原煙配方模塊設計原料使用定位研究*

馬波波，張月華，孫溢明，黃培元，陳小龍，孫興敏，張 楠，王根發(fā)

(1.河南中煙工業(yè)有限責任公司，河南 鄭州 450000；2.國家煙草專賣局中國煙葉公司，北京 100050)

以多個單等級原煙進行配方打葉在煙草工業(yè)企業(yè)中已是較為普遍的技術[1-2]，其核心是基于卷煙葉組配方的可用性，將若干個具有相同或相近風格特點的煙葉原料按適宜的比例進行配比打葉，最終形成具有一定質量和規(guī)模的原煙模塊[3]。為保持模塊質量的穩(wěn)定性，原煙模塊設計每年度均需要進行單等級煙葉質量評價、調配、確定比例和打葉復烤等工作，而傳統(tǒng)的技術手段主要依靠感官評吸，不僅工作量大、主觀性強，而且模塊質量也存在不穩(wěn)定的風險?；瘜W成分作為煙葉質量的內在基礎，具有可定量以及與品質密切相關等特征[4-6]，依據化學成分對煙葉原料進行質量分組具有一定的客觀性[7]?；诖?，前人以多種統(tǒng)計方法在煙葉質量研究方面獲得了豐碩的成果。王曉輝等[8]建立了以煙葉原料中β-紫羅蘭酮、β-二氫大馬酮和巨豆三烯酮總量的聚類結果為依據的卷煙配方葉組化學分組方法；顏克亮等[9]基于主成分分析及聚類分析，結合配方經驗，組建了晾曬煙葉模塊；王鵬澤等[10]利用因子、聚類及判別分析評價了煙葉風格特征，并進行了不同風格特征煙葉區(qū)域分類；張?zhí)毂萚11]利用逐步判別分析方法對江蘇中煙庫存煙葉樣品進行了劃分；劉曙光等[12]基于主要化學成分，利用相關性分析、主成分分析和回歸分析等多種方法建立了醇化片煙感官質量預測模型；樸永革等[13]采用灰色關聯度分析和主成分分析方法對煙葉中有機酸和pH 進行了相關性分析。目前的研究多集中于原煙或成品片煙的質量評價等方面，而以原煙模塊質量為目標，基于化學成分對原煙質量進行預測鮮有報道。因此，本研究以復烤前的原煙配方模塊化學成分為目標，利用模糊綜合評判方法對風格相近的原煙葉進行質量相似性研究，并利用感官質量相似性進行驗證，以期對原煙進行定制分類。

1 材料與方法

1.1 樣品來源及質量數據獲取

試驗材料來自河南中煙工業(yè)有限責任公司（以下簡稱“河南中煙”）2019—2021 年調撥的云南某產區(qū)21 個單等級煙葉和同產區(qū)的2 個原煙模塊，原煙模塊按照當年的配方比例組配形成。(1) 化學成分數據獲?。核袠悠吩?0 ℃以下低溫烘干后粉碎過60 目篩，按照煙草行業(yè)標準YC/T1 59—2002、YC/T 160—2002、YC/T 161—2002、YC/T 217—2007 和YC/T 162—2002 對其總糖、還原糖、煙堿、總氮、鉀和氯含量進行測定。(2) 感官評吸數據獲?。阂詿煵菪袠I(yè)標準《煙草及煙草制品感官評價方法》(YC/T 138—1998)為基礎，由河南中煙技術中心的專職評吸人員對煙葉的香氣質、香氣量、濃度、勁頭、刺激性、雜氣和余味等7 項感官指標進行評吸，按照單料煙 9 分制評吸方法評分(表1)。

表1 感官評價標準Tab.1 Standard of sensory evaluation

1.2 模糊綜合評判的原理及模型構建

采用模糊綜合評判方法對煙葉化學成分和感官質量數據進行分析。模糊綜合評判是一種基于模糊數學的綜合評價方法[14-15]，利用模糊數學理論的隸屬度和隸屬函數以及模糊關系合成的原理，把各參評指標的原始數據轉換為0.1～1.0 的數值，計算各質量指標的隸屬度，消除量綱的影響，以綜合指數反映對象的品質，具有較好的準確性和客觀性，在食品和煙草的感官質量評價中有廣泛的應用[16-18]。

