CN103674874A - 一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法 - Google Patents

一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103674874A
CN103674874A CN201310599010.7A CN201310599010A CN103674874A CN 103674874 A CN103674874 A CN 103674874A CN 201310599010 A CN201310599010 A CN 201310599010A CN 103674874 A CN103674874 A CN 103674874A
Authority
CN
China
Prior art keywords
tobacco
quality
ultraviolet spectrum
extract
chloroform
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.)
Granted
Application number
CN201310599010.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103674874B (zh
Inventor
李旭华
肖明礼
杨庆
林锐峰
普元柱
王松峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Tobacco Guangdong Industrial Co Ltd
Original Assignee
China Tobacco Guangdong Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Tobacco Guangdong Industrial Co Ltd filed Critical China Tobacco Guangdong Industrial Co Ltd
Priority to CN201310599010.7A priority Critical patent/CN103674874B/zh
Publication of CN103674874A publication Critical patent/CN103674874A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103674874B publication Critical patent/CN103674874B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Manufacture Of Tobacco Products (AREA)

Abstract

本发明属于光谱分析技术领域,公开了一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量方法。本发明采用石油醚、氯仿、无水乙醇、水4种不同溶剂提取烟叶不同极性成分,根据烟叶醇化质量不同引起的紫外光谱差异,科学建立4个溶剂部位紫外光谱峰面积与感官质量的多元回归模型,利用多元回归模型对烟叶的感官质量进行评价,4个溶剂部位提取的成分包括了烟叶脂溶性成分和水溶性成分,能够快速、便捷、整体宏观地评价烟叶醇化质量,本发明紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法具有较好的稳定性,重现性。

