鄭 健，鄧發(fā)達(dá)，，張晰祥，吳志英，沈 怡，李 力，崔 韜，聞 靜，潘 凌，丁 為，陶飛燕，，周志剛，羅 誠，肖 嵐，楊 涓*

1.四川中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，成都市錦江區(qū)成龍大道56 號(hào) 610066

2.四川三聯(lián)新材料有限公司香精香料事業(yè)部，成都市錦江區(qū)成龍大道56 號(hào) 610066

煙用香精香料的質(zhì)量一致性影響產(chǎn)品設(shè)計(jì)、加工制造及卷煙成品的一致性。目前，通常采用物理指標(biāo)和感官指標(biāo)相結(jié)合的方法進(jìn)行煙用香精香料的一致性評(píng)價(jià)。近年來，隨著統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的廣泛使用，色譜指紋技術(shù)［1-3］、質(zhì)譜［4-5］、電子鼻［6］、近紅外［7-8］、紅外［9-10］、紫外［11］和拉曼光譜［12］等分析方法越來越多地應(yīng)用于煙用香精香料的一致性評(píng)價(jià)。一般來說，樣品的一致性評(píng)價(jià)應(yīng)綜合考慮如下因素：實(shí)驗(yàn)條件、分析目的、分析周期、樣本量和準(zhǔn)確性。在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，需采用不同的評(píng)價(jià)策略。

煙用香精招標(biāo)過程的質(zhì)量一致性評(píng)價(jià)有如下特點(diǎn)：樣本少、品種多，樣品量大，需要判斷準(zhǔn)確，但不需要解釋樣品差異原因。常規(guī)理化指標(biāo)難以全面表征香精質(zhì)量一致性，感官評(píng)價(jià)易受人的主觀性影響，且短時(shí)間內(nèi)完成大量樣品的感官檢測(cè)會(huì)導(dǎo)致人疲倦，影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。色譜指紋分析技術(shù)具有準(zhǔn)確性和靈敏度較高的優(yōu)點(diǎn)，但針對(duì)不同類型樣品尚無統(tǒng)一的前處理手段和標(biāo)準(zhǔn)的操作規(guī)范；另外，以上分析手段檢測(cè)周期長，在招標(biāo)要求時(shí)間內(nèi)完成幾百乃至上千樣品分析較難實(shí)現(xiàn)。近紅外光譜技術(shù)分析過程簡潔、快速，無污染，其定性分析具有整體性和模糊性的特點(diǎn)［13］，在行業(yè)內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。近紅外光譜技術(shù)在香精香料領(lǐng)域大多應(yīng)用于品質(zhì)控制［14-15］，對(duì)建模樣本數(shù)量有一定要求，與招標(biāo)樣本少的實(shí)際情況有一定差異。葉亞軍等［15］使用近紅外光譜結(jié)合相似度分析法建立了煙用香精品控模型，對(duì)5個(gè)招標(biāo)香精型號(hào)進(jìn)行判定，但應(yīng)用于大規(guī)模香精招標(biāo)質(zhì)量評(píng)價(jià)效果未知。張學(xué)博等［16］的研究表明，采用光譜相似度匹配的方法可以很好地解決樣品一致性評(píng)價(jià)問題，但分析對(duì)象為藥品，成分單一，與煙用香精有較大差異。因此，亟需一種快速分析方法，以滿足煙用香精招標(biāo)過程中質(zhì)量評(píng)價(jià)的需求。為此，本研究中采取近紅外光譜技術(shù)，建立香精香料質(zhì)量判別模型，旨在建立一種香精香料質(zhì)量相似性快速評(píng)價(jià)方法，為招標(biāo)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供一種快速、準(zhǔn)確和靈敏度高的檢測(cè)手段。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑和儀器

煙用香精A（表香）和B（料香）（用于配制干擾實(shí)驗(yàn)樣品）、不加香空白煙支由四川中煙工業(yè)有限責(zé)任公司提供；16種86個(gè)煙用香精仿香實(shí)驗(yàn)樣品（包括16個(gè)最新到貨合格樣品和70個(gè)仿配香精樣品）、395個(gè)煙用香精標(biāo)準(zhǔn)樣品及1 428個(gè)庫存樣品（用于建模）、2 000個(gè)投標(biāo)樣品均由四川三聯(lián)新材料有限公司提供。

