CN112487654B - 一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法及其应用 - Google Patents

一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法及其应用 Download PDF

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Abstract

本发明的目的是提供一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法，步骤为：浆料纤维质量分析、浆料组成模型建立、片基纤维质量分析、片基浆料组成模型建立、模型验证及修正。在本发明的技术方案中，通过对生产线浆料及片基取样并分析外加纤维占比、纤维长度以及各长度区间占比构建出浆料组成模型，且对该应用模型进行反复验证，与常规通过伞形架测定打浆度和纤维湿重用以评价浆料纤维质量和组成相比，本方法多参数、多变量更能精确反映浆料的真实情况，且可以在较短时间内完成测量并根据模型对浆料组成或片基浆料组成间互相推算，对有效提升浆料打浆质量和调控水平，为生产的稳定和高效提供有力保障。

Description

一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法及其 应用
技术领域
本发明涉及一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法及其应用，属于再造烟叶技术领域。
背景技术
造纸法再造烟叶以烟梗、碎片(主要是复烤烟叶碎片，简称碎片)、烟末、梗签、烟灰棒、低次烟叶等烟草废弃物作为基础原料，利用机械制浆工艺制成与天然烟叶性状接近的再造烟叶，并掺配到卷烟中，在提升烟草原料的利用率的同时，赋予卷烟更多的风格特征。然而烟梗、碎叶、碎末等原料来源广泛、品质不稳定等因素，加之在再造烟叶的生产加工过程中还需添加助剂、填料以及白水回用等，决定了组成再造烟叶的浆料体系较为复杂。目前，大部分再造烟叶企业均采用在线测定浆料打浆度和纤维湿重用以评价打浆质量并指导生产，然而打浆度和纤维湿重并不能完全准确的反映浆料质量，例如：打浆度低的浆料由于细小组分含量较高，用肖伯氏打浆度测定仪测定除的打浆度可能会高于浆料实际值，所以开发一种可以在线准确反映浆料质量的测定方法具有一定意义。
目前关于浆料质量的测定或改进方法的报道主要有：专利 CN206818552U公开了一种专用于测定再造烟叶浆料纤维湿重的伞形架，包括框架、焊接于框架底部的支腿、焊接于框架上的肋条、焊接于框架顶部的提环；所述框架为封闭的带一个内凹槽的圆形环，内凹槽从边缘向圆心逐渐升高，在内凹槽的顶点中间和底部圆形环之间焊接有与内凹槽相对的斜撑，所述肋条均布焊接于斜撑与两边的底部圆形环之间以及内凹槽两根边条与两边的底部圆形环之间，形成伞形架构；肋条为28根，相邻两根肋条之间的间距为4.46mm。该实用新型可以准确测定烟草浆料纤维湿重，纤维湿重测定精度、分辨度分别提高20％以上，从而优化制浆工艺、提高再造烟叶产品品质稳定性。专利CN110464041A公开了一种建立烟草薄片物理性能预测模型的方法，将不同烟草薄片样品进行柔性疏解，测定其纤维长度、宽度、粗度、纤维卷曲率、纤维扭结指数和细小纤维含量，并与烟草薄片物理性能建立线性关系式，使用该式对烟草薄片物理性能进行快速预测。本发明可以解决工厂条件下，通过浆料纤维形态分析直接对烟草薄片物理性能的快速预测，解决了现有样品检测数据滞后于生产运行的难题，节省了样品关键物理性能的检测时间，实现了产品质量的在线调控。
以上报道基于传统测定浆料质量的方法以及利用纤维质量指标与再造烟叶物理性能之间关系用以预测再造烟叶物理指标，然而打浆度和纤维湿重并不能完全准确的反映浆料质量，因此研究一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法，在线快速准确评价浆料质量具有一定意义。
发明内容
本发明的目的就是开发一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法及其应用，该方法操作简单、高效易行，可以在线对浆料进行准确、全面检测，并可依据预测模型对浆料以及片基浆料组成进行预测。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法，步骤为：
(1)浆料纤维质量分析：取生产线上不同配方的浆料用纤维质量分析仪分析纤维质量；
(2)浆料组成模型建立：通过分析浆料纤维平均长度、外加纤维添加比例与各纤维长度区间占比间关系建立模型如公式(1)所示，
