煙葉烘烤過程干燥模型的建立與評價

魏碩，李生棟，譚方利，王建安，吳文信，李宏光，方明，宋朝鵬*

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煙葉烘烤過程干燥模型的建立與評價

魏碩1，李生棟1，譚方利2，王建安1，吳文信2，李宏光2，方明2，宋朝鵬1*

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草學(xué)院，河南鄭州 450002；2.湖南省煙草公司郴州市公司，湖南郴州 423000)

2015—2016年，以湖南省桂陽煙區(qū)烤煙品種K326、云煙87、云煙85中部葉為試驗材料進行烘烤試驗，選取Newton/Lewis、Henderson and Papis、Wang and Singh、Logarithmic、Page 5種干燥模型，通過回歸分析法對烘烤過程中水分比進行模型擬合，并研究烘烤過程中煙葉水分變化與干燥速率。結(jié)果表明：2015年烤煙中部葉烘烤過程中的水分比均呈下降趨勢，煙葉干燥速率隨煙葉干基含水率的下降而下降；Wang and Singh模型可較好地描述并擬合烤煙中部葉烘烤過程中的水分比變化，K326、云煙87、云煙85的模型擬合決定系數(shù)2分別為0.995 9、0.987 8、0.989 2；采用線性回歸法，以2016年烤煙中部葉水分比實測值和Wang and Singh模型理論預(yù)測值對模型進行驗證，線性回歸決定系數(shù)2分別為0.969 4、0.971 5、0.965 8。Wang and Singh模型在常規(guī)烘烤條件下具有較好的驗證效果，可為湖南桂陽煙區(qū)不同品種中部葉烘烤過程中水分變化提供描述和預(yù)測。

烤煙；干燥模型；Wang and Singh模型；預(yù)測

煙草及制品的精準化、智能化烘烤研究已取得了系列成果，徐秀紅等[1]創(chuàng)新集成“8點式精準密集烘烤工藝”，可提高煙葉產(chǎn)質(zhì)量和煙葉可用性；許威等[2]運用干燥學(xué)原理和煙葉特征特性建立煙葉烘烤分階段等速干燥模型，實現(xiàn)了對煙葉烘烤時間的精準控制；段史江等[3]運用圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等建立了煙葉形態(tài)及水分含量的精確估測機制；汪健等[4]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對煙葉烘烤過程葉溫進行模擬預(yù)測，結(jié)果顯示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對煙葉烘烤期葉溫變化具有良好的預(yù)測效果；許冰洋等[5–6]對烤煙、白肋煙不同干燥方式葉絲孔隙結(jié)構(gòu)進行研究，并從干燥動力學(xué)層面為煙草葉絲干燥模型的建立與評價提供方法依據(jù)；黃鋒等[7–8]在煙葉復(fù)烤階段引入干燥模型在片煙增濕與干燥研究中，結(jié)果表明Midilli模型對片煙吸濕和干燥過程擬合效果最佳，并指出模型動力學(xué)參數(shù)與區(qū)間內(nèi)水分變化時間具有良好的規(guī)律性，模型擬合效果最佳，可運用模型干燥動力學(xué)參數(shù)評價混合片煙干燥特性。為準確描述、預(yù)測烘烤過程中煙葉水分含量的變化規(guī)律與干燥特點，筆者運用干燥動力學(xué)模型對烤煙中部葉烘烤過程中水分比進行擬合分析，研究煙葉水分變化與干燥速率，以篩選煙葉烘烤過程最適干燥模型，為實際烘烤過程煙葉水分的預(yù)測與烘烤工藝的制定提供試驗數(shù)據(jù)和理論依據(jù)。

1　材料與方法

1.1材料

烤煙品種K326、云煙87、云煙85中部葉第9~11位葉。

1.2試驗設(shè)計與測定方法

1.2.1試驗設(shè)計

試驗于2015—2016年在湖南省桂陽縣梧桐村進行。煙田土壤肥力中等?？緹煼N植行距120 cm、株距50 cm，均按照當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)烤煙生產(chǎn)技術(shù)規(guī)范進行管理。煙葉采收參照宮長榮等[9]煙葉成熟標準，按葉位采收適熟煙葉。在標準五連體氣流上升式密集烤房(3層，裝煙室規(guī)格8 m×2.7 m×3.6 m)中采用常規(guī)三段式烘烤工藝進行烘烤[9]，掛桿裝煙，裝煙密度70 kg/m3。在烤房底層取樣，自烤房點火起，每6 h取樣1次，直至煙筋全干停止。每次取樣隨機選取4桿煙葉，每桿5片，單桿重復(fù)取樣不超過3次，每次取樣共20片；樣品濕基含水率采用烘箱法[10]測定。