乙醇（AR），正己烷（HPLC），乙腈（HPLC）（美國Fisher 公司）；甲酸（HPLC），乙酸苯乙酯（AR）（美國Tedia公司）；丙二醇（AR，上海阿拉丁公司）；2-甲基萘（AR，上海泰坦科技公司）；超純水（自制，電阻率≥18.2 MΩ·cm）；0.45 μm 有機(jī)相濾膜（天津津騰實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司）。

QuasIR 3000 傅里葉變換近紅外光譜儀及配套液體掃描附件（美國Galaxy 公司）；配有FID 的Clarus 500 氣相色譜儀（美國PerkinElmer 公司）；配有紫外檢測(cè)器的1260 高效液相色譜儀、DB-5MS 彈性毛細(xì)管色譜柱（60 m×0.32 mm×0.25 μm）（美國Agilent 公司）；ME204 電子天平（感量0.000 1 g）、DR45 密度折光儀、DL50 電位滴定儀（瑞士Mettler Toledo 公司）；Symmetry?C18液相色譜柱（4.6 mm×250 mm，5 μm，美國Waters 公司）；煙用香精料液品質(zhì)控制系統(tǒng)V1.0（鄭州煙草研究院）。

1.2 方法

1.2.1 近紅外光譜采集

在室溫條件下，將光譜儀開機(jī)預(yù)熱2 h 穩(wěn)定后，按照儀器操作手冊(cè)規(guī)定，診斷儀器性能，校驗(yàn)儀器狀態(tài)。取一定量的樣品（以鋪滿樣品池為準(zhǔn)）放入樣品池中進(jìn)行近紅外光譜掃描。掃描波段：4 000～12 000 cm-1，分辨率：8 cm-1，掃描次數(shù)：64次，采集方式為漫透射。每次光譜采集后，用水或酒精徹底清潔樣品池及壓桿。

1.2.2 光譜預(yù)處理方法和波長選擇

近紅外光譜分析是從復(fù)雜的背景中提取有用信息，光譜原始數(shù)據(jù)中除含有樣品自身的信息外，還包含其他無關(guān)因素帶來的干擾［17］，如樣品的狀態(tài)、雜散光及儀器響應(yīng)等的影響。光譜預(yù)處理的目的就是消除光譜數(shù)據(jù)的無關(guān)信息和噪聲，提高光譜數(shù)據(jù)與化學(xué)成分的相關(guān)性，獲得高信噪比、低背景干擾的分析信號(hào)，從而提高建模效果。因此，在建立模型時(shí)，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是十分必要和關(guān)鍵的，常用的預(yù)處理方法有矢量歸一化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（Standard Normal Variate，SNV）、一階導(dǎo)數(shù)化和最大最小歸一化等。

波長選擇可以去除噪音和冗余信息，找出最有效的光譜區(qū)域，使模型更加簡單穩(wěn)定。

按照公式（1）計(jì)算多條光譜每個(gè)波長點(diǎn)吸光度的標(biāo)準(zhǔn)偏差，得到方差光譜：

式中：SS 是方差光譜；n是光譜數(shù)；Xi是光譜吸光度；是光譜吸光度均值。

方差光譜能反映光譜的離散程度，同一樣品的方差光譜越小說明光譜一致性越好；不同樣品的方差光譜值大的譜段，就是光譜特征信息強(qiáng)的譜段。以此進(jìn)行光譜預(yù)處理方法和波長選擇。

將同一香精樣品重復(fù)掃描9次，分別計(jì)算原始光譜、經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)、SNV和一階導(dǎo)數(shù)+SNV預(yù)處理之后光譜的方差光譜。

將200個(gè)不同的樣品分別掃描，計(jì)算其方差光譜。

1.2.3 香精近紅外光譜相似性匹配度計(jì)算

一致性評(píng)價(jià)是一種快捷的圖譜比較方法［18-19］，通過比較待測(cè)樣品的光譜與已知樣品的參考光譜是否具有一致性，從而判斷待測(cè)樣品與已知樣品是否具有一致的樣品質(zhì)量［16］。在近紅外分析中，當(dāng)多次測(cè)量相同的樣品時(shí)，得到的并不是平移的光譜，而是有局部伸縮的光譜，這是由于物質(zhì)在不同波長處的響應(yīng)強(qiáng)度不同，變異范圍不同而造成的。建模過程中如果不考慮這種變異，將所有波長點(diǎn)同等對(duì)待，在使用模型時(shí)可能出現(xiàn)較多誤報(bào)警［20］。一致性評(píng)價(jià)方法以標(biāo)樣在不同波長點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差σ標(biāo)樣，j為基礎(chǔ)建立模型，可很好地解決這個(gè)問題。在某一個(gè)波長點(diǎn)j處，香精檢驗(yàn)光譜在j波長處的一致性指數(shù)（CI）按照公式（2）計(jì)算：