Description

一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法
技术领域
 本发明属于光谱分析技术领域,涉及一种烟叶醇化质量的评价方法,更具体地,涉及一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量方法。
背景技术
卷烟工业将经过打叶、复烤而未经发酵的干烟叶称为新烟。新烟不适宜吸食,更不宜直接用来进行卷烟工业生产,还必须进行发酵醇化处理。在此过程中,烟叶的青杂气和刺激性将大大减少,香味显露,吃味醇和,颜色均匀并加深。但随着储存时间的不断延长,烟叶质量又会朝变坏的方向发展,烟叶色泽过暗,弹性不足,香气缺少。因此,需要对烟叶的醇化质量进行评价,以便确定适宜的醇化时间和方法。
多年来,烟草研究人员对烟叶醇化质量的评价方法进行了研究,形成了以化学成分评价和感官评吸相结合的评价方法。其中,化学成分评价一般包括总植物碱、总氮、还原糖、总糖、钾、氯、淀粉、总挥发酸、总挥发碱、石油醚提取物、蛋白质、糖碱比、氮碱比、钾氯比、致香成分(包括质体色素、质体色素降解产物、西柏烷类化合物、美拉德反应产物、芳香族氨基酸降解产物、多元有机酸、高级脂肪酸、挥发性香气物质和潜香型物质等9大类);烟叶感官质量包括香气质、香气量、劲头、浓度、余味、杂气、刺激性、燃烧性、灰色和香型等10个指标。
目前来看,化学成分评价和感官评吸还是烟叶醇化质量评价行之有效的方法,但化学成分评价工作量大,周期长,成本高,数据量大而使具体的指标值比较模糊;感官评吸对烟叶质量评价最直接,但需要评吸人员具有丰富的评吸经验,靠人的主观判断结果往往易受人为因素的影响,组织人员评吸成本也较高。如何建立一种简便、快速、成本低,能够整体、宏观、客观地对烟叶的醇化质量作出评价的方法,是烟草行业值得研究和亟需解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有烟叶的醇化质量评价技术的不足,提供一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法,能够基于紫外光谱快速、便捷、整体宏观地评价烟叶醇化质量。
本发明通过以下技术方案予以实现:
提供一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法,包括以下步骤:
(1)分别以石油醚、氯仿、无水乙醇、水提取烟叶样品得到提取液;
(2)采用紫外分光光度计,将步骤(1)所得提取液稀释后在190nm~400nm波长范围内扫描,以相应溶剂为空白对照,记录不同烟叶样品紫外光谱数据;
(3)根据步骤(2)记录的光谱数据计算不同烟叶样品紫外光谱图中水部位340nm~270nm、乙醇部位290nm~198nm、氯仿部位325nm~235 nm、石油醚部位295nm~208nm波长段的总峰面积,分别记为X1、X2、X3、X4,以感官评吸值Y为依变量,X1、X2、X3、X4峰面积值为因变量,建立烟叶感官质量与峰面积值的多元回归模型:
    Y=79.83+0.07X1-0.30X2-0.07X3-0.06X4
    根据分析所得到的烟叶4个溶剂部位峰面积值,水部位X1、乙醇部位X2、氯仿部位X3、石油醚部位X4,计算感官质量Y;将所得到的Y值与现有的用感官评吸得出的烤烟醇化指标比对,得出烟叶醇化质量。
优选地,步骤(1)所述是精密称取干燥至恒重的不同烟叶样品0.1g,依次以25ml石油醚、25ml氯仿、50ml无水乙醇、50ml水回流提取1h,过滤得到石油醚提取液、氯仿提取液、水提取液和无水乙醇提取液,将石油醚提取液、氯仿提取液、水提取液分别用相应溶剂稀释2倍,无水乙醇提取液用无水乙醇稀释20倍,得到供试液;
优选地,步骤(2)是将制备的烟叶样品供试液置于1cm石英比色皿中,以相应溶剂为空白对照,采用紫外分光光度计在190nm~400nm波长范围内扫描,记录不同烟叶样品紫外光谱数据。
本发明方法可以很好地应用于判别和/或确定烟叶适宜的醇化时间和方法方面。所述烟叶优选清香型、中间香型或浓香型的烤烟。
本发明的有益效果:
本发明采用石油醚、氯仿、无水乙醇、水4种不同溶剂提取烟叶不同极性成分,根据烟叶醇化质量不同引起的紫外光谱差异,科学建立4个溶剂部位紫外光谱峰面积与感官质量的多元回归模型,利用多元回归模型对烟叶的感官质量进行评价,4个溶剂部位提取的成分包括了烟叶脂溶性成分和水溶性成分,能够整体、宏观地对烟叶的醇化质量作出评价,本发明紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法具有较好的稳定性,重现性。
