紫外-可见光谱技术在烟用爆珠内液化学成分稳定性分析中的应用

唐 杰，朱 玲，许嘉东，胡兴锋，彭 忠，谭广璐，朱立军

重庆中烟工业有限责任公司技术中心，重庆市南岸区南坪东路2 号 400060

爆珠卷烟作为一种新型的烟草制品，在国内外卷烟市场均有较快发展，各卷烟工业企业也相继推出了不同类型爆珠产品［1]。目前，对于烟用爆珠的研究主要集中在新型烟用爆珠的制备、对烟气成分的影响以及安全性的评估等方面［1-4]；对于生产过程中烟用爆珠的稳定性研究则集中在物理指标方面［5-6]，而对影响爆珠卷烟整体香味和品质的爆珠内液研究的国内外报道较少，仅见于何媛等［7]研究的GC/MS 方法用于烟用爆珠内含物的测定。物理指标主要反映爆珠的形状，不能体现其内液的质量信息；GC/MS 方法则由于样品制备、测试条件及时间等的限制，用于卷烟生产过程的质量稳定性控制存在一定的局限性。

紫外-可见光谱（UV-vis）技术以其灵敏可靠、快速简便、廉价环保的优点被广泛用于中药鉴别［8]、真假酒鉴别［9]、烟用香精［10]和食品质量控制［11]等，主成分分析法在烟用香精香料质量控制中的应用也较为成熟［12-14]。烟用爆珠内液是由香精香料和适量溶剂调和制成的混合体系［7]，香精香料化学成分中无论是酯、醛、酮、羧酸、不饱和醇、不饱和烃，还是芳香族化合物［15]，因其分子中存在能吸收紫外可见光的生色基团，绝大部分在UV-vis 谱区有吸收［16]。因此，通过测定烟用爆珠内液的UV-vis，对图谱进行主成分分析，建立了爆珠样品稳定性整体表征模型，旨在提供一种快速准确、经济环保的烟用爆珠内液稳定性监测方法，以期为客观评价烟用爆珠内液质量和完善产品质量监测体系提供支撑。

1 材料与方法

1.1 材料、试剂和仪器

6 种（编号为A～F）不同牌号的烟用爆珠样品由重庆中烟工业有限责任公司技术中心提供。

甲醇、丙二醇、无水乙醇、环己烷、正己烷、氯仿（AR，上海国药集团）；超纯水（自制，电阻率≥18.2 MΩ·cm）。

Cary60 光纤紫外光谱仪（美国Agilent 公司）；7697-7890B-5977B 型顶空气质联用仪（美国Agilent 公司）；Milli-QTMDirec16 全自动超纯水系统（法国Merck Millipore 公司）；XSE204 电子天平（感量0.000 1 g，瑞士Mettler Toledo 公司）。

1.2 方法

1.2.1 烟用爆珠标准样品的筛选

采用电子天平称量，精确到0.001 g，选择样品质量和粒径偏差均不大于±5%的烟用爆珠作为测试样品。

1.2.2 UV-vis 的测定

在10 mL 试管中加入2～3 mL 无水乙醇，取1～3 粒烟用爆珠加入到试管中（由于不同牌号烟用爆珠样品内液的浓度差异较大，因此需根据不同烟用爆珠样品内液的浓度调整烟用爆珠和无水乙醇的料液比，使样品在250～330 nm 范围内的最高峰吸收值在0.2～1.0 范围内）。压破烟用爆珠，使爆珠内液释放，充分摇匀，静置。

设定光纤紫外光谱仪测定波长范围为190～350 nm，吸光度记录范围为-0.1～3.5，波长间隔0.5 nm，光程为10 mm；测定时将光纤探头完全浸没在待测溶液中，以无水乙醇作为参比液调零，以连续波长扫描3 次的光谱数据平均值作为样品最终的UV-vis 数据。

1.2.3 顶空-GC/MS 测定

将定性滤纸在90 ℃烘2 h，裁剪成2 cm×1 cm的小块。对折小块定性滤纸；选取一种爆珠样品，取1 颗放入小块定性滤纸中，置于20 mL 的顶空瓶中，压破爆珠，加盖，平行制作3 个样品。顶空-GC/MS 分析条件：

