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    基于近紅外光譜凈信號(hào)的煙葉加料均勻性檢測

    2023-10-12 12:59:12李博巖龐紅蕊張辭海
    煙草科技 2023年9期
    關(guān)鍵詞:煙絲范數(shù)煙葉

    胡 蕓,李博巖,龐紅蕊,張辭海,劉 劍

    1. 貴州中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心,貴陽市開發(fā)大道96 號(hào) 550009

    2. 貴州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生與健康學(xué)院,貴陽市花溪大學(xué)城 550025

    加料是卷煙加工過程的重要環(huán)節(jié)之一,不僅可以改進(jìn)煙葉的感官性能,還能平衡煙葉中的內(nèi)在化學(xué)成分,調(diào)整煙香并賦予品牌卷煙的風(fēng)格特征[1-3]。因此,加料工序過程控制對(duì)卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性有著極為重要的作用。關(guān)于煙葉加料均勻性評(píng)價(jià)的方法很多,例如傳統(tǒng)的檢測料液流量的穩(wěn)定性方法、標(biāo)記物法[4-5]、近紅外光譜法[6-7]、圖像法[8]、過程能力指數(shù)法[9]等。其中,標(biāo)記物法是評(píng)價(jià)加料均勻性應(yīng)用較廣的方法之一。煙草行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[10]中常采用1,2-丙二醇作為標(biāo)記物,通過檢測其含量,計(jì)算加料均勻系數(shù),以評(píng)價(jià)加料的均勻性。該方法檢測耗時(shí)長、過程繁瑣,且要求料液中必須含有一定量的1,2-丙二醇,而實(shí)際料液成分不是均能滿足上述條件,很難在實(shí)際生產(chǎn)中真正發(fā)揮作用。近紅外光譜技術(shù)具有簡單、快速、非接觸測量以及對(duì)產(chǎn)品無損等優(yōu)點(diǎn),不同物質(zhì)在近紅外線區(qū)域多有豐富的吸收光譜,每種質(zhì)量特征都對(duì)應(yīng)特定的吸收特性,與C-H、N-H 及O-H 等分子基團(tuán)相關(guān)聯(lián),因此被廣泛用于卷煙制絲工藝過程中的檢測分析。目前,近紅外光譜技術(shù)在加料過程均勻性評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用主要有兩種方式。一種是運(yùn)用偏最小二乘法建立料液與煙葉比例的定量關(guān)系模型,再通過測量實(shí)際加料后的各取樣點(diǎn)煙葉近紅外光譜,計(jì)算出各樣品中加料量,進(jìn)而評(píng)價(jià)煙葉加料的均勻性[6]。另一種是選擇煙葉中的特定標(biāo)記物,構(gòu)建其含量的預(yù)測模型,再檢測加料過程中施加到煙葉表面的該標(biāo)記物含量,計(jì)算含量的變異系數(shù),以此評(píng)價(jià)加料過程的均勻性[7]。這兩種方法都需要定量分析料液成分,繼而才能評(píng)價(jià)加料均勻性,均涉及標(biāo)記物選擇和建模等問題,前期工作量大,模型亦要求及時(shí)維護(hù)與更新,因此,方法的檢測效率受到制約。鑒于此,基于凈信號(hào)方法[11-12],對(duì)加料后樣品的近紅外光譜進(jìn)行投影分析,得到不含煙葉、噪聲背景等無關(guān)信息的料液光譜的凈信號(hào),再利用凈信號(hào)的范數(shù)作為樣品相似性判斷依據(jù),表征加料的均勻性,旨在建立快速高效的卷煙加料均勻性評(píng)價(jià)方法,為加料過程參數(shù)的調(diào)整和研究提供技術(shù)支撐。

    1 材料與方法

    1.1 材料和儀器

    煙葉樣品和料液樣品來自貴州中煙工業(yè)有限責(zé)任公司生產(chǎn)線上的“貴煙(硬黃精品)”卷煙。

    Thermo AntarisⅡ傅立葉近紅外光譜儀(美國Thermo Scientific公司);QS-5A煙葉切絲機(jī)(開封捷利美嘉機(jī)械設(shè)備有限公司)。

