CN105124731A - 烟叶均质化调控区间划分方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供烟叶均质化调控区间划分方法，包括以下步骤：步骤一、获取烟叶的化学值信息；步骤二、对烟叶的化学值信息进行排序；步骤三、对化学值区间的划分数从2～k；步骤四、对m个区间的划分方法按照m-1个点随机定位区间的端点，定位1000次；步骤五、统计出每个区间的化学值的分布；步骤六、模拟烟叶出库；步骤七、根据出库的批次，计算批内化学值的变异系数与批间化学值的变异系数；步骤八：将步骤五到步骤七重复N次；步骤九、分别计算每种区间划分方式的MPCV与MSCV的稳定性，找出MPCV与MSCV分别最小的划分方式，作为最终划分方式。本发明的烟叶均质化调控区间划分方法提高了烟叶的均质化调控水平。

Description

烟叶均质化调控区间划分方法

技术领域

本发明涉及一种烟叶均质化调控区间划分方法，属于烟草制品生产质量调控领域。

背景技术

随着近年来，人们对烟叶质量的要求的逐渐提高，均质化生产越来越多的应用于打叶复烤领域，高架库作为一种重要的烟叶存储与烟叶调控手段，在烟叶的化学指标的控制领域越来越重要；在一般的烟叶质量调控的过程中需要对烟叶的化学指标划定几个区间，然后分区间组批出库，来达到烟叶质量的稳定生产，在烟叶质量调控的过程中，区间的划分一般有如下几个原则：(a)：区间一般是不允许交叉的；(b)：区间化得过多会对高架库出库效率带来影响；

在一般的烟叶均质化调控过程中，烟叶化学区间的划分方法主要有如下几种模式：

(1)人为随机划分区间；(2)等分区间；

事实上等级从一定程度上代表着烟叶的感官风格，由于在叶组配方中不同比例的等级混配会对烟叶的感官风格带来差异，但是区间即使划得稍微多一些(不过多影响每个区间内的烟箱数就不会对出库带来过多影响)，如果每次不使用所有的区间；那么它也就无所谓会对高架库管理带来影响；化学值区间最重要的应该是区间内的’同一性’；也就是说如何用更少的区间划分节点使得划分的每一区间的化学值基本上是均质的；

传统均质化调控区间划法存在的问题主要有两点：

(1)区间划分不能使区间内的化学值为均质的；

以2014年9月14号生产的国外烟为例，图5显示了这一批烟叶的化学值分布图；

表1：传统均质化调控区间划法参数表

	A	B	C	D
					CV值	10.27％	2.50％	5.45％	8.88％
区间数量	127	193	197	221
					区间最小值	1.75	2.65	2.32	3.15
区间最大值	2.64	2.89	3.14	4.65
					区间均值	2.388268	2.786373	2.999036	3.494389
区间标准偏差	0.245179	0.069734	0.163319	0.310132

这种划法区间内A与D的变异系数较大；并且C区间的标偏也很大；从这批数据上来看，因为区间的差异较大，无论用什么方法出库形成配方单都不能很好的控制化学值的均值；

(2)等分区间会导致化学值区间两头大中间小；产生化学值区间的不稳定性；

如何快捷并且准确的在均质化调控的过程中，准确的定位化学值区间的划分，使得划分的化学值区间区内化学值分布较为稳定，区间又不是很多，既能满足传统的平库烟叶的均质化调控又能满足高架库烟叶均质化调控的生产，提供合理的区间划分方法，为打叶复烤均质化调控提供合理的烟叶化学成分的区间划分方法为按照区间的组批出库提供良好的保障。