Y2＝1.97-0.172*Y1-0.0313*X1+0.0508*X2+0.0286*X3+0.0322*X4+ 0.0246*X5 (1)
Y2表示纤维长度，Y1代表外加纤维的用量，X1代表0.20-0.53长度分布区间的纤维占比，X2代表0.53-0.85长度分布区间的纤维占比， X3代表0.85-1.18长度分布区间的纤维占比，X4代表1.18-1.50长度分布区间的纤维占比，X5代表1.50-长度分布区间的纤维占比；
(3)片基纤维质量分析：取生产线上不同配方的片基，将片基进行浸泡、洗涤并柔性疏解、分散，用纤维质量分析仪分析纤维质量；
(4)片基浆料组成模型建立：通过分析片基浆料纤维平均长度、外加纤维添加比例与各纤维长度区间占比间关系并建立模型如公式 (2)所示，
Y2＝-0.01-0.0027*X1+0.0050*X2+0.0113*X3+0.0569*X4+0.0245*X5 (2)
公式中，Y2代表纤维长度，X1代表0.20-0.53长度分布区间的纤维占比，X2代表0.53-0.85长度分布区间的纤维占比，X3代表0.85-1.18 长度分布区间的纤维占比，X4代表1.18-1.50长度分布区间的纤维占比，X5代表1.50-长度分布区间的纤维占比；
(5)模型验证及修正：用以上建立的模型对浆料、片基、成品的组成体系进行预测，对比预测值与实际值之间的差异并修正。
进一步的，步骤(1)中，所述纤维质量的测定方法为：取适量浆料用打散器充分疏解，取一定量分散好的待测溶液倒入FQA专用测量塑料杯，设定测量纤维4000根，测量范围在0.07-10mm，按照 FQA操作规程测定各个浆料的纤维长度、长度区间分布数据，每个试样测定5组数据组后取平均值。
进一步的，浆料纤维质量分析指标为：纤维平均长度0.20-0.53、 0.53-0.85、0.85-1.18、1.18-1.50、1.50-mm长度区间占比。
进一步的，步骤(3)中，片基先进行浸泡并撕碎成小块，将其置于烧杯中用磁力搅拌器进行疏解、分散，然后用300目尼龙布进行过滤，以此反复进行几次待洗净片基上面的涂布液，注意转移过程中尽量较少浆料流失。
进一步的，步骤(3)中，片基纤维质量分析指标为：纤维平均长度0.20-0.53、0.53-0.85、0.85-1.18、1.18-1.50、1.50-mm长度区间占比。
进一步的，步骤(5)中，模型验证及修正：先对比分析浆料模型、片基组成浆料模型二者间的差异并修正，然后用该模型对浆料、片基组成体系进行预测，验证模型的科学性和合理性。
本发明另一个目的是提供一种上述方法建立的模型在评价再造烟叶浆料体系组成中的应用。
本发明的有益技术效果是：在本发明的技术方案中，通过对生产线浆料及片基取样并分析外加纤维占比、纤维长度以及各长度区间占比构建出浆料组成模型，且对该应用模型进行反复验证，与常规通过伞形架测定打浆度和纤维湿重用以评价浆料纤维质量和组成相比，本方法多参数、多变量更能精确反映浆料的真实情况，且可以在较短时间内完成测量并根据模型对浆料组成或片基浆料组成间互相推算，对有效提升浆料打浆质量和调控水平，为生产的稳定和高效提供有力保障。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法，步骤为：
(1)浆料纤维质量分析：取生产线上不同配方的浆料用纤维质量分析仪分析纤维质量，测定方法为：取适量浆料用打散器充分疏解，取一定量分散好的待测溶液倒入FQA专用测量塑料杯，设定测量纤维4000根，测量范围在0.07-10mm，按照FQA操作规程测定各个浆料的纤维长度、长度区间分布数据，每个试样测定5组数据组后取平均值；
(2)浆料组成模型建立：通过分析浆料纤维平均长度(纤维平均长度0.20-0.53、0.53-0.85、0.85-1.18、1.18-1.50、1.50-mm)、外加纤维添加比例与各纤维长度区间占比间关系建立模型如公式(1)所示，
Y2＝1.97-0.172*Y1-0.0313*X1+0.0508*X2+0.0286*X3+0.0322*X4+ 0.0246*X5 (1)
Y2表示纤维长度，Y1代表外加纤维的用量，X1代表0.20-0.53长度分布区间的纤维占比，X2代表0.53-0.85长度分布区间的纤维占比， X3代表0.85-1.18长度分布区间的纤维占比，X4代表1.18-1.50长度分布区间的纤维占比，X5代表1.50-长度分布区间的纤维占比；
(3)片基纤维质量分析：取生产线上不同配方的片基，片基先进行浸泡并撕碎成小块，将其置于烧杯中用磁力搅拌器进行疏解、分散，然后用300目尼龙布进行过滤，以此反复进行几次待洗净片基上面的涂布液，注意转移过程中尽量较少浆料流失；