煙葉質量指標的隸屬度函數根據文獻[19]確定，包括拋物線型、S 型和反S 型3 種，函數表達式分別為：

式中：x1為下限，x2為上限，x3為最優(yōu)值下限，x4為最優(yōu)值上限，且x2＞x4＞x3＞x1。

1.3 煙葉質量指標的隸屬度函數類型、臨界值及權重的確定

1.3.1 化學成分指標

根據化學成分指標與煙葉品質的相關性，確定鉀為S 型函數，氯為反S 型函數，其他指標為拋物線型函數。化學成分指標的上限和下限根據優(yōu)質煙葉化學成分含量范圍[20]和相關研究結果[7,19]確定，最優(yōu)上限和最優(yōu)下限以2019—2021 年原煙模塊的化學成分范圍確定。各指標的權重根據模塊的質量特征以及在產品中的應用實際確定。

1.3.2 感官評吸指標

感官指標直接反映了煙葉品質，但是不同的卷煙或模塊對不同感官指標的要求不一，已有研究多采用多項感官指標值簡單相加作為煙葉品質的最終得分，一定程度上淡化了各項感官指標在工業(yè)可用性前提下的具體要求。因此，本研究采用模糊綜合評判的方法對感官指標進行歸一化處理，以綜合指數來反映單等級煙葉與目標模塊的相似程度，確保驗證結果真實、可靠。

根據感官質量指標與煙葉品質的相關性，確定其隸屬度函數類型包括S 型和拋物線型2 種，由于香氣質、香氣量、雜氣、刺激性和余味是煙葉的品質指標，確定其函數類型為S 型；濃度和勁頭是煙葉的風格指標，確定其函數類型為拋物線型。感官指標的臨界值和權重以2019—2021年原煙模塊的評吸結果以及模塊的需求定位確定。

1.4 煙葉原料分類方法

將質量指標數據帶入對應的函數模型，并進行歸一化，得出相似性綜合指數。綜合指數為各指標隸屬度值與對應權重的乘積之和，其值的高低可反映該等級煙葉與目標模塊的整體相似度，結合前人研究[7,19]，將相似程度為 0.80～1.00、0.60～0.79 和0.60 以下的煙葉分別劃分為高、中、低目標值原料。

2 結果與分析

2.1 化學成分模糊綜合評判模型的建立

根據單等級煙葉和原煙模塊化學成分測定結果(表2 和表3)得出各化學成分指標函數類型、臨界值和權重(表4 和表5)，由于化學成分間接反映煙葉的品質，因此2 個模塊權重保持一致。將單等級煙葉化學成分指標帶入相應的隸屬函數進行單因素評價，可得到隸屬模糊關系矩陣(表6和表7)。

表2 單等級煙葉化學成分Tab.2 Chemical components of single grade tobacco

表3 不同原煙模塊化學成分Tab.3 Chemical components of different raw tobacco formula module

表4 化學成分指標函數類型、臨界值及權重(模塊1)Tab.4 Function types,critical value and weight of the chemical components (module 1)

表6 單等級煙葉化學成分模糊關系矩陣(模塊1)Tab.6 Chemical components fuzzy relation matrix of the single grade tobacco (module 1)

表7 單等級煙葉化學成分模糊關系矩陣(模塊2)Tab.7 Chemical components fuzzy relation matrix of the single grade tobacco (module 2)

2.2 化學成分評判結果

將單等級原煙化學成分指標結果帶入計算，得出目標模塊1 中21 個單等級煙葉的化學成分綜合指數分別為：0.96、0.97、0.92、0.61、0.76、0.79、0.55、0.88、0.64、0.39、0.69、0.49、0.24、0.40、0.35、0.29、0.48、0.38、0.41、0.41 和0.54，目標模塊2 中21 個單等級煙葉的化學成分綜合指數分別為：0.55、0.50、0.55、0.55、0.95、0.84、0.75、0.68、0.74、0.70、0.92、0.79、0.46、0.50、0.63、0.48、0.75、0.68、0.42、0.42 和0.77。

2.3 感官質量評判結果

根據單等級煙葉和原煙模塊感官質量測定結果(表8 和表9)得出各感官質量指標函數類型、臨界值和權重(表10 和表11)，由于2 個模塊的感官質量指標范圍不一，模塊對不同感官指標的要求和側重不同，根據專家意見，對感官質量指標的權重進行了修正。計算結果可得出目標模塊1 中21 個單等級煙葉的感官質量綜合指數分別為：0.95、0.95、0.90、0.36、0.83、0.77、0.33、0.85、0.77、0.28、0.67、0.53、0.14、0.15、0.45、0.11、0.21、0.11、0.29、0.27 和0.58，目標模塊2 中21 個單等級煙葉的感官質量綜合指數分別為：0.63、0.62、0.58、0.31、0.99、0.98、0.64、0.61、0.62、0.23、0.96、0.75、0.43、0.33、0.69、0.23、0.42、0.42、0.58、0.55 和0.76。