发明内容

本发明的目的在于提供一种烟叶均质化调控区间划分方法，以解决上述问题。本发明采用了如下技术方案：

一种烟叶均质化调控区间划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取烟叶的化学值信息；

步骤二、对烟叶的化学值信息进行排序；

步骤三、对化学值区间的划分数从2～k，k为最大化学成分的区间划分数量；

步骤四、对m个区间的划分方法按照m-1个点随机定位区间的端点，定位1000次；

步骤五、统计出每个区间的化学值的分布；

步骤六、模拟烟叶出库；

步骤七、根据出库的批次，计算批内化学值的变异系数CV，与批间化学值的变异系数PCV；

步骤八：将步骤五到步骤七重复N次(N≥1000)；

$MCV=\frac{{\mathrm{\ΣCV}}_i}{N}---\left(1\right)$

$MPCV=\frac{{\mathrm{\ΣPCV}}_i}{N}---\left(2\right)$

其中，MCV表示N次随机出库的平均批内变异系数，MPCV表示N次随机出库的平均批间变异系数；用MCV，MPCV来衡量均值化配方系统的均值化的精度；MSCV为MCV的标准偏差，用N次CV的标偏，N次PCV的标偏来衡量均值化配方系统的均值化的稳定性；

步骤九、分别计算每种区间划分方式的理论模拟变异系数的MPCV与MSCV的稳定性，找出MPCV与MSCV分别最小的划分方式，作为最终划分方式。

进一步，本发明的烟叶均质化调控区间划分方法，其特征在于：

其中，在步骤六中，所述模拟烟叶出库的步骤包括根据高架库均值化配方系统生成的出库队列表，对于第一组，随机从相应的等级A区间中筛选1个化学值；计算组成的第一组的化学值的均值。

进一步，本发明的烟叶均质化调控区间划分方法，其特征在于：其中，在步骤六之后，还包括以下步骤：把第一组中随机取得化学值去掉；对于第二组四路烟箱，从相应的等级，相应的化学值中再随机各选择一个化学值。

发明的有益效果

1：本发明运用比较巧妙的蒙特卡罗模拟的方法可以在保证均质化调控精度的前提下，获得较少区间的划分方法，降低了高架库以及平库的运转风险，节省了企业的硬件管理成本。

2：按照本发明的分析方法，提高了区间内化学成分的同一性，不仅保证了烟叶均值化的调控也同时提高了烟叶的均质化调控，为烟叶的配方打叶的质量提高，提供了必要的条件。

附图说明

图1是正态分布的拆解图；

图2是具体实施方式中的组间变异系数的曲线图；

图3是对照组一中的变异系数曲线图；

图4是对照组二中的变异系数曲线图。

具体实施方式

以下结合具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案：

步骤(1)获取和烟箱中烟叶的尼古丁信息(即化学值信息的其中一种)；

步骤(2)对烟叶的尼古丁信息进行排序，正序排列；

步骤(3)对化学值区间的划分数从2～k，k为最大化学成分的区间划分数量；

步骤(4)对m个区间的划分方法按照m-1个点随机定位区间的端点，定位1000次；m个区间指带上述2～k个划分数中的任意一个；

步骤(5)划分好区间(最后高架库/平库的出库区间)，统计出每个区间的化学值的分布；

步骤(6)根据高架库均值化配方系统生成的出库队列表，对于第一组，随机从相应的等级A区间中筛选1个化学值；计算组成的第一组的化学值的均值；

步骤(7)把第一组中随机取得化学值去掉；对于第二组四路烟箱，从相应的等级，相应的化学值中再随机各选择一个化学值；

步骤(8)直到整个均值化区间配方表全部出库；

根据上述计算的每四路一组的均值，计算批内化学值的变异系数CV，与批间化学值的变异系数PCV。批内变异系数是指在打叶复烤行业，一个存储柜的容量40个烟箱，按照每4箱一组求均值对这组均值求变异系数的值，批间变异系数是指以一个存储柜的容量40个烟箱直接求均值，不同存储柜均值的变异系数。

步骤(9)：上述过程6-8重复N次(N≥1000)；

$MCV=\frac{{\mathrm{\ΣCV}}_i}{N}---\left(1\right)$

$MPCV=\frac{{\mathrm{\ΣPCV}}_i}{N}---\left(2\right)$

MCV表示N次随机出库的平均批内变异系数，MPCV表示N次随机出库的平均批间变异系数；用MCV，MPCV来衡量均值化配方系统的均值化的精度；MSCV为MCV的标准偏差，用N次CV的标偏，N次PCV的标偏来衡量均值化配方系统的均值化的稳定性。