(4)片基浆料组成模型建立：通过分析片基浆料纤维平均长度(纤维平均长度0.20-0.53、0.53-0.85、0.85-1.18、1.18-1.50、1.50-mm)、外加纤维添加比例与各纤维长度区间占比间关系并建立模型如公式 (2)所示，
Y2＝-0.01-0.0027*X1+0.0050*X2+0.0113*X3+0.0569*X4+0.0245*X5 (2)
公式中，Y2代表纤维长度，X1代表0.20-0.53长度分布区间的纤维占比，X2代表0.53-0.85长度分布区间的纤维占比，X3代表0.85-1.18 长度分布区间的纤维占比，X4代表1.18-1.50长度分布区间的纤维占比，X5代表1.50-长度分布区间的纤维占比；
(5)模型验证及修正：先对比分析浆料模型、片基组成浆料模型二者间的差异并修正，然后用该模型对浆料、片基组成体系进行预测，验证模型的科学性和合理性。
实施例2
表1.浆料纤维质量
(1)对表1中浆料纤维质量(外纤用量、纤维长度、纤维长度分布区间)进行回归分析:外纤用量(Y1)与纤维长度分布区间： 0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、 1.50-(X5)之间关系符合：
Y1＝9.5-0.160*X1+0.254*X2+0.147*X3+0.152*X4+0.023*X5， R2＝99.6％，以上指标之间的相关程度较高。
方差分析：
来源 自由度 SS MS F P 显著性
回归 5 72.628 14.526 213.49 0.000 **
残差误差 4 0.272 0.068
合计 9 72.900
查表可知F0.05(5,4)＝6.26，F0.01(5,4)＝15.52，因为F＝213.49 ＞F0.01(5,4)＝15.52，所以外纤用量(Y1)与纤维长度分布区间： 0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、 1.50-(X5)之间具有极其显著的线性关系。
综上，虽然外纤用量(Y1)与纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、 0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、1.50-(X5)之间相关程度较高且具有极其显著的线性关系，可以依据上述模型对浆料体系进行预测和分析，但纤维长度区间分布占比受外纤用量影响较大以外，外纤种类(外纤本身长度)对其影响也较大，因此继续寻找各指标之间的关系。
(2)对表1中浆料纤维质量(外纤用量、纤维长度、纤维长度分布区间)进行回归分析：纤维长度(Y2)与纤维长度分布区间： 0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、 1.50-(X5)之间关系符合：
Y2＝0.34-0.0039*X1+0.0072*X2+0.0034*X3+0.0060*X4+0.0206*X5， R2＝99.2％，以上指标之间的相关程度较高。
方差分析：
来源 自由度 SS MS F P 显著性
回归 5 0.9674 0.1935 93.77 0.000 **
残差误差 4 0.0083 0.0021
合计 9 0.9756
查表可知F0.05(5,4)＝6.26，F0.01(5,4)＝15.52，因为F＝93.77 ＞F0.01(5,4)＝15.52，所以纤维长度(Y2)与纤维长度分布区间： 0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、 1.50-(X5)之间具有极其显著的线性关系。
综上，可以依据上述模型对浆料体系进行预测和分析。
(3)对表1中浆料纤维质量(外纤用量、纤维长度、纤维长度分布区间)进行回归分析:纤维长度(Y2)与外纤用量(Y1)、纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、 1.18-1.50(X4)、1.50-(X5)之间关系符合：
Y2＝1.97-0.172*Y1-0.0313*X1+0.0508*X2+0.0286*X3+0.0322*X4+0 .0246*X5，R2＝100％，以上指标之间的相关程度较高。
方差分析
来源 自由度 SS MS F P 显著性
回归 6 0.9754 0.1626 2012.17 0.000 **
残差误差 3 0.0002 0.0001
合计 9 0.9756
