[發(fā)明專利]一種檢測煙絲中各組分摻配比例的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810432193.6
• 申請日: 2018-05-08
• 公開（公告）號: CN108732127B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李文偉;劉玉葉;王建民;韓明;李瑞麗;程韋;王東飛;吳雪芹;常會彬
• 申請（專利權(quán)）人: 河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359;G01N21/3563
• 代理公司: 鄭州聯(lián)科專利事務(wù)所(普通合伙) 41104
• 代理人: 時立新

1.一種檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

（一）對煙絲各組分樣品進(jìn)行預(yù)處理及構(gòu)建校正集樣品

根據(jù)卷煙制品中所需煙絲組分類型，分別將各煙絲組分烘干處理；所述煙絲組分，為葉絲、梗絲、膨脹絲或薄片絲；卷煙由兩種或兩種以上煙絲組分組成；

設(shè)定各煙絲組分摻配比例限值及變化梯度并制備摻配方案，然后將烘干處理后各煙絲組分按照摻配方案制備卷煙樣品，以此作為校正集樣品；

（二）構(gòu)建基于綜合化學(xué)因子得分的摻配比例預(yù)測模型

選定若干特征化學(xué)成分作為主成分，然后對步驟（一）中所構(gòu)建校正集樣品中樣品分別測定含水率，并對其主成分含量進(jìn)行測定，依據(jù)測定結(jié)果進(jìn)行主成分分析，構(gòu)建基于特征化學(xué)成分的主成分綜合因子并計算綜合因子得分，最后建立以綜合因子得分為自變量、各組分摻配比例為因變量的線性回歸模型；

所述特征化學(xué)成分，包括但不限于鉀、總糖、還原糖、總植物堿、氯，選擇應(yīng)用時，選擇其中一種或任意幾種進(jìn)行組合；

（三）建立綜合因子得分的近紅外預(yù)測模型

對步驟（一）中所構(gòu)建校正集樣品中樣品進(jìn)行近紅外掃描，獲取校正集樣品的近紅外光譜；

對近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理，建立以步驟（二）的綜合因子得分為參比值的近紅外分析模型；

（四）檢測、判定

基于步驟（二）建立的以各組分摻配比例為因變量、綜合因子得分為自變量的線性回歸模型，以及步驟（三）的綜合因子得分為參比值的近紅外分析模型，最終基于預(yù)處理后待測樣品的近紅外光譜掃描檢測值，獲得綜合因子得分，進(jìn)一步代入步驟（二）的線性回歸模型，從而獲得待測樣品的煙絲組分及煙絲摻配比例信息。

2.如權(quán)利要求1所述檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，步驟（一）中，所述烘干處理為置于烘箱中40℃保溫4h。

3.如權(quán)利要求1所述檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，步驟（一）中，所述變化梯度采用等差梯度或者等比梯度。

4.如權(quán)利要求1所述檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，步驟（二）中，同時選擇總植物堿、總糖、氯這3個特征化學(xué)成分作為主成分；或者同時選擇鉀、總糖、還原糖、總植物堿、氯這5種化學(xué)成分共同作為特征化學(xué)成分并以此作為綜合因子。

5.如權(quán)利要求1所述檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，步驟（三）中，近紅外掃描時，具體掃描參數(shù)設(shè)置如下：

設(shè)定分辨率為8cm^-1，掃描頻率為64，在10000~3800cm^-1波數(shù)范圍內(nèi)，利用近紅外光譜儀的積分球漫反射模塊采集光譜信息。

6.如權(quán)利要求1所述檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，步驟（三）中，近紅外光譜預(yù)處理步驟為：

第一，將樣品近紅外光譜和綜合因子得分導(dǎo)入TQ分析軟件；

第二，通過均值中心化降低基線的平移影響；

第三，通過對原始光譜進(jìn)行二階微分預(yù)處理，以消除同波長線性相關(guān)的漂移；

第四，對光譜進(jìn)行S-G平滑預(yù)處理，提高光譜的信噪比；

為消除異常光譜對模型構(gòu)建的干擾，通過TQ Analyst 軟件中的“specktrum outlier”計算馬氏距離，鑒別預(yù)處理后的光譜。

7.如權(quán)利要求1所述檢測煙絲中各組分摻配比例的方法，其特征在于，步驟（三）中，近紅外模型構(gòu)建時，通過偏最小二乘法將步驟（二）所得綜合因子和光譜線性擬合，從而建立近紅外模型。