響應(yīng)曲面法在CTD烘梗絲工藝參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用

趙靜芬，李堅，李日南，鄒克興，張旭升，朱靜

（廣西中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心，廣西南寧530001）

響應(yīng)曲面法在CTD烘梗絲工藝參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用

趙靜芬，李堅，李日南，鄒克興，張旭升，朱靜

（廣西中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心，廣西南寧530001）

在單因素試驗的基礎(chǔ)上，利用響應(yīng)曲面法的中心復合表面設(shè)計，對CTD烘梗絲工藝參數(shù)進行優(yōu)化分析。選擇PG溫度、PG流量、PG含氧量作為優(yōu)化因素，研究各因素的不同水平對烘梗絲出口含水率均值的影響；選擇HT蒸汽流量、物料流量作為優(yōu)化因素，研究各因素的不同水平對烘梗絲出口含水率標準偏差的影響。通過響應(yīng)曲面分析得到烘梗絲的最優(yōu)條件為PG溫度200℃，PG流量21 500 m3/h，PG含氧量2.21%，HT蒸汽流量391.6 m3/h，物料流量3 428 kg/h；在此條件下，烘后梗絲含水率CPK值可達到1.21。

響應(yīng)曲面法；CTD；梗絲；優(yōu)化

含水率是煙草制絲加工工藝中的重要檢測和控制參數(shù)之一，特別是關(guān)鍵加工工序——加料和烘絲等重要工藝點，必須對煙絲（梗絲）含水率進行嚴格控制才能保證煙絲（梗絲）的加工品質(zhì)。南寧卷煙廠制梗絲生產(chǎn)線采用意大利COMAS公司的CTD氣流干燥設(shè)備進行梗絲膨脹烘干，該設(shè)備在使用過程中存在烘后梗絲含水率波動較大的問題，表現(xiàn)為含水率CPK值[1]偏低，一般在0.7～0.9，明顯低于生產(chǎn)過程其他工藝點的控制水平，不符合工廠精益生產(chǎn)的要求。

響應(yīng)曲面分析法（Response surface methodology，RSM）是一種優(yōu)化工藝條件的有效方法，可檢查響應(yīng)變量與一系列試驗變量之間的關(guān)系，確定試驗因素及其交互作用在工藝過程中對指標響應(yīng)值的影響，精確地表述因素和響應(yīng)值之間的關(guān)系[2-4]。將響應(yīng)曲面分析法應(yīng)用于烘梗絲工藝的研究中，更有利于表述和研究各因素對含水率CPK值的影響，為提高烘梗絲出口含水率的控制穩(wěn)定性、提升梗絲品質(zhì)提供準確的試驗數(shù)據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料和儀器

材料：一類烤煙型卷煙葉組所用的配方梗絲，廣西中煙南寧卷煙廠提供。

儀器：CTD型烘梗絲機，意大利COMAS公司產(chǎn)品；TM710e型在線紅外水分儀，NDC紅外技術(shù)公司產(chǎn)品。

1.2 試驗方法

利用單因素方差分析、等方差檢驗等分析方法分別找出影響烘后梗絲含水率均值和標準偏差的烘梗絲工藝參數(shù)，然后針對含水率均值和標準偏差分別利用響應(yīng)曲面法設(shè)計試驗進行工藝參數(shù)優(yōu)化。

式中：M——工藝標準規(guī)定的中心值；

T——2倍允差；X——數(shù)據(jù)的平均值；σ——數(shù)據(jù)的標準偏差。

1.3 針對含水率均值的響應(yīng)面優(yōu)化試驗設(shè)計

中心復合表面設(shè)計（CCF）因素水平見表1。

表1 中心復合表面設(shè)計（CCF）因素水平

應(yīng)用Minitab軟件，采用中心復合表面設(shè)計方法，在前期單因素試驗的基礎(chǔ)上，對影響烘梗絲出口含水率均值的主要工藝條件進行試驗設(shè)計，同時進行局部控制，使其他非關(guān)鍵因素保持一致。

1.4 針對含水率標準偏差的響應(yīng)面優(yōu)化試驗設(shè)計

試驗因素與水平設(shè)計見表2。

表2 試驗因素與水平設(shè)計

應(yīng)用Minitab軟件，采用中心復合表面設(shè)計方法，在前期單因素試驗的基礎(chǔ)上，對影響烘梗絲出口含水率標準偏差的主要工藝條件進行設(shè)計，同時進行局部控制，使其他非關(guān)鍵因素保持一致。