查表可知F0.05(6,3)＝8.94，F0.01(5,4)＝27.91，因为F＝2012.17 ＞F0.01(5,4)＝27.91，所以纤维长度(Y2)与外纤用量(Y1)、纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、 1.18-1.50(X4)、1.50-(X5)之间具有极其显著的线性关系。
Y2＝1.97-0.172*Y1-0.0313*X1+0.0508*X2+0.0286*X3+0.0322*X4+0 .0246*X5，综上，该模型对纤维长度、外纤用量、纤维长度分布区间进行全面分析，可以依据上述模型对浆料体系进行预测和分析。
表2.片基浆料组成纤维质量
对比表1和表2数据可知，浆料的纤维质量与经过洗涤、疏解、分散的片基浆料纤维质量之间存在一定差异，片基的纤维长度下降， 0.20-0.53、0.53-0.85两个长度区间占比增加，1.18-1.50、1.50-两个长度区间占比减少。
(2)对表2中片基浆料组成纤维质量(外纤用量、纤维长度、纤维长度分布区间)进行回归分析：外纤用量(Y1)与纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50 (X4)、1.50-(X5)之间关系符合：
Y1＝2.0-0.130*X1+0.382*X2+0.110*X3+0.431*X4+0.078*X5， R2＝95.3％，以上指标之间的相关程度较高。
方差分析：
来源 自由度 SS MS F P 显著性
回归 5 69.463 13.893 16.17 0.009 **
残差误差 4 3.437 0.859
合计 9 72.900
查表可知F0.05(5,4)＝6.26，F0.01(5,4)＝15.52，因为F＝16.17 ＞F0.01(5,4)＝15.52，所以外纤用量(Y1)与纤维长度分布区间： 0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、 1.50-(X5)之间具有极其显著的线性关系。
同理，虽然外纤用量(Y1)与纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、 0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、1.50-(X5)之间相关程度较高且具有极其显著的线性关系，可以依据上述模型对浆料体系进行预测和分析，但纤维长度区间分布占比受外纤用量影响较大以外，外纤种类(外纤本身长度)对其影响也较大，因此继续寻找各指标之间的关系。
(2)对表2中片基浆料组成纤维质量(外纤用量、纤维长度、纤维长度分布区间)进行回归分析:纤维长度(Y2)与纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50 (X4)、1.50-(X5)之间关系符合：
Y2＝-0.01-0.0027*X1+0.0050*X2+0.0113*X3+0.0569*X4+0.0245*X5， R2＝96.8％，以上指标之间的相关程度较高。
方差分析：
来源 自由度 SS MS F P 显著性
回归 5 1.0682 0.2136 24.41 0.004 **
残差误差 4 0.0350 0.0088
合计 9 1.1032
查表可知F0.05(5,4)＝6.26，F0.01(5,4)＝15.52，因为F＝24.41 ＞F0.01(5,4)＝15.52，所以纤维长度(Y2)与纤维长度分布区间： 0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、 1.50-(X5)之间具有极其显著的线性关系。
综上，可以依据上述模型对片基浆料组成体系进行预测和分析。
(3)对表1中片基浆料组成纤维质量(外纤用量、纤维长度、纤维长度分布区间)进行回归分析:纤维长度(Y2)与外纤用量(Y1)、纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18 (X3)、1.18-1.50(X4)、1.50-(X5)之间关系符合：
Y1＝-0.12+0.0542*Y1+0.0044*X1-0.0157*X2+0.0054*X3+0.0335*X4+0.0203*X5，R2＝97.7％，以上指标之间的相关程度较高。
方差分析
来源 自由度 SS MS F P 显著性
回归 6 1.0783 0.1797 21.66 0.014 **
残差误差 3 0.0249 0.0083
合计 9 1.1032
