再造烟叶原料常规化学组分的近红外定量分析研究

提出一种基于近红外漫反射快速定量分析再造烟叶原料(废烟片及烟末)的常规化学组分方法,应用傅里叶变换近红外分析仪扫描原料光谱并结合偏最小二乘法,对具有代表性的354个再造烟叶原料建立了近红外光谱同原料烟碱、总糖、还原糖及氯的含量关系模型,并对模型的预测效果、稳定性及重复性进行了评价。结果表明:烟碱、总糖、还原糖及氯模型的校正均方差与预测均方差接近且均较小,模型的相关系数均在0.98以上。烟碱、总糖、还原糖预测平均相对偏差均低于4%,Cl模型预测30个样品的平均绝对偏差为0.04%,预测平均相对偏差6.09%。模型通过内部及外部验证,表明近红外定量分析结果准确、可靠与流动分析法无显著性差异。     

近红外光谱法快速测定烟草中的常规化学成分含量

[目的]探讨近红外光谱法快速测定烟草中的常规化学成分含量.[方法]采用近红外光谱技术,选取单品种样品681个,结合偏最小二乘法(PLS),定量分析了烟草中总氯、烟碱、总钾、总糖、还原糖及总氮含量,并用实际样品对模型进行了验证.[结果]使用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,建立了烟草中6种常规化学成分:总氯、烟碱、总钾,总糖、还原糖及总氮的近红外预测模型.6种组分最佳PLS预测模型的相关系数r分别为0.977 4、0.992 7、0.982 1、0.986 0、099 1和0.975 0.交叉检验的均方差(RMSECV)分别为0.057、0.126、0.160、1.170、0.994和0.127.[结论]所建模型精密度良好,近红外光谱法与行业标准方法所测值不存在显著差异,近红外光谱模型可以快速预测烟草中总氯、烟碱、总钾、总糖、还原糖及总氮的含量.     

贵州复烤片烟中水溶性糖和烟碱近红外速测定量模型的建立

[目的]建立复烤片烟中水溶性糖和烟碱含量的近红外速测定量模型。[方法]基于近红外光谱法,选取各等级片烟样品共284个,使用偏最小二乘法(PLS)建模,定量分析贵州主要产区的复烤片烟中的水溶性糖(总糖、还原糖)和烟碱含量。人工确定光谱区间为9 002.45~4 069.19 cm~(-1),采用一阶导数结合Savitzky-Goly(SG)平滑滤波进行光谱预处理。考察了模型精密度,并将标准方法和近红外方法测得的结果进行了对比。[结果]复烤片烟中的总糖、还原糖、烟碱3种成分预测模型的相关系数r分别为0.996 8、0.987 2、0.9951,交互验证均方差(RMSECV)分别为0.354、0.558、0.067。[结论]模型精密度良好,2种方法不存在显著差异,近红外方法适合烟草中的水溶性糖和烟碱快速定量分析。     

带梗烟叶在线近红外检测模型的建立与应用研究

通过在线采集校正样品,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了带梗烟叶中烟碱和总糖的在线近红外光谱检测模型。与外部比对发现,烟碱和总糖绝对偏差的平均值分别为0.17%和1.25%;相对偏差的平均值分别为7.14%和4.14%;利用在线检测的数据指导配方打叶,能将成品片烟烟碱的变异系数控制在3%以下。表明建立打叶复烤烟叶分选环节的在线近红外检测模型,能够有效地调控和指导原烟的投料,提升成品片烟化学成分的均匀性。     

带梗烟叶在线近红外检测模型的建立与应用研究

通过在线采集校正样品,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了带梗烟叶中烟碱和总糖的在线近红外光谱检测模型。与外部比对发现,烟碱和总糖绝对偏差的平均值分别为0.17%和1.25%;相对偏差的平均值分别为7.14%和4.14%;利用在线检测的数据指导配方打叶,能将成品片烟烟碱的变异系数控制在3%以下。表明建立打叶复烤烟叶分选环节的在线近红外检测模型,能够有效地调控和指导原烟的投料,提升成品片烟化学成分的均匀性。     

