CN111239316A

CN111239316A - 一种基于烟气全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法

Info

Publication number: CN111239316A
Application number: CN202010125814.3A
Authority: CN
Inventors: 任呼博; 陈玉松; 王华林; 纪立顺; 朱友; 陆伟; 刘敏; 别振英; 蔚亦沛
Original assignee: Shandong Co Ltd Of China Nationaltobacco Corp
Current assignee: Shandong Co Ltd Of China Nationaltobacco Corp
Priority date: 2020-02-27
Filing date: 2020-02-27
Publication date: 2020-06-05

Abstract

针对现行的专家评吸评价卷烟感官质量存在主观性强，重复性差，不适于大批量样品检测，影响评吸人员的健康等问题，本发明公开了一种基于烟气全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法。本发明方法先采用吸烟机抽吸样品，并依次采用剑桥滤片、XAD‑2采样管和甲醇吸收液捕集卷烟主流烟气，分别获得甲醇吸收液、XAD‑2吸附管吸收液以及粒相物酸性、中性和碱性共五种组分；然后采用气相色谱‑质谱联用仪测试五种组分的GC‑MS特征峰，建立以上五种组分化学成分总峰面积与卷烟感官质量专家评吸得分的回归模型，通过回归模型预测卷烟感官质量得分。本方法具有准确性高、稳定性好的特点，有助于客观、公正地智能化和标准化评定卷烟感官质量。

Description

一种基于烟气全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法

技术领域

本发明涉及一种基于烟气全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，属于卷烟产品质量评价技术领域。

背景技术

作为衡量卷烟产品质量最重要的技术指标之一，卷烟感官质量直接决定卷烟工业企业的综合竞争力。准确评价自主品牌感官质量是企业发展战略决策、烟叶原料鉴定及筛选、加香加料技术评价、工艺参数评定、辅料匹配评价以及成品质量跟踪与控制等工作的基础。

目前，卷烟感官质量一般由规定数量的具有相应资质的评吸员组成专家组，依据《卷烟》国家标准规定的术语及计分标准，对卷烟产品的内在质量进行量化打分。由于易受多种主观、客观因素的影响，评吸专家必须经过长时间训练，才能掌握准确的评分方法和标准，并在评吸过程中身体条件应始终保持良好状态。

卷烟吸燃后的化学成分极其复杂，已分离并鉴定的成分就达4000多种。卷烟主流烟气化学成分与其产品质量和风格特征密切相关，不同的叶组配方和香精香料等会构成不同风格特征的卷烟产品，而卷烟产品的内在质量和风格特征是决定其市场接受程度的重要因素之一。因此，卷烟感官质量评价是卷烟配方设计和产品维护中非常重要的工作。但由于人工评吸存在主观性强，重复性差，不适于大批量样品检测等缺点，因而在多数情况下并不能客观、准确反映卷烟产品的内在质量水平及其稳定性，这也是一些卷烟新产品投放预期与消费者接受程度产生脱节的主要原因。

近年来，现代仪器分析技术如气相色谱-质谱、气相色谱-嗅闻、高效液相色谱、电子鼻及电子舌等广泛应用，实现了现代仪器分析技术与人工感官质量评价的有机结合，为准确、客观评价产品的感官质量探索提供了新的技术手段。武怡等研究表明，烟叶的致香成分、多酚、色素及淀粉等物质的分析数据所表现的趋势及评吸结果一致(武怡，等。烟叶的分析检测数据与品质相关性的研究，云南省烟草学会2003学术年会优秀论文集，第1-9页，2003年)。李炎强等使用同时蒸馏萃取装置以及气相色谱仪(GC)和气相色谱/质谱联用仪(GC/MS)分析研究了自然陈化过程云南中上部复烤叶片的香味成分，并进行了感官质量评价，结果表明：两种烟叶香味物质总量、酮类物质总量与感官质量的相关性良好，相关系数均大于0.90(李炎强，等。云南烤烟复烤叶片陈化过程香味成分的变化及与感官评价的关系研究[J]中国烟草学报，2004年第10卷第1期，第1-8页)。卢红兵等采用水蒸气蒸馏法－气质联用法分析了烟叶样品的香味成分，评吸了其单料卷烟，并采用遗传算法GA-BP神经网络法建立了烟草香味成分分析数据与其评吸得分的预测模型，建立的GA-BP神经网络模型的训练样本拟合误差＜2％，预测误差＜5％(卢红兵,等。基于烟草香味成分和GA-BP网络的烟草品质评价方法[J]，烟草科技，2011年第284卷第3期，第27-31页)。