式中：X樣品，j是待測(cè)光譜吸光度；X標(biāo)樣，j是參考光譜吸光度均值；σ標(biāo)樣，j是標(biāo)樣在不同波長點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差。

采用t 分布置信水平方法確定單波長的CI 閾值，則累積概率（p）可由公式（3）計(jì)算：

式中：k是自由度（光譜數(shù)－1）；x是隨機(jī)變量。

如果單個(gè)波長點(diǎn)合格的概率為p，那么m個(gè)波長同時(shí)合格的概率（P）按照公式（4）計(jì)算［21］：

式中：m是波長點(diǎn)數(shù)。

結(jié)合公式（3）和公式（4），則有

按公式（6）計(jì)算香精相似性匹配度（M，%）值：

式中：M是香精與標(biāo)樣的相似性匹配度；OP 是超過CI 閾值范圍的波長點(diǎn)數(shù)；TP 是建模區(qū)間總波長點(diǎn)數(shù)。M以百分制表示，其值越高，表示待測(cè)光譜與標(biāo)樣的一致性越好。

1.2.4 模型閾值確定

1.2.4.1 干擾樣驗(yàn)證

將香精樣品用溶劑稀釋或用其他品種香精摻雜得到干擾實(shí)驗(yàn)樣品。取香精A 和香精B 各3 個(gè)批次作為校正集樣品（合格樣品），每個(gè)批次隨機(jī)從不同香精香料桶中收集樣品，每批次約收集15 個(gè)，共計(jì)90 個(gè)建模樣品。將驗(yàn)證集樣品分為兩組，一組以香精A 為本底按1%、2%、4%、10%、20%的梯度分別加入乙醇和香精B（作為雜質(zhì)）混合均勻共計(jì)12 個(gè)，另一組以香精B為本底按同樣的梯度分別加入乙醇和香精A（作為雜質(zhì)）混合均勻共計(jì)12個(gè)，總共24個(gè)驗(yàn)證樣品，進(jìn)行近紅外光譜掃描并計(jì)算相似性匹配度。

1.2.4.2 仿配香精驗(yàn)證

對(duì)86個(gè)煙用香精仿香實(shí)驗(yàn)樣品掃描后得近紅外光譜并計(jì)算相似性匹配度。

1.2.5 建模方法比較

按照公式（7）計(jì)算夾角余弦［22］（C）值，考察近紅外光譜的相似性，并與一致性評(píng)價(jià)方法進(jìn)行比較。

式中：m是波長點(diǎn)數(shù)；Xj、Yj是光譜吸光度。

1.2.6 感官評(píng)價(jià)

香氣評(píng)定按照YC/T 145.6—1998［23］中的方法制樣，由7名具有專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人員對(duì)試樣和標(biāo)樣香氣質(zhì)量（包括香型、香氣濃淡、強(qiáng)弱、持久性、雜氣）的差異大小進(jìn)行評(píng)價(jià)。香味評(píng)定按照YC/T 145.8—1998［24］中的方法制樣，由7名具有專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人員，對(duì)試樣與標(biāo)樣進(jìn)行對(duì)比評(píng)吸，從香氣風(fēng)格特征、舒適感特征、煙氣特征形態(tài)相似度三方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.2.7 理化指標(biāo)測(cè)定

按照YC/T 145.1—2012［25］，YC/T 145.2—2012［26］，YC/T 145.3—2012［27］中的方法進(jìn)行煙用香精的酸值、相對(duì)密度和折光指數(shù)的測(cè)定。

1.2.8 指紋圖譜分析

1.2.8.1 氣相色譜分析

稱取1 g香精樣品于50 mL具塞三角瓶中，精確至0.000 1 g，準(zhǔn)確加入5 mL超純水，搖勻，再準(zhǔn)確加入5 mL含乙酸苯乙酯的正己烷萃取溶液，蓋上塞子，機(jī)械震蕩15 min；靜止分層后取出正己烷相，即可進(jìn)行儀器分析。若有乳化現(xiàn)象無法分層，可于3 000 r/min離心分離5 min再取樣。分析條件：