表9 不同原煙模塊感官質量Tab.9 Sensory quality of different raw tobacco formula module

表10 感官質量指標函數類型、臨界值及權重(模塊1)Tab.10 Function types,critical value and weight of sensory quality (module 1)

表11 感官質量指標函數類型、臨界值及權重(模塊2)Tab.11 Function types,critical value and weight of sensory quality (module 2)

2.4 原料分類結果比較

由表12 可知：以模塊1 的化學成分為目標，21 個單等級煙葉可分為高、中、低目標值原料3 種，其中高目標值原料4 個，占19.05%；中目標值原料5 個，占23.81%；低目標值原料12 個，占57.14%。由表13 可知：以模塊2 的化學成分為目標，21 個單等級煙葉也可分為高、中、低目標值原料3 種，其中高目標值原料3 個，占14.29%；中目標值和低目標值原料均有9 個，占42.86%。經感官質量綜合指數驗證，化學成分模糊綜合評判結果基本正確，模塊1 只有中目標值原料中的5 和4 號得分檔次不一致，吻合度達90.48%；模塊2 中目標值原料中的17、10 和18 號以及低目標值中的1 和2 號得分檔次不一致，吻合度稍低，達76.19%，這主要是因為化學成分是煙葉品質的內在反映，感官質量指標則是煙葉品質的直接表現，以化學成分預測感官質量難免存在一定的誤差，但是在可接受范圍之內。

表12 原料綜合評判得分及感官驗證得分(模塊1)Tab.12 Comprehensive evaluation score and smoking score of raw materials (module 1)

表13 原料綜合評判得分及感官驗證得分(模塊2)Tab.13 Comprehensive evaluation score and smoking score of raw materials (module 2)

3 討論

原煙配方模塊的質量和風格由組成其的各單等級煙葉決定，化學成分是其品質的內在基礎，感官質量是其質量的直接表現，以化學成分指標預測煙葉品質、以感官質量指標驗證預測結果是當前科研人員普遍采用的研究方式[3,7-8,21]。本研究以原煙模塊的化學成分為目標，利用模糊綜合評判方法可將同產區(qū)的單等級煙葉分為高、中、低目標值3 種原料，再以感官質量指標進行效果驗證，在原煙模塊設計時，如某一單等級煙葉原料不足，可快速從分類結果中選擇相似性高的煙葉予以替換，節(jié)省模塊設計調整的時間。

馬慧婷等[7]曾以模糊綜合評判方法對長白山某一牌號卷煙配方煙葉原料進行分類研究，其綜合評判結果和感官質量評價的吻合度為78.95%，本研究結果印證了模糊綜合評判在煙葉質量分類上的適用性。不同的是，本研究以原煙模塊為目標，對模塊配方中既有的原料以及模塊配方之外的原料統(tǒng)一進行了相似性分類；同時，本研究將以往僅比較感官質量得分的驗證手段創(chuàng)新為以感官質量指標綜合評判結果為依據的驗證手段，提高了驗證結果的客觀性和可靠性。

模糊綜合評判在制定目標因素時具有主動性和客觀性[7]，但需要注意的是，由于煙葉質量客觀存在波動性，原煙配方模塊的化學成分作為目標，各個化學成分指標是一個范圍而不是固定值，因此，采用模糊綜合評判進行煙葉質量相似性分類需要解決目標各指標范圍和權重2 個問題。根據原煙配方模塊的質量情況，可制定各目標指標的適當范圍，根據原煙配方模塊在卷煙配方中的應用定位，可規(guī)定各指標的適宜權重，才可準確地進行質量相似性劃分。

4 結論

以河南中煙云南某產區(qū)2 個原煙模塊的化學成分為目標，利用模糊綜合評判方法將同產區(qū)的單等級煙葉分為高、中、低目標值3 種原料，在以感官質量指標進行吻合度驗證后，證明結果相對良好，對模塊配方設計工作中的原煙快速使用定位具有良好的實踐指導意義。