卷煙葉組化學(xué)成分分析及與配方維護(hù)的關(guān)系

楊 超，萬里興，楊盛剛，黃錫娟，丁根勝，黃新民，袁洪流，劉舒暢，惠建權(quán)

貴州中煙工業(yè)有限責(zé)任公司，貴陽市開發(fā)大道96號 550009

卷煙葉組配方設(shè)計(jì)與維護(hù)目前多根據(jù)感官及經(jīng)驗(yàn)的判斷，缺乏內(nèi)在化學(xué)成分與感官質(zhì)量的關(guān)聯(lián)對應(yīng)。在葉組配方維護(hù)設(shè)計(jì)中最重要的是能夠平衡協(xié)調(diào)組成煙葉的各種內(nèi)在化學(xué)成分［1］，最大限度地保持配方的穩(wěn)定性和相似性。因此，能否將煙葉中重要的化學(xué)成分進(jìn)行歸納量化并與感官質(zhì)量相關(guān)聯(lián)顯得尤為必要。目前，較多統(tǒng)計(jì)方法已在煙葉質(zhì)量評價(jià)中得到了應(yīng)用［2-9］。作者已對不同牌號卷煙煙葉化學(xué)成分差異及化學(xué)成分的提取表征進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)各牌號卷煙配方均有一條對應(yīng)的化學(xué)成分因子綜合得分曲線，曲線的上、下半部分與感官質(zhì)量關(guān)系密切，并將該結(jié)論在日常卷煙配方維護(hù)中進(jìn)行了驗(yàn)證［10］。以該研究為基礎(chǔ)，選取貴州中煙工業(yè)有限責(zé)任公司2017年卷煙產(chǎn)品A（15 萬箱產(chǎn)量，包含13 個(gè)葉組配方的煙葉原料），考察9 個(gè)煙葉常規(guī)煙葉化學(xué)成分指標(biāo)，以SPSS19.0 軟件為工具，通過因子分析、曲線擬合、距離相關(guān)分析、聚類分析統(tǒng)計(jì)方法對各維護(hù)配方葉組煙葉化學(xué)成分進(jìn)行分析，以進(jìn)一步完善卷煙產(chǎn)品葉組配方維護(hù)的評價(jià)方式。

1 材料與方法

1.1 材料

貴州中煙2017年產(chǎn)品卷煙A，共計(jì)15 萬箱產(chǎn)量，包含13 個(gè)葉組配方（A1～A13），其中A1、A2、A3、A4為已執(zhí)行正式配方，其余為待執(zhí)行配方。

1.2 方法

煙葉化學(xué)成分分析檢測方式，感官質(zhì)量評價(jià)方法同文獻(xiàn)［10］。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

運(yùn)用因子分析、距離相關(guān)分析、聚類分析法對煙葉化學(xué)成分指標(biāo)進(jìn)行分析和評價(jià)［11］。

2 結(jié)果與討論

2.1 配方葉組化學(xué)成分及感官質(zhì)量分析

卷煙A 13 個(gè)維護(hù)配方葉組的常規(guī)化學(xué)成分分析結(jié)果和感官質(zhì)量評價(jià)結(jié)果分別見表1 和表2，因每個(gè)配方都為擬定的正式維護(hù)配方，故各配方香氣風(fēng)格及感官質(zhì)量水平都較為一致，僅個(gè)別感官指標(biāo)存在細(xì)微差異。其中A1 為卷煙A 初始配方，A2、A3、A4 為已執(zhí)行正式配方，其余為待執(zhí)行維護(hù)配方。

由表1 可知，各維護(hù)配方葉組煙葉總糖含量在24%～26%之間，還原糖含量在21%～24%之間，總植物堿在2.1%～2.3%之間，氯含量均在0.5%～0.6%之間，總氮含量在2.0%～2.1%之間，鉀含量在2.0%～2.2%之間，糖氮比在12～14 之間，氮堿比在0.9～1.0 之間，糖堿比在11～13 之間。從變異系數(shù)來看，各維護(hù)配方的氯含量和糖堿比變異稍大，總氮含量、總糖含量、還原糖含量變異較小。且維護(hù)配方間各化學(xué)成分變異系數(shù)均小于5%，說明維護(hù)配方間葉組整體常規(guī)化學(xué)成分均較為一致。

表1 13 個(gè)卷煙維護(hù)配方葉組的化學(xué)成分分析結(jié)果Tab.1 Chemical components in blended tobacco of 13 maintained cigarette blends

表2 13 個(gè)卷煙維護(hù)配方葉組的感官評價(jià)結(jié)果Tab.2 Results of sensory evaluation of blended tobacco of 13 maintained cigarette blends

