基于在线烟碱预测模型的烟叶复烤均质化加工

2015-02-08王宏铝王筑临许小双

烟草科技 2015年6期

王宏铝，王筑临，许小双，石超，刘鹏

1.浙江中烟工业有限责任公司，杭州市建国南路288 号 310009

2.上海创和亿电子科技发展有限公司，上海市杨浦区铁岭路32 号 200092

近红外光谱主要信息来自于样品分子中含氢基团（主要包括O—H、N—H、C—H、P—H 等）的振动合频与倍频吸收［1-2］，适合于谷物、中药、烟草等有机物分析［3-4］。通过构建近红外模型，可快速检测样本成分含量，具有简单、高效、无损等优点［5-6］。配方打叶是目前最常见的复烤加工方式，配方打叶后烟叶的感官评吸质量和混合均匀度均有所提升［7］，但是该种方式也存在一些不足。目前国内烟叶种植多以个体农户为主，烟叶差异较大，常规的加工手段是按照颜色、身份等性状进行分类，再对分类的烟叶按比例投料达到均匀加工的目的［8-9］。但是由于工人素质和分类评价尺度不一致，实际生产过程中发现烟叶稳定性和均质化提高幅度有限。烟碱含量是表征烟叶风格特征的重要因素之一［10］，因此在本研究中，通过构建在线烟碱预测模型对烟叶进行在线实时烟碱检测并分类堆放和加工，以控制烟叶烟碱波动，实现均质化加工，提高均质化程度。

1 材料与方法

1.1 原料、仪器与设备

2014年福建三明C2F（4000 担）和福建三明C2L（8000 担）等级初烤烟叶。Armor711 在线近红外光谱仪（德国卡尔蔡司股份有限公司）；GR-200电子分析天平（感量:0.001 g，日本AND 公司）；FED240 电热烘箱（德国Binder 公司）；X100 烟叶颜色检测仪（上海创和亿电子科技发展有限公司）。

1.2 方法

1.2.1 在线烟碱预测模型的构建

采用散射校正、一阶导数13 点平滑对在线光谱进行预处理，以偏最小二乘法方法建立模型，利用交互验证确定主成分数，并以模型决定系数R2、交互验证均方根误差RMSECV、样本平均相对误差MRE 等指标评价模型［11-12］。

在线近红外光谱仪参数:光纤漫反射；光谱采集软件:ProcXplorer；信息光斑大小:30 mm；分光方式:平面光栅分光；检测器:InGaAs 检测器；背景自动校正:30 min；扫描波长:910～2 200 nm；扫描时间:15 s。

1.2.2 加工流程

将原料分为两份，一份进行常规生产，另一份进行基于在线烟碱预测模型的均质化加工（以下简称均质化加工方式）。加工过程中的各项工艺参数符合YC/T 146—2010 要求［13］。

均质化加工方式:将原烟按照卷烟生产中设定的比例运送至挑选车间皮带上。在皮带上安装在线近红外光谱仪，利用在线烟碱预测模型检测原烟烟碱值，烟框装满后发出框满信号，上位机软件对装框时间内的烟碱值进行平均，得到的平均值作为每框烟叶的烟碱值，再依据每框烟碱值的高低进行分类。试验原料检测完成后，装框的烟叶按照烟碱值高低搭配的原则在打叶线生产皮带上按比例投料。均质化加工流程见图1。

常规加工方式:和均质化加工方式不同在于，常规加工方式仅对原烟进行检测查看烟叶均匀性情况而不进行分类和控制。将挑选环节的烟叶装框后送至仓库，挑选结束后按照仓库货位顺序依次出库即可。常规加工流程见图2。

图1 均质化加工流程图

图2 常规加工流程图

1.2.3 检测方法

原烟基础数据检测与分析:从原烟仓库不同垛位取样，随机挑选2 个烟包，从中抽取12 片左右烟叶，组成一个混合样本。每个等级取30 个混合样本，送实验室检测烟碱含量（质量分数），分析烟碱均匀性。

烟框烟碱平均值检测与分析:对常规加工和均质化加工得到的烟框烟碱平均值进行统计，分析经过简单混配后的烟叶烟碱变化情况。

成品数据检测与分析:对常规和均质化加工得到的成品烟碱、含水率等指标进行检测，分析两种加工方式的差异性和控制效果。

烟叶烟碱按照流动分析法YC/T 160—2002［14］进行测定；烟叶含水率、大中片率按照打叶烟叶质量检验标准YC/T 147—2010 测定［15］；烟叶颜色:在叶片复烤机出口安装烟叶颜色检测仪X100，利用标准颜色HSV 模型检测烟叶颜色，统计变异系数［16］。

