李超，王明鋒，張志敏，張承明，王文元，李娥賢，秦云華

1云南中煙工業(yè)有限責任公司技術中心，卷煙產(chǎn)品質量檢測中心，昆明市五華區(qū)紅錦路181號 650023；2 中南大學化學化工學院，湖南長沙 410083；3云南省農業(yè)科學研究院生物技術與種質資源研究所，云南昆明 650223

基于煙絲揮發(fā)/半揮發(fā)性組分構建卷煙果香風格特征預測模型

李超1，王明鋒1，張志敏2，張承明1，王文元1，李娥賢3，秦云華1

1云南中煙工業(yè)有限責任公司技術中心，卷煙產(chǎn)品質量檢測中心，昆明市五華區(qū)紅錦路181號 650023；2 中南大學化學化工學院，湖南長沙 410083；3云南省農業(yè)科學研究院生物技術與種質資源研究所，云南昆明 650223

用GC-MS/MS檢測了80種國內市售成品卷煙煙絲中73種揮發(fā)/半揮發(fā)性成分，通過因子分析和逐步線性回歸建立了卷煙果香風格特征預測模型。研究發(fā)現(xiàn)：①7個公因子對原指標的累積方差解釋率為87.77%；②含N或O原子的羰基化合物，環(huán)酮及長鏈羧酸類，烯醇，芐醇類化合物，D/L-薄荷醇等對果香風格特征貢獻較大；③模型對于訓練集果香評吸指標具有較好的擬合效果，決定系數(shù)R2= 0.939，對測試集也具有較好的預測能力，平均絕對誤差（MAE）=0.1876，預測結果可以接受，適用于預測卷煙果香風格特征。

果香風格特征；GC-MS/MS；因子分析；逐步線性回歸

卷煙產(chǎn)品品質的提升,關鍵在于感官品質的提升，如何建立卷煙感官品質的評價方法一直都是行業(yè)的研究熱點[1-4]。目前，卷煙感官品質的評價主要是通過專家評吸來進行，并已發(fā)布實施了相關國家和行業(yè)標準[5-6]。但由于評吸者存在主觀性[7-8]，評吸結果的重現(xiàn)性與穩(wěn)定性存在一定的不足[9-10]。感官特征與化學成分之間存在內在聯(lián)系，不同化學組分會對卷煙感官特征產(chǎn)生不同程度的影響[11-14]。產(chǎn)品品質特征的預測早先多見于食品的口味風格判斷[15-16]，近年來，基于化學成分的卷煙感官評價方法研究也有了較多的報道。如吳寧寧等[10]通過煙絲提取物的 GC/MS 數(shù)據(jù)和主成分回歸（PCR）方法預測卷煙煙氣的感官特征；王明鋒等[17]通過相關分析和多元線性回歸（MLR）方法考察了影響卷煙感官舒適性的相關因素及應用技術；林順順等[18]和沈寧等[8]分別采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法研究煙葉常規(guī)化學等成分對市售卷煙感官品質特征的影響。但上述研究多集中于研究煙葉的化學組分與感官的關系，且存在僅使用色譜圖數(shù)據(jù)點建模，無法構建化學指標含量與感官評吸結果數(shù)據(jù)的關聯(lián)模型；分析指標數(shù)量不足，無法全面綜合衡量化學指標對某一感官特性的影響；統(tǒng)計方法缺乏內外部驗證，無法建立穩(wěn)健的校正模型，或所使用的模型并不適用于所研究體系等。

基于化學成分含量對卷煙感官品質特征建模實際上可以理解為處理一種廣義灰色體系[19]，即一種復雜的多組分體系，且其影響因素不清晰，主要依靠已有的化學或物理方法所得的定量數(shù)據(jù)作為標桿來分析，并以此建模。因此，本研究采用因子分析(Factor Analysis)降維[20-21]，并采用逐步線性回歸方式建模[22-23]，通過模型的構建研究煙絲揮發(fā)性/半揮發(fā)性成分對卷煙果香特征指標的影響，旨在為卷煙產(chǎn)品的配方設計、品質提升和管控提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

80種國內市售成品卷煙（盒標焦油8~12 mg/支，盒標煙堿0.6~1.2 mg/支，盒標CO 9~13 mg/支，2015年分別購自昆明市、上海市、長沙市等市場）；水符合GB/T 6682中一級水的要求；無水乙醇、丙二醇、乙醚（色譜純，德國Merck公司）；73種揮發(fā)性有機化合物標樣（具體見表2）（分析純或以上，美國Sigma公司）；萘（內標，純度99%，百靈威科技有限公司）。

