对烟草内在品质和风味产生不利影响。因此，研究烟草梗丝与卷烟叶组的配伍性尤其重要。

现有技术中缺乏一种快速、全面、准确地判定烟草梗丝与卷烟叶组的配伍性的方法。目前研究卷烟叶组各组分配伍性的方法主要依靠常规化学成分分析、外观鉴定和评吸鉴定三种方法。常规化学成分分析的分析周期长，分析成分单一，不能全面反映叶组的品质。外观鉴定主要是对烟叶的成熟度、嗅香和颜色等外观质量进行判定，不能反映叶组的内在品质。评吸鉴定易受人的身体状况等主客观因素的影响，不利于形成客观的评价结果。

发明内容

鉴于此，本发明目的在于提供一种快速、全面、准确判定烟草梗丝与卷烟叶组的配伍性的方法。

为解决以上技术问题，本发明提供的技术方案是，提供一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，利用近红外光谱技术分析实验样品与对照样品的距离大小对梗丝与卷烟叶组的配伍性进行判定，具体步骤如下：

a）将试验样品与对照样品在烘箱内干燥，粉碎，再将每个样品分成若干等份，装袋密封并做好标识；所述对照样品为卷烟叶组，所述试验样品为梗丝和卷烟叶组的混合物；

b）光谱扫描，用近红外光谱仪扫描样品的近红外光谱图；

c）采用多元散射校正法对得到的样品近红外光谱图进行预处理，得到光谱数据矩阵X；

d）对光谱数据矩阵X进行主成分分析，得到得分矩阵T和载荷矩阵P，其中

T = [\begin{matrix} T_{b} \\ T_{s 1} \\ T_{s 2} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ T_{sj} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ T_{sn} \end{matrix}]

式中，T_b为对照样品得分矩阵；T_sj（j=1,2,…,n）为试验样品得分矩阵，

采用得分矩阵T绘制样品前三个主成分在主成分空间中的分布图，根据T_b和T_sj的中心值，计算试验样品到对照样品的欧式距离：

D_{j} = \sqrt{Σ_{i = 1}^{3} {({\overset{&OverBar;}{T}}_{sj} (i) - {\overset{&OverBar;}{T}}_{b} (i))}^{2}}

式中：D_j——试验样品到对照样品的距离；i——第i个主成分；

e）对D_j按从小到大的顺序进行排序，D_j越小，则对应梗丝与试验牌号卷烟叶组的配伍性越好。

进一步地，所述步骤a）中，干燥温度为40℃。

进一步地，所述步骤a）中，干燥时间为2h。

优选地，所述步骤a）中，每个样品分为30等份。

进一步地，所述步骤b）中，光谱采集范围12000～4000cm^–1，分辨率8cm^–1，扫描次数为64次。

与现有技术相比，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点：

本发明采用了近红外光谱技术分析实验样品与对照样品的距离大小，通过数据分析来判定梗丝与卷烟叶组配伍性好坏。本发明所述方法具有快速、全面、准确的优点。

附图说明

图1是本发明一较佳实施例的主成分空间中的分布图。

图2是本发明一较佳实施例的主成分空间中的分布图。

具体实施方式

实施例1

选取重庆2008年X2L等级烟梗，云南大理2008年X2F等级烟梗并分别加工成梗丝，各取10kg加工好的梗丝样品，收集A牌号卷烟叶组样品30kg。

取10kg叶组样品作为对照样品，将剩余部分叶组样品分成两份，每份10kg。

将重庆梗丝样品和10kg叶组样品按5%的掺配比例混合均匀，将云南梗丝样品和10kg叶组样品按5%的掺配比例混合均匀，形成重庆、云南试验样品。

将重庆、云南试验样品与对照样品在烘箱内40℃下干燥2h，粉碎并过40目筛，每个样品分成30份，装袋密封并分别标识为重庆样、云南样和对照样。

用近红外光谱仪扫描样品的近红外光谱图，光谱采集范围12000～4000cm^–1，分辨率8cm^–1，扫描次数为64次。

采用多元散射矫正法对得到的样品近红外光谱图进行预处理，得到光谱数据矩阵X。

对光谱数据矩阵X进行主成分分析，得到得分矩阵T：

T = [\begin{matrix} T_{b} \\ T_{s 1} \\ T_{s 2} \end{matrix}] .

采用得分矩阵T绘制样品前三个主成分在主成分空间中的分布图，见图1，根据T_b和T_sj的中心值，计算试验样品到对照样品的欧式距离：

D_云南样＜D_重庆样，所以云南梗丝与A牌号卷烟叶组有更好的配伍性。

实施例2

选取河南商丘2008年C3F等级烟梗，云南大理2008年X2F等级烟梗并分别加工成梗丝，各取10kg加工好的梗丝样品，收集A牌号卷烟叶组样品30kg。

将河南梗丝样品和10kg叶组样品按5%的掺配比例混合均匀，将云南梗丝样品和10kg叶组样品按5%的掺配比例混合均匀，形成河南、云南试验样品。

将河南、云南试验样品与对照样品在烘箱内40℃下干燥2h，粉碎并过40目筛，每个样品分成30份，装袋密封并分别标识为河南样、云南样和对照样。

采用多元散射校正法对得到的样品近红外光谱图进行预处理，得到光谱数据矩阵X。

对光谱数据矩阵X进行主成分分析，得到得分矩阵T：

T = [\begin{matrix} T_{b} \\ T_{s 1} \\ T_{s 2} \end{matrix}] .

采用得分矩阵T绘制样品前三个主成分在主成分空间中的分布图，见图2，根据T_b和T_sj的中心值，计算试验样品到对照样品的欧式距离：

D_河南样＜D_云南样，所以河南梗丝与A牌号卷烟叶组有更好的配伍性。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，其特征在于，利用近红外光谱技术分析实验样品与对照样品的距离大小对梗丝与卷烟叶组的配伍性进行判定，具体步骤如下：

b）光谱扫描，用近红外光谱仪扫描样品的近红外光谱图；

T = [\begin{matrix} T_{b} \\ T_{s 1} \\ T_{s 2} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ T_{sj} \\ \cdot \\ \cdot \\ \cdot \\ T_{sn} \end{matrix}]

D_{j} = \sqrt{Σ_{i = 1}^{3} {({\overset{&OverBar;}{T}}_{sj} (i) - {\overset{&OverBar;}{T}}_{b} (i))}^{2}};

2.根据权利要求1所述的梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，其特征在于，所述步骤a）中，干燥温度为40℃。

3.根据权利要求2所述的梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，其特征在于，所述步骤a）中，干燥时间为2h。

4.根据权利要求1所述的梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，其特征在于，所述步骤a）中，每个样品分为30等份。

5.根据权利要求1所述的梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法，其特征在于，所述步骤b）中，光谱采集范围12000～4000cm^–1，分辨率8cm^–1，扫描次数为64次。