CN104596975A - 近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶木质素的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶木质素的方法，通过以下步骤实现：（1）具有代表性样品收集与准备；（2）采集原始光谱；（3）校正样品集和验证样品集的选择；（4）测定样品参考值；（5）光谱预处理；（6）PLS模型建立；（7）模型的验证；（8）测定木质素。本发明的方法简单、易行、快速，采用近红外光谱无损检测技术不仅能提高分析效率，节约成本，对于准确测定再造烟叶木质素，提高检测效率，客观反应产品质量，具有明显实用性。本发明方法具有检测速度快，无污染，绿色环保，准确度高、重现性好等优点，适用于再造烟叶产品木质素的实现现场分析、快速检测及其产品质量波动的在线监测。
Description
技术领域
本发明涉及近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶木质素的方法，属于造纸法再造烟叶领域。
背景技术
再造烟叶是利用废弃的烟梗、烟叶碎片、烟末等为原料，经过一系列加工制成的，用作卷烟填充物，回用于卷烟生产。在再造烟叶的诸多组分中，木质素是一种较为稳定的组分，在再造烟叶的生产加工过程中不会发生很大变化。在卷烟吸燃的条件下，木质素会裂解产生儿茶酚和烷基儿茶酚，引起涩口。有研究表明，烟草中的木质素含量越高，烟草具有的刺激性，木质杂气就会越重。因此测定烟草中木质素的含量对评价烟草内在品质具有一定的指导作用。
目前，再造烟叶中木质素含量的测定主要是通过 Klason 法测定其中酸不溶木质素的含量。烟草行业标准YC/T 347-2010《烟草及烟草制品中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、酸洗木质素的测定-洗涤剂法》对Klason法做了一些修正，先用酸性洗涤剂去除烟草及烟草制品中的糖类、脂肪、蛋白质以及半纤维素等成分后，再用质量分数为 72% 的硫酸去处理烟草，最后测得烟草酸不溶木质素的含量。这两种方法测定再造烟叶中木质素含量耗时较长，降低了效率，很难满足科研人员通过降解烟草中木质素含量来提高卷烟抽吸品质等研究工作的开展。鉴于此，有必要开发一种新的快速的测定木质素含量方法，为分析评价再造烟叶的木质素含量提供一定的参考。
近红外光照射到物质后，会发生吸收、透射、全反射、漫反射等几种相互作用形式。近红外光谱的采集方式主要有三种：透射式、漫反射式、透漫射式。
对于光通透性较好的液体样品，近红外光可以穿透整个样品，多采用透射方式进行光谱扫描，所测得数据较为准确。近红外光不能完全穿透造纸法再造烟叶，故采用漫反射方式进行光谱扫描。近红外漫反射光进入样品内部后，发生无数次反射、折射、衍射、吸收后，返回入射面的光，这种分析光负载了样品的结构和组成信息，是一项快速、对环境友好的检测技术，目前应用近红外漫反射光谱分析技术测定烟草常规化学成分、风格、均匀性等方面已有报道，但用于造纸法再造烟叶木质素含量测定的方法未见报道。
发明内容
为简单、易行、快速测定再造烟叶木质素，本发明提供一种近红外漫反射光谱测定造纸法再造烟叶木质素的方法，采用近红外光谱无损检测技术不仅能提高分析效率，节约成本，对于准确测定再造烟叶木质素，提高检测效率，客观反应产品质量，具有明显实用性。
本发明通过下列技术方案实现：一种近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶木质素的方法，包括如下步骤：
步骤（1），样品的收集：收集一批具有代表性的造纸法再造烟叶产品；
步骤（2），采集原始光谱：采用近红外光谱漫反射的方式对步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品逐个进行光谱扫描，得到原始光谱；
步骤（3），选择校正样品集和验证样品集：在步骤（2）所得原始光谱中采用标准GB/T 29858-2013的方法选出校正样品集和验证样品集；
步骤（4），测定样品参考值：在标准条件下，利用标准方法对步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品逐个进行木质素的测定，得到样品参考值；
步骤（5），预处理光谱：对步骤（3）中选出的校正样品集和验证样品集的光谱进行预处理，消除噪声和基线漂移的影响；
步骤（6），建立PLS模型：将步骤（5）预处理后的校正样品集与步骤（4）所得样品参考值进行一一对应，应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的木质素测定数据进行拟合，建立定量模型，建模过程中进行检测及剔除异常值，对剔除异常值剩余的光谱数值，再次与步骤（4）所得样品参考值进行一一对应，应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的木质素测定数据进行拟合，建立得到木质素指标的定量模型；
步骤（7），模型验证：利用步骤（5）处理后的验证样品集对步骤（6）所建立的木质素指标的定量模型进行外部预测；