1.2 試驗儀器

Scion TQ三重四極桿氣質聯(lián)用儀（德國Bruker公司）；HY-4往復式調速多用振蕩搖床（振蕩頻率調節(jié)為150 r/min，江蘇省金壇市友聯(lián)儀器研究所）；AT201電子分析天平（感量0.0001g，瑞士Mettler-Toledo公司）；5000μL移液器（德國Eppendorf公司）；Milli-Q超純水儀（美國Millipore公司）。

1.3 方法

1.3.1 標準工作溶液配制

分別稱取73種有機化合物標樣各0.0050 g（或0.0100 g）于不同的50 mL（或100 mL）容量瓶中，用無水乙醇丙二醇混合溶液（無水乙醇：丙二醇 =9: 1）定容，配制成質量濃度為100μg/mL的標準儲備液，搖勻后倒入棕色香精香料瓶中封存，同時放入4 ℃冰箱中冷藏備用。以乙醚為溶劑，采用上述標準工作儲備溶液制備系列標準工作溶液，該系列標準工作溶液至少配制5級，其濃度范圍應覆蓋樣品中揮發(fā)性有機化合物的含量，其中內標萘濃度為1μg/mL。

1.3.2 樣品處理與分析

隨機取新開包的同一品牌的煙支進行試樣制備，每個實驗樣品制備3個平行樣。剝去卷煙紙和濾嘴，取出煙絲，記錄重量，再分別放入3個100 mL錐形瓶中，作為試樣。在試樣中分別加入1 mL 60 μg/mL的內標萘、9 mL 乙醚，迅速蓋上蓋搖勻，置于震蕩搖床上震蕩2 h，用10 mL針筒取上層萃取液經(jīng)0.22μm微孔濾膜過濾，供GC-MS/MS（氣相色譜-質譜/質譜儀）分析，分析條件為：色譜柱：DB-5MS（30 m ×0.25 mm，0.25 μm，美國Agilent公司）彈性石英毛細管色譜柱；進樣口溫度：250 ℃；載氣：He，恒流模式，柱流量 1 mL/min，進樣量：1μL，分流比：10: 1；升溫程序：50 ℃（2 min），以5 ℃/min的速率升溫至250 ℃（20 min）；傳輸線溫度：250 ℃；電離方式：EI；離子源溫度：170 ℃；電離能70 eV；燈絲電流：80μA；全掃描監(jiān)測Full scan模式，掃描范圍：10~500 amu；多反應監(jiān)測MRM模式。選擇IS(萘)作為內標物，其定量離子對為：128/101.9、碰撞能為：22eV。其他組分的定性、定量離子對，碰撞能選擇參數(shù)略。

對照標樣的保留時間、定性離子對和定量離子對，確定試樣中的目標化合物。當試樣和標樣在相同保留時間處（±0.2 min）出現(xiàn)，且各定性離子的相對豐度與濃度相當?shù)臉藴嗜芤旱碾x子相對豐度一致，則判斷樣品中存在對應的被測物。每個樣品平行測定3次。根據(jù)試樣中目標化合物的定量離子峰面積計算樣品中揮發(fā)性及半揮發(fā)性有機化合物的含量。試樣中揮發(fā)性及半揮發(fā)性有機化合物的含量按式（1）進行計算：

其中，Cs表示試樣中某一種特征物質的含量，單位為mg/kg；As為試樣中揮發(fā)性或半揮發(fā)性有機化合物的峰面積，單位為U(積分單位）；Ai為內標物質的峰面積，單位為U(積分單位）；Ci為加入內標物質的量，單位為μg/mL；V為萃取溶液的體積；m為稱取煙絲質量，單位為g；k為各揮發(fā)性或半揮發(fā)性有機化合物的標準工作曲線斜率；a為各揮發(fā)性或半揮發(fā)性有機化合物的標準工作曲線截距。經(jīng)測定，成品卷煙煙絲樣品的檢出限和定量限分別為0.0020～2.1596 mg/kg、0.0065～7.1987 mg/kg。

1.3.3 卷煙果香風格特征評價

由云南中煙工業(yè)有限責任公司卷煙產(chǎn)品質量檢測中心組織10名國家級評煙委員組成的評吸小組對80種卷煙樣品的感官特征進行評價[6]，主要考察對感官品質具有重要影響之一的果香香氣風格評吸特征，特征賦分范圍為 0~10 分，評價的最小計分單位為0.5分，取10人評吸結果的算術平均值，結果保留2位小數(shù)，作為卷煙果香感官評分數(shù)據(jù)。