专利CN101661023A公开了一种烤烟醇化品质判定的高效液相色谱指纹图谱分析方法，通过高效液相色谱分析烟叶指纹图谱特征峰，以建立的回归模型预测其感官质量。专利申请CN101021521A公开了衡量卷烟香气量指标及其分析检测方法，以烟碱含量和石油醚提取物含量评价卷烟香气量。专利CN102507829A公开了一种烟草HPLC指纹图谱数据库的建立方法，提取烤烟成分和HPLC指纹图谱分析，建立指纹图谱数据库并用于烤烟品质判定。专利CN102495163A公开了一种烤烟基于全成分色谱数据的建立方法及应用，以纯水同时蒸馏萃取烟叶并进行GC/MS指纹图谱分析，通过对烤烟指纹图谱共有峰数据库的聚类分析判定烟草品质级别。

上述公开的文献/专利多是针对特定的烟叶原料进行感官质量考察，专利申请CN101021521A仅针对卷烟香气量这一指标进行了分析，并不能直接代替人工感官质量评价方式。一般地，正规卷烟产品配方是由不同品种、产地和部位的烟叶原料构成的(各种烟叶原料的使用比例为企业秘密)，且单料烟叶和卷烟产品的评价标准体系之间也存在较大差异。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种卷烟感官质量评价的气相色谱-质谱联用仪分析方法。本发明全面考察卷烟主流烟气中的化学成分与人工感官质量评分之间的相关性，通过找出烟气粒相物中酸性、碱性和中性成分、XAD采样管和甲醇吸收液中成分的相关规律和吻合性，以回归方程得到量化的感官质量评分。在不需要定性、定量分析卷烟烟气中复杂成分的情况下，通过回归模型即可预测未知卷烟样品的感官质量评分。这种方法完全模拟人工感官质量评价方式，综合反映了卷烟主流烟气中各种化学成分共同作用的最终结果，具有整体性、模糊性和稳定性的特点。该方法弥补了前述方法的不足，尤其是对于那些含量极低，但香味强度较高的致香成分，回归方程模型的建立可以准确体现它们对卷烟感官质量评价结果的影响。作为人工感官评定结果的替代方法，本方法为客观、公正地智能化和标准化评定卷烟感官质量打下了基础，同时避免了现行人工评吸方法因评吸人员身体条件及其他主观因素带来的误差。

本发明方法尤其适用于以下两个领域：

①国家级和省级烟草质检机构的大批量市场卷烟监督抽查；

②卷烟新产品开发前期的叶组配方调配及试验研究。

本发明的技术方案是：一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，

(1)检测方法

采用气相色谱-质谱联用仪分析卷烟主流烟气化学成分，卷烟主流烟气捕集采用三种方式串联：剑桥滤片、XAD-2采样管和甲醇吸收液；剑桥滤片捕集的粒相成分同时蒸馏萃取后得到的萃取液分离出碱性、中性和酸性成分后分别进行GC-MS测定；XAD-2采样管成分萃取浓缩后进行GC-MS测定，甲醇吸收液直接浓缩后进行GC-MS测定，从而获得烟气甲醇吸收液(记作M)、XAD-2采样管吸收液(记作XAD)、粒相物酸性(记作A)、中性(记作N)和碱性(记作B)五部分色谱特征峰，并计算得到各自的峰面积，记作X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD；

(2)建立回归关系模型

采集国内代表型卷烟牌号至少5个，首先获取卷烟感官质量专家评吸得分；然后再分别采用步骤(1)的方法测定上述卷烟的烟气五部分色谱特征峰，并计算得到各自的峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD；

然后以卷烟感官质量专家评吸得分为依变量Y、五个部分的峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD(特征峰面积自然对数)为X，建立特征峰面积(特征峰面积自然对数)与卷烟感官质量专家评吸得分的回归关系模型；

(3)样品检测

采用步骤(1)的方法获得待测卷烟样品的五部分色谱特征峰，并计算得到各自的峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD，采用步骤(2)的回归关系模型，计算出感官质量得分Y。

