CN110231431A - 一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法，取多支同型号的卷烟，对各卷烟的烟丝密度分布进行测试，分析计算获得各卷烟的落头段中，密度最高点与密度最低点的密度差；在相同条件下，对各卷烟的燃烧锥落头率进行测试，获得各卷烟的燃烧锥落头率；绘制该型号卷烟的燃烧锥落头率与密度差的相关性曲线；测试同型号的待测卷烟的烟丝密度分布，获得该支卷烟的落头段中，密度最高点与密度最低点的密度差，根据相关性曲线推算该支待测卷烟的燃烧锥落头率。本发明首次通过烟丝密度分布来快速预测卷烟的燃烧锥落头率，简单易行且准确度高，可极大地提高分析检测的效率；另外，可从机理上揭示烟丝结构分布对于卷烟燃烧锥落头行为的影响。

Description

一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法
技术领域
本发明涉及一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法，尤其涉及一种快速预测细支卷烟燃烧锥落头倾向的方法。
背景技术
与常规卷烟相比，细支卷烟具有圆周小、烟丝用量少、低焦高档和减轻危害等明显优势，对实现行业可持续发展具有重要意义。然而，部分细支卷烟在弹落烟灰过程中出现较为明显的燃烧锥落头现象，降低了细支烟的消费体验。
现有细支卷烟落头率的测试方法主要通过敲击法来模拟人手弹落烟灰的动作，其实验条件难以模拟真实环境（如敲击力度、敲击位置、敲击时间等），且工作量大，时效性差，特别不适用于产品质量的控制。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法，以快速、准确判断卷烟燃烧锥落头倾向。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法，包括如下步骤：
S1、取至少3支同型号的卷烟；
对各卷烟的烟丝密度分布进行测试，分析计算获得各卷烟的落头段中，密度最高点与密度最低点的密度差Δρ1、Δρ2、……、Δρn；
在相同条件下，对各卷烟的燃烧锥落头率进行测试，获得各卷烟的燃烧锥落头率y1、y2、……、yn，其中，n为不小于3的整数；
S2、利用步骤S1中获取的数据，绘制该型号卷烟的燃烧锥落头率与密度差的相关性曲线；
S3、测试待测卷烟的烟丝密度分布，获得该支卷烟的落头段中，密度最高点与密度最低点的密度差Δρ0，根据相关性曲线推算该支待测卷烟的燃烧锥落头率y0；
其中，所述落头段的长度为卷烟烟丝部分总长度的9/13-12/13，且起始于卷烟烟丝部分的点燃端（落头段首端）；
所述密度最低点是指密度最高点与落头段尾端之间密度最小的截面位置。
本发明中，同型号的卷烟是指烟丝部分总长度、横截面尺寸相同的卷烟。
优选地，所述落头段的长度为卷烟烟丝部分总长度的9/13-11/13。
进一步地，步骤S1中，各卷烟的密度差数值不相等。
进一步地，步骤S1中，n≥6。
进一步地，步骤S1中，烟丝密度分布通过微波法测试获得。进一步地，取同型号的卷烟20支，通过微波法测试各支卷烟的密度分布，取平均值作为烟丝密度分布的测试结果。
进一步地，燃烧锥落头率的测试方法可采用敲击法。
进一步地，步骤S2中，还包括根据相关性曲线获取yn与Δρn之间的关系式的步骤。进一步地，通过相关性分析，获得yn与Δρn之间的关系式及相关性系数。
优选地，落头段的长度为50mm。
本发明尤其适用于细支卷烟的燃烧锥落头倾向的预测。
本发明的优点主要在于：本发明首次通过烟丝密度分布来快速预测卷烟的燃烧锥落头率，简单易行且准确度高，可极大地提高分析检测的效率，有利于提高生产和研发效率；另外，可从机理上揭示烟丝结构分布对于卷烟燃烧锥落头行为的影响。
附图说明
图1是本发明中卷烟的烟丝部分的密度分布图（未点燃状态）。
图2是本发明中卷烟的燃烧锥落头率与密度差的关系图。
具体实施方式
以下实施例旨在说明本发明，而不是对本发明保护范围的进一步限定。
以细支卷烟的燃烧锥落头率的测试为例，对本发明展开进一步说明。
将各细支卷烟烟丝部分从点燃端开始依次划分为4段，分别为a段、b段、c段、d段。其中，a段为0-6mm，b段为6-20mm，c段为20-50mm，d段为50-65mm，a段、b段、c段一起构成本发明的落头段。
通过微波法筛选出6种不同Δρ值的细支卷烟，在相同条件下对其燃烧锥落头率进行测试，并绘制出相关性曲线，如图2，分析获得燃烧锥落头率与Δρ（图2中x表示Δρ）的关系式，即yn=0.0079Δρ2+0.4662Δρ-44.312。可以发现，燃烧锥的落头率与Δρ值呈现良好的正相关，其相关性系数高达0.9967，且接近1，说明相关性强。
实施例1
取品牌A生产样品1，微波法测得其烟丝密度分布，计算出Δρ值为89.40mg/cm3，并代入上述方程，预测落头率为60.51%，实测落头率为58%。
实施例2
取品牌A生产样品2（改变平准盘结构，其他参数固定），微波法测得其烟丝密度分布，计算出Δρ值为70.18 mg/cm3，并代入上述方程，预测落头率为27.32%，实测落头率为28%。
实施例3
取品牌A生产样品3（调整烟丝尺寸分布，其他参数固定），微波法测得其烟丝密度分布，计算出Δρ值为64.60 mg/cm3，并代入上述方程，预测落头率为18.77%，实测落头率为20%。
实施例4
取市售品牌B样品4，微波法测得其烟丝密度分布，计算出Δρ值为82.06mg/cm3。由于该预测落头率为47.15%，实测落头率为52% 。
实施例5
取市售品牌C样品5，微波法测得其烟丝密度分布，计算出Δρ值为61.18 mg/cm3，并代入上述方程，预测落头率为13.78%，实测落头率为12%。
以上实施例表明，通过烟丝密度分布来预测细支卷烟燃烧锥落头率不仅适用于同种配方卷烟，对于不同配方的卷烟也具有良好的适用性。

Claims (6)

1.一种预测卷烟燃烧锥落头倾向的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、取至少3支同型号的卷烟；
对各卷烟的烟丝密度分布进行测试，分析计算获得各卷烟的落头段中，密度最高点与密度最低点的密度差Δρ1、Δρ2、……、Δρn；
在相同条件下，对各卷烟的燃烧锥落头率进行测试，获得各卷烟的燃烧锥落头率y1、y2、……、yn，其中，n为不小于3的整数；
S2、利用步骤S1中获取的数据，绘制该型号卷烟的燃烧锥落头率与密度差的相关性曲线；
S3、测试同型号待测卷烟的烟丝密度分布，获得该支卷烟的落头段中，密度最高点与密度最低点的密度差Δρ0，根据相关性曲线推算该支待测卷烟的燃烧锥落头率y0；
其中，所述落头段的长度为卷烟烟丝部分总长度的9/13-12/13，且起始于卷烟点燃端；
所述密度最低点是指密度最高点与落头段尾端之间密度最小的截面位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，各卷烟的密度差数值不相等。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，n≥6。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，烟丝密度分布通过微波法测试获得。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，还包括根据相关性曲线获取yn与Δρn之间的关系式的步骤。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，落头段的长度为50mm。
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