CN106690401B - 基于烟丝中挥发性特征组分的卷烟配方质量趋势分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于烟丝中挥发性特征组分的卷烟配方质量趋势分析方法，包括如下步骤：（1）样品的制备；（2）样品的前处理；（3）样品的处理和检测：采用HS‑GC/MS进行分析；（4）根据不同批次的非挥发性特征组分含量，采用主成分分析‑马氏距离来研究样品的质量趋势变化以及进行不同样品间的相似度分析。本发明可直接获取卷烟烟丝中特征的挥发性组分含量，并获得这些组分的主成分，主成分得分向量用于二维或三维图谱识别，通过计算机和化学计量学方法将图谱显示出来，实现对不同样本的分类；提供了一种卷烟产品配方质量稳定客观的监控方法；无污染，在保证检测准确度和灵敏度的同时，降低了检测成本和缩短了检测时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种卷烟配方质量趋势分析方法，尤其是一种基于烟丝中挥发性特征组分的卷烟配方质量趋势分析方法，属于卷烟配方质量管控技术领域。
背景技术
卷烟是一个极为复杂的化学多组分体系，抽吸品质的优劣、风格特征的形成，是卷烟内在化学成分(包含外加的香精香料)相互协同作用的结果。要评判卷烟的产品配方质量变化情况，现有的常规化学指标和数据处理手段往往由于指标较为单一和信息量不足，很难实现较为全面的系统分析，也就难以获得满意的结果。目前，卷烟质量评价主要是采用近红外光谱技术结合化学计量学方法对烟草及烟草制品进行质检质控，其中，对烟草中尼古丁、焦油、总氮、总糖、蛋白质、氯、 pH值和灰分等成分已有了深入的研究，近年来主流烟气中的焦油、烟碱和一氧化碳等释放量也被作为指标衡量卷烟的内在品质，然而，红外仅能进行定性分析，定量效果依旧不够理想，分析的样本和具体的分析方法也不够准确。
另外，采用色谱技术针对烟草内部化学组分进行定性和定量分析也较多，如气质联用技术在烟草行业中主要用于对小分子、易挥发的物质进行分析，杨式华等采用GC-MS法快速测定烟草中22种非挥发性、挥发性有机酸；田振峰等采用气相色谱-质谱/选择离子监测方法分析了烟草中致香物质成分，然而，上述分析操作繁杂，误差较大，不能很好的反应整体的卷烟配方质量。
PCA是通过对一组相关变量进行正交旋转等处理，用维数较少的互不相关的新变量来反映原变量提供的大部分信息，通过分析新变量达到解决问题的一种多元统计方法，MD则可以用来表征样本点的聚集程度。此外，PCA分析过程的中心目的是将数据降维，将原变量进行转换，使少数几个的新变量是原变量的线性组合，同时这些新变量最大限度的反映原变量的信息，尽可能较少数据的丢失。而在此过程中，新变量可代替原变量的同时通过转换得到新的校正变量，这些变量不仅可以消除众多信息中相互重叠的部分，而且可以较为直观的被反映。 PCA-MD其优点在于可直接将主成分得分向量用于二维或三维图谱识别，通过计算机和化学计量学方法将图谱显示出来，实现对不同样本的分类。目前，采用 HS-GC/MS技术对卷烟烟丝中大量挥发性成分进行定性定量分析，结合化学计量学进行配方质量趋势分析的研究鲜见报道。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于烟丝中挥发性特征组分的卷烟配方质量趋势分析的方法，采用HS-GC/MS结合PCA-MD方法对卷烟烟丝质量趋势进行分析，应用MD表征在分组加工过程或配方过程中模块质量的均匀性和稳定性。该评价方法的建立为卷烟产品配方质量的监控提供依据。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
一种基于烟丝中挥发性特征组分的卷烟配方质量趋势分析方法，包括如下步骤：
(1)样品的制备：按从卷包生产线上分批抽取足量的同一品牌不同月份的成品卷烟，将收集到的成品卷烟的烟丝超低温冷冻一段时间，然后对烟丝进行破壁粉碎，粉末作为分析样品备用；
(2)样品的前处理：称取0.7g备样放置于棕色顶空瓶中，加入D8-甲苯内标，快速密封瓶盖；