2.2 配方葉組化學(xué)成分因子分析

葉組化學(xué)成分因子分析是指通過該方法將配方葉組中的各等級煙葉化學(xué)成分指標(biāo)，共9 個(gè)變量x1（總糖）、x2（還原糖）、x3（氯）、x4（總植物堿）、x5（總氮）、x6（鉀）、x7（糖氮比）、x8（氮堿比）、x9（糖堿比），提取成 5 個(gè)因子 F1、F2、F3、F4、F5，即用較少變量來代替初始較多變量進(jìn)行的分析?，F(xiàn)以A1 配方葉組示例分析。

首先對葉組化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行KMO 和Bartlett 球度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，KMO 值為0.676，在0.5～1.0 之間，表明適合做因子分析；Bartlett 檢驗(yàn)的卡方值為257.546，相伴概率為0.000，小于0.05，認(rèn)為各變量之間顯著相關(guān)，適合做因子分析。

A1 配方葉組化學(xué)成分相關(guān)矩陣R 的特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率見表3。A1 化學(xué)成分因子載荷矩陣見表4。由表3 和表4 可知，當(dāng)提取因子個(gè)數(shù)為5 時(shí)，5 個(gè)因子累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)99.16%，能夠解釋原始變量99%以上的信息。其中，第1 個(gè)因子與總糖、還原糖、氯有較大的正載荷值，貢獻(xiàn)率為49.91%。第2 個(gè)因子與糖氮比和總氮有較大的正載荷值，貢獻(xiàn)率為27.81%。第3 個(gè)因子與糖堿比有較大的正載荷值，貢獻(xiàn)率為13.03%。第4 個(gè)因子反映了總植物堿的信息，貢獻(xiàn)率為6.49%。第5個(gè)因子反映信息較少，貢獻(xiàn)率為1.92%。

表3 A1 配方葉組化學(xué)成分相關(guān)矩陣R 的特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率Tab.3 Characteristic value, contribution rate and accumulative contribution rate of relative matrix R of chemical components in blended tobacco for cigarette blend A1

表4 A1 配方葉組化學(xué)成分因子載荷矩陣Tab.4 Factor loading matrix of chemical components in blended tobacco for cigarette blend A1

以A1 葉組20 個(gè)等級煙葉9 種化學(xué)成分的得分系數(shù)矩陣，計(jì)算因子 1（F1）、因子 2（F2）、因子 3（F3）、因子4（F4）、因子5（F5）得分?jǐn)?shù)學(xué)模型如下：

用表3 中5 個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)率，建立該卷煙基于常規(guī)化學(xué)成分的綜合得分?jǐn)?shù)學(xué)模型［10］：即綜合得分F=0.499F1+0.278F2+0.130F3+0.065F4+0.019F5，然后計(jì)算得到該配方葉組中每個(gè)等級煙葉的綜合得分，見表5。

通過上述統(tǒng)計(jì)方法，對其他維護(hù)配方葉組進(jìn)行分析，檢驗(yàn)結(jié)果及累積貢獻(xiàn)率見表6?？芍總€(gè)配方的各變量之間顯著相關(guān)，適合做因子分析。且5 個(gè)因子累積貢獻(xiàn)率都達(dá)98%以上，說明對各維護(hù)配方葉組化學(xué)成分能夠較好地進(jìn)行因子分析。

表5 A1 配方葉組化學(xué)成分因子得分Tab.5 Factor score of chemical components in blended tobacco for cigarette blend A1

表6 各配方葉組KMO 檢驗(yàn)、Bartlett 球度檢驗(yàn)和累積貢獻(xiàn)率Tab.6 KMO test, Bartlett's test and accumulative contribution rate of blended tobacco for each cigarette blend

在得到各維護(hù)配方葉組5 個(gè)主因子的得分系數(shù)后，建立各配方葉組基于常規(guī)化學(xué)成分的綜合得分?jǐn)?shù)學(xué)模型，計(jì)算出各配方葉組中每個(gè)等級煙葉的綜合得分，由低到高將綜合得分進(jìn)行排列，見表7。

表7 各配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分Tab.7 Comprehensive scores of factors of chemical components in blended tobacco for each cigarette blend

2.3 配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分曲線擬合

為合理描述各配方葉組因子綜合得分的線性或非線性規(guī)律，利用曲線估計(jì)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行回歸分析。統(tǒng)計(jì)得出多項(xiàng)式三次函數(shù)在各配方葉組的擬合優(yōu)度都最高，存在明顯的回歸關(guān)系，見表8。根據(jù)級數(shù)展開原理，選擇六次函數(shù)多項(xiàng)式模型對因子得分曲線進(jìn)行擬合，R2均達(dá)到0.97 以上，擬合優(yōu)度更佳［10］。13 個(gè)維護(hù)配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分六次函數(shù)多項(xiàng)式曲線的R2值及多項(xiàng)式方程見表9。

