CN104132904A - 一种测定烟叶燃烧性的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种测定烟叶燃烧性的方法，该方法包括以下步骤：①将烟叶抽梗，然后在适当条件下干燥，采用多功能粉碎机粉碎，将烟叶粉末过筛；②将适量烟叶粉末放入近红外光谱仪的样品杯中，采集其近红外光谱；③将采集到的近红外光谱与经典方法测得的烟叶燃烧性结果进行拟合，建立对应的数学模型；④利用燃烧性的近红外预测模型分析未知烟叶的近红外光谱，即可获得样品的燃烧性数据。本发明的方法优于现有技术的方面有：本方法简便易行，省时省力，适于批量检测，可实现对烟叶燃烧性的快速、无损分析，为烟叶采购、质量评价及新产品研发提供简便、快速的数据采集技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及一种测定燃烧性的方法，具体涉及一种测定烟叶燃烧性的方法。
背景技术
烟叶的物理特性是指影响烟叶质量以及工艺加工的一些物理方面的特性，是烟叶质量的重要组成部分，物理特性的好坏直接影响着烟叶品质、卷烟制造过程、产品风格、配方成本以及其它经济指标。卷烟是特殊的消费品，人们吸食的是烟叶燃烧以后产生的气体，烟叶的燃烧性与烟气中所含的有害成分有密切关系。当前吸烟与健康问题已引起广泛关注，人们对影响烟气有害成分组成及含量的诸多因素也进行了大量研究。
目前常用的测定烟叶燃烧性的方法为：选取有代表性的烟叶10片，将烟叶沿主脉剪开成两个半叶，分别在“叶尖”、“叶中”、“叶基”三处剪下30mm×20mm大小的小片，用电热头点燃烟叶小片中部，直到最后一个火点熄灭为止，用秒表记录阴燃时间，六个小片阴燃时间的均值来表征这片烟叶的燃烧性。10片烟叶的阴燃时间取均值表征这一组烟叶的燃烧性。
近红外区域按ASTM定义是指波长在780~2526nm范围内的电磁波。近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，分子在近红外谱区的吸收主要由分子中C-H、N-H、O-H、S-H、C=O 等基团基频振动的合频与倍频吸收组成。不同基团或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，所以近红外光谱具有丰富的结构和组成信息，比较适合于复杂天然产物的分析。
近红外光谱是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。除了得益于计算机技术与化学计量学的快速发展，主要因为它在分析测定中有很多独特的优势：①测试速度快，非常适合于大批量样品的分析测试；②测试数据的时效性极高，一张光谱图可以同时计算出样品的多个性质指标，具有多组分同时分析的能力；③测试过程中不破坏样品，为无损检测，样品可重复使用；④分析过程简单且不使用化学试剂不会产生任何污染；⑤样品的定性与定量分析可同时兼顾，还能够应用于过程分析；⑥仪器操作相对简单，只是模型的建立及维护需要专业人员进行大量的工作。在短短的十几年内，近红外光谱技术在饲料、石油、化工、食品、烟草等很多领域得到了广泛的应用。目前，近红外光谱在测定烟叶化学成分、部分物理特性及产地、风格判别等方面均有相关报道，但是应用近红外光谱技术测定烟叶燃烧性尚未见报道。
发明内容