本发明所用仪器较为通用,操作方法简便、快速,分析方法简单,易于推广。
附图说明
图1 2011年贵州C3F与2012贵州C3F紫外光谱图对比,
(a1.2011年贵州C3F乙醇部位;a2.2012年贵州C3F乙醇部位;b1.2011年贵州C3F石油醚部位;b2.2012年贵州C3F石油醚部位;c1.2011年贵州C3F氯仿部位;c2.2012年贵州C3F氯仿部位;d1。2011年贵州C3F水部位;d2。2012年贵州C3F水部位)。
具体实施方式
以下结合附图和实施例进一步说明本发明,除非特别说明,本发明实施例采用的试剂原料为常规市购的试剂原料,除非特别说明,采用的方法设备为本领域常规的方法和设备。
实施例1
本实施例为说明本发明的具体操作步骤,将本发明的方法应用于不同醇化时间、不同产地的烤烟进行了醇化质量的评价。本实施例采用的烟叶是从烟厂正在使用的烟叶样品中选出。烟叶样品仅为说明本发明思想使用,并不因此将本发明限定于所述烟叶样品。
采用的样品见表1。
表1 不同产地不同醇化时间烟叶样品
Figure 2013105990107100002DEST_PATH_IMAGE001
(1)供试液的制备:精密称取干燥至恒重的不同烟叶样品0.1g,依次以25ml石油醚、25ml氯仿、50ml无水乙醇、50ml水回流提取1h,过滤,石油醚提取液、氯仿提取液、水提取液用相应溶剂稀释2倍,无水乙醇提取液用无水乙醇稀释20倍,得供试液。
(2)紫外光谱采集:将制备的烟叶样品供试液置于1cm石英比色皿中,以相应溶剂为空白对照,采用紫外分光光度计在190nm~400nm波长范围内扫描,记录不同烟叶样品紫外光谱数据。
采用光谱匹配因子对同一样品不同批次的紫外光谱进行相似度计算,结果表明烟叶样品的紫外光谱具有较高的稳定性,重现性。光谱匹配因子按下式计算:
Figure 2013105990107100002DEST_PATH_IMAGE002
其中,值x与y分别是第一和第二光谱中测量的吸光度(波长相同);n是数据点个数,Σ是数据的加和,匹配因子大于990时表示光谱相似,越接近1000光谱越相似。
表2 同一样品不同批次的紫外光谱相似度计算结果
Figure DEST_PATH_IMAGE003
通过相似度计算可知,各个紫外光谱图具有较高的相似度。同时如附图1,不同醇化时间烟叶样品的紫外光谱图不同,说明紫外光谱图一方面具有较好的重现性,同时也可因烟叶醇化时间不同引起紫外光谱差异,能够整体、宏观地对烟叶的醇化质量作出评价。
紫外光谱峰面积计算:根据光谱数据计算不同烟叶样品紫外光谱图中水部位340nm~270nm、乙醇部位290nm~198nm、氯仿部位325nm~235 nm、石油醚部位295nm~208nm波长段的总峰面积,分别记为X1、X2、X3、X4,见表3。
表3 烟叶样品4个溶剂部位峰面积及感官评吸值
Figure DEST_PATH_IMAGE004
评价模型的建立:以感官评吸值Y(见表3)为依变量,X1、X2、X3、X4峰面积值为因变量,分别采用多重线性回归、主成分回归分析、偏最小二乘法回归建立烟叶感官质量与峰面积值的多元回归模型如下:
多重线性回归模型(逐步法):Y=79.210-0.343X2
主成分回归模型:Y=79.83+0.07X1-0.30X2-0.07X3-0.06X4
偏最小二乘法回归模型:Y=88.95-0.22X1-0.37X2-0.18X3-0.29X4
通过对回归模型的分析(见表4所示),结果表明对于烟叶醇化质量的评价,采用主成分回归分析建立的模型FR 2值最大,FR 2值分别是6.228和0.952,说明在建立模型时,用主成分回归分析方法所建模型效果较好,而其他方法效果不理想。
表4 不同回归方法所建模型的FR 2
模型运用分析:根据分析所得到的烟叶4个溶剂部位峰面积值,水部位X1、乙醇部位X2、氯仿部位X3、石油醚部位X4,计算感官质量Y。将所得到的Y值与现有的用感官评吸得出的烤烟醇化指标比对,得出烟叶醇化质量。结果表明(见表5),预测值与实际值的相对误差在2.00%以内,说明本模型适合用于醇化烟叶样品品质评价。表5中,实际值为10个评吸专家的评吸结果平均值,预测值是采用本发明方法评价得到的值。
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表5 应用模型对感官评吸值的预测效果
Figure DEST_PATH_IMAGE007
实验结果证明,本发明方法能够整体、宏观地对烟叶的醇化质量作出评价,具有较好的稳定性,重现性,相对误差在1.6%以下。