查表可知F0.05(6,3)＝8.94，F0.01(5,4)＝27.91，因为F0.05(6,3) ＝8.94＜F＝21.66＜F0.01(5,4)＝27.91，所以纤维长度(Y2)与外纤用量(Y1)、纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、 0.85-1.18(X3)、1.18-1.50(X4)、1.50-(X5)之间具有显著的线性关系。
综上，片基浆料组成纤维质量模型与浆料纤维质量模型相比，纤维质量指标间的相关性及显著性均有一定程度下降，这就说明浆料纤维质量模型更能真实反映浆料的原始状态，而片基浆料组成纤维质量由于片基的洗涤、疏解、分散过程中对浆料及纤维造成一定程度的破坏和损失。因此，用于评价片基浆料组成纤维质量的模型应采用：纤维长度(Y2)与纤维长度分布区间模型
Y2＝-0.01-0.0027*X1+0.0050*X2+0.0113*X3+0.0569*X4+0.0245*X5， R2＝96.8％
其中：纤维长度分布区间：0.20-0.53(X1)、0.53-0.85(X2)、0.85-1.18 (X3)、1.18-1.50(X4)、1.50-(X5) 。

Claims (6)

1.一种用于评价再造烟叶浆料体系组成模型的建立方法，其特征在于，步骤为：
(1)浆料纤维质量分析：取生产线上不同配方的浆料用纤维质量分析仪分析纤维质量；
(2)浆料组成模型建立：通过分析浆料纤维平均长度、外加纤维添加比例与各纤维长度区间占比间关系建立模型如公式(1)所示，
Y2＝1.97-0.172*Y1-0.0313*X1+0.0508*X2+0.0286*X3+0.0322*X4+0.0246*X5(1)
Y2表示纤维长度，Y1代表外加纤维的用量，X1代表0.20-0.53长度分布区间的纤维占比，X2代表0.53-0.85长度分布区间的纤维占比，X3代表0.85-1.18长度分布区间的纤维占比，X4代表1.18-1.50长度分布区间的纤维占比，X5代表1.50-长度分布区间的纤维占比；
(3)片基纤维质量分析：取生产线上不同配方的片基，将片基进行浸泡、洗涤并柔性疏解、分散，用纤维质量分析仪分析纤维质量；
(4)片基浆料组成模型建立：通过分析片基浆料纤维平均长度、外加纤维添加比例与各纤维长度区间占比间关系并建立模型如公式(2)所示，
Y2＝-0.01-0.0027*X1+0.0050*X2+0.0113*X3+0.0569*X4+0.0245*X5(2)
公式中，Y2代表纤维长度，X1代表0.20-0.53长度分布区间的纤维占比，X2代表0.53-0.85长度分布区间的纤维占比，X3代表0.85-1.18长度分布区间的纤维占比，X4代表1.18-1.50长度分布区间的纤维占比，X5代表1.50-长度分布区间的纤维占比；
(5)模型验证及修正：用以上建立的模型对浆料、片基、成品的组成体系进行预测，对比预测值与实际值之间的差异并修正。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤(1)中，所述纤维质量的测定方法为：浆料用打散器充分疏解，取一定量分散好的待测溶液倒入FQA专用测量塑料杯，设定测量纤维4000根，测量范围在0.07-10mm，按照FQA操作规程测定各个浆料的纤维长度、长度区间分布数据，每个试样测定5组数据组后取平均值。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，浆料纤维质量分析指标为：纤维平均长度0.20-0.53、0.53-0.85、0.85-1.18、1.18-1.50、1.50-mm长度区间占比。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤(3)中，片基先进行浸泡并撕碎成小块，将其置于烧杯中用磁力搅拌器进行疏解、分散，然后用300目尼龙布进行过滤，以此反复进行几次待洗净片基上面的涂布液，注意转移过程中尽量较少浆料流失。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤(3)中，片基纤维质量分析指标为：纤维平均长度0.20-0.53、0.53-0.85、0.85-1.18、1.18-1.50、1.50-mm长度区间占比。
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤(5)中，模型验证及修正：先对比分析浆料模型、片基组成浆料模型二者间的差异并修正，然后用该模型对浆料、片基组成体系进行预测，验证模型的科学性和合理性。
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