(3)样品的处理和检测：采用HS-GC/MS进行分析，并通过与内标化合物D8- 甲苯的峰面积积分的比值来定量，计算各特征化合物的含量；
(4)根据不同批次的非挥发性特征组分含量，采用主成分分析-马氏距离来研究样品的质量趋势变化以及进行不同样品间的相似度分析。
进一步地，所述步骤(2)中采用HS-GC/MS进行分析是对20种烟丝特征挥发性成分进行质谱数据库定性分析，所述特征挥发性成分及停留时间为：2- 戊-酮，r.t.＝3.877min、6-甲基-3,5-庚二烯-2-酮，r.t.＝5.103min、3-甲基-3-丁烯-2- 酮，r.t.＝6.667min、2-戊烯醛，r.t.＝8.336min、γ-壬内酯，r.t.＝8.946min、面包酮， r.t.＝9.967min、3-羟基-2-丁酮，r.t.＝10.571min、2-乙基-1-己醇，r.t.＝15.554min、 2-乙酰基呋喃，r.t.＝16.014min、苯甲醛，r.t.＝16.422min、2-庚醇，r.t.＝16.807min、 5-甲基糠醛，r.t.＝17.638min、1,2-丙二醇，r.t.＝18.013min、丁二酸二甲酯，r.t.＝18.123min、薄荷醇，r.t.＝19.069min、乙酸-1-苯乙酯，r.t.＝20.563min、苯酚，r.t.＝21.036min、烟碱，r.t.＝23.851min、三乙酸甘油酯，r.t.＝28.244min和3,5-二羟基 -6-甲基-2,3-二氢-4H-吡喃-4-酮，r.t.＝31.737min。
进一步地，所述HS-GC/MS分析的条件如下：HS条件：取样针温度：140℃；炉温：110℃；载气：氦气，纯度大于99.99％，20Psi；保温时间：40min；进样时间：0.2min；拔针时间：0.5min；加压时间：2min；GC分析循环时间：50min；进样模式：时间；操作模式：恒定；GC/MS条件：进样方式：手动模式；进样口温度：250℃，不分流进样；载气：氦气，纯度大于99.99％；恒流流速1.0mL/min。
进一步地，所述步骤(3)中，各特征化合物的含量的具体计算方法如下：
其中：
X：各特征化合物的含量，mg/kg；
As：各特征化合物的峰面积；
Ai：内标化合物的峰面积；
mi：内标化合物的质量，取0.1μL≈0.1mg；
M：含水份的烟丝质量，称样量0.7g；同一批次样品反复测定20次。
进一步地，对不同批次的20种烟丝特征挥发性组分的含量数据采用UV标度化法进行数据预处理，然后采用PCA进行降维处理，从相关矩阵提取以主成分PC1为横坐标、主成分PC2为纵坐标，将20种特征成分的含量数据特征投影到二维平面空间，不同批次的数据点产生重叠，并存在一定重心距离，通过连接不同月份批次的组分含量在模式空间分布数据点的重心，得到不同月份批次的 20种特征挥发性成分的趋势性变化曲线。
进一步地，所述步骤(4)中，从相关矩阵根据方差解释率选择第一主成分和第二主成分，第一主成分PC1的方差解释率45.35％，第二主成分PC2的方差解释率18.39％，累计方差解释率为63.74％。
进一步地，所述样品间的相似度分析方法具体为：选择其中一个月的样品的 20种挥发性组分作为参考样，先对原始数据进行变量自然对数变换预处理，然后计算其他样品的数据点与参考样品间的马氏距离。
除非另有说明，本发明所采用的百分数均为质量百分数。
相对于现有技术，本发明具有以下优点：
(1)采用HS-GC/MS(顶空气相色谱质谱)结合PCA-MD方法测定烟丝中非挥发性特征组分含量，并以此来对卷烟的配方质量进行趋势性分析。采用 HS-GC/MS-PCA-MD其优点在于可直接获取卷烟烟丝中特征的挥发性组分含量，并获得这些组分的主成分，主成分得分向量用于二维或三维图谱识别，通过计算机和化学计量学方法将图谱显示出来，实现对不同样本的分类，是烟丝分组加工过程或配方过程中模块质量的均匀性和稳定性表达的较为便捷和科学的方法。
