劉華友 周順峰 朱傳才 宋智勇 帥鳴 李軍 彭邱強
摘要?為提高配方打葉時每次備料的原煙內(nèi)部品質(zhì)均勻性,在精選原煙裝框皮帶上安裝在線近紅外光譜儀,實時檢測裝框原煙煙堿含量,采用“分區(qū)域,分區(qū)間”入庫、“大小值煙框搭配”的出庫方式。結(jié)果表明,與采用隨機入庫、出庫方式相比,該方法有效提高了備料原煙的煙堿均勻性,變異系數(shù)降低了50.1%。
關(guān)鍵詞?原煙;NIRS;精選;均質(zhì)化加工
中圖分類號?TS44+3?文獻(xiàn)標(biāo)識碼?A
文章編號?0517-6611(2021)03-0193-03
doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.03.051
Abstract?In?order?to?improve?the?uniformity?of?the?internal?quality?of?the?raw?materials?for?each?preparation?when?the?formula?was?applied,?the?online?nearinfrared?spectrometer?was?installed?on?the?selected?original?cigarette?frame?belt?to?detect?the?nicotine?content?of?the?original?smoke?in?real?time.?The?storage?method?of?“subregional,?interregional”?warehousing,?and?“bigsmall?smoke?frame?matching”?was?used.?Compared?with?the?random?storage?and?delivery?methods,?this?method?effectively?improved?the?nicotine?uniformity?of?the?raw?materials?prepared?and?reduced?the?coefficient?of?variation?by?50.1%.
Key?words?Raw?tobacco;NIRS;Selection;Homogenization?processing
打葉復(fù)烤后的成品片煙經(jīng)過醇化、制絲等工藝后成為直接用于成品的煙絲,因此打葉復(fù)烤后的成品片煙不僅需要體現(xiàn)出功能性的風(fēng)格特征,而且還需要具有良好的產(chǎn)品一致性和穩(wěn)定性,化學(xué)成分含量是評價成品片煙內(nèi)部品質(zhì)的指標(biāo)[1]?。在原煙復(fù)烤過程中控制其化學(xué)成分含量,使化學(xué)成分含量一致是均質(zhì)化加工的關(guān)鍵步驟[2]?。
近紅外光(NIR)是介于紫外-可見光和中紅外光之間的一種電磁波,其波長范圍為780~2?526?nm,反映含氫基團X—H(如C—H、N—H、O—H等)振動的倍頻和合頻吸收,適用于含氫基團有機物質(zhì)(如煙草的煙堿、總糖和還原糖)的檢測[3-5]?。近紅外光譜技術(shù)與傳統(tǒng)檢測方法相比具有簡單、快速、實時、高效等優(yōu)點,適用于過程分析和在線分析,是質(zhì)量控制的理想手段,其在煙草行業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛[6-8]?。
目前配方打葉或者單等級打葉時在原煙進(jìn)入打葉復(fù)烤之前皮帶上安裝在線近紅外檢測其化學(xué)值,根據(jù)均質(zhì)化加工算法實現(xiàn)均質(zhì)化加工,以平庫為例的云南煙葉復(fù)烤有限公司瀘西復(fù)烤廠[9]?、山東煙葉復(fù)烤有限公司諸城復(fù)烤廠[10]?等、以高架庫為例的華環(huán)國際煙草有限公司[11]?等,不管是平庫模式還是高架庫模式,該方法可以控制一個庫容的原煙化學(xué)值均勻一致,在庫與庫之間原煙化學(xué)值卻沒有辦法使其均勻一致。如何使整個批次庫與庫之間的原煙化學(xué)值保持均勻一致是該研究的重要內(nèi)容之一。筆者采用在線近紅外光譜儀檢測精選后的煙葉,然后按著一定的算法進(jìn)行入選后原煙庫,在投料時按照一定的規(guī)則出庫進(jìn)行備料,這樣確保每次備料的各等級原煙化學(xué)值均勻一致。
1?材料與方法
1.1?材料與儀器