步骤(10)分别计算每种区间划分方法的理论模拟变异系数的MPCV与MSCV的稳定性，找出MPCV与MSCV分别最小的划分方式作为最终划分方式。按照此方法的端点来划分化学值区间。

因为不同正态分布的和仍然为正态分布数据，在区间划分的方法中可以利用把一个大的正态分布拆解成几个小的正态分布的加和；这个区间划分方法的模型为：一维高斯混合模型的拟合，如图1所示。利用一个正态分布的拆解成若干个小的正态分布，使得每个区间内的稳定性都较为均匀。

按照上述方法进行实际检测，变异系数曲线如图2所示，检测数据如下：

1)从库存中获取760个烟箱的化学值信息；

2)生成19组出库队列；模拟次数设置为100次；区间数为5；

3)按照上述方法定位到的区间端点为27、276、594、708；

4)按照此划分区间的MPCV＝1.01％；MSCV＝0.16％。

关于几种区间划分方法的对比：

评价方法：区间划分的是否合理可以根据模拟出库的原则来进行，具体的来说，就是按照区间内随机出库的原则形成一个配方表；计算一下批内与批间的变异系数，然后多次重复模拟，来计算批内与批间的变异系数的分布；

对照组一：人为随机划分方法

随机划区间：化学值的100次模拟出库；4路一组均值分布图：

结果如图3所示，批间100次模拟出库平均变异系数MPCV＝1.50％；批间100次模拟出库变异系数标偏：MSCV＝0.2％；

对照组二：均分法：

对同一等级形成较多的区间；但是在形成某个小批次时只使用其中的几个区间；区间划的比较多是为了保证区间内的化学值同一；但是在出库时每次只使用其中部分几个区间这种方法一定程度上能够保证区间的均质，但是这种方法不适合多指标控制；因为多指标会导致区间组合过多，高架库的选择过少；结果如图4所示:等分5个区间化学值的100次模拟；4路一组均值分布图：批间100次模拟出库平均变异系数MPCV＝1.53％；批间100次模拟出库变异系数标偏：MSCV＝0.19％；

由上述对比可以看出，本发明专利所述的烟叶均质化调控区间的划分方法优于其它方法。

当然，本发明的分区方法同样可以针对其它的化学值进行区间划分，并不限定于尼古丁一种。

Claims (3)

1.一种烟叶均质化调控区间划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取烟叶的化学值信息；

步骤二、对烟叶的化学值信息进行排序；

步骤三、对化学值区间的划分数从2～k，k为最大化学成分的区间划分数量；

步骤四、对m个区间的划分方法按照m-1个点随机定位区间的端点，定位1000次；

步骤五、统计出每个区间的化学值的分布；

步骤六、模拟烟叶出库；

步骤七、根据出库的批次，计算批内化学值的变异系数CV，与批间化学值的变异系数PCV；

步骤八：将步骤五到步骤七重复N次(N≥1000)；

$MCV=\frac{{\mathrm{\ΣCV}}_i}{N}---\left(1\right)$

$MPCV=\frac{{\mathrm{\ΣPCV}}_i}{N}---\left(2\right)$

其中，MCV表示N次随机出库的平均批内变异系数，MPCV表示N次随机出库的平均批间变异系数；用MCV，MPCV来衡量均值化配方系统的均值化的精度；MSCV为MCV的标准偏差，用N次CV的标偏，N次PCV的标偏来衡量均值化配方系统的均值化的稳定性；

步骤九、分别计算每种区间划分方式的理论模拟变异系数的MPCV与MSCV的稳定性，找出MPCV与MSCV分别最小的划分方式，作为最终划分方式。

2.如权利要求1所述的烟叶均质化调控区间划分方法，其特征在于：

其中，在步骤六中，所述模拟烟叶出库的步骤包括根据高架库均值化配方系统生成的出库队列表，对于第一组，随机从相应的等级A区间中筛选1个化学值；计算组成的第一组的化学值的均值。

3.如权利要求2所述的烟叶均质化调控区间划分方法，其特征在于：

其中，在步骤六之后，还包括以下步骤：把第一组中随机取得化学值去掉；对于第二组四路烟箱，从相应的等级，相应的化学值中再随机各选择一个化学值。