(2)避免了人为判断的主观性，使判定结果更加具有客观性，也更趋近于配方调整的实际。采用HS-GC/MS结合PCA-MD方法对卷烟烟丝质量趋势进行分析，应用MD表征在分组加工过程或配方过程中模块质量的均匀性和稳定性。该评价方法的建立为卷烟产品配方质量的监控提供依据，提供了一种卷烟产品配方质量稳定客观的监控方法。
(3)该方法无污染，相对于红外、仅进行HS-GC/MS分析来说，在保证检测准确度和灵敏度的同时，降低了检测成本和缩短了检测时间。
附图说明
图1为单个月份卷烟样品的HS-GC/MS分析的TIC图；
图2为多个月份卷烟样品的HS-GC/MS分析的TIC对比图；
图3为云烟(印象)不同生产批次卷烟样品的质量趋势性图；
图4为不同批次云烟(印象)烟丝中20种代表特征组分(散点)的马氏距离。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步的详细说明，但实施例并不是对本发明技术方案的限定。
实施例1
对云烟(印象)品牌进行配方质量的趋势分析
1、仪器、试剂及仪器工作条件
1)仪器：顶空气相色谱质谱仪(G1888+7890A+5975C，Agilent公司，美国)； DB-WAX色谱柱(30m×0.25mm id×0.25μm df，Agilent公司，美国)；分析天平(感量为0.1mg，瑞士MettlerToledo公司)；震荡摇床(3017德国GFL公司)； 0.45μm有机相滤膜；5mL移液枪；实验室其它常用设备。
2)试剂：除特别要求外，匀使用分析纯及或及以上试剂。水，应符合GB/T 6682中一级水的规定。20种挥发性有机化合物标样，包括2-戊-酮、6-甲基-3,5- 庚二烯-2-酮、3-甲基-3-丁烯-2-酮、2-戊烯醛、γ-壬内酯、面包酮、3-羟基-2- 丁酮、2-乙基-1-己醇、2-乙酰基呋喃、苯甲醛、2-庚醇、5-甲基糠醛、1,2-丙二醇、丁二酸二甲酯、薄荷醇、乙酸-1-苯乙酯、苯酚、烟碱、三乙酸甘油酯、3,5- 二羟基-6-甲基-2,3-二氢-4H-吡喃-4-酮(分析纯或以上，美国Sigma公司)。 D8-甲苯(内标，纯度99％，百灵威科技有限公司)。
3)仪器分析条件：HS条件：取样针温度：140℃；炉温：110℃；载气：氦气(99.99％)，20Psi；保温时间：40min；进样时间：0.2min；拔针时间：0.5min；加压时间：2min；GC分析循环时间：50min；进样模式：时间进样模式；操作模式：恒定流量模式。GC/MS条件：进样方式：手动模式；进样口温度：250℃，不分流进样；载气：氦气(99.99％)；恒流流速1.0mL/min。
2、样品的抽取和制备
采用随机抽样方法，从卷包线上抽取2015年12月、2016年7月、8月、9 月和10月的云烟(印象)的成品卷烟各200支，将同一年份和不同年份的进行比较。将收集到的成品卷烟的卷烟纸和滤棒剥离后的烟丝放置于-80℃超低温冰箱冷冻30min，采用旋风磨对烟丝进行破壁粉碎，粉末作为分析样品备用。
3、样品的处理和检测
称取0.7g备样放置于20mL棕色顶空瓶中，加入0.1μLD8-甲苯内标，快速密封瓶盖，采用HS-GC/MS进行分析，同一批次(月份)的样品重复测定20次。对其中2-戊-酮、6-甲基-3,5-庚二烯-2-酮、3-甲基-3-丁烯-2-酮、2-戊烯醛、γ-壬内酯、面包酮、3-羟基-2-丁酮等20种烟丝特征挥发性成分进行质谱数据库定性分析，并通过与内标化合物D8-甲苯的峰面积积分的比值来定量，如公式(1)。检测结果如表1-5所示。
X：各特征化合物的含量(mg/kg)；
As：各特征化合物的峰面积；
Ai：内标化合物的峰面积(据仪器读出)；
mi：内标化合物的质量，取0.1μL≈0.1mg；
M：烟丝质量(没扣水分)，称样量0.7g＝0.0007kg。
表1 2015年12月云烟(印象)样品20种特征成分含量的顶空-气质20次平行检测结果的描述统计
注：有效N＝20
表2 2016年7月云烟(印象)样品20种特征成分含量的顶空-气质20次平行检测结果的描述统计
注：有效N＝20