所述步骤(1)的卷烟主流烟气化学成分的获取方法为：卷烟按照GB/T 5506，在恒温恒湿箱中保持温度(22±1)℃，相对湿度(60±3)％的条件下平衡48小时。样品测试环境条件为温度(22±2)℃，相对湿度(60±5)％。将平衡后的卷烟按照GB/T 16447或者ISO3308:2000规定的标准条件抽吸，卷烟主流烟气捕集采用三种方式串联：剑桥滤片、XAD-2采样管(150mg/75mg)和甲醇吸收液(20mL)(烟气流动方向)。剑桥滤片捕集的粒相成分用二氯甲烷和水(可适量加入食盐)同时蒸馏萃取得到萃取液，萃取液分离出碱性、中性和酸性成分后分别进行GC-MS测定；XAD-2采样管用二氯甲烷萃取浓缩后进行GC-MS测定，甲醇吸收液直接浓缩后进行GC-MS测定。

上述碱性、中性和酸性成分的分离方法为：同时蒸馏萃取得到的萃取液先经盐酸溶液萃取再加入氢氧化钠溶液调节至pH11～13后，再经二氯甲烷萃取得到碱性成分；盐酸溶液萃取后的有机相再采用氢氧化钠溶液萃取用盐酸溶液调节至pH 1～3后，再经二氯甲烷萃取得到酸性成分；氢氧化钠溶液萃取后剩余的有机相为中性成分。

所述步骤(1)采用气相色谱-质谱联用仪分析卷烟主流烟气化学成分，其检测条件如下。

所述的气相色谱条件优选为：色谱柱：DB-WAXetr(60m×0.25μm×0.25mm)；进样量：1μL；载气：He，1mL/min；分流比：5:1；进样器温度：230℃；传输线温度：250℃。

酸性、碱性样品程序升温：初始温度40℃，保持2min；以3℃/min升温至160℃，保持5min；以5℃/min升温至240℃，保持5min。

中性样品、甲醇吸收液、XAD-2捕集成分样品程序升温：初始温度40℃，保持2min；以3℃/min升温至100℃，保持5min；以2℃/min升温至180℃，保持5min；以3℃/min升温至240℃，保持5min。

所述的质谱条件优选为：离子源：EI；电离能：70eV；扫描范围：30-350amu；离子源温度：230℃；四级杆温度：150℃。

所述步骤(2)的卷烟感官质量评价方法为：每个牌号卷烟共收集至少10个批次，依据国家标准《卷烟感官技术要求》(GB5606.4-2005)组织不少于7名评吸专家按照光泽(5分)、香气(32分)、谐调(6分)、杂气(12分)、刺激性(20分)和余味(25分)六个指标评价，得到卷烟感官质量得分。

所述步骤(2)的回归模型的建立方法为：对各品牌卷烟至少10批次样品进行烟气成分分析，按照共有峰的选取规则(60％)，确定了各品牌卷烟各部分的指纹图谱组成，将甲醇吸收液捕集的成分记作M、XAD-2吸附管捕集的成分记作XAD、将粒相物中酸性成分记作A、将粒相物中碱性成分记作B、将粒相物中中性成分记作N。将原始的A、B、N、M和XAD对应的色谱数据对应样本进行各自相加，得到每个样本A、B、N、M和XAD五个部分色谱峰的总面积，分别代表各个部分的成分总量，记为矩阵X，该矩阵每行代表样本，每列代表各个部分A、B、N、M和XAD的总量(峰面积代替)，建立回归模型。

本发明以感官质量评分为依变量Y、卷烟主流烟气化学成分特征峰总峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD为因变量为X，建立的回归关系模型为：

Y＝88.419+8.62E-09*X_A-1.31E-08*X_B+1.24E-08*X_N-3.22E-07*X_M+4.12E-09*X_XAD。其中，Y为感官质量得分，X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD分别为五个部分的峰面积。

本发明以感官质量评分为依变量Y，卷烟主流烟气化学成分特征峰总峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD的自然对数为因变量X，建立的回归关系模型为：Y＝73.998+3.834*lnX_A-3.118*lnX_B+8.825*lnX_N-13.113*lnX_M+2.289*lnX_XAD。

