[發明專利]一種初烤煙葉主流煙氣中NNK釋放量的預測方法

有效

• 申請號: 201210384118.X
• 申請日: 2012-10-11
• 公開（公告）號: CN102866234A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發明（設計）人: 張濤;芮曉東;劉巍;孫桂芬;曹紅云;楊帥;王嵐;胡守毅;馬燕
• 申請（專利權）人: 云南煙草科學研究院
• 主分類號: G01N33/00
• 分類號: G01N33/00
• 代理公司: 昆明正原專利商標代理有限公司 53100
• 代理人: 金耀生

技術領域

本發明涉及一種初烤煙葉主流煙氣中NNK[4-(甲基亞硝胺基)-1-(3-吡啶基)-1-丁酮]釋放量的預測方法，屬于煙草技術領域。

背景技術

煙氣成分中的4-(甲基亞硝胺基)-1-(3-吡啶基)-1-丁酮(即NNK)被列為評價卷煙安全性的7種卷煙煙氣有害成分之一。目前我國已經建立了卷煙主流煙氣中NNK測定的國家標準。但是通常測定煙氣中NNK的含量需要對樣品進行卷制、吸煙機抽吸捕集及捕集物進樣前處理等較為煩瑣的步驟。相對而言，煙草中的一些常量化學成分的測定步驟就較為簡便。而煙氣中的TSNAs主要來源于煙葉中的一些化學成分如氧化氮類物質等，這些煙草化學成分的變化最終會對煙氣成分含量造成影響。由此可知，在煙草化學成分通過燃燒轉換為煙氣成分的過程中經歷了一系列復雜的化學反應和物質分解、生成過程，這一切過程都屬于一個復雜的非線性變化體系。但是從大量文獻及相關資料來看，對于這種復雜變化體系間的關系研究還較少。

發明內容

本發明的目的在于提供一種初烤煙葉主流煙氣中NNK釋放量的預測方法,對初烤煙葉的幾項化學成分進行測定后，通過本方法預測其煙氣中的NNK釋放量，以便于卷煙配方人員及時了解該原料的NNK釋放量水平，并在后期的選料和葉組配方設計中有效應用，從而達到選料降低NNK釋放量的一種減害措施。

現代神經網絡是一種非線性統計性數據建模工具，常用來對輸入和輸出間復雜的關系進行建模，網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近。通過利用大量樣本所構建的煙草化學成分與煙氣NNK釋放量神經網絡模型，對待測樣品煙氣NNK釋放量水平進行預測，從而避免了進行煙氣檢測過程中的一些設備要求和煩瑣處理步驟。

本發明提出的初烤煙葉主流煙氣中NNK釋放量的預測方法具體內容如下：

一、預測方法的建立

(1)建模樣品來源

2009年的176個初烤煙葉樣品，覆蓋全國47個產地，9個品種，上、中、下3個煙葉部位。

(2)建模樣品前處理

將待測初烤煙葉進行樣品前處理通過人工撕片、剔梗、切絲三個步驟。處理好的煙片(絲)馬上封口、貼上標簽，統一存放，不混淆。不同煙樣回潮和切絲前后都對設備進行認真地清潔，以保證煙樣間不錯串。

所收集的初烤煙葉原料統一加工，統一編碼，單一原料分別切絲并卷制成單料煙支(為盡量消除卷煙輔料對研究的干擾，選擇統一透氣度為60CU、克重28g/m²的同批次卷煙紙，將煙葉樣品卷制成無濾嘴卷煙，并以煙支重量指標挑選煙支)，不加香加料，挑選后的煙支貯藏在溫度(18±1)℃；濕度(50±10)%的環境中，分析前取出按煙氣國標方法平衡48小時備用。

(3)建模樣品化學成分和煙氣NNK釋放量測定

由于某些煙草化學成分是生成煙氣成分的前體化合物(如碳水化合物、含氮化合物、有機酸、酚類等)，其含量對煙氣成分的含量影響較大，因此選取25種初烤煙葉化學成分(總糖、還原糖、氯、鉀、總氮、煙堿、揮發堿、水分、蛋白質、揮發酸、纖維素、綠原酸、莨菪亭、蕓香苷、總多酚、草酸、丙二酸、丁二酸、蘋果酸、檸檬酸、棕櫚酸、亞油酸、油酸、亞麻酸、硬脂酸)作為所要研究的指標。通過YC/T159-2002連續流動法測定水溶性糖；通過YC/T161-2002連續流動法測定總氮；通過YC/T217-2007連續流動法測定鉀；通過YC/T162-2002連續流動法測定氯；通過GB/T?232252008光度法測定煙堿；YC/T35—1996返滴定法測定揮發堿；YC/T?31—1996烘箱法測定水分；YC/T?166—2003克達爾法測定蛋白質；YC/T?2022006高效液相色譜法測定多酚化合物(綠原酸、莨菪亭、蕓香苷、總多酚)；采用水蒸氣蒸餾返滴定法測定測定揮發酸；煙草中粗纖維的測定的方法測定纖維素；微波輔助衍生化氣相色譜法測定非揮發性有機酸(草酸、丙二酸、丁二酸、蘋果酸、檸檬酸、棕櫚酸、亞油酸、油酸、亞麻酸、硬脂酸)，測定出的煙草化學成分單位換算為%。GB/T23228-2008氣相色譜-熱能分析聯用法測定煙氣NNK釋放量，測定出的煙氣NNK釋放量換算為每克煙絲的煙氣NNK釋放量為ng/g。

(4)建模變量和異常樣品篩選