王東飛，李文偉，程 韋，李瑞麗，王建民

（1.鄭州輕工業(yè)學(xué)院，河南鄭州 450000；2.河南中煙工業(yè)有限公司安陽(yáng)卷煙廠，河南安陽(yáng) 455004）

煙絲摻配是指將葉絲、梗絲、膨脹葉絲、薄片絲、回收煙絲按照產(chǎn)品配方設(shè)計(jì)摻配混勻的工藝[1]，煙絲摻配的均勻程度直接影響卷煙配方的穩(wěn)定性，進(jìn)而對(duì)卷煙的內(nèi)在品質(zhì)造成影響[2]。因此，評(píng)價(jià)煙絲摻配的均勻程度對(duì)保證卷煙品質(zhì)和提高卷煙均質(zhì)化的控制水平具有重要意義。

據(jù)報(bào)道，一般通過2種途徑評(píng)價(jià)煙絲摻配的均勻性，一種是通過檢測(cè)化學(xué)成分的含量并計(jì)算混合均勻度[3]；另一種是通過近紅外光譜技術(shù)建立預(yù)測(cè)模型，直接測(cè)定摻配后煙絲中梗絲等組分的比例[4-6]，但已有研究主要針對(duì)烤煙型卷煙和混合型卷煙煙絲。雪茄型卷煙以晾曬煙為主要原料，煙絲化學(xué)成分與烤煙和混合型卷煙存在較大差異，同時(shí)煙絲的顏色也明顯不同[7-9]?；瘜W(xué)成分和顏色方面的差異必然使其在近紅外譜區(qū)表現(xiàn)特異性的吸收[10]，進(jìn)而利用近紅外模型評(píng)價(jià)煙絲摻配均勻性的方法并不一定適用于雪茄型卷煙。因此，研究的目的在于分析該方法評(píng)價(jià)雪茄型卷煙煙絲摻配均勻性的可行性。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

某牌號(hào)卷煙配方的葉絲和梗絲，安陽(yáng)卷煙廠提供；KBF240型恒溫恒濕箱，德國(guó)Binder公司產(chǎn)品；YP10002型天平（感量0.01 g），余姚市金諾天平儀器有限公司產(chǎn)品；ST-07B型400 g多功能粉碎機(jī)，上海樹立儀器儀表公司產(chǎn)品；DHG-9023A型電熱鼓風(fēng)干燥箱，上海一恒公司產(chǎn)品；Antaeis II型近紅外分析儀。

1.2 方法

1.2.1 樣品制備

將葉絲和梗絲平鋪在烘箱中，在39℃條件下烘烤4 h，放入密封袋中。在梗絲配比10%～40%時(shí)，以2%的梯度與葉絲摻配，制得不同梗絲配比的煙絲樣品，每個(gè)樣品總質(zhì)量為50 g。重復(fù)制取4組，每組16個(gè)配比，共64個(gè)樣品作為校正集。然后通過粉碎機(jī)粉碎1.5 min，放入密封袋中封存。

1.2.2 光譜采集

將制備好的樣品各取15 g，放入5 cm石英杯中壓實(shí)，在波長(zhǎng)為10 000～4 000 cm-1，分辨率為8 cm-1，掃描頻率為64的工作參數(shù)下，通過近紅外分析儀的積分球漫反射模塊，將每個(gè)樣品重復(fù)掃描3次獲得單張光譜，取平均光譜參與模型建立。

1.2.3 數(shù)據(jù)處理

通過采用TQ Analyst軟件中的多元散射校正、均值中心化、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、S-G平滑、Norrisa平滑等光譜預(yù)處理方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，以減少或消除高頻噪聲、樣品不均勻、基線漂移等因素對(duì)模型的影響[11]，并采用最小二乘法[12]以葉絲比例作為參比值建立分析模型。通過校正均方根誤差（RMSEC）、校正集相關(guān)系數(shù)（Rc）、交叉驗(yàn)證均方根誤差（RMSECV），交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)（Rv）、預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP），預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)（Rp）、最佳主因子數(shù)和性能指數(shù)評(píng)價(jià)模型的性能[13]，并通過重復(fù)性試驗(yàn)借助SPSS 17.0[14]評(píng)價(jià)分析模型預(yù)測(cè)的正確度和精密度。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型的建立