    1.2 方法

    1.2.1 取樣方法

    根據(jù)煙葉在加料機(jī)上的運(yùn)行速度,確定加料前后取樣的時(shí)間間隔為3 min 21 s,即經(jīng)過該時(shí)間間隔,煙葉從加料工序的入口處運(yùn)行至加料工序的出口處。因此,加料設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行后,按照取樣間隔4 min,采集加料前后的煙葉樣品各11 份,每份樣品的取樣量約為100 g,然后將每份樣品切絲后分為6 份,待測。

    1.2.2 光譜采集

    在光譜采集過程中,環(huán)境溫度控制在(22±2)℃,相對(duì)濕度控制在40%±10%。近紅外光譜儀開機(jī)預(yù)熱時(shí)間不低于1 h,然后用儀器自帶的自檢程序校驗(yàn),合格后采集各煙絲樣品的近紅外光譜。

    將裝有煙絲(壓平后,樣品厚度≥20 mm)的樣品杯放置于旋轉(zhuǎn)臺(tái),采用積分球漫反射的方式測量光譜,掃描范圍為4 000~10 000 cm-1,分辨率為8 cm-1,掃描次數(shù)為64次。每次采集樣品光譜前均需測量背景光譜。

    1.2.3 凈信號(hào)

    凈信號(hào)定義為樣品信息中待分析成分的有用組分信息,即光譜中與其他干擾信息無關(guān)而只與樣品分析組分相關(guān)的光譜信號(hào)[11-13]。對(duì)于樣品中的某一待分析成分而言,其凈信號(hào)是唯一的,不包含其他組分的干擾信息,圖1為凈信號(hào)分析的原理示意圖。物質(zhì)的凈信號(hào)可以準(zhǔn)確地描述光譜與被測成分濃度之間的定量關(guān)系。

    圖1 凈信號(hào)分析的原理示意圖Fig.1 The principle of net analyte signal analyzing

    假設(shè)樣品的光譜數(shù)據(jù)矩陣Xm×n(其中,m表示樣品數(shù)量,n表示波長或者波數(shù))由待分析指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣和與分析指標(biāo)無關(guān)的數(shù)據(jù)矩陣兩部分構(gòu)成,那么加料后煙絲的光譜X可表示為加料前煙絲的光譜X-k與料液的光譜Xk之和,即:

    凈信號(hào)算法就是找到一個(gè)包含所有干擾信息的子空間X-k,將加料后煙絲樣品的光譜信號(hào)X正交投影于該空間,以消除干擾信息的影響,從而得到凈信號(hào)Xk,即表征待分析指標(biāo)料液的真正信息。凈信號(hào)是正交于加料前煙絲光譜子空間信息的,因此,料液的凈信號(hào)(NAS)可以表示為:

    式中:I為單位矩陣;X-k為加料前煙絲樣品光譜組成的矩陣;X-k+為X-k的廣義逆矩陣;xi為第i個(gè)加料后煙絲樣品的光譜。若凈信號(hào)不受其他非目標(biāo)因素的影響,則采用其2 范數(shù)來衡量料液的凈信號(hào)大小。這樣,將原來的全譜矢量信息xi簡化為確定的范數(shù)標(biāo)量ri,大大減少了模型的復(fù)雜度,也可以用于表征加料后樣品間的相似度。

    1.2.4 加料均勻系數(shù)

    加料均勻系數(shù)由式(4)計(jì)算:

    式中:CU 表示加料均勻系數(shù);m表示加料后煙絲樣品的數(shù)量;ri為第i個(gè)加料后煙絲樣品光譜凈信號(hào)的2范數(shù);r為m個(gè)加料后煙絲樣品光譜凈信號(hào)范數(shù)的平均值。CU值越大,表示加料均勻性越好。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 加料前后煙絲樣品的近紅外光譜