本发明针对现有技术中测定烟叶燃烧性时存在的耗时、耗力和测定准确性不高的问题，提供一种测定烟叶燃烧性的方法，该测定方法准确性高、简便、快速、高效，对样品无损。
为解决上述问题，本发明采用以下技术方案：
一种测定烟叶燃烧性的方法，该方法包括以下步骤：（1）取烟叶，首先进行回潮、抽梗、在35-45℃鼓风干燥箱中干燥，然后用粉碎机粉碎过筛；（2）将所述步骤（1）中过筛后的烟叶粉末置于恒温恒湿箱中平衡48小时以上；（3）取步骤（2）平衡后的烟叶粉末放入近红外光谱仪的样品杯中，使烟叶粉末在样品杯中的厚度不小于5mm，利用近红外光谱仪对样品杯中的烟叶粉末进行检测，得到烟叶粉末的近红外光谱；（4）采集烟叶粉末的近红外光谱，并对烟叶粉末的近红外光谱进行预处理；（5）将所述步骤（4）预处理后的近红外光谱与经典方法测得的烟叶阴燃时间进行拟合，建立对应的数学模型；（6）利用烟叶阴燃时间的近红外数学模型分析未知烟叶的近红外光谱，即可获得该未知样品的阴燃时间数据。
为减少样品水分波动影响样品近红外光谱的采集，保证烟叶的品质，所述步骤(2)中恒温恒湿箱中温度为21-23℃、相对湿度为57-63%。
为减小装样量不同影响样品近红外光谱的采集，所述步骤(3)中各烟叶粉末样品在样品杯中铺的厚度一致，且厚度不低于5mm。
所述步骤（4）中采用多元散射校正（MSC）和二阶导数对烟叶粉末的近红外光谱进行预处理。
所述步骤（5）中进行拟合时采用偏最小二乘法（PLS）。
与现有技术相比，本发明有以下优点：本方法简便易行，省时省力，适于批量检测，可实现对烟叶燃烧性的快速、无损分析，为烟叶采购、质量评价及新产品研发提供简便、快速的数据采集技术支持。
附图说明
图1为本发明中近红外光谱测定烟叶燃烧性的流程图。
图2为本发明实施例1中烤烟燃烧性近红外光谱模型预测值与实测值的相关性。
图3为本发明实施例2中烤烟燃烧性近红外光谱模型预测值与实测值的相关性。
图4为本发明实施例3中烤烟燃烧性近红外光谱模型预测值与实测值的相关性。
具体实施方式
以下将结合实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
如图1所示，本实施例测定烟叶燃烧性的方法包括以下步骤：（1）取30片以上烤烟烟叶经回潮、抽梗，然后把烤烟烟叶放入35℃鼓风干燥箱中干燥，干燥后用植物粉碎机将烤烟烟叶粉碎，过40目筛；（2）将过筛后的烤烟烟叶粉末置于温度为（21-23）℃、相对湿度为（57-63）%的恒温恒湿箱中平衡48小时以上；（3）取步骤（2）平衡后的烤烟烟叶粉末放入近红外光谱仪的样品杯中，使烤烟烟叶粉末在样品杯中的厚度一致，且不小于5mm，利用近红外光谱仪对样品杯中的烤烟烟叶粉末进行检测，得到烤烟烟叶粉末的近红外光谱；（4）采集烤烟烟叶粉末的近红外光谱，并采用多元散射校正（MSC）和二阶导数对烤烟烟叶粉末的近红外光谱进行预处理；（5）将所述步骤（4）预处理后的近红外光谱与经典方法测得的烤烟烟叶阴燃时间采用偏最小二乘法（PLS）进行拟合，建立对应的数学模型，模型预测值与燃烧性实测值的相关性如图2所示；（6）利用烤烟烟叶阴燃时间的近红外数学模型分析未知烤烟烟叶的近红外光谱，即可获得该未知样品的阴燃时间数据。
实施例2
