烤烟烟叶主流烟气中苯酚释放量的差异及其影响因素研究

为了解我国烤烟烟叶卷烟主流烟气中苯酚释放量的差异及其影响因素,选取我国 5 个主产烟区的上、中、下三个部位烤烟烟叶作为试验材料,测定了烟叶化学成分含量和卷烟主流烟气中苯酚释放量,并进行方差分析、相关性分析、多元线性回归分析。在相关性分析基础上,选择与主流烟气中苯酚释放量相关性高的化学成分进行添加试验。结果表明：不同部位烟叶卷烟主流烟气中苯酚释放量为：上部叶>中部叶>下部叶;不同产区间烟叶卷烟主流烟气中苯酚释放量为：黄淮烟区烟叶卷烟苯酚释放量最高,其次为东南烟区,这两者显著高于其余3个烟区。主流烟气中苯酚释放量与烟叶中总糖、还原糖、非挥发性有机酸、环己烷提取物、K/Cl、pH等呈极显著负相关,与烟碱、总生物碱、挥发碱、总氮、氨、游离氨基酸、绿原酸、高级脂肪酸、总茄尼醇呈极显著正相关,与纤维素、莨菪亭、芸香苷显著正相关,与烟叶果胶、醚提物关系不明显。多元逐步回归分析建立了主流烟气中苯酚释放量的回归模型,该模型能够解释80.4%因变量的变化,能较准确的预测主流烟气中的苯酚释放量。添加试验的结果与相关性分析结果表现一致的有蔗糖、葡萄糖、苹果酸、柠檬酸、绿原酸、烟碱和茄尼醇;表现相反的是脯氨酸。     

基于BP神经网络的烤烟外观质量预测模型

【目的】为探究烟叶常规化学成分与各单项外观质量评价指标之间的关系,为外观质量评价的智能精准化发展提供科学依据。【方法】对选取的2017年湖南烟区具有代表性的初烤烟叶样品进行常规化学成分的测量及外观质量评定,通过因子分析法对作为BP神经网络输入变量的常规化学成分进行筛选,分别构建拓扑结构为7-10-1的各单项外观质量指标预测模型。【结果】所选烟叶样品的常规化学成分含量和外观质量得分的统计分析符合正态分布,网络模型对样本的训练结果表明:各个单项外观质量评价指标预测模型中,网络模拟值与实际目标值之间的误差区间在0～0.5范围内的比例均达到60%以上,误差区间在0～1.0范围内的样本比例均达到90%以上,其中成熟度和色度的决定系数达到显著水平;颜色、身份、油分、叶片结构的决定系数达到极显著水平。【结论】基于烟叶常规化学成分含量,利用BP神经网络构建的各项外观质量指标预测模型具有较高的精准性。     

初烤烟叶有机酸对主流烟气有害成分释放量的影响

为了降低卷烟危害性,全面系统地阐述初烤烟叶中化学成分对卷烟主流烟气有害成分释放量的影响,以2014年浓香型主产区烤烟样品为试验材料,采用因子分析和灰色关联法对初烤烟叶有机酸对主流烟气中有害成分释放量的影响进行研究。结果表明:因子分析共提取出草酸、富马酸、苹果酸、柠檬酸、丙二酸、棕榈酸、油酸、十八酸8种代表性有机酸。灰色关联度分析显示草酸、丙二酸、富马酸、苹果酸、柠檬酸5种非挥发性有机酸对烟气7种有害成分(CO、HCN、NNK、NH3、B[a]P、苯酚和巴豆醛)及焦油释放量和卷烟危害性指数的关联度均较高,尤其是草酸对烟气有害成分的危害性指数有较高的关联度;而棕榈酸、油酸、十八酸等高级脂肪酸对烟气7种有害成分及焦油释放量和卷烟危害性指数的关联度相对较低。总体来说,初烤烟叶中有机酸成分中非挥发性有机酸对卷烟主流烟气有害成分的产生有较大影响,而高级脂肪酸对其影响相对较小。     

烤烟颜色特征值对卷烟主流烟气有害成分影响的 BP神经网络构建

为研究初烤烟叶颜色特征值对烟气有害成分的影响,对南阳市属县(市)的174个中部叶C3F等级的烟叶样品进行颜色特征值、卷烟主流烟气有害成分测定,建立BP神经网络模型,对卷烟主流烟气中的有害成分进行分析。结果表明,因分析的6个主因子的累计贡献率达到92.2%,所构建的BP神经网络模型训练样本的真实值与预测值的决定系数均达到了0.97以上,验证样本的主流烟气中CO真实值与预测值的决定系数达到0.934 2外,其余6种有害成分真实值与预测值的决定系数均达到了0.96以上。由此可见,所建立的网络模型的鲁棒性较好,能够在一定程度上用烤烟的颜色特征值来表征卷烟主流烟气中的有害成分含量。     

