依托近紅外光技術的原煙煙堿配比模型探究

章榮燕 李睿 趙一君 文斌 曹騰 郭清 吳昊

摘要：打葉復烤原煙收儲環(huán)節(jié)的煙堿值準確采集對實現(xiàn)配方均質化加工極其重要，目前主流技術是通過近紅外檢測進行煙堿值的初步獲取。本文主要利用近紅外技術（驗室傅立葉變換近紅外光譜儀）建立原煙煙堿的配比模型，對樣品進行光譜掃描，分析檢測煙葉上、中部位的煙堿值，對于實驗室檢測數據，得到同等級煙葉通過自動收儲系統(tǒng)在線檢測得到的煙堿含量數據差異更加顯著的結果。

關鍵詞：近紅外光技術;原煙煙堿;配比模型

一、近紅外光譜技術簡述

近紅外區(qū)主要劃分為近紅外短波（780～1100nm）和近紅外長波（1100～2526nm）兩個區(qū)域。近紅外光譜主要是由于分子振動的非諧振性使分子振動從基態(tài)向高能級躍遷時產生的，記錄的主要是含氫基團 C-H、O-H、N-H、S-H、P-H 等振動的倍頻和合頻吸收[1]。不同基團（如甲基、亞甲基、苯環(huán)等）或同一基團在不同化學環(huán)境中的近紅外吸收波長與強度都有明顯差別。所以近紅外光譜具有豐富的結構和組成信息，非常適合用于碳氫有機物質的組成性質測量。

目前，近紅外光譜技術已經成為我國的一項新型質量檢測與產地追蹤技術，與傳統(tǒng)分析技術相比，近紅外光譜技術具備容易獲得的可見區(qū)光譜信號，同時擁有紅外區(qū)豐富的分析信息量，具有檢測速度快、精準度高、不受化學污染、方便實現(xiàn)在線監(jiān)控的特點，檢測時只需要對被檢測樣品進行一次近紅外光譜技術就能同時完成多項指標的檢測，是當前檢測技術的首選[2]。

二、不同部位煙堿含量分析

不同部位的煙葉煙堿含量在線檢測數據不同區(qū)間分布統(tǒng)計結果，中部煙葉測試等級煙堿含量在 2.0%-2.5%區(qū)間分布占比最大，平均占比為 31.39%，其余數據以此區(qū)間為中心呈近似正態(tài)分布，與實驗室抽檢數據分布情況較為一致，且數據量遠遠高于實驗室抽檢方法，分布統(tǒng)計可進一步細化分區(qū);上部煙葉煙堿含量在 3.0%-3.5%區(qū)間分布占比最大，平均占比 28%，其余數據以此區(qū)間為中心呈近似正態(tài)分布。各等級檢測數據在各區(qū)間分布存在差異，但總體上未出現(xiàn)大量數據向單個區(qū)域集中的情況，自動收儲系統(tǒng)在線近紅外化學檢測數據與實驗室 1%比例抽檢數據從均勻性、分布上一致性趨勢顯著，且數據完整性較好，無數據煙框占比低于 5%，故通過自動收儲系統(tǒng)在線檢測設備對原煙進行逐包檢測并以框為粒度進行數據采集分析，從而實現(xiàn)對單等級原煙以煙堿含量數據為核心進行數字化配比具備條件[4]。系統(tǒng)檢測數據以及實驗對照數據具體數據如下：

三、以煙堿值為核心的原煙均質化配比方法

（一）雙框配比方法。根據單框煙葉煙堿檢測數據和總體煙堿檢測數據平均值，采用兩煙框之間進行搭配投料，其兩框的煙堿均值接近于批次總體平均煙堿值。對于入庫前的煙葉根據煙堿值分別劃分為高、中、低三個等級，在倉庫中分別劃出貨拉進行搭配出庫，形成出庫投料單元。

（二）動態(tài)均值配比方法。在未知原料煙堿值大致分布區(qū)間時根據備料區(qū)煙葉煙堿值及當前框煙堿值進行動態(tài)調整搭配，提前劃分為幾個貨區(qū)，每個貨區(qū)的第一行為初始化貨位，按照順序依次入庫，以檢測出的第一行的煙堿值作為整個貨區(qū)的煙堿均值，各區(qū)的煙堿均值保持一致，按照相應的比例搭配出庫。

（三）多參數權重配比方法。將煙葉在線近紅外檢測的 6 項常規(guī)化學成分屬性按非平等關系設置不同層級權重系數，然后通過各個層級權重系數、數據檢測結果變異系數計算得出針對單等級煙葉配比均勻性的綜合評價參數，檢測的變異系數計算得出綜合評價參數，逐級計算直到滿足要求[3]。

（四）原煙均質化在煙堿配比中的作用：不同部位煙葉煙堿含量檢測數據在不同區(qū)間分布統(tǒng)計結果顯示，現(xiàn)階段煙葉的均質化主要以原煙化學成分均勻性體現(xiàn)，系統(tǒng)數據與實驗數據之間存在的差異不明顯，呈現(xiàn)正態(tài)分布。通過紅外光對其進行掃描，再進行系統(tǒng)的采集、記錄、傳輸、分析得出最終的結論，為相應技術構建基礎。

結束語：通過用近紅外光技術分析檢測煙葉上、中、部位的煙堿值，可以得出煙堿值檢測數據的差異較小，總體呈正態(tài)分布的趨勢。

參考文獻：

[1]楊雙艷、周瑾、沈彥文、楊紫剛、費宇、張四偉. 基于近紅外光譜技術的電子煙油煙堿含量快速檢測研究[J]. 分析測試學報， 2020， v.39（11）：114-118.

[2]楊凱， 劉鵬， 王維妙，等. 原煙在線近紅外光譜模型轉移研究[J]. 中國煙草學報， 2012（06）：27-31.

[3]湯朝起， 劉穎， 束茹欣，等. 應用在線近紅外光譜分析復烤前后原煙及片煙的質量特性[J]. 光譜學與光譜分析， 2014， 000（012）：3273-3276.

[4]趙雪岑， 丁香乾， 張磊. 基于近紅外光譜技術的成品卷煙定量分析[J]. 現(xiàn)代電子技術， 2012（16）：101-103.

資金來源：中國煙草總公司貴州省公司科技項目“原煙智能化收儲與精細化投料關鍵技術研究與應用”（合同號：201929）