[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

技術領域

本發明屬于煙用包裝紙品質鑒定技術，具體涉及一種基于DFA和SIMCA模型的煙用包裝紙品質判別方法。

背景技術

????當前，隨著煙制品的需求量不斷上升，煙草行業間競爭隨之加劇，各煙草企業在提高卷煙自身品味的同時，為吸引消費者的眼球更是追求新穎、精美、上檔次的外包裝。因此在紙張生產過程中難免會使用大量的油墨、溶劑和助劑等，導致煙用包裝紙成品中殘留有未揮發完全的有機物（VOCs），VOCs過量時不僅影響卷煙制品的吸味還對威脅人體健康。特別是VOCs成分中的苯，能在神經系統和骨骼內蓄積，使神經系統和造血組織受到損害，危害消費者的健康。

氣相色譜（GC）與氣相色譜與質譜（GC/MS）技術作為分析煙用包裝紙VOCs的標準手段一直在煙草行業被廣泛使用。但是該類技術存在檢測周期長、成本高等缺點，更重要的是它必須首先識別樣品紙中所含待測組分（定性分析），并對其異味和毒理性作出判斷，從而設定限量指標；再通過標準物的量值傳遞實現組分的定量，并對照限量值，才能判斷產品的質量。因而當廠家使用了新油墨或其它添加劑，造成產品中含有已知限量表外的其它VOCs組分時，該方法常常不能及時發現材料的異味和危害性。需要經過再次材料普查和組分剖析后，才能實施監控。這就使得該類方法難以趕上現代社會材料技術日新月異的變化，不能滿足企業對材料安全性進行快速鑒別的要求。

因此，有必要建立一種快速并且能準確判別煙用包裝紙品質安全性的檢測方法。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種快速并且能準確判別煙用包裝紙品質安全性的檢測方法。

本發明的上述目的通過如下技術方案予以實現：

一種基于DFA和SIMCA模型的煙用包裝紙品質判別方法，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。

判別因子分析（Discriminant?Factor?Analysis?，DFA)?法是一種通過線性降維的分類技術，它從協方差矩陣的角度出發去尋找較好的投影，同時通過對傳感器數據的重新組合，使投影后不同類樣本間距離增大，而同類別樣本間距離減小，從而優化樣品間區分度。

單類成分判別分析（Single?Component?Discriminant?Analysis，SIMCA）是在已用訓練集建立的模型的基礎上，可用于對某類或某個未知樣品的判斷，給出合格或者不合格、好或者不好、相同或不相同的判斷，當樣品落于目標組區域，則接受原目標組假設，若在區域外，則被認為是被原假設拒絕。SIMCA方法中的未知樣品被目標組區域接受與否是通過計算未知樣品與目標組樣品重心之間的馬氏距離和方差進行判斷的。