2.4 配方葉組因子綜合得分距離相關(guān)分析

距離相關(guān)分析是對觀測量之間或變量之間相似或不相似程度的一種測量［11］。本研究中選擇距離相關(guān)分析中的不相似性測量方式以歐氏距離平方作為統(tǒng)計(jì)量對13 個(gè)配方葉組的化學(xué)成分因子綜合得分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，即結(jié)果的歐氏距離平方值越大，兩者差異程度越高，結(jié)果見表10。

A1 配方為初始配方，從不相似矩陣表可看出該配方與 A3、A2、A13、A10 配方葉組不相似性最小 ，歐 氏 距離平 方 依次 為 0.112、0.208、0.211、0.234；與A8、A7 配方葉組不相似性最大，歐氏距離平方分別為1.542、1.557。A13 為15 萬箱最終維護(hù)配方，該配方與A10、A1、A3、A11 配方葉組不相似性最小，歐氏距離平方依次為0.178、0.211、0.273、0.273；與A7、A8 配方葉組不相似性最大，歐氏距離平方分別為0.966、0.950。A2 配方為維護(hù)配方葉組中感官質(zhì)量最優(yōu)配方，該配方與A3、A1、A10、A13 配方葉組不相似性最小，歐氏距離平方依次為0.092、0.208、0.309、0.382；與A8、A7 配方葉組不相似性最大，歐氏距離平方分別為1.530、1.528。通過以上分析，如從保證配方穩(wěn)定一致性及提升感官品質(zhì)角度考慮，A10 及A13 配方葉組為卷煙A 適宜維護(hù)配方，A7、A8 配方葉組為卷煙A 欠適宜維護(hù)配方。在原料儲備充分的情況下，可將A7、A8 兩個(gè)配方作為欠適宜配方，在配方維護(hù)時(shí)依據(jù)實(shí)際情況，直接過渡到之后的A10 或A13 配方葉組，而不是按照以往卷煙葉組配方維護(hù)工作中小比例、逐步替代的思路進(jìn)行。

表8 各配方葉組三次函數(shù)模型R2值、F 檢驗(yàn)值、相伴概率Tab.8 Values of cubic function model R2, F test and probability of blended tobacco for each cigarette blend

表9 各配方葉組六次函數(shù)模型R2值和六次函數(shù)多項(xiàng)式方程Tab.9 R2 value of sextic function model and sextic polynomial equation of blended tobacco for each cigarette blend

表10 配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分的歐氏距離平方值Tab.10 Squared Euclidean distance of comprehensive scores of chemical component factors of blended tobacco for each cigarette blend

圖1、圖2 為A1、A2 配方與其他維護(hù)配方的因子綜合得分多項(xiàng)式曲線圖。從圖1 來看，A1 與A3配方曲線最為相似；與A13 較為相似；與A7 配方差異較大，表現(xiàn)為曲線上半部分更偏離y 軸，下半部分更靠近y 軸。感官評吸結(jié)果見表2，4 個(gè)配方的整體感官質(zhì)量基本處在同一水平，A7 配方煙氣厚實(shí)及滿足感微有提升，香氣質(zhì)感微有下降。圖2中，A2 與A3 配方最為接近，曲線點(diǎn)與趨勢基本一致；與A8 配方差異較大。3 個(gè)配方整體感官質(zhì)量處在同一水平，A8 配方香氣質(zhì)感微有下降。配方葉組的化學(xué)成分因子綜合得分相似性分析結(jié)果與卷煙感官質(zhì)量對應(yīng)較好。

圖1 A1 配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分函數(shù)多項(xiàng)式曲線圖Fig.1 Curves of polynomial function of comprehensive score of chemical component factors of blended tobacco for cigarette brand A1

圖2 A2 配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分函數(shù)多項(xiàng)式曲線圖Fig.2 Curves of polynomial function of comprehensive score of chemical component factors of blended tobacco for cigarette brand A2

2.5 配方葉組因子綜合得分聚類分析

圖3 卷煙A 各配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分平均連接（組間）樹狀圖Fig.3 Dendrogram between groups for comprehensive scores of chemical component factors of blended tobacco for cigarette brand A