顶空瓶：20 mL；样品环：1.0 mL；样品平衡温度：70 ℃；样品环温度：160 ℃；传输线温度：180 ℃；样品平衡时间：15.0 min；样品瓶加压压力：138 kPa；加压时间：0.20 min；充气时间：0.20 min；样品环平衡时间：0.05 min；进样时间：1.0 min；色谱柱：HP-5 型毛细管柱（30 m×0.25 mm×0.25 μm）；进样口温度：180 ℃；升温程序：50 ℃载气：氦气，1.0 mL/min；进样模式：分流进样；分流比：20∶1；传输线温度：250 ℃；溶剂延迟时间：6 min；离子源温度：230 ℃；电离能量：70 eV。

1.2.4 爆珠样品稳定性整体表征模型的建立

选取烟用爆珠正常样品内液的UV-vis 谱图建立模型，样品光谱矩阵通过主成分分析被分解为得分矩阵和载荷矩阵，采用得分矩阵计算Hotelling T2值，根据T2和样品编号绘制质量控制图。Hotelling T2值的计算公式［17]：

式中：S 为协方差矩阵；ti为第i 个样品光谱x在模型载荷向量上的投影；ti′为ti的转置。

在控制图中，一般采用F 分布来确定控制限UCL，其计算公式［18]：

式中：m 为建模样品数；p 为主成分数；F（p,m-p,α）为F 分布的α上侧分位数，其中α=0.05。

对已知样品建模时计算出UCL 控制限，当采用该模型对未知样品进行检测时，计算出T2值，并比较T2值与UCL。若统计量T2＞UCL，则对应样品异常［18]。

1.2.5 数据处理

采用Orange 软件（3.16.0 版）和R 软件（3.5.1版）进行数据处理与统计分析。

2 结果与讨论

2.1 谱区的选择

不同烟用爆珠内液的UV-vis 谱峰型和吸收强度存在差异，为避免波段过宽造成光谱矩阵含有大量冗余信息和噪音干扰，导致后续光谱分析的速度变慢、效率和模型预测准确度降低［19]，本研究中对UV-vis 谱波段进行了优化提取。烟用爆珠内液在波长大于330 nm 区域吸光度小，曲线相对平滑，可利用信息少。而在190～250 nm 区域存在较强的末端吸收，噪音较大，不适合模型的建立［20]，因此选择波段250～330 nm 作为优选谱区。6 种不同烟用爆珠内液样品（A～F）在250～330 nm 波段的光谱图如图1 所示。不同烟用爆珠内液因其成分及质量分数不同，导致其紫外吸收光谱曲线的峰形、峰高有一定差异。

图1 不同烟用爆珠样品内液的紫外-可见光谱图Fig.1 UV-visible spectra of six breakable capsule samples

2.2 样品溶液溶剂的选择

分别采用不同极性的溶剂制备烟用爆珠内液样品溶液，溶剂包括甲醇、丙二醇、无水乙醇、环己烷、正己烷、氯仿以及水。其中水作为溶剂时，溶液呈现混浊状态，且爆珠壁材中的着色剂遇水会溶解［2]；丙二醇的黏度较大，作为溶剂不便于在更换样品溶液时对光纤探头的清洗；氯仿作为溶剂时，爆珠壁材悬浮在溶液中，对光纤紫外测定时的光路产生干扰。以甲醇、环己烷、正己烷和无水乙醇作为溶剂时，壁材完整，爆珠内液完全溶解，溶液均澄清，制备的样品溶液在250～330 nm 波段紫外吸收谱图趋势相近。因此，选择绿色环保的无水乙醇作为溶剂。

2.3 UV-vis 谱图预处理方法的选择

紫外-可见光谱数据通过预处理可以减小噪音、基线漂移、光散射、光路角度及光程等因素对分析结果的影响，提高光谱的稳定性和分辨率［21]。本研究中首先采用Savitzky-Golay 平滑法对光谱进行平滑处理，平滑窗口为5，后对比了平滑后标准归一化、多元散射校正、一阶导数和二阶导数预处理方法，依据SIMCA 分类模型中类与类之间的最小距离来判别数据预处理效果。SIMCA 分类模型的分离效果可用距离来衡量，各类之间距离越大，差异越大，分类效果越好［22]。6 种烟用爆珠内液SIMCA 分类模型类与类的最小距离如表1 所示。平滑和平滑加一阶导数预处理后，类与类之间的最小距离较无处理时分别提高1.5 倍和1.8倍，其他处理方式对SIMCA 分类模型类与类之间最小距离影响较小或产生负影响。因此，选择平滑加一阶导数作为最优预处理方法。

表1 不同预处理方法SIMCA 分类模型类与类之间的最小距离Tab.1 The minimum distance between pairs of classes in SIMCA models by different preprocessing methods