烤烟型卷烟烟气主要化学成分与感官质量的关系

【目的】探究烤烟型卷烟感官质量与烟气主要化学成分的关系,为烤烟型卷烟生产提供理论依据。【方法】以275份烤烟型卷烟烟气烟碱量、焦油量、一氧化碳量和感官质量得分为研究对象,进行相关分析、通径分析、回归分析、灰色关联分析和典型相关分析。【结果】烤烟型卷烟样品焦油量、一氧化碳量和烟气烟碱量的平均值分别为11.39、12.39和0.96 mg/支,变异系数分别为19.35%、20.02%和21.72%;感官质量指标中杂气的变异系数最大（10.76%）,其余指标的变异系数均小于10.00%。卷烟5项感官质量指标均与烟气一氧化碳量呈极显著负相关（P<0.01,下同）,与烟气烟碱量呈极显著正相关,杂气得分与焦油量呈显著负相关（P<0.05,下同）。通过通径分析,卷烟烟气烟碱量对各项感官质量指标的直接影响和间接影响均较大。通过回归分析,感官质量指标与3种烟气化学成分均有极显著多重线性回归关系。卷烟烟气主要化学成分与香气、谐调、刺激性和余味得分的灰色关联系数排序为焦油量>烟气烟碱量>一氧化碳量,与杂气得分的灰色关联系数表现为烟气烟碱量>焦油量>一氧化碳量。卷烟烟气主要化学成分与感官质量指标的3组典型变量均达显著水平。【结论】烤烟型卷烟烟气烟碱量对感官质量的直接影响较大,焦油量与感官质量指标中的香气、谐调、刺激性和余味关联度较大。在烤烟型卷烟生产中,应协调好烟气主要化学成分与卷烟感官质量的关系,在“降焦减害”的同时,采取措施保持卷烟感官质量的稳定性。     

不同陈化条件对烤烟主流烟气中有害成分及感官质量的影响

【目的】为研究不同陈化条件下烤烟主流烟气中有害成分的变化及与感官质量的关系。【方法】收集五大烟区214份样品,测定了不同陈化时期烤烟主流烟气危害成分,并对感官质量进行评价。【结果】烤烟主流烟气中焦油、烟碱、HCN、NNK的释放量逐渐减少,而CO、巴豆醛含量逐渐增加,B[a]P、苯酚、NH_3呈先增加后减少的变化趋势,且套袋陈化可降低烟碱与NNK的释放量;陈化过程中不同的感官质量指标与主流烟气中有害成分释放有不同程度的相关关系,其中灰色对CO有较大的影响,HCN主要影响因素是烟气浓度和灰色,对NNK主要影响因素是刺激性,对氨主要影响因素是香气量和烟气浓度,对B[a]P主要影响因素是余味,对苯酚主要影响因素是烟气浓度,对巴豆醛主要影响因素是杂气,对烟碱主要影响因素是劲头和刺激性,对焦油主要影响因素是香气质,且在陈化的中后期烟气感官质量大幅度改善,套袋与不套袋处理的感官质量变化趋势相近。【结论】陈化过程中可通过感官质量的评价,间接对烤烟的危害性进行评估。     

典型植烟区烤烟焦油与氢氰酸释放量差异分析

为了分析我国典型区域烤烟不同部位烤烟烟叶氢氰酸和焦油释放量的差异,采集了我国典型植烟区域的60个烤烟样品,运用数理统计方差分析的方法对区域、部位和基因型间的氢氰酸和焦油释放量进行了分析。结果表明,烤烟烟叶焦油和氢氰酸释放量在部位间存在显著差异,且表现为上部叶中部叶下部叶的部位特征;区域、基因型对氢氰酸释放量影响不显著,但是焦油释放量在区域间差异显著,其中以黄淮烟区焦油释放量最高,区域、部位和基因型三因素的相互作用对焦油和氢氰酸释放量的影响不显著。因此,工业企业在原料选择、叶组配方或库存优化等方面兼顾产地和品种因素,可着重考虑原料部位特征。     