本发明的技术原理：卷烟烟气中的化学成分极其复杂，不同品牌卷烟的主流烟气成分也存在差异。通过对烟气化学成分进行分类处理，建立卷烟主流烟气各部分化学成分特征峰和感官评吸得分之间的回归模型，通过建立的回归模型达到预测卷烟感官质量得分的目的，避免了现行人工评吸方法主观因素对方法的影响，能够客观、公正地评价卷烟感官质量得分。本发明的方法完全模拟人工感官质量评价方式，综合反映了卷烟主流烟气中各种化学成分共同作用的最终结果，具有整体性、模糊性和稳定性的特点，尤其是对于那些含量极低，但香味强度较高的致香成分，回归方程模型的建立可以准确体现它们对卷烟感官质量评价结果的影响。

附图说明

图1为卷烟A烟气全成分特征峰保留时间及其峰面积；其中A：烟气粒相物酸性成分；B：烟气粒相物碱性成分；N：烟气粒相物中性成分；M：甲醇吸收液成分；XAD：烟气XAD-2采样管捕集成分；

图2为卷烟B烟气全成分特征峰保留时间及其峰面积；其中A：烟气粒相物酸性成分；B：烟气粒相物碱性成分；N：烟气粒相物中性成分；M：甲醇吸收液成分；XAD：烟气XAD-2采样管捕集成分；

图3为卷烟C烟气全成分特征峰保留时间及其峰面积；其中A：烟气粒相物酸性成分；B：烟气粒相物碱性成分；N：烟气粒相物中性成分；M：甲醇吸收液成分；XAD：烟气XAD-2采样管捕集成分。

具体实施方式

本发明以下结合实施例作进一步描述，但不限制本发明。

实施例1：回归模型的构建

1、获取卷烟感官质量专家评吸得分

取7个卷烟规格，每个规格卷烟共收集15个批次，依据国家标准《卷烟感官技术要求》(GB5606.4-2005)组织11名评吸专家按照光泽(5分)、香气(32分)、谐调(6分)、杂气(12分)、刺激性(20分)和余味(25分)六个指标评价，得到卷烟感官质量得分，具体得分见表1。

表1 不同卷烟规格感官质量平均得分

编号	光泽	香气	谐调	杂气	刺激性	余味	总分
								卷烟1	5.0	30.0	5.4	10.9	18.2	22.8	92.3
卷烟2	5.0	28.5	5.0	10.4	17.6	22.0	88.5
								卷烟3	5.0	28.4	5.0	10.6	17.7	22.1	88.8
卷烟4	5.0	28.8	5.0	10.6	17.7	22.1	89.2
								卷烟5	4.5	27.8	5.0	10.0	17.2	21.7	86.2
卷烟6	4.5	27.6	4.9	9.9	17.1	21.5	85.5
								卷烟7	4.0	25.3	4.0	8.5	15.8	19.8	77.4

2、获取五部分色谱特征峰

采用气相色谱-质谱联用仪分析上述7个品牌(每个牌号卷烟共收集15个批次)的卷烟主流烟气化学成分，获得烟气甲醇吸收液(记作M)、XAD-2采样管吸收液(记作XAD)、粒相物酸性(记作A)、中性(记作N)和碱性(记作B)五部分色谱特征峰，并计算得到各自的峰面积，记作X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD。

具体步骤为：

(1)卷烟主流烟气的采集

卷烟按照GB/T 5506，在恒温恒湿箱中保持温度(22±1)℃，相对湿度(60±3)％的条件下平衡48小时。样品测试环境条件为温度(22±2)℃，相对湿度(60±5)％。将平衡后的卷烟按照GB/T 16447或者ISO 3308:2000规定的标准条件抽吸，依照吸烟机烟气流通方向，分别采用4张剑桥滤片

捕集20支卷烟主流烟气中的粒相物(每张剑桥滤片捕集5支卷烟主流烟气中的粒相物)，在滤片后方串联XAD-2采样管(规格:150mg/75mg)和20mL甲醇吸收液瓶。

(2)卷烟主流烟气化学成分的获取

剑桥滤片捕集的粒相成分用二氯甲烷溶液同时蒸馏萃取2-3h得到萃取液，萃取液分离出碱性、中性和酸性成分后分别进行GC-MS测定；XAD-2采样管用30ml二氯甲烷萃取浓缩后进行GC-MS测定，甲醇吸收液直接浓缩后进行GC-MS测定。