2.4 主成分分析

6 种烟用爆珠，连续每月抽样一年，共计12 批次720 个样品内液的一阶导数光谱数据的主成分分析二维投影如图2 所示。光谱矩阵中第一主成分和第二主成分的方差贡献率分别为52.3%和43.3%，累加方差贡献率达95.6%，所以样本点在该二维平面上的投影分布可以充分表征样品在超维空间中的分布特征，不同样本各自聚在一起，没有重叠现象。表明UV-vis 谱存在差异性，可以有效表征各个烟用爆珠内液的特征。

2.5 爆珠样品内液稳定性整体表征模型

图2 6 种烟用爆珠样品内液的主成分分析二维投影图Fig.2 2D plot generated by principal component analysis of six breakable capsule samples

针对不同牌号爆珠样品分别建立样品内液稳定性整体表征模型。以E 牌号为例，选取正常12个批次共计36 个样品内液的UV-vis 谱图建立模型，选取50 个样品进行验证。其中浓度增加50%的E 样品（N1）、浓度增加20%的E 样品（N2）、浓度减少25%的E 样品（N3）、浓度减少14%的E 样品（N4）、其他牌号样品（N5～N8）、混有其他牌号的E样品（N9）以及正常样品（N10）各5 个。N1～N4类样品浓度增减通过调节无水乙醇的体积实现，以上所有样品均平行测定3 次。对36 个模型样品和50个验证样品平行检测3 次的结果进行统一编号，依次编为1～108 号和109～258 号，以各样本编号对应的Hotelling T2值作图，结果如图3 所示。其中UCL 控制限在12.6，N1～N9异常样品均在模型控制限之上，正确判别率为100%（α=0.05）；正常样品均在控制限以下（α=0.05），正确判别率为100%。因此，该模型具有较高的正确判别率。

其他5 个牌号爆珠样品内液稳定性整体表征模型中，当α=0.05 时，5 种模型对正常样品和异常样品的正确判别率均为100%。因此，其他5 个牌号样品内液稳定性整体表征模型对这些牌号烟用爆珠内液稳定性也能进行有效监测。

图3 E 牌号爆珠样品内液质量监测图Fig.3 Quality monitoring plot of breakable capsule sample E

2.6 UV-vis 谱与顶空-GC/MS 方法的比较

研究中对12 个批次的E 样品、N1、N2、N3以及N4样品分别进行UV-vis 分析和顶空-GC/MS 分析。其中顶空-GC/MS 分析中E 样品浓度的增减通过调节GC 分流比实现。分别对上述各类型E 样品的UV-vis 谱图和顶空-GC/MS 结果进行系统聚类分析，采用欧式距离测量，获得系统聚类树状图（图4）。其中GC/MS 方法参照何媛等［7]的研究方法，首先建立每个爆珠内液的色谱指纹图谱，然后采用统计学软件对指纹图谱数据进行系统聚类分析。

UV-vis 法和顶空-GC/MS 方法结合统计学分析均可明显区分烟用爆珠内液浓度改变的样品。对于烟用爆珠内液成分改变的样品，何媛等［7]研究的GC/MS 色谱指纹图谱结合统计学分析方法，因化学成分改变导致变量变化，不适宜进行聚类分析。而UV-vis 法结合统计学分析对于烟用爆珠内液浓度改变和/或成分改变样品均能较好区分。UV-vis 法相对于GC/MS 方法更为快速简便、廉价环保，且易于推广，更适合工业生产中烟用爆珠内液稳定性的监测；GC/MS 方法可以提供更多的化学成分信息，更适合于异常样品的进一步研究，排查出问题的实质。因此，可充分结合UV-vis法和GC/MS 方法的优势，为客观评价烟用爆珠内液质量稳定性提供指导方法。

图4 烟用爆珠E 及其浓度和成分改变样品的系统聚类分析树状图Fig.4 Hierarchical cluster analysis of breakable capsule sample E and samples derived from E

3 结论

①通过无水乙醇稀释烟用爆珠内液，UV-vis扫描建立了烟用爆珠内液稳定性表征模型，并对模型进行了验证，当显著水平α=0.05 时，6 种不同牌号的爆珠样品内液表征模型对异常和正常样品的正确判别率均为100%。②UV-vis 法与GC/MS方法结合聚类分析均能明显区分烟用爆珠内液的正常样品和异常样品。③UV-vis 方法快速准确、经济环保、易于推广，能有效直观反映烟用爆珠内液质量的稳定性，可用于烟用爆珠内液的质量监测。