2 結(jié)果與分析

2.1 含水率均值的試驗結(jié)果分析

2.1.1 模型的擬合

響應(yīng)曲面CCF設(shè)計及試驗結(jié)果見表3。

表3 響應(yīng)曲面CCF設(shè)計及試驗結(jié)果

中心復合表面設(shè)計二次模型方差分析見表4。

表4 中心復合表面設(shè)計二次模型方差分析

由表4可看出，回歸F值為9.25，多元相關(guān)系數(shù)R2=89.28，預測R2=59.53，調(diào)整R2=79.62，說明模型對試驗實際情況擬合較好；p=0.001（p＜0.05視為模型擬合顯著），表明該模型高度顯著，可用來進行響應(yīng)值的預測，試驗設(shè)計方案正確。

二次模型回歸方程系數(shù)顯著性檢驗見表5。

表5 二次模型回歸方程系數(shù)顯著性檢驗

由表5表明，因素A對含水率均值的線性效應(yīng)極顯著，因素B，C對含水率均值的線性效應(yīng)顯著；因素B2，C2對含水率均值的曲面效應(yīng)極顯著，因素A2對含水率均值的曲面效應(yīng)不顯著；因素AB，AC，BC對含水率均值的交互影響不顯著。說明3個因素均不同程度地對響應(yīng)值產(chǎn)生顯著或極顯著的影響，試驗設(shè)計的因素選擇是成功的。

將未達到顯著水平的因素剔除，將其平方和及自由度并入剩余項，進行第2次方差分析，以提高檢驗的精確度。

第2次方差分析見表6

表6 第2次方差分析

第2次方差分析，回歸F值為14.25，多元相關(guān)系數(shù)R2=83.58，預測R2=61.72，調(diào)整R2=77.71，說明模型對試驗實際情況擬合較好；p＜0.000 1，表明該模型高度顯著，可用來進行響應(yīng)值的預測。根據(jù)模型失擬性分析p=0.278＞0.05，說明該模型無失擬。

第2次回歸方程系數(shù)顯著性檢驗見表7。

表7 第2次回歸方程系數(shù)顯著性檢驗

由表7分析表明，模型回歸及保留的各因素項均達到顯著水平，說明含水率均值與試驗因素之間存在極顯著的回歸關(guān)系，其優(yōu)化的回歸方程為：

Y=12.178 3-0.345A+0.151B-0.163C-

0.656 3B2+0.523 8C2.

2.1.2 響應(yīng)曲面圖與等值線圖的分析

通過響應(yīng)曲面圖與等值線圖對任意2個因素對含水率均值的交互影響進行分析與評價，以確定最佳因素水平范圍。

PG流量和PG含氧量對CTD出口含水率均值交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）見圖1。

圖1PG流量和PG含氧量對CTD出口含水率均值交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）

圖1 顯示了PG溫度為220℃時，PG流量和PG含氧量對CTD出口含水率均值的交互影響。在PG流量不變的條件下，隨著PG含氧量的增加，含水率均值出現(xiàn)先降低后升高的趨勢。在PG含氧量不變的條件下，隨著PG流量的增加，含水率均值先升高后降低。

PG溫度和PG含氧量對CTD出口含水率均值交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）見圖2。

圖2PG溫度和PG含氧量對CTD出口含水率均值交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）

圖2 顯示了PG流量為22 000 m3/h時，PG溫度和PG含氧量對CTD出口含水率均值的交互影響。在PG溫度不變的條件下，隨著PG含氧量的逐漸增加，含水率均值出現(xiàn)先降低后升高的趨勢。在PG含氧量不變的條件下，隨著PG溫度的升高，含水率均值出現(xiàn)降低的趨勢。

PG溫度和PG流量對CTD出口含水率均值交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）見圖3。

圖3顯示了PG含氧量為2.5%時，PG溫度和PG流量對CTD出口含水率均值的交互影響。在PG溫度不變的條件下，隨著PG流量的逐漸增加，含水率均值出現(xiàn)先升高后降低的趨勢。在PG流量不變的條件下，隨著PG溫度的升高，含水率均值出現(xiàn)降低的趨勢。

使用響應(yīng)優(yōu)化器直接計算最優(yōu)解。

含水率均值試驗的響應(yīng)優(yōu)化器計算結(jié)果見圖4。

由圖4可知，當PG溫度200℃，PG含氧量2.21%，PG流量21 500 m3/h時，含水率均值可達到12.0%。在此基礎(chǔ)上進行試驗驗證，實測含水率均值為12.02%。