1.1.1?試驗材料。試驗原煙入庫時間為2018年,原等級為C2F,產(chǎn)地為湖南省永州市。
1.1.2?主要儀器。ARMOR?711在線近紅外光譜儀(德國Carl?Zeiss公司),PDA陣列無可移動部件,光源為50?W/12?V鹵素?zé)簦ㄥ兘穑?,有效檢測光斑直徑30?mm,信噪比小于104,掃描速度為45條光譜/s,波長范圍為800~2?500?nm。
1.2?均質(zhì)化調(diào)控方法
環(huán)型線精選后的各批次煙葉經(jīng)過在線近紅外光譜儀檢測后裝入煙框,當(dāng)煙框裝滿后計算該煙框的化學(xué)值均值,然后按照均質(zhì)化算法規(guī)則入庫,打葉復(fù)烤備料時各批次原煙按照一定的規(guī)則出庫進(jìn)行備料。
1.3?算法流程
1.3.1?選后原煙庫區(qū)間劃分。
將選后原煙庫分成n個區(qū)域,每個區(qū)域按照化學(xué)值的大小再分成化學(xué)值大區(qū)間和化學(xué)值小區(qū)間。例如,將選后原煙庫劃分成3個區(qū)域,例如A、B、C?3個區(qū)域,每個區(qū)間再分成化學(xué)值大區(qū)間和化學(xué)值小區(qū)間A(AX、AD)、B(BX、BD)和C(CX、CD),如圖1所示。
1.3.2?入庫規(guī)則。
(1)每個批次最開始裝滿的n框原煙分別安裝順序進(jìn)入n個區(qū)域中的大區(qū)間,如分成3個區(qū)域,那么前面3框分別進(jìn)入3個區(qū)域中的AD、BD和CD區(qū)間。
(2)計算n個區(qū)域的中所有煙框化學(xué)值的平均值,記為Ymean,計算公式如下:
式中,n為該批次中所有煙框數(shù)量,yi為第i框原煙化學(xué)值。
(3)當(dāng)?shù)趈框裝滿之后,該框標(biāo)記為Uj,其中j>n。
(4)分別計算n個區(qū)域的煙箱數(shù)量Kp,p=1,2,…,n。
(5)計算n個區(qū)域中煙箱數(shù)量的極差e:
式中,max(Kp)為煙框數(shù)量最多的區(qū)域,min(Kp)為煙箱數(shù)量最少的區(qū)域。
(6)計算n個區(qū)域中各區(qū)域中煙框化學(xué)值總和Tp。
(7)如果e>2,找出最小煙箱數(shù)對應(yīng)的區(qū)域Kp,min,Uj進(jìn)入?yún)^(qū)域Kp,min,如果Uj對應(yīng)的化學(xué)值Q>Ymean,Uj進(jìn)入Kp,min區(qū)域的大值區(qū)間,否則進(jìn)入Kp,min區(qū)域的小值區(qū)間。
如果e≤2,Uj進(jìn)入N個區(qū)域中化學(xué)值總和最小的區(qū)域Tp,min,?如果Uj對應(yīng)的化學(xué)值Q>Ymean,Uj進(jìn)入Tp,min區(qū)域的大值區(qū)間,否則進(jìn)入Tp,min區(qū)域的小值區(qū)間。
1.3.3?出庫規(guī)則。
當(dāng)生產(chǎn)備料時,該批次每次出庫數(shù)量為C時,那么區(qū)域Kp中大值區(qū)間和小值區(qū)間各出C/2框,按順序?qū)⑺袇^(qū)域的煙框出完。
2?結(jié)果與分析
2.1?調(diào)控指標(biāo)的選擇?表1為在線近紅外模型中的外部驗證結(jié)果,根據(jù)表1中的結(jié)果篩選出最大的調(diào)控指標(biāo)(RWB)。
式中,yi,actual為第i樣品參考方法的測定值,i,actual為驗證集所有樣本參考方法測定值的平均值,yi,predicted為驗證集預(yù)測過程中第i樣品的預(yù)測值,n為驗證集的樣品數(shù)。
2.2?選后煙葉入庫
2.2.1?選后煙葉檢測。
選后等級C2FA1所有煙框數(shù)量為1?660個,煙堿含量為(2.372±0.227)%,變異系數(shù)為9.587%。C2FA1等級煙框煙堿含量如圖2所示。
2.2.2?選后原煙庫區(qū)間劃分。
將選后等級C2FA1的原煙庫分A、B、C?3個區(qū)域,然后再將A區(qū)域分成大值區(qū)間AD和小值區(qū)間AX,同理將B區(qū)域分成BD、BX區(qū)間,C區(qū)域分成CD、CX區(qū)間。圖3b為該等級入原煙庫后個區(qū)間的煙堿含量均值,其中AD區(qū)間的煙堿含量均值為2.486%,AX區(qū)間的煙堿均值為2.272%,BD區(qū)間煙堿含量均值為2.479%,BX區(qū)間煙堿含量均值為2.262%,CD區(qū)間煙堿含量均值為2.483%,CX區(qū)間煙堿含量均值為2.251%。A區(qū)域煙堿含量均值為2.379%,B區(qū)域煙堿含量均值2.371%,C區(qū)域煙堿含量均值為2.367%。