1.2.4 打叶复烤数据共享平台

浙江中烟打叶复烤数据共享平台（图3），通过该平台自动收集在线近红外光谱仪检测数据、实验室流动检测数据，实现过程数据的采集、追溯和质量分析，保证了数据的真实性和准确性，便于数据多维度分析。

图3 打叶复烤数据共享平台系统拓扑图

2 结果与分析

2.1 在线烟碱预测模型

利用在线近红外光谱仪扫描烟叶光谱，取烟叶样品并送实验室检测烟碱。建模样本共422 个，等级包括上、中、下部烟叶，利用1.2.1 节的方法，构建在线烟碱预测模型。

建模区间选择5 800～9 000 cm-1，预处理方法选择散射校正和一阶导数，原始图和处理后的光谱图见图4 和图5，对光谱信息进行提取，模型交互验证均方根误差RMSECV 与主成分数的关系见图6。由图6 可以看出，当主成分数为8 时，RMSECV 趋于稳定，因此主成分数选择8。利用PLS 方法建模，得到的模型决定系数R2为0.833 2（图7），可满足在线预测需要（R2＞0.81）。烟碱预测范围1.13%～3.69%，覆盖此次加工烟叶的烟碱范围（1.45%～3.42%）。对三明C2F 和C2L 进行取样验证，发现模型相对误差为7.87%，模型的预测精度满足在线预测需求（＜11%）。

图4 建模样本光谱图

图5 预处理后的光谱图

图6 模型交互验证均方根误差随主成分数变化图

图7 在线烟碱模型校正曲线

2.2 原烟烟碱均匀性

按照1.2.3 节的方法从原烟仓库取样，对原烟烟碱均匀性进行分析，结果见表1。从表1 可以看出，原烟的烟碱变异系数为22.49%～26.60%，变化较大。

表1 原烟样品烟碱含量检测结果

2.3 挑选环节烟碱均匀性

2.3.1 常规加工方式

按照常规加工方式，利用在线近红外光谱仪对挑选皮带上的烟叶进行检测，得到的烟碱平均值结果见表2。由表2 可以看出，经过简单混配后的烟叶烟碱变异系数有所降低，但是烟叶间的不均匀状况依然明显，变异系数依然较高，达到了17.35%，并且每批烟叶的变异系数不均衡。

表2 常规加工挑选环节烟碱含量检测结果

2.3.2 均质化加工方式

按照均质化加工方式，利用在线近红外光谱仪在挑选环节对皮带上的烟叶进行检测，得到的烟碱含量平均值见表3。由表3 可知，均质化加工方式下，在挑选环节，烟碱含量的变异系数依然较高，为15.97%。

表3 均质化加工挑选环节烟碱含量检测结果

2.4 成品烟碱和其他指标均匀性

常规加工和均质化加工得到的3 个批次烟叶烟碱数据的平均值（原烟、挑选、成品环节）见图8，从图8 可以看出，由于均质化加工方式直接针对原烟烟碱含量高低进行投料配比控制，故均质化加工得到的成品烟碱变异系数（2.78%）远远低于常规加工方式（7.83%）。说明基于原烟在线预测模型的均质化加工方式对控制烟碱波动效果明显。

图8 常规和均质化加工方式不同环节的烟叶烟碱变异系数变化

检测常规加工和均质化加工得到的3 个批次成品的含水率、颜色和大中片率数据，含水率、颜色数据结果见图9。从图9 可以看出:①成品含水率变异系数有所改善，可能的原因是进行均质化控制以后，烟叶吸湿性能更加趋于一致，因此在加工过程中含水率的变化更加平稳。②均质化加工的成品颜色变异系数大幅降低，由于烟叶颜色与其烟碱含量有较强的关联性［17］，因此控制烟碱波动后，烟叶颜色也可以得到有效的控制。③叶片结构中的大中片率变化不明显（常规加工80.45%、均质化加工81.13%），其原因可能是叶片结构与设备参数状态有着更为直接的关系，工艺条件不变的情况下，大中片率变化并不明显。

图9 常规与均质化加工结果比较（n=3）

3 结论

构建了原烟在线烟碱模型，模型决定系数R2为0.833 2，模型相对误差为7.87%。通过原烟在线烟碱模型实时预测原烟烟碱，并依据原烟烟碱含量差异分类加工提高成品烟叶的均匀性，比较了常规加工和均质化加工的结果。结果显示，与常规加工相比，均质化加工所得成品的烟碱变异系数由7.83%下降至2.78%，成品含水率变异系数由3.16%下降至2.35%，成品颜色变异系数由4.09%下降至2.07%，说明基于原烟在线预测模型的复烤过程均质化效果明显，烟叶品质得到了改善。

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