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    近紅外分析技術(shù)在片煙含水率快速檢測中的應(yīng)用

    2012-09-05 07:09:54尹旭1徐其敏1陳清1葛炯2
    中國農(nóng)業(yè)信息 2012年17期
    關(guān)鍵詞:烘箱煙葉校正

    文/ 尹旭1 徐其敏1 陳清1 葛炯2

    水分作為煙葉及其制品的重要組分之一,其含量高低,對煙葉的貯存、運輸、加工性能及其制品的質(zhì)量,都有重要的影響。根據(jù)《打葉煙葉質(zhì)量檢驗》YC/T147-2010,目前打葉復(fù)烤企業(yè)實驗室檢測煙葉制品含水率的標(biāo)準(zhǔn)方法是烘箱干燥法。利用烘箱干燥法檢測煙葉制品含水分具有穩(wěn)定性好精確度較高的優(yōu)點,但它檢測耗時需要2個小時,檢測周期較長,不能快速反饋給生產(chǎn)技術(shù)人員及時指導(dǎo)生產(chǎn),因此烘箱干燥法在打葉復(fù)烤企業(yè)通常作為成品交接的依據(jù)以及其它水分檢測設(shè)備校準(zhǔn)的標(biāo)尺??焖俸嫦浔粦?yīng)用到打葉復(fù)烤企業(yè)實驗室以后,水分檢測耗時30分鐘,明顯縮短檢測周期,通常作為輔助手段快速反饋水分信息,指導(dǎo)生產(chǎn),但仍不能滿足快速檢測的生產(chǎn)需求。部分企業(yè)嘗試了利用微波技術(shù)和紅外技術(shù)檢測水分,但都受到穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的影響,沒有被公認和推廣。目前,利用近紅外分析技術(shù)建立的煙葉常規(guī)化學(xué)成分檢測模型,具有檢測速度快、安全、無污染等優(yōu)點,精確度得到煙草行業(yè)的普遍認可,尤其是在實驗室已得到廣泛的應(yīng)用[1-2]。另外,近紅外分析技術(shù)在快速檢測土壤、醫(yī)藥、面粉、板栗等中的水分也得到了成功應(yīng)用[3-6]。為進一步縮短實驗室檢測煙葉制品含水率的周期,及時反饋信息,指導(dǎo)生產(chǎn),利用近紅外分析技術(shù),標(biāo)定水分檢測模型,實現(xiàn)快速檢測煙葉制品含水率。

    1、近紅外分析技術(shù)的基本原理

    近紅外分析技術(shù)的基礎(chǔ)是近紅外光譜能反映C-H、O-H、N-H、S-H等化學(xué)鍵的信息,它是光譜測量技術(shù)、計算機技術(shù)、化學(xué)計量學(xué)技術(shù)以及基礎(chǔ)測試技術(shù)的有機結(jié)合。近紅外分析技術(shù)是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成或物態(tài)信息與標(biāo)準(zhǔn)或認可的參比方法測得的組成或性質(zhì)數(shù)據(jù)采用化學(xué)計量學(xué)技術(shù)建立校正模型,然后通過對未知樣品光譜的測定和建立的校正模型來快速預(yù)測其組成或性質(zhì)的間接分析方法[7]。

    近紅外技術(shù)檢測煙片含水率原理流程示意圖見圖1,首先收集具有代表性的樣品,組成建立檢測模型所需的校正樣品集合,然后一方面利用烘箱干燥法檢測校正樣品的含水率作為參考值,另一方面利用近紅外光譜儀采集對應(yīng)的校正光譜,接著利用化學(xué)計量學(xué)軟件建立紅外水分檢測模型,最后通過采集待測樣品的近紅外光譜并利用模型預(yù)測待測樣品中的含水率。

    圖1 近紅外技術(shù)檢測葉片含水率示意圖

    2、近紅外分析技術(shù)在成品片煙含水率檢測中的應(yīng)用

    2.1 選用的主要設(shè)備

    Thermo Antaris傅立葉變換近紅外光譜儀,配有積分球漫反射采樣系統(tǒng),InGaAs監(jiān)測器;電子分析天平(精確到0.001);BINDER烘箱(德國制造);BRABENDER快速烘箱(德國制造);粉碎機等