圖3a為各區(qū)間煙框數(shù)量,其中AD區(qū)間的煙箱數(shù)量為275個,AX區(qū)間的煙箱數(shù)量為277個,BD區(qū)間的煙箱數(shù)量為276個,BX區(qū)間的煙箱數(shù)量為277個,CD區(qū)間的煙箱數(shù)量為278個,CX區(qū)間的煙箱數(shù)量為276個。
從圖3可以看出,每個區(qū)間的煙箱數(shù)量非常接近,極值不大于3,且每個大區(qū)域的煙堿含量均值幾乎相等,各大值區(qū)間的煙堿均值幾乎相等,各小值區(qū)間的煙堿含量均值幾乎相等。
2.3?出庫?生產(chǎn)投料時,C2FA1每次按照10框出庫拉到備料車間,各區(qū)域的大值區(qū)間和小值區(qū)間各出50%即5框,每個區(qū)間最后不足5框的當(dāng)作尾料。對均質(zhì)化出庫方式和隨機出庫方式進(jìn)行對比,結(jié)果見表2。從表2可以看出,采用均質(zhì)化出庫煙堿含量的變異系數(shù)較非均質(zhì)化出庫方式降低了50.1%。圖4為2種出庫方式煙堿含量均值的比較。
3?結(jié)論
采用“分區(qū)域,分區(qū)間”的均質(zhì)化入庫方式,出庫時大小值區(qū)間煙框搭配出庫,該均質(zhì)化調(diào)控方式可以有效提高備料原煙煙堿均勻性,降低煙堿含量的變異系數(shù)。
利用在線近紅外光譜儀檢測選后原煙每框煙堿含量,可以節(jié)省人工取樣和化學(xué)檢測的人工成本和時間成本,符合節(jié)能減排的理念。
參考文獻(xiàn)
[1] 王發(fā)勇,張春磊,喻紹新,等.全程實現(xiàn)打葉復(fù)烤均質(zhì)化加工的研究進(jìn)展[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,46(12):11-13,16.
[2]?陰耕云,徐世濤,侯讀成,等.以化學(xué)指標(biāo)衡量打葉復(fù)烤片煙均質(zhì)性的初步研究[C]//中國煙草學(xué)會工業(yè)專業(yè)委員會.中國煙草學(xué)會工業(yè)專業(yè)委員會煙草工藝學(xué)術(shù)研討會論文集.北京:中國煙草學(xué)會,2010:5.
[3]?褚小立.化學(xué)計量學(xué)方法與分子光譜分析技術(shù)[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2011.
[4]?陸婉珍.現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)[M].2版.北京:中國石化出版社,2006.
[5]?陸婉珍.近紅外光譜儀器[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2010.
[6]?胡蕓,劉娜,姬厚偉,等.近紅外光譜技術(shù)在線快速檢測復(fù)烤片煙化學(xué)成分應(yīng)用研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,45(19):78-80,83.
[7]?張薇薇,馮興榮,肖靜,等.近紅外在線檢測技術(shù)在煙草行業(yè)中的最新應(yīng)用[J].重慶與世界(學(xué)術(shù)版),2015,32(12):33-36.
[8]?楊凱,劉鵬,王維妙,等.原煙在線近紅外光譜模型轉(zhuǎn)移研究[J].中國煙草學(xué)報,2012,18(6):27-31.
[9]?王獻(xiàn)友,孟昭文,李屹,等.關(guān)于煙葉配方打葉均質(zhì)化控制的應(yīng)用研究[J].科技視界,2018(1):18-20,65.
[10]?劉鵬,隋相軍,楊松泉,等.基于打葉復(fù)烤原煙在線近紅外光譜異常點判斷方法的研究[J].青島農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,34(1):18-21.
[11]?尹旭,徐其敏,陳清,等.帶梗煙葉在線近紅外檢測模型的建立與應(yīng)用研究[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報,2016,28(1):64-67.