剑桥滤片捕集的粒相成分的处理具体为：

a.同时蒸馏萃取：将剑桥滤片捕集的粒相成分加入350mL纯水作水相并加入适量的氯化钠，采用60mL二氯甲烷作有机相，同时蒸馏萃取2.5h；

b.碱性成分分离：待同时蒸馏萃取完成后，将萃取液取出并用5％盐酸溶液萃取三次，每次15mL，合并得到酸液层；酸液层再用10mL二氯甲烷反萃取一次，合并二氯甲烷溶液待处理(见下述c步骤)；

酸液层用20％氢氧化钠溶液调节pH值至11～13，用二氯甲烷萃取三次，每次15mL；合并有机层后用15mL饱和氯化钠溶液萃取一次，水层再用5mL二氯甲烷反萃取一次；合并有机层后加入无水硫酸钠干燥过夜，旋转蒸发浓缩至1mL，得到粒相物碱性成分；

c.中性成分分离：上述步骤待处理的有机层用4％氢氧化钠溶液萃取3次，每次15mL，合并水层用二氯甲烷反萃取1次，合并二氯甲烷溶液，碱液层待处理(见下述d步骤)；有机层经饱和氯化钠除杂和二氯甲烷反萃取后加入无水硫酸钠干燥过夜，旋转蒸发浓缩至1mL，得到粒相物中性成分；

d.酸性成分分离：碱液层用17％盐酸溶液调节pH值至1～3，用15mL×3二氯甲烷萃取，水层用5mL二氯甲烷反萃取一次后，合并二氯甲烷溶液，无水硫酸钠干燥过夜，浓缩至1mL得到烟气粒相物酸性成分。

(3)GC-MS检测

气相色谱条件为：色谱柱：DB-WAXetr(60m×0.25μm×0.25mm)；进样量：1μL；载气：He，1mL/min；分流比：5:1；进样器温度：230℃；传输线温度：250℃。

3、回归关系模型建立

(1)回归模型的建立方法

对该品牌卷烟15批次样品进行烟气成分分析，按照共有峰的选取规则(60％)，确定了各种卷烟的指纹图谱组成，将甲醇吸收液捕集的成分记作M、XAD-2采样管捕集的成分记作XAD、将粒相物中酸性成分记作A、将粒相物中碱性成分记作B、将粒相物中中性成分记作N。将原始的A、B、N、M和XAD对应的色谱数据对应样本进行各自相加，得到每个样本A、B、N、M和XAD五个部分色谱峰的总面积，分别代表各个部分的成分总量，记为矩阵X，该矩阵每行代表样本，每列代表各个部分A、B、N、M和XAD的总量(峰面积代替)。7个品牌分别获得相应的峰面积数据如表2所示。

表2 不同卷烟样品各部分成分峰面积

编号

XA

XB

XN

XM

XXAD

总合

卷烟1

3.74E+08

7.79E+07

9.83E+08

3.74E+07

5.75E+08

2.05E+09

卷烟2

9.04E+07

3.07E+07

1.44E+08

9.48E+06

3.11E+06

2.78E+08

卷烟3

4.69E+08

4.85E+08

8.42E+08

3.30E+07

4.91E+08

2.32E+09

卷烟4

7.16E+08

6.57E+08

1.07E+09

4.23E+07

8.30E+08

3.31E+09

卷烟5

7.71E+08

2.50E+08

7.27E+08

5.55E+07

4.81E+08

2.28E+09

卷烟6

7.00E+08

4.97E+08

7.08E+08

3.40E+07

2.88E+08

2.23E+09

卷烟7

4.17E+08

4.64E+08

5.96E+08

5.37E+07

4.97E+08

2.03E+09

(2)回归关系模型1建立

表3 PLS模型结果

注：Observations(N)＝7,Variables(K)＝6(X＝5,Y＝1)

表4 PLS回归系数和标准化回归系数

以感官质量为依变量Y、特征峰面积和为X，7个品牌共取7个值，采用最小二乘法(PLS)进行回归建模建立该五部分化学成分总峰面积与卷烟感官质量专家评吸得分的回归关系模型，模型结果和回归系数如表3和表4所示。由表3可见，模型选择3个主成分较好，相关系数的平方(R2Y＝0.958)。Q2＝0.524，Q2表示交叉验证预测能力，值越大，预测能力越强。根据回归系数(表4)，可以得出综合评吸得分与A，B，N，M和XAD之间的关系，见以下回归方程：

Y＝C+b1*X_A+b2*X_B+b3*X_N+b4*X_M+b5*X_XAD (1)

