[發明專利]一種基于DFA和SIMCA模型的煙用包裝紙品質判別方法

有效

• 申請號: 201410616992.0
• 申請日: 2014-11-05
• 公開（公告）號: CN104407019A
• 公開（公告）日: 2015-03-11
• 發明（設計）人: 孔浩輝;吳君章;古君平
• 申請（專利權）人: 廣東中煙工業有限責任公司
• 主分類號: G01N27/04
• 分類號: G01N27/04
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 任重

1.一種基于DFA和SIMCA模型的煙用包裝紙品質判別方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1.選用苯含量及除苯外的VOCs超標比值均低于限量閥值的煙用包裝紙，制備合格樣品，煙用包裝紙中的苯含量及VOCs含量通過HS-GC-FID系統檢測；

S2.不合格樣品制作：

S21.選取與S1.相同的煙用包裝紙，并制作成尺寸與S1的樣品相同，但苯含量高于限量閥值的不合格樣品1；

S22.選取與S1.相同的煙用包裝紙，并制作成尺寸與S1的樣品相同，但除苯外的VOCs超標比值高于限量閥值的不合格樣品2；

S3.采用電子鼻系統對S1.的合格樣品、S2.的不合格樣品1及不合格樣品2的氣味信息進行采集，電子鼻系統的采集條件為：頂空溫度60~80℃、頂空時間600~1800s、進樣體積600~1800μL、載氣流速250~500mL/min、數據采集時間60~120s、數據采集周期0.5、1或2s、振蕩速度250~750rpm；所述電子鼻系統為含18個MOS傳感器的αFOX4000電子鼻；

S4.對S3.電子鼻系統采集的原始數據進行歸一化處理并提取特征數據建立數據庫，在數據庫中隨機選取合格樣品與不合格樣品1數據作為DFA方法的訓練集1，隨機選取合格樣品與不合格樣品2數據作為SIMCA方法的訓練集2；

以訓練集1構建苯含量判別DFA模型；以訓練集2構建除苯外的VOCs含量判別SIMCA模型;

S5.對待測樣品通過電子鼻系統采集數據，并將數據分別代入相應的S4.建立的DFA模型和SIMCA模型中進行判別分析，僅在數據兩個模型中同時為合格，煙用包裝紙品質判定為合格。

2.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S3.中，電子鼻系統的采集條件為：頂空溫度60℃、頂空時間600s、進樣體積1800μL、載氣流速350mL/min；數據采集時間120s、數據采集周期1s、振蕩速度500rpm。

3.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S1.中苯含量的檢測方法按照行業標準YC/T207-2006進行。

4.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S1.中除苯外的VOCs為甲苯、乙苯、二甲苯、乙醇、異丙醇、正丁醇、丙酮、丁酮、4-甲基-2-戊酮、環己酮、乙酸乙酯、乙酸正丙酯、乙酸正丁酯、乙酸異丙酯及丙二醇甲醚。

5.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S1.中除苯外的VOCs超標比值根據行業標準YC263-2008進行計算。

6.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S1.中所述煙用包裝紙為硬盒包裝紙、軟盒包裝紙或條包裝紙的原紙。

7.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S1.中所述合格樣品的制作方法為在多個不同品牌、不同廠家、不同批次的煙用包裝紙原紙的同一區域上裁剪固定面積的紙張：

對于普通規格的包裝材料，按照行業標準YC207-2006中的規定進行裁剪；

對于特殊規格的包裝材料，選取包含復雜圖案的區域或復雜印刷技術印刷而成的區域進行裁剪；

將所裁條包裝紙、硬盒包裝紙的印刷面朝里卷成筒狀，軟盒包裝紙印刷面朝外卷成筒狀，放入頂空瓶中，準確加入1000μL三醋酸甘油酯，制得合格樣品。

8.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S4中，所述歸一化處理并提取特征數據數據庫為：以電子鼻系統傳感器的相對電阻變化率(?Ro-R)/Ro作為對原始數據的歸一化處理，其中?Ro為?t=0?時的電阻值，R為隨時間變化的電阻值；并提取歸一化后的極值作為特征數據，建立數據庫。

9.?根據權利要求1所述判別方法，其特征在于，S4中，訓練集1含有54個合格樣品和24個不合格樣品1的數據；訓練集2含有53個合格樣品和31個不合格樣品2的數據。