烟丝裂解产物指纹图谱及在卷烟品质评价中的应用

汤晓东，蒋佳磊，陈晓水，潘 力，赵路灿，许高燕，张 宸，陆明华，朱书秀

浙江中烟工业有限责任公司技术中心，杭州市西湖区转塘镇科海路118号 310024

卷烟品质分析是烟草科技工作的主要任务之一。目前，卷烟品质的评价主要有感官评吸和化学分析等方法［1］。然而，感官评吸工作量大，且容易受到评价人员主观因素的影响。不同品牌卷烟的生产工艺、原料、叶组配方及烟用香精香料等方面存在差异，从而导致不同卷烟的化学组成存在一定的差异［2-3］。常规化学成分检测已成为卷烟品质评价的一种辅助手段。然而，卷烟的成分非常复杂，仅依靠部分化学成分难以实现卷烟品质的有效评价。

指纹图谱技术可用于表征样品中化学成分的种类和含量，是一种综合、可量化的鉴定手段［4-5］。通常采用主成分分析（PCA）、聚类分析（HCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等数理统计方法对指纹图谱进行模式识别分析［6-10］。近年来，该技术在烟草行业烟草及烟草制品品质分析和判别等领域得到了较广泛的应用。例如：李军等［11］用固相微萃取-气相色谱/质谱联用法测定卷烟的挥发性和半挥发性成分，建立了卷烟的特征指纹图谱并用于真假卷烟鉴别；许洪庆等［12］以二氯甲烷提取物中的致香成分构建指纹图谱，用于不同香型烤烟的比较和分类。在以往的报道中，研究者主要是采用指纹图谱技术研究香精香料的特征，而叶组配方的特征难以体现。王维刚等［13］采用GC/MS对卷烟主流烟气中的挥发性成分进行了测定，并采用模式识别对卷烟品牌进行区分鉴别。然而，尽管主流烟气能较好地代表卷烟特征，但是其分析过程较繁琐。

裂解技术可实现全部烟草样品的瞬间裂解，由于烟草加热时间短，二次反应少，裂解产物能够反映样品的初始组成及特征，因此该方法具有操作简单、样品用量少、分析速度快、重复性好等优点［14-15］。采用裂解技术对卷烟烟丝进行分析，既可以全面反映卷烟的特征，也可以简化操作流程。袁凯龙［16］在有氧氛围下，采用裂解-气相色谱/质谱法对成品卷烟进行了分析，通过PCA显示了不同卷烟的差异。目前，将指纹图谱技术与裂解-气相色谱/质谱法相结合并用于成品卷烟特征分析的研究鲜见报道。为此，本研究中对卷烟烟丝的裂解条件进行了优化，建立基于聚类分析和主成分分析的卷烟分类模型，并对模型进行验证，旨在为卷烟品质评价提供方法参考。

1 材料与方法

1.1 材料和仪器

15个建模样品：A1～A7为浙江中烟工业有限责任公司“利群”品牌不同规格卷烟；B1～B3为浙江中烟“雄狮”品牌不同规格卷烟；C1～C3为江苏中烟工业有限责任公司“南京”品牌不同规格卷烟；D1和D2为云南中烟工业有限责任公司“云烟”品牌不同规格卷烟。上述卷烟样品信息见表1。5个验证样品：X1～X3为不同规格“利群”卷烟，X4和X5为B1“雄狮”不同月份生产的卷烟（浙江中烟工业有限责任公司提供）。

表1 卷烟样品的主要参数Tab.1 Main parameters of cigarette samples （mg·支-1）

Pyroprobe 5250型热裂解仪（美国CDS公司）；7890B/5977B型气相色谱/质谱联用仪（美国Agilent公司）；XP205型电子天平（感量0.000 1 g，瑞士Mettler Toledo公司）；Cyclotec 1093旋风式样品磨（丹麦Foss公司）。

1.2 方法

1.2.1 样品Py-GC/MS分析

将卷烟样品的烟丝取出，于（40±1）℃下干燥4 h后粉碎，过425 μm（40目）筛。称取（1.0±0.1）mg烟末样品，置于专用石英管中进行热裂解，裂解产物直接通入GC/MS进样口进行分析。裂解条件和GC/MS分析条件为：