卷烟材料参数对细支卷烟主流烟气氢氰酸释放量的影响

为研究细支卷烟主流烟气氢氰酸释放量受不同卷烟材料参数,即卷烟纸透气度(X_1)、接装纸透气度(X_2)、成型纸透气度(X_3)和滤嘴丝束规格(X_4)的影响,运用均匀设计实验制备了不同材料组合的实验卷烟样品,采用二次多项式逐步回归法,建立细支卷烟主流烟气氢氰酸释放量与不同材料参数的数学模型,再对模型进行主效应分析、单因素效应分析、边际效应分析,并进一步开展参数优化和实验验证,明确了以上4种卷烟材料参数对细支卷烟主流烟气中氢氰酸释放量的影响.结果表明:①4种卷烟材料对氢氰酸释放量影响的大小顺序依次为X_2X_4X_1X_3;②接装纸透气度X_2、卷烟纸透气度X_1和滤嘴丝束规格X_4的交互与细支卷烟主流烟气氢氰酸释放量呈负相关,接装纸透气度X_2的平方、成型纸透气度X_3和滤嘴丝束X_4的交互作用与细支卷烟主流烟气氢氰酸释放量呈正相关;③细支卷烟主流烟气氢氰酸释放量较低的材料参数组合为卷烟纸透气度为100 CU、接装纸透气度为800 CU、成型纸透气度为6 000 CU、滤嘴丝束规格为6.0 Y/17000;④与实验组的最低值相比,氢氰酸释放量降低了40.31%.     

基于MINE算法的烤烟含氮化合物与HCN关系分析

为了考察烤烟烟气氢氰酸释放量与烟叶中主要含氮化合物的关系,采集全国主要植烟区域的60份烤烟样品,运用机器学习算法新方法 MINE对氢氰酸与主要含氮化合物之间的关系进行了分析。结果表明:烟气氢氰酸的释放量与烟叶中的含氮化合物关系最为密切,与蛋白质、烟碱、游离氨基酸总量MINE算法关系强度MIC分别达0.396 7、0.403 4和0.352 1,与游离氨基酸中的半胱氨酸、谷氨酸、精氨酸MIC也分别达0.388 7、0.326 3和0.353 7,含氮化合物含量显著影响烟气氢氰酸的释放量。     

打叶复烤各工序对卷烟主流烟气氢氰酸与苯并[a]芘、巴豆醛释放量的影响研究

选择红花大金元B3F、C3F、X2F 烟叶,对打叶复烤各工序卷烟主流烟气氢氰酸、苯并[a]芘和巴豆醛释放量进行研究。结果表明：各工序上部烟叶卷烟样品的HCN释放量最高,下部烟叶的最低,一润工序较处理前较大幅度提高了上部烟叶氢氰酸释放量;二润工序与一润工序相比,下部烟叶苯并[a]芘释放量降低9.36%;复烤工序与二润工序相比,下部烟叶巴豆醛释放量降低14.96%,中部烟叶苯并[a]芘释放量降低17.29%。综合结果,上部烟叶各工序间样品的主流烟气3种物质的变化强度都明显高于下部烟叶。     

打叶复烤各工序对卷烟主流烟气氢氰酸与苯并[a]芘和巴豆醛释放量的影响

选择红花大金元B3F、C3F、X2F烟叶,对打叶复烤各工序卷烟主流烟气氢氰酸、苯并[a]芘和巴豆醛释放量进行研究。结果表明:各工序上部烟叶卷烟样品的HCN释放量最高,下部烟叶的最低,一润工序较处理前较大幅度提高了上部烟叶氢氰酸释放量;二润工序与一润工序相比,下部烟叶苯并[a]芘释放量降低9.36%;复烤工序与二润工序相比,下部烟叶巴豆醛释放量降低14.96%,中部烟叶苯并[a]芘释放量降低17.29%。综合结果,上部烟叶各工序间样品的主流烟气3种物质的变化强度都明显高于下部烟叶。     

烤烟常规化学成分与氢氰酸关系研究

为了明确氢氰酸释放量与烟叶常规化学成分的关系,本研究以全国主要烤烟区域的代表性等级烟叶为材料,运用数理统计相关和回归方法分析了两者之间的关系。结果表明:烟叶中的总氮含量(x_1)、总糖含量(x_2)、钾氯比(x_3)对主流烟气中的氢氰酸释放量(y)有重要影响,回归方程为:y=1.98+120.08x_1+1.50x_2-3.20x_3,其中总氮、总糖含量与氢氰酸释放量呈正相关,钾氯比与氢氰酸释放量呈负相关。因此,在烟叶生产或叶组配方中可通过生产或选择钾氯比高、总氮和总糖含量相对较低的烟叶降低氢氰酸释放量。     

地下水位粒子群优化神经网络组合预测模型

【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM（1,1）模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