不同梗絲配比預(yù)處理方式對(duì)應(yīng)的模型性能參數(shù)見表1。

表1 不同梗絲配比預(yù)處理方式對(duì)應(yīng)的模型性能參數(shù)

由表1可知，原始光譜經(jīng)多元散射校正、均值中心化、一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合Norris平滑處理，并選擇主因子數(shù)為9時(shí)的建模效果最好，RMSEC，RMSEP，RMSECV較小且較為接近，說(shuō)明校正集樣品光譜信

圖1 模型預(yù)測(cè)值與參比值的散點(diǎn)

結(jié)合圖1所示模型預(yù)測(cè)值與參比值的散點(diǎn)圖和圖2所示模型預(yù)測(cè)值與參比值的殘差分布圖可以看出，模型對(duì)樣品光譜信息與參比值分布的一致性比較理想，殘差隨機(jī)分布且無(wú)異常點(diǎn)。

2.2 模型的驗(yàn)證

2.2.1 內(nèi)部交叉驗(yàn)證

預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的散點(diǎn)見圖3，預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的殘差分布見圖4。

對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部交叉驗(yàn)證，交叉驗(yàn)證均方根誤差RMSECV為0.509，Rv為0.998 5，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值分布較為一致，且殘差均勻分布且無(wú)異常點(diǎn)。

2.2.2 外部驗(yàn)證

另制取16個(gè)已知摻配比例的樣品作為驗(yàn)證集，息提取充分，建模樣品具有代表性，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高，模型信息擬合關(guān)聯(lián)充分。

圖2 模型預(yù)測(cè)值與參比值的殘差分布

圖3 預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的散點(diǎn)

模型預(yù)測(cè)值與參比值的散點(diǎn)見圖1，模型預(yù)測(cè)值與參比值的殘差分布見圖2。將其平均光譜代入模型，外部驗(yàn)證預(yù)測(cè)均方根誤差為0.440，相關(guān)系數(shù)為0.999 0；絕對(duì)偏差分布范圍為0～0.94%，平均絕對(duì)偏差為0.35%±0.145%；相對(duì)偏差分布范圍為0～7.83%，平均相對(duì)偏差為1.78%±1.069%。

圖4 預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的殘差分布

真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表2 真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果/%

表3 真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果

從表3中配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果可知，預(yù)測(cè)值與真實(shí)值間不存在顯著的差異。綜上所述，所建梗絲百分比近紅外分析模型的預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。

2.2.3 精密度試驗(yàn)

通過另制取與校正集樣品相同比例的16個(gè)樣品重復(fù)掃描3次，每個(gè)比例得到3張單張光譜，分別代入模型，得到其預(yù)測(cè)值。計(jì)算每個(gè)比例的相對(duì)標(biāo)偏，以實(shí)現(xiàn)對(duì)模型精密度的評(píng)價(jià)。

模型精密度試驗(yàn)結(jié)果見表4。

由表4可知，模型對(duì)每個(gè)配比樣品3次試驗(yàn)的預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)較小，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.38%～3.46%，平均相對(duì)標(biāo)偏為1.34%±0.468%。因此，預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)較小、具有良好的重復(fù)性，說(shuō)明預(yù)測(cè)模型具有較高的穩(wěn)定性和可靠性。

表4 模型精密度試驗(yàn)結(jié)果/%

3 結(jié)論

（1）在全光譜范圍內(nèi)，經(jīng)多元散射校正、一階導(dǎo)結(jié)合Norris平滑預(yù)處理，以9個(gè)因子數(shù)、梗絲比例為參比值，通過偏最小二乘法（PLS）建立了評(píng)價(jià)雪茄型卷煙煙絲摻配均勻性的預(yù)測(cè)模型。外部驗(yàn)證及精密度試驗(yàn)結(jié)果表明，平均絕對(duì)偏差為0.35%±0.145%，平均相對(duì)偏差為1.78%±1.069%，平均相對(duì)標(biāo)偏差為1.34%%±0.468%。

（2） 平均絕對(duì)偏差明顯小于文獻(xiàn)[4-6]中所報(bào)道的預(yù)測(cè)烤煙和混合型卷煙煙絲中梗絲比例時(shí)的平均相對(duì)偏差（5.86%～7.60%），說(shuō)明以梗絲比例作為參比值建立近紅外模型，評(píng)價(jià)煙絲摻配均勻性的方法也適用于雪茄型卷煙。

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