本实施例测定烟叶燃烧性的方法包括以下步骤：（1）取30片以上烤烟烟叶B2F，回潮、抽梗，然后把烤烟烟叶放入40℃鼓风干燥箱中干燥，干燥后用植物粉碎机将烤烟烟叶粉碎，过40目筛；（2）将过筛后的烤烟烟叶粉末置于温度为（21-23）℃、相对湿度为（57-63）%的恒温恒湿箱中平衡48小时以上；（3）取步骤（2）平衡后的烤烟烟叶粉末放入近红外光谱仪的样品杯中，使烤烟烟叶粉末在样品杯中的厚度一致，且不小于5mm，利用近红外光谱仪对样品杯中的烤烟烟叶粉末进行检测，得到烤烟烟叶粉末的近红外光谱；（4）采集烤烟烟叶粉末的近红外光谱，并采用多元散射校正（MSC）和二阶导数对烤烟烟叶粉末的近红外光谱进行预处理；（5）将所述步骤（4）预处理后的近红外光谱与经典方法测得的烤烟烟叶阴燃时间采用偏最小二乘法（PLS）进行拟合，建立对应的数学模型，模型预测值与燃烧性实测值的相关性如图3所示；（6）利用烤烟烟叶阴燃时间的近红外数学模型分析未知烤烟烟叶的近红外光谱，即可获得该未知样品的阴燃时间数据。
实施例3
本实施例测定烟叶燃烧性的方法包括以下步骤：（1）取30片以上烤烟烟叶C3F，回潮、抽梗，然后把烤烟烟叶放入45℃鼓风干燥箱中干燥，干燥后用植物粉碎机将烤烟烟叶粉碎，过40目筛；（2）将过筛后的烤烟烟叶粉末置于温度为（21-23）℃、相对湿度为（57-63）%的恒温恒湿箱中平衡48小时以上；（3）取步骤（2）平衡后的烤烟烟叶粉末放入近红外光谱仪的样品杯中，使烤烟烟叶粉末在样品杯中的厚度一致，且不小于5mm，利用近红外光谱仪对样品杯中的烤烟烟叶粉末进行检测，得到烤烟烟叶粉末的近红外光谱；（4）采集烤烟烟叶粉末的近红外光谱，并采用多元散射校正（MSC）和二阶导数对烤烟烟叶粉末的近红外光谱进行预处理；（5）将所述步骤（4）预处理后的近红外光谱与经典方法测得的烤烟烟叶阴燃时间采用偏最小二乘法（PLS）进行拟合，建立对应的数学模型，模型预测值与燃烧性实测值的相关性如图4所示；（6）利用烤烟烟叶阴燃时间的近红外数学模型分析未知烤烟烟叶的近红外光谱，即可获得该未知样品的阴燃时间数据。
Claims (5)
1.一种测定烟叶燃烧性的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：（1）取烟叶，首先进行回潮、抽梗、在35-45℃鼓风干燥箱中干燥，然后用粉碎机粉碎过筛；（2）将所述步骤（1）中过筛后的烟叶粉末置于恒温恒湿箱中平衡48小时以上；（3）取步骤（2）平衡后的烟叶粉末放入近红外光谱仪的样品杯中，使烟叶粉末在样品杯中的厚度不小于5毫米，利用近红外光谱仪对样品杯中的烟叶粉末进行检测，得到烟叶粉末的近红外光谱；（4）采集烟叶粉末的近红外光谱，并对烟叶粉末的近红外光谱进行预处理；（5）将所述步骤（4）预处理后的近红外光谱与经典方法测得的烟叶阴燃时间进行拟合，建立对应的数学模型；（6）利用烟叶阴燃时间的近红外数学模型分析未知烟叶的近红外光谱，即可获得该未知样品的阴燃时间数据。
2.根据权利要求1所述的测定烟叶燃烧性的方法，其特征在于：所述步骤(2)中恒温恒湿箱中温度为21-23℃、相对湿度为57-63%。
3.根据权利要求1或2所述的测定烟叶燃烧性的方法，其特征在于：所述步骤(3)中烟叶粉末在样品杯中的厚度一致，且厚度不低于5mm。
4.根据权利要求3所述的测定烟叶燃烧性的方法，其特征在于：所述步骤（4）中采用多元散射校正和二阶导数对烟叶粉末的近红外光谱进行预处理。
5.根据权利要求4所述的测定烟叶燃烧性的方法，其特征在于：所述步骤（5）中进行拟合时采用偏最小二乘法。
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