表3 2016年8月云烟(印象)样品20种特征成分含量的顶空-气质20次平行检测结果的描述统计
注：有效N＝20
表4 2016年9月云烟(印象)样品20种特征成分含量的顶空-气质20次平行检测结果的描述统计
注：有效N＝20
表5 2016年10月云烟(印象)20种特征成分含量的顶空-气质20次平行检测结果的描述统计
注：有效N＝20
4、样品的色谱图
云烟(印象)品牌烟丝样品检测的总离子流图(TIC)见图1(9月份样品) 和图2(多个月份样品叠加)。
5、统计方法
采用Chempattern软件(科迈恩科技有限公司，中国)的通用化学计量学解决模块对不同成品烟丝样品进行相关分析。分别采用主成分分析-马氏距离 (PCA-MD)来研究样品的质量趋势变化以及不同样品间的相似度。
6、挥发性特征组分含量的趋势性分析
对2015年12月、2016年7月、8月、9月和10月中20种烟丝特征挥发性组分的含量数据采用UV标度化法进行数据预处理，然后采用PCA进行降维处理，从相关矩阵提取主要成分PC1(方差解释率45.35％)和主成分PC2(方差解释率18.39％)，累计方差解释率为63.74％。以主成分PC1为横坐标、主成分 PC2为纵坐标，将20种特征成分的含量数据特征投影到二维平面空间，如图3 所示。5个不同月份的样品数据聚成五类，其在模式(分类)平面上的重心分别为2015年12月(红色圆点，A)，2016年7月(绿色方点，重心B)、8月(蓝色正五边形，重心C)、9月(粉红色正六边形，重心D)和10月(棕色四角星形，重心E)。其中2016年4个月份数据点的重心相距较近，其中，7月(B)、 8月(C)、9月(D)和10月(E)云烟(印象)烟丝数据点重叠面积较大，说明这几个月烟丝中20种挥发性特征组分含量基本保持一致，而2015年12月(A)云烟(印象)烟丝数据点相较于其他几个月的数据点有一定程度的偏移，说明特征组分含量出现了一定的波动，该波动为年度间的波动。通过连接五类在模式平面分布数据点的重心，可以得到云烟(印象)烟丝样品中20种挥发性特征组分含量的趋势性变化曲线，如图3中黄色实线箭头所示。通过与配方设计和维护人员的沟通，经与叶组配方和香精香料配方维护人员的确证，该趋势性曲线与烟丝配方调整的趋势性方向基本一致，所以，该种方法可以用来对卷烟烟丝的质量进行趋势性分析。
7、挥发性组分含量的MD分析
以20个挥发性组分变量指标含量来表征烟丝的质量特征，数据进行自然对数变换预处理，计算不同批次(月份)烟丝中特征组分的马氏距离。
以2015年12月云烟(印象)20个卷烟样品为参照，分别计算各组样品的马氏距离，结果如图4和表6所示。可知，对于2016年7-10月间云烟(印象)样品间的马氏距离相差较小，而2015年12月与2016年7-10月间云烟(印象)样品间的马氏距离相差较大。2015年12月、7-10月份云烟(印象)样品的马氏距离分布范围分别为：8.55～18.05、457.501～734.825、351.924～715.562、313.591～656.859、 338.332～574.289。这与PCA分析结果一致。因此，根据该分析方法可以判断不同批次卷烟的配方质量出现异常波动。
表6不同批次云烟(印象)烟丝中20种代表特征组分(散点)的马氏距离
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.基于烟丝中挥发性特征组分的卷烟配方质量趋势分析方法，包括如下步骤：
（1）样品的制备：按从卷包生产线上分批抽取足量的同一品牌不同月份的成品卷烟，将收集到的成品卷烟的烟丝超低温冷冻一段时间，然后对烟丝进行破壁粉碎，粉末作为分析样品备用；
（2）样品的前处理：称取备样放置于棕色顶空瓶中，加入甲苯-D8内标化合物，快速密封瓶盖；
（3）样品的处理和检测：采用HS-GC/MS进行分析，并通过与内标化合物甲苯-D8的峰面积积分的比值来定量，计算各挥发性特征组分的含量；所述HS-GC/MS分析的条件如下：HS条件：取样针温度：140℃；炉温：110℃；载气：氦气，纯度大于99.99%；保温时间：40min；进样时间：0.2min；拔针时间：0.5min；加压时间：2min；GC分析循环时间：50min；进样模式：时间；操作模式：恒定；GC/MS条件：进样方式：手动模式；进样口温度：250℃，不分流进样；载气：氦气，纯度大于99.99%；恒流流速1.0mL/min；