選擇Q 型聚類方式對卷煙A 的13 個(gè)配方葉組的化學(xué)成分因子綜合得分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)［11］，為詳細(xì)比較出配方葉組間相互的差異程度，將聚類范圍設(shè)定為 2 類～12 類。13 個(gè)配方葉組在聚為 2 類～12 類的歸屬情況見圖 3。在分為 2 類時(shí)，A1、A2、A3、A10、A13 配方葉組聚集為一類，A4、A5、A6、A7、A8、A9、A11、A12 配方葉組聚集為另一類；在分為3 類時(shí)，A1、A2、A3、A10、A13 配方葉組聚集為一類，A4、A5、A6、A7、A8 配方葉組聚集為一類，A9、A11、A12 配方葉組聚集為另一類；以此類推，在分為12 類時(shí)，僅A7、A8 兩個(gè)配方葉組聚集為一類，其余配方葉組都單獨(dú)作為一類，即13 個(gè)配方葉組中A7 與A8 的相似程度最高。因此，13 個(gè)維護(hù)配方，其間相似程度的高低排序?yàn)椋篈7 和A8、A5 和A6、A4 和 A5 和 A6、A11 和 A12、A2 和 A3、A1 和A2 和 A3、（A4 與 A5 與 A6）和（A7 與 A8）、A9 和（A11 與 A12）、（A10 與 A13）和（A1 與 A2 與 A3）、（A9 與 A11 與 A12）和（A4 與 A5 與 A6 與 A7 與A8）、（A1 與 A2 與 A3 與 A10 與 A13）和其余 8 個(gè)維護(hù)配方。即從配方一致性角度來說，A7、A8 兩個(gè)配方之間最為接近，A5、A6、A4 三個(gè)配方之間較為接近，而 A4、A5、A6、A7、A8、A9、A11、A12 與A1、A2、A3、A10、A13 配方間差異稍大。

圖4 為不同牌號（1A、1B、1C、1D、1E、1F、1G依次為文獻(xiàn)［10］中研究的卷煙牌號A、B、C、D、E、F、G）間化學(xué)成分因子綜合得分的聚類分析樹狀圖。從圖4 可以看出，除卷煙牌號1E 與卷煙A 部分配方葉組在最初期聚為一類外，其余卷煙牌號均與卷煙A 的各配方葉組差異較大，未聚集為一類，能夠說明卷煙A 內(nèi)各維護(hù)配方葉組之間的相似程度大于不同卷煙牌號，且不同卷煙牌號間差異也更為明顯。

圖4 不同卷煙配方化學(xué)成分因子綜合得分平均連接（組間）樹狀圖Fig.4 Dendrogram between groups for comprehensive scores of chemical component factors of blended tobacco for each cigarette brand

由上述分析可知，在理想狀況下，葉組配方調(diào)整后，可以初始配方為聚類依據(jù)，如后續(xù)配方能與初始配方聚集在一類，即可認(rèn)為更加接近原配方?；虍?dāng)一個(gè)配方經(jīng)過多次維護(hù)，等級變換已超過100%或更多時(shí)，后續(xù)維護(hù)配方的化學(xué)成分因子綜合得分聚類應(yīng)當(dāng)能夠與初始配方聚集為一類，而不是單獨(dú)一類，或者與其他維護(hù)配方一類，這樣理論上可以保持該葉組配方化學(xué)成分品質(zhì)的穩(wěn)定性和初始特征。

3 結(jié)論

（1）卷煙A 的 13 個(gè)維護(hù)配方葉組的5 個(gè)因子累積貢獻(xiàn)率均達(dá)98%以上，說明因子分析后能夠有效保證數(shù)據(jù)的原始信息及后續(xù)分析的可靠性。以六次函數(shù)多項(xiàng)式模型對各維護(hù)配方葉組因子綜合得分曲線進(jìn)行擬合，回歸效果理想（R2＞0.97），各配方葉組均可作出一條與化學(xué)成分因子綜合得分分布十分接近的回歸曲線。該曲線可作為各配方化學(xué)成分的數(shù)據(jù)表達(dá)形式，定量反映出配方的感官品質(zhì)水平。這與以往配方感官評價(jià)中的語言性定性描述不同，可進(jìn)行數(shù)據(jù)定量和便于配方維護(hù)后期的評價(jià)追溯。

（2）在得到各配方葉組的因子分析綜合得分后，提出了依據(jù)距離相關(guān)分析判斷各維護(hù)配方間差異大小的方法。該方法能夠明確維護(hù)配方間的具體差異程度，即可在作者已開展研究的各項(xiàng)化學(xué)成分水平范圍內(nèi)，對維護(hù)配方間的適宜程度進(jìn)行直觀比較和判斷。

（3）將配方葉組化學(xué)成分因子綜合得分進(jìn)行聚類分析，可作為判斷維護(hù)配方與初始配方間相似程度的一種方法。如當(dāng)一個(gè)配方葉組經(jīng)過多次維護(hù)，后續(xù)的維護(hù)配方的化學(xué)成分因子綜合得分聚類如能夠與初始配方聚集為一類，而不是單獨(dú)一類，或者與其他維護(hù)配方一類，那么理論上可認(rèn)為在該卷煙品牌維護(hù)的長期過程中，其配方葉組化學(xué)成分品質(zhì)的穩(wěn)定性和初始特征得到了保持。