近红外光谱法快速测定河南烟叶中木质素的含量

楚文娟，李文伟，李 颢，程向红

(1.河南中烟工业有限责任公司安阳卷烟厂，河南安阳455004；2.长江大学，湖北荆州434023；3.河南中烟工业有限责任公司技术中心，河南郑州450000)



近红外光谱法快速测定河南烟叶中木质素的含量

楚文娟1，李文伟1，李 颢2，程向红3

(1.河南中烟工业有限责任公司安阳卷烟厂，河南安阳455004；2.长江大学，湖北荆州434023；3.河南中烟工业有限责任公司技术中心，河南郑州450000)

[目的]实现对河南烟叶中木质素含量的快速测定。[方法]首先改进了烟叶中木质素含量的测定方法，并对该方法测定的准确性进行了评定(对同一样品，8次平行测定的RSD值为3.58%)，随后用此方法测定了河南地区95个初烤烟叶样品中的木质素含量，然后用近红外光谱仪采集相应的光谱，进行二阶微分处理和平滑预处理后，用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。[结果]试验建立的烟叶中木质素预测模型的相关系数达到96.13%，内部交叉检验均方根误差(RMSECV)为0.104，说明烟叶中木质素含量和近红外光谱之间存在较好的相关性。[结论]采用近红外光谱法可以快速预测河南烟叶中木质素含量。

近红外光谱；烟叶；木质素

烟草中木质素含量测定是卷烟产品配方设计、产品研发等过程中的重要品质控制因素，历来受到烟草行业研究者的广泛重视。目前，烟草行业标准采用的洗涤剂法(YC/T 347—2010烟草及烟草制品中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、酸洗木质素的测定 洗涤剂法)，在硫酸法的基础上做了一些改进，但洗涤剂法忽略了酸溶木质素的测定，导致测定的烟草木质素含量偏低。最近，孔浩辉等采用NaOH/尿素低温溶解法，对烟梗木质素含量进行了测定。该方法减少了有机溶剂预处理和浓硫酸处理，提高了测试的安全性，但是测定酸溶木质素的时候，采用的是麦草碱木质素为标准物质。由于不同来源的木质素结构有较大的差异，所以测定结果有一定的偏差[1]。此外，湿化学分析法具有操作繁琐，费时、费力，对人员的技术水平要求较高，容易引入人为误差，分析结果重现性较差，尤其是在提供分析数据的及时性方面能力较差等缺点。

近红外光谱分析(NIR)技术是光谱测量技术与化学计量学和计算机技术的有机结合，分析过程具有简便、快速、高效、无污染、低成本及样品的非破坏性、多组分同时测定及适合在线分析，实现实时监测等优点，因此备受重视，并逐步在农业、食品、医药、石油、化工、纺织等领域得到较为深入的研究，且在实际中得到了较为广泛的应用[2]。国内的某些烟草企业已开始研究并使用该技术，如乐俊明等应用偏最小二乘法结合近红外光谱建立了贵州初烤烟叶粉末中烟碱、总氮、氯和钾的预测模型，应用于贵州初烤烟叶以上4种常规化学成分的快速测定[3]；吴玉萍等将近红外光谱应用于云南省初烤烟叶粉末中苹果酸、柠檬酸、石油醚提取物的测定[4]；段焰青等将近红外光谱技术应用于国产烤烟中纤维素含量的测定[5]；王家俊等采用多元校正技术偏最小二乘法结合具有代表性的烟气总粒物萃取液的傅立叶变换近红外透射光谱，分别建立了焦油、烟碱、一氧化碳的校正模型，应用于以上3种成分的快速测定[6]；段焰青等通过再造烟叶化学成分的NIR预测研究，建立了再造烟叶中的总糖、总氮、烟碱、钾和氯5种化学成分含量的近红外预测模型[7]。关于将近红外光谱法应用到木质素含量的预测也有相关报道，如刘栋梁等将近红外光谱技术应用到欧美杨Kalson木质素含量的测定[8]；王晶等利用近红外光谱技术建立了玉米皮渣组分中木质素、灰分及蛋白质的快速检测方法[9]；黄安民等利用近红外光谱法实现了杉木中棕纤维素及Kalson木质素快速测定[10]。目前已有的相关报道中，测定的木质素都为Klason木质素(酸不溶木质素)，忽略了酸溶木质素部分的测定，所以，测定结果不能代表样品中木质素的真实含量。基于此况，笔者改进了烟叶中木质素含量的测定方法，并对该方法测定的准确性进行了评定。随后采用此方法测定了河南地区95个烟叶样品中的木质素含量，并利用近红外光谱技术分析了河南烟叶的木质素含量，这对实现烟叶中木质素含量的快速预测以及合理利用烟叶及改进卷烟配方具有重要意义。

