專利名稱：一種應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)鑒別卷煙表香質(zhì)量的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于卷煙 質(zhì)量控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用近紅外(NIR)光譜分析技術(shù)鑒別卷煙表香質(zhì)量的方法。
背景技術(shù)：
卷煙加香的目的主要是用以襯托煙香，在不損害煙葉原有香氣的前提下掩蓋雜氣。由于葉組質(zhì)量的差異及降焦措施的運(yùn)用，會導(dǎo)致卷煙產(chǎn)品香氣缺乏或滯重，通過加香可以補(bǔ)充優(yōu)美的香氣；加香還可以添加揮發(fā)性較強(qiáng)的特征香料，賦予卷煙獨(dú)特的香味，增加對消費(fèi)者的吸引力；此外，加香還能夠增加甜潤感、改善吸味，掩蓋或減弱一些雜氣、刺激性、干燥感和粗糙感；加香更重要的作用是能把不同類型、不同品種、不同產(chǎn)地、不同年份生產(chǎn)的不同等級煙葉的香氣有機(jī)組合并協(xié)調(diào)起來，同時(shí)還能掩蓋或沖淡雜氣，改善品質(zhì)。因此，卷煙表香的質(zhì)量穩(wěn)定性直接關(guān)系到卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性。而煙用表香大多取材于天然香料，受到原料、加工等多種因素的影響，其化學(xué)成分的復(fù)雜性和多樣性一直都是質(zhì)量控制的重點(diǎn)和難點(diǎn)?，F(xiàn)有卷煙表香的質(zhì)量控制方法主要是通過酸度、混溶度、折光指數(shù)、揮發(fā)分總量和旋光度等物性指標(biāo)和調(diào)香師的人工嗅香等，方法較為單一和片面。運(yùn)用色譜指紋圖譜的方法對卷煙香精香料進(jìn)行質(zhì)量控制是目前研究的熱點(diǎn)，但色譜分析技術(shù)前處理過程繁雜，限制了色譜指紋圖譜的應(yīng)用。因此，為了保證來自不同原料產(chǎn)地和不同批次的卷煙表香質(zhì)量的一致性，迫切要求開發(fā)一種更優(yōu)化的卷煙表香質(zhì)量鑒別方法。近紅外光譜分析技術(shù)是近年來迅速發(fā)展起來的一種方便、高效、低成本的綠色分析技術(shù)，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、造紙、茶葉、食品、中草藥鑒別等行業(yè)，但該方法在卷煙表香質(zhì)量鑒別方面的應(yīng)用尚未見報(bào)道。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有的不足，提供一種應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)鑒別卷煙表香質(zhì)量的方法。利用FT-NIR光譜數(shù)據(jù)，應(yīng)用相似度匹配的定性分析方法直接建立卷煙表香質(zhì)量控制模型，實(shí)現(xiàn)對卷煙表香質(zhì)量的快速、精確地鑒別。本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。除非另有說明，本發(fā)明所采用的百分?jǐn)?shù)均為重量百分?jǐn)?shù)?！N應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)鑒別卷煙表香質(zhì)量的方法，包括以下步驟(I)光譜數(shù)據(jù)采集將某品牌卷煙合格的表香樣品裝入小試管中，置于透射樣品架上采集表香樣品的近紅外透射光譜數(shù)據(jù)，每個(gè)樣品進(jìn)行10次重復(fù)數(shù)據(jù)采集，并將所采集的光譜數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)；光譜采集方式為透射光譜采集模式；掃描范圍4000 lOOOOcnT1 ；分辨率8 cm-1 ;掃描次數(shù)16次；每次采集樣品光譜前均須采集背景光譜；(2)模型構(gòu)建應(yīng)用TQ analyst7. I軟件中的相似度匹配的定性分析方法建立該卷煙品牌表香的相似度匹配模型；
(3)相似度匹配臨界值計(jì)算以相似度匹配模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用TQ analyst7. I軟件計(jì)算該品牌卷煙表香的光譜相似度匹配值(Similarity Match Value, SMV),并對該品牌卷煙表香的SMV值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析SMV數(shù)據(jù)分布的范圍，確定SMV的最下限數(shù)值Min ；同樣地,批量采集同一企業(yè)生產(chǎn)的非該品牌卷煙表香的光譜數(shù)據(jù)，并對非該品牌卷煙表香的SMV值進(jìn)行計(jì)算，對所得到的SMV值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析SMV數(shù)據(jù)分布的范圍，確定SMV的最上限數(shù)值Max ;經(jīng)計(jì)算得到該品牌卷煙表香的相似度匹配臨界值CV CV = (Min+ Max) /2(4)鑒別重復(fù)步驟(1)，采集待鑒別卷煙表香的光譜數(shù)據(jù)，以該品牌卷煙表香的相似度匹配模型為基礎(chǔ)，通過TQ analyst7. I軟件計(jì)算待鑒別卷煙表香的SMV，當(dāng)待鑒別卷煙表香的SMV ^ CV時(shí)鑒定為該表香質(zhì)量合格，否則為不合格。步驟(I)所述的合格表香樣品為該品牌不同時(shí)間、不同批次生產(chǎn)的合格樣品。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)I、應(yīng)用現(xiàn)有近紅外光譜分析儀器，結(jié)合TQ analyst光譜分析軟件中相似度匹配的光譜數(shù)據(jù)定性分析功能，非常簡單地建立鑒別模型。2、鑒別過程簡單，模型建好后，無需專業(yè)背景人員即可完成鑒別過程，易于推廣。3、模型鑒別效果檢驗(yàn)表明，模型鑒別準(zhǔn)確率較高，可以作為一種有效的卷煙表香質(zhì)量穩(wěn)定性評價(jià)和檢測工具。