    煙用料液中含有羥基化合物,其官能團(tuán)在近紅外光譜區(qū)具有特征吸收,導(dǎo)致施加料液后煙絲樣品的近紅外光譜發(fā)生顯著變化,如圖2。隨著加料比例的增加,譜圖的吸收強(qiáng)度逐漸增大,譜圖的基線也向上漂移。為減少或消除煙絲樣品固體顆粒大小、表面散射效應(yīng)引起的基線漂移對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響,利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法(SNV)對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。圖3 為料液施加比例為3%(質(zhì)量分?jǐn)?shù),下同)的加料前后煙絲樣品的近紅外光譜。從圖3中可以看出,在6 500~7 100 cm-1與4 400~5 400 cm-1區(qū)域,其譜帶強(qiáng)度變化明顯。料液樣品在該區(qū)域有較強(qiáng)的光譜吸收,O-H鍵的伸縮振動(dòng)在5 155 cm-1的吸收處于飽和狀態(tài)。對(duì)預(yù)處理后的加料前后的煙絲樣品(各66個(gè))光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,結(jié)果顯示加料前后煙絲樣品的主成分得分區(qū)別明顯(圖4a),對(duì)應(yīng)的第1 載荷矢量輪廓反映出加料后樣品光譜的變化主要在6 500~7 100 cm-1與4 400~5 400 cm-1區(qū)域(圖4b)。這說明煙絲中料液含量不同,將直接影響近紅外光譜吸收譜帶的變化,為加料均勻性的檢測與判斷提供了可能性。

    圖2 施加不同比例料液后煙絲樣品的近紅外圖譜Fig.2 NIR spectra of cut tobacco samples with casings added at different ratios

    圖3 加料前后煙絲樣品(料液施加比例3%)和料液樣品的預(yù)處理后的圖譜Fig.3 Pre-processed NIR spectra of cut tobacco samples with/without casing at the addition ratio of 3% and the casing sample

    圖4 加料前后煙絲樣品近紅外光譜數(shù)據(jù)的主成分得分圖(a)和載荷圖(b)Fig.4 Principal component scores(a)and loadings(b)of the pre-processed NIR spectra of cut tobacco samples with/without casing

    2.2 凈信號(hào)分析方法的建立與驗(yàn)證

    凈信號(hào)分析方法的本質(zhì)是尋找一個(gè)包含除料液組分外的各因素構(gòu)成的子空間X-k。這里采用主成分分析的方法來構(gòu)建X-k。首先,對(duì)加料前的樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,確定主成分?jǐn)?shù)并計(jì)算各主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率,使得前q個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到99.0%以上。選取前q個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的得分矩陣Tq和載荷矩陣Pq構(gòu)建投影矩陣X-k。矩陣X-k有助于消除測量誤差與噪聲的影響。對(duì)空白煙絲樣品分別施加不同比例(2%、3%、5%、10%、20%、30%)的料液,并檢測加料后煙絲樣品的近紅外光譜。按照公式(1),計(jì)算加料后煙絲樣品的凈信號(hào)(圖5)。從圖5 中可以看出,施加不同比例料液煙絲樣品的凈信號(hào)矢量變化明顯,尤其在6 500~7 100 cm-1、4 900~5 400 cm-1波數(shù)區(qū)域與料液的施加比例呈正相關(guān)變化;在5 440~6 500 cm-1、4 050~4 900 cm-1波數(shù)區(qū)域內(nèi)呈負(fù)相關(guān)變化。計(jì)算凈信號(hào)的2范數(shù),結(jié)果如圖6。由圖6可以看出,凈信號(hào)范數(shù)的大小隨著煙絲中料液施加比例的增加而增大??瞻谉熃z樣品凈信號(hào)范數(shù)的平均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.08±0.02。當(dāng)料液施加比例為5%時(shí),其凈信號(hào)范數(shù)值增加到1.00±0.07。這表明,凈信號(hào)的2范數(shù)能表征料液施加比例的大小。因此,可以通過凈信號(hào)的2范數(shù)來衡量煙絲樣品中料液的含量。

    圖5 不同施加比例料液的煙絲樣品的凈信號(hào)Fig.5 NAS of cut tobacco samples with casings added at different ratios

    圖6 煙絲樣品凈信號(hào)的2范數(shù)與料液施加比例的關(guān)系Fig.6 Relationship between the 2-norm of NAS of cut tobacco sample and casing addition ratio