Y＝88.419+8.62E-09*X_A-1.31E-08*X_B+1.24E-08*X_N-3.22E-07*X_M+4.12E-09*X_XAD(2)

其中，Y为综合评吸得分，X_A，X_B，X_N，X_M，X_XAD分别为五个部分的峰面积。

(3)回归关系模型2建立

对X进行ln变换，以感官质量为依变量Y、特征峰面积自然对数为X，7个品牌共取7个值，建立该五部分化学成分特征峰面积自然对数与卷烟感官质量专家评吸得分的回归关系模型(建模结果如表5所示、回归系数如表6所示)。和模型I相比，虽然R2Y稍微有所降低，但Q2增大，具有较好的预测能力。根据回归系数，可以得出综合评吸得分与A，B，N，M和XAD之间的关系，见以下回归方程：

Y＝C+Lb1*lnX_A+Lb2*lnX_B+Lb3*lnX_N+Lb4*lnX_M+Lb5*lnX_XAD (3)

Y＝73.998+3.834*lnX_A-3.118*lnX_B+8.825*lnX_N-13.113*lnX_M+2.289*lnX_XAD(4)

其中，Y为综合评吸得分，X_A，X_B，X_N，X_M，X_XAD分别为五个部分的峰面积(原始变量，即各部分原始各个色谱峰的面积和)，ln是求自然对数。

表5 模型II的PLS建模结果

注：Observations(N)＝7,Variables(K)＝6(X＝5,Y＝1)

表6 模型II的回归系数和标准化回归系数

以实施例1为基础，进行实施例2-4的感官质量评价测定及结果验证。实例2-4的具体测试方法和采用的回归模型同实施例1。

实施例2：卷烟A的感官质量评价

从市场购买卷烟A(价类：一类)2条，1条用于烟气化学成分分析，1条用于专家感官评吸。经11名专家评吸，该样品的感官质量得分为92.4±0.3(平均值±标准偏差)。按照本发明所述的方法对其进行烟气分析，获得烟气甲醇吸收液、XAD-2采样管捕集以及粒相物中酸性、碱性和中性成分(特征峰保留时间及其峰面积见如图1所示)，按照本发明中样品检测的步骤，获取各部分特征峰的总面积，分别以特征峰面积总和(技术方案1)及其自然对数(技术方案2)进行预测，结果如下表7所示。从最终的预测结果来看，两种模型的预测结果与专家评吸得分之间的差异较小，相对偏差均不超过1％，说明两种预测模型均能取得较好的预测结果。

表7 卷烟A的感官质量评价结果

实施例3：卷烟B的感官质量评价

从市场购买卷烟B(价类：一类)2条，经11名专家评吸，其感官质量得分为89.0±0.6(平均值±标准偏差)。按照本发明所述的方法对其进行烟气分析，获得烟气甲醇吸收液、XAD-2采样管捕集以及粒相物中酸性、碱性和中性成分(特征峰保留时间及其峰面积见如图2所示)，按照本发明中利群(新版)卷烟各部分化学成分特征峰保留时间，分别获得各部分特征峰的总面积，分别以峰面积总和(技术方案1)及其自然对数(技术方案2)进行预测，结果如下表8所示。技术方案1的预测结果与专家评吸得分相对偏差较大，为-1.19。技术方案2的预测结果与专家评吸得分的相对偏差不超过1％。

表8 卷烟B的感官质量评价结果

实施例4：卷烟C的感官质量评价

从市场购买卷烟C(价类：四类)2条，经11名专家评吸，其感官质量得分为77.6±0.2(平均值±标准偏差)。按照本发明所述的方法对其进行烟气分析，获得烟气甲醇吸收液、XAD-2采样管捕集以及粒相物中酸性、碱性和中性成分(特征峰保留时间及其峰面积见如图3所示)，分别获得各部分特征峰的总面积，分别以峰面积总和(技术方案1)及其自然对数(技术方案2)进行预测，结果如下表9所示。相比较而言，技术方案2偏差较大，但与专家评吸得分极差仅为1.0。两种方案均有较好的预测能力。