載氣：氦氣；檢測(cè)器：FID；進(jìn)樣口溫度：280 ℃；檢測(cè)器溫度：280 ℃；柱流速：2.5 mL/min（恒流模式）；進(jìn)樣量：1 μL；分流比：10∶1；氫氣流速：40 mL/min；空氣流速：450 mL/min；升溫程序：60 ℃（2 min）300 ℃（20 min）；采用內(nèi)標(biāo)法進(jìn)行定量（待測(cè)物質(zhì)量分?jǐn)?shù)以對(duì)內(nèi)標(biāo)的相對(duì)校正因子為1計(jì)算）。

1.2.8.2 液相色譜分析

取適量2-甲基萘逐級(jí)稀釋，配制濃度為2、10、50、100、200、500 μg/mL 的2-甲基萘標(biāo)準(zhǔn)溶液。將純水、無水乙醇和丙二醇等體積混合后作為樣品稀釋溶液。準(zhǔn)確稱取0.5 g樣品于10 mL容量瓶中（若樣品濃度過大，可適量減少稱樣量），用樣品稀釋溶液溶解并定容。取適量溶液經(jīng)有機(jī)相濾膜過濾，將濾液進(jìn)行液相色譜分析。分析條件：

柱溫：40 ℃；流量：1 mL/min；進(jìn)樣量：15 μL；檢測(cè)波長：275 nm 或254 nm；洗脫方式：梯度洗脫；流動(dòng)相A：0.1%甲酸（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）；流動(dòng)相B：乙腈。采用外標(biāo)法（2-甲基萘）進(jìn)行定量。

1.2.8.3 數(shù)據(jù)處理

采用煙用香精料液品質(zhì)控制系統(tǒng)V1.0（鄭州煙草研究院）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。以標(biāo)準(zhǔn)樣品的色譜數(shù)據(jù)為參比，以“大峰變化率”和“小峰夾角余弦”為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)樣品與標(biāo)準(zhǔn)樣品的相似度進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

（1）大峰變化率：“大峰”指單個(gè)色譜峰峰面積大于所有峰面積總和10%的高質(zhì)量分?jǐn)?shù)成分的色譜峰?！按蠓遄兓省笔谴郎y(cè)樣品高質(zhì)量分?jǐn)?shù)成分與標(biāo)準(zhǔn)樣品相應(yīng)成分的峰面積比值；該值越接近于1表示待測(cè)樣品中高質(zhì)量分?jǐn)?shù)成分與標(biāo)準(zhǔn)樣品相應(yīng)成分的質(zhì)量分?jǐn)?shù)越接近。

（2）小峰夾角余弦：“小峰”指單個(gè)色譜峰面積小于總峰面積10%的低質(zhì)量分?jǐn)?shù)成分的色譜峰?！靶》鍔A角余弦”反映待測(cè)樣品所有小峰與標(biāo)準(zhǔn)樣品所有小峰的整體相似度；該值越接近于1表示待測(cè)樣品中低質(zhì)量分?jǐn)?shù)成分與標(biāo)準(zhǔn)樣品低質(zhì)量分?jǐn)?shù)成分的整體相似度越高。

2 結(jié)果與討論

2.1 光譜預(yù)處理方法選擇

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）可以減少顆粒大小、表面散射及光程變化等因素對(duì)漫反射光譜的影響，一階導(dǎo)數(shù)是經(jīng)常使用的基線校正和光譜分辨預(yù)處理方法［28］。對(duì)原始光譜及經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)、SNV和一階導(dǎo)數(shù)+SNV預(yù)處理之后的光譜，歸一化后考察其方差光譜（圖1）。可以看出：一階導(dǎo)數(shù)、一階導(dǎo)數(shù)+SNV 預(yù)處理后的方差光譜值明顯低于無預(yù)處理和SNV 處理，說明一階導(dǎo)數(shù)、一階導(dǎo)數(shù)+SNV預(yù)處理方法更優(yōu)。計(jì)算各預(yù)處理方法的方差光譜均值（表1），結(jié)果表明，一階導(dǎo)數(shù)+SNV 方法的方差光譜均值最小，使同一樣品光譜具有很好的一致性。因此，對(duì)大部分煙用香精建模時(shí)選取了一階導(dǎo)數(shù)+SNV的方法進(jìn)行光譜預(yù)處理。