（4）根据不同批次的挥发性特征组分含量，采用主成分分析-马氏距离来研究样品的质量趋势变化以及进行不同样品间的相似度分析。
2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于：所述步骤（3）中采用HS-GC/MS进行分析是对20种烟丝挥发性特征组分进行质谱数据库定性分析，所述特征挥发性成分及停留时间为：2-戊-酮、r.t.= 3.877min，6-甲基-3,5-庚二烯-2-酮、r.t.= 5.103min，3-甲基-3-丁烯-2-酮、r.t.= 6.667min，2-戊烯醛、r.t.= 8.336min，γ-壬内酯、r.t.= 8.946min，面包酮、r.t.= 9.967min，3-羟基-2-丁酮、r.t.= 10.571min，2-乙基-1-己醇、r.t.=15.554min，2-乙酰基呋喃、r.t.= 16.014min，苯甲醛、r.t.= 16.422min，2-庚醇、r.t.=16.807min，5-甲基糠醛、r.t.= 17.638min，1,2-丙二醇、r.t.= 18.013min，丁二酸二甲酯、r.t.= 18.123min，薄荷醇、r.t.= 19.069min，乙酸-1-苯乙酯、r.t.= 20.563min，苯酚、r.t.= 21.036min，烟碱、r.t.= 23.851min，三乙酸甘油酯、r.t.= 28.244min和3,5-二羟基-6-甲基-2,3-二氢-4H-吡喃-4-酮、r.t.= 31.737min。
3.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于：所述步骤（3）中，各特征化合物的含量的具体计算方法如下：
，
其中：
X ：各特征化合物的含量，mg/kg；
As：各特征化合物的峰面积；
Ai ：内标化合物的峰面积；
mi：内标化合物的质量，取0.1 µL体积内标化合物的质量；
M：含水份的烟丝质量，称样量0.7g；同一批次样品反复测定20次。
4.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于：对不同批次的20种烟丝特征挥发性组分的含量数据采用UV标度化法进行数据预处理，然后采用PCA进行降维处理，从相关矩阵提取以主成分PC1得分为横坐标、主成分PC2得分为纵坐标，将20种特征成分的含量数据特征投影到二维平面空间，不同批次的数据点产生重叠，并存在一定重心距离，通过连接不同月份批次的组分含量在模式空间分布数据点的重心，得到不同月份批次的20种特征挥发性成分的趋势性变化曲线。
5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于：所述步骤（4）中，从相关矩阵根据方差解释率选择第一主成分和第二主成分，第一主成分PC1的方差解释率45.35%，第二主成分PC2的方差解释率18.39%，累计方差解释率为63.74%。
6.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于：所述样品间的相似度分析方法具体为：选择其中一个月的样品的20种挥发性组分作为参考样，先对原始数据进行变量自然对数变换预处理，然后计算其他样品的数据点与参考样品间的马氏距离。
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2017
- 2017-03-08 CN CN201710136650.2A patent/CN106690401B/zh active Active
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