步骤（8），测定木质素：将待测造纸法再造烟叶样品的原始光谱输入步骤（6）建立的木质素指标的定量模型，即测定得到木质素。
进一步，所述步骤（2）的光谱采集条件为：扫描范围为4000～10000cm-1、分辨率为8cm-1、扫描次数不低于72次。
进一步，所述步骤（2）的原始光谱是通过下列方法获得的：将步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品，每个产品取三个平行样，每个平行样混匀的固体粉末放入样品杯中，轻压平整，厚度≥10mm，放到光谱仪旋转台上，利用近红外光谱采用漫反射的方式进行扫描并采集光谱，每个平行样扫一次光谱，每个产品对应3个平行光谱，再将3个平行光谱（用近红外光谱仪器的自带软件）进行求平均得到一个原始光谱，依次对每个产品采用相同的方法进行扫描并采集光谱，得到每个产品对应的原始光谱。
进一步，所述步骤（4）的标准条件为GB/T 16447《烟草和烟草制品调节和测试的大气环境》规定的条件；所述标准方法是指按行业标准YC/T 347-2010《烟草及烟草制品中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、酸洗木质素的测定洗涤剂法》进行测试。
进一步，所述步骤（5）的预处理是指对原始光谱进行SNV+一阶+Savitzky-Golay（3，5）预处理。
进一步，所述步骤（6）中检测及剔除异常值是采用检测杠杆值的方法，具体通过下列步骤：
按下列公式计算样品杠杆值：
其中，H i 为样品杠杆值，t i 为样品i的因子向量，T T T为建模集的因子得分矩阵，t T i 为t i 的转置；
当样品杠杆值大于3k/n，其中k为主成分数，n为样品个数，其光谱对回归具有显著的影响，应剔除。
进一步，所述步骤（7）的模型验证是采用t检验方法确定验证样品集输入步骤（6）的定量模型所得的预测值与相应的步骤4所得样品参考值是否有统计意义上的偏差：即，将步骤（6）所建立的木质素指标的定量模型的预测值与步骤（4）的样品参考值t值与自由度dv-1的临界值t(a,dv-1)进行比较，取显著水平a=0.05，当｜t｜＜t(a,dv-1)，概率P>0.05时，说明两种方法的检测结果不存在显著性差异，模型验证成功，该模型可用于测定造纸法再造烟叶的木质素。
PLS模型是主成分回归校正方法（PCR）的发展。在主成分回归分析中，通过一定的主因子数对光谱矩阵进行分解。以达到数据降维消除无用信息（噪声）的目的。而在PLS回归分析中，除了对光谱矩阵进行分解外，同时也对浓度矩阵进行分解降维，并引入相互间的信息。其原理如下：
（1）矩阵分解的模型为：
Am×p=Tm×kPk×p+EA
Cm×n=Um×kQk×n+EC
其中，A为光谱矩阵；C为浓度或性质矩阵；T为光谱矩阵的得分矩阵；U为浓度矩阵的得分矩阵；P为光谱矩阵的载荷矩阵-主成分矩阵；Q为浓度矩阵的载荷矩阵-主成分矩阵；EA为应用PLS进行回归分析时引入的光谱误差矩阵；EC为应用PLS进行回归分析时引入的浓度误差矩阵；m为样本数；p为波长数；k为主成分数。
（2）得分矩阵T、U的回归分析，求出相关系数矩阵B
Um×k=Tm×fBk×k
（3）在预测分析时，按Am×p=Tm×kPk×p+EA由样品的光谱矩阵A未知和分解得到的载荷矩阵P，求出样品的得分矩阵T未知，在根据C未知=T未知BQ求出未知样品的浓度。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：本发明提供近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶木质素的方法，简单、易行、快速，采用近红外光谱无损检测技术不仅能提高分析效率，节约成本，对于准确测定再造烟叶木质素，提高检测效率，客观反应产品质量，具有明显实用性。本发明方法具有检测速度快，无污染，绿色环保，准确度高、重现性好等优点，适用于再造烟叶产品木质素的实现现场分析、快速检测及其产品质量波动的在线监测。对于稳定控制造纸法再造烟叶产品内在品质，发挥造纸法再造烟叶稳定卷烟产品质量和塑造卷烟风格具有明显的有益效果。
a.分析速度快：测量一个样品3min内完成，通过建立的木质素模型可迅速测定再造烟叶产品的木质素，并初步判断样品质量的波动情况；
b.分析成本低、无污染：在样品分析过程中不消耗样品本身，不用任何化学试剂，成本降低，且对环境不造成任何污染；
c.测试重现性好：光谱测定受人为因素干扰较小，测定具有稳定性；
d.便于实现在线分析：近红外光谱在光纤中具有良好的传输特性，可实现在线分析及远程监控。
附图说明
图1为步骤（6）所建立木质素指标的定量模型的数据拟合图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。
步骤（1），样品的收集：收集一批具有代表性的造纸法再造烟叶产品150～200个；