表9 卷烟C的感官质量评价

Claims

1.一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，

(1)检测方法

采用气相色谱-质谱联用仪分析卷烟主流烟气化学成分，卷烟主流烟气捕集采用三种方式串联：剑桥滤片、XAD-2采样管和甲醇吸收液；剑桥滤片捕集的粒相成分同时蒸馏萃取后得到的萃取液分离出碱性、中性和酸性成分后分别进行GC-MS测定；XAD-2采样管成分萃取浓缩后进行GC-MS测定，甲醇吸收液直接浓缩后进行GC-MS测定，从而获得烟气甲醇吸收液、XAD-2采样管吸收液、粒相物酸性、中性和碱性五部分色谱特征峰，并计算得到各自的峰面积，记作X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD；

(2)建立回归关系模型

然后以卷烟感官质量专家评吸得分为依变量Y，五部分色谱特征峰的峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD或者特征峰面积自然对数为X，建立特征峰面积或者特征峰面积自然对数与卷烟感官质量专家评吸得分的回归关系模型；

(3)样品检测

采用步骤(1)的方法获得待测卷烟样品的五部分色谱特征峰，并计算得到各自的峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD，采用步骤(2)的回归关系模型，计算出卷烟感官质量得分Y。

2.如权利要求1所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(1)的卷烟主流烟气化学成分的获取方法为：将平衡后的卷烟按照GB/T16447或者ISO 3308:2000规定的标准条件抽吸，卷烟主流烟气捕集按烟气流动方向采用三种方式串联：剑桥滤片、XAD-2采样管和甲醇吸收液；剑桥滤片捕集的粒相成分用二氯甲烷和水同时蒸馏萃取得到萃取液，萃取液分离出碱性、中性和酸性成分后分别进行GC-MS测定；XAD-2采样管用二氯甲烷萃取浓缩后进行GC-MS测定，甲醇吸收液直接浓缩后进行GC-MS测定。

3.如权利要求2所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(1)碱性、中性和酸性成分的分离方法为：同时蒸馏萃取得到的萃取液先经盐酸溶液萃取再加入氢氧化钠溶液调节至pH11～13后，再经二氯甲烷萃取得到碱性成分；盐酸溶液萃取后的有机相再采用氢氧化钠溶液萃取后用盐酸溶液调节至pH 1～3后，再经二氯甲烷萃取得到酸性成分；氢氧化钠溶液萃取后剩余的有机相为中性成分。

4.如权利要求2所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(1)的卷烟平衡为：卷烟在恒温恒湿箱中保持温度22±1℃，相对湿度60±3％的条件下平衡48小时。

5.如权利要求1所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(1)采用气相色谱-质谱联用仪分析卷烟主流烟气化学成分，其检测条件如下：

所述的气相色谱条件为：色谱柱：DB-WAXetr；进样量：1μL；载气：He，1mL/min；分流比：5:1；进样器温度：230℃；传输线温度：250℃；

所述的质谱条件为：离子源：EI；电离能：70eV；扫描范围：30-350amu；离子源温度：230℃；四级杆温度：150℃。

6.如权利要求5所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，

所述酸性、碱性样品程序升温：初始温度40℃，保持2min；以3℃/min升温至160℃，保持5min；以5℃/min升温至240℃，保持5min；

所述中性样品、甲醇吸收液、XAD-2捕集成分样品程序升温：初始温度40℃，保持2min；以3℃/min升温至100℃，保持5min；以2℃/min升温至180℃，保持5min；以3℃/min升温至240℃，保持5min。

7.如权利要求1中任一项所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(2)的卷烟感官质量评价方法为：每个牌号卷烟共收集至少10个批次，依据国家标准《卷烟感官技术要求》组织不少于7名评吸专家按照光泽、香气、谐调、杂气、刺激性和余味六进行评价，得到卷烟感官质量得分。

8.如权利要求1-7中任一项所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(2)中以感官质量评分为依变量Y，卷烟主流烟气化学成分特征峰总峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD为因变量为X，建立的回归关系模型为：

Y＝88.419+8.62E-09*X_A-1.31E-08*X_B+1.24E-08*X_N-3.22E-07*X_M+4.12E-09*X_XAD。

9.如权利要求1-7中任一项所述的一种基于全化学成分色谱数据的卷烟感官质量分析方法，其特征是，所述步骤(2)中以感官质量评分为依变量Y，卷烟主流烟气化学成分特征峰总峰面积X_A、X_B、X_N、X_M、X_XAD的自然对数为因变量X，建立的回归关系模型为：

Y＝73.998+3.834*lnX_A-3.118*lnX_B+8.825*lnX_N-13.113*lnX_M+2.289*lnX_XAD。