表1 同一種煙用香精樣品不同預(yù)處理方法的方差光譜均值Tab.1 Means of variance spectra of the same tobacco flavor sample pretreated by different methods

圖1 同一種煙用香精樣品不同預(yù)處理方法的方差光譜圖Fig.1 Variance spectra of the same tobacco flavor sample pretreated by different methods

2.2 波長選擇

圖2為不同煙用香精樣品的近紅外譜圖，可以看出，不同樣品在4 000～7 500 cm-1內(nèi)有較強(qiáng)吸收，且表現(xiàn)出較大差異。從不同香精樣品的方差光譜（圖3）來看，4 000～7 500 cm-1譜段標(biāo)準(zhǔn)偏差較大，說明此譜段內(nèi)有強(qiáng)信號(hào)；8 000～9 000 cm-1譜段標(biāo)準(zhǔn)偏差較小，有較弱信號(hào)；9 000～12 000 cm-1譜段標(biāo)準(zhǔn)偏差接近零值，此譜段內(nèi)基本只有噪聲信息。因此，在排除干擾并盡可能保留光譜有用信息的原則下，建模選擇的波長范圍為4 000～9 000 cm-1（1 180 個(gè)波長點(diǎn)）。需要說明的是，不同的煙用香精模型可以在此范圍選擇不同的譜段。

圖2 不同煙用香精樣品的近紅外光譜圖Fig.2 Near-infrared spectra of different tobacco flavor samples

圖3 不同煙用香精樣品的方差光譜圖Fig.3 Variance spectra of different tobacco flavor samples

2.3 模型CI閾值

根據(jù)公式（5），當(dāng)m=1 000時(shí)，CI值隨建模樣本數(shù)的變化趨勢(shì)如圖4所示?？芍?，隨著樣本數(shù)的增加，CI值快速減小。當(dāng)樣本數(shù)大于10時(shí)，CI值趨于穩(wěn)定。因此，一致性評(píng)價(jià)方法中，采用較少樣本建模是可行的。

圖4 CI值隨樣本數(shù)的變化趨勢(shì)Fig.4 Variation trends of CI value with number of samples

煙用香精樣品一致性評(píng)價(jià)過程中，品控和招標(biāo)是兩個(gè)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。品控的目的是發(fā)現(xiàn)樣品中少量的不合格樣品，招標(biāo)的目的是發(fā)現(xiàn)樣品中少量的合格樣品。在控制圖［29］中表現(xiàn)為：當(dāng)控制限劃定后，品控樣品在控制限內(nèi)的概率大，招標(biāo)樣品在控制限內(nèi)的概率小。

圖5 為CI 值隨P值的變化圖?？芍绻房啬Ｐ褪褂脮r(shí)不合格樣品少于5%，則要求CI 值大于7.19，為圖5 中紅色框內(nèi)區(qū)域；如果招標(biāo)模型使用時(shí)合格樣品少于5%，則要求CI 值小于4.03，為圖5 中藍(lán)色框內(nèi)區(qū)域。后續(xù)建立的香精香料定性模型，在大多數(shù)情況下，取CI值等于3。

圖5 CI值隨P值的變化趨勢(shì)Fig.5 Variation trend of CI value with P value

2.4 模型相似性匹配度閾值

2.4.1 干擾樣驗(yàn)證

掃描干擾實(shí)驗(yàn)樣的近紅外光譜并計(jì)算光譜的相似性匹配度，同時(shí)進(jìn)行香氣嗅辨評(píng)價(jià)，結(jié)果見表2?？梢钥闯?，隨著稀釋和摻雜比例增加，香精A 和B 干擾樣相似性匹配度依次減小，近紅外方法能夠表征干擾樣的微小質(zhì)量差異。與香氣嗅辨評(píng)價(jià)相比，近紅外方法更靈敏。當(dāng)M值大于90%時(shí)，香氣嗅辨可能分辨不出差異；但M值小于90%時(shí)，香氣嗅辨均可分辨出差異，說明將閾值設(shè)為90%，“拒真”的概率極低。因此，初定近紅外相似性匹配度的閾值為90%。