裂解氛围：He气；裂解温度：100℃保持5 s，以20℃/ms升温至600℃，保持10 s。色谱柱：DB-5MS色谱柱（30 m×0.25 mm×0.25 μm）；进样口温度：280 ℃；分流比：50∶1；载气：He气；流量：1.0 mL/min；升温程序：起始温度50℃，保持1 min，以5℃/min升温至280℃，保持10 min；传输线温度：280℃；离子源温度：230℃；电离方式：EI；电离能量：70 eV；四极杆温度：150℃；质量扫描范围：35～650 amu。采用NIST11谱库检索定性。

1.2.2 数据处理

采用夹角余弦法计算不同样品共有峰间的相似度。采用Minitab 16数据统计分析软件进行聚类分析、主成分分析和判别分析，其中聚类分析中联结法选择最短距离，距离量度选择欧式（Euclidean）距离；主成分分析中矩阵类型选择相关系数矩阵；判别分析中判别函数选择线性函数，并且使用交叉验证。

2 结果与讨论

2.1 裂解气相色谱条件的优化

2.1.1 进样量的确定

为了保证实验结果的重复性，样品应当在尽可能短的时间内裂解，以避免二次反应的发生。样品量越大，热传递速率越慢，发生二次反应的可能性越大，因此样品量应尽可能小。根据卷烟烟丝烟末的形态和实际实验的需要，本研究中选择样品量为1.0 mg。

2.1.2 裂解温度的确定

不同温度下卷烟烟丝在He氛围中裂解的全扫描色谱图见图1，烟碱和裂解产物的绝对峰面积随裂解温度的变化见图2。可以看出：①裂解温度对裂解产物的变化具有显著影响，在600℃以下时，随着温度的升高，以烟丝的裂解为主，裂解产物不断增加；温度在600℃以上时，烟丝裂解基本结束，裂解产物不再明显增加。②在400℃时，烟碱的释放量达到最大，而后随着裂解温度的升高有所降低，但降幅较小。这表明在无氧氛围中，烟碱（沸点247℃）主要通过蒸馏而非裂解释放出来。这与孔浩辉等［17-18］的研究结果基本一致。综合考虑样品烟碱的释放量和裂解产物的种类，选择裂解温度为600℃。

2.2 卷烟烟丝的Py-GC/MS测定和共有峰的选取

图1 卷烟烟丝在不同裂解温度下总离子流色谱图Fig.1 Total ion current spectra of cut tobacco of cigarettes at different pyrolysis temperatures

图2 不同裂解温度下裂解产物和烟碱的含量Fig.2 Contents of pyrolysis products and nicotine at different pyrolysis temperatures

在1.2节条件下采用Py-GC/MS测定20个卷烟样品，将A1～A7、B1～B3、C1～C3、D1～D2共15个建模样品作为训练集，用于建立模型；将X1～X5共5个验证样品作为验证集，用于模型验证。图3为15个建模样品的总离子流色谱图。可以看出，不同样品的裂解色谱图相似度较高，无法直观地区分卷烟品牌。

图3 15个建模样品的总离子流图Fig.3 Total ion current spectra of 15 modeling samples

经过谱图解析，发现卷烟烟丝裂解产物主要为烟碱、烯烃、醇、酮、醛、苯取代物和杂环化合物。每个卷烟烟丝样品裂解产物的总离子流图上均有数百个色谱峰，但其中有部分色谱峰出现了严重重叠，若使用这些峰进行数据分析，势必会影响分析结果。因此，选取若干成分的色谱峰作为指纹图谱的共有峰。色谱峰选取标准：保留时间和相对峰面积稳定；分离度较好，且质谱定性准确；在所有样品中均可检出。通过对20个卷烟样品谱图的分析，确定了29个共有峰，以29个共有峰峰面积为100%计算得到各峰的相对百分含量，定性及定量结果见表2。对Py-GC/MS谱图的重复性进行了考察，29个共有成分峰面积相对含量的RSD（n=5）均小于5%，表明本方法具有良好的重复性。

表2 20个卷烟样品烟丝共有峰的定性和定量结果Tab.2 Qualitative and quantitative results of the common components in cut tobacco of 20 cigarette samples

表2（续）

表2（续）

2.3 卷烟烟丝裂解产物相似度计算

以A1样品作为对照，采用夹角余弦法计算其余14个建模样品与A1的相似度，结果分别为0.999 4、0.998 9、0.999 5、0.998 6、0.999 9、0.999 2、0.987 4、0.972 4、0.981 0、0.997 9、0.997 7、0.998 1、0.991 1、0.993 5。相似度结果表明，15个建模样品烟丝裂解产物相似度较高，难以直接对其进行区分。