茄衣烟叶 7 种化学成分近红外预测模型的建立

【目的】常规化学检测方法检测茄衣烟叶内总氮、钾、总糖、还原糖、总碱、氯和镁等 7 种化学成分含量的过程复杂、费时费力,而近红外光谱技术操作简单、检测快速。旨在建立一种近红外光谱检测模型,对茄衣烟叶内 7 种化学成分的含量实现快速定量分析。【方法】以云南雪茄茄衣烟叶为试材,采用常规化学方法检测茄衣烟叶 7 种化学成分含量,再利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对茄衣烟叶中 7 种化学成分含量及其光谱数据进行近红外模型分析,通过比较模型均方根误差和相关系数确定预测性能最佳的模型。【结果】7种化学成分分别采用原始光谱、一阶导数、一阶导数、原始光谱、原始光谱、一阶导数 + 中值滤波和一阶导数+ 中值滤波预处理方法建立的模型预测效果最佳,最佳主成分数分别为 20、7、4、24、21、9 和 7。7 种模型的训练集相关系数分别为 0.9441、0.8589、0.7664、0.9511、0.9547、0.9031 和 0.8620,交叉验证均方差分别为 0.1288、0.2846、0.0280、0.0096、0.1894、0.2965 和 0.0795;验证集相关系数分别为 0.8958、0.7675、0.7181、0.7928、0.7282、0.8062 和 0.7980,验证集均方差分别为 0.1789、0.3011、0.0324、0.0193、0.3855、0.3990 和 0.0999。模型外部验证结果表明,7 种化学成分预测值与化学值的平均相对标准偏差值皆小于 32%。【结论】利用近红外光谱技术对茄衣烟叶 7 种化学成分含量进行快速定量分析是可行的,该模型对 7 种化学成分含量具有良好的预测效果,可为茄衣烟叶 7 种化学成分含量快速定量分析提供参考。     

近红外光谱技术在线快速检测复烤片烟化学成分应用研究

[目的]实现打叶复烤生产过程中片烟化学成分的在线快速检测。[方法]采集2010年、2011年和2014年具有代表性的烟叶样品的在线近红外光谱,采用主成分马氏距离法和基于蒙特卡洛采样的奇异样本识别方法剔出异常光谱和化学异常样品,建立并优化复烤片烟6种化学成分(总植物碱、总糖、还原糖、总氮、钾和氯)的在线近红外分析模型。[结果]利用偏最小二乘方法建立的定量模型,其决定系数R2均在81%以上。通过模型外部检验发现,样本的近红外预测值与参考值的结果较为一致,氯的平均绝对误差小于0.1%,其他组分的平均相对误差小于5%。[结论]利用在线定量分析模型,可以实现复烤片烟化学成分的在线检测,为后期烟叶醇化、质量评价和配方设计提供数据支撑。     

基于在线光谱模型的打叶复烤均质化研究

为研究基于原烟在线光谱模型的打叶复烤均质化加工效果,选用大模块选后烟叶为试验原料,构建在线光谱模型,校正在线烟碱模型,将原料分别进行基于在线光谱模型和烟碱模型控制下的均质化加工,分析烟叶化学成分和感官评分的变化.结果表明:2种控制方式下,成品烟碱变异系数无显著差异;总糖、还原糖、总氮、钾、氯5个成品化学成分指标中,基于在线光谱模型控制下变异系数分别为2.68％、2.73％、1.36％、5.85％和9.43％,远低于基于在线烟碱模型控制下的4.91％、4.91％、4.56％、8.91％和14.29％.评吸结果表明基于在线光谱模型控制下的感官效果更佳.因此,基于在线光谱模型的打叶复烤均质化加工可以有效提高成品片烟整体均匀性,提升成品片烟的内在品质.     

AOTF-NIR快速检测田间生长烟叶中主要化学成分

应用AOTF-NIR(AOTF-近红外光谱分析技术)建立田间生长烟叶中5种化学成分的快速无损检测方法。以182个样品组成校正集标准样品,采用偏最小二乘回归法建立了近红外光谱信息与各成分含量之间的关联定量校正数学模型,并对30个验证集样品进行预测。预测结果表明:烟碱、总氮、总糖、还原糖、钾的平均预测相对误差分别为3.73%、3.89%、3.78%、2.88%、4.37%。对验证集样品的原始化学值和预测值进行成对数据t测验,检测结果显示,差异不显著,说明建立的数学模型是可用的,该方法分析结果准确可靠,重现性好,方便无损。可用于快速定量检测田间生长烟叶中的烟碱、还原糖、总糖、总氮、钾。     

基于近红外漫反射光谱和化学计量学方法的晒红烟常规化学指标的快速测定

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱仪测定了138个晒红烟样品的近红外光谱,采用化学计量学方法去除7个异常值,运用K–S算法,将131个晒红烟样品分为校正集样品和预测集样品;采用偏最小二乘法,把烟叶光谱值与化学分析法测得的常规化学指标值建立定量模型,定量分析了晒红烟的总氯、总氮、总植物碱、总钾、总糖、还原糖和蛋白质含量;运用光谱预处理方法以及变量筛选方法提高模型的准确性。结果表明,近红外法测定的结果与常规方法测定的结果一致,模型的相关系数均大于0.90,可快速测定晒红烟样品的常规化学指标。