Claims (5)

1.一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)分别以石油醚、氯仿、无水乙醇、水提取烟叶样品得到提取液;
(2)采用紫外分光光度计,将步骤(1)所得提取液稀释后在190nm~400nm波长范围内扫描,以相应溶剂为空白对照,记录不同烟叶样品紫外光谱数据;
(3)根据步骤(2)记录的光谱数据计算不同烟叶样品紫外光谱图中水部位340nm~270nm、乙醇部位290nm~198nm、氯仿部位325nm~235 nm、石油醚部位295nm~208nm波长段的总峰面积,分别记为X1、X2、X3、X4,以感官评吸值Y为依变量,X1、X2、X3、X4峰面积值为因变量,建立烟叶感官质量与峰面积值的多元回归模型:
    Y=79.83+0.07X1-0.30X2-0.07X3-0.06X4
根据分析所得到的烟叶4个溶剂部位峰面积值,水部位X1、乙醇部位X2、氯仿部位X3、石油醚部位X4,计算感官质量Y;将所得到的Y值与现有的用感官评吸得出的烤烟醇化指标比对,得出烟叶醇化质量。
2.根据权利要求1所述通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法,其特征在于,步骤(1)所述是精密称取干燥至恒重的不同烟叶样品0.1g,依次以25ml石油醚、25ml氯仿、50ml无水乙醇、50ml水回流提取1h,过滤得到石油醚提取液、氯仿提取液、水提取液和无水乙醇提取液,将石油醚提取液、氯仿提取液、水提取液分别用相应溶剂稀释2倍,无水乙醇提取液用无水乙醇稀释20倍,得到供试液。
3.根据权利要求1所述通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法,其特征在于,步骤(2)是将制备的烟叶样品供试液置于1cm石英比色皿中,以相应溶剂为空白对照,采用紫外分光光度计在190nm~400nm波长范围内扫描,记录不同烟叶样品紫外光谱数据。
4.权利要求1~3任一项所述通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法在判别和/或确定烟叶适宜的醇化时间和方法方面的应用。
5.根据权利要求4所述的应用,其特征在于,所述烟叶为清香型、中间香型或浓香型的烤烟。
CN201310599010.7A 2013-11-25 2013-11-25 一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法 Active CN103674874B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310599010.7A CN103674874B (zh) 2013-11-25 2013-11-25 一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310599010.7A CN103674874B (zh) 2013-11-25 2013-11-25 一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103674874A true CN103674874A (zh) 2014-03-26
CN103674874B CN103674874B (zh) 2017-10-10