1　材料与方法

1.1材料主要试剂：氢氧化钠、尿素、冰乙酸、乙酸钠、1，4-二氧六环、丙酮、正己烷，均为分析纯；纤维素酶(1万U/g)。

原料：许昌、平顶山、南阳、三门峡、洛阳等地区烟叶，生产年份为2007～2014年。原料类型为初烤烟叶、小配方混打片烟，样品共计95个。

主要仪器设备：德国Bruker公司MATRIX-1型傅立叶近红外光谱仪：内置镀金漫反射积分球，窗口2 cm，直径97 mm的石英旋转样品杯，PbS检测器；定量分析软件为OPUS6.5软件包；FW80 型高速万能粉碎机(配40目筛网)；德国Binder FED240烘箱。

1.2方法

1.2.1烟末样品的制备。 将烟叶样品在温度40 ℃的条件下进行通风干燥，干燥至能用手捻碎即可，取出，冷却至室温，粉碎成烟叶粉末，过40目筛网，所得的烟末样品直用于近红外光谱的采集和木质素含量测定。

1.2.2木质素含量的测定。称取2 g左右烟末样品(记作m0)于250 mL圆底烧瓶，加入预先冷却至-10 ℃的氢氧化钠/尿素水溶液(固液比1∶25 g/mL)，在-10 ℃下反应30 min。反应结束后，将混合液离心10 min(10 000 r/min)，得到滤液A，固体经离心、水洗至中性，80 ℃干燥4 h，即得预处理后的烟叶样品(固体1)。

将固体1以固液比1∶80 g/mL加入质量分数为17.5 wt%的硫酸溶液中，在100 ℃搅拌反应30 min，离心分离(10 000 r/min，10 min)，得到用于测定酸溶木质素含量的滤液B；将固体离心、水洗至中性，再用100 mL丙酮洗涤3次后80 ℃干燥4 h，得到固体2。

将固体2加入100 mL已经预先冷却至-10 ℃的氢氧化钠/尿素溶液中(固液比1∶200 g/mL)，于-10 ℃下搅拌30 min。反应结束后，将混合液离心10 min(10 000 r/min)，得到滤液C，固体经离心、水洗至中性，用定量滤纸过滤，105 ℃干燥至恒重得到固体3。将干燥后定量滤纸和固体3转移到坩埚中，800 ℃下焙烧4 h，剩余固体即为烟草木质素中的灰分。通过灼烧前后质量之差再减去定量滤纸的质量即为烟梗酸不溶木质素的质量(记作m)。

酸不溶木质素的含量(%)=m/(1-w%)/m0×100%

酸溶木质素标准曲线的绘制。采用酶解-温和酸解法从烟草中分离出的木质素作为标准物质[8]，配置酸溶木质素的标准溶液。酸溶木质素的标准溶液的配置步骤如下：将上述木质素标准物质溶于稀酸溶液中，以相同的稀酸水解工艺(17.5 wt% H2SO4、固液比为1∶80 g/mL、酸解温度为100 ℃、酸解时间为30 min)部分溶于酸中，通过失重法标定其质量浓度。将离心过后的上清液分别稀释至5个浓度梯度，测定其在波长325 nm 处的吸光度，以吸光度对酸溶木质素的浓度作图，即得酸溶木质素标准曲线[1](见图1)。