    2.2 校正樣品的制備與測試

    選自2010-2012年烤季的黑龍江、遼寧、吉林、安徽、內(nèi)蒙古、河南、云南、福建、貴州、陜西、湖南、甘肅等十多個產(chǎn)區(qū)的800個樣品作為校正樣品集。用帶3毫米網(wǎng)篩的粉碎機將校正樣品粉碎后,用均分器均分后,裝入兩個密封盒中,一份送往水分檢測室按照行標(biāo)規(guī)定的烘箱法檢測樣品含水率,作為建模參考值;另一份送往近紅外分析室,取煙末約20g置于石英測量杯中,壓平,選用旋轉(zhuǎn)采集方式采集光譜(掃描條件:光譜范圍3800cm -1~10 000 cm-1,分辨率8 cm-1,掃描次數(shù)64次。實驗室溫濕度控制范圍:21℃~23℃,20%~75%。水分檢測和光譜采集同時進行。

    表1 模型參考值與預(yù)測值成對t-檢驗統(tǒng)計表

    2.3 模型的建立與評價

    選擇3960 cm-1~7887 cm-1的譜區(qū),利用偏最小二乘法建立水分模型。為過濾噪聲、提高信噪比并消除基線漂移,采用TQ analyst 8.0的second derivative ,并采取Norris derivative fiter 進行平滑濾波處理,經(jīng)優(yōu)化選用了15個主成分數(shù),最終選取680樣品作為校正樣品,建立水了分檢測模型。發(fā)現(xiàn)含水率的最大值22.61%,最小值8.5%,平均值14.91%,變異系數(shù)0.2471,峰度-1.30,偏度0.1159,四分位數(shù)分別為11.83%和18.25%。模型的相關(guān)系數(shù)(R)=0.9975,預(yù)測均方差(RMSEP)=0.248。

    為了驗正模型的預(yù)測能力另外選取了33個不同產(chǎn)地樣品作為外部比對,通過成對雙樣本t-檢驗發(fā)現(xiàn),單尾和雙尾的p值均明顯大于0.05,則在95%的概率水平下,參考值和模型預(yù)測值沒有顯著性差異,如表1。

    3、應(yīng)用效果

    近紅外技術(shù)在煙葉制品水分檢測中的應(yīng)用實現(xiàn)了水分的快速檢測,檢測過程無需烘烤,無廢氣放出,而且設(shè)備維護簡單。以打葉復(fù)烤行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法檢測的水分值為基準(zhǔn)與目前打葉復(fù)烤實驗室普遍使用的BRABENDER快速烘箱(德國制造)比較,絕對偏差不大于0.2%和0.3%數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2。通過實際生產(chǎn)中取得的1221個不同類型的成品片煙樣品的比對發(fā)現(xiàn)利用近紅外技術(shù)檢測片煙含水率絕對偏差不大于0.2%的概率比快速烘箱的高1.55%,不大于0. 3%的比快速烘箱高1.82%。

    表2 近紅外檢測模型與快速烘箱分析統(tǒng)計表

    通過t-檢驗對兩組絕對偏差組成的成對數(shù)據(jù)進一步分析發(fā)現(xiàn),單尾p值等于0.0581,則在94%的概率的水平下模型預(yù)測值的絕對偏差與快速烘箱的絕對偏差存在顯著性差異,近紅外水分模型預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)方法檢測值之間的絕對偏差更小,如表3。所以,近紅外水分模型比快速烘箱檢測水分更準(zhǔn)。

    表3 水分檢測模型與快速烘箱成對雙樣本t-檢驗分析表

    另外,利用近紅外技術(shù)檢測煙葉制品含水率檢測周期只需2分鐘,比行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法快近2個小時,比快速烘箱快28分鐘,明顯縮短了檢測周期,實現(xiàn)了煙葉含水率的快速檢測。

    [1]張建平,謝雯燕,束茹欣,等. 煙草化學(xué)成分的進紅外快速定量分析研究[J],煙草科技/煙草化學(xué),1993(3):37-38

    [2]蔣錦鋒,李棟,趙明月.煙草主要化學(xué)成分的NIR定量模型傳遞[J].煙草科技[J], 2008(2): 45.

    [3]商淑培,王亞利,洪愛俊,等.利用近紅外光譜分析技術(shù)建立土壤水分含量定標(biāo)方程[J],光譜實驗室,2011(4).

    [4]肖雪,梁瓊麟,王義明,等.近紅外光譜分析技術(shù)在醫(yī)藥領(lǐng)域中的應(yīng)用進展[J],現(xiàn)代儀器,2011(5).

    [5]閆李慧,王金水,金華麗,等.基于近紅外光譜技術(shù)的面粉水分無損檢測模型的建立[j],《現(xiàn)代食品科技》,2011(2).

    [6]劉潔,李小昱,李培武,等.基于近紅外光譜的板栗水分檢測方法[J],農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010(2).

    [7]嚴衍祿,趙龍蓮,韓東海,等.近紅外光譜分析基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京:中國輕工出版社,2005.

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