具體實(shí)施例方式下面通過應(yīng)用實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明，但實(shí)施例并不是對本發(fā)明技術(shù)方案的限定。應(yīng)用實(shí)施例I應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)無損鑒別云煙(軟珍品)表香的質(zhì)量。I、樣品準(zhǔn)備準(zhǔn)備紅云紅河煙草(集團(tuán))有限責(zé)任公司昆明卷煙廠配料中心生產(chǎn)的云煙(軟珍品)的合格表香樣品20批，每批取100克用于模型的構(gòu)建。2、光譜數(shù)據(jù)采集應(yīng)用熱電公司的Nicolet Antaris型FT-近紅外光譜儀對樣品進(jìn)行光譜采集。光譜采集之前，開機(jī)預(yù)熱FT-NIR光譜儀2小時(shí)。分別將不同表香樣品裝入小試管中，置于透射樣品架上采集表香樣品的近紅外透射光譜數(shù)據(jù)。每個(gè)樣品進(jìn)行10次重復(fù)數(shù)據(jù)采集，并將所采集的光譜數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)；其中光譜采集方式為透射光譜采集模式；掃描范圍(Data Range):4000 10000cm 1 ;分辨率(Resolution):8 cm 1 ;掃描次數(shù)16次；每次采集樣品光譜前均須采集背景光譜。3、模型構(gòu)建為了減小由于樣品均勻性等因素對光譜帶來的多重偏差，應(yīng)用TQ analyst7. I軟件中的附加散射校正技術(shù)(Multiplicative Scatter Correction, MSC)對原始FT-NIR光譜進(jìn)行處理。同時(shí)，建立模型時(shí)對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化是提高模型預(yù)測能力和預(yù)測效果的主要手段之一。對光譜進(jìn)行平滑處理和基線校正，能有效去除近紅外光譜信號中的基線漂移與光散射等各種干擾和噪聲，充分提取FT-NIR光譜包含的有效特征信息，提高模型的預(yù)測精度。另外，選擇恰當(dāng)?shù)墓庾V范圍也是建模過程中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)之一。通過對模型的多次優(yōu)化計(jì)算，選擇恰當(dāng)參數(shù)建立云煙(軟珍品)卷煙表香的相似度匹配(SimilarityMatch)模型。表I為云煙(軟珍品)卷煙表香的建模參數(shù)設(shè)置。表I云煙(軟珍品)表香相似度匹配模型的建模優(yōu)化參數(shù)
權(quán)利要求
1.一種應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)鑒別卷煙表香質(zhì)量的方法，包括以下步驟 (1)光譜數(shù)據(jù)采集將某品牌卷煙合格的表香樣品裝入小試管中，置于透射樣品架上采集表香樣品的近紅外透射光譜數(shù)據(jù)，每個(gè)樣品進(jìn)行10次重復(fù)數(shù)據(jù)采集，并將所采集的光譜數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)；光譜采集方式為透射光譜采集模式；掃描范圍4000 lOOOOcnT1 ;分辨率8 cm-1 ;掃描次數(shù)16次；每次采集樣品光譜前均須采集背景光譜； (2)模型構(gòu)建應(yīng)用TQanalyst7. I軟件中的相似度匹配的定性分析方法建立該卷煙品牌表香的相似度匹配模型； (3)相似度匹配臨界值計(jì)算以相似度匹配模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用TQanalyst7. I軟件計(jì)算該品牌卷煙表香的光譜相似度匹配值SMV，并對該品牌卷煙表香的SMV值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析SMV數(shù)據(jù)分布的范圍，確定SMV的最下限數(shù)值Min ;同樣地，批量采集同一企業(yè)生產(chǎn)的非該品牌卷煙表香的光譜數(shù)據(jù)，并對非該品牌卷煙表香的SMV值進(jìn)行計(jì)算，對所得到的SMV值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析SMV數(shù)據(jù)分布的范圍，確定SMV的最上限數(shù)值Max ;經(jīng)計(jì)算得到該品牌卷煙表香的相似度匹配臨界值CV CV = (Min+ Max) /2 (4)鑒別重復(fù)步驟(1)，采集待鑒別卷煙表香的光譜數(shù)據(jù)，以該品牌卷煙表香的相似度匹配模型為基礎(chǔ)，通過TQ analyst7. I軟件計(jì)算待鑒別卷煙表香的SMV，當(dāng)待鑒別卷煙表香的SMV ^ CV時(shí)鑒定為該表香質(zhì)量合格，否則為不合格。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)鑒別卷煙表香質(zhì)量的方法。首先將合格表香的光譜數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)，應(yīng)用TQ analyst7.1軟件中的相似度匹配的定性分析方法建立該品牌表香的相似度匹配模型，經(jīng)計(jì)算得到該品牌表香的相似度匹配臨界值。在鑒別表香質(zhì)量時(shí)，應(yīng)用同樣方法采集待鑒別表香的光譜數(shù)據(jù)，并計(jì)算待鑒別表香的光譜相似度匹配值，當(dāng)待鑒別表香的相似度匹配值≥該品牌卷煙表香的相似度匹配臨界值時(shí)鑒定為合格，否則即為不合格。該鑒別方法所需樣品量較少，鑒別過程無需前處理及制樣程序，鑒別過程簡單，非常適合在煙草行業(yè)進(jìn)行推廣，在卷煙表香質(zhì)量穩(wěn)定性控制中具有良好的應(yīng)用前景。
文檔編號G01N21/35GK102680427SQ20121016669
公開日2012年9月19日 申請日期2012年5月27日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月27日
發(fā)明者劉亞, 夏建軍, 段焰青, 王堅(jiān), 王文元, 者為, 蔣舉興, 陳興, 陳玉蕓 申請人:紅云紅河煙草(集團(tuán))有限責(zé)任公司