表2 香精干擾實(shí)驗(yàn)樣品驗(yàn)證結(jié)果Tab.2 Validation results of flavor samples in interference testing

2.4.2 仿配香精驗(yàn)證

實(shí)際上，仿香樣品的干擾因素更多，通常不限于一種溶劑或雜質(zhì)。因此，對(duì)16種仿香實(shí)驗(yàn)樣品進(jìn)行模擬招標(biāo)評(píng)價(jià)。16種樣品中均為合格樣的近紅外光譜的M值最高，介于95.47%～100%之間。仿配香精M值普遍較低，僅有4.65%的仿配香精的M值大于90%；M值小于90%的樣品100%是偽樣，實(shí)現(xiàn)直接剔除。由仿配香精M值分布（圖6）可見，大部分仿配香精的M值低于80%。16 種樣品中16 個(gè)合格樣的匹配度均高于90%，且有14 種樣品中只有合格樣的M值高于90%，結(jié)合2.4.1節(jié)干擾樣驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將招標(biāo)樣品匹配度閾值設(shè)置為90%。匹配度高于90%的樣品與標(biāo)樣質(zhì)量一致性較好，應(yīng)用近紅外相似性評(píng)價(jià)模型對(duì)煙用香精進(jìn)行招標(biāo)質(zhì)量評(píng)價(jià)初篩，具有可行性。當(dāng)出現(xiàn)多個(gè)樣品的M值大于90%時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況采取感官評(píng)價(jià)、理化指標(biāo)檢測(cè)和色譜分析等手段進(jìn)一步確證。

圖6 仿配香精近紅外光譜相似性匹配度分布Fig.6 Matching degree distribution of near-infrared spectrum similarity of imitation flavors

2.5 建模方法比較

夾角余弦是評(píng)價(jià)光譜相似性的常用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型效果，對(duì)這2種光譜相似性評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了比較（表3）。結(jié)果表明：一致性評(píng)價(jià)結(jié)果與2.4.1 節(jié)中干擾實(shí)驗(yàn)樣品添加比例符合度最高，優(yōu)于夾角余弦法。

表3 近紅外光譜不同相似性評(píng)價(jià)方法比較Tab.3 Comparison of evaluation methods for different near-infrared spectra similarities

2.6 模型建立

采集395 種煙用香精批次留樣樣品和標(biāo)樣共1 823 個(gè)香精樣品的近紅外光譜，按上述方法建立395種煙用香精近紅外光譜定性判別分析模型。

2.7 煙用香精招標(biāo)質(zhì)量評(píng)價(jià)

對(duì)2 000 個(gè)煙用香精投標(biāo)樣品進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，395種香精中，92.2%的香精（364種）僅有1個(gè)投標(biāo)樣品M值大于90%，且與感官評(píng)價(jià)結(jié)果一致，實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。

結(jié)合感官評(píng)價(jià)、理化指標(biāo)和色譜分析對(duì)剩余31種香精質(zhì)量一致性確認(rèn)。實(shí)際上，剩余香精型號(hào)可根據(jù)M值的大小，篩選出合格樣品。部分剩余香精型號(hào)感官指標(biāo)無法區(qū)分的投標(biāo)樣品近紅外光譜分析和理化指標(biāo)、色譜指紋分析結(jié)果見表4。可知，當(dāng)某種香精有多個(gè)投標(biāo)樣品M值大于90%時(shí)，在感官和物理指標(biāo)無法判別的情況下，M值最高的樣品總是合格樣品。

表4 部分投標(biāo)樣品的近紅外光譜、物理指標(biāo)和色譜指紋圖譜分析結(jié)果Tab.4 Results of near-infrared spectra，physical indices and chromatographic fingerprints of some tender samples

3 結(jié)論

①采用近紅外方法，建立了395種煙用香精的一致性評(píng)價(jià)模型；②采用干擾樣和仿配香精對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證，將近紅外光譜相似性匹配度（M）閾值設(shè)置為90%，M值小于90%的樣品100%是偽樣，實(shí)現(xiàn)直接剔除；③將模型應(yīng)用于395種煙用香精的招標(biāo)評(píng)價(jià)，有92.2%的投標(biāo)樣品（364種）可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的判別。該方法快速準(zhǔn)確、實(shí)用性強(qiáng)，適宜作為香精香料招標(biāo)質(zhì)量評(píng)價(jià)的快檢手段。