1.3.4 因子分析模型的建立

本研究由于涉及煙絲中73種揮發(fā)性/半揮發(fā)性成分含量的測定，指標較多，所以考慮采用因子分析模型[24-25]來進行降維。

1.3.5 數(shù)據(jù)分析

采用SPSS 22.0統(tǒng)計學軟件的數(shù)據(jù)處理模塊對不同煙絲揮發(fā)/半揮發(fā)性化學指標與其果香感官評分進行分析。采用因子分析和逐步線性回歸方法來探索不同卷煙果香風格特征與其物質基礎間的關系。

2 結果與討論

2.1 成品卷煙的果香風格特征分析

果香風格特征評分用變量y表示，指標得分見表1。從表中可知，80種卷煙果香風格特征的得分變化范圍為0.500~3.000分，品牌之間存在一定差異性。

2.2 成品卷煙煙絲化學成分含量描述統(tǒng)計

卷煙樣品煙絲化學組分總共包含73個指標，每種組分用一個xn(n=1~73)變量表示，構成化學成分X矩陣，各組分含量的描述統(tǒng)計參見表2。從表中可知，不同化學組分的含量在卷煙煙絲中的差異較大；對于同一組分，在不同品牌卷煙中其含量也存在較為明顯的差異。

表1 成品卷煙樣品的感官香氣風格特征得分描述統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics for score of fi nished cigarette samples sensory aroma style features

表2 成品卷煙樣品煙絲中73種化學組分含量描述統(tǒng)計Tab.2 Descriptive statistics for 73 chemical components of fi nished cigarette samples mg/kg

續(xù)表2

2.3 成品卷煙煙絲揮發(fā)性/半揮發(fā)性化學成分的因子分析

對不同煙絲樣本進行因子分析，計算前首先將10種未檢出物質剔除。由于63種指標間量綱及數(shù)值差異較大，所以從相關陣出發(fā)，采用主成分提取方法，首先對取樣足夠度進行Kaiser-Meyer-Olkin及Bartlett檢驗，計算結果顯示相關陣為非正定矩陣，說明存在不大于零的特征向量。采用變量逐步帶入篩選的方式來剔除對自變量陣X影響極小的變量，具體作法為，每次帶入X中的一個自變量進行因子分析，考察相關陣是否為正定矩陣，如果不是正定矩陣則剔除該變量，反之則保留。通過計算，一共有34個變量進入因子分析模型，并進行最大方差法旋轉，迭代15次收斂。其取樣足夠度情況見表3，由于KMO= 0.775>0.5，且Bartlett sig. <0.0001，呈1%顯著性水平，說明樣本較適合于進行因子分析。34個指標共可提取7個公因子，其所能解釋原指標的累積方差貢獻率為87.77%，說明在用所提取的7個因子來表征原始指標特性的同時，可保留大部分信息。

表3 不同煙葉樣本的KMO和Bartlett檢驗Tab.3 KMO and Bartlett test of different tobacco samples

通過因子得分系數(shù)矩陣可以列出不同煙葉各原始指標通過線性組合而成的7個公因子的表達式，如公式（2），公式中χi為樣本中各指標變量的標準化值，γi為因子的得分系數(shù)，F(xiàn)j為各因子的因子得分，i 的取值范圍為(1，34)。據(jù)公式計算各樣本的因子得分，并保存為新變量Fj，j= 1~7，可用以替代原指標來衡量煙葉的品質特征。

采用因子旋轉法（最大方差法）對7個公因子的實際意義進行解釋，如表4所示。

表4 因子旋轉矩陣Tab.4 Factor rotation matrix mg/kg

續(xù)表4

2.4 果香風格特征與煙絲揮發(fā)性/半揮發(fā)性化學成分的逐步線性回歸分析

2.4.1 逐步線性回歸模型的建立

將80種卷煙樣品隨機分為訓練集（50種）和測試集（30種）兩個數(shù)集，以訓練集樣品煙絲中34種化學組分的7個因子得分為自變量矩陣X，以樣品果香風格特征得分指標為因變量Y進行逐步線性回歸分析，步進法標準為：7個自變量x逐步進入方程，考察方程有效性F的概率值P，當P> 0.10時則剔除該變量，當P≤ 0.05時則選擇進入方程。通過篩選，公因子2、3、4、5、6合計5個變量進入回歸方程?；貧w方程的摘要參見表5，從表中可知，方程的決定系數(shù)R2= 0.939，調整決定系數(shù)R2’= 0.929，說明回歸方程的擬合效果優(yōu)良。