不同部位、产地烤烟梗丝主流烟气有害成分释放量分析

为研究烤烟梗丝部位、产地对卷烟主流烟气有害成分释放量的影响,分析了国内6个烤烟主产地上部、中部和下部梗丝样本主流烟气有害成分释放量及危害性指数。结果表明,梗丝部位与梗丝烟气中苯酚和苯并[a]芘(Ba P)的释放量之间没有明显规律性;梗丝部位与梗丝烟气中焦油、一氧化碳(CO)、N-亚硝胺(NNK)和氢氰酸(HCN)释放量之间有着一定的规律性,焦油表现为上部中、下部,一氧化碳表现为上、中部下部,N-亚硝胺大体上表现为上部中部下部,氢氰酸大体上表现为上部中部下部;梗丝部位与梗丝烟气中烟碱、巴豆醛、氨(NH3)的释放量和危害性指数之间规律性明显,均为上部中部下部。不同产地梗丝烟气中有害成分释放量存在一定差异,但未呈现明显的规律性;不同产地梗丝烟气的危害性指数以楚雄、平顶山和重庆较高,南平和郴州较低。     

基于人工神经网络建立橡胶树白粉病预测预报模型

【目的】本研究拟通过神经网络建模来预测橡胶树白粉病病害流行趋势。【方法】采用人类专家综合利用传统经验方法预报病害的相关经验数据作为神经网络的样本,选用误差反向传播神经网络结构,以Adam算法为训练算法,成功训练得到了橡胶树白粉病神经网络预测模型。【结果】其拟合优度达88.11%,田间试验验证的实际符合率为87.88%。【结论】本研究建立的橡胶树白粉病神经网络预测模型在提供防治建议上已具备与橡胶树白粉病专家相当的水平。研究结果为进一步结合互联网通信技术和数据库管理技术,以训练完成的神经网络模型作为预测算法,建立橡胶树白粉病预测预报专家系统、实现橡胶树白粉病害预测预报流程的自动化和智能化奠定了基础。     

BP神经网络模型在烟草烘烤过程中叶温变化预测中的应用

【目的】建立合适的BP神经网络模型,了解散叶烘烤过程中一系列烘烤因素对叶温变化的影响,为烤烟烘烤调制过程中叶温变化研究提供参考。【方法】运用叶温测定仪和温湿度自控仪记录烘烤过程中干球温度、湿球温度、相对湿度及干球温度与叶温的差值,并将此4项指标作为输入变量,叶温作为输出变量,建立一个拓扑结构为4—4-1的BP神经网络模型。【结果】所建立的BP神经网络模型模拟结果很快收敛,预测结果的绝对误差与相对误差小,预测所用的20组数据中相对误差〉1％的有8组数据,相对误差〉2％的有2组数据,相对误差〈1％的有12组数据。【结论】所建立的BP神经网络模型在对烟叶烘烤过程中叶温变化的预测效果较好。     

基于混沌径向基神经网络模型的洪水预测研究

【目的】建立更为理想的洪峰大流量预测模型。【方法】针对目前大部分预测模型对洪峰大流量数值预测结果不太理想的问题,根据自然界中普遍存在的混沌现象,在对洪水系统进行混沌识别的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络(RBF)的预测模型,将实测洪水序列进行相空间重构得到训练样本,利用MATLAB 7.0工具箱确定网络结构。【结果】将所建立的RBF模型用于汾河石滩水文站2004年最大洪水的预测,结果表明,该模型预测结果的合格率、平均相对误差、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe系数(NSC)分别为100%,4.69%,0.9793,4.2260和0.9552,而传统Volterra级数自适应预测模型的分别为93.75%,8.97%,0.9540,10.2632和0.7358,可见RBF模型的预测结果较好,并且对预测洪峰大流量数值取得了较理想的预测效果。【结论】将混沌理论和径向基神经网络结合建立预测模型,作为提高洪水预报精度的一种新尝试,对以后进行洪水预测研究具有一定的参考价值。     

基于BPNN的烤烟褐变程度识别及其分类烟叶质量分析

【目的】建立BP(Back propagation)神经网络(BPNN)自动识别系统，以实现烤烟褐变标准化和量化。【方法】以云烟87上部烟叶为样本，通过扫描获取烟叶颜色等特征信息，建立BP神经网络烤烟褐变程度识别模型，输出判别结果，以人工判别烤烟褐变结果为参考，进行相似度比较。通过外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化分析比对，验证BP神经网络自动识别系统和人工识别结果的精准度。【结果】建立的BP神经网络模型能够精准识别烟叶褐化等级，其识别准确率为98.75%,分级烟叶外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化与人工识别基本一致，两种识别模式无显著性差异(P<0.05),为杂色烟分级提供了客观评价方法，能有效区分不同褐变程度烟叶的可用性。【结论】BP神经网络识别系统对烟叶褐变程度鉴别精准度与人工识别接近，可以利用BP神经网络自动识别系统替代人工识别。     

基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究

【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。