1.2.2測定項目及方法

煙葉烘烤過程的水分含量采用水分比()[11]表示，即干燥條件下物料的相對水分剩余率，=(M–e)/(0–e)。

式中：0為初始干基含水率(g/g)；e為干燥達到平衡時的干基含水率(g/g)；M為取樣時刻的干基含水率(g/g)。

在干燥理論中，通常認為物料中絕干物質(zhì)的質(zhì)量是恒定不變的，因此引入干基含水率(M)對煙葉烘烤過程中水分變化進行描述，M、干燥速率()參照文獻[12–13]計算。

1.2.3干燥模型的選擇

選取5種干燥模型(表1)，分別對2015年烘烤試驗煙葉水分比數(shù)據(jù)進行擬合。

表1　干燥模型

表示烘烤時長(h)；為干燥速度常數(shù)；、、分別表示干燥常數(shù)。

1.3數(shù)據(jù)分析

采用Excel 2010對試驗數(shù)據(jù)進行整理、作圖；使用SPSS 23.0回歸分析進行數(shù)據(jù)處理，將數(shù)學(xué)方程與試驗數(shù)據(jù)進行擬合；數(shù)學(xué)模型的擬合優(yōu)度由2(決定系數(shù))、(誤差平方和)、(均方根誤差)和2(卡方檢驗值)[8,12–14]來表示，2越大，、、2值越小，則說明方程擬合度越準確，數(shù)據(jù)預(yù)測越成功。

2　結(jié)果與分析

2.1烘烤過程中煙葉水分比的變化

煙葉烘烤過程中的水分比變化如圖1所示。在烘烤過程中，煙葉水分比逐漸下降，但品種間有較明顯的差異。烘烤0~6 h階段，品種間煙葉水分比變化差異小，在12~54、72~114 h階段，K326水分比大于云煙87和云煙85，在54~66 h階段，K326與云煙85水分比相差小且均大于云煙87；云煙85烘烤過程中，在6~12、36~84 h階段，水分比大于云煙87，在18~30 h，兩者水分比相差??；煙葉水分比在烘烤120 h之后穩(wěn)定在相對較低的水平。

烘烤時間/h

2.2烘烤過程中煙葉干燥速率的變化

煙葉干燥速率列于表2。烘烤過程中，煙葉干燥速率隨煙葉干基含水率的降低而減小。由表2可知，煙葉烘烤過程中干基含水率大于等于4.0 g/g 時，平均干燥速率最大，干基含水率為4.0~1.0 g/g時，平均干燥速率次之，干基含水率小于1.0 g/g之后，平均干燥速率最小。在干基含水率大于等于4.0 g/g時，云煙87平均干燥速率最大，在干基含水率4.0~1.0 g/g時，仍以云煙87平均干燥速率最大，烘烤至煙葉干基含水率小于1.0 g/g之后，不同品種平均干燥速率相差小。

表2　烤煙烘烤過程干基含水率與平均干燥速率

2.3煙葉干燥的數(shù)學(xué)模型及驗證

采用回歸分析法，對2015年不同烤煙品種烘烤水分比數(shù)據(jù)進行模型擬合，確定不同模型的干燥常數(shù)并計算模型擬合優(yōu)度，結(jié)果列于表3。對比不同干燥模型擬合優(yōu)度值可知，K326、云煙87、云煙85品種的Wang and Singh模型決定系數(shù)(2)分別為0.995 9、0.987 8、0.989 2，高于其他模型統(tǒng)計值，且值、2值和值均小于其他模型統(tǒng)計值，表明Wang and Singh模型可更好地描述、擬合不同品種中部葉烘烤過程中煙葉水分比變化。

以Wang and Singh模型水分比預(yù)測值為橫軸，2016年煙葉烘烤試驗樣品水分比實測值為縱軸，建立直角坐標系并進行線性擬合，對煙葉烘烤模型進行驗證。驗證結(jié)果(圖2)表明，K326、云煙87、云煙85品種烘烤過程中煙葉水分比實測值與預(yù)測值線性擬合決定系數(shù)(2)分別為0.969 4、0.971 5、0.965 8，表明Wang and Singh模型具有較好的驗證效果，可為烘烤過程中煙葉水分比變化提供精準描述與預(yù)測。

表3　煙葉烘烤過程干燥模型參數(shù)及擬合優(yōu)度

圖2　煙葉干燥模型預(yù)測值與實測值

3　討論

烘烤過程中，煙葉水分含量隨烘烤時長的增加而減少[9]，煙葉前期失水少、失水速率慢，中期失水多、失水速率快，后期失水少、失水速率慢[19–21]。本研究結(jié)果表明，煙葉干燥速率隨煙葉干基含水率的下降而下降，且在煙葉干基含水率大于4.0 g/g時，煙葉失水速率最高，而此時烘烤時長多集中于6~18 h，這與宮長榮等[19–20]、趙銘欽等[21]的研究結(jié)果存在差異，有可能是由于煙葉葉表存在附著水或煙葉自由水比例較高引起的[22]，也可能是煙葉烘烤過程中采用提前間歇式控水、排濕等靈活操作所造成的[23–26]。