2.2 含水率標準偏差的試驗結(jié)果分析

2.2.1 模型的擬合

圖3 PG溫度和PG流量對CTD出口含水率均值交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）

圖4 含水率均值試驗的響應(yīng)優(yōu)化器計算結(jié)果

試驗設(shè)計及結(jié)果見表8，二次模型方差分析見表9。

表8 試驗設(shè)計及結(jié)果

表9 二次模型方差分析

由表9可以看出，回歸F值為73.57，多元相關(guān)系數(shù)R2=98.13，預測R2=89.44，調(diào)整R2=96.80，說明模型對試驗實際情況擬合較好；p＜0.000 1（p＜0.05視為模型擬合顯著），表明該模型高度顯著，可用來進行響應(yīng)值的預測，試驗設(shè)計方案正確。

二次模型回歸系數(shù)顯著性檢驗見表10。

表10 二次模型回歸系數(shù)顯著性檢驗

由表10分析表明，模型回歸的各因素項均達到顯著水平，說明含水率標準偏差與試驗因素之間存在極顯著的回歸關(guān)系，其回歸方程為：

Y'=0.186 069+0.030 833A'+0.020 333B'+

0.021 259A'2+0.017 759B'2-0.006 25A'B'.

2.2.2 響應(yīng)曲面圖與等值線圖的分析

物料流量和HT蒸汽流量對CTD出口含水率標準偏差交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）見圖5。

圖5 物料流量和HT蒸汽流量對CTD出口含水率標準偏差交互影響的等值線圖（a）和曲面圖（b）

由圖5可以看出，確實存在1個區(qū)域可以使含水率標準偏差達到最小。

由Minitab軟件得到優(yōu)化條件的處理，確定最優(yōu)工藝條件為HT蒸汽流量391.6 m3/h，物料流量3 428 kg/h，理論計算CTD出口含水率標準偏差達到0.156%。在此基礎(chǔ)上進行試驗驗證，實測含水率標準偏差為0.158%。

結(jié)合烘梗絲出口含水率均值的數(shù)據(jù)，計算可得CPK值為1.21。

3 結(jié)論

通過響應(yīng)曲面試驗設(shè)計方法，分別考查了PG溫度、PG流量、PG含氧量對CTD烘梗絲出口含水率均值的影響，以及HT蒸汽流量、物料流量對CTD烘梗絲出口含水率標準偏差的影響。二次方程的模

型回歸極顯著，且失擬性檢驗不顯著，說明通過本試驗所建立的二次回歸方程成功地反映了所考查各因素與響應(yīng)值之間的相關(guān)性，試驗設(shè)計科學合理。CTD烘梗絲的最佳工藝條件為PG溫度200℃，PG流量21 500 m3/h，PG含氧量2.21%，HT蒸汽流量391.6 m3/h，物料流量3 428 kg/h；在此條件下，烘后梗絲含水率CPK值為1.21。

[1]李衛(wèi)紅.質(zhì)量統(tǒng)計技術(shù)[M].北京：中國計量出版社，2006：45-82.

[2]馬林，何楨.六西格瑪管理[M].北京：中國人民大學出版社，2003：359-365.

[3]陳魁.試驗設(shè)計與分析[M].北京：清華大學出版社，1996：94-180.

[4]馬逢時.六西格瑪管理統(tǒng)計指南——MINITAB使用指導[M].北京：中國人民大學出版社，2011：475-488.◇

第6期（總第433期）農(nóng)產(chǎn)品加工No.6 2017年6月Farm Products ProcessingJun.

Response Surface Methodology as an Approach for Optimization of CTD Drying Process of Cut Stem

ZHAO Jingfen，LI Jian，LI Ri'nan，ZOU Kexing，ZHANG Xusheng，ZHU Jing
（Technology Center，Guangxi Tobacco Industry Limited Liability Company，Nanning，Guangxi 530001，China）

Response surface methodology（RSM）based on a central composite face-centered design（CCF）is applied for the optimization of CTD drying process of cut stem.In RSM analysis，the pairwise interactive effects of PG temperature，PG flow，oxygen level，on the yield of the mean and the HT steam flow，inlet cut stem flowon the yield of the standard deviation of outlet moisture are examined.Results show that the optimal values of the above parameters are determined as follows：PG temperature 200℃，PG flow 21 500 m3/h，oxygen level 2.21%，HT steam flow 391.6 m3/h and inlet cut stem flow 3 428 kg/h.Under the optimized conditions，the experimental CPK value of outlet moisture is 1.21.

response surface methodology；CTD；cut stem；optimization

TS412

A

10.16693/j.cnki.1671-9646（X）.2017.06.008

1671-9646（2017）06a-0028-05

文章編號：1671-9646（2017）06a-0024-04

2017-05-09

趙靜芬（1985—），女，碩士，工程師，研究方向為煙草加工工藝技術(shù)。

超聲波輔助燕麥多酚提取