Family

ID=50313084

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310599010.7A Active CN103674874B (zh) 2013-11-25 2013-11-25 一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103674874B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568803A (zh) * 2015-01-04 2015-04-29 河南师范大学 一种利用紫外分光光度计检测煎炸食用油品质的方法
CN105445421A (zh) * 2015-11-11 2016-03-30 江苏中烟工业有限责任公司 一种通过外观指标预测片烟醇化过程中感官质量的方法
CN109142258A (zh) * 2018-07-27 2019-01-04 重庆中烟工业有限责任公司 一种烟用爆珠鉴别分类方法
CN110308102A (zh) * 2019-06-01 2019-10-08 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种片烟醇提物吸光度值测定及判断醇化进程的方法
CN110308101A (zh) * 2019-06-01 2019-10-08 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种片烟水提物吸光度值检测及判断醇化质量的方法
CN112749906A (zh) * 2021-01-14 2021-05-04 云南中烟工业有限责任公司 卷烟主流烟气光谱数据的感官评价方法
CN113455697A (zh) * 2021-07-30 2021-10-01 河南中烟工业有限责任公司 一种用吸光值表征判断烟叶醇化进程的方法
CN113455696A (zh) * 2021-07-30 2021-10-01 河南中烟工业有限责任公司 一种通过烟叶类胡萝卜素降解率判断醇化进程的方法
CN114295579A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 贵州中烟工业有限责任公司 一种基于近红外光谱的烟叶醇化判定方法
CN115024505A (zh) * 2022-06-23 2022-09-09 贵州大学 一种基于积温积湿数据的烟叶醇化质量判别方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011089532A1 (en) * 2010-01-19 2011-07-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Detection apparatus and detection method
JP2011220941A (ja) * 2010-04-13 2011-11-04 Tokuyama Corp フッ化カルシウム単結晶の評価方法、及び光学部材用の硝材の製造方法
CN102636374A (zh) * 2012-04-18 2012-08-15 广东中烟工业有限责任公司 卷烟烟气中挥发性和半挥发性物质的冷阱捕集分析方法
CN102998438A (zh) * 2012-12-13 2013-03-27 广东中烟工业有限责任公司 一种田间烟叶成熟度分析判断方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011089532A1 (en) * 2010-01-19 2011-07-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Detection apparatus and detection method
JP2011220941A (ja) * 2010-04-13 2011-11-04 Tokuyama Corp フッ化カルシウム単結晶の評価方法、及び光学部材用の硝材の製造方法
CN102636374A (zh) * 2012-04-18 2012-08-15 广东中烟工业有限责任公司 卷烟烟气中挥发性和半挥发性物质的冷阱捕集分析方法
CN102998438A (zh) * 2012-12-13 2013-03-27 广东中烟工业有限责任公司 一种田间烟叶成熟度分析判断方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LUCA PELLEGRINI ET AL.: "Phenylalanine Ammonia-Lyase in Tobacco", 《PLANT OHYSIOLOGY》 *
孙敬国: "烤烟品质对肥料的响应及醇化质量的调控研究", 《华中农业大学博士论文》 *
邵晶等: "不同产地牛蒡子药材IR、UV光谱研究", 《海峡两岸暨CSNR全国第10届中药及天然药物资源学术研讨会》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104568803A (zh) * 2015-01-04 2015-04-29 河南师范大学 一种利用紫外分光光度计检测煎炸食用油品质的方法
CN105445421A (zh) * 2015-11-11 2016-03-30 江苏中烟工业有限责任公司 一种通过外观指标预测片烟醇化过程中感官质量的方法
CN109142258A (zh) * 2018-07-27 2019-01-04 重庆中烟工业有限责任公司 一种烟用爆珠鉴别分类方法
CN110308102A (zh) * 2019-06-01 2019-10-08 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种片烟醇提物吸光度值测定及判断醇化进程的方法
CN110308101A (zh) * 2019-06-01 2019-10-08 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种片烟水提物吸光度值检测及判断醇化质量的方法
CN112749906A (zh) * 2021-01-14 2021-05-04 云南中烟工业有限责任公司 卷烟主流烟气光谱数据的感官评价方法
CN113455697A (zh) * 2021-07-30 2021-10-01 河南中烟工业有限责任公司 一种用吸光值表征判断烟叶醇化进程的方法
CN113455696A (zh) * 2021-07-30 2021-10-01 河南中烟工业有限责任公司 一种通过烟叶类胡萝卜素降解率判断醇化进程的方法
CN114295579A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 贵州中烟工业有限责任公司 一种基于近红外光谱的烟叶醇化判定方法
CN115024505A (zh) * 2022-06-23 2022-09-09 贵州大学 一种基于积温积湿数据的烟叶醇化质量判别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN103674874B (zh) 2017-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103674874A (zh) 一种通过紫外光谱评价烟叶醇化质量的方法
Angerosa et al. Application of stable isotope ratio analysis to the characterization of the geographical origin of olive oils
CN107796782B (zh) 基于烟叶特征光谱一致性度量的复烤质量稳定性评价方法
Duan et al. Determination of 27 chemical constituents in Chinese southwest tobacco by FT-NIR spectroscopy
CN103217408B (zh) 一种鉴别贵州两类不同香型烤烟的方法
Xiaowei et al. Measurement of total anthocyanins content in flowering tea using near infrared spectroscopy combined with ant colony optimization models
Jordán et al. Characterization of the aromatic profile in aqueous essence and fruit juice of yellow passion fruit (Passiflora edulis Sims F. Flavicarpa degner) by GC− MS and GC/O
Kalua et al. Discrimination of olive oils and fruits into cultivars and maturity stages based on phenolic and volatile compounds
CN109100321A (zh) 一种卷烟叶组配方维护方法
CN107860740A (zh) 一种基于近红外光谱技术的红茶发酵品质的评价方法
CN106353419B (zh) 一种卷烟主流烟气中香味成分的测定方法
CN104316635A (zh) 水果风味品质的快速鉴别方法
Serot et al. Identification of the main odor-active compounds in musts from French and Romanian hybrids by three olfactometric methods
Liu et al. Near-infrared prediction of edible oil frying times based on Bayesian Ridge Regression
CN110308101A (zh) 一种片烟水提物吸光度值检测及判断醇化质量的方法
CN105138834A (zh) 基于近红外光谱波数k均值聚类的烟草化学值定量方法
CN111239316A (zh) 一种基于烟气全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法
CN112595692A (zh) 一种水果总糖含量预测模型的建立方法及水果总糖含量的预测方法
Arslan et al. NIR spectroscopy coupled chemometric algorithms for rapid antioxidants activity assessment of Chinese dates (Zizyphus Jujuba Mill.)
Tang et al. Aroma characteristics of Cabernet Sauvignon wines from Loess Plateau in China by QDA®, Napping® and GC–O analysis
Jacobson et al. Untangling the chemistry of port wine aging with the use of GC-FID, multivariate statistics, and network reconstruction
CN106092893A (zh) 一种光谱判别分析的波长优选方法
CN110455740A (zh) 一种沥青老化时程预测方法
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
CN103344598A (zh) 一种梗丝与卷烟叶组配伍性的判定方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant