打叶复烤润叶段水分温度控制模型的建立

刘彦岭+王泽理+周强+郭磊

摘 要：该研究利用均匀试验和多元线性回归分析分别建立了打叶复烤润叶段2次润叶的润后水分增加量、润后温度2个指标与各调整参数间的控制模型。结果表明，该模型预测精度较好，能较准确地控制和优化润叶段的润叶效果，从而提高了润叶质量。

关键词：润叶；水分；温度；均匀试验；多元线性回归分析

中图分类号 S572 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）22-0109-03

Abstract：Using the uniform tests and multiple linear regression analysis，threshing and redrying condition leaf section of the control model about the two condition leaf with the run after the water gain， and run after the temperature of the two indicators with every adjustment parameters were established.Model prediction accuracy was good enough to accurately control and optimize the condition leaf section condition leaf effect， raise condition leaf quality.

Key words：Condition leaf； Moisture； Temperature； Uniform experimental； Multi-element linear regression analysis

为了满足“中式卷烟”的需要以及提高烟草行业自身的经济利益，各卷烟企业均力求提高烟叶打叶复烤的产品质量。作为卷烟企业的“第一生产车间”，打叶复烤企业必须对在打叶复烤生产过程中如何提高其烟叶质量，减少造碎，提高烟叶利用率等工艺和设备进行不断完善改进，以满足卷烟企业的需求[1-5]。

在打叶复烤工业生产中，烟草水分温度及其稳定性的研究是多年以来业内始终关注的课题[6]。在整个打叶复烤加工过程中，烟草的水分温度控制贯穿于整个烟草生产的过程，特别是在打叶复烤润叶段烟草水分温度的控制，在这个工段烟草水分温度的变化直接影响后续加工的质量、产量及烟草的霉变和贮存醇化。可见，烟草的水分温度在整个烟草工业生产过程中相当重要[7]。1985年WIERZBA M.[8]也谈到要认识到烟草水分温度的重要性。

1 材料与方法

1.1 实验材料 复烤厂打叶复烤车间C3FC3L混打，流量6.0T/h，车间温度21℃，湿度55%。

1.2 实验仪器 FSJ-114型植物样本粉碎机（农牧渔业部河南扶沟科学仪器厂）；CPT2808型秒表（深圳市博迅达电子有限公司）；TQM23003型便携式温度仪（深圳市迪特爱投资发展有限公司）；DHG-9145A型电热鼓风干燥箱（上海一恒科技有限公司）；AL294型电子天平（感量0.0001g，梅特勒—托利多仪器有限公司）。

1.3 试验设计与方法 试验选用U12（1212）均匀试验设计表[9]，一润试验参数为前水压力（前汽压力固定为0.8 kPa）、蒸汽喷吹压力、滚筒转速；二润试验参数为前汽压力、后汽压力、滚筒转速、热风风机转速、加热器压力。每个因素取6个水，并且每个水平重复2次，因素水平表见表1。试验测定指标为水分增加量、润后温度。每个试验重复取样10次，以平均值作为指标值。

2 结果与分析

2.1 模型的建立 均匀试验设计与试验结果如表2与表3所示。利用DPS数据处理软件[10]中的多元线性回归分析进行初步模拟模型，再利用SPSS11.5 for windows软件[11]对模型中的不显著参数逐步删除以优化模型，最终得到一润与二润各指标与参数间的数学控制模型。

2.2 模型的检验

2.2.1 回归方程基本统计检验 表4为所建模型中的常数项、各参数的偏回归系数，以及他们的显著性检验情况和共线性检验结果。由表可知各偏回归系数均达到了显著或极显著水平，因此其与各指标的线性关系显著或极显著，进入模型的各参数是有效合理的，通过t检验。同时由表中共线性统计量可知，各项的容忍度均较大且大于0.2，VIF（方差膨胀因子）均较小且小于4，说明进入模型的各参数间无共线性情况发生，模型有效准确性较高，模型拟合度较好。表5为各模型的95%的近似预测区间。

2.2.2 回归方程的方差分析 由表6可知，4个模型均通过了F检验，其中y1、y2、y4达到了极显著水平，y3达到了显著水平，各参数与各指标间的线性关系显著或极显著，建立的线性模型合理，对润叶段2次润叶的水分温度有较好的控制和预测能力，并可对润叶效果优化。

2.2.3 回归方程的回归统计分析和D-W檢验 表7中模型y1、y2、y4的决定系数和调整决定系数都较大，标准误差较小y3的决定系数和调整决定系数较小，标准误差较大，但通过了F检验和t检验等各统计检验，方程也是可适用的。同时，各模型的D-W检验值分别为2.249、1.807、1.815、1.753，与2都比较接近，认为各模型的残差相关性不显著，通过D-W检验。

2.2.4 模型验证 对所设置的各参数水平组合进行全部组合，然后从组合中选出几种模式，一润、二润各8种模式进行现场生产线试验，所选烟叶为B3FB3L混打，并用所建立的模型预测结果。表8与表9为模型预测值与实际试验值的对比情况。由表8和表9可知，试验实际值与模型预测值基本一致，拟合误差较小，说明所建模型能有效的预测一润、二润的水分增加量和润后温度，并且对其他等级的混打烟叶也适用。endprint

3 结论与讨论

通过对打叶复烤润叶段中主要参数对烟叶水分温度的影响进行研究，建立了控制模型，并通过了现场生产线的验证，便于根据来料情况和工艺水分、温度要求快速设定相应的工艺参数，缩短参数调整周期。这样就可以实现由指标控制向参数控制、由结果控制向过程控制的转变，提高了工艺人员对生产过程的指导力和润叶水分温度控制的精确性，从而提高了润叶段的控制能力，优化了润叶效果，提高了润叶质量。

参考文献

[1]张保振，开言路，集众智.携手打造中式卷烟[J].烟草科技，2004（4）：3-4.

[2]李新学.降低烟叶损耗，提高经济效益[J].烟草科技，1990（5）：21-24.

[3]董守伟.浅谈打叶复烤工艺与质量的关系[J].东方烟草报，2000（5）：10-13.

[4]冯志田.如何提高打叶复烤在线产量和质量[J].遵义烟草，2004（5）：4-6.

[5]陈家东，陶智麟，刘全喜.打叶复烤加工过程造碎及碎烟处理工艺研究[J].烟草科技，2000（4）：4-7.

[6]J.W.HORLER.A Relationship with Relative Humidity and with Chemical Composition of Flue-Cured Tobacco[J].20thTobacco Chemists'Research Conference，1966： 881-889.

[7]Takayoshi.Messurement of Migration Rate of Water in Cured Tobacco Material[J].FOOD SCI.TECHNOL，2003，17：45-53.

[8]WIERZBA M.What is essential to know about tobacco hygroscopicity[J].CORESTA，1985： 162-175.

[9]方萍，何延.试验设计与统计[M].杭州：浙江大学出版社，2003：221-238.

[10]唐啟义，冯明光.DPS数据处理系统（实验设计、统计分析及数据挖掘）[M].北京：科学出版社，2007：1027-1055.

[11]余建英，何旭宏，数据统计分析与SPSS应用[M].北京：人民邮电出版社，2003：165-173.

（责编：张宏民）endprint