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为了分析不同温度和恒温时间条件下,卷烟料液中糖类成分含量的变化趋势。对不同温度和恒温时间条件下料液中果糖、葡萄糖、蔗糖、麦芽糖和山梨糖醇的含量进行了检测分析。结果表明:(1)在处理温度为60、70℃时,随着恒温时间的增加料液中糖类成分的含量无明显的变化;处理温度为80℃时,果糖、葡萄糖和山梨糖醇含量随着恒温时间的增加而增加,但蔗糖含量下降,麦芽糖含量无明显变化。(2)相同恒温时间下,随着温度的升高料液中的糖类成分含量有较明显的变化。(3)经过加热处理后的料液中的糖类成分含量要高于未经加热处理的料液中的糖类成分含量;山梨糖醇在未加热的样品中未检出,在加热后的样品中都有检出。 相似文献
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外加纤维对再造烟叶物理与常规烟气指标的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对造纸法再造烟叶中加入不同种类纤维,测定了4种样品的物理指标与常规烟气指标,分析了不同纤维对造纸法再造烟叶片基和产品物理与烟气指标。结果表明,外加纤维为漂白针叶木浆时,再造烟叶片基和产品都具有较高的耐破强度、平衡含水率,但是填充值较低;外加纤维为未漂白亚麻浆时,填充值较高,松厚度较好,但是抗张强度、耐破强度和平衡含水率都较低;未漂白阔叶木浆相对漂白阔叶木浆具有较高的填充值、耐破强度、松厚度和平衡含水率,而抗张强度较低;未漂白阔叶木浆相对于漂白阔叶木浆具有较高的总粒相物,焦油和CO释放量。综合各烟气指标,多数指标均较低的是未漂白亚麻浆和漂白阔叶木浆。在保证再造烟叶综合质量的前提下,建议采用多种外加纤相搭配的方式添加,根据产品需要取长补短,试验为企业从外加纤维的角度来满足造纸法再造烟叶不同的物理特性与烟气指标需求提供了技术支撑。 相似文献
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【目的】探究卷烟感官质量与烟气成分、烟支物理质量、化学成分间的相关性,为卷烟的质量控制提供理论依据。【方法】利用某烟草集团4个品牌卷烟的质量常规监督检测数据,以卷烟烟气成分、烟支物理指标和化学成分为考察对象,对3类指标集与感官指标进行简单相关分析和典型相关分析。【结果】烟气指标、卷烟物理指标及化学指标对感官指标均有影响,且存在典型相关关系,综合简单相关分析与典型相关分析结果,发现对卷烟感官指标(香气、杂气、刺激性、余味)影响较大的指标为:烟气焦油量、烟气烟碱量、一氧化碳量、烟气水分、压降、吸阻、质量、硬度、端部落丝量、还原糖、钾含量、氯含量、糖碱比。【结论】生产上要控制卷烟质量,就应重点分析香气、杂气、刺激性、余味与烟气焦油量、烟气烟碱量、一氧化碳量、烟气水分、压降、吸阻、质量、硬度、端部落丝量、还原糖、钾含量、氯含量、糖碱比的相关性。 相似文献
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对某品牌卷烟14个生产厂家5 693个检测样本烟支的8个物理指标应用六西格玛(Six Sigma,6σ)方法分析了质量控制情况。结果显示,有1个指标即烟支含水率是所有厂家均在质量控制范围以内的。有3个指标较多的厂家不在质量控制的范围内,指标分别为烟支的圆周(有8个厂家不在质量控制的范围内)、硬度(有10个厂家不在质量控制的范围内)、长度(有9个厂家不在质量控制的范围内)。有4个指标绝大多数厂家在质量控制的范围内,分别为烟支的端部落丝量、吸阻、重量、含末率。说明六西格玛方法应用于卷烟烟支物理指标质量控制分析中,在理论上是可行的,实践中是成功的。此法为烟草企业在其他方面的质量控制、质量均质性评价提供了借鉴,使企业接近零缺陷的管理处于受控状态,有助于企业质量管理水平的提高,从而增强市场的竞争能力。 相似文献
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云南4个烤烟品种物理和烟气指标的相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
选择云南省11个烟区4个烤烟品种3个部位的烟叶,进行了12个物理指标与7个烟气指标的检测和相关性分析。结果表明,物理指标中CV较大的占41.67%,烟气指标中CV较大的占28.57%,说明物理指标相对于烟气指标波动大,稳定性较差。高度正相关的指标有总粒相物与烟气水分、总粒相物与烟气烟碱量、总粒相物与焦油量、烟气烟碱量与焦油量、烟气烟碱量与烟气pH、拉力与抗张强度;中度正相关的指标有总粒相物与叶片厚度、烟气水分与焦油量、烟气烟碱量与抽吸口数、烟气烟碱量与叶片厚度、含梗率与填充值、拉力与叶质重、叶片厚度与耐破度;中度负相关的指标有焦油量与长宽比、一氧化碳与长宽比、叶质重与填充值。说明各烟气指标间、各物理指标间相关性较大,物理指标与烟气指标间也存在一定的相关性。 相似文献
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选择某烟草集团所有品牌(包括4个品牌)、A品牌、B品牌卷烟为研究对象,测定496个卷烟样本的烟气烟碱量与烟气焦油量,分析这2个指标在3个处理中的相关性,并建立回归方程.结果显示:用烟气烟碱作为因变量、烟气焦油量作为自变量进行同归分析,3个处理的相关系数分别为0.815、0.802、0.742,3个处理的决定系数分别为0.665、0.643、0.55,说明这2个指标在3个处理中相关性较大.所有品牌、A品牌、B品牌的回归方程分别为y=-0.299+0.121x、y=-0.327+0.12 1x、y=-1.079+0.184x,3个回归方程均达到极显著差异,说明可以将这3个回归方程作为比较理想的预测模型. 相似文献