步骤（2），采集原始光谱：将步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品，每个产品取三个平行样，每个平行样混匀的固体粉末放入样品杯中，轻压平整，厚度≥10mm，放到光谱仪旋转台上，利用近红外光谱采用漫反射的方式在下列光谱条件下进行扫描并采集光谱：扫描范围为4000～10000cm-1、分辨率为8cm-1、扫描次数不低于72次；每个平行样扫一次光谱，每个产品对应3个平行光谱，再将3个平行光谱（用近红外光谱仪器的自带软件）进行求平均得到一个原始光谱，依次对每个产品采用相同的方法进行扫描并采集光谱，得到每个产品对应的原始光谱；
步骤（3），选择校正样品集和验证样品集：在步骤（2）所得原始光谱中采用标准GB/T 29858-2013的方法选出校正样品集和验证样品集；
步骤（4），测定样品参考值：在标准条件（GB/T 16447《烟草和烟草制品调节和测试的大气环境》规定的条件）下，利用标准方法（行业标准YC/T 347-2010《烟草及烟草制品中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、酸洗木质素的测定洗涤剂法》）对步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品逐个进行木质素的测定，得到样品参考值；
步骤（5），预处理光谱：对步骤（3）中校正样品集和验证样品集的光谱进行SNV+一阶+Savitzky-Golay（3，5）预处理，消除噪声和基线漂移的影响；
步骤（6），建立PLS模型：选择全光谱范围内对校正集样品进行PLS回归并全交叉验证，当模型的主成分数达到5，模型的均方根交叉验证误差RMSECV最小，选择模型的最适宜的主成分数为5。将步骤（5）预处理后的校正样品集与步骤（4）所得样品参考值进行一一对应，应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的木质素测定数据进行拟合，建立定量模型，建模过程中采用检测杠杆值的方法进行检测及剔除异常值：
按下列公式计算样品杠杆值：
其中，H i 为样品杠杆值，t i 为样品i的因子向量，T T T为建模集的因子得分矩阵，t T i 为t i 的转置；
当样品杠杆值大于3k/n，其中k为主成分数，n为样品个数，其光谱对回归具有显著的影响，应剔除；通过计算得到所有步骤（3）中校正样品集和验证样品集的光谱杠杆值都小于3k/n，没有异常样品需剔除；
对剔除异常值剩余的光谱数值，再次与步骤（4）所得样品参考值进行一一对应，应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的木质素测定数据进行拟合，建立得到木质素指标的定量模型（见图1），定量模型的相关系数为0.8515，RMSECV为0.403，可见光谱数据与样品的指标定量之间具有显著的线性关系，说明样品的近红外光谱包含有与指标定量密切相关的信息；
步骤（7），模型验证：利用步骤（5）处理后的验证样品集中的50个产品对步骤（6）所建立的木质素指标的定量模型进行外部预测：按下列公式计算均方根预测误差RMSEP：
其中，D i f i =xi-yi为第i个样品近红外测定值xi与作为分析基准的该样品参比值yi之差，利用公式计算得到均方根预测误差RMSEP为0.3625，表1为PLS模型预测集预测结果，采用t检验方法确定验证样品集输入步骤（6）的定量模型所得的预测值与相应的步骤4所得样品参考值是否有统计意义上的偏差：即，将步骤（6）所建立的木质素指标的定量模型的预测值与步骤（4）的样品参考值t值与自由度dv-1的临界值t(a,dv-1)进行比较，取显著水平a=0.05，t值根据95%置信区间查出，t0.05,49=2.009，则｜t｜＜t0.05,49，概率P>0.05时，说明两种方法的检测结果不存在显著性差异，模型验证成功，该模型可用于测定造纸法再造烟叶的木质素，结果可靠：
表1 PLS模型预测集预测结果
步骤（8），测定木质素：将待测造纸法再造烟叶样品10个的原始光谱输入步骤（6）建立的木质素指标的定量模型，即测定得到木质素；每个样品预测5次，同时应用步骤（4）的标准方法对样品木质素进行测定，其测定结果如下表2所示，由表2可看出在生产实践中应用近红外漫反射光谱对再造烟叶产品定量检测是完全可行的。
表2 实际样品测定结果
综上所述，利用此模型可快速、准确的测定再造烟叶成品的木质素，对实现现场分析、监测再造烟叶产品质量稳定性及质量的波动情况，具有重要意义。
另外，步骤（5）的预处理之所以采用SNV+一阶+Savitzky-Golay（3，5）预处理，是通过不同光谱预处理下校正样品集的PLS模型结果如下表3，可见，不同光谱预处理方法对PLS建模结果有不同的影响，SNV+一阶+Savitzky-Golay（3，5）效果较好，最终采用SNV+一阶+Savitzky-Golay（3，5）预处理：
表3 不同光谱预处理下PLS模型结果
注：k为主成分数，RMSECV为均方根交叉验证误差，RMSEC为均方根校正误差，MSC为多元散射校正，SNV为矢量归一化，Norris（a,b）为Norris Derivative滤波，a是段长，b是段间距，Savitzky-Golay（a,b）为多项式平滑方法，a是平滑的数据点数，b是多项式次方数。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本领域技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定 。