2.4 卷烟样品聚类分析

应用Minitab 16软件对表2中15个建模样品的29个共有组分的相对百分含量进行了聚类分析。图4为样品的系统聚类树系图，其中横坐标为样品号，纵坐标为类间的距离，类间的距离越小，表明图谱越相似。由图4可知，当距离约为3时，15个卷烟样品可分为4类，且每一类对应1个卷烟品牌。

2.5 卷烟样品主成分分析

以表2中的15个建模样品的29个共有组分相对百分含量建立矩阵，应用Minitab 16软件对样品进行主成分分析，分别求得29个分量所对应的特征值，结果见表3。一般认为，特征值大于1或累积贡献率大于85%的若干个分量可以作为主成分，表3中前两个分量特征值大于1，且其对应的累积贡献率达到93.9%，表明这两个分量已基本上包含了29种裂解产物的信息。因此选择这两个分量为主成分，其投影图见图5。由图5可知，与聚类分析结果类似，通过第一分量和第二分量，可以较好地分离不同品牌卷烟样品，同时，可以较好地聚集同一品牌不同规格卷烟样品。这表明烟丝裂解产物可以应用于卷烟品牌判别。另外，从第一分量和第二分量的载荷矩阵发现，1、12、16、17、20和28号峰在第一分量上有较高载荷，表明第一分量主要反映上述几种裂解产物的信息。同理可知，第二分量反映的是1、14、15、17、20、24、28和29号峰对应裂解产物的信息。各分量无具体意义，它是原有的29个共有峰综合后产生的变量。这些分量并非原有变量简单取舍后的结果，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量缺失，能够代表原有变量的绝大部分信息。综上可知，提取的这两个主成分可以反映全部指标的主要信息。

图4 卷烟样品系统聚类树系图Fig.4 Hierarchical cluster analysis diagram of cigarette samples

表3 主成分分析的特征值及贡献率Tab.3 Factor eigenvalues and contribution rates of PCA

图5 卷烟样品主成分投影图Fig.5 Principal component projection of cigarette samples

2.6 卷烟评价模型的建立与验证

以15个建模样品作为训练样本，参考2.5节的结果，采用判别分析对建立的模型进行验证。对5个验证样品的裂解分析结果（表2中X1～X5数据）进行预测，结果见表4。由表4可知，15个建模样品的误判概率为0，同时所建立的评价模型对5个验证样品的正确判别率达到100%。验证样品中X1～X3的判定结果为“利群”品牌（A）不同规格样品，与实际品牌样品一致，表明该模型可以应用于卷烟样品的正确分类。X4、X5与“雄狮”品牌B1为同一个季度不同月份的B1样品，判定结果与实际规格样品一致，表明该模型经过一定的拓展后，可以辅助应用于相同规格不同生产时间卷烟产品质量稳定性的监控。当然，采用本方法对卷烟样品进行判别分析要求建模样品具有充分的代表性，同时由于卷烟生产企业会对配方进行调整，定期对模型进行维护才能获得正确的预测结果。

本研究中样本数目较少，筛选的29种成分应用于区分更多卷烟品牌的效果还有待进一步验证。随着样本量的扩大，样本的复杂性不断增加，仅仅依靠29种成分进行判别分析可能难以满足需求。为了筛选出更具有代表性的卷烟特征成分，进而完善评价模型，今后将对以下几个方面进行改进：①优化色谱条件（如色谱柱，程序升温等），使烟丝裂解产物得到更加有效的分离。②裂解产物定性与裂解机理的研究。烟草的特殊性在于其成分复杂，采用MS对裂解产物定性时，部分物质的匹配度不高，因此还需要通过标准品比对或裂解机理研究来预测相关产物。③通过增加样本量，不断优化模型，进一步拓展预判模型应用的领域和途径。

表4 交叉验证及判别分析结果Tab.4 Results of cross-validation and discriminant analysis

表4（续）

3 结论

建立了获取卷烟烟丝指纹图谱的裂解-气相色谱/质谱（Py-GC/MS）方法。采用本方法得到了卷烟烟丝的裂解指纹图谱，并筛选出29个共有峰。基于模式识别进行样品判别分析，较好地区分了4个不同品牌的卷烟。采用判别分析法对已经建立的卷烟评价模型进行了验证，15个建模样品和5个验证样品的正确判别率为100%，表明该模型具有良好的适用性，其判别预测结果能够符合实验要求。本方法的样品前处理无需有机试剂，样品用量少，操作简单快速，可为卷烟品质评价提供参考。