通過5個變量的標準化回歸系數(shù)可以列出標準化回歸預測方程，即：Y = 0.254 X2- 0.596 X3+ 0.352 X4- 0.449 X5- 0.441 X6。將樣本的5個因子得分帶入方程即可求出相應的果香評吸得分。回歸方程的系數(shù)經(jīng)t檢驗均顯著。

表5 回歸模型摘要Tab.5 Regression Model Summary

2.4.2 線性回歸模型的驗證

將測試集（30種樣品）34種化學組分含量代入2.4.1中所建立的線性回歸模型中計算并預測果香評吸得分值Y，并與感官評吸結果對比作圖1，從圖中可以看出模型對測試集的預測效果較好，預測值與實際值在每個樣本上的誤差較小。預測值與實際評吸的MAE值（平均絕對誤差）為0.1876，說明所建立的模型對于果香這一感官品質指標具有較好的預測能力。

圖1 測試集果香風格特征預測值與感官評吸值對比Fig.1 predictive value and sensory evaluation results of fruity style characteristics by test Set Model

3 結論

構建了卷煙果香風格特征預測模型，該模型擬合及預測效果優(yōu)良，決定系數(shù)R2= 0.939, 調整決定系數(shù)R2’= 0.929，測試集平均絕對誤差（MAE）=0.1876。該模型可指導加料配方的調整和生化處理，可為針對性調控卷煙果香風格特性提供支撐。

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：LI Chao，WANG Mingfeng，ZHANG Zhimin, et al. Establishment of quantitative prediction model for fruit note of cigarette based on volatile/semi-volatile components in tobacco [J]. Acta Tabacaria Sinica, 2017, 23(1)

*Corresponding author. Email：qinyh@ynzy-tobacco.com

Establishment of quantitative prediction model for fruit note of cigarette based on volatile/semivolatile components in tobacco

LI Chao1，WANG Mingfeng1，ZHANG Zhimin2，ZHANG Chengming1，WANGWenyuan1，LI Exian3，QIN Yunhua1*
1 Cigarette Product Quality Inspection Institute, Technology Center, China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd., Kunming 650023, China;2 Chemistry and Chemical Engineering College, Central South University, Changsha 410083, China;3 Institute of Biotechnology and Genetic Resources, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming 650223, China

73 volatile/semi-volatile components in 80 cigarette brands sold in the market were detected by GC-MS / MS method to establish a prediction model for fruity style characteristic of cigarette by factor analysis and step-wise linear regression method. Results showed that①The cumulative variance interpretation rate of seven common factors to the original indicators was 87.77%. ②Carbonyl compound containing N or O atoms, cyclic ketones and long-chain carboxylic acids, alcohol, benzyl alcohol compound, D/L-menthol had greater contribution to fruity characters.③Regression model had good result for smoking fruity index of the training set, with determination coefficient R at 0.939. The model also had great predictive ability for smoking fruity index of the testing set, with mean absolute error at 0.1876 only. With accurate regression and prediction results, the model could be used as an objective method to predict sensory quality in cigarette.

chemical composition; fruity style characteristics; GC-MS/MS; factor analysis; step-wise linear regression

李超，王明鋒，張志敏，等. 基于化學組分的卷煙果香風格特征定量預測模型構建[J]. 中國煙草學報，2017,23（1）

云南中煙工業(yè)有限責任公司2015年度科技項目“適用于卷煙產(chǎn)品質量管控的分析檢測平臺搭建及應用”（2015JC07）；云南中煙工業(yè)有限責任公司2013年度科技項目“紅塔集團質量監(jiān)督檢測實驗室建設”（2013JC10）；中國煙草總公司2015年度科技項目高靜壓(HHP)技術在卷煙香精香料中的應用研究（110201402036）

李超（1985—)，碩士，工程師，主要從事煙草化學、數(shù)理統(tǒng)計研究，Email：super88man66@126.com

秦云華（1969—)，碩士，高級工程師，主要從事卷煙產(chǎn)品質量監(jiān)督工作，Email:qinyh@ynzy-tobacco.com

2016-07-13；< class="emphasis_bold">網(wǎng)絡出版日期：

日期：2017-02-13