Wang and Singh模型可對郴州桂陽煙區(qū)K326、云煙87、云煙85中部葉烘烤過程中水分比變化進行較好描述和預(yù)測，這與遲飛等[23]研究烘烤過程煙葉水分規(guī)律呈logstic曲線變化規(guī)律有所不同，且與許威等[2]烘烤過程中分階段等速干燥模型存在一定的差異，這可能是由于煙葉產(chǎn)區(qū)、品種、烘烤工藝、模型的選擇與連續(xù)性等問題[27]引起的。

試驗誤差、樣本容量及不同年份間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合因素的影響，對烘烤過程煙葉干燥模型的建立會帶來一定的局限性，導(dǎo)致模型對新樣本的預(yù)測能力下降。此外，熱風(fēng)干燥過程的煙葉烘烤，不同溫度、濕度、風(fēng)速等工藝操作對烘烤過程中煙葉干燥起到重要作用[9,21,27]，且不同品種、部位、產(chǎn)區(qū)之間鮮煙營養(yǎng)素質(zhì)的差異直接決定煙葉烘烤特性，從而使模型適用范圍受到局限[28]。從根本上來說，烘烤過程中煙葉干燥情況直接取決于煙葉自身烘烤特性、采裝煙特點及烘烤工藝等因素，僅依據(jù)品種因素建立煙葉烘烤干燥模型必然存在一定局限性，后續(xù)研究應(yīng)逐漸綜合多種因素對烘烤過程中煙葉干燥的影響，建立適應(yīng)范圍更廣的煙葉烘烤模型。

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六是成功組織了北京市第八屆商業(yè)服務(wù)業(yè)技能大賽（中式烹調(diào)師）比賽。來自全聚德、便宜坊、東來順、華天等近60家餐飲企業(yè)的551名選手參加了比拼，通過初賽、復(fù)賽、決賽層層選拔，最終產(chǎn)生金牌獎9名、銀牌獎14名、銅牌獎23名、優(yōu)秀組織獎11家企業(yè)。

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責(zé)任編輯：羅慧敏

英文編輯：羅維

Modeling and evaluation of tobacco drying during bulk curing process

WEI Shuo1, LI Shengdong1, TAN Fangli2, WANG Jianan1, WU Wenxin2, LI Hongguang2, FANG Ming2, SONG Zhaopeng1*

(1.College of Tobacco, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China; 2.Chenzhou Company of Hunan Tobacco Company, Chenzhou, Hunan 423000, China)

From 2015 to 2016, drying test was conducted on flue–cured tobacco varieties K326, Yunyan87, Yunyan85 using drying models Newton/Lewis, Henderson and Papis, Wang and Singh,Logarithmic and Page in Wutong village of Guiyang, Hunan moisture ratio during the curing process were fitted to drying models through regression analysis method and the change of moisture content in tobacco leaves and the drying rate were explored. Results showed that the moisture ratio of the middle leaves of different flue cured tobacco varieties in 2015 showed a decreasing trend during the curing process, and the water drying rate decreased with the decrease of dry basis moisture content; Wang and Singh model had better fitted the experimental data and could well describe the moisture ratio in different varieties during bulk curing process (2respectively were 0.995 9, 0.987 8, 0.989 2 for varieties K326, Yunyan87, Yunyan85); the linear regression method was used to verify the model by compare measured values of moisture ratio for middle tobacco leaves in 2016 with Wang and Singh model predicted values, the result showed that Wang and Singh model has good validation results (linear regression2respectively were 0.969 4, 0.971 5, 0.965 8). It can be seen that the Wang and Singh model has good validation results and can provide good description and prediction for the moisture ratio change in tobacco middle leaves during ordinary bulk curing process of different tobacco varieties in Guiyang, Hunan.

flue–cured tobacco; drying model; Wang and Singh model; prediction

10.13331/j.cnki.jhau.2017.03.005

S572.092

A

1007-1032(2017)03-0252-05

2016–12–15

2017–04–15

湖南省煙草公司郴州市公司項目(201543100094001)

魏碩(1991—)，男，河南南陽人，碩士研究生，主要從事煙草調(diào)制加工研究，weishuo006@163.com；

，宋朝鵬，博士，副教授，主要從事煙草調(diào)制與加工研究，ycszp@163.com

投稿網(wǎng)址：http://xb.hunau.edu.cn