图1　测定滤液B中酸溶木质素的标准曲线Fig.1　Standard curve of acid-soluble lignin in solution B

1.2.3木质素含量测定方法评价。根据以上的试验条件，对2011年洛阳C3L烟叶样品木质素的含量进行了多次测量，验证方法的精密度，结果如表1所示。8次平行试验测得的酸溶木质素、酸不溶木质素和总木质素的含量分别为1.72%、3.20%和4.92%，其相对标准偏差(RSD)分别为4.59%、4.61%和3.58%。RSD值低于5%，说明这种方法的测定精密度较高、重复性较好。

表1　木质素含量测定的方法评价

木质素含量测定根据“1.2.2”的方法进行测定，每个样品平行测定2次，取其算术平均值作为最终结果。

1.2.4烟末样品近红外光谱的采集。取30 g左右烟末样品，置于直径为97 mm石英测量杯中，放入质量为500 g的“图章”形压样器轻轻压平杯中样品，直至无明显裂纹，用镀金的漫反射体做背景，放入旋转台内扫描，要求每10个样品扫一次背景。光谱采集前，光谱仪开机预热不低于30 min，并进行PQ测试，要求仪器测试有关指标全部通过，并进行信号测试。光谱采集条件为：扫描范围：4 000～12 500 cm-1；分辨率：8 cm-1；扫描次数：64 次，每个样品平行测定2次，存贮所测样品的近红外光谱图。

1.2.5光谱预处理及定量校正数学模型的建立。对烟草中木质素这单一化学组分，应用OPUS6.5数据处理软件，采用矢量归一化(SNV)、一阶导数、一阶导数+减去一条直线、一阶导数+矢量归一化(SNV)、一阶导数+多元散射校正(MSC)等光谱预处理方法结合偏最小二乘法(PartialLeastSquare，PLS)多元线性回归技术对光谱进行预处理和初步优化。在此基础上，进行内部交叉检验，根据检验结果剔除异常值，逐步优化，确定最佳的主成分维数，建立不同光谱预处理方法条件下决定系数(R2)较大，内部交叉验证均方根误差(RMSECV)较小较优的近红外模型。

2　结果与分析

2.1样品分布样品的选择对所建模型具有非常大的影响，为了使选择的样品具有代表性，同时考虑到烟叶复烤打叶等情况，共制备了样本95个。表2对95个烟叶样本分别按照上部烟片、中部烟片、下部烟片、混打烟片进行了统计，在95个样品中，烟草木质索含量最低的为2.91%，最高的为5.51%，极差达2.70%。

表295个烟叶样品木质素含量分布

Table 2Distribution of lignin content of 95 samples of tobacco leaves

项目Item样本数Samplenumber木质素含量Lignincontent∥%最大值Maximumvalue最小值Minimumvalue极差Range%上部烟片Uppertobaccoleaves244.742.911.83中部烟片Middletobaccoleaves314.913.671.24下部烟片Lowertobaccoleaves175.223.821.40混打烟片Mixedtobaccoleaves232.855.512.66平顶山PingdingMountain194.912.912.00许昌Xuchang174.873.351.52南阳Nanyang164.873.341.53洛阳Luoyang195.513.671.84三门峡Sanmenxia242.814.781.97全体Total952.815.512.70

2.2河南烟叶近红外定量分析模型烟叶中木质素这单一组分，应用OPUS 6.5数据处理软件，设定光谱17点平滑，最大优化维数为15，光谱优化范围为：4 000～9 000 cm-1。采用矢量归一化、一阶导数、一阶导数+减去一条直线、一阶导数+矢量归一化(SNV)、一阶导数+多元散射校正(MSC)预处理方法，结合偏最小二乘法(PLS)多元线性回归技术，对光谱进行初步的优化。当光谱预处理方法为一阶导数时，建立的模型均方根误差(RMSECV)最小，决定系数(R2)最大，样品剔除异常值数也相对较少，主成分维数为9。因此，确定在采用一阶导数为光谱预处理方法条件下所建的模型为最优模型，所建立的烟末木质素校正集近红外预测值与实测值散点图和预测值与实测值偏差分布分别见图2、表3。

注：维数为9；R2为96.13；RMSECV为0.104；偏移0.000 156；RPD为5.08。Note：Number of dimensions was 9；R2 was 96.13；RMSECV was 0.104；deviation was 0.000156；RPD was 5.08.图2　烟末木质素校正集近红外预测值与实测值散点图Fig.2　Scatter diagrams of near infrared prediction value and measured value in correction set in tobacco powder lignin