    在構(gòu)建投影矩陣X-k中,主成分?jǐn)?shù)的選擇極為重要。如果選擇過少的主成分?jǐn)?shù),投影矩陣不能合理包含加料前煙絲的光譜信息;若主成分?jǐn)?shù)目過大,會(huì)帶入不必要的噪聲和誤差信息,得到的凈信號(hào)也不準(zhǔn)確。針對(duì)生產(chǎn)線上兩個(gè)批次煙絲樣品的加料均勻性數(shù)據(jù),采用留一法交叉驗(yàn)證(leave-one-out cross validation)主成分分析方法,前9 個(gè)主成分的數(shù)據(jù)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)99.10%(圖7)。同時(shí),對(duì)應(yīng)的交互驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)數(shù)值也較小,其數(shù)值由此趨于穩(wěn)定。因此,選取9個(gè)主成分構(gòu)建凈信號(hào)投影矩陣。由此計(jì)算其加料均勻系數(shù)分別為0.895 與0.938。通過行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法測定加料后煙絲樣品中1,2-丙二醇含量,得到的加料均勻系數(shù)為0.919 和0.939。兩種方法的檢測結(jié)果具有相同的趨勢,驗(yàn)證了該方法能有效表征煙絲加料的均勻性,但更加簡單、快捷,且不需要構(gòu)建特定標(biāo)記物的定量模型。

    圖7 煙絲樣品光譜主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率和RMSECV圖Fig.7 Cumulative variance contribution rate and RMSECV of principal components of spectra of cut tobacco samples

    2.3 凈信號(hào)分析方法的應(yīng)用

    在加料過程中,料液施加的均勻度直接取決于雙介質(zhì)混合噴嘴的噴射角度和霧化效果。加料噴嘴的調(diào)校是通過調(diào)節(jié)閥芯與間套的位置來實(shí)現(xiàn)的。調(diào)節(jié)噴嘴的閥芯能改變噴射區(qū)域錐面的大小和霧化效果,可使到達(dá)的料液不被作為廢氣抽走并均勻地施加到煙葉上。實(shí)驗(yàn)通過調(diào)節(jié)加料機(jī)噴嘴間套和閥芯的位置,收集不同位置下加料前后的煙葉樣品。圖8為加料機(jī)噴嘴間套與閥芯的位置示意圖,噴射出口方向“+”為正值,反方向“-”為負(fù)值。設(shè)置3 個(gè)閥芯位置(0、1.0、1.5 mm 處),2 個(gè)間套位置(-1.0 和0 mm 處),考察煙葉加料效果。分別獲取不同組合位置[間套位置(mm),閥芯位置(mm)]加料前樣品的光譜數(shù)據(jù),用10個(gè)主成分構(gòu)建投影矩陣X-k,計(jì)算不同組合位置樣品的凈信號(hào)范數(shù),分別得到6 個(gè)組合位置(-1.0,0)、(-1.0,1.0)、(-1.0,1.5)、(0,0)、(0,1.0)、(0,1.5)樣品的加料均勻系數(shù)分別為0.922、0.927、0.879、0.935、0.928 和0.903。該結(jié)果表明噴嘴在組合位置(-1.0,0)、(-1.0,1.0)、(0,0)及(0,1.0)時(shí),煙葉的加料效果都比較好,故均可作為加料噴嘴的調(diào)校位置。

    圖8 加料機(jī)噴嘴間套和閥芯的位置圖Fig.8 Position of spacer sleeve and valve core of the spraying nozzle in a casing machine

    3 結(jié)論

    ①基于加料前后煙絲樣品近紅外光譜的變化,建立了光譜凈信號(hào)分析方法,計(jì)算料液光譜凈信號(hào)范數(shù),該指標(biāo)可以表征加料過程中料液施加的均勻性?;趦粜盘?hào)范數(shù)計(jì)算的加料均勻系數(shù)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法所測結(jié)果具有相同趨勢。該方法既不需要尋找標(biāo)記物也無需建立近紅外定量分析模型,具有簡單、快速、高效的特點(diǎn)。②通過調(diào)校加料機(jī)噴嘴間套和閥芯的位置,收集不同位置下樣品的近紅外光譜,運(yùn)用凈信號(hào)方法分析加料均勻性,能夠?qū)崿F(xiàn)加料機(jī)噴嘴的間套和閥芯的位置優(yōu)化,有效保障煙葉的均勻加料。

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