Claims (5)
1.一种近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶木质素的方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤（1），样品的收集：收集一批具有代表性的造纸法再造烟叶产品；
步骤（2），采集原始光谱：采用近红外光谱漫反射的方式对步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品逐个进行光谱扫描，得到原始光谱；
步骤（3），选择校正样品集和验证样品集：在步骤（2）所得原始光谱中采用标准GB/T 29858-2013的方法选出校正样品集和验证样品集；
步骤（4），测定样品参考值：在标准条件下，利用标准方法对步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品逐个进行木质素的测定，得到样品参考值；上述标准条件为GB/T 16447《烟草和烟草制品调节和测试的大气环境》规定的条件；标准方法是指按行业标准YC/T 347-2010《烟草及烟草制品中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、酸洗木质素的测定洗涤剂法》进行测试；
步骤（5），预处理光谱：对步骤（3）中选出的校正样品集和验证样品集的光谱进行SNV+一阶+Savitzky-Golay（3，5）预处理，消除噪声和基线漂移的影响；
步骤（6），建立PLS模型：将步骤（5）预处理后的校正样品集与步骤（4）所得样品参考值进行一一对应，应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的木质素测定数据进行拟合，建立定量模型，建模过程中进行检测及剔除异常值，对剔除异常值剩余的光谱数值，再次与步骤（4）所得样品参考值进行一一对应，应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的木质素测定数据进行拟合，建立得到木质素指标的定量模型；
步骤（7），模型验证：利用步骤（5）处理后的验证样品集对步骤（6）所建立的木质素指标的定量模型进行外部预测；
步骤（8），测定木质素：将待测造纸法再造烟叶样品的原始光谱输入步骤（6）建立的木质素指标的定量模型，即测定得到木质素。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（2）的光谱采集条件为：扫描范围为4000～10000cm-1、分辨率为8cm-1、扫描次数不低于72次。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（2）的原始光谱是通过下列方法获得的：将步骤（1）收集的造纸法再造烟叶产品，每个产品取三个平行样，每个平行样混匀的固体粉末放入样品杯中，轻压平整，厚度≥10mm，放到光谱仪旋转台上，利用近红外光谱采用漫反射的方式进行扫描并采集光谱，每个平行样扫一次光谱，每个产品对应3个平行光谱，再将3个平行光谱进行求平均得到一个原始光谱，依次对每个产品采用相同的方法进行扫描并采集光谱，得到每个产品对应的原始光谱。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（6）中检测及剔除异常值是采用检测杠杆值的方法，具体通过下列步骤：
按下列公式计算样品杠杆值：
其中，H i 为样品杠杆值，t i 为样品i的因子向量，T T T为建模集的因子得分矩阵，t T i 为t i 的转置；
当样品杠杆值大于3k/n，其中k为主成分数，n为样品个数，其光谱对回归具有显著的影响，应剔除。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤（7）的模型验证是采用t检验方法确定验证样品集输入步骤（6）的定量模型所得的预测值与相应的步骤4所得样品参考值是否有统计意义上的偏差：即，将步骤（6）所建立的木质素指标的定量模型的预测值与步骤（4）的样品参考值t值与自由度dv-1的临界值t(a,dv-1)进行比较，取显著水平a=0.05，当｜t｜＜t(a,dv-1)，概率P>0.05时，说明两种方法的检测结果不存在显著性差异，模型验证成功，该模型可用于测定造纸法再造烟叶的木质素。
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| 付秋娟等: "烤烟烟叶平衡含水率的近红外模型", 《江苏农业科学》 * |
| 王保进: "《英文视窗版SPSS与行为科学研究》", 31 August 2007 * |
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