%

接下表

3　结论

该研究先采用湿化学方法测定了95个烟叶样品的木质素含量，随后利用近红外光谱技术，建立了河南地区烟叶中木质素含量的预测模型，该预测模型的相关系数为0.961 3，内部交叉检验均方根误差(RMSECV)为0.104。以上分析表明，近红外光谱法可以实现对河南地区烟叶中木质素含量的快速预测。随后，将对模型建立过程中的相关影响因素进行深入分析，对模型逐步进行优化，形成实用性好、操作性强的近红外分析方法，促进其进一步推广应用。

[1] 孔浩辉，李秀丽，黄翼飞，等．NaOH/尿素低温溶解法测定烟梗木质素含量的研究[J].中国烟草学报，2014，20(3)：9-15.

[2] 刘发龙，马新刚，程福银，等．近红外光谱分析技术在快速分析上的应用[J].分析测试技术与仪器，2008，14(4)：241-247.

[3] 乐俊明，陈鹰，丁映，等.近红外光谱分析法测定烟草化学成分[J].贵州农业科学，2005，33(3)：62-63.

[4] 吴玉萍，邵岩，秦西云，等.近红外光谱法快速检测烟草中的苹果酸、柠檬酸和石油醚提取物[J].烟草农业科学，2006，2(1)：13-16.

[5] 段焰青，孔祥勇，李青青，等．近红外光谱法预测烟草中纤维素含量[J].烟草科技，2006(8)：16-20.

[6] 王家俊，梁逸增，汪帆.偏最小二乘法结合傅里叶变换近红外光谱同时测定卷烟焦油、烟碱和一氧化碳的释放量[J].分析化学，2005，33(6)：793-795.

[7] 段焰青，资祖华，王贤，等．再造烟叶化学成分的NIR预测研究[J].云南烟草，2007(6)：49-53.

[8] 刘栋梁，刘胜．用近红外光谱法快速测定欧美杨中木质素的含量[J].红外，2012，33(11)：39-43.

[9] 王晶，孙国英，王贤，等．利用近红外光谱法测定玉米皮渣中的木质素、灰分及蛋白质[J].光谱实验室，2012，29(4)：1978-1983.

[10] 黄安民，江泽慧，潘安龙，等．杉木棕纤维素和木质素的近红外光谱测定[J].光谱学与光谱分析，2007，27(7)：1328-1331.

[11] 楚文娟，李文伟，李颢．酶解-温和酸解法分离烟梗木质素[J].广东化工，2015，42(17)：75-76.

Rapid Determination of Lignin Content in Henan Tobacco Leaves by Near Infrared Spectroscopy

CHU Wen-juan1, LI Wen-wei1, LI Hao2et al

(1. Anyang Cigarette Factory, China Tabacco Henan Industrial Co., Ltd., Anyang, Henan 4550041; 2. Yangtze University, Jingzhou, Hubei 434023)

[Objective] To realize the repaid prediction of lignin content in tobacco leaves of Henan Province. [Method] Determination method of lignin content in tobacco leaves was improved and the accuracy of the method was evaluated (for the same sample, theRSDvalue of 8 parallel tests was 3.58%). The lignin content in 95 samples of early baked tobacco leaves in Henan Province was determined by this method. Then, corresponding spectra were collected by the near infrared spectrometer. After the second order differential treatment and smooth pretreatment, corresponding prediction model were established by partial least square method and fully interactive authentication method. [Result] The correlation coefficient of lignin prediction model was 96.13%, RMSECV was 0.104. [Conclusion] There is good correlation between lignin content and near infrared spectrum, and the lignin content in Henan tobacco can be predicted by near infrared spectroscopy.

Near infrared spectroscopy; Tobacco leaves; Lignin

河南中烟科技项目(豫烟工产〔2013〕11号)。

楚文娟(1983- )，女，河南平顶山人，工程师，博士，从事烟草、烟用材料的分析研究。

2016-04-30